Kuva-analyysi: mikä se on ja miten sitä käytetään
Kuva-analyysi on tehokas työkalu tiedon poimimiseen kuvista.
Tätä voidaan käyttää moniin tarkoituksiin ympäristön muutosten seurannasta kasvojentunnistusta lääketieteellisten kuvien analysointiin.
Tässä artikkelissa annamme sinulle lyhyen johdannon kuva-analyysiin ja sen käyttöön. Käsittelemme kuva-analyysin määritelmän, käytettävissä olevat erilaiset tekniikat ja työkalut sekä kuva-analyysin mahdolliset sovellukset.
Tässä viestissä kerromme:
Kuva-analyysin määritelmä
Kuva-analyysi on työkalu, jolla saa tietoa digitaalinen kuvia. Sitä käytetään yleisesti eri aloilla, kuten lääketieteessä, tieteellisessä tutkimuksessa, valvonnassa, kuvankäsittelyssä ja monilla muilla.
Pohjimmiltaan se on prosessi, jossa kerätään tietoja kuvasta ja analysoidaan tietoja saadakseen tietoa kuvan sisällöstä. Kuva-analyysi auttaa antamaan tietoa kuvan laadusta tai ominaisuuksista, kuten sen koosta, muodosta, intensiteetistä/kirkkaudesta, väri koostumus tai sen pohjapiirros.
Kuva-analyysissä käytetään useita tekniikoita, kuten spatiaalisia muunnostekniikoita, kuten osakuvan poiminta ja lohkokäsittely; Ominaisuuksien poimintatekniikat, jotka etsivät kiinnostavia pisteitä tai alueita reunatunnistimien tai reunojen jäljitysalgoritmien avulla; luokitustekniikat, jotka luokittelevat esineet luokkiin; segmentointitekniikat, jotka jäsentävät objekteja taustasta; ja kuviontunnistusalgoritmit, jotka tunnistavat esineitä tilastollisilla menetelmillä.
Käyttämällä kuva-analyysityökaluja sovelluksissa, kuten esineiden tunnistuksessa ja kasvojentunnistuksessa, se voi parantaa käyttökokemusta digitaalisen median käytössä. On myös mahdollista käyttää analyysiä tieteelliseen tutkimukseen, jotta voidaan arvioida korrelaatioita määriteltyjen rajojen välillä yksittäisessä kuvaryhmässä. Lisäksi lääketieteen ammattilaiset hyödyntävät tätä tekniikkaa merkittävästi eri aloilla, kuten radiologiassa ja patologiassa, diagnosoidakseen erilaisia sairauksia potilailta otettujen skannattujen kuvien perusteella.
Kuva-analyysin tyypit
Kuva-analyysi on merkityksellisen tiedon poimimista digitaalisista kuvista. Se on erittäin laaja käsite, joka kattaa monenlaisia kuvaan liittyviä tehtäviä, mukaan lukien esineiden tunnistaminen ja tunnistaminen, muodon mittaus, kuvioiden tunnistus, kohtausanalyysi ja luokittelu.
Kuva-analyysitekniikoita on monenlaisia; joitain yleisimmistä ovat:
-pixel-pohjainen/tilaanalyysi – Tämäntyyppinen analyysi käsittää yksittäisten pikselien tai pikselien ryhmien manuaalisen laskemisen alueiden (koko, muoto) ja tiheyksien (jakauma) mittaamiseksi.
-Tilastollinen analyysi – Tämä lähestymistapa käyttää tilastollisia menetelmiä kuvan alueisiin liittyvien ominaisuuksien, kuten kontrastin tai kirkkauden, arvioimiseen.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Tekoäly-algoritmit mahdollistavat tehokkaat automaattiset kuvankäsittelytehtävät, kuten kohteen havaitsemisen tai semanttisen segmentoinnin konvoluutiohermoverkkojen (CNN) avulla.
-Tektuurianalyysi – Tämä tekniikka mittaa, kuinka kuvan elementit jakautuvat toistensa suhteen pintakuvioiden suhteen – harmaan tasojen tai värien vaihtelu suurella alueella.
-Histogrammianalyysi – Histogrammi-analyysiin kuuluu tyypillisesti tilastollisten jakautumien mittaaminen kuvan sisällä, kuten kontrasti, kirkkaus, sävy ja kylläisyys.
-Suodatustekniikat – Suodatustekniikat sisältävät matemaattisia operaatioita koko prosessoidulle intensiteetille, jotka muokkaavat tiettyjä taulukon osia säilyttäen samalla toiset. Suodattimia käytetään usein parantamaan kuvan reunoja tai poistamaan kohinaa tasoittamalla näitä ei-toivottuja alueita.
-Fourier-muunnostekniikat – Tämä menetelmä käyttää Fourier-muunnoksia, jotka jakavat kuvat useiksi komponenteiksi tulokehyksessä olevien taajuusalueiden ja/tai suuntausten perusteella. Tämä mahdollistaa sellaisten osien ja esineiden eristämisen, joilla voi olla erityisiä ominaisuuksia suhteessa muihin kehyksen komponentteihin – kuten tekstuuri- tai muotoerot – mikä helpottaa objektien havaitsemista segmentointiprosessien aikana.
Kuva-analyysin edut
Kuva-analyysi on korvaamaton työkalu digitaalisten kuvien näkemysten saamiseksi. Sitä käytetään tunnistamaan kuvioita, tunnistamaan esineitä ja poimimaan merkityksellistä tietoa mediasta. Lääketieteellisestä tutkimuksesta kasvojentunnistukseen, kuva-analyysi voi hyödyttää monia toimialoja. Täällä tutkitaan kuva-analyysin etuja ja kuinka sitä voidaan käyttää eri alojen tehostamiseen.
Parempi asiakaskokemus
Kuva-analyysi voi auttaa parantamaan asiakaskokemuksia, jolloin yritykset voivat ymmärtää asiakkaiden mieltymyksiä nopeasti ja tarkasti. Ottamalla käyttöön kuva-analyysitekniikoita yritykset voivat käyttää kuvien tietoja, kuten demografisia tietoja, sijainteja ja tunnereaktioita, kohdistaakseen mainonnan paremmin tai mukauttaakseen sisältöä asiakkailleen. Näiden tietojen käyttö voi parantaa sitoutumista asiakkaisiin sekä kasvattaa yrityksen myyntiä.
Kuva-analyysi auttaa myös yrityksiä ymmärtämään paremmin kuviensa kontekstia. Esimerkiksi värintunnistustekniikan avulla yritykset voivat tunnistaa kuvan värit ja määrittää, miten ne liittyvät tuotteisiin tai palveluihin. Nämä tiedot voivat auttaa yrityksiä ymmärtämään asiakkaiden käyttäytymistä tietyn palvelun tai tuotteen suhteen. Lisäksi yritykset voivat käyttää objektintunnistustekniikkaa tunnistaakseen kohteet kuvassa ja ymmärtääkseen paremmin asiakkaiden mieltymyksiä niiden kohteiden perusteella, joita he haluavat.
Lopuksi kuva-analyysin avulla yritykset voivat kerätä tietoja nopeammin säilyttäen silti prosessin tarkkuuden. Yritysten ei enää tarvitse tarkistaa manuaalisesti satoja kuvia yrittäessään määrittää asiakkaiden mieltymyksiä. pikemminkin he pystyvät automatisoimaan tämän prosessin käyttämällä kuva-analyysitekniikoita, jotka parantavat tehokkuutta merkittävästi ja saavat silti tarkkoja tuloksia kuvien analysoinnista. Tämä tarkoittaa, että asiakkaat pääsevät personoituun mainontaan nopeammin kuin koskaan ennen, jolloin yritykset voivat tarjota asiakkailleen paremman yleisen käyttökokemuksen.
Lisääntynyt tarkkuus ja tehokkuus
Kuva-analyysi tarjoaa yrityksille lukuisia etuja, kuten tarkkuuden ja tehokkuuden. Analysoimalla kuvia manuaalisten tai tekstipohjaisten menetelmien sijaan kuva-analyysi voi merkittävästi vähentää tiedonsyöttövirheitä ja nopeuttaa tietyn tehtävän käsittelyaikaa.
Kuva-analyysi poistaa myös tarpeen selata suuria tietomääriä manuaalisesti. Sen sijaan algoritmi voi löytää nopeasti olennaista dataa ja tunnistaa malleja, jotka ihmiset voivat helposti tulkita. Tämä nopeuttaa päätöksentekoprosessia ja minimoi mahdolliset kalliit virheet, jotka johtuvat inhimillisistä virheistä tai huolimattomuudesta.
Lisäksi kuva-analyysi helpottaa kuvioiden nopeaa tunnistamista uskomattoman suurista tietojoukoista, joiden manuaalinen seulominen kestäisi tuhansia työtunteja. Tämä vähentää merkittävästi työvoimakustannuksia ja lisää samalla tarkkuutta ja tehokkuutta. Kuva-analyysin avulla organisaatiot voivat myös kvantifioida trendejä, jotka ne olisivat muuten jääneet huomaamatta perinteisillä menetelmillä, mikä auttaa heitä tekemään parempia päätöksiä nopeammin kuin koskaan ennen.
Hyödyntämällä kuva-analyysitekniikkaa yritykset voivat minimoida tiedonsyöttövirheet ja alentaa työvoimakustannuksia sekä lisätä toimintojensa tarkkuutta ja tehokkuutta. Tämä johtaa parempaan päätöksentekokykyyn ja tarkempiin tuloksiin, jotka saadaan paljon suuremmista aineistoista kuin mitä voitaisiin saavuttaa pelkillä perinteisillä menetelmillä.
Parannettu päätöksenteko
Kuva-analyysin käyttö yrityksissä päätöksenteon apuna voi parantaa tehokkuutta ja auttaa organisaatioita hallitsemaan resurssejaan paremmin. Erilaisten tekniikoiden ja teknologioiden avulla organisaatio pystyy käsittelemään ja analysoimaan nopeasti eri lähteistä peräisin olevia kuvia. Tämä auttaa heitä tekemään järkeviä päätöksiä lähes välittömästi.
Kuva-analyysi voi auttaa organisaatioita lajittelemaan, tunnistamaan ja arvioimaan tietoja tehtävien tai strategisten tavoitteiden priorisoimiseksi. Se mahdollistaa myös kuvien monimutkaisten kuvioiden nopean analyysin, mikä säästää arvokasta aikaa korkeamman tason päätöksentekotehtävissä. Lisäksi kuva-analyysi voi auttaa yrityksiä löytämään trendejä tai toistuvia ongelmia, jotka olisivat muuten jääneet huomaamatta.
Organisaatiot hyödyntävät yhä enemmän kuva-analyysiteknologioiden, kuten tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) sovelluksia, luodakseen ennakoivia malleja, jotka antavat niille käsityksen siitä, mitä tapahtuu asiakkaiden käyttäytymisen ja markkinaolosuhteiden suhteen tulevaisuudessa. Tässä vaiheessa markkina-analytiikkatiimit skannaavat jatkuvasti kuvia, jotka he ovat keränneet lähteistä, kuten kilpailijoiden verkkosivustoilta ja digitaalisista kanavista. Oikeilla työkaluilla nämä tiimit voivat nopeasti määrittää, kuinka asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa organisaation tuotteiden tai palvelujen kanssa, jotta he voivat rakentaa käyttökelpoisia oivalluksia, jotka tarjoavat kilpailuetua muihin alan toimijoihin verrattuna.
Kuva-analyysillä on keskeinen rooli liiketoiminnassa nykyään tarjoamalla organisaatioille arvokkaita tietopohjaisia oivalluksia, jotka stimuloivat kasvua ja edistymistä nopeammin kuin koskaan ennen.
Kuva-analyysin käyttäminen
Kuva-analyysi on tehokas tapa käsitellä suuria määriä kuvadataa ja poimia siitä hyödyllistä tietoa. Kuva-analyysi sisältää tietokonealgoritmien käytön kuvan merkityksen määrittämiseksi. Sitä voidaan käyttää erilaisiin tehtäviin, kuten esineiden tunnistamiseen, kasvojen tunnistukseen ja kuvien segmentointiin. Tässä osiossa keskustelemme siitä, miten kuva-analyysiä voidaan käyttää ja joistakin sen sovelluksista.
Aloita omien stop motion -käsikirjoitustesi kanssa
Tilaa uutiskirjeemme ja hanki ilmainen lataus kolmella kuvakäsikirjoituksella. Aloita tuomalla tarinasi eloon!
Käytämme sähköpostiosoitettasi vain uutiskirjeessämme ja kunnioitamme sinua yksityisyys
Kuvien segmentointi
Kuvan segmentointi on kuvankäsittelyn haara, jossa kuva jaetaan useisiin segmentteihin tai alueisiin, jotka yhdessä muodostavat koko kuvan. Jokainen segmentti edustaa kiinnostavaa aluetta kuvassa, ja sitä voidaan pitää erillisenä kohteena sellaisenaan. Segmentoinnin tavoitteena on yksinkertaistaa ja/tai muuttaa kuvan esitystapaa mielekkäämmäksi ja helpompi analysoitavaksi. Segmentointitekniikoita käytetään lääketieteellisessä kuvantamisessa erilaisiin tehtäviin, jotka vaihtelevat anatomisten rakenteiden tunnistamisesta taudin etenemisen seurantaan. Lisäksi segmentointialgoritmit ovat avainkomponentteja automatisoiduissa valvontajärjestelmissä, ja niitä voidaan käyttää robottinavigointitehtäviin ja objektien havaitsemiseen.
Segmentointialgoritmit käyttävät yleensä joko pikselipohjaisia menetelmiä tai luokitteluperusteisia menetelmiä. Pikselipohjaiset menetelmät jakavat kuvan erillisiin osiin käyttämällä merkkejä, kuten väriä tai tekstuuria. Vaihtoehtoisesti luokitukseen perustuvat menetelmät yhdistävät luokkia, jotka perustuvat kuvaaviin ominaisuuksiin, kuten muotoon tai pintakuvioon, jotta pikselit voidaan automaattisesti ryhmitellä sopiviksi segmenteiksi/objekteiksi.
Pikselipohjainen segmentointi pyrkii tyypillisesti erottamaan objektit niiden intensiteetin tai kontrastiarvojen perusteella laskemalla globaaleja tilastoja (esim. keskiarvo) koko alueelta. Luokitukseen perustuvat lähestymistavat vaativat usein manuaalista syöttämistä ja merkitsemistä, ennen kuin algoritmi voi alkaa toimia; Nämä menetelmät ovat kuitenkin erittäin tehokkaita käsiteltäessä suuria tietojoukkoja tai tuntemattomia tietotyyppejä, joita ei voida onnistuneesti erottaa käyttämällä vain pikseliarvoja.
Kuvaluokitus
Kuvan luokittelu on prosessi, jossa käytetään tietokonealgoritmeja ennustamaan ja merkitsemään luokkia tietyssä kuvassa. Tässä prosessissa on tavallista olla "kokoelma" merkittyjä harjoituskuvia, jotka toimivat syötteenä oppimisalgoritmiin. Näiden harjoituskuvien perusteella kuvasta erotetaan ominaisuuksia, kuten koko, muoto ja väri, ja niitä käytetään kuvien luokitteluun. Tämä tekniikka mahdollistaa tarkempien tulosten verrattuna manuaaliseen merkitsemiseen, jossa ihmiset voivat tehdä virheitä luokitteluvirheiden tai merkintävirheiden vuoksi.
Tuntemattoman kuvan perusteella voidaan soveltaa olemassa olevaa luokittelijaa, joka sitten määrittää tälle tietylle tulolle lähtökategorian ennalta määritetyn määrän eri luokkien mukaan. Joitakin esimerkkejä tämän käyttötavoista vaihtelevat autonomisista auton ajojärjestelmistä, jotka antavat sille objektintunnistusominaisuudet, kasvojen havaitsemiseen biometrisissa sovelluksissa. Lisäksi tarkkojen merkittyjen tietojen saaminen kuvien luokittelun avulla voi antaa huomattavasti paremman käsityksen ympäristöstämme hyödyntämällä valtavia valtion tietojoukkoja lisäanalyysiä varten – erityisesti korrelaatioissa objektityyppien ja yrityssovellusten, kuten vähittäiskaupan analyysin tai viihdeanalytiikan, välillä.
Hermoverkkojen toteuttamisesta GPU-optimointitekniikoilla rinnakkaisen prosessoinnin saavuttamiseksi erilaisiin koneoppimismuotoihin asti – on olemassa lukemattomia tapoja kouluttaa tekoälymalleja tai käyttää syväoppimistekniikoita kuvan luokittelun alalla; Vaikka ohjaamattomalla oppimisella on vielä melkoisia esteitä, jotka estävät tutkijoita hyödyntämästä niitä täysimääräisesti, näitä menetelmiä tutkitaan ja tutkitaan edelleen aktiivisesti. Siksi niiden toteuttamisen ymmärtäminen vaatii kattavan käsityksen tietokonenäköalgoritmeista sekä vahvaa teknistä tietämystä taustatekniikan käytännöistä, kuten komentosarjakielistä, kuten Python, toteutustarkoituksiin sekä intiimiä taustatietoja nousevista teknologioista, kuten lohkoketjusta tai palvelimettomasta infrastruktuurista. toteutukset
Objektien havaitseminen
Objektintunnistus on tietokonepohjainen tekniikka ja tekniikka, jolla varmistetaan kuvatietojoukon analyysin tarkkuus. Tämä tekniikka käyttää erilaisia kehittyneitä algoritmeja kohteiden ja niiden ominaisuuksien tunnistamiseen helposti tunnistettavissa kuvissa. Sillä on tärkeä rooli monilla aloilla, kuten oikeuslääketieteessä, lääketieteessä, teollisuusautomaatiossa, kasvojen tunnistamisessa ja automaattisissa tarkastusjärjestelmissä.
Objektien havaitsemiseen kuuluu tietojen analysointi tai kerääminen kuvan tiettyjen kohteiden koon, muodon ja muiden ominaisuuksien määrittämiseksi. Tämän tyyppiseen kuva-analyysiin voi sisältyä objektien tunnistaminen niiden värin, tekstuurin tai jopa niiden yhteen asettamien muotojen perusteella. Matemaattisten mallien ja tilastollisten menetelmien hyödyntäminen helpottaa tietokoneiden työtä nykyään huomattavasti.
Ensisijainen tavoite tässä on tunnistaa tarkasti jokainen kuvatietojoukossa esiintyvä objekti käyttämällä sille määritettyjä attribuuttitunnisteita. Algoritmi on koulutettava etukäteen runsaalla tiedolla, mukaan lukien "hyviä" esimerkkejä tarkkoja ennusteita varten kunkin kohdeobjektin ominaisuuksista ennen harjoituksen aloittamista. Kun koulutus on suoritettu ja ennustaminen onnistunut, sitä seuraavat vaiheet, kuten päättely, jossa tietyn syötteen odotettu tulos toimii aiemmista tutkimuksista saatujen tulosten kanssa.
Teknologia, kuten syväoppimisalgoritmit (DL) auttaa sallimaan useita kerroksia, jotka yhdessä pyrkivät saavuttamaan tarkempia tuloksia lyhyemmässä ajassa kuin perinteiset menetelmät pystyivät tarjoamaan ennen kuin ne tulivat saataville tämän tyyppisissä nykyään käytetyissä käsittelylaitteistoissa. Viime kädessä tämä tekee tekoälyavusteisista tavoista, kuten syväoppimisesta, houkuttelevampia kuin perinteiset lähestymistavat, koska ne vähentävät huomattavasti virheitä ja tarjoavat tehokkaita objektien havaitsemisen tarkkuusmittareita, jotka voivat tuottaa helposti tuloksia myös reaaliaikaisissa skenaarioissa.
Työkalut kuva-analyysiin
Kuva-analyysi on prosessi, jossa kuvista poimitaan merkityksellistä tietoa sen laskennallisilla menetelmillä. Tätä prosessia käytetään useilla aloilla, kuten lääketieteellisessä kuvantamisessa, tekoälyssä ja kaukokartoituksissa. Onneksi kuvien analysointiin on saatavilla useita työkaluja, jotka tekevät prosessista helpompaa ja tehokkaampaa. Katsotaanpa joitain kuva-analyysin työkaluja.
OpenCV
OpenCV on ohjelmointitoimintojen kirjasto, joka on suunnattu pääasiassa reaaliaikaiseen tietokonenäkemään. Se tukee erilaisia ikkunoita, Linuxia, alustaa ja muita ohjelmistoalustoja ja siksi sitä käytetään usein kuvan analysointiin ja kuvankäsittelytehtäviin. OpenCV:n sovellusalueita ovat: tietokonenäkö, kasvojentunnistus, esineiden tunnistus, liikkeen seuranta, segmentointi ja tunnistus.
OpenCV tarjoaa laajan valikoiman tehokkaita työkaluja, joita voidaan käyttää monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, kuten kohteen havaitsemiseen, kasvojen tunnistusta, automaattista ominaisuuksien purkamista ja paljon muuta. Sillä on aktiivinen yhteisö, joka tarjoaa käyttäjäystävällisiä ratkaisuja yleisiin ongelmiin. Kirjasto on suunniteltu integroitumaan moniin ohjelmointikieliin, kuten C++, Java tai Python. Kirjaston avulla kehittäjät voivat työskennellä kuvien kanssa haluamallaan kielellä, mikä vähentää merkittävästi kehitysaikaa. OpenCV tukee kaikentyyppistä dataa (kuten 2D- ja 3D-muodostelman kuvia), mikä tekee siitä monipuolisimman työkalun kaikista nykyään saatavilla olevista kuvankäsittelykirjastoista.
OpenCV:hen sisältyvät työkalut ovat:
-Kuvien suodatus
- Objektien segmentointi
-Ominaisuudet uutto
-Ominaisuuden täsmääminen ja luokittelu
- Esineiden seuranta ja liikeanalyysi
-3D-rekonstruktio esineiden tutkimiseen
Sen työkaluja käytetään laajalti automatisoituun visuaaliseen tarkasteluun teollisuusympäristöissä sen edullisten ominaisuuksien, kuten alhainen muistinkulutus, nopea suoritus useimmilla alustoilla (etenkin sulautetuilla), siirrettävyys järjestelmien välillä, joissa käytetään vakiokirjastoja, kuten OpenMPI/MPI4Py. Sen avoimen lähdekoodin lisenssi tekee siitä entistä houkuttelevamman käyttäjille, jotka haluavat käyttää sitä ilman rojaltimaksuja tai lisenssejä yrityksiltä tai organisaatioilta, kuten mathworks jne.
TensorFlow
TensorFlow on avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjasto, jota käytetään syväoppimismallien kehittämiseen ja kouluttamiseen. Syväoppimisjärjestelmät, kuten kuva-analyysimallit, koostuvat useista neuronikerroksista, jotka käsittelevät syöttödataa, kuten kuvaa. TensorFlow mahdollistaa kehittäjien entistä helpommin kehittää ja ottaa käyttöön huippuluokan syväoppimismalleja, joita voidaan käyttää visiossa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja muilla alueilla.
TensorFlow'n käytön suurin etu on, että se tarjoaa helpon tavan luoda ja ottaa käyttöön tehokkaita koneoppimismalleja nopeasti ja tehokkaasti. TensorFlow tukee myös laajaa valikoimaa sovelluksia MacOS-, Windows-, Linux- ja mobiilialustoilla. Ja koska se on avoimen lähdekoodin ja runsaasti yhteisön tukea, voit käyttää olemassa olevia työkaluja kehitysprosessissasi ilman, että sinun tarvitsee keksiä pyöriä uudelleen tai viettää ylimääräistä aikaa koodin virheenkorjaukseen tyhjästä.
Sen lisäksi, että TensorFlow opettaa uusia malleja tyhjästä, voit myös käyttää esikoulutettuja malleja uudelleen oppimisen siirtämiseen tai tiettyjen ongelmaryhmien hienosäätöön. Tämä mahdollistaa räätälöityjen ratkaisujen nopean rakentamisen tiettyihin ongelmiin samalla kun hyödynnetään olemassa oleviin verkkoihin rakennettua tietoa. Tämän joustavuuden ansiosta kehittäjät voivat aloittaa erilaisten arkkitehtuurien kokeilemisen nopeammin kuin koskaan ennen – niiden käynnistäminen korkealla tarkkuudella johtaa hetkessä.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision on tehokas kuvankäsittelytyökalu, joka on suunniteltu auttamaan yrityksiä analysoimaan kuvia ja saamaan arvokkaita oivalluksia. Se perustuu samaan tekniikkaan, jota Google Photos käyttää, joten se on luotettava ja helppokäyttöinen. Tämän pilvipohjaisen työkalun avulla yritykset voivat käsitellä suuria määriä kuvia nopeasti, havaita kasvoja, tunnistaa esineitä ja poimia tekstiä ilman manuaalista työtä.
Toinen Google Cloud Visionin hieno ominaisuus on sen kyky tunnistaa esineitä useista eri luokista, kuten eläimistä tai tuotteista. "Logon tunnistus" -ominaisuuden avulla käyttäjät voivat ottaa yhteyttä brändeihin, kuten Facebook tai Instagram, saadakseen yksityiskohtaisia seuranta- ja analyysitietoja. "Maamerkkien tunnistus" -ominaisuus auttaa käyttäjiä havaitsemaan maamerkit ympärillään ja ymmärtämään paikallista kulttuuriaan paremmin hetkessä.
Objektintunnistusominaisuuksien lisäksi Google Cloud Vision tarjoaa käyttäjille mielipideanalyysin sekä automaattisen tekstitystyökalun kuville – täydellinen välitöntä analysointia varten! Lisäksi tämä työkalu tarjoaa kasvojentunnistusominaisuuksia, jotka sopivat erinomaisesti markkinointitarkoituksiin, koska ne havaitsevat attribuutit, kuten iän ja sukupuolen, suurella tarkkuudella. Lopuksi avainsanojen poimintaominaisuuksien avulla käyttäjät voivat selata syötettyjä kuvia nopeasti ja etsiä samalla osuvia avainsanoja, joita voidaan käyttää myöhemmissä prosesseissa tai sovelluksissa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Google Cloud Vision on loistava vaihtoehto, kun etsit kuvankäsittelytyökalua, joka auttaa yrityksiä analysoimaan kuviaan tehokkaammin kuin koskaan ennen!
Yhteenveto
Kuva-analyysi on tehokas työkalu oivallusten keräämiseen digitaalisista kuvista. Sitä voidaan käyttää monilla eri aloilla, kuten lääketieteessä, autoteollisuudessa ja valokuvauksessa. Kuva-analyysin hyödyt ovat lukuisia, ja ne voivat säästää aikaa, rahaa ja vaivaa. Tässä artikkelissa olemme tarkastelleet kuva-analyysin perusteita, mitä se on ja miten se voi hyödyttää sinua. Olemme myös keskustelleet erilaisista analyyseistä ja parhaista käytännöistä onnistuneeseen kuva-analyysiin. Yhteenvetona voidaan todeta, että on selvää, että kuva-analyysi on tehokas työkalu oivallusten keräämiseen ja tietoon perustuvien päätösten tekemiseen.
Yhteenveto
Kahvin paahtovalikoima riippuu valitsemastasi mausta ja vahvuudesta sekä alueellisista mieltymyksistäsi. Eri paahtimet tarjoavat laajan valikoiman nimiä ja väriluokkia, mutta yleensä vaaleat paistit ovat miedomman makuisia ja hieman korkeampia kofeiinipitoisuuksia, kun taas tummat paistit ovat katkerampia ja vähemmän happamia. Suosittuja tyyppejä ovat Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Wienin italialainen ranska. Olitpa vaaleiden tai tummien kahvipapujen fani – tai jostain siltä väliltä – muista kysyä ennen ostamista, jotta saat juuri sitä mitä etsit!
Kirjallisuutta
Kuva-analyysin käyttö näkemyksen saamiseksi ja kuvista johtopäätösten tekemiseen on tulossa yhä suositummaksi monilla toimialoilla terveydenhoidosta turvallisuuteen. Jos haluat oppia lisää tästä tekniikasta, harkitse seuraavia resursseja:
Artikkelit ja oppaat
- "Kuvaanalyysi: mikä se on ja kuinka sitä käytetään" Oracle
- Kent Woodardin "Johdatus kuva-analyysiin ihmisille, jotka eivät tiedä mitään kuva-analyysistä"
- "8 askelta kohti kuva-analyysin ja -käsittelyn ymmärtämistä koneoppimisessa", Victor Charpenay
Kirjat ja julkaisut
-Kuvankäsittely: periaatteet ja sovellukset Milan Sonka et al.
-Tietokone ja konenäkö – teoria, algoritmit, käytännöt (4. painos), ER Davies
-Digitaalinen kuvankäsittely OpenCV:llä – Bibliografia (versio 4.1) koonnut David Dardas Webinaarit ja podcastit
-Treehouse AI:n isännöimä tietokonevisio koneoppimisen kautta
-Machine Learning Fundamentals -podcast, jota isännöi Google Cloud Platform. Saatavilla on myös monia muita kirjoja, artikkeleita, webinaareja, podcasteja, työpajoja ja muita resursseja, jotka voivat auttaa sinua ymmärtämään paremmin kuva-analyysimenetelmiä sekä sen käyttöä tietyissä sovelluksissa.
Hei, olen Kim, äiti ja stop-motion-harrastaja, jolla on tausta median luomisesta ja verkkokehityksestä. Minulla on valtava intohimo piirtämiseen ja animaatioon, ja nyt sukeltan pää edellä stop-motion-maailmaan. Blogissani jaan oppimani kanssanne.
