Irudien analisia: zer da eta nola erabili

Kim-en eskutik ko: June 29, 2022

Irudien analisia tresna indartsua da irudietatik informazioa ateratzeko.

Hau hainbat helburutarako erabil daiteke, inguruneko aldaketen jarraipenetik hasi eta aurpegi-ezagutzara arte mediku-irudien analisiraino.

Artikulu honetan, irudien azterketari eta nola erabil ditzakezun sarrera labur bat emango dizugu. Irudien analisiaren definizioa, eskuragarri dauden teknika eta tresna desberdinak eta irudien analisiaren balizko aplikazioak landuko ditugu.

Irudien analisiaren definizioa

Irudien analisia informazioa lortzeko erabiltzen den tresna da digitala irudiak. Hainbat arlotan erabiltzen da normalean, hala nola, medikuntzan, ikerketa zientifikoan, zaintzan, irudien prozesamenduan eta beste hainbatetan.

Funtsean, irudi batetik datuak biltzeko eta datuak aztertzeko prozesu bat da, irudiaren edukiari buruzko informazioa lortzeko. Irudien azterketak irudi baten kalitateari edo ezaugarriei buruzko informazioa ematen laguntzen du, hala nola, bere tamaina, forma, intentsitatea/argitasuna, kolore konposizioa edo bere oinplanoa.

Irudien analisian erabiltzen diren hainbat teknika daude, hala nola, eraldaketa espaziala, azpiirudien erauzketa eta blokeen prozesamendua; ertz-detektagailuak edo ertzak trazatzeko algoritmoak erabiliz puntu edo eskualde interesgarriak aurkitzen dituzten ezaugarriak erauzteko teknikak; objektuak kategorietan sailkatzen dituzten sailkapen teknikak; objektuak atzealdetik analizatzen dituzten segmentazio-teknikak; eta metodo estatistikoak erabiliz objektuak ezagutzen dituzten ereduak ezagutzeko algoritmoak.

Irudiak aztertzeko tresnak erabiliz objektuak detektatzeko eta aurpegi-ezagutza bezalako aplikazioetarako, erabiltzailearen esperientzia hobetu dezake euskarri digitalak erabiltzean. Ikerketa zientifikorako analisia ere erabil daiteke, irudi bakar baten edo talde baten barruan zehaztutako mugen arteko korrelazioak ebaluatzeko. Azkenik, teknologia hau nabarmen erabiltzen dute mediku profesionalek erradiologia eta patologia barne, besteak beste, pazienteei hartutako irudi eskaneatuetan oinarritutako hainbat baldintza diagnostikatzeko.

Irudien analisi motak

Irudien analisia irudi digitaletatik informazio esanguratsua ateratzea da. Oso termino zabala da, irudiekin erlazionatutako zeregin mota asko hartzen dituena, besteak beste, objektuen ezagupena eta identifikazioa, forma neurtzea, ereduen ezagupena, eszenaren analisia eta sailkapena.

Irudiak aztertzeko teknika mota asko daude; ohikoenetako batzuk hauek dira:
-Pixel-Oinarritutako / Analisi espaziala - Analisi mota honek pixel indibidualak edo pixel multzoak eskuz zenbatzen ditu eremuak (tamaina, forma) eta dentsitateak (banaketa) neurtzeko.
-Analisi estatistikoa - Ikuspegi honek metodo estatistikoak erabiltzen ditu irudi baten barruko eskualdeekin lotutako ezaugarriak ebaluatzeko, hala nola kontrastea edo distira.
-Machine Learning/Adimen artifiziala - Adimen artifizialaren (AI) algoritmoek irudiak prozesatzeko zeregin automatizatu indartsuak ahalbidetzen dituzte, hala nola objektuak detektatzeko edo segmentazio semantikoa sare neuronal konboluzionalak (CNN) erabiliz.
-Texture Analysis - Teknika honek irudi baten elementuak elkarren artean nola banatzen diren neurtzen du ehundurari dagokionez, eremu handi batean gris-mailen edo koloreen aldakuntza.
-Histogramaren analisia - Histograma-analisiak normalean irudi baten barruan banaketa estatistikoak neurtzen ditu, hala nola kontrastea, distira, ñabardura eta saturazioa.
-Iragazte-teknikak: iragazketa-teknikek eragiketa matematikoak dakartza prozesatutako intentsitate-matrize oso batean, zeinak array-aren zati batzuk aldatzen dituzten beste batzuk kontserbatzen dituzten bitartean. Iragazkiak sarritan erabiltzen dira ertzak hobetzeko edo irudi bati zarata kentzeko, nahi ez diren eremu horiek leuntuz.
-Fourier-eko transformazio-teknikak - Metodo honek Fourier-en eraldaketak erabiltzen ditu, eta hainbat osagaitan irudiak deskonposatzen ditu sarrerako fotograman dauden maiztasun-tarteetan eta/edo orientazioetan oinarrituta. Horri esker, markoko beste osagai batzuen itxura orokorraren aldean ezaugarri bereziak izan ditzaketen piezak eta objektuak isolatzea ahalbidetzen da (adibidez, ehundura edo forma desberdintasunak), segmentazio-prozesuetan objektuak errazago detektatzeko aukera emanez.

Irudien analisiaren onurak

Irudien analisia tresna eskerga da irudi digitaletatik ezagutzak lortzeko. Ereduak ezagutzeko, objektuak identifikatzeko eta komunikabideetatik informazio esanguratsua ateratzeko erabiltzen da. Medikuntza-ikerkuntzatik aurpegi-ezagutzara arte, irudien analisiak industria ugariri mesede egin diezaioke. Hemen irudiaren analisiaren abantailak eta hainbat alor hobetzeko nola erabil daitekeen aztertuko dugu.

Bezeroaren esperientzia hobetzea

Irudien azterketak bezeroen esperientziak hobetzen lagun dezake, enpresei bezeroen lehentasunak azkar eta zehaztasunez ulertzeko. Irudiak aztertzeko teknikak ezarriz, enpresek irudien datuak erabil ditzakete, hala nola demografia, kokapenak eta erantzun emozionalak, publizitatea hobeto bideratzeko edo bezeroentzako edukia pertsonalizatzeko. Datu hauek erabiltzeak bezeroekiko konpromisoa hobetzea eta enpresaren salmentak areagotzea ekar dezake.

Irudien azterketak ere laguntzen die enpresei beren irudien testuingurua hobeto ulertzen. Adibidez, koloreak ezagutzeko teknologiari esker enpresei irudi batean koloreak identifikatzeko eta produktu edo zerbitzuekin nola lotzen diren zehazteko. Informazio honek enpresei zerbitzu edo produktu jakin bati buruz bezeroen jokabideak ulertzen lagun diezaieke. Gainera, enpresek objektuak ezagutzeko teknologia erabil dezakete irudi bateko objektuak identifikatzeko eta bezeroen lehentasunak hobeto ulertzeko, nahiago dituzten objektuetan oinarrituta.

Azkenik, irudien analisiak enpresei datuak azkarrago biltzeko aukera ematen die prozesuan zehaztasuna mantenduz. Enpresek jada ez dute eskuz ehunka irudi berrikusi behar bezeroen hobespenak zehazten saiatzean; aitzitik, prozesu hau automatizatzeko gai dira irudiak aztertzeko teknikak erabiliz, eraginkortasuna nabarmen hobetzen duten bitartean irudien analisiaren emaitza zehatzak lortzen dituzten bitartean. Horrek esan nahi du bezeroek inoiz baino azkarrago lortzen dutela publizitate pertsonalizaturako sarbidea, eta horrela enpresei bezeroei erabiltzaile-esperientzia orokorra hobea eskaintzeko aukera ematen diete.

Zehaztasuna eta eraginkortasuna areagotzea

Irudien azterketak abantaila ugari eskaintzen dizkie enpresei, zehaztasuna eta eraginkortasuna areagotzea barne. Irudiak aztertuz eskuzko edo testuetan oinarritutako metodoetan oinarritu beharrean, irudien analisiak datuak sartzeko akatsak nabarmen murrizten ditu eta zeregin jakin baterako prozesatzeko denbora bizkortu dezake.

Irudien azterketak informazio kopuru handiak eskuz bahetzeko beharra ere ezabatzen du. Horren ordez, algoritmo batek datu garrantzitsuak azkar aurki ditzake eta gizakiek erraz interpretatzeko ereduak identifikatu ditzake. Horrek erabakiak hartzeko prozesua bizkortzen du eta giza akats edo gainbegiratzeengatik garesti izan daitezkeen akatsak gutxitzen ditu.

Horrez gain, irudien azterketak ereduak azkar identifikatzea errazten du datu multzo izugarri handietan, eta milaka gizon-ordu beharko lituzkete eskuz bahetzeko. Horrek lan-kostuak izugarri murrizten ditu, zehaztasuna eta eraginkortasuna areagotzen dituen bitartean. Irudien azterketak ere aukera ematen die erakundeei metodo tradizionalekin bestela galdutako joerak kuantifikatzeko, inoiz baino azkarrago erabaki hobeak hartzen lagunduz.
Irudiak aztertzeko teknologia erabiliz, enpresek datuak sartzeko akatsak gutxitu ditzakete eta lan-kostuak murrizten dituzte, aldi berean, beren eragiketetan zehaztasuna eta eraginkortasuna areagotuz. Horrek erabakiak hartzeko gaitasuna hobetzen du eta emaitza zehatzagoak lortzen ditu, metodo tradizionalak bakarrik erabiliz lor litezkeenak baino askoz datu multzo handiagoetatik eratorritakoak.

Erabakiak hartzea hobetu

Erabakiak hartzen laguntzeko enpresetan irudi-analisia erabiltzeak eraginkortasuna hobetu eta erakundeei baliabideak hobeto kudeatzen lagun diezaieke. Inplikatutako hainbat teknika eta teknologiaren bidez, erakunde batek iturri ezberdinetako irudiak azkar prozesatu eta aztertzeko gaitasuna du. Horrek erabaki egokiak hartzen laguntzen die ia berehala.

Irudien azterketak erakundeei datuak ordenatzen, identifikatzen eta ebaluatzen lagun diezaieke zereginak edo helburu estrategikoak lehenesteko. Irudien barruan eredu konplikatuak azkar aztertzeko aukera ematen du, eta horrek denbora baliotsua aurrezten du goi-mailako erabakiak hartzeko zereginetan. Gainera, irudien azterketak enpresei lagun diezaieke oharkabean pasa daitezkeen joerak edo errepikatzen diren arazoak aurkitzen.

Erakundeek gero eta gehiago aprobetxatzen dute irudiak aztertzeko teknologien boterea, hala nola, adimen artifiziala (AI) eta ikaskuntza automatikoa (ML) aplikazioak, etorkizunean bezeroen jokabideei eta merkatuko baldintzei dagokienez gertatuko denaren berri ematen duten eredu prediktiboak sortzeko. Une honetan, merkatu-analisi-taldeak etengabe arakatzen ari dira lehiakideen webguneetatik eta kanal digitaletatik jaso dituzten irudiak. Tresna egokiekin, talde hauek bezeroek erakunde baten produktu edo zerbitzuekin nola elkarreragiten duten azkar zehaztu dezakete, industriako beste batzuen aldean lehiakortasuna ematen duten ikuspegi bideragarriak sortzeko.

Irudien analisiak funtsezko zeregina du gaur egun negozio-eragiketetan, erakundeei inoiz baino azkarrago hazkundea eta aurrerapena suspertzen dituzten datuetan oinarritutako informazio baliotsuetarako sarbidea eskainiz.

Irudien analisia nola erabili

Irudien analisia modu eraginkorra da irudi datu kopuru handiak prozesatzeko eta informazio erabilgarria ateratzeko. Irudiaren analisiak algoritmo informatikoen erabilera dakar irudi baten esanahia zehazteko. Hainbat zereginetarako erabil daiteke, hala nola, objektuen antzematea, aurpegia ezagutzeko eta irudien segmentazioa. Atal honetan, irudien analisia nola erabil daitekeen eta haren aplikazio batzuk aztertuko ditugu.

Irudien segmentazioa

Irudien segmentazioa irudien prozesamenduaren adar bat da, non irudi bat hainbat segmentu edo eskualdetan banatzen den, elkarrekin irudi osoa osatzen duten. Segmentu bakoitzak irudiaren barruko interes-eremu bat adierazten du, eta bere kabuz objektu diskretu gisa har daiteke. Segmentazioaren helburua irudi baten irudikapena sinplifikatzea eta/edo aldatzea da, esanguratsuagoa eta aztertzeko errazagoa den zerbaitetan. Segmentazio-teknikak mediku-irudietan hainbat zereginetarako erabiltzen dira, egitura anatomikoak identifikatzetik gaixotasunaren progresioa kontrolatzeko. Horrez gain, segmentazio-algoritmoak funtsezko osagaiak dira zaintza-sistem automatizatuetan eta nabigazio robotikoko zereginetarako eta objektuak detektatzeko erabil daitezke.

Segmentazio-algoritmoek, oro har, pixeletan oinarritutako metodoetan edo sailkapenean oinarritutako metodoetan oinarritzen dira. Pixeletan oinarritutako metodoek kolorea edo ehundura bezalako adierazleak erabiltzen dituzte irudi bat segmentu bereizietan banatzeko. Bestela, sailkapenean oinarritutako metodoek forma edo ehundura bezalako ezaugarri deskribatzaileetan oinarritutako kategoriak konbinatzen dituzte pixelak automatikoki segmentu/objektu egokietan multzokatzeko.

Pixeletan oinarritutako segmentazioak normalean objektuak bere intentsitate- edo kontraste-balioen arabera bereiztea du helburu, eskualde oso bateko estatistika globalak kalkulatuz (adibidez, batez besteko balioa). Sailkapenean oinarritutako planteamenduek sarritan eskuzko sarrera eta etiketatzea eskatzen dute algoritmoa lanean hasi aurretik; hala ere, metodo hauek oso indartsuak dira pixel-balioak soilik erabiliz arrakastaz banandu ezin diren datu-multzo handiekin edo datu-mota ezezagunekin tratatzen direnean.

Irudien sailkapena

Irudien sailkapena irudi jakin bateko klaseak aurreikusteko eta etiketatzeko algoritmo informatikoak erabiltzeko prozesua da. Prozesu honetan, ohikoa da etiketatutako prestakuntza-irudien "bilduma" bat izatea, ikaskuntza-algoritmo batean sarrera gisa balio dutenak. Prestakuntza-irudi horietan oinarrituta, tamaina, forma eta kolorea bezalako ezaugarriak ateratzen dira iruditik eta irudiak sailkatzeko erabiltzen dira. Teknika honek emaitza zehatzagoak lortzen ditu eskuzko etiketatzearekin alderatuta, non gizakiek akatsak egin ditzakete sailkapen okerrak edo etiketatze akatsak direla eta.

Irudi ezezagun bat emanda, lehendik dagoen sailkatzaile bat aplika daiteke eta, ondoren, sarrera espezifiko honi irteera-kategoria bat esleitzen dio aurredefinitutako klase ezberdinen kopuruaren arabera. Honen erabilera adibide batzuk autoen gidatzeko sistema autonomoetatik objektuak ezagutzeko ahalmenak ematen dizkiete biometria aplikazioetan aurpegia detektatzeko. Gainera, irudien sailkapenaren bidez etiketatutako datu zehatzak izateak gure inguruneari buruzko informazio askoz gehiago eman dezake gobernuaren datu multzo handiak aprobetxatuz azterketa gehiago egiteko, batez ere objektu moten eta negozio-aplikazioen arteko korrelazioetan, hala nola txikizkako analisia edo entretenimenduaren analisia.

Neurona-sareak GPU optimizazio-teknikekin ezartzetik prozesatze paraleloa lortzeko, ikaskuntza automatikoko hainbat forma arte, hainbat modu daude AI ereduak entrenatzeko edo deep learning-teknikak erabiltzeko Irudien Sailkapenaren arloan; gainbegiratu gabeko ikaskuntzak oraindik oztopo batzuk baditu ere, ikertzaileek ahalik eta potentzial handienarekin guztiz aprobetxatzeko, metodo hauek aktiboki aztertzen eta ikertzen ari dira oraindik. Beraz, horiek nola inplementatu ulertzeak ordenagailu bidezko ikusmenaren algoritmoen ezagutza zabala behar du, baita backend ingeniaritza praktikak inplikatzen dituzten ezagutza tekniko sendoak, hala nola Python bezalako script-lengoaiak inplementazio helburuetarako, eta blokeo-katea edo zerbitzaririk gabeko azpiegitura bezalako teknologien inguruko aurrekari hurbila izateaz gain. ezarpenak

Objektuak hautematea

Objektuen detekzioa ordenagailu bidezko teknologia eta teknika bat da, irudien datu-multzo baten analisian zehaztasuna bermatzeko. Teknologia honek hainbat algoritmo sofistikatu erabiltzen ditu objektuak eta haien ezaugarriak erraz identifikatzen diren irudietan identifikatzeko. Arlo askotan zeregin handia du, hala nola auzitegietan, medikuntza-zientzian, industria-automatizazioan, aurpegiko identifikazioan eta ikuskapen-sistema automatizatuetan.

Objektuak detektatzeko datuak aztertzea edo biltzea dakar irudi bateko objektu zehatzen tamaina, forma eta beste propietate batzuk zehazteko. Irudien analisi mota honek objektuak identifikatzea izan dezake haien kolore, ehundura edo baita elkarrekin jartzen direnean sortzen dituzten formen arabera. Eredu matematikoak eta metodo estatistikoak erabiltzeak zeregina askoz errazten die gaur egun ordenagailuei.

Honen helburu nagusia irudien datu-multzo batean agertzen den objektu bakoitza zehaztasunez identifikatzea da, esleitutako atributuen etiketak erabiliz. Algoritmoa datu askorekin landu behar da aldez aurretik, helburu-objektu bakoitzaren ezaugarriei buruzko iragarpen zehatzak egiteko adibide "onak" barne, prestakuntza hasi aurretik. Prestakuntza amaitu eta aurreikuspena arrakastatsua izan ondoren, inferentzia gisako faseak jarraituko dira, non input jakin baten espero den emaitzak aurreko ikasketetatik lortutako emaitzekin funtzionatzen duen.

Ikaskuntza sakona (DL) bezalako teknologiak geruza anitzak ahalbidetzen laguntzen du, elkarrekin lan egiten duten emaitza zehatzagoak lortzeko metodo tradizionalek eman dezaketen baino denbora-tarte laburrago batean, gaur egun erabiltzen den prozesatzeko hardware-konfigurazio mota honetan eskuragarri egon aurretik. Azken finean, honek Deep Learning bezalako AI lagundutako moduak ohiko planteamenduak baino erakargarriagoak egiten ditu, akatsak asko murrizten baitituzte, objektuak hautemateko zehaztasun-neurri eraginkorrak eskaintzen dituzten bitartean, denbora errealeko eszenatokietan ere irteera erraz ekoizteko.

Irudiak aztertzeko tresnak

Irudien analisia bere konputazio-metodologien bidez irudietatik informazio esanguratsua ateratzeko prozesu bat da. Prozesu hau hainbat esparrutan erabiltzen da, hala nola, irudi medikoetan, adimen artifizialetan eta teledetekzioan. Zorionez, hainbat tresna daude eskuragarri irudiak aztertzeko, prozesua erraztu eta eraginkorragoa eginez. Ikus ditzagun irudiak aztertzeko dauden tresna batzuk.

OpenCV

OpenCV programazio-funtzioen liburutegi bat da, batez ere denbora errealeko ordenagailu bidezko ikusmenari zuzenduta. Hainbat leiho, Linux, plataforma eta beste software-plataforma batzuk onartzen ditu eta, beraz, sarritan irudiak aztertzeko eta irudiak prozesatzeko zereginetarako erabiltzen da. OpenCVren aplikazio-eremuak honako hauek dira: ordenagailu bidezko ikusmena, aurpegien ezagupena, objektuen identifikazioa, mugimenduen jarraipena, segmentazioa eta aitorpena.

OpenCV-k tresna indartsu ugari eskaintzen ditu, zeregin konplexuak egiteko erabil daitezkeenak, hala nola objektuak detektatzea, aurpegi-ezagutzea, funtzioen erauzketa automatikoa eta abar. Komunitate aktiboa du, arazo arruntei erabiltzaileentzako irtenbide egokiak ematen dizkiena. Liburutegia C++, Java edo Python bezalako programazio lengoaia askorekin integratzeko diseinatu da. Liburutegiak garatzaileei irudiekin lan egiteko aukera ematen die nahi dituzten hizkuntzetan, eta horrela garapen denbora nabarmen murrizten da. OpenCV-k edozein datu mota onartzen du (adibidez, irudiak 2D eta 3D eraketan), eta horrek gaur egun dauden irudiak prozesatzeko liburutegi guztien artean tresnarik aldakorrena bihurtzen du.

OpenCV-n sartzen diren tresnak hauek dira:
-Irudiak iragaztea
-Objektuaren segmentazioa
-Ezaugarrien erauzketa
-Ezaugarrien parekatzea eta sailkapena
-Objektuen jarraipena eta mugimenduaren analisia
-3D berreraikuntza objektuak aztertzeko

Bere tresnak oso erabiliak dira industria-ezarpenetan ikuskapen automatikorako ikuskapena egiteko, bere ezaugarri abantailatsuak direla eta, hala nola, memoria-kontsumo baxua, exekuzio azkarra plataforma gehienetan (batez ere kapsulatutakoetan), OpenMPI/MPI4Py bezalako liburutegi estandarrak erabiltzen dituzten sistemen artean eramangarritasuna. Bere kode irekiko lizentziak are erakargarriagoa egiten du mathworks eta abar bezalako enpresen edo erakundeen eskubiderik edo lizentziarik gabe erabili nahi duten erabiltzaileentzat.

TensorFlow

TensorFlow kode irekiko software liburutegia da, ikaskuntza sakoneko ereduak garatzeko eta trebatzeko erabiltzen dena. Ikaskuntza sakoneko sistemak, hala nola, irudiak aztertzeko ereduak, sarrerako datuak prozesatzen dituzten neurona geruza anitzek osatzen dituzte, adibidez, irudi bat. TensorFlow-ek garatzaileei aukera ematen die ikusmenean, hizkuntza naturalaren prozesamenduan eta beste arlo batzuetan erabil daitezkeen punta-puntako ikaskuntza sakoneko ereduak errazago garatu eta zabaltzea.

TensorFlow erabiltzearen abantaila nagusia ikaskuntza automatikoko eredu indartsuak azkar eta eraginkortasunez sortzeko eta zabaltzeko modu erraz bat eskaintzen duela da. TensorFlow-ek MacOS, Windows, Linux eta plataforma mugikorretarako aplikazio sorta zabala ere onartzen du. Eta kode irekia denez eta komunitatearen laguntza aberatsa duenez, lehendik dauden tresnak erabil ditzakezu zure garapen prozesuan gurpilak berrasmatu beharrik gabe edo kodea hutsetik arazketan denbora gehiago eman beharrik gabe.

Eredu berriak hutsetik trebatzeaz gain, TensorFlow-ek aurrez trebatutako ereduak berrerabiltzeko aukera ematen du, ikaskuntza transferitzeko edo arazo multzo zehatzetan doitzeko. Horri esker, arazo jakinetara egokitutako soluzio pertsonalizatuak azkar eraikitzea posible da, lehendik dauden sareetan eraikitako ezagutza aprobetxatuz. Malgutasun hori eskuan, garatzaileak inoiz baino azkarrago has daitezke arkitektura ezberdinekin esperimentatzen - zehaztasun handiko emaitzarekin martxan jarriz, denbora gutxian.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision irudiak prozesatzeko tresna indartsua da enpresei irudiak aztertzen eta informazio baliotsuak lortzen laguntzeko diseinatua. Google Photos-ek erabiltzen duen teknologia berean oinarritzen da, fidagarria eta erabiltzeko erraza da. Hodeian oinarritutako tresna honek enpresei irudi kopuru handiak azkar prozesatzeko, aurpegiak detektatzeko, objektuak identifikatu eta testua ateratzeko aukera ematen die eskuzko lana saihestuz.

Google Cloud Vision-en beste ezaugarri handi bat animaliak edo produktuak bezalako kategoria ugaritako objektuak identifikatzeko gaitasuna da. "Logotipoa hautemateko" eginbidearekin, erabiltzaileak Facebook edo Instagram bezalako markekin konektatu daitezke jarraipen eta analisi informazio zehatza lortzeko. "Mugarriak hautemateko" eginbideari esker, erabiltzaileei inguruko mugarriak ikusten eta bertako kultura hobeto ulertzen laguntzen die berehala.

Objektuak ezagutzeko gaitasunez gain, Google Cloud Vision-ek sentimenduen analisia eta irudien azpititulu automatikorako tresna bat ere eskaintzen die erabiltzaileei - ezin hobea berehalako analisia egiteko! Gainera, tresna honek aurpegi-ezagutzarako gaitasunak eskaintzen ditu, marketin-helburuetarako bikainak direnak, adina eta sexua bezalako atributuak zehaztasun handiz detektatzen baitituzte. Azkenik, gako-hitzak ateratzeko gaitasunei esker, erabiltzaileek sarrerako irudiak azkar eskaneatu ditzakete, geroko prozesu edo aplikazioetan erabil daitezkeen gako-hitz garrantzitsuak aurkitzen dituzten bitartean.

Amaitzeko, Google Cloud Vision aukera bikaina da irudiak prozesatzeko tresna bilatzerakoan enpresei beren irudiak inoiz baino eraginkorrago aztertzen laguntzeko!

Ondorioa

Irudien analisia tresna indartsua da irudi digitaletatik informazioa biltzeko. Hainbat arlotan erabil daiteke, hala nola medikuntzan, automozioan eta argazkilaritzan. Irudien analisia erabiltzearen onurak ugariak dira eta denbora, dirua eta ahalegina aurreztu ditzakete. Artikulu honetan, irudien analisiaren oinarriak aztertu ditugu, zer den eta nola onura daitekeen. Era berean, analisi mota ezberdinak eta irudien analisi arrakastatsuak egiteko praktika onak ere aztertu ditugu. Amaitzeko, agerikoa da irudien analisia tresna indartsua dela ikuspegiak biltzeko eta datuetan oinarritutako erabakiak hartzeko.

Laburpena

Zure kaferako erreak aukeratzea nahiago duzun zaporearen eta indarraren eta eskualdeko lehentasunen araberakoa da. Txigorgailu ezberdinek izen eta kolore kategoria ugari eskaintzen dituzte, baina, oro har, erre arinek zapore leunagoa eta kafeina eduki apur bat handiagoa izango dute, berriz, erre ilunak mingotsagoak dira azidotasun gutxiagorekin. Bakoitzaren mota ezagunenak Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Gosaria, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vienes Italian French. Kafe ale argien edo ilunen zalea zaren ala ez edo tartean, ziurtatu erosi aurretik galdetzen duzula, bilatzen ari zarena lortzeko!

Gehiago Reading

Irudien analisiaren erabilera irudietatik ateratzeko eta ondorioak ateratzeko gero eta ezagunagoa da industria ugaritan, osasungintzatik segurtasunera. Teknologia honi buruz gehiago jakin nahi baduzu, kontuan hartu baliabide hauek:

Artikuluak eta Tutorialak
-“Irudiaren analisia: zer da eta nola erabili” Oracleren eskutik
-“Irudiaren analisiari buruzko sarrera bat irudien analisiari buruz ezer ez dakiten pertsonentzat” Kent Woodard-en eskutik
-“8 Steps Towards Understanding Image Analysis and Processing in Machine Learning” Victor Charpenayren eskutik
Liburuak eta argitalpenak
-Irudien tratamendua: printzipioak eta aplikazioak Milan Sonka et al.
-Ordenagailuaren eta Makinaren Ikusmena – Teoria, Algoritmoak, Praktikalitateak (4. Ed.) ER Davies-en eskutik
-Irudi digitalaren tratamendua OpenCV-rekin – Bibliografia (Ver 4.1) David Dardas Webinars & Podcasts-ek bildua
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar Treehouse AI-k antolatuta
-Machine Learning Fundamentals Podcast-ek Google Cloud Platform-ek ostatatutako Beste liburu, artikulu, webinar, podcast, tailer eta bestelako baliabide asko ere eskuragarri daude, irudiak aztertzeko metodologia hobeto ulertzen lagunduko dizuten eta aplikazio zehatzetarako nola erabili.

Kaixo, Kim naiz, ama eta stop-motion zalea naiz komunikabideen sorkuntzan eta web garapenean esperientzia duena. Marrazketarako eta animaziorako zaletasun handia daukat, eta orain stop-motion munduan murgiltzen ari naiz. Nire blogarekin, nire ikasketak zuekin partekatzen ari naiz.