છબી વિશ્લેષણ: તે શું છે અને તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
ઇમેજ એનાલિસિસ એ ઇમેજમાંથી માહિતી મેળવવા માટેનું એક શક્તિશાળી સાધન છે.
આનો ઉપયોગ વિવિધ હેતુઓ માટે થઈ શકે છે, પર્યાવરણમાં થતા ફેરફારોને ટ્રૅક કરવાથી લઈને ચહેરાની ઓળખ અને તબીબી છબીઓના વિશ્લેષણ સુધી.
આ લેખમાં, અમે તમને ઇમેજ એનાલિસિસ અને તમે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકો છો તેનો સંક્ષિપ્ત પરિચય આપીશું. અમે છબી વિશ્લેષણની વ્યાખ્યા, ઉપલબ્ધ વિવિધ તકનીકો અને સાધનો અને છબી વિશ્લેષણની સંભવિત એપ્લિકેશનોને આવરી લઈશું.
આ પોસ્ટમાં આપણે આવરી લઈશું:
છબી વિશ્લેષણની વ્યાખ્યા
ઇમેજ એનાલિસિસ એ આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે વપરાતું સાધન છે ડિજિટલ છબીઓ તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે દવા, વૈજ્ઞાનિક સંશોધન, સર્વેલન્સ, ઇમેજ પ્રોસેસિંગ અને અન્ય ઘણા ક્ષેત્રોમાં થાય છે.
અનિવાર્યપણે, તે છબીમાંથી ડેટા એકત્રિત કરવાની અને છબીની સામગ્રી વિશેની માહિતી મેળવવા માટે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની પ્રક્રિયા છે. ઇમેજ એનાલિસિસ ઇમેજની ગુણવત્તા અથવા તેના લક્ષણો જેમ કે તેનું કદ, આકાર, તીવ્રતા/તેજ, વિશે માહિતી પ્રદાન કરવામાં મદદ કરે છે. રંગ રચના અથવા તેની ફ્લોર પ્લાન.
ઇમેજ વિશ્લેષણમાં ઘણી તકનીકોનો ઉપયોગ થાય છે જેમ કે અવકાશી પરિવર્તન તકનીકો જેમ કે સબ-ઇમેજ એક્સ્ટ્રક્શન અને બ્લોક પ્રોસેસિંગ; વિશેષતા નિષ્કર્ષણ તકનીકો કે જે એજ ડિટેક્ટર અથવા બોર્ડર ટ્રેસિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને પોઈન્ટ અથવા રુચિના પ્રદેશો શોધે છે; વર્ગીકરણ તકનીકો કે જે વસ્તુઓને વર્ગોમાં વર્ગીકૃત કરે છે; વિભાજન તકનીકો કે જે પૃષ્ઠભૂમિમાંથી વસ્તુઓનું વિશ્લેષણ કરે છે; અને પેટર્ન રેકગ્નિશન એલ્ગોરિધમ્સ જે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને વસ્તુઓને ઓળખે છે.
ઑબ્જેક્ટ શોધ અને ચહેરાની ઓળખ જેવી એપ્લિકેશનો માટે ઇમેજ વિશ્લેષણ સાધનોનો ઉપયોગ કરીને, તે ડિજિટલ મીડિયાનો ઉપયોગ કરતી વખતે વપરાશકર્તા અનુભવને સુધારી શકે છે. એક અથવા છબીઓના જૂથમાં નિર્ધારિત સીમાઓ વચ્ચેના સહસંબંધોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે વૈજ્ઞાનિક સંશોધન માટે વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરવો પણ શક્ય છે. છેલ્લે, આ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ તબીબી વ્યાવસાયિકો દ્વારા રેડિયોલોજી અને પેથોલોજી સહિતની વિશેષતાઓમાં દર્દીઓની સ્કેન કરેલી છબીઓના આધારે વિવિધ પરિસ્થિતિઓનું નિદાન કરવા માટે પણ નોંધપાત્ર રીતે કરવામાં આવે છે.
છબી વિશ્લેષણના પ્રકારો
છબી વિશ્લેષણ એ ડિજિટલ છબીઓમાંથી અર્થપૂર્ણ માહિતીનું નિષ્કર્ષણ છે. તે એક ખૂબ જ વ્યાપક શબ્દ છે જે વિવિધ પ્રકારની છબી-સંબંધિત કાર્યોને આવરી લે છે, જેમાં ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને ઓળખ, આકાર માપન, પેટર્નની ઓળખ, દ્રશ્ય વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણનો સમાવેશ થાય છે.
ઇમેજ વિશ્લેષણ તકનીકોના ઘણા પ્રકારો છે; કેટલાક વધુ સામાન્ય સમાવેશ થાય છે:
-પિક્સેલ-આધારિત/અવકાશી વિશ્લેષણ - આ પ્રકારના વિશ્લેષણમાં વિસ્તારો (કદ, આકાર) અને ઘનતા (વિતરણ) માપવા માટે વ્યક્તિગત પિક્સેલ્સ અથવા પિક્સેલ્સના ક્લસ્ટરોની મેન્યુઅલી ગણતરીનો સમાવેશ થાય છે.
-આંકડાકીય પૃથ્થકરણ - આ અભિગમ ઇમેજની અંદરના પ્રદેશો સાથે સંકળાયેલ લક્ષણો જેમ કે કોન્ટ્રાસ્ટ અથવા બ્રાઇટનેસનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે.
-મશીન લર્નિંગ/આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ - આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) એલ્ગોરિધમ શક્તિશાળી ઓટોમેટેડ ઈમેજ પ્રોસેસિંગ કાર્યોને સક્ષમ કરે છે જેમ કે ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અથવા કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN) નો ઉપયોગ કરીને સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન.
-ટેક્ષ્ચર એનાલિસિસ - આ ટેકનિક માપે છે કે કેવી રીતે ઇમેજની અંદરના તત્વો ટેક્સચરની દ્રષ્ટિએ એકબીજાની સાપેક્ષમાં વિતરિત કરવામાં આવે છે - મોટા વિસ્તાર પર ગ્રે લેવલ અથવા રંગોમાં ભિન્નતા.
-હિસ્ટોગ્રામ વિશ્લેષણ - હિસ્ટોગ્રામ વિશ્લેષણમાં સામાન્ય રીતે કોન્ટ્રાસ્ટ, બ્રાઇટનેસ, હ્યુ અને સેચ્યુરેશન જેવા ઇમેજની અંદર આંકડાકીય વિતરણને માપવાનો સમાવેશ થાય છે.
-ફિલ્ટરિંગ તકનીકો - ફિલ્ટરિંગ તકનીકોમાં સંપૂર્ણ પ્રક્રિયા કરેલ તીવ્રતા એરે પર ગાણિતિક ક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે જે એરેના અમુક ભાગોને સંશોધિત કરે છે જ્યારે અન્યને સાચવે છે. ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ ઘણીવાર ધારને વધારવા અથવા આ અનિચ્છનીય વિસ્તારોને સ્મૂથ કરીને છબીમાંથી અવાજ દૂર કરવા માટે થાય છે.
-ફુરિયર ટ્રાન્સફોર્મ ટેક્નિક - આ પદ્ધતિ ફૌરીયર ટ્રાન્સફોર્મેશનનો ઉપયોગ કરે છે જે ઈનપુટ ફ્રેમમાં હાજર ફ્રીક્વન્સી રેન્જ અને/અથવા ઓરિએન્ટેશનના આધારે ઈમેજોને કેટલાક ઘટકોમાં વિઘટન કરે છે. આનાથી ફ્રેમમાં અન્ય ઘટકોના એકંદર દેખાવની તુલનામાં ચોક્કસ લક્ષણો હોઈ શકે તેવા ભાગો અને ઑબ્જેક્ટ્સને અલગ કરવાની મંજૂરી મળે છે - જેમ કે ટેક્સચર અથવા આકારમાં તફાવતો - વિભાજન પ્રક્રિયાઓ દરમિયાન ઑબ્જેક્ટની શોધને સરળ બનાવે છે.
છબી વિશ્લેષણના ફાયદા
છબી વિશ્લેષણ એ ડિજિટલ છબીઓમાંથી આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે એક અમૂલ્ય સાધન છે. તેનો ઉપયોગ પેટર્નને ઓળખવા, વસ્તુઓને ઓળખવા અને મીડિયામાંથી અર્થપૂર્ણ માહિતી કાઢવા માટે થાય છે. તબીબી સંશોધનથી ચહેરાની ઓળખ સુધી, છબી વિશ્લેષણથી ઉદ્યોગોની વિશાળ શ્રેણીને ફાયદો થઈ શકે છે. અહીં આપણે ઇમેજ એનાલિસિસના ફાયદાઓ અને તેનો ઉપયોગ વિવિધ ક્ષેત્રોને વધારવા માટે કેવી રીતે થઈ શકે છે તેનું અન્વેષણ કરીશું.
સુધારેલ ગ્રાહક અનુભવ
છબી વિશ્લેષણ ગ્રાહકોના અનુભવોને સુધારવામાં મદદ કરી શકે છે, જેનાથી કંપનીઓ ગ્રાહકોની પસંદગીઓને ઝડપથી અને સચોટ રીતે સમજી શકે છે. ઇમેજ એનાલિસિસ ટેકનિકનો અમલ કરીને, વ્યવસાયો તેમની જાહેરાતને વધુ સારી રીતે લક્ષિત કરવા અથવા ગ્રાહકો માટે સામગ્રીને વ્યક્તિગત કરવા માટે વસ્તી વિષયક, સ્થાનો અને ભાવનાત્મક પ્રતિભાવો જેવી છબીઓમાંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ ડેટાનો ઉપયોગ કરવાથી ગ્રાહકો સાથે સારી જોડાણ તેમજ કંપની માટે વેચાણમાં વધારો થઈ શકે છે.
છબી વિશ્લેષણ વ્યવસાયોને તેમની છબીઓના સંદર્ભને વધુ સારી રીતે સમજવામાં પણ મદદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કલર રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી કંપનીઓને ઈમેજમાં રંગોને ઓળખવા અને ઉત્પાદનો અથવા સેવાઓ સાથે તેઓ કેવી રીતે સંકળાયેલા છે તે નિર્ધારિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ માહિતી વ્યવસાયોને ચોક્કસ સેવા અથવા ઉત્પાદનને લગતા ગ્રાહકોના વર્તનને સમજવામાં મદદ કરી શકે છે. વધુમાં, વ્યવસાયો ઑબ્જેક્ટ ઓળખ તકનીકનો ઉપયોગ ઈમેજમાં ઑબ્જેક્ટને ઓળખવા માટે કરી શકે છે અને ગ્રાહકોની પસંદગીઓને તેઓ જે ઑબ્જેક્ટ પસંદ કરે છે તેના આધારે વધુ સારી રીતે સમજી શકે છે.
છેલ્લે, ઇમેજ વિશ્લેષણ વ્યવસાયોને પ્રક્રિયામાં ચોકસાઈ જાળવી રાખીને વધુ ઝડપથી ડેટા એકત્રિત કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે. ગ્રાહકોની પસંદગીઓ નક્કી કરવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે કંપનીઓને સેંકડો છબીઓની જાતે સમીક્ષા કરવાની જરૂર નથી; તેના બદલે તેઓ ઇમેજ વિશ્લેષણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને આ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરવામાં સક્ષમ છે જે કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર રીતે સુધારો કરે છે જ્યારે હજુ પણ તેના ચિત્રોના વિશ્લેષણથી ચોક્કસ પરિણામો મેળવે છે. આનો અર્થ એ છે કે ગ્રાહકો વ્યક્તિગત જાહેરાતોની ઍક્સેસ પહેલા કરતાં વધુ ઝડપથી મેળવે છે, જે કંપનીઓને તેમના ગ્રાહકો માટે વધુ સારો એકંદર વપરાશકર્તા અનુભવ પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
વધેલી ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતા
છબી વિશ્લેષણ વ્યવસાયો માટે અસંખ્ય લાભો પ્રદાન કરે છે, જેમાં વધેલી ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતાનો સમાવેશ થાય છે. મેન્યુઅલ અથવા ટેક્સ્ટ-આધારિત પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખવાને બદલે છબીઓનું વિશ્લેષણ કરીને, છબી વિશ્લેષણ ડેટા એન્ટ્રી ભૂલોને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકે છે અને આપેલ કાર્ય માટે પ્રક્રિયાના સમયને ઝડપી બનાવી શકે છે.
ઇમેજ પૃથ્થકરણ પણ મોટી માત્રામાં માહિતીને જાતે જ તપાસવાની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે. તેના બદલે, એક અલ્ગોરિધમ ઝડપથી સંબંધિત ડેટા શોધી શકે છે અને માનવો દ્વારા સરળતાથી અર્થઘટન કરવા માટે પેટર્નને ઓળખી શકે છે. આ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને વેગ આપે છે અને માનવીય ભૂલ અથવા દેખરેખને કારણે સંભવિત ખર્ચાળ ભૂલોને ઘટાડે છે.
વધુમાં, ઇમેજ વિશ્લેષણ અવિશ્વસનીય રીતે મોટા ડેટાસેટ્સમાં પેટર્નને ઝડપથી ઓળખવાનું સરળ બનાવે છે જે મેન્યુઅલી તપાસવામાં હજારો માનવ કલાકો લે છે. આ એકસાથે ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરતી વખતે શ્રમ ખર્ચમાં ભારે ઘટાડો કરે છે. છબી પૃથ્થકરણ સંસ્થાઓને તે વલણોને માપવા માટે પણ પરવાનગી આપે છે જે તેઓ અન્યથા પરંપરાગત પદ્ધતિઓ સાથે ચૂકી ગયા હોય, તેમને પહેલા કરતાં વધુ ઝડપથી વધુ સારા નિર્ણય લેવામાં મદદ કરે છે.
ઇમેજ એનાલિસિસ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરીને, વ્યવસાયો તેમની કામગીરીમાં ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતા વધારતી વખતે ડેટા એન્ટ્રીની ભૂલોને ઘટાડી શકે છે અને શ્રમ ખર્ચ ઘટાડી શકે છે. આનાથી નિર્ણય લેવાની ક્ષમતામાં સુધારો થાય છે અને વધુ સચોટ પરિણામો મળે છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને પ્રાપ્ત કરી શકાય છે તેના કરતાં ઘણા મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી મેળવવામાં આવે છે.
નિર્ણય લેવામાં સુધારો
નિર્ણય લેવામાં મદદ કરવા માટે વ્યવસાયોમાં છબી વિશ્લેષણનો ઉપયોગ સુધારેલ કાર્યક્ષમતા તરફ દોરી શકે છે અને સંસ્થાઓને તેમના સંસાધનોને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે. સામેલ વિવિધ તકનીકો અને તકનીકો દ્વારા, સંસ્થા પાસે વિવિધ સ્રોતોમાંથી છબીઓને ઝડપથી પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતા હોય છે. આ તેમને લગભગ તરત જ યોગ્ય નિર્ણય લેવામાં મદદ કરે છે.
છબી વિશ્લેષણ સંસ્થાઓને કાર્યો અથવા વ્યૂહાત્મક લક્ષ્યોને પ્રાધાન્ય આપવા માટે ડેટાને સૉર્ટ કરવામાં, ઓળખવામાં અને મૂલ્યાંકન કરવામાં મદદ કરી શકે છે. તે છબીઓમાં જટિલ પેટર્નના ઝડપી વિશ્લેષણ માટે પણ પરવાનગી આપે છે, જે ઉચ્ચ-સ્તરના નિર્ણય લેવાના કાર્યો પર મૂલ્યવાન સમય બચાવે છે. વધુમાં, ઇમેજ પૃથ્થકરણ કંપનીઓને વલણો અથવા રિકરન્ટ સમસ્યાઓ શોધવામાં મદદ કરી શકે છે જે અન્યથા કોઈનું ધ્યાન ન ગયું હોય.
સંગઠનો ભવિષ્યમાં ગ્રાહકોના વર્તન અને બજારની સ્થિતિના સંદર્ભમાં શું થશે તેની સમજ આપે છે તેવા અનુમાનિત મોડલ્સ બનાવવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ (ML) એપ્લિકેશન્સ જેવી ઇમેજ વિશ્લેષણ તકનીકોની શક્તિનો વધુને વધુ ઉપયોગ કરી રહી છે. આ સમયે, માર્કેટ એનાલિટિક્સ ટીમો પ્રતિસ્પર્ધી વેબસાઇટ્સ અને ડિજિટલ ચેનલો જેવા સ્ત્રોતોમાંથી એકત્રિત કરેલી છબીઓ દ્વારા સતત સ્કેન કરી રહી છે. યોગ્ય ટૂલ્સ વડે, આ ટીમો ઝડપથી નક્કી કરી શકે છે કે ગ્રાહકો સંસ્થાના ઉત્પાદનો અથવા સેવાઓ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે જેથી તે ઉદ્યોગમાં અન્ય લોકો કરતાં સ્પર્ધાત્મક ધાર પ્રદાન કરે.
ઇમેજ એનાલિસિસ આજે બિઝનેસ ઑપરેશન્સમાં એક અભિન્ન ભૂમિકા ભજવે છે જે સંસ્થાઓને મૂલ્યવાન ડેટા-આધારિત આંતરદૃષ્ટિની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે જે વૃદ્ધિને ઉત્તેજીત કરે છે અને પહેલા કરતાં વધુ ઝડપથી પ્રગતિ કરે છે.
છબી વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
છબી વિશ્લેષણ એ મોટી માત્રામાં ઇમેજ ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા અને તેમાંથી ઉપયોગી માહિતી કાઢવાની એક કાર્યક્ષમ રીત છે. ઇમેજ એનાલિસિસમાં ઇમેજનો અર્થ નક્કી કરવા માટે કોમ્પ્યુટર એલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ સામેલ છે. તેનો ઉપયોગ વિવિધ કાર્યો માટે થઈ શકે છે જેમ કે ઑબ્જેક્ટ ઓળખ, ચહેરાની ઓળખ અને છબી વિભાજન. આ વિભાગમાં, અમે ઇમેજ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકાય અને તેની કેટલીક એપ્લિકેશનો વિશે ચર્ચા કરીશું.
તમારા પોતાના સ્ટોપ મોશન સ્ટોરીબોર્ડ્સ સાથે પ્રારંભ કરવું
અમારા ન્યૂઝલેટર પર સબ્સ્ક્રાઇબ કરો અને ત્રણ સ્ટોરીબોર્ડ્સ સાથે તમારું મફત ડાઉનલોડ મેળવો. તમારી વાર્તાઓને જીવંત બનાવવા સાથે પ્રારંભ કરો!
અમે ફક્ત અમારા ન્યૂઝલેટર માટે તમારા ઇમેઇલ સરનામાંનો ઉપયોગ કરીશું અને તમારું સન્માન કરીશું ગોપનીયતા
છબી વિભાજન
ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન એ ઇમેજ પ્રોસેસિંગની એક શાખા છે જેમાં ઇમેજને બહુવિધ સેગમેન્ટ્સ અથવા પ્રદેશોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે એકસાથે સમગ્ર ઇમેજનો સમાવેશ કરે છે. દરેક સેગમેન્ટ ઈમેજની અંદર રુચિના ક્ષેત્રનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને તેના પોતાના પર એક અલગ પદાર્થ તરીકે વિચારી શકાય છે. વિભાજનનો ધ્યેય એ છબીની રજૂઆતને સરળ બનાવવા અને/અથવા બદલવાનો છે જે વધુ અર્થપૂર્ણ અને વિશ્લેષણ કરવા માટે સરળ છે. વિભાજન તકનીકોનો ઉપયોગ તબીબી ઇમેજિંગમાં વિવિધ કાર્યો માટે થાય છે, જેમાં શરીરરચનાની રચનાઓ ઓળખવાથી માંડીને રોગની પ્રગતિ પર દેખરેખ રાખવામાં આવે છે. વધુમાં, સેગ્મેન્ટેશન એલ્ગોરિધમ્સ ઓટોમેટેડ સર્વેલન્સ સિસ્ટમ્સમાં મુખ્ય ઘટકો છે અને તેનો ઉપયોગ રોબોટિક નેવિગેશન કાર્યો અને ઑબ્જેક્ટ શોધ માટે થઈ શકે છે.
વિભાજન ગાણિતીક નિયમો સામાન્ય રીતે પિક્સેલ-આધારિત પદ્ધતિઓ અથવા વર્ગીકરણ-આધારિત પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખે છે. પિક્સેલ-આધારિત પદ્ધતિઓ છબીને અલગ ભાગોમાં વિભાજીત કરવા માટે રંગ અથવા ટેક્સચર જેવા સંકેતોનો ઉપયોગ કરે છે. વૈકલ્પિક રીતે, વર્ગીકરણ-આધારિત પદ્ધતિઓ વર્ણનાત્મક લક્ષણો જેમ કે આકાર અથવા ટેક્સચર પર આધારિત શ્રેણીઓને જોડે છે જેથી પિક્સેલને યોગ્ય સેગમેન્ટ્સ/ઓબ્જેક્ટમાં આપમેળે જૂથબદ્ધ કરી શકાય.
પિક્સેલ-આધારિત વિભાજન સામાન્ય રીતે સમગ્ર પ્રદેશમાં વૈશ્વિક આંકડા (દા.ત., સરેરાશ મૂલ્ય)ની ગણતરી કરીને ઑબ્જેક્ટને તેમની તીવ્રતા અથવા વિપરીત મૂલ્યો દ્વારા અલગ કરવાનો હેતુ ધરાવે છે. વર્ગીકરણ-આધારિત અભિગમો માટે એલ્ગોરિધમ કામ કરવાનું શરૂ કરે તે પહેલાં વારંવાર મેન્યુઅલ ઇનપુટ અને લેબલિંગની જરૂર પડે છે; જો કે મોટા ડેટાસેટ્સ અથવા અજાણ્યા ડેટા પ્રકારો સાથે કામ કરતી વખતે આ પદ્ધતિઓ ખૂબ જ શક્તિશાળી હોય છે જેને ફક્ત પિક્સેલ મૂલ્યોનો ઉપયોગ કરીને સફળતાપૂર્વક અલગ કરી શકાતા નથી.
છબી વર્ગીકરણ
છબી વર્ગીકરણ એ આપેલ ઇમેજમાં વર્ગોની આગાહી કરવા અને લેબલ કરવા માટે કમ્પ્યુટર અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવાની પ્રક્રિયા છે. આ પ્રક્રિયામાં, લર્નિંગ અલ્ગોરિધમમાં ઇનપુટ તરીકે સેવા આપતા લેબલવાળી તાલીમ ઈમેજોનો "સંગ્રહ" હોવો સામાન્ય છે. આ પ્રશિક્ષણ છબીઓના આધારે, કદ, આકાર અને રંગ જેવી સુવિધાઓ છબીમાંથી કાઢવામાં આવે છે અને છબી વર્ગીકરણ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે. આ ટેકનીક મેન્યુઅલ લેબલીંગની સરખામણીમાં વધુ સચોટ પરિણામો માટે પરવાનગી આપે છે, જ્યાં માનવીઓ ખોટા વર્ગીકરણ અથવા લેબલીંગની ભૂલોને કારણે ભૂલો કરી શકે છે.
અજાણી ઈમેજને જોતાં, કોઈ એક અસ્તિત્વમાં છે તે ક્લાસિફાયર લાગુ કરી શકે છે જે પછી આ ચોક્કસ ઇનપુટને અલગ વર્ગોની પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સંખ્યા અનુસાર આઉટપુટ કેટેગરી સોંપે છે. આના કેટલાક ઉદાહરણ ઉપયોગો ઓટોનોમસ કાર ડ્રાઇવિંગ સિસ્ટમ્સથી લઈને તેને બાયોમેટ્રિક્સ એપ્લિકેશન્સમાં ચહેરાની ઓળખ સુધીની ઓબ્જેક્ટ ઓળખ ક્ષમતાઓ આપે છે. વધુમાં, ઇમેજ વર્ગીકરણ દ્વારા સચોટ લેબલ થયેલ ડેટા રાખવાથી વધુ વિશ્લેષણ માટે વિશાળ સરકારી ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને અમારા પર્યાવરણમાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ સમજ આપી શકાય છે - ખાસ કરીને રિટેલ વિશ્લેષણ અથવા મનોરંજન વિશ્લેષણ જેવા ઑબ્જેક્ટના પ્રકારો અને વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનો વચ્ચેના સહસંબંધોમાં.
મશીન લર્નિંગના વિવિધ સ્વરૂપો સુધી સમાંતર પ્રક્રિયા મેળવવા માટે GPU ઑપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો સાથે ન્યુરલ નેટવર્કને અમલમાં મૂકવાથી - ત્યાં અસંખ્ય રીતો છે જેઓ AI મૉડલ્સને તાલીમ આપી શકે છે અથવા છબી વર્ગીકરણના ક્ષેત્રમાં ડીપ લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરી શકે છે; જો કે દેખરેખ વિનાના શિક્ષણમાં હજુ પણ સંશોધકોને મહત્તમ સંભવિતતા પર તેનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવામાં થોડી અડચણો છે, આ પદ્ધતિઓ હજુ પણ સક્રિયપણે અન્વેષણ અને સંશોધન કરવામાં આવી રહી છે. આ રીતે તેનો અમલ કેવી રીતે કરવો તે સમજવા માટે કોમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ્સની વ્યાપક સમજ તેમજ અમલીકરણ હેતુઓ માટે પાયથોન જેવી સ્ક્રિપ્ટીંગ લેંગ્વેજ જેવી બેક એન્ડ એન્જીનિયરીંગ પ્રેક્ટિસ સાથે મજબૂત ટેકનિકલ જ્ઞાનની જરૂર છે અને બ્લોકચેન અથવા સર્વર-લેસ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર જેવી ઉભરતી ટેક્નોલોજીઓ વિશે ઘનિષ્ઠ પૃષ્ઠભૂમિ ધરાવે છે. અમલીકરણો
ઑબ્જેક્ટ શોધ
ઑબ્જેક્ટ શોધ એ ઇમેજ ડેટાસેટના વિશ્લેષણમાં ચોકસાઈની ખાતરી કરવા માટે કમ્પ્યુટર-આધારિત તકનીક અને તકનીક છે. આ ટેક્નોલોજી સરળતાથી ઓળખાયેલી ઈમેજોમાં વસ્તુઓ અને તેમની લાક્ષણિકતાઓને ઓળખવા માટે વિવિધ અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. તે ફોરેન્સિક્સ, મેડિકલ સાયન્સ, ઔદ્યોગિક ઓટોમેશન, ચહેરાની ઓળખ અને સ્વચાલિત નિરીક્ષણ સિસ્ટમ્સ જેવા ઘણા ક્ષેત્રોમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે.
ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શનમાં ઇમેજમાં ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટના કદ, આકાર અને અન્ય ગુણધર્મો નક્કી કરવા માટે વિશ્લેષણ અથવા ડેટા એકત્રિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આ પ્રકારના ઇમેજ પૃથ્થકરણમાં વસ્તુઓને તેમના રંગ, ટેક્સચર અથવા એકસાથે મૂકવામાં આવે ત્યારે તેઓ જે આકાર બનાવે છે તેના આધારે ઓળખવાનો સમાવેશ કરી શકે છે. ગાણિતિક મોડેલો અને આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાથી આજકાલ કમ્પ્યુટર્સ માટે કાર્ય ખૂબ સરળ બને છે.
અહીં પ્રાથમિક ઉદ્દેશ્ય તેના સોંપેલ લક્ષણ લેબલનો ઉપયોગ કરીને ઇમેજ ડેટાસેટમાં દેખાતા દરેક ઑબ્જેક્ટને ચોક્કસ રીતે ઓળખવાનો છે. તાલીમ શરૂ થાય તે પહેલાં દરેક લક્ષ્ય ઑબ્જેક્ટની વિશેષતાઓ વિશે સચોટ આગાહીઓ માટે 'સારા' ઉદાહરણો સહિત પુષ્કળ ડેટા સાથે એલ્ગોરિધમને અગાઉથી પ્રશિક્ષિત કરવાની જરૂર છે. તાલીમ પૂર્ણ થયા પછી અને આગાહી સફળ થયા પછી, તે અનુમાન જેવા તબક્કાઓ દ્વારા અનુસરવામાં આવશે જ્યાં આપેલ ઇનપુટમાંથી અપેક્ષિત પરિણામ અગાઉના અભ્યાસોમાંથી મેળવેલા પરિણામો સાથે કામ કરે છે.
ડીપ લર્નિંગ (DL) એલ્ગોરિધમ્સ જેવી ટેક્નોલોજી બહુવિધ સ્તરોને મંજૂરી આપવામાં મદદ કરે છે જે આજે ઉપયોગમાં લેવાતા આ પ્રકારના પ્રોસેસિંગ હાર્ડવેર સેટઅપમાં ઉપલબ્ધ થાય તે પહેલાં પરંપરાગત પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરી શકે તે કરતાં ટૂંકા સમયમર્યાદામાં વધુ સચોટ પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે કામ કરે છે. આખરે આ પરંપરાગત અભિગમો કરતાં ડીપ લર્નિંગ જેવી AI સહાયિત રીતોને વધુ આકર્ષક બનાવે છે કારણ કે તેઓ કાર્યક્ષમ ઑબ્જેક્ટ શોધ ચોકસાઈ મેટ્રિક્સ પ્રદાન કરતી વખતે ભૂલોને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડે છે જે વાસ્તવિક સમયના સંજોગોમાં પણ સરળતાથી આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરી શકે છે.
છબી વિશ્લેષણ માટે સાધનો
ઇમેજ એનાલિસિસ એ એવી પ્રક્રિયા છે જેમાં તેની કોમ્પ્યુટેશનલ પધ્ધતિઓ દ્વારા ઇમેજમાંથી અર્થપૂર્ણ માહિતી કાઢવાનો સમાવેશ થાય છે. આ પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ તબીબી ઇમેજિંગ, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને રિમોટ સેન્સિંગ જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થાય છે. સદનસીબે, ઇમેજ પૃથ્થકરણ માટે વિવિધ સાધનો ઉપલબ્ધ છે, જે પ્રક્રિયાને સરળ અને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે. ચાલો છબી વિશ્લેષણ માટે ઉપલબ્ધ કેટલાક સાધનો જોઈએ.
ઓપનસીવી
OpenCV એ પ્રોગ્રામિંગ ફંક્શન્સની લાઇબ્રેરી છે જે મુખ્યત્વે રીઅલ-ટાઇમ કમ્પ્યુટર વિઝનને લક્ષ્યમાં રાખે છે. તે વિવિધ વિન્ડોઝ, લિનક્સ, પ્લેટફોર્મ અને અન્ય સોફ્ટવેર પ્લેટફોર્મને સપોર્ટ કરે છે અને તેથી તેનો ઉપયોગ ઘણીવાર ઇમેજ એનાલિસિસ અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ કાર્યો માટે થાય છે. OpenCV ના એપ્લિકેશન ક્ષેત્રોમાં શામેલ છે: કોમ્પ્યુટર વિઝન, ફેસ રેકગ્નિશન, ઑબ્જેક્ટ આઇડેન્ટિફિકેશન, મોશન ટ્રેકિંગ, સેગ્મેન્ટેશન અને રેકગ્નિશન.
OpenCV શક્તિશાળી સાધનોની વિશાળ શ્રેણી પ્રદાન કરે છે જેનો ઉપયોગ જટિલ કાર્યો જેમ કે ઑબ્જેક્ટ શોધ, ચહેરાની ઓળખ, સ્વચાલિત વિશેષતા નિષ્કર્ષણ અને વધુ કરવા માટે થઈ શકે છે. તેની પાસે એક સક્રિય સમુદાય છે જે સામાન્ય સમસ્યાઓ માટે વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઉકેલો પ્રદાન કરે છે. લાઇબ્રેરીને C++, Java અથવા Python જેવી ઘણી પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ સાથે એકીકૃત કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. લાઇબ્રેરી વિકાસકર્તાઓને તેમની ઇચ્છિત ભાષાઓમાં છબીઓ સાથે કામ કરવા સક્ષમ બનાવે છે આમ વિકાસ સમય નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે. OpenCV કોઈપણ પ્રકારના ડેટાને સપોર્ટ કરે છે (જેમ કે 2D અને 3D રચનામાં ઈમેજીસ) જે તેને આજે ઉપલબ્ધ તમામ ઈમેજ પ્રોસેસિંગ લાઈબ્રેરીઓમાં સૌથી સર્વતોમુખી સાધન બનાવે છે.
OpenCV માં સમાવિષ્ટ સાધનો છે:
- ઇમેજ ફિલ્ટરિંગ
- પદાર્થ વિભાજન
- લક્ષણો નિષ્કર્ષણ
- ફીચર મેચિંગ અને વર્ગીકરણ
- ઑબ્જેક્ટ ટ્રેકિંગ અને ગતિ વિશ્લેષણ
અભ્યાસ કરતી વસ્તુઓ માટે -3D પુનઃનિર્માણ
ઓછી મેમરી વપરાશ, મોટાભાગના પ્લેટફોર્મ પર ઝડપી અમલીકરણ (ખાસ કરીને એમ્બેડેડ), OpenMPI/MPI4Py જેવી માનક લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ કરતી સિસ્ટમમાં પોર્ટેબિલિટી જેવી ફાયદાકારક સુવિધાઓને કારણે ઔદ્યોગિક સેટિંગ્સમાં ઓટોમેટેડ વિઝ્યુઅલ ઇન્સ્પેક્શન માટે તેના સાધનોનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે. તેનું ઓપન સોર્સ લાયસન્સ તેને એવા વપરાશકર્તાઓ માટે વધુ આકર્ષક બનાવે છે કે જેઓ મેથવર્ક વગેરે જેવી કંપનીઓ અથવા સંસ્થાઓના કોઈપણ રોયલ્ટી ચૂકવણી અથવા લાઇસન્સ વિના તેનો ઉપયોગ કરવા માગે છે.
ટેન્સરફ્લો
TensorFlow એ એક ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર લાઇબ્રેરી છે જેનો ઉપયોગ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા અને તાલીમ આપવા માટે થાય છે. ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ, જેમ કે ઇમેજ એનાલિસિસ મૉડલ, ન્યુરોન્સના બહુવિધ સ્તરોથી બનેલ છે જે ઇનપુટ ડેટાની પ્રક્રિયા કરે છે, જેમ કે ચિત્ર. ટેન્સરફ્લો વિકાસકર્તાઓને અત્યાધુનિક ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સને વધુ સરળતાથી વિકસાવવા અને જમાવવા માટે સક્ષમ કરે છે જેનો ઉપયોગ દ્રષ્ટિ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને અન્ય ક્ષેત્રોમાં થઈ શકે છે.
TensorFlow નો ઉપયોગ કરવાનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે તે ઝડપથી અને અસરકારક રીતે શક્તિશાળી મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાની સરળ રીત પ્રદાન કરે છે. ટેન્સરફ્લો MacOS, Windows, Linux અને મોબાઇલ પ્લેટફોર્મ પર વિશાળ શ્રેણીની એપ્લિકેશનને પણ સપોર્ટ કરે છે. અને કારણ કે તે ઓપન સોર્સ છે અને તેમાં સમૃદ્ધ સમુદાય સપોર્ટ છે, તમે વ્હીલ્સને ફરીથી શોધ્યા વિના અથવા શરૂઆતથી કોડ ડીબગિંગ પર વધારાનો સમય પસાર કર્યા વિના તમારી વિકાસ પ્રક્રિયામાં હાલના સાધનોનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
શરૂઆતથી નવા મોડલ્સને તાલીમ આપવા ઉપરાંત, ટેન્સરફ્લો તમને ચોક્કસ સમસ્યા સેટ પર ટ્રાન્સફર લર્નિંગ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આનાથી હાલના નેટવર્ક્સમાં બિલ્ટ વર્તમાન જ્ઞાનનો લાભ લેતી વખતે ચોક્કસ સમસ્યાઓને અનુરૂપ કસ્ટમ સોલ્યુશન્સ ઝડપથી બનાવવાનું શક્ય બને છે. હાથમાં આ સુગમતા સાથે, વિકાસકર્તાઓ પહેલા કરતા વધુ ઝડપથી વિવિધ આર્કિટેક્ચર્સ સાથે પ્રયોગ કરવાનું શરૂ કરી શકે છે — તેમને તૈયાર કરવા અને ઉચ્ચ ચોકસાઈ સાથે ચલાવવાનું પરિણામ બિલકુલ સમય નથી.
ગૂગલ ક્લાઉડ વિઝન
Google ક્લાઉડ વિઝન એ એક શક્તિશાળી ઇમેજ-પ્રોસેસિંગ સાધન છે જે વ્યવસાયોને છબીઓનું વિશ્લેષણ કરવામાં અને મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવામાં મદદ કરવા માટે રચાયેલ છે. તે Google Photos દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી સમાન તકનીક પર આધારિત છે, જે તેને વિશ્વસનીય અને ઉપયોગમાં સરળ બનાવે છે. આ ક્લાઉડ-આધારિત ટૂલ વ્યવસાયોને મેન્યુઅલ લેબર ટાળીને મોટી માત્રામાં ઈમેજીસ પર ઝડપથી પ્રક્રિયા કરવા, ચહેરા શોધવા, ઑબ્જેક્ટ ઓળખવા અને ટેક્સ્ટ કાઢવાની મંજૂરી આપે છે.
ગૂગલ ક્લાઉડ વિઝનની અન્ય એક મહાન વિશેષતા એ છે કે પ્રાણીઓ અથવા ઉત્પાદનો જેવી કેટેગરીની વિશાળ શ્રેણીમાંથી વસ્તુઓને ઓળખવાની તેની ક્ષમતા છે. "લોગો ડિટેક્શન" સુવિધા સાથે, વપરાશકર્તાઓ વિગતવાર ટ્રેકિંગ અને વિશ્લેષણ માહિતી માટે ફેસબુક અથવા ઇન્સ્ટાગ્રામ જેવી બ્રાન્ડ્સ સાથે જોડાઈ શકે છે. "લેન્ડમાર્ક ડિટેક્શન" સુવિધા વપરાશકર્તાઓને તેમની આસપાસના સીમાચિહ્નો શોધવામાં અને તેમની સ્થાનિક સંસ્કૃતિને ત્વરિતમાં વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ કરે છે.
ઑબ્જેક્ટ ઓળખવાની ક્ષમતાઓ સિવાય, Google ક્લાઉડ વિઝન વપરાશકર્તાઓને સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ તેમજ છબીઓ માટે સ્વચાલિત કૅપ્શનિંગ ટૂલ પણ પ્રદાન કરે છે — ત્વરિત વિશ્લેષણ માટે યોગ્ય! વધુમાં, આ સાધન ચહેરાની ઓળખ ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરે છે જે માર્કેટિંગ હેતુઓ માટે ઉત્તમ છે કારણ કે તેઓ ઉચ્ચ ચોકસાઈ સાથે ઉંમર અને લિંગ જેવા લક્ષણો શોધી કાઢે છે. છેલ્લે, કીવર્ડ નિષ્કર્ષણ ક્ષમતાઓ વપરાશકર્તાઓને સંબંધિત કીવર્ડ્સ શોધતી વખતે ઇનપુટ છબીઓ દ્વારા ઝડપથી સ્કેન કરવામાં સક્ષમ કરે છે જેનો ઉપયોગ પછીની પ્રક્રિયાઓ અથવા એપ્લિકેશન્સમાં થઈ શકે છે.
નિષ્કર્ષમાં, Google ક્લાઉડ વિઝન એ એક શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ છે જ્યારે ઇમેજ-પ્રોસેસિંગ ટૂલની શોધમાં વ્યવસાયોને તેમની છબીઓનું પહેલાં કરતાં વધુ અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરવામાં મદદ કરે છે!
ઉપસંહાર
છબી વિશ્લેષણ એ ડિજિટલ છબીઓમાંથી આંતરદૃષ્ટિ એકત્ર કરવા માટેનું એક શક્તિશાળી સાધન છે. તેનો ઉપયોગ દવા, ઓટોમોટિવ અને ફોટોગ્રાફી જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થઈ શકે છે. ઇમેજ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરવાના ફાયદા અસંખ્ય છે અને સમય, નાણાં અને પ્રયત્નો બચાવી શકે છે. આ લેખમાં, અમે છબી વિશ્લેષણની મૂળભૂત બાબતો પર ધ્યાન આપ્યું છે, તે શું છે અને તે તમને કેવી રીતે લાભ આપી શકે છે. અમે વિવિધ પ્રકારના વિશ્લેષણ અને સફળ ઇમેજ વિશ્લેષણ માટેની શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ વિશે પણ ચર્ચા કરી છે. નિષ્કર્ષમાં, તે સ્પષ્ટ છે કે છબી વિશ્લેષણ એ આંતરદૃષ્ટિ ભેગી કરવા અને માહિતી આધારિત ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા માટે એક શક્તિશાળી સાધન છે.
સારાંશ
તમારી કોફી માટે રોસ્ટની પસંદગી તમે પસંદ કરો છો તે સ્વાદ અને શક્તિ તેમજ તમારી પ્રાદેશિક પસંદગીઓ પર આધાર રાખે છે. વિવિધ રોસ્ટર્સ નામો અને રંગ શ્રેણીઓની વિશાળ શ્રેણી ઓફર કરે છે, પરંતુ સામાન્ય રીતે, હળવા રોસ્ટમાં હળવો સ્વાદ હોય છે અને કેફીનનું પ્રમાણ થોડું વધારે હોય છે જ્યારે ડાર્ક રોસ્ટ ઓછી એસિડિટી સાથે વધુ કડવા હોય છે. દરેકના લોકપ્રિય પ્રકારોમાં લાઇટ સિટી, હાફ સિટી, સિનામોન, સિટી, અમેરિકન, બ્રેકફાસ્ટ, ફુલ સિટી, હાઇ કોન્ટિનેંટલ ન્યૂ ઓર્લિયન્સ યુરોપિયન એસ્પ્રેસો વિયેનીઝ ઇટાલિયન ફ્રેન્ચનો સમાવેશ થાય છે. પછી ભલે તમે લાઇટ કે ડાર્ક કોફી બીન્સના ચાહક હોવ—અથવા તેની વચ્ચે ક્યાંક-તમે ખરીદતા પહેલા પૂછવાનું સુનિશ્ચિત કરો જેથી તમે જે શોધી રહ્યાં છો તે તમને બરાબર મળી જાય!
વધુ વાંચન
આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને છબીઓમાંથી તારણો કાઢવા માટે છબી વિશ્લેષણનો ઉપયોગ આરોગ્યસંભાળથી લઈને સુરક્ષા સુધીના ઉદ્યોગોની વિશાળ શ્રેણીમાં વધુને વધુ લોકપ્રિય બની રહ્યો છે. જો તમે આ ટેક્નોલોજી વિશે વધુ જાણવા માંગતા હો, તો નીચેના સંસાધનોનો વિચાર કરો:
લેખ અને ટ્યુટોરિયલ્સ
- "ઇમેજ એનાલિસિસ: તે શું છે અને તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો" ઓરેકલ દ્વારા
- કેન્ટ વૂડાર્ડ દ્વારા "ઇમેજ એનાલિસિસ વિશે કંઇ જાણતા ન હોય તેવા લોકો માટે ઇમેજ એનાલિસિસનો પરિચય"
- વિક્ટર ચાર્પેને દ્વારા “ઇમેજ એનાલિસિસ અને મશીન લર્નિંગમાં પ્રોસેસિંગને સમજવા તરફના 8 પગલાં”
પુસ્તકો અને પ્રકાશનો
-ઇમેજ પ્રોસેસિંગ: મિલાન સોન્કા એટ અલ દ્વારા સિદ્ધાંતો અને એપ્લિકેશનો.
-કોમ્પ્યુટર અને મશીન વિઝન - ER ડેવિસ દ્વારા થિયરી, અલ્ગોરિધમ્સ, વ્યવહારિકતા (4થી એડ.)
- OpenCV સાથે ડિજિટલ ઈમેજ પ્રોસેસિંગ - ગ્રંથસૂચિ (Ver 4.1) ડેવિડ દરદાસ વેબિનાર્સ અને પોડકાસ્ટ દ્વારા સંકલિત
-ટ્રીહાઉસ એઆઈ દ્વારા હોસ્ટ કરવામાં આવેલ મશીન લર્નિંગ વેબિનાર દ્વારા કમ્પ્યુટર વિઝન
-મશીન લર્નિંગ ફંડામેન્ટલ્સ પોડકાસ્ટ ગૂગલ ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ દ્વારા હોસ્ટ કરવામાં આવે છે ત્યાં અન્ય ઘણા પુસ્તકો, લેખો, વેબિનાર, પોડકાસ્ટ, વર્કશોપ અને અન્ય સંસાધનો પણ ઉપલબ્ધ છે જે તમને ઇમેજ વિશ્લેષણ પદ્ધતિ તેમજ ચોક્કસ એપ્લિકેશનો માટે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ કરી શકે છે.
નમસ્તે, હું કિમ છું, મીડિયા બનાવટ અને વેબ ડેવલપમેન્ટની પૃષ્ઠભૂમિ સાથે એક માતા અને સ્ટોપ-મોશન ઉત્સાહી છું. મને ડ્રોઇંગ અને એનિમેશનનો ભારે શોખ છે, અને હવે હું સ્ટોપ-મોશન વર્લ્ડમાં પ્રથમ ડાઇવિંગ કરું છું. મારા બ્લોગ સાથે, હું મારી શીખો તમારી સાથે શેર કરી રહ્યો છું.
