Analiza slike: što je to i kako se koristiti

od kim Ažurirano: Lipnja 29, 2022

Analiza slike moćan je alat za izvlačenje informacija iz slika.

To se može koristiti u razne svrhe, od praćenja promjena u okolini preko prepoznavanja lica do analize medicinskih slika.

U ovom članku ćemo vam dati kratak uvod u analizu slike i kako je možete koristiti. Pokrit ćemo definiciju analize slike, različite dostupne tehnike i alate te potencijalne primjene analize slike.

Definicija analize slike

Analiza slike je alat koji se koristi za dobivanje uvida u digitalni slike. Obično se koristi u raznim područjima kao što su medicina, znanstvena istraživanja, nadzor, obrada slika i mnogim drugim.

U biti, to je proces prikupljanja podataka sa slike i analize podataka kako bi se dobile informacije o sadržaju slike. Analiza slike pomaže u pružanju informacija o kvaliteti ili značajkama slike kao što su veličina, oblik, intenzitet/svjetlina, u boji sastav ili njegov tlocrt.

Postoji nekoliko tehnika koje se koriste u analizi slike kao što su tehnike prostorne transformacije poput ekstrakcije podslike i obrade blokova; tehnike izdvajanja značajki koje pronalaze točke ili područja od interesa pomoću detektora rubova ili algoritama za praćenje granica; tehnike klasifikacije koje klasificiraju objekte u kategorije; tehnike segmentacije koje analiziraju objekte iz pozadine; i algoritmi za prepoznavanje uzoraka koji prepoznaju objekte pomoću statističkih metoda.

Korištenjem alata za analizu slike za aplikacije kao što su otkrivanje objekata i prepoznavanje lica, može poboljšati korisničko iskustvo pri korištenju digitalnih medija. Također je moguće koristiti analizu za znanstveno istraživanje kako bi se procijenile korelacije između definiranih granica unutar jedne ili grupe slika. Naposljetku, ovu tehnologiju značajno koriste i medicinski stručnjaci iz različitih specijalnosti, uključujući radiologiju i patologiju, za dijagnosticiranje različitih stanja na temelju skeniranih slika pacijenata.

Vrste analize slike

Analiza slike je izdvajanje smislenih informacija iz digitalnih slika. To je vrlo širok pojam koji pokriva mnoge različite vrste zadataka povezanih sa slikom, uključujući prepoznavanje i identifikaciju objekata, mjerenje oblika, prepoznavanje uzoraka, analizu scene i klasifikaciju.

Postoje mnoge vrste tehnika analize slike; neki od najčešćih uključuju:
-piksel-temeljena/prostorna analiza – Ova vrsta analize uključuje ručno brojanje pojedinačnih piksela ili klastera piksela za mjerenje područja (veličine, oblika) i gustoće (distribucije).
- Statistička analiza – Ovaj pristup koristi statističke metode za procjenu značajki povezanih s regijama unutar slike kao što su kontrast ili svjetlina.
-Strojno učenje/umjetna inteligencija – algoritmi umjetne inteligencije (AI) omogućuju moćne zadatke automatizirane obrade slike kao što je otkrivanje objekata ili semantička segmentacija pomoću konvolucijskih neuronskih mreža (CNN).
-Analiza teksture – Ova tehnika mjeri kako su elementi unutar slike međusobno raspoređeni u smislu teksture – varijacije u razinama sive ili bojama na velikom području.
-Analiza histograma – Analiza histograma obično uključuje mjerenje statističkih distribucija unutar slike kao što su kontrast, svjetlina, nijansa i zasićenost.
-Tehnike filtriranja – Tehnike filtriranja uključuju matematičke operacije na cijelom obrađenom nizu intenziteta koje modificiraju određene dijelove niza dok druge čuvaju. Filtri se često koriste za poboljšanje rubova ili uklanjanje šuma sa slike izglađivanjem tih neželjenih područja.
-Tehnike Fourierove transformacije – Ova metoda koristi Fourierove transformacije koje rastavljaju slike u nekoliko komponenti na temelju frekvencijskih raspona i/ili orijentacija prisutnih u ulaznom okviru. To omogućuje izolaciju dijelova i objekata koji mogu imati posebne karakteristike u odnosu na sveukupni izgled drugih komponenti u okviru – kao što su razlike u teksturi ili obliku – što omogućuje lakše otkrivanje objekata tijekom procesa segmentacije.

Prednosti analize slike

Analiza slike je neprocjenjiv alat za dobivanje uvida iz digitalnih slika. Koristi se za prepoznavanje uzoraka, prepoznavanje objekata i izdvajanje smislenih informacija iz medija. Od medicinskih istraživanja do prepoznavanja lica, analiza slike može koristiti širokom rasponu industrija. Ovdje ćemo istražiti prednosti analize slike i kako se ona može koristiti za poboljšanje različitih polja.

Poboljšano iskustvo korisnika

Analiza slike može pomoći u poboljšanju korisničkog iskustva, omogućujući tvrtkama da brzo i točno razumiju preferencije kupaca. Implementacijom tehnika analize slike, tvrtke mogu koristiti podatke sa slika kao što su demografija, lokacije i emocionalni odgovori kako bi bolje ciljale svoje oglašavanje ili personalizirale sadržaj za kupce. Korištenje ovih podataka može dovesti do poboljšanog angažmana s kupcima, kao i do povećanja prodaje tvrtke.

Analiza slika također pomaže tvrtkama da bolje razumiju kontekst svojih slika. Na primjer, tehnologija prepoznavanja boja omogućuje tvrtkama da prepoznaju boje na slici i utvrde kako su one povezane s proizvodima ili uslugama. Ove informacije mogu pomoći tvrtkama da steknu razumijevanje ponašanja kupaca u vezi s određenom uslugom ili proizvodom. Osim toga, tvrtke mogu koristiti tehnologiju prepoznavanja objekata za prepoznavanje objekata na slici i bolje razumijevanje preferencija korisnika na temelju objekata koje preferiraju.

Naposljetku, analiza slike omogućuje poduzećima brže prikupljanje podataka uz zadržavanje točnosti u procesu. Tvrtke više ne moraju ručno pregledavati stotine slika kada pokušavaju odrediti preferencije kupaca; nego su u mogućnosti automatizirati ovaj proces koristeći tehnike analize slika koje značajno poboljšavaju učinkovitost, a istovremeno dobivaju točne rezultate analize slika. To znači da korisnici dobivaju pristup prilagođenom oglašavanju brže nego ikad prije, omogućujući tvrtkama da svojim klijentima pruže bolje cjelokupno korisničko iskustvo.

Povećana točnost i učinkovitost

Analiza slike pruža brojne prednosti za tvrtke, uključujući povećanu točnost i učinkovitost. Analizom slika umjesto oslanjanja na ručne ili tekstualne metode, analiza slika može značajno smanjiti pogreške pri unosu podataka i ubrzati vrijeme obrade za određeni zadatak.

Analiza slike također eliminira potrebu za ručnim prebiranjem velike količine informacija. Umjesto toga, algoritam može brzo pronaći relevantne podatke i identificirati obrasce koje ljudi mogu lako protumačiti. To ubrzava proces donošenja odluka i smanjuje moguće skupe pogreške uzrokovane ljudskom greškom ili propustom.

Osim toga, analiza slike olakšava brzo prepoznavanje uzoraka u nevjerojatno velikim skupovima podataka za koje bi trebale tisuće radnih sati da se ručno prođu kroz njih. Ovo drastično smanjuje troškove rada dok istovremeno povećava točnost i učinkovitost. Analiza slike također omogućuje organizacijama da kvantificiraju trendove koje su inače propustile tradicionalnim metodama, pomažući im da donose bolje odluke brže nego ikad prije.
Korištenjem tehnologije analize slike, tvrtke mogu minimizirati pogreške pri unosu podataka i smanjiti troškove rada dok istovremeno povećavaju točnost i učinkovitost u svom poslovanju. To dovodi do poboljšane sposobnosti donošenja odluka i točnijih rezultata koji se izvode iz mnogo većih skupova podataka od onih koji bi se mogli postići samo tradicionalnim metodama.

Poboljšano donošenje odluka

Korištenje analize slike u poduzećima kao pomoć pri donošenju odluka može dovesti do poboljšane učinkovitosti i pomoći organizacijama da bolje upravljaju svojim resursima. Kroz razne uključene tehnike i tehnologije, organizacija ima mogućnost brze obrade i analize slika iz različitih izvora. To im pomaže da donesu dobre odluke gotovo trenutno.

Analiza slike može pomoći organizacijama da razvrstaju, identificiraju i procijene podatke kako bi odredili prioritete zadataka ili strateških ciljeva. Također omogućuje brzu analizu kompliciranih uzoraka unutar slika, što štedi dragocjeno vrijeme na zadacima donošenja odluka na višoj razini. Osim toga, analiza slike može pomoći tvrtkama u otkrivanju trendova ili ponavljajućih problema koji bi inače prošli nezapaženo.

Organizacije sve više iskorištavaju snagu tehnologija analize slike kao što su aplikacije umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML) za stvaranje prediktivnih modela koji im daju uvid u ono što će se dogoditi u smislu ponašanja kupaca i tržišnih uvjeta u budućnosti. U ovom trenutku timovi za tržišnu analitiku neprestano skeniraju slike koje su prikupili iz izvora poput konkurentskih web stranica i digitalnih kanala. Uz prave alate, ovi timovi mogu brzo odrediti kako klijenti stupaju u interakciju s proizvodima ili uslugama organizacije kako bi izgradili djelotvorne uvide koji pružaju konkurentsku prednost nad ostalima u industriji.

Analiza slike igra sastavnu ulogu u današnjem poslovanju pružajući organizacijama pristup vrijednim podacima vođenim uvidima koji potiču rast i napredak brže nego ikad prije.

Kako koristiti analizu slike

Analiza slike učinkovit je način obrade velikih količina slikovnih podataka i izvlačenja korisnih informacija iz njih. Analiza slike uključuje korištenje računalnih algoritama za određivanje značenja slike. Može se koristiti za razne zadatke kao što su prepoznavanje objekata, prepoznavanje lica i segmentacija slike. U ovom odjeljku raspravljat ćemo o tome kako se može koristiti analiza slike i nekim njezinim primjenama.

Segmentacija slike

Segmentacija slike je grana obrade slike u kojoj se slika dijeli na više segmenata ili regija koje zajedno čine cijelu sliku. Svaki segment predstavlja područje interesa unutar slike i može se smatrati zasebnim objektom. Cilj segmentacije je pojednostaviti i/ili promijeniti prikaz slike u nešto što je smislenije i lakše za analizu. Tehnike segmentacije koriste se u medicinskim slikama za razne zadatke, od identificiranja anatomskih struktura do praćenja napredovanja bolesti. Osim toga, algoritmi segmentacije ključne su komponente u sustavima automatiziranog nadzora i mogu se koristiti za zadatke robotske navigacije i otkrivanje objekata.

Algoritmi segmentacije općenito se oslanjaju na metode temeljene na pikselima ili metode temeljene na klasifikaciji. Metode temeljene na pikselima koriste pokazatelje kao što su boja ili tekstura za podjelu slike u zasebne segmente. Alternativno, metode temeljene na klasifikaciji kombiniraju kategorije temeljene na opisnim značajkama kao što su oblik ili tekstura kako bi se pikseli automatski grupirali zajedno u odgovarajuće segmente/objekte.

Segmentacija temeljena na pikselima obično ima za cilj odvajanje objekata prema njihovim vrijednostima intenziteta ili kontrasta izračunavanjem globalne statistike (npr. srednje vrijednosti) za cijelu regiju. Pristupi temeljeni na klasifikaciji često zahtijevaju ručni unos i označavanje prije nego što algoritam počne raditi; no te su metode vrlo moćne kada se radi s velikim skupovima podataka ili nepoznatim tipovima podataka koji se ne mogu uspješno razdvojiti korištenjem samo vrijednosti piksela.

Klasifikacija slika

Klasifikacija slike je postupak korištenja računalnih algoritama za predviđanje i označavanje klasa na danoj slici. U ovom procesu uobičajeno je imati "zbirku" označenih slika obuke koje služe kao ulaz u algoritam učenja. Na temelju ovih slika za obuku, značajke kao što su veličina, oblik i boja izdvajaju se iz slike i koriste za klasifikaciju slike. Ova tehnika omogućuje točnije rezultate u usporedbi s ručnim označavanjem, gdje ljudi mogu pogriješiti zbog pogrešnih klasifikacija ili pogrešaka u označavanju.

S obzirom na nepoznatu sliku, može se primijeniti postojeći klasifikator koji zatim ovom specifičnom ulazu dodjeljuje izlaznu kategoriju prema unaprijed definiranom broju različitih klasa. Neki primjeri korištenja ovoga kreću se od sustava za autonomnu vožnju automobila koji mu daju mogućnosti prepoznavanja objekata do detekcije lica u biometrijskim aplikacijama. Dodatno, posjedovanje točnih označenih podataka putem klasifikacije slika može pružiti znatno bolji uvid u naše okruženje korištenjem ogromnih državnih skupova podataka za daljnju analizu – posebno u korelacijama između vrsta objekata i poslovnih aplikacija kao što su maloprodajna analiza ili analitika zabave.

Od implementacije neuronskih mreža s tehnikama GPU optimizacije kako bi se dobila paralelna obrada do raznih oblika strojnog učenja – postoji bezbroj načina na koje se mogu trenirati AI modeli ili koristiti tehnike dubokog učenja u polju klasifikacije slike; iako učenje bez nadzora još uvijek ima dosta prepreka koje sprječavaju istraživače da ih u potpunosti iskoriste uz maksimalni potencijal, te se metode još uvijek aktivno istražuju i istražuju. Stoga razumijevanje kako ih implementirati zahtijeva sveobuhvatno razumijevanje algoritama računalnog vida, kao i snažno tehničko znanje koje uključuje pozadinske inženjerske prakse kao što su skriptni jezici poput Pythona za potrebe implementacije, uz intimno znanje o novim tehnologijama kao što je blockchain ili infrastruktura bez poslužitelja provedbe

Otkrivanje predmeta

Detekcija objekata računalna je tehnologija i tehnika za osiguravanje točnosti u analizi skupa slikovnih podataka. Ova tehnologija koristi razne sofisticirane algoritme za prepoznavanje objekata i njihovih karakteristika na slikama koje je lako identificirati. Ima važnu ulogu u mnogim područjima, kao što su forenzika, medicinska znanost, industrijska automatizacija, identifikacija lica i automatizirani sustavi inspekcije.

Detekcija objekata uključuje analizu ili prikupljanje podataka za određivanje veličine, oblika i drugih svojstava određenih objekata na slici. Ova vrsta analize slike može uključivati ​​prepoznavanje objekata na temelju njihove boje, teksture ili čak oblika koje stvaraju kada se postave zajedno. Korištenje matematičkih modela i statističkih metoda današnjim računalima znatno olakšava zadatak.

Primarni cilj ovdje je točno identificirati svaki objekt koji se pojavljuje u skupu slikovnih podataka korištenjem dodijeljenih oznaka atributa. Algoritam je potrebno unaprijed uvježbati s mnogo podataka, uključujući 'dobre' primjere za točna predviđanja o značajkama svakog ciljanog objekta prije nego što obuka počne. Nakon što je obuka završena i predviđanje uspješno, slijedit će faze kao što je zaključivanje gdje očekivani ishod danog unosa funkcionira s rezultatima dobivenim iz ranijih studija.

Tehnologija poput algoritama dubokog učenja (DL) pomaže u dopuštanju višestrukih slojeva koji zajedno rade na postizanju preciznijih rezultata unutar kraćeg vremenskog okvira nego što su to tradicionalne metode mogle pružiti prije nego što su postale dostupne unutar ove vrste hardverskih postavki za obradu koje se danas koriste. U konačnici to čini načine potpomognute umjetnom inteligencijom kao što je Deep Learning privlačnijim od konvencionalnih pristupa jer uvelike smanjuju pogreške dok pružaju učinkovitu metriku točnosti otkrivanja objekata koja može lako proizvesti rezultate iu scenarijima u stvarnom vremenu.

Alati za analizu slike

Analiza slike je proces koji uključuje izdvajanje smislenih informacija iz slika svojim računalnim metodologijama. Ovaj se proces koristi u raznim poljima, kao što su medicinsko snimanje, umjetna inteligencija i daljinska detekcija. Srećom, za analizu slike dostupni su razni alati koji proces čine lakšim i učinkovitijim. Pogledajmo neke od dostupnih alata za analizu slike.

OpenCV

OpenCV je biblioteka programskih funkcija uglavnom usmjerenih na računalni vid u stvarnom vremenu. Podržava razne Windows, Linux, platforme i druge softverske platforme i stoga se često koristi za zadatke analize i obrade slika. Područja primjene OpenCV-a uključuju: računalni vid, prepoznavanje lica, identifikaciju objekata, praćenje pokreta, segmentaciju i prepoznavanje.

OpenCV nudi širok raspon moćnih alata koji se mogu koristiti za izvođenje složenih zadataka kao što su otkrivanje objekata, prepoznavanje lica, automatsko izdvajanje značajki i više. Ima aktivnu zajednicu koja nudi jednostavna rješenja za uobičajene probleme. Biblioteka je dizajnirana za integraciju s mnogim programskim jezicima kao što su C++, Java ili Python. Knjižnica programerima omogućuje rad sa slikama na željenim jezicima čime se značajno smanjuje vrijeme razvoja. OpenCV podržava sve vrste podataka (kao što su slike u 2D i 3D formaciji) što ga čini najsvestranijim alatom među svim bibliotekama za obradu slika koje su danas dostupne.

Alati uključeni u OpenCV su:
- Filtriranje slike
- Segmentacija objekta
- Značajke ekstrakcije
- Podudaranje značajki i klasifikacija
- Praćenje objekata i analiza kretanja
-3D rekonstrukcija za proučavanje objekata

Njegovi se alati naširoko koriste za automatizirani vizualni pregled u industrijskim postavkama zbog svojih prednosti kao što su niska potrošnja memorije, brzo izvođenje na većini platformi (osobito ugrađenih), prenosivost među sustavima koji koriste standardne biblioteke poput OpenMPI/MPI4Py. Njegova licenca otvorenog koda čini ga još privlačnijim za korisnike koji ga žele koristiti bez plaćanja tantijema ili licenci od tvrtki ili organizacija poput mathworks itd.

TensorFlow

TensorFlow je softverska biblioteka otvorenog koda koja se koristi za razvoj i obuku modela dubokog učenja. Sustavi dubokog učenja, kao što su modeli analize slike, izgrađeni su od više slojeva neurona koji obrađuju ulazne podatke, poput slike. TensorFlow programerima omogućuje lakši razvoj i implementaciju najsuvremenijih modela dubokog učenja koji se mogu koristiti u vidu, obradi prirodnog jezika i drugim područjima.

Glavna prednost korištenja TensorFlowa je ta što pruža jednostavan način za brzo i učinkovito stvaranje i implementaciju snažnih modela strojnog učenja. TensorFlow također podržava širok raspon aplikacija na MacOS, Windows, Linux i mobilnim platformama. A budući da je otvorenog koda i ima bogatu podršku zajednice, možete koristiti postojeće alate u svom razvojnom procesu bez potrebe za izmišljanjem kotača ili trošenja dodatnog vremena na otklanjanje pogrešaka u kodu od nule.

Uz obuku novih modela od nule, TensorFlow vam također omogućuje da ponovno koristite unaprijed obučene modele za prijenos učenja ili fino podešavanje na određenim skupovima problema. To omogućuje brzu izradu prilagođenih rješenja prilagođenih određenim problemima uz iskorištavanje postojećeg znanja ugrađenog u postojeće mreže. Uz ovu fleksibilnost u ruci, razvojni programeri mogu početi eksperimentirati s različitim arhitekturama brže nego ikad prije — njihovo pokretanje i rad s visokom preciznošću rezultira u kratkom vremenu

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision moćan je alat za obradu slika dizajniran da pomogne tvrtkama u analizi slika i dobivanju vrijednih uvida. Temelji se na istoj tehnologiji koju koriste Google fotografije, što ga čini pouzdanim i lakim za korištenje. Ovaj alat temeljen na oblaku omogućuje tvrtkama brzu obradu velikih količina slika, otkrivanje lica, prepoznavanje objekata i izdvajanje teksta, a sve to bez ručnog rada.

Još jedna sjajna značajka Google Cloud Visiona je njegova sposobnost identificiranja objekata iz širokog raspona kategorija poput životinja ili proizvoda. Sa značajkom "otkrivanja logotipa", korisnici se mogu povezati s brendovima poput Facebooka ili Instagrama za detaljne informacije o praćenju i analizi. Značajka "prepoznavanje znamenitosti" pomaže korisnicima da uoče znamenitosti oko sebe i u trenu bolje razumiju svoju lokalnu kulturu.

Osim mogućnosti prepoznavanja objekata, Google Cloud Vision korisnicima također pruža analizu sentimenta kao i automatizirani alat za titlove za slike — savršeno za trenutnu analizu! Dodatno, ovaj alat nudi mogućnosti prepoznavanja lica koje su odlične za marketinške svrhe jer otkrivaju atribute kao što su dob i spol s velikom točnošću. Konačno, mogućnosti izdvajanja ključnih riječi omogućuju korisnicima brzo skeniranje ulaznih slika dok pronalaze relevantne ključne riječi koje se mogu koristiti u kasnijim procesima ili aplikacijama.

Zaključno, Google Cloud Vision izvrsna je opcija kada tražite alat za obradu slika koji pomaže tvrtkama da analiziraju svoje slike učinkovitije nego ikad prije!

Zaključak

Analiza slike moćan je alat za prikupljanje uvida iz digitalnih slika. Može se koristiti u mnogim različitim područjima kao što su medicina, automobilska industrija i fotografija. Prednosti korištenja analize slike su brojne i mogu uštedjeti vrijeme, novac i trud. U ovom smo članku pogledali osnove analize slike, što je to i kako vam može koristiti. Također smo razgovarali o različitim vrstama analize i najboljim praksama za uspješnu analizu slike. Zaključno, očito je da je analiza slike moćan alat za prikupljanje uvida i donošenje informiranih odluka na temelju podataka.

rezime

Izbor pržene kave ovisi o okusu i jačini koju preferirate kao io vašim regionalnim preferencijama. Različiti pržionici nude širok raspon naziva i kategorija boja, ali općenito će svijetlo pečenje imati blaži okus i malo veći sadržaj kofeina, dok je tamno pečenje gorče s manje kiselosti. Popularne vrste svakog uključuju Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Bilo da ste ljubitelj svijetlih ili tamnih zrna kave—ili negdje između—pitajte prije kupnje kako biste dobili upravo ono što tražite!

Daljnje čitanje

Korištenje analize slike za dobivanje uvida i izvođenje zaključaka iz slika postaje sve popularnije u nizu industrija, od zdravstva do sigurnosti. Ako želite saznati više o ovoj tehnologiji, razmotrite sljedeće resurse:

Članci i vodiči
-“Analiza slike: što je to i kako se koristi” tvrtke Oracle
-“Uvod u analizu slike za ljude koji ne znaju ništa o analizi slike” Kenta Woodarda
-“8 koraka prema razumijevanju analize i obrade slike u strojnom učenju” Victora Charpenaya
Knjige i publikacije
-Image Processing: Principles and Applications by Milan Sonka et al.
-Računalni i strojni vid – teorija, algoritmi, praktičnost (4. izdanje) ER Davies
-Digitalna obrada slike s OpenCV-om – Bibliografija (verzija 4.1) Sastavio David Dardas Webinari i podcasti
- Webinar računalnog vida kroz strojno učenje čiji je domaćin Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast kojeg hostira Google Cloud Platform Tu su i mnoge druge knjige, članci, webinari, podcasti, radionice i drugi dostupni resursi koji vam mogu pomoći da bolje razumijete metodologiju analize slike kao i kako je koristiti za određene aplikacije.

Bok, ja sam Kim, mama sam i zaljubljenica u stop-motion s iskustvom u stvaranju medija i web razvoju. Imam ogromnu strast prema crtanju i animaciji, a sada naglavačke ronim u stop-motion svijet. Sa svojim blogom dijelim svoja saznanja s vama.