Pildianalüüs: mis see on ja kuidas seda kasutada

autor kim Uuendatud: Juuni 29, 2022

Pildianalüüs on võimas tööriist piltidelt teabe hankimiseks.

Seda saab kasutada erinevatel eesmärkidel, alates keskkonna muutuste jälgimisest kuni näotuvastuse ja meditsiiniliste piltide analüüsini.

Selles artiklis anname teile lühikese sissejuhatuse pildianalüüsi ja selle kasutamise kohta. Käsitleme pildianalüüsi määratlust, erinevaid saadaolevaid tehnikaid ja tööriistu ning pildianalüüsi võimalikke rakendusi.

Pildianalüüsi definitsioon

Pildianalüüs on tööriist, mida kasutatakse ülevaate saamiseks digitaalne pilte. Seda kasutatakse tavaliselt erinevates valdkondades, nagu meditsiin, teadusuuringud, seire, pilditöötlus ja paljud teised.

Põhimõtteliselt on see protsess, mille käigus kogutakse pildilt andmeid ja analüüsitakse andmeid, et saada teavet pildi sisu kohta. Pildianalüüs aitab anda teavet pildi kvaliteedi või omaduste kohta, nagu suurus, kuju, intensiivsus/heledus, värv kompositsioon või selle korruseplaan.

Pildianalüüsis kasutatakse mitmeid tehnikaid, näiteks ruumilise teisendamise tehnikaid, nagu alamkujutise eraldamine ja plokkide töötlemine; funktsioonide eraldamise tehnikad, mis leiavad huvipakkuvaid punkte või piirkondi, kasutades servadetektoreid või piiride jälgimise algoritme; klassifitseerimistehnikad, mis liigitavad objekte kategooriatesse; segmenteerimistehnikad, mis sõeluvad objekte taustast; ja mustrituvastusalgoritmid, mis tunnevad objekte ära statistiliste meetodite abil.

Kasutades pildianalüüsi tööriistu selliste rakenduste jaoks nagu objektide tuvastamine ja näotuvastus, võib see parandada kasutajakogemust digitaalse meedia kasutamisel. Analüüsi on võimalik kasutada ka teadusuuringute jaoks, et hinnata korrelatsioone ühe või kujutiste rühma määratletud piiride vahel. Lõpuks kasutavad seda tehnoloogiat märkimisväärselt ka erinevate erialade, sealhulgas radioloogia ja patoloogia meditsiinitöötajad, et diagnoosida patsientide skaneeritud kujutiste põhjal erinevaid haigusi.

Pildianalüüsi tüübid

Pildianalüüs on digitaalsetest piltidest tähendusliku teabe eraldamine. See on väga lai mõiste, mis hõlmab paljusid erinevaid kujutisega seotud ülesandeid, sealhulgas objektide tuvastamist ja tuvastamist, kuju mõõtmist, mustrituvastust, stseeni analüüsi ja klassifitseerimist.

Pildianalüüsi tehnikaid on mitut tüüpi; mõned levinumad on järgmised:
-piksel-põhine/ruumiline analüüs – seda tüüpi analüüs hõlmab üksikute pikslite või pikslite klastrite käsitsi loendamist, et mõõta alasid (suurus, kuju) ja tihedust (jaotus).
-Statistiline analüüs – see lähenemisviis kasutab statistilisi meetodeid, et hinnata kujutise piirkondadega seotud funktsioone, nagu kontrastsus või heledus.
-Masinõpe/tehisintellekt – tehisintellekti (AI) algoritmid võimaldavad võimsaid automatiseeritud pilditöötlusülesandeid, nagu objektide tuvastamine või semantiline segmenteerimine, kasutades konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN).
-Tektuurianalüüs – see meetod mõõdab, kuidas pildi elemendid jaotuvad üksteise suhtes tekstuuri osas – halli taseme või värvide varieeruvus suurel alal.
-Histogrammi analüüs – Histogrammi analüüs hõlmab tavaliselt statistiliste jaotuste mõõtmist pildi sees, nagu kontrast, heledus, toon ja küllastus.
- Filtreerimistehnikad – filtreerimismeetodid hõlmavad matemaatilisi toiminguid kogu töödeldud intensiivsusega massiiviga, mis muudavad massiivi teatud osi, säilitades samal ajal teisi. Filtreid kasutatakse sageli pildi servade täiustamiseks või müra eemaldamiseks, siludes neid soovimatuid alasid.
-Fourier' teisendusmeetodid – see meetod kasutab Fourier' teisendusi, mis jagavad kujutised mitmeks komponendiks sisendkaadris esinevate sagedusvahemike ja/või orientatsioonide põhjal. See võimaldab eraldada osi ja objekte, millel võivad olla kaadri muude komponentide üldise väljanägemisega võrreldes erilised omadused (nt tekstuur või kuju erinevused), mis võimaldab segmenteerimisprotsesside ajal objekte hõlpsamini tuvastada.

Pildianalüüsi eelised

Pildianalüüs on hindamatu tööriist digipiltidest ülevaate saamiseks. Seda kasutatakse mustrite tuvastamiseks, objektide tuvastamiseks ja tähendusliku teabe hankimiseks meediast. Alates meditsiinilistest uuringutest kuni näotuvastuseni võib pildianalüüs olla kasulik paljudele tööstusharudele. Siin uurime pildianalüüsi eeliseid ja seda, kuidas seda erinevate valdkondade täiustamiseks kasutada.

Parem kliendikogemus

Pildianalüüs võib aidata parandada kliendikogemust, võimaldades ettevõtetel kiiresti ja täpselt mõista klientide eelistusi. Pildianalüüsi tehnikaid rakendades saavad ettevõtted kasutada piltide andmeid, nagu demograafia, asukohad ja emotsionaalsed reaktsioonid, et oma reklaame paremini sihtida või sisu klientide jaoks isikupärastada. Nende andmete kasutamine võib kaasa tuua parema seotuse klientidega ja suurendada ettevõtte müüki.

Pildianalüüs aitab ettevõtetel ka paremini mõista oma piltide konteksti. Näiteks võimaldab värvituvastustehnoloogia ettevõtetel tuvastada pildil olevad värvid ja määrata, kuidas need on toodete või teenustega seotud. See teave võib aidata ettevõtetel mõista klientide käitumist seoses konkreetse teenuse või tootega. Lisaks saavad ettevõtted kasutada objektituvastustehnoloogiat, et tuvastada pildil olevaid objekte ja mõista paremini klientide eelistusi nende eelistatud objektide põhjal.

Lõpuks võimaldab pildianalüüs ettevõtetel koguda andmeid kiiremini, säilitades samal ajal protsessi täpsuse. Ettevõtted ei pea enam sadu pilte käsitsi üle vaatama, kui nad püüavad kindlaks teha klientide eelistusi; pigem suudavad nad seda protsessi automatiseerida, kasutades pildianalüüsi tehnikaid, mis parandavad oluliselt tõhusust, saades samal ajal piltide analüüsist täpseid tulemusi. See tähendab, et kliendid saavad isikupärastatud reklaamidele juurdepääsu kiiremini kui kunagi varem, võimaldades ettevõtetel pakkuda oma klientidele paremat üldist kasutuskogemust.

Suurenenud täpsus ja tõhusus

Pildianalüüs pakub ettevõtetele mitmeid eeliseid, sealhulgas suuremat täpsust ja tõhusust. Manuaalsetele või tekstipõhistele meetoditele tuginemise asemel pilte analüüsides võib pildianalüüs oluliselt vähendada andmete sisestamise vigu ja kiirendada antud ülesande töötlemise aega.

Pildianalüüs välistab ka vajaduse suurel hulgal teavet käsitsi läbi sõeluda. Selle asemel saab algoritm kiiresti leida asjakohaseid andmeid ja tuvastada mustreid, mida inimesed saavad hõlpsasti tõlgendada. See kiirendab otsustusprotsessi ja minimeerib võimalikud kulukad vead, mis on tingitud inimlikust eksimusest või möödalaskmisest.

Lisaks muudab pildianalüüs lihtsamaks mustrite kiire tuvastamise uskumatult suurtes andmekogumites, mille käsitsi sõelumiseks kuluks tuhandeid töötunde. See vähendab drastiliselt tööjõukulusid, suurendades samal ajal täpsust ja tõhusust. Pildianalüüs võimaldab organisatsioonidel ka kvantifitseerida suundumusi, mis neil muidu traditsiooniliste meetoditega kahe silma vahele jäänud on, aidates neil teha paremaid otsuseid kiiremini kui kunagi varem.
Pildianalüüsi tehnoloogiat kasutades saavad ettevõtted minimeerida andmesisestuse vigu ja vähendada tööjõukulusid, suurendades samal ajal oma tegevuse täpsust ja tõhusust. See toob kaasa parema otsustusvõime ja täpsemad tulemused, mis saadakse palju suurematest andmekogumitest, kui oleks võimalik saavutada ainult traditsiooniliste meetoditega.

Parem otsuste tegemine

Kujutise analüüsi kasutamine ettevõtetes otsuste tegemise abistamiseks võib suurendada tõhusust ja aidata organisatsioonidel oma ressursse paremini hallata. Erinevate kaasatud tehnikate ja tehnoloogiate kaudu on organisatsioonil võimalus kiiresti töödelda ja analüüsida erinevatest allikatest pärit pilte. See aitab neil teha mõistlikke otsuseid peaaegu kohe.

Pildianalüüs võib aidata organisatsioonidel andmeid sorteerida, tuvastada ja hinnata, et ülesandeid või strateegilisi eesmärke tähtsustada. Samuti võimaldab see piltide keerulisi mustreid kiiresti analüüsida, mis säästab väärtuslikku aega kõrgema taseme otsustusülesannete tegemisel. Lisaks võib pildianalüüs aidata ettevõtetel avastada suundumusi või korduvaid probleeme, mis võisid muidu märkamatuks jääda.

Organisatsioonid kasutavad üha enam pildianalüüsi tehnoloogiate, nagu tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) rakendusi, et luua ennustavaid mudeleid, mis annavad neile ülevaate sellest, mis juhtub klientide käitumise ja turutingimuste osas tulevikus. Praegu otsivad turuanalüüsi meeskonnad pidevalt pilte, mida nad on kogunud sellistest allikatest nagu konkurentide veebisaidid ja digitaalsed kanalid. Õigete tööriistade abil saavad need meeskonnad kiiresti kindlaks teha, kuidas kliendid organisatsiooni toodete või teenustega suhtlevad, et luua praktilisi teadmisi, mis pakuvad konkurentsieelist teiste selles valdkonnas tegutsejate ees.

Pildianalüüs mängib tänapäeval äritegevuses lahutamatut rolli, pakkudes organisatsioonidele juurdepääsu väärtuslikele andmepõhisele ülevaatele, mis stimuleerib kasvu ja edenemist kiiremini kui kunagi varem.

Kuidas kasutada pildianalüüsi

Pildianalüüs on tõhus viis suure hulga pildiandmete töötlemiseks ja sellest kasuliku teabe hankimiseks. Pildianalüüs hõlmab arvutialgoritmide kasutamist pildi tähenduse määramiseks. Seda saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, nagu objektituvastus, näotuvastus ja kujutise segmenteerimine. Selles jaotises käsitleme pildianalüüsi kasutamist ja mõningaid selle rakendusi.

Pildi segmenteerimine

Pildi segmenteerimine on pilditöötluse haru, kus pilt jagatakse mitmeks segmendiks või piirkonnaks, mis koos moodustavad kogu pildi. Iga segment esindab pildis huvipakkuvat ala ja seda võib pidada eraldiseisvaks objektiks. Segmenteerimise eesmärk on lihtsustada ja/või muuta pildi esitusviisi tähendusrikkamaks ja lihtsamini analüüsitavaks. Segmenteerimistehnikaid kasutatakse meditsiinilises pildistamises mitmesuguste ülesannete jaoks, alates anatoomiliste struktuuride tuvastamisest kuni haiguse progresseerumise jälgimiseni. Lisaks on segmenteerimisalgoritmid automatiseeritud seiresüsteemide põhikomponendid ning neid saab kasutada robotinavigatsiooniülesannete ja objektide tuvastamise jaoks.

Segmenteerimisalgoritmid tuginevad üldiselt kas pikslipõhistele meetoditele või klassifikatsioonipõhistele meetoditele. Pikslipõhised meetodid kasutavad pildi eri segmentideks jagamiseks selliseid tähiseid nagu värv või tekstuur. Teise võimalusena kombineerivad klassifikatsioonipõhised meetodid kategooriaid, mis põhinevad kirjeldavatel omadustel, nagu kuju või tekstuur, et rühmitada pikslid automaatselt sobivateks segmentideks/objektideks.

Pikslipõhise segmenteerimise eesmärk on tavaliselt eraldada objekte nende intensiivsuse või kontrasti väärtuste järgi, arvutades kogu piirkonna globaalset statistikat (nt keskväärtust). Klassifikatsioonipõhised lähenemisviisid nõuavad sageli käsitsi sisestamist ja märgistamist, enne kui algoritm saab tööle hakata; need meetodid on aga väga võimsad, kui käsitletakse suuri andmekogumeid või tundmatuid andmetüüpe, mida ei saa ainult piksliväärtusi kasutades edukalt eraldada.

Piltide klassifikatsioon

Piltide klassifitseerimine on arvutialgoritmide kasutamine antud pildi klasside ennustamiseks ja märgistamiseks. Selles protsessis on tavaline, et on "kogu" märgistatud treeningpiltidest, mis toimivad õppealgoritmi sisendina. Nende treeningpiltide põhjal eraldatakse pildist sellised omadused nagu suurus, kuju ja värv ning neid kasutatakse kujutiste klassifitseerimiseks. See meetod võimaldab saada täpsemaid tulemusi võrreldes käsitsi märgistamisega, kus inimesed võivad valesti klassifitseerimise või märgistamisvigade tõttu teha vigu.

Tundmatu kujutise korral saab rakendada olemasolevat klassifikaatorit, mis seejärel määrab sellele konkreetsele sisendile väljundkategooria vastavalt eelnevalt määratletud arvule erinevatele klassidele. Mõned selle kasutamise näited ulatuvad autonoomsetest autojuhtimissüsteemidest, mis annavad sellele objektide tuvastamise võimalused, kuni näotuvastuseni biomeetrilistes rakendustes. Lisaks võib piltide klassifitseerimise kaudu täpsete märgistatud andmete olemasolu anda meie keskkonnast oluliselt parema ülevaate, kasutades edasiseks analüüsiks tohutuid valitsuse andmekogusid – eriti objektitüüpide ja ärirakenduste (nt jaemüügianalüüsi või meelelahutuse analüüsi) vaheliste korrelatsioonide puhul.

Alates närvivõrkude juurutamisest GPU optimeerimistehnikatega paralleeltöötluse saavutamiseks kuni erinevate masinõppe vormideni – AI mudelite treenimiseks või süvaõppe tehnikate kasutamiseks piltide klassifitseerimise valdkonnas on lugematu hulk võimalusi; kuigi juhendamata õppimisel on endiselt mõningaid takistusi, mis ei lase teadlastel neid maksimaalselt ära kasutada, uuritakse ja uuritakse neid meetodeid endiselt aktiivselt. Seega nõuab nende rakendamise mõistmine nii arvutinägemise algoritmide põhjalikku mõistmist kui ka tugevaid tehnilisi teadmisi, mis hõlmavad juurutamise eesmärgil kasutatavaid taustatehnilisi tavasid, nagu skriptikeeled nagu Python, ning intiimset tausta selliste uute tehnoloogiate kohta nagu plokiahel või serverita infrastruktuur. teostused

Objektide tuvastamine

Objektide tuvastamine on arvutipõhine tehnoloogia ja tehnika, mis tagab pildiandmestiku analüüsi täpsuse. See tehnoloogia kasutab erinevaid keerukaid algoritme objektide ja nende omaduste tuvastamiseks kergesti tuvastatavatel piltidel. Sellel on suur roll paljudes valdkondades, nagu kohtuekspertiis, arstiteadus, tööstusautomaatika, näotuvastus ja automatiseeritud kontrollisüsteemid.

Objektide tuvastamine hõlmab andmete analüüsimist või kogumist, et määrata pildil olevate konkreetsete objektide suurus, kuju ja muud omadused. Seda tüüpi pildianalüüs võib hõlmata objektide identifitseerimist nende värvi, tekstuuri või isegi nende kokkupanemisel loodud kujundite põhjal. Matemaatiliste mudelite ja statistiliste meetodite kasutamine muudab ülesande tänapäeval arvutite jaoks palju lihtsamaks.

Peamine eesmärk on siin täpselt identifitseerida iga objekt, mis kuvatakse pildiandmestikus, kasutades selleks määratud atribuudisilte. Algoritmi tuleb eelnevalt koolitada rohkete andmetega, sealhulgas "häid" näiteid iga sihtobjekti omaduste täpseks ennustamiseks enne koolituse algust. Kui koolitus on lõppenud ja prognoosimine on edukas, järgnevad sellele etapid, näiteks järelduste tegemine, kus antud sisendi eeldatav tulemus töötab varasemate uuringute tulemustega.

Tehnoloogia, nagu süvaõppe (DL) algoritmid, aitab lubada mitut kihti, mis koos töötavad selle nimel, et saavutada täpsemaid tulemusi lühema aja jooksul, kui traditsioonilised meetodid suutsid pakkuda enne, kui see seda tüüpi riistvaraseadistustes, mida tänapäeval kasutatakse, kättesaadavaks sai. Lõppkokkuvõttes muudab see tehisintellektiga toetatud viisid, nagu süvaõpe, atraktiivsemaks kui tavalised lähenemisviisid, kuna need vähendavad oluliselt vigu, pakkudes samal ajal tõhusaid objektide tuvastamise täpsusmõõdikuid, mis võivad hõlpsasti toota väljundit ka reaalajas.

Pildianalüüsi tööriistad

Pildianalüüs on protsess, mis hõlmab piltidelt tähendusliku teabe eraldamist selle arvutusmetoodikate abil. Seda protsessi kasutatakse erinevates valdkondades, nagu meditsiiniline pildistamine, tehisintellekt ja kaugseire. Õnneks on piltide analüüsimiseks saadaval mitmesuguseid tööriistu, mis muudavad protsessi lihtsamaks ja tõhusamaks. Vaatame mõningaid pildianalüüsi jaoks saadaolevaid tööriistu.

OpenCV

OpenCV on programmeerimisfunktsioonide raamatukogu, mis on peamiselt suunatud arvuti reaalajas nägemisele. See toetab erinevaid Windowsi, Linuxi, platvormi ja muid tarkvaraplatvorme ning seetõttu kasutatakse seda sageli pildianalüüsi ja pilditöötlustoimingute jaoks. OpenCV rakendusvaldkondade hulka kuuluvad: arvutinägemine, näotuvastus, objekti tuvastamine, liikumise jälgimine, segmenteerimine ja tuvastamine.

OpenCV pakub laia valikut võimsaid tööriistu, mida saab kasutada keerukate ülesannete täitmiseks, nagu objektide tuvastamine, näotuvastus, automaatne funktsioonide eraldamine ja palju muud. Sellel on aktiivne kogukond, mis pakub tavalistele probleemidele kasutajasõbralikke lahendusi. Teek on loodud integreeruma paljude programmeerimiskeeltega, nagu C++, Java või Python. Teek võimaldab arendajatel töötada piltidega soovitud keeles, vähendades seeläbi oluliselt arendusaega. OpenCV toetab mis tahes tüüpi andmeid (nt 2D- ja 3D-vormingus pilte), mis teeb sellest kõige mitmekülgsema tööriista kõigi tänapäeval saadaolevate pilditöötlusteekide seas.

OpenCV-s sisalduvad tööriistad on järgmised:
- Piltide filtreerimine
-Objektide segmenteerimine
- Omab ekstraheerimist
- Funktsioonide sobitamine ja klassifitseerimine
-Objektide jälgimine ja liikumise analüüs
-3D rekonstrueerimine objektide uurimiseks

Selle tööriistu kasutatakse laialdaselt automaatseks visuaalseks kontrollimiseks tööstuslikes seadetes tänu selle eelistele, nagu väike mälutarbimine, kiire täitmine enamikul platvormidel (eriti manustatud platvormidel), kaasaskantavus süsteemide vahel, mis kasutavad standardseid teeke nagu OpenMPI/MPI4Py. Selle avatud lähtekoodiga litsents muudab selle veelgi atraktiivsemaks kasutajatele, kes soovivad seda kasutada ilma autoritasude või ettevõtete või organisatsioonide litsentsideta, nagu matemaatika jne.

TensorFlow

TensorFlow on avatud lähtekoodiga tarkvarateek, mida kasutatakse süvaõppe mudelite arendamiseks ja koolitamiseks. Süvaõppesüsteemid, nagu pildianalüüsi mudelid, koosnevad mitmest neuronikihist, mis töötlevad sisendandmeid, näiteks pilti. TensorFlow võimaldab arendajatel hõlpsamini välja töötada ja juurutada tipptasemel süvaõppe mudeleid, mida saab kasutada nägemise, loomuliku keele töötlemise ja muudes valdkondades.

TensorFlow kasutamise peamine eelis on see, et see pakub lihtsat viisi võimsate masinõppemudelite kiireks ja tõhusaks loomiseks ja juurutamiseks. TensorFlow toetab ka laia valikut rakendusi MacOS-i, Windowsi, Linuxi ja mobiiliplatvormidel. Ja kuna see on avatud lähtekoodiga ja sellel on rikkalik kogukonna tugi, saate oma arendusprotsessis kasutada olemasolevaid tööriistu, ilma et peaksite rattaid uuesti leiutama või kulutama lisaaega koodi nullist silumisele.

Lisaks uute mudelite nullist koolitamisele võimaldab TensorFlow ka eelkoolitatud mudeleid uuesti kasutada õppimise ülekandmiseks või konkreetsete probleemikogumite peenhäälestamiseks. See võimaldab kiiresti luua konkreetsetele probleemidele kohandatud lahendusi, kasutades ära olemasolevatesse võrkudesse sisseehitatud olemasolevaid teadmisi. Tänu sellele paindlikkusele saavad arendajad hakata erinevate arhitektuuridega katsetama kiiremini kui kunagi varem – nende suure täpsusega tööle panemine annab kiire tulemuse.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision on võimas pilditöötlustööriist, mis on loodud selleks, et aidata ettevõtetel pilte analüüsida ja väärtuslikku teavet saada. See põhineb samal tehnoloogial, mida kasutab Google Photos, mistõttu on see usaldusväärne ja lihtne kasutada. See pilvepõhine tööriist võimaldab ettevõtetel kiiresti töödelda suuri pilte, tuvastada nägusid, tuvastada objekte ja eraldada teksti, vältides samal ajal käsitsitööd.

Teine Google Cloud Visioni suurepärane funktsioon on selle võime tuvastada objekte paljudest kategooriatest, nagu loomad või tooted. Funktsiooni "Logotuvastus" abil saavad kasutajad üksikasjaliku jälgimis- ja analüüsiteabe saamiseks ühendust võtta selliste kaubamärkidega nagu Facebook või Instagram. Maamärkide tuvastamise funktsioon aitab kasutajatel märgata enda ümber olevaid maamärke ja mõista oma kohalikku kultuuri hetkega paremini.

Lisaks objektituvastusvõimalustele pakub Google Cloud Vision kasutajatele ka sentimentide analüüsi ja piltide jaoks automaatset subtiitrite lisamise tööriista – see on ideaalne koheseks analüüsiks! Lisaks pakub see tööriist näotuvastusvõimalusi, mis on suurepärased turunduseesmärkidel, kuna tuvastavad suure täpsusega atribuute, nagu vanus ja sugu. Lõpuks võimaldavad märksõnade eraldamise võimalused kasutajatel kiiresti sisendpilte skannida, leides samal ajal asjakohaseid märksõnu, mida saab kasutada hilisemates protsessides või rakendustes.

Kokkuvõtteks võib öelda, et Google Cloud Vision on suurepärane võimalus, kui otsite pilditöötlustööriista, mis aitab ettevõtetel oma pilte tõhusamalt analüüsida kui kunagi varem!

Järeldus

Pildianalüüs on võimas tööriist digipiltidest arusaamade kogumiseks. Seda saab kasutada paljudes erinevates valdkondades, nagu meditsiin, autotööstus ja fotograafia. Pildianalüüsi kasutamisel on palju eeliseid ja see võib säästa aega, raha ja vaeva. Käesolevas artiklis oleme vaatlenud pildianalüüsi põhitõdesid, mis see on ja kuidas see teile kasulik on. Oleme arutanud ka erinevaid analüüsitüüpe ja eduka pildianalüüsi parimaid tavasid. Kokkuvõttes on ilmne, et pildianalüüs on võimas tööriist arusaamade kogumiseks ja teadlike andmepõhiste otsuste tegemiseks.

kokkuvõte

Teie kohvi röstide valik sõltub teie eelistatud maitsest ja kangusest ning teie piirkondlikest eelistustest. Erinevad röstid pakuvad laias valikus nimetusi ja värvikategooriaid, kuid üldiselt on heledatel praadidel mahedam maitse ja veidi suurem kofeiinisisaldus, samas kui tumedad praad on kibedamad ja väiksema happesusega. Populaarsed tüübid on Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viini Itaalia Prantsuse. Olenemata sellest, kas olete heledate või tumedate kohviubade fänn – või kuskil vahepeal – küsige kindlasti enne ostmist, et saaksite täpselt seda, mida otsite!

Lisalugemist

Pildianalüüsi kasutamine ülevaate saamiseks ja piltide põhjal järelduste tegemiseks on muutumas üha populaarsemaks paljudes tööstusharudes, alates tervishoiust kuni turvalisuseni. Kui soovite selle tehnoloogia kohta rohkem teada saada, kaaluge järgmisi ressursse.

Artiklid ja õpetused
- Oracle "Kujutise analüüs: mis see on ja kuidas seda kasutada".
- "Sissejuhatus pildianalüüsi inimestele, kes ei tea pildianalüüsist midagi", autor Kent Woodard
- Victor Charpenay "8 sammu pildianalüüsi ja -töötluse mõistmise poole masinõppes"
Raamatud ja väljaanded
-Pilditöötlus: põhimõtted ja rakendused Milan Sonka jt.
-Arvuti- ja masinnägemine – teooria, algoritmid, praktikumid (4. väljaanne), autor ER Davies
-Digitaalne pilditöötlus OpenCV-ga – bibliograafia (versioon 4.1), koostanud David Dardas veebiseminarid ja taskuhäälingusaated
-Treehouse AI korraldatav arvutinägemine masinõppe veebiseminaril
-Masinõppe põhialuste taskuhääling, mida hostib Google Cloud Platform. Saadaval on ka palju muid raamatuid, artikleid, veebiseminare, taskuhäälingusaateid, töötubasid ja muid ressursse, mis aitavad teil paremini mõista pildianalüüsi metoodikat ja seda, kuidas seda konkreetsete rakenduste jaoks kasutada.

Tere, mina olen Kim, ema ja stop-motioni entusiast, kellel on meedialoome ja veebiarenduse taust. Mul on tohutu kirg joonistamise ja animatsiooni vastu ning nüüd sukeldun pea ees stop-motion maailma. Oma blogiga jagan teiega oma õpitut.