Análise da imaxe: que é e como usala
A análise de imaxes é unha poderosa ferramenta para extraer información das imaxes.
Pódese usar para diversos propósitos, desde o seguimento dos cambios no ambiente ata o recoñecemento facial ata a análise de imaxes médicas.
Neste artigo, darémosche unha breve introdución á análise de imaxes e como podes usala. Abordaremos a definición da análise de imaxes, as diferentes técnicas e ferramentas dispoñibles e as posibles aplicacións da análise de imaxes.
Neste post trataremos:
Definición de análise de imaxes
A análise de imaxes é unha ferramenta que se usa para obter información dixital imaxes. Utilízase habitualmente en varios campos como a medicina, a investigación científica, a vixilancia, o tratamento de imaxes e moitos outros.
En esencia, é un proceso de recollida de datos dunha imaxe e análise dos datos para obter información sobre o contido da imaxe. A análise de imaxes axuda a proporcionar información sobre a calidade ou as características dunha imaxe, como o seu tamaño, forma, intensidade/luminosidade, cor composición ou a súa planta.
Existen varias técnicas utilizadas na análise de imaxes como técnicas de transformación espacial como a extracción de subimaxes e o procesamento de bloques; técnicas de extracción de características que atopan puntos ou rexións de interese mediante detectores de bordos ou algoritmos de trazado de bordos; técnicas de clasificación que clasifican os obxectos en categorías; técnicas de segmentación que analizan obxectos desde o fondo; e algoritmos de recoñecemento de patróns que recoñecen obxectos mediante métodos estatísticos.
Ao usar ferramentas de análise de imaxes para aplicacións como a detección de obxectos e o recoñecemento facial, pode mellorar a experiencia do usuario ao utilizar medios dixitais. Tamén é posible utilizar a análise para a investigación científica para avaliar as correlacións entre os límites definidos dentro dunha soa imaxe ou dun grupo de imaxes. Por último, esta tecnoloxía tamén é utilizada significativamente polos profesionais médicos de especialidades, incluídas a radioloxía e a patoloxía, para diagnosticar varias condicións a partir de imaxes dixitalizadas tomadas dos pacientes.
Tipos de análise de imaxes
A análise de imaxes é a extracción de información significativa a partir de imaxes dixitais. É un termo moi amplo que abarca moitos tipos diferentes de tarefas relacionadas coa imaxe, incluíndo o recoñecemento e identificación de obxectos, a medición de formas, o recoñecemento de patróns, a análise e a clasificación de escenas.
Existen moitos tipos de técnicas de análise de imaxes; algúns dos máis comúns inclúen:
-PixelAnálise espacial/baseada - Este tipo de análise implica contar manualmente píxeles individuais ou grupos de píxeles para medir áreas (tamaño, forma) e densidades (distribución).
-Análise estatística: este enfoque utiliza métodos estatísticos para avaliar características asociadas a rexións dentro dunha imaxe como o contraste ou o brillo.
-Aprendizaxe automática/Intelixencia artificial: os algoritmos de intelixencia artificial (IA) permiten tarefas de procesamento automatizado de imaxes potentes, como a detección de obxectos ou a segmentación semántica mediante redes neuronais convolucionais (CNN).
-Análise de texturas: esta técnica mide como se distribúen os elementos dunha imaxe entre si en termos de textura: a variación dos niveis de gris ou das cores nunha gran área.
-Análise de histogramas: a análise de histogramas normalmente implica medir distribucións estatísticas dentro dunha imaxe como contraste, brillo, ton e saturación.
-Técnicas de filtrado: as técnicas de filtrado implican operacións matemáticas sobre toda unha matriz de intensidade procesada que modifican determinadas partes da matriz conservando outras. Os filtros úsanse a miúdo para mellorar os bordos ou eliminar o ruído dunha imaxe suavizando estas áreas non desexadas.
-Técnicas de transformación de Fourier: este método utiliza transformacións de Fourier que descompoñen as imaxes en varios compoñentes en función dos rangos de frecuencia e/ou orientacións presentes no cadro de entrada. Isto permite illar pezas e obxectos que poden ter características particulares en relación ao aspecto xeral doutros compoñentes no cadro, como diferenzas de textura ou forma, o que permite unha detección máis sinxela de obxectos durante os procesos de segmentación.
Beneficios da análise de imaxes
A análise de imaxes é unha ferramenta inestimable para obter información a partir de imaxes dixitais. Utilízase para recoñecer patróns, identificar obxectos e extraer información significativa dos medios. Desde a investigación médica ata o recoñecemento facial, a análise de imaxes pode beneficiar a unha ampla gama de industrias. Aquí exploraremos as vantaxes da análise de imaxes e como se pode usar para mellorar varios campos.
Mellora da experiencia do cliente
A análise de imaxes pode axudar a mellorar as experiencias dos clientes, permitindo ás empresas comprender as preferencias dos clientes de forma rápida e precisa. Ao implementar técnicas de análise de imaxes, as empresas poden usar datos de imaxes como datos demográficos, localizacións e respostas emocionais para orientar mellor a súa publicidade ou personalizar o contido para os clientes. O uso destes datos pode mellorar a interacción cos clientes e aumentar as vendas da empresa.
A análise de imaxes tamén axuda ás empresas a comprender mellor o contexto das súas imaxes. Por exemplo, a tecnoloxía de recoñecemento de cores permite ás empresas identificar as cores nunha imaxe e determinar como se asocian a produtos ou servizos. Esta información pode axudar ás empresas a comprender o comportamento dos clientes con respecto a un servizo ou produto en particular. Ademais, as empresas poden utilizar a tecnoloxía de recoñecemento de obxectos para identificar obxectos nunha imaxe e comprender mellor as preferencias dos clientes en función dos obxectos que prefiren.
Finalmente, a análise de imaxes permite que as empresas recompilen datos máis rapidamente mantendo a precisión no proceso. As empresas xa non precisan revisar manualmente centos de imaxes cando intentan determinar as preferencias dos clientes; máis ben, son capaces de automatizar este proceso mediante técnicas de análise de imaxes que melloran significativamente a eficiencia ao mesmo tempo que obteñen resultados precisos da súa análise de imaxes. Isto significa que os clientes acceden á publicidade personalizada máis rápido que nunca, o que permite ás empresas ofrecer unha mellor experiencia de usuario global aos seus clientes.
Aumento da precisión e eficiencia
A análise de imaxes ofrece numerosos beneficios para as empresas, incluíndo unha maior precisión e eficiencia. Ao analizar imaxes en lugar de confiar en métodos manuais ou baseados en texto, a análise de imaxes pode reducir significativamente os erros de entrada de datos e acelerar o tempo de procesamento dunha determinada tarefa.
A análise de imaxes tamén elimina a necesidade de analizar grandes cantidades de información manualmente. Pola contra, un algoritmo pode atopar rapidamente datos relevantes e identificar patróns para ser facilmente interpretados polos humanos. Isto acelera o proceso de toma de decisións e minimiza os posibles erros custosos debidos a erros humanos ou a supervisión.
Ademais, a análise de imaxes fai máis doado identificar patróns rapidamente en conxuntos de datos incriblemente grandes que levarían miles de horas de traballo para examinalos manualmente. Isto reduce drasticamente os custos laborais ao mesmo tempo que aumenta a precisión e a eficiencia. A análise de imaxes tamén permite ás organizacións cuantificar as tendencias que doutro xeito se perderon cos métodos tradicionais, axudándoas a tomar mellores decisións máis rápido que nunca.
Ao utilizar a tecnoloxía de análise de imaxes, as empresas poden minimizar os erros de entrada de datos e reducir os custos laborais ao tempo que aumentan a precisión e a eficiencia nas súas operacións. Isto leva a unha mellora da capacidade de toma de decisións e a resultados máis precisos que se derivan de conxuntos de datos moito máis grandes que os que se poderían conseguir só con métodos tradicionais.
Mellora na toma de decisións
O uso da análise de imaxes nas empresas para axudar na toma de decisións pode mellorar a eficiencia e axudar ás organizacións a xestionar mellor os seus recursos. A través das diversas técnicas e tecnoloxías implicadas, unha organización ten a capacidade de procesar e analizar rapidamente imaxes de diferentes fontes. Isto axúdalles a tomar decisións acertadas case ao instante.
A análise de imaxes pode axudar ás organizacións a clasificar, identificar e avaliar os datos para priorizar tarefas ou obxectivos estratéxicos. Tamén permite a análise rápida de patróns complicados dentro das imaxes, o que aforra un tempo valioso nas tarefas de toma de decisións de nivel superior. Ademais, a análise de imaxes pode axudar ás empresas a descubrir tendencias ou problemas recorrentes que doutro xeito poderían pasar desapercibidos.
As organizacións aproveitan cada vez máis o poder das tecnoloxías de análise de imaxes como a intelixencia artificial (IA) e as aplicacións de aprendizaxe automática (ML) para crear modelos preditivos que lles dean información sobre o que sucederá en termos de comportamentos dos clientes e condicións do mercado no futuro. Neste punto, os equipos de análise de mercado están a escanear constantemente as imaxes que recolleron de fontes como sitios web da competencia e canles dixitais. Coas ferramentas axeitadas, estes equipos poden determinar rapidamente como interactúan os clientes cos produtos ou servizos dunha organización para crear coñecementos prácticos que proporcionen unha vantaxe competitiva sobre outros da industria.
A análise de imaxes xoga un papel integral nas operacións comerciais hoxe en día ao proporcionar ás organizacións acceso a información valiosa baseada en datos que estimulan o crecemento e o progreso máis rápido que nunca.
Como usar a análise de imaxes
A análise de imaxes é unha forma eficiente de procesar grandes cantidades de datos de imaxes e extraer información útil dela. A análise de imaxes implica o uso de algoritmos informáticos para determinar o significado dunha imaxe. Pódese usar para unha variedade de tarefas, como o recoñecemento de obxectos, o recoñecemento facial e a segmentación de imaxes. Nesta sección, comentaremos como se pode utilizar a análise de imaxes e algunhas das súas aplicacións.
Comeza cos teus propios guións gráficos en stop motion
Subscríbete ao noso boletín e obtén a túa descarga gratuíta con tres guións gráficos. Comeza a dar vida ás túas historias!
Só usaremos o seu enderezo de correo electrónico para o noso boletín e respectaremos o seu correo electrónico privacidade
Segmentación da imaxe
A segmentación de imaxes é unha rama do procesamento de imaxes na que unha imaxe se divide en varios segmentos, ou rexións, que en conxunto comprenden a imaxe enteira. Cada segmento representa unha área de interese dentro da imaxe e pódese pensar como un obxecto discreto por si só. O obxectivo da segmentación é simplificar e/ou cambiar a representación dunha imaxe en algo máis significativo e máis fácil de analizar. As técnicas de segmentación utilízanse en imaxes médicas para unha variedade de tarefas, que van desde a identificación de estruturas anatómicas ata o seguimento da progresión da enfermidade. Ademais, os algoritmos de segmentación son compoñentes clave nos sistemas de vixilancia automatizados e pódense usar para tarefas de navegación robótica e detección de obxectos.
Os algoritmos de segmentación dependen xeralmente de métodos baseados en píxeles ou métodos baseados en clasificación. Os métodos baseados en píxeles usan indicacións como a cor ou a textura para dividir unha imaxe en segmentos separados. Alternativamente, os métodos baseados na clasificación combinan categorías baseadas en características descritivas como a forma ou a textura para agrupar automaticamente os píxeles en segmentos/obxectos apropiados.
A segmentación baseada en píxeles normalmente ten como obxectivo separar os obxectos polos seus valores de intensidade ou contraste calculando estatísticas globais (por exemplo, o valor medio) sobre unha rexión enteira. Os enfoques baseados na clasificación adoitan necesitar entrada e etiquetado manual antes de que o algoritmo poida comezar a funcionar; non obstante, estes métodos son moi poderosos cando se tratan con conxuntos de datos grandes ou tipos de datos descoñecidos que non se poden separar con éxito só usando valores de píxeles.
Clasificación da imaxe
A clasificación de imaxes é o proceso de usar algoritmos informáticos para predicir e etiquetar clases nunha imaxe determinada. Neste proceso, é común ter unha "colección" de imaxes de adestramento etiquetadas que serven de entrada nun algoritmo de aprendizaxe. En base a estas imaxes de adestramento, extraen da imaxe características como tamaño, forma e cor e utilízanse para a clasificación da imaxe. Esta técnica permite obter resultados máis precisos en comparación coa etiquetaxe manual, onde os humanos poden cometer erros debido a clasificacións erróneas ou erros de etiquetado.
Dada unha imaxe descoñecida, pódese aplicar un clasificador existente que despois asigna a esta entrada específica unha categoría de saída segundo o número predefinido de clases distintas. Algúns exemplos de uso deste van desde sistemas de condución de vehículos autónomos que lle dan capacidades de recoñecemento de obxectos ata detección facial en aplicacións biométricas. Ademais, ter datos etiquetados precisos mediante a clasificación de imaxes pode proporcionar unha visión significativamente máis do noso contorno ao aproveitar enormes conxuntos de datos gobernamentais para unha análise posterior, especialmente nas correlacións entre tipos de obxectos e aplicacións empresariais, como análise de venda polo miúdo ou análise de entretemento.
Desde a implementación de redes neuronais con técnicas de optimización de GPU para obter un procesamento paralelo ata varias formas de aprendizaxe automática: hai innumerables formas de adestrar modelos de IA ou empregar técnicas de aprendizaxe profunda no campo da clasificación de imaxes; aínda que a aprendizaxe non supervisada aínda ten bastantes obstáculos que impiden aos investigadores utilizalos ao máximo ao máximo, estes métodos aínda están sendo explorados e investigados activamente. Así, comprender como implementalos require un coñecemento exhaustivo dos algoritmos de visión por ordenador, así como un sólido coñecemento técnico que implique prácticas de enxeñería de back-end como linguaxes de script como Python para fins de implementación, ademais de ter unha formación íntima sobre tecnoloxías emerxentes como blockchain ou infraestrutura sen servidor. implementacións
Detección de obxectos
A detección de obxectos é unha tecnoloxía e unha técnica baseadas en ordenador para garantir a precisión na análise dun conxunto de datos de imaxes. Esta tecnoloxía utiliza varios algoritmos sofisticados para identificar obxectos e as súas características en imaxes facilmente identificables. Desempeña un papel importante en moitas áreas, como a forense, a ciencia médica, a automatización industrial, a identificación facial e os sistemas de inspección automatizados.
A detección de obxectos implica analizar ou recoller datos para determinar o tamaño, a forma e outras propiedades de obxectos específicos nunha imaxe. Este tipo de análise de imaxe pode incluír a identificación de obxectos en función da súa cor, textura ou mesmo das formas que crean cando se colocan xuntos. Facer uso de modelos matemáticos e métodos estatísticos facilita moito a tarefa dos ordenadores de hoxe en día.
O obxectivo principal aquí é identificar con precisión cada obxecto que aparece nun conxunto de datos de imaxe facendo uso das súas etiquetas de atributos asignadas. O algoritmo debe adestrarse previamente con moitos datos, incluídos exemplos "bos" para predicións precisas sobre as características de cada obxecto obxectivo antes de comezar o adestramento. Despois de que a formación remate e a previsión sexa exitosa, seguirán fases como a inferencia onde o resultado esperado dunha entrada determinada funciona cos resultados obtidos de estudos anteriores.
A tecnoloxía como os algoritmos de aprendizaxe profunda (DL) axudan a permitir múltiples capas que traballan en conxunto para lograr resultados máis precisos nun período de tempo máis curto do que poderían proporcionar os métodos tradicionais antes de que estea dispoñible neste tipo de configuración de hardware de procesamento que se usa hoxe. En definitiva, isto fai que as formas de IA como o Deep Learning sexan máis atractivas que os enfoques convencionais, xa que reducen moito os erros ao tempo que proporcionan métricas de precisión de detección de obxectos eficientes que tamén poden producir resultados en escenarios en tempo real.
Ferramentas para a análise de imaxes
A análise de imaxes é un proceso que implica extraer información significativa das imaxes mediante as súas metodoloxías computacionais. Este proceso úsase nunha variedade de campos, como imaxes médicas, intelixencia artificial e teledetección. Afortunadamente, hai unha variedade de ferramentas dispoñibles para a análise de imaxes, o que fai que o proceso sexa máis sinxelo e eficiente. Vexamos algunhas das ferramentas dispoñibles para a análise de imaxes.
OpenCV
OpenCV é unha biblioteca de funcións de programación dirixidas principalmente á visión por ordenador en tempo real. Soporta varias fiestras, Linux, plataformas e outras plataformas de software e, polo tanto, úsase a miúdo para tarefas de análise e procesamento de imaxes. As áreas de aplicación de OpenCV inclúen: visión por ordenador, recoñecemento facial, identificación de obxectos, seguimento de movemento, segmentación e recoñecemento.
OpenCV ofrece unha ampla gama de ferramentas poderosas que se poden usar para realizar tarefas complexas como a detección de obxectos, o recoñecemento facial, a extracción automática de funcións e moito máis. Ten unha comunidade activa que ofrece solucións amigables a problemas comúns. A biblioteca foi deseñada para integrarse con moitas linguaxes de programación como C++, Java ou Python. A biblioteca permite aos desenvolvedores traballar con imaxes nos idiomas desexados, reducindo así significativamente o tempo de desenvolvemento. OpenCV admite calquera tipo de datos (como imaxes en formación 2D e 3D) o que o converte na ferramenta máis versátil entre todas as bibliotecas de procesamento de imaxes dispoñibles na actualidade.
As ferramentas incluídas en OpenCV son:
-Filtrado de imaxes
-Segmentación de obxectos
-Características de extracción
-Coincidencia e clasificación de características
-Seguimento de obxectos e análise de movemento
-Reconstrución 3D de obxectos estudados
As súas ferramentas son moi utilizadas para a inspección visual automatizada en entornos industriais debido ás súas vantaxes como o baixo consumo de memoria, a execución rápida na maioría das plataformas (especialmente as integradas), a portabilidade entre sistemas que utilizan bibliotecas estándar como OpenMPI/MPI4Py. A súa licenza de código aberto faino aínda máis atractivo para os usuarios que queiran usalo sen ningún pago de regalías ou licenzas de empresas ou organizacións como mathworks, etc.
TensorFlow
TensorFlow é unha biblioteca de software de código aberto que se utiliza para desenvolver e adestrar modelos de aprendizaxe profunda. Os sistemas de aprendizaxe profunda, como os modelos de análise de imaxes, están formados por varias capas de neuronas que procesan datos de entrada, como unha imaxe. TensorFlow permite aos desenvolvedores desenvolver e implantar con máis facilidade modelos de aprendizaxe profunda de última xeración que se poden usar na visión, procesamento da linguaxe natural e outras áreas.
O principal beneficio do uso de TensorFlow é que ofrece un xeito sinxelo de crear e implantar potentes modelos de aprendizaxe automática de forma rápida e eficiente. TensorFlow tamén admite unha ampla gama de aplicacións en MacOS, Windows, Linux e plataformas móbiles. E debido a que é de código aberto e ten un rico soporte da comunidade, podes usar as ferramentas existentes no teu proceso de desenvolvemento sen ter que reinventar as rodas nin dedicar tempo extra a depurar código desde cero.
Ademais de adestrar novos modelos desde cero, TensorFlow tamén permite reutilizar modelos preadestrados para transferir a aprendizaxe ou axustar con precisión conxuntos de problemas específicos. Isto fai posible construír rapidamente solucións personalizadas adaptadas a problemas particulares ao tempo que se aproveita o coñecemento existente integrado nas redes existentes. Con esta flexibilidade na man, os desenvolvedores poden comezar a experimentar con diferentes arquitecturas máis rápido que nunca, poñéndoas en marcha e funcionando con resultados de alta precisión en pouco tempo.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision é unha poderosa ferramenta de procesamento de imaxes deseñada para axudar ás empresas a analizar imaxes e obter información valiosa. Está baseado na mesma tecnoloxía que usa Google Fotos, polo que é fiable e fácil de usar. Esta ferramenta baseada na nube permite ás empresas procesar grandes cantidades de imaxes rapidamente, detectar rostros, identificar obxectos e extraer texto ao tempo que evitan o traballo manual.
Outra gran característica de Google Cloud Vision é a súa capacidade para identificar obxectos dunha ampla gama de categorías como animais ou produtos. Coa función "detección de logotipos", os usuarios poden conectarse con marcas como Facebook ou Instagram para obter información detallada de seguimento e análise. A función de "detección de puntos de referencia" axuda aos usuarios a detectar puntos de referencia ao seu redor e comprender mellor a súa cultura local nun instante.
Ademais das capacidades de recoñecemento de obxectos, Google Cloud Vision tamén ofrece aos usuarios análise de sentimentos, así como unha ferramenta de subtítulos automatizada para imaxes, ¡perfecto para a análise instantánea! Ademais, esta ferramenta ofrece capacidades de recoñecemento facial que son excelentes para fins de mercadotecnia xa que detectan atributos como a idade e o sexo con gran precisión. Finalmente, as capacidades de extracción de palabras clave permiten aos usuarios escanear rapidamente as imaxes de entrada mentres buscan palabras clave relevantes que se poden usar en procesos ou aplicacións posteriores.
En conclusión, Google Cloud Vision é unha excelente opción cando se busca unha ferramenta de procesamento de imaxes para axudar ás empresas a analizar as súas imaxes de forma máis eficiente que nunca.
Conclusión
A análise de imaxes é unha poderosa ferramenta para recoller información a partir de imaxes dixitais. Pódese usar en moitos campos diferentes, como a medicina, a automoción e a fotografía. Os beneficios do uso da análise de imaxes son numerosos e poden aforrar tempo, diñeiro e esforzo. Neste artigo, analizamos os conceptos básicos da análise de imaxes, o que é e como pode beneficiarche. Tamén comentamos os distintos tipos de análises e as mellores prácticas para unha análise de imaxes exitosa. En conclusión, é evidente que a análise de imaxes é unha poderosa ferramenta para recoller información e tomar decisións fundamentadas baseadas en datos.
Resumo
A elección dos tostados para o teu café depende do sabor e da forza que prefires, así como das túas preferencias rexionais. Diferentes tostadores ofrecen unha ampla gama de nomes e categorías de cores, pero en xeral, os asados lixeiros terán un sabor máis suave e un contido de cafeína lixeiramente superior, mentres que os asados escuros son máis amargos e con menos acidez. Os tipos populares de cada un inclúen Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vienés Italiano Francés. Tanto se es fan dos grans de café claros como escuros, ou nalgún lugar intermedio, asegúrate de preguntar antes de comprar para obter exactamente o que buscas.
Lectura
O uso da análise de imaxes para obter información e sacar conclusións das imaxes está a ser cada vez máis popular nunha ampla gama de industrias, desde a saúde ata a seguridade. Se queres obter máis información sobre esta tecnoloxía, considera os seguintes recursos:
Artigos e titorías
-“Análise de imaxes: que é e como usalo” de Oracle
-"Unha introdución á análise de imaxes para persoas que non saben nada sobre a análise de imaxes" por Kent Woodard
-“8 pasos para comprender a análise e o procesamento de imaxes na aprendizaxe automática” de Victor Charpenay
Libros e publicacións
-Procesamento de imaxes: principios e aplicacións de Milan Sonka et al.
-Visión por ordenador e máquina - Teoría, algoritmos, aspectos prácticos (4ª ed.) por ER Davies
-Procesamento dixital de imaxes con OpenCV – Bibliografía (Ver 4.1) compilada por David Dardas Webinars & Podcasts
-Seminario web de Visión por ordenador mediante Machine Learning organizado por Treehouse AI
-Podcast de fundamentos de aprendizaxe automática aloxado por Google Cloud Platform Tamén hai moitos outros libros, artigos, seminarios web, podcasts, obradoiros e outros recursos dispoñibles que poden axudarche a comprender mellor a metodoloxía de análise de imaxes así como a forma de usala para aplicacións específicas.
Ola, son Kim, unha nai e unha entusiasta do stop motion con experiencia en creación de medios e desenvolvemento web. Teño unha gran paixón polo debuxo e a animación, e agora estou mergullo de cabeza no mundo do stop motion. Co meu blog, comparto as miñas aprendizaxes con vós.
