تجزیه و تحلیل تصویر: چیست و چگونه از آن استفاده کنیم

توسط کیم به روز شده: ژوئن 29، 2022

تجزیه و تحلیل تصویر ابزاری قدرتمند برای استخراج اطلاعات از تصاویر است.

این می تواند برای اهداف مختلفی استفاده شود، از ردیابی تغییرات در محیط گرفته تا تشخیص چهره و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی.

در این مقاله، ما به شما معرفی مختصری از تجزیه و تحلیل تصویر و نحوه استفاده از آن می‌دهیم. ما تعریف تجزیه و تحلیل تصویر، تکنیک ها و ابزارهای مختلف موجود و کاربردهای بالقوه تحلیل تصویر را پوشش خواهیم داد.

تعریف تحلیل تصویر

تجزیه و تحلیل تصویر ابزاری است که برای دریافت بینش استفاده می شود دیجیتال تصاویر. معمولاً در زمینه های مختلفی مانند پزشکی، تحقیقات علمی، نظارت، پردازش تصویر و بسیاری موارد دیگر استفاده می شود.

در اصل، این فرآیند جمع آوری داده ها از یک تصویر و تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن اطلاعات در مورد محتوای تصویر است. تجزیه و تحلیل تصویر به ارائه اطلاعات در مورد کیفیت یا ویژگی های یک تصویر مانند اندازه، شکل، شدت/درخشندگی آن کمک می کند. رنگ ترکیب یا پلان کف آن.

چندین تکنیک در تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می شود مانند تکنیک های تبدیل فضایی مانند استخراج تصویر فرعی و پردازش بلوک. تکنیک‌های استخراج ویژگی که نقاط یا مناطق مورد نظر را با استفاده از آشکارسازهای لبه یا الگوریتم‌های ردیابی مرز پیدا می‌کنند. تکنیک های طبقه بندی که اشیاء را به دسته ها طبقه بندی می کند. تکنیک های تقسیم بندی که اشیاء را از پس زمینه تجزیه می کند. و الگوریتم های تشخیص الگو که اشیاء را با استفاده از روش های آماری تشخیص می دهند.

با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل تصویر برای برنامه هایی مانند تشخیص اشیا و تشخیص چهره، می تواند تجربه کاربر را هنگام استفاده از رسانه های دیجیتال بهبود بخشد. همچنین می توان از تجزیه و تحلیل برای تحقیقات علمی به منظور ارزیابی همبستگی بین مرزهای تعریف شده در یک یا گروهی از تصاویر استفاده کرد. در نهایت، این فناوری همچنین به طور قابل توجهی توسط متخصصان پزشکی در سراسر تخصص ها از جمله رادیولوژی و آسیب شناسی برای تشخیص شرایط مختلف بر اساس تصاویر اسکن شده از بیماران استفاده می شود.

انواع تحلیل تصویر

تجزیه و تحلیل تصویر استخراج اطلاعات معنی دار از تصاویر دیجیتال است. این یک اصطلاح بسیار گسترده است که انواع مختلفی از وظایف مرتبط با تصویر را شامل می شود، از جمله تشخیص و شناسایی اشیا، اندازه گیری شکل، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل صحنه و طبقه بندی.

انواع مختلفی از تکنیک های تجزیه و تحلیل تصویر وجود دارد. برخی از رایج ترین آنها عبارتند از:
-پیکسلتجزیه و تحلیل مبتنی بر/فضایی - این نوع تجزیه و تحلیل شامل شمارش دستی پیکسل ها یا خوشه های پیکسل برای اندازه گیری مناطق (اندازه، شکل) و تراکم (توزیع) است.
-تحلیل آماری - این رویکرد از روش‌های آماری برای ارزیابی ویژگی‌های مرتبط با مناطق درون تصویر مانند کنتراست یا روشنایی استفاده می‌کند.
یادگیری ماشین/هوش مصنوعی – الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) وظایف پردازش خودکار تصویر قدرتمند مانند تشخیص اشیا یا بخش‌بندی معنایی را با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) فعال می‌کنند.
-تجزیه و تحلیل بافت - این تکنیک نحوه توزیع عناصر درون یک تصویر را نسبت به یکدیگر از نظر بافت - تنوع در سطوح خاکستری یا رنگ ها در یک منطقه بزرگ اندازه گیری می کند.
تجزیه و تحلیل هیستوگرام - تجزیه و تحلیل هیستوگرام معمولاً شامل اندازه گیری توزیع های آماری در یک تصویر مانند کنتراست، روشنایی، رنگ و اشباع است.
-تکنیک‌های فیلترینگ - تکنیک‌های فیلتر کردن شامل عملیات ریاضی روی یک آرایه با شدت پردازش شده است که بخش‌های خاصی از آرایه را تغییر می‌دهد و در عین حال بقیه را حفظ می‌کند. فیلترها اغلب برای بهبود لبه ها یا حذف نویز از یک تصویر با صاف کردن این مناطق ناخواسته استفاده می شوند.
-تکنیک های تبدیل فوریه – این روش از تبدیل فوریه استفاده می کند که تصاویر را بر اساس محدوده فرکانس و/یا جهت گیری های موجود در قاب ورودی به چندین جزء تجزیه می کند. این اجازه می دهد تا قطعات و اشیایی را که ممکن است ویژگی های خاصی نسبت به سایر اجزای ظاهر کلی در قاب داشته باشند - مانند تفاوت های بافت یا شکل - جداسازی کرده و تشخیص آسان تر شی را در طول فرآیندهای تقسیم بندی امکان پذیر می کند.

مزایای آنالیز تصویر

تجزیه و تحلیل تصویر ابزاری ارزشمند برای به دست آوردن بینش از تصاویر دیجیتال است. برای تشخیص الگوها، شناسایی اشیاء و استخراج اطلاعات معنی دار از رسانه ها استفاده می شود. از تحقیقات پزشکی گرفته تا تشخیص چهره، تجزیه و تحلیل تصویر می تواند برای طیف گسترده ای از صنایع مفید باشد. در اینجا ما مزایای تجزیه و تحلیل تصویر و چگونگی استفاده از آن برای بهبود زمینه های مختلف را بررسی خواهیم کرد.

تجربه مشتری بهبود یافته

تجزیه و تحلیل تصویر می تواند به بهبود تجربیات مشتری کمک کند و به شرکت ها امکان می دهد اولویت های مشتری را سریع و دقیق درک کنند. با پیاده‌سازی تکنیک‌های تحلیل تصویر، کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های تصاویری مانند جمعیت‌شناسی، مکان‌ها و پاسخ‌های احساسی برای هدف‌گیری بهتر تبلیغات خود یا شخصی‌سازی محتوای برای مشتریان استفاده کنند. استفاده از این داده ها می تواند به بهبود تعامل با مشتریان و همچنین افزایش فروش برای شرکت منجر شود.

تجزیه و تحلیل تصویر همچنین به کسب و کارها کمک می کند تا زمینه تصاویر خود را بهتر درک کنند. برای مثال، فناوری تشخیص رنگ به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا رنگ‌ها را در یک تصویر شناسایی کرده و نحوه ارتباط آنها با محصولات یا خدمات را تعیین کنند. این اطلاعات می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا رفتارهای مشتریان را در مورد یک خدمات یا محصول خاص درک کنند. علاوه بر این، کسب‌وکارها می‌توانند از فناوری تشخیص اشیا برای شناسایی اشیاء در یک تصویر و درک بهتر ترجیحات مشتری بر اساس اشیایی که ترجیح می‌دهند استفاده کنند.

در نهایت، تجزیه و تحلیل تصویر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا داده‌ها را سریع‌تر جمع‌آوری کنند و در عین حال دقت را در فرآیند حفظ کنند. شرکت ها دیگر نیازی به بررسی دستی صدها تصویر در هنگام تلاش برای تعیین اولویت های مشتری ندارند. بلکه می توانند این فرآیند را با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل تصویر خودکار کنند که کارایی را به طور قابل توجهی بهبود می بخشد و در عین حال نتایج دقیقی را از تجزیه و تحلیل تصاویر دریافت می کند. این بدان معناست که مشتریان سریع‌تر از همیشه به تبلیغات شخصی‌شده دسترسی پیدا می‌کنند و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا تجربه کاربری بهتری را برای مشتریان خود فراهم کنند.

افزایش دقت و کارایی

تجزیه و تحلیل تصویر مزایای بی شماری از جمله افزایش دقت و کارایی را برای مشاغل فراهم می کند. با تجزیه و تحلیل تصاویر به جای تکیه بر روش های دستی یا مبتنی بر متن، تجزیه و تحلیل تصویر می تواند به طور قابل توجهی خطاهای ورود داده ها را کاهش دهد و زمان پردازش را برای یک کار معین سرعت بخشد.

تجزیه و تحلیل تصویر همچنین نیاز به غربال کردن حجم زیادی از اطلاعات به صورت دستی را از بین می برد. در عوض، یک الگوریتم می تواند به سرعت داده های مرتبط را پیدا کند و الگوهایی را شناسایی کند که به راحتی توسط انسان ها تفسیر شوند. این امر فرآیند تصمیم گیری را تسریع می کند و اشتباهات پرهزینه احتمالی ناشی از خطای انسانی یا نظارت را به حداقل می رساند.

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل تصویر، شناسایی سریع الگوها را در مجموعه داده‌های فوق‌العاده بزرگ آسان‌تر می‌کند که الک دستی هزاران نفر ساعت طول می‌کشد. این امر هزینه های نیروی کار را به شدت کاهش می دهد در حالی که دقت و کارایی را به طور همزمان افزایش می دهد. تجزیه و تحلیل تصویر همچنین به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا روندهایی را که ممکن است با روش‌های سنتی از دست داده‌اند، کمیت کنند و به آنها کمک می‌کند سریع‌تر از همیشه تصمیم‌گیری بهتری بگیرند.
با استفاده از فناوری تجزیه و تحلیل تصویر، کسب و کارها می توانند خطاهای ورود داده ها را به حداقل برسانند و هزینه های نیروی کار را کاهش دهند و در عین حال دقت و کارایی را در عملیات خود افزایش دهند. این منجر به بهبود قابلیت تصمیم‌گیری و نتایج دقیق‌تر می‌شود که از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ‌تری نسبت به آنچه می‌توان به تنهایی با استفاده از روش‌های سنتی به دست آورد، به دست می‌آید.

بهبود تصمیم گیری

استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر در کسب و کارها برای کمک به تصمیم گیری می تواند منجر به بهبود کارایی شود و به سازمان ها در مدیریت بهتر منابع خود کمک کند. از طریق تکنیک ها و فناوری های مختلف درگیر، یک سازمان توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل سریع تصاویر از منابع مختلف را دارد. این به آنها کمک می کند تقریباً بلافاصله تصمیمات درستی بگیرند.

تجزیه و تحلیل تصویر می تواند به سازمان ها در مرتب سازی، شناسایی و ارزیابی داده ها به منظور اولویت بندی وظایف یا اهداف استراتژیک کمک کند. همچنین امکان تجزیه و تحلیل سریع الگوهای پیچیده در تصاویر را فراهم می کند که باعث صرفه جویی در زمان ارزشمند در کارهای تصمیم گیری سطح بالاتر می شود. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل تصویر می تواند به شرکت ها کمک کند تا روندها یا مسائل تکراری را کشف کنند که ممکن است در غیر این صورت مورد توجه قرار نگرفته باشند.

سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای از قدرت فناوری‌های تجزیه و تحلیل تصویر مانند هوش مصنوعی (AI) و برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند که به آن‌ها بینشی در مورد آنچه از نظر رفتار مشتری و شرایط بازار در آینده روی خواهد داد، می‌دهد. در این مرحله، تیم‌های تحلیل بازار دائماً تصاویری را که از منابعی مانند وب‌سایت‌های رقیب و کانال‌های دیجیتال جمع‌آوری کرده‌اند، اسکن می‌کنند. با ابزارهای مناسب، این تیم‌ها می‌توانند به سرعت نحوه تعامل مشتریان با محصولات یا خدمات یک سازمان را تعیین کنند تا بینش‌های عملی ایجاد کنند که مزیت رقابتی را نسبت به سایرین در صنعت ایجاد کند.

تجزیه و تحلیل تصویر امروزه با فراهم کردن دسترسی سازمان ها به بینش های ارزشمند مبتنی بر داده ها که رشد و پیشرفت را با سرعت بیشتری نسبت به قبل تحریک می کند، نقش مهمی در عملیات تجاری ایفا می کند.

نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر

تجزیه و تحلیل تصویر روشی کارآمد برای پردازش مقادیر زیادی از داده های تصویر و استخراج اطلاعات مفید از آن است. تجزیه و تحلیل تصویر شامل استفاده از الگوریتم های کامپیوتری برای تعیین معنای یک تصویر است. می توان از آن برای کارهای مختلفی مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره و تقسیم بندی تصویر استفاده کرد. در این بخش به نحوه استفاده از تحلیل تصویر و برخی از کاربردهای آن می پردازیم.

تقسیم بندی تصویر

تقسیم بندی تصویر شاخه ای از پردازش تصویر است که در آن یک تصویر به بخش ها یا مناطق متعددی تقسیم می شود که با هم کل تصویر را تشکیل می دهند. هر بخش نشان دهنده ناحیه مورد علاقه در تصویر است و می تواند به تنهایی به عنوان یک شی مجزا در نظر گرفته شود. هدف تقسیم‌بندی ساده‌سازی و/یا تغییر نمایش تصویر به چیزی است که معنادارتر و تحلیل آن آسان‌تر باشد. تکنیک‌های قطعه‌بندی در تصویربرداری پزشکی برای کارهای مختلف، از شناسایی ساختارهای تشریحی تا نظارت بر پیشرفت بیماری، استفاده می‌شوند. علاوه بر این، الگوریتم‌های تقسیم‌بندی اجزای کلیدی در سیستم‌های نظارت خودکار هستند و می‌توانند برای کارهای ناوبری رباتیک و تشخیص اشیا استفاده شوند.

الگوریتم‌های تقسیم‌بندی معمولاً به روش‌های مبتنی بر پیکسل یا روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی متکی هستند. روش‌های مبتنی بر پیکسل از نشانه‌هایی مانند رنگ یا بافت برای تقسیم تصویر به بخش‌های جداگانه استفاده می‌کنند. روش دیگر، روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی، دسته‌بندی‌ها را بر اساس ویژگی‌های توصیفی مانند شکل یا بافت ترکیب می‌کنند تا به‌طور خودکار پیکسل‌ها را با هم در بخش‌ها/اشیاء مناسب گروه‌بندی کنند.

هدف تقسیم بندی مبتنی بر پیکسل معمولاً جداسازی اشیا بر اساس شدت یا مقادیر کنتراست آنها با محاسبه آمار جهانی (مثلاً مقدار میانگین) در کل منطقه است. روش‌های مبتنی بر طبقه‌بندی اغلب به ورودی دستی و برچسب‌گذاری قبل از شروع کار الگوریتم نیاز دارند. با این حال، این روش‌ها هنگام برخورد با مجموعه داده‌های بزرگ یا انواع داده‌های ناشناخته که نمی‌توانند با موفقیت تنها با استفاده از مقادیر پیکسل به تنهایی از هم جدا شوند، بسیار قدرتمند هستند.

طبقه بندی تصویر

طبقه بندی تصویر فرآیند استفاده از الگوریتم های کامپیوتری برای پیش بینی و برچسب گذاری کلاس ها در یک تصویر معین است. در این فرآیند، داشتن «مجموعه‌ای» از تصاویر آموزشی برچسب‌گذاری‌شده که به عنوان ورودی به الگوریتم یادگیری عمل می‌کنند، معمول است. بر اساس این تصاویر آموزشی، ویژگی هایی مانند اندازه، شکل و رنگ از تصویر استخراج شده و برای طبقه بندی تصاویر استفاده می شود. این تکنیک در مقایسه با برچسب‌گذاری دستی، که در آن انسان‌ها ممکن است به دلیل طبقه‌بندی اشتباه یا اشتباهات برچسب‌گذاری اشتباه کنند، نتایج دقیق‌تری را ممکن می‌سازد.

با توجه به یک تصویر ناشناخته، می توان یک طبقه بندی کننده موجود را اعمال کرد که سپس به این ورودی خاص یک دسته خروجی با توجه به تعداد از پیش تعریف شده کلاس های مجزا اختصاص می دهد. برخی از نمونه‌های استفاده از این از سیستم‌های رانندگی خودکار خودرو که قابلیت‌های تشخیص شی را به آن می‌دهند تا تشخیص چهره در برنامه‌های بیومتریک را شامل می‌شود. علاوه بر این، داشتن داده‌های برچسب‌گذاری‌شده دقیق از طریق طبقه‌بندی تصویر می‌تواند با استفاده از مجموعه داده‌های دولتی عظیم برای تجزیه و تحلیل بیشتر - به ویژه در ارتباط بین انواع اشیاء و برنامه‌های تجاری مانند تجزیه و تحلیل خرده‌فروشی یا تجزیه و تحلیل سرگرمی، بینش قابل‌توجهی بیشتری به محیط ما بدهد.

از پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با تکنیک‌های بهینه‌سازی GPU به منظور دستیابی به پردازش موازی تا اشکال مختلف یادگیری ماشینی – راه‌های بی‌شماری وجود دارد که می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش داد یا از تکنیک‌های یادگیری عمیق در زمینه طبقه‌بندی تصویر استفاده کرد. اگرچه یادگیری بدون نظارت هنوز موانعی دارد که محققان را از استفاده کامل آنها در حداکثر پتانسیل باز می دارد، این روش ها هنوز به طور فعال در حال بررسی و تحقیق هستند. بنابراین درک نحوه اجرای آنها مستلزم درک جامع الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر و همچنین دانش فنی قوی است که شامل شیوه‌های مهندسی پشتیبان مانند زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون برای اهداف پیاده‌سازی و داشتن پیش‌زمینه‌ای نزدیک در مورد فناوری‌های نوظهور مانند بلاک چین یا زیرساخت‌های بدون سرور است. پیاده سازی ها

تشخیص اشیا

تشخیص شی یک فناوری و تکنیک مبتنی بر رایانه برای اطمینان از دقت در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های تصویر است. این فناوری از الگوریتم های پیچیده مختلفی برای شناسایی اشیا و ویژگی های آنها در تصاویری که به راحتی قابل شناسایی هستند استفاده می کند. در بسیاری از زمینه ها مانند پزشکی قانونی، علوم پزشکی، اتوماسیون صنعتی، شناسایی چهره و سیستم های بازرسی خودکار نقش مهمی ایفا می کند.

تشخیص اشیا شامل تجزیه و تحلیل یا جمع آوری داده ها برای تعیین اندازه، شکل و سایر ویژگی های اشیاء خاص در یک تصویر است. این نوع تجزیه و تحلیل تصویر می تواند شامل شناسایی اشیاء بر اساس رنگ، بافت یا حتی اشکالی باشد که هنگام قرار گرفتن در کنار هم ایجاد می کنند. استفاده از مدل های ریاضی و روش های آماری کار را برای کامپیوترهای امروزی بسیار آسان کرده است.

هدف اصلی در اینجا شناسایی دقیق هر شی ای است که در مجموعه داده تصویری با استفاده از برچسب های مشخصه اختصاص داده شده آن ظاهر می شود. این الگوریتم باید از قبل با داده‌های فراوان، از جمله مثال‌های "خوب" برای پیش‌بینی دقیق در مورد ویژگی‌های هر شی هدف قبل از شروع آموزش، آموزش داده شود. پس از تکمیل آموزش و موفقیت آمیز بودن پیش بینی، مراحلی مانند استنتاج که در آن نتیجه مورد انتظار از یک ورودی داده شده با نتایج به دست آمده از مطالعات قبلی کار می کند، دنبال می شود.

فناوری مانند الگوریتم‌های یادگیری عمیق (DL) به اجازه دادن به لایه‌های متعدد کمک می‌کند که با هم در جهت دستیابی به نتایج دقیق‌تر در بازه زمانی کوتاه‌تر از روش‌های سنتی قبل از در دسترس قرار گرفتن در این نوع از تنظیمات سخت‌افزار پردازشی که امروزه استفاده می‌شود، کار می‌کنند. در نهایت این باعث می‌شود روش‌های کمک‌هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق نسبت به روش‌های معمولی جذاب‌تر شوند، زیرا خطاها را تا حد زیادی کاهش می‌دهند و در عین حال معیارهای دقت تشخیص شی کارآمدی را ارائه می‌کنند که می‌تواند به راحتی خروجی را در سناریوهای بلادرنگ تولید کند.

ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل تصویر

تجزیه و تحلیل تصویر فرآیندی است که شامل استخراج اطلاعات معنی دار از تصاویر توسط روش های محاسباتی آن است. این فرآیند در زمینه های مختلفی مانند تصویربرداری پزشکی، هوش مصنوعی و سنجش از دور استفاده می شود. خوشبختانه ابزارهای مختلفی برای تجزیه و تحلیل تصویر وجود دارد که این فرآیند را آسان‌تر و کارآمدتر می‌کند. بیایید به برخی از ابزارهای موجود برای تجزیه و تحلیل تصویر نگاه کنیم.

OpenCV

OpenCV کتابخانه ای از توابع برنامه نویسی است که عمدتاً با هدف دید کامپیوتری بلادرنگ انجام می شود. این برنامه از ویندوزهای مختلف، لینوکس، پلتفرم و سایر پلتفرم های نرم افزاری پشتیبانی می کند و بنابراین اغلب برای تجزیه و تحلیل تصویر و وظایف پردازش تصویر استفاده می شود. حوزه های کاربردی OpenCV عبارتند از: بینایی کامپیوتر، تشخیص چهره، شناسایی اشیا، ردیابی حرکت، تقسیم بندی و تشخیص.

OpenCV طیف گسترده ای از ابزارهای قدرتمند را ارائه می دهد که می توان از آنها برای انجام کارهای پیچیده مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره، استخراج خودکار ویژگی ها و موارد دیگر استفاده کرد. دارای یک انجمن فعال است که راه حل های کاربر پسند را برای مشکلات رایج ارائه می دهد. این کتابخانه برای ادغام با بسیاری از زبان های برنامه نویسی مانند C++، جاوا یا پایتون طراحی شده است. این کتابخانه توسعه دهندگان را قادر می سازد تا با تصاویر به زبان مورد نظر خود کار کنند و در نتیجه زمان توسعه را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد. OpenCV از هر نوع داده ای (مانند تصاویر در شکل گیری دو بعدی و سه بعدی) پشتیبانی می کند که آن را به همه کاره ترین ابزار در بین تمام کتابخانه های پردازش تصویر موجود امروز تبدیل می کند.

ابزارهای موجود در OpenCV عبارتند از:
-فیلتر کردن تصویر
-بخش بندی اشیاء
ویژگی های استخراج
تطبیق و طبقه بندی ویژگی ها
ردیابی شی و تجزیه و تحلیل حرکت
-بازسازی سه بعدی برای مطالعه اشیاء

ابزارهای آن به طور گسترده برای بازرسی بصری خودکار در تنظیمات صنعتی به دلیل ویژگی‌های سودمند آن مانند مصرف کم حافظه، اجرای سریع در اکثر پلتفرم‌ها (مخصوصاً پلتفرم‌های تعبیه‌شده)، قابلیت حمل در میان سیستم‌هایی که از کتابخانه‌های استاندارد مانند OpenMPI/MPI4Py استفاده می‌کنند، استفاده می‌شود. مجوز منبع باز آن را برای کاربرانی که می خواهند بدون پرداخت حق امتیاز یا مجوز از شرکت ها یا سازمان هایی مانند ریاضیات و غیره از آن استفاده کنند جذاب تر می کند.

TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز است که برای توسعه و آموزش مدل های یادگیری عمیق استفاده می شود. سیستم های یادگیری عمیق، مانند مدل های تجزیه و تحلیل تصویر، از چندین لایه نورون ساخته شده اند که داده های ورودی، مانند یک تصویر را پردازش می کنند. TensorFlow به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا به راحتی مدل های یادگیری عمیق را توسعه دهند و به کار گیرند که می توانند در بینایی، پردازش زبان طبیعی و سایر زمینه ها مورد استفاده قرار گیرند.

مزیت اصلی استفاده از TensorFlow این است که راهی آسان برای ایجاد و استقرار مدل های یادگیری ماشین قدرتمند به سرعت و کارآمد فراهم می کند. TensorFlow همچنین از طیف گسترده ای از برنامه ها در MacOS، Windows، Linux و سیستم عامل های تلفن همراه پشتیبانی می کند. و از آنجایی که منبع باز است و از پشتیبانی اجتماعی غنی برخوردار است، می‌توانید از ابزارهای موجود در فرآیند توسعه خود بدون نیاز به اختراع مجدد چرخ‌ها یا صرف زمان اضافی برای اشکال‌زدایی کد از ابتدا استفاده کنید.

علاوه بر آموزش مدل‌های جدید از ابتدا، TensorFlow همچنین به شما امکان می‌دهد از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای انتقال یادگیری یا تنظیم دقیق در مجموعه‌های مشکل خاص استفاده مجدد کنید. این امکان ایجاد سریع راه حل های سفارشی متناسب با مشکلات خاص را فراهم می کند و در عین حال از دانش موجود ساخته شده در شبکه های موجود بهره می برد. با در دست داشتن این انعطاف‌پذیری، توسعه‌دهندگان می‌توانند سریع‌تر از همیشه معماری‌های مختلف را آزمایش کنند – راه‌اندازی و اجرای آن‌ها با نتایجی با دقت بالا در کمترین زمان ممکن.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision یک ابزار پردازش تصویر قدرتمند است که برای کمک به کسب و کارها در تجزیه و تحلیل تصاویر و به دست آوردن بینش ارزشمند طراحی شده است. این بر اساس همان فناوری استفاده شده توسط Google Photos است و استفاده از آن را قابل اعتماد و آسان می کند. این ابزار مبتنی بر ابر به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا حجم زیادی از تصاویر را به سرعت پردازش کنند، چهره‌ها را شناسایی کنند، اشیاء را شناسایی کنند و متن را استخراج کنند و در عین حال از کار دستی اجتناب کنند.

یکی دیگر از ویژگی های عالی Google Cloud Vision توانایی آن در شناسایی اشیا از طیف گسترده ای از دسته ها مانند حیوانات یا محصولات است. با ویژگی "تشخیص لوگو"، کاربران می توانند با برندهایی مانند فیس بوک یا اینستاگرام برای ردیابی دقیق و اطلاعات تجزیه و تحلیل ارتباط برقرار کنند. ویژگی "تشخیص نشانه" به کاربران کمک می کند تا نقاط دیدنی اطراف خود را شناسایی کنند و فرهنگ محلی خود را در یک لحظه بهتر درک کنند.

جدا از قابلیت‌های تشخیص اشیا، Google Cloud Vision همچنین تجزیه و تحلیل احساسات و همچنین یک ابزار خودکار شرح تصاویر را در اختیار کاربران قرار می‌دهد - برای تجزیه و تحلیل آنی! علاوه بر این، این ابزار قابلیت‌های تشخیص چهره را ارائه می‌دهد که برای اهداف بازاریابی عالی هستند زیرا ویژگی‌هایی مانند سن و جنسیت را با دقت بالا تشخیص می‌دهند. در نهایت، قابلیت استخراج کلمه کلیدی کاربران را قادر می سازد تا به سرعت تصاویر ورودی را اسکن کنند و در عین حال کلمات کلیدی مرتبطی را که می توانند در فرآیندها یا برنامه های بعدی مورد استفاده قرار گیرند، بیابند.

در نتیجه، Google Cloud Vision زمانی که به دنبال یک ابزار پردازش تصویر برای کمک به کسب‌وکارها برای تجزیه و تحلیل تصاویرشان کارآمدتر از همیشه هستید، گزینه‌ای عالی است!

نتیجه

تجزیه و تحلیل تصویر یک ابزار قدرتمند برای جمع آوری بینش از تصاویر دیجیتال است. می توان از آن در زمینه های مختلفی مانند پزشکی، خودروسازی و عکاسی استفاده کرد. مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر بسیار زیاد است و می تواند در زمان، هزینه و تلاش صرفه جویی کند. در این مقاله به اصول اولیه تجزیه و تحلیل تصویر، چیستی آن و اینکه چگونه می تواند برای شما مفید باشد، پرداخته ایم. ما همچنین در مورد انواع مختلف آنالیز و بهترین روش ها برای تجزیه و تحلیل تصویر موفق صحبت کرده ایم. در نتیجه، بدیهی است که تجزیه و تحلیل تصویر ابزار قدرتمندی برای جمع آوری بینش و تصمیم گیری آگاهانه مبتنی بر داده است.

خلاصه

انتخاب رست برای قهوه شما به طعم و قدرتی که ترجیح می دهید و همچنین ترجیحات منطقه ای شما بستگی دارد. رست‌های مختلف طیف وسیعی از نام‌ها و دسته‌های رنگی را ارائه می‌دهند، اما به طور کلی، رست‌های روشن طعم ملایم‌تری دارند و مقدار کمی کافئین بیشتری دارند در حالی که رست‌های تیره تلخ‌تر و اسیدیته کمتری دارند. انواع محبوب هر کدام عبارتند از: Light City، Half City، Cinnamon، City، American، Breakfast، Full City، High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian Italian. چه طرفدار دانه‌های قهوه روشن یا تیره هستید – یا جایی در بین آن‌ها – حتماً قبل از خرید بپرسید تا دقیقاً همان چیزی را که می‌خواهید دریافت کنید!

برای مطالعه بیشتر

استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر برای به دست آوردن بینش و نتیجه گیری از تصاویر به طور فزاینده ای در طیف گسترده ای از صنایع، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امنیت، محبوب می شود. اگر می‌خواهید درباره این فناوری اطلاعات بیشتری کسب کنید، منابع زیر را در نظر بگیرید:

مقالات و آموزشها
- "تحلیل تصویر: چیست و چگونه از آن استفاده کنیم" توسط Oracle
-"مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل تصویر برای افرادی که چیزی در مورد تجزیه و تحلیل تصویر نمی دانند" توسط کنت وودارد
-8 گام به سوی درک تحلیل و پردازش تصویر در یادگیری ماشین توسط ویکتور چارپنای
کتابها و انتشارات
-پردازش تصویر: اصول و کاربردها توسط میلان سونکا و همکاران.
-کامپیوتر و بینایی ماشین - نظریه، الگوریتم ها، عملیات (ویرایش چهارم) توسط ER Davies
-پردازش تصویر دیجیتال با OpenCV - کتابشناسی (نسخه 4.1) گردآوری شده توسط دیوید دارداس وبینارها و پادکست ها
-بینایی کامپیوتر از طریق یادگیری ماشین وبینار به میزبانی Treehouse AI
-پادکست Machine Learning Fundamentals که توسط Google Cloud Platform میزبانی می‌شود، کتاب‌ها، مقالات، وبینارها، پادکست‌ها، کارگاه‌ها و سایر منابع دیگر نیز وجود دارند که می‌توانند به شما در درک بهتر روش تجزیه و تحلیل تصویر و همچنین نحوه استفاده از آن برای برنامه‌های خاص کمک کنند.

سلام، من کیم هستم، یک مادر و از علاقه مندان به استاپ موشن با سابقه ای در ساخت رسانه و توسعه وب. من اشتیاق زیادی به طراحی و انیمیشن دارم و اکنون با سر به دنیای استاپ موشن شیرجه می زنم. با وبلاگم، آموخته هایم را با شما دوستان به اشتراک می گذارم.