Képelemzés: mi ez és hogyan kell használni

írta kim Frissítve: Június 29, 2022

A képelemzés egy hatékony eszköz az információk kinyerésére a képekből.

Ez többféle célra használható, a környezet változásainak követésétől az arcfelismerésen át az orvosi képek elemzéséig.

Ebben a cikkben röviden bemutatjuk a képelemzést és annak felhasználási módjait. Kitérünk a képelemzés definíciójára, a rendelkezésre álló különféle technikákra és eszközökre, valamint a képelemzés lehetséges alkalmazásaira.

A képelemzés definíciója

A képelemzés egy olyan eszköz, amellyel betekintést nyerhetünk digitális képeket. Gyakran használják különféle területeken, mint például az orvostudomány, a tudományos kutatás, a felügyelet, a képfeldolgozás és még sok más.

Lényegében ez egy olyan folyamat, amelyben egy képről adatokat gyűjtenek, és az adatokat elemzik, hogy információt szerezzenek a kép tartalmáról. A képelemzés segít információt nyújtani a kép minőségéről vagy jellemzőiről, például a méretéről, alakjáról, intenzitásáról/fényességéről, szín összetételét vagy alaprajzát.

Számos technikát használnak a képelemzésben, például a térbeli transzformációs technikákat, mint például a részkép-kivonás és a blokkfeldolgozás; jellemző kivonási technikák, amelyek éldetektorok vagy határkövető algoritmusok segítségével találják meg az érdeklődésre számot tartó pontokat vagy régiókat; osztályozási technikák, amelyek az objektumokat kategóriákba sorolják; szegmentációs technikák, amelyek az objektumokat a háttérből elemzik; valamint az objektumokat statisztikai módszerekkel felismerő mintafelismerő algoritmusok.

Ha képelemző eszközöket használ olyan alkalmazásokhoz, mint a tárgyfelismerés és az arcfelismerés, javíthatja a felhasználói élményt a digitális média használatakor. Lehetőség van arra is, hogy az elemzést tudományos kutatásokhoz használjuk, hogy felmérjük a meghatározott határok közötti összefüggéseket egyetlen képcsoporton belül. Végül, ezt a technológiát az egészségügyi szakemberek is jelentős mértékben alkalmazzák különböző szakterületeken, beleértve a radiológiát és a patológiát, hogy a betegekről készült szkennelt képek alapján diagnosztizálják a különböző állapotokat.

A képelemzés típusai

A képelemzés értelmes információ kinyerése a digitális képekből. Ez egy nagyon tág fogalom, amely sokféle képpel kapcsolatos feladatot takar, beleértve a tárgyfelismerést és -azonosítást, az alakmérést, a mintafelismerést, a jelenetelemzést és az osztályozást.

Sokféle képelemzési technika létezik; a leggyakoribbak közül néhány:
-pixel-alapú/Térbeli elemzés – Ez a fajta elemzés magában foglalja az egyes pixelek vagy pixelcsoportok manuális számlálását a területek (méret, alak) és sűrűség (eloszlás) mérésére.
- Statisztikai elemzés – Ez a megközelítés statisztikai módszereket használ a képen belüli régiókhoz kapcsolódó jellemzők, például kontraszt vagy fényerő értékelésére.
-Gépi tanulás/mesterséges intelligencia – A mesterséges intelligencia (AI) algoritmusai olyan hatékony automatizált képfeldolgozási feladatokat tesznek lehetővé, mint például az objektumok észlelése vagy a szemantikai szegmentálás konvolúciós neurális hálózatok (CNN) segítségével.
-Texture Analysis – Ez a technika azt méri, hogy a képen belüli elemek hogyan oszlanak el egymáshoz képest a textúra – a szürke szintek vagy a színek nagy területen való eltérése – tekintetében.
-Hisztogram elemzés – A hisztogram elemzés általában magában foglalja a képen belüli statisztikai eloszlások mérését, például kontrasztot, fényerőt, színárnyalatot és telítettséget.
-Szűrési technikák – A szűrési technikák matematikai műveleteket foglalnak magukban egy teljes feldolgozott intenzitású tömbön, amelyek módosítják a tömb bizonyos részeit, miközben megőriznek másokat. A szűrőket gyakran használják a kép éleinek javítására vagy zaj eltávolítására azáltal, hogy elsimítják ezeket a nem kívánt területeket.
-Fourier-transzformációs technikák – Ez a módszer Fourier-transzformációkat használ, amelyek a képeket több komponensre bontják a bemeneti keretben jelenlévő frekvenciatartományok és/vagy orientációk alapján. Ez lehetővé teszi az olyan részek és objektumok elkülönítését, amelyek sajátos jellemzőkkel bírhatnak a keretben lévő más összetevők általános megjelenéséhez képest – például textúra vagy alakbeli különbségek –, ami megkönnyíti az objektumok észlelését a szegmentálási folyamatok során.

A képelemzés előnyei

A képelemzés felbecsülhetetlen értékű eszköz a digitális képekből való betekintéshez. A minták felismerésére, az objektumok azonosítására és a médiából értelmes információk kinyerésére szolgál. Az orvosi kutatástól az arcfelismerésig a képelemzés számos iparág számára hasznos lehet. Itt megvizsgáljuk a képelemzés előnyeit és azt, hogy hogyan használható fel a különböző területek fejlesztésére.

Javított vásárlói élmény

A képelemzés segíthet a vásárlói élmény javításában, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy gyorsan és pontosan megértsék az ügyfelek preferenciáit. A képelemzési technikák megvalósításával a vállalkozások felhasználhatják a képekből származó adatokat, például a demográfiai adatokat, a helyszíneket és az érzelmi válaszokat, hogy jobban célozzák hirdetéseiket vagy személyre szabják a tartalmakat az ügyfelek számára. Ezen adatok felhasználása az ügyfelekkel való jobb elköteleződéshez, valamint a vállalat eladásainak növekedéséhez vezethet.

A képelemzés abban is segít a vállalkozásoknak, hogy jobban megértsék képeik kontextusát. Például a színfelismerő technológia lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy azonosítsák a színeket a képen, és meghatározzák, hogyan kapcsolódnak ezek a termékekhez vagy szolgáltatásokhoz. Ez az információ segíthet a vállalkozásoknak abban, hogy megértsék az ügyfelek viselkedését egy adott szolgáltatással vagy termékkel kapcsolatban. Ezenkívül a vállalkozások objektumfelismerő technológiát használhatnak az objektumok azonosítására a képen, és jobban megérthetik az ügyfelek preferenciáit az általuk preferált objektumok alapján.

Végül, a képelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy gyorsabban gyűjtsenek adatokat, miközben a folyamat pontossága továbbra is megmarad. A vállalatoknak többé nem kell manuálisan átnézniük több száz képet, amikor megpróbálják meghatározni az ügyfelek preferenciáit; inkább automatizálni tudják ezt a folyamatot képelemzési technikákkal, amelyek jelentősen javítják a hatékonyságot, miközben pontos eredményeket kapnak a képek elemzéséből. Ez azt jelenti, hogy az ügyfelek minden eddiginél gyorsabban jutnak hozzá a személyre szabott hirdetésekhez, így a vállalatok jobb általános felhasználói élményt nyújthatnak ügyfeleik számára.

Megnövelt pontosság és hatékonyság

A képelemzés számos előnnyel jár a vállalkozások számára, beleértve a nagyobb pontosságot és hatékonyságot. A képek elemzésével a kézi vagy szöveges módszerek helyett a képelemzés jelentősen csökkentheti az adatbeviteli hibákat és felgyorsíthatja az adott feladat feldolgozási idejét.

A képelemzés azt is kiküszöböli, hogy nagy mennyiségű információt kézzel kell átszűrni. Ehelyett egy algoritmus gyorsan megtalálja a releváns adatokat és azonosítja az emberek által könnyen értelmezhető mintákat. Ez felgyorsítja a döntéshozatali folyamatot, és minimalizálja az emberi tévedésből vagy felügyeletből eredő, költséges hibákat.

Ezenkívül a képelemzés megkönnyíti a minták gyors azonosítását hihetetlenül nagy adathalmazokban, amelyek kézi átszitálása több ezer munkaórát vesz igénybe. Ez drasztikusan csökkenti a munkaerőköltségeket, miközben növeli a pontosságot és a hatékonyságot. Az imázselemzés azt is lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy számszerűsítsék azokat a trendeket, amelyeket egyébként hagyományos módszerekkel elmulasztottak volna, így minden eddiginél gyorsabban hozhatnak jobb döntéseket.
A képelemzési technológia használatával a vállalkozások minimalizálhatják az adatbeviteli hibákat és csökkenthetik a munkaerőköltségeket, miközben növelik működésük pontosságát és hatékonyságát. Ez jobb döntéshozatali képességhez és pontosabb eredményekhez vezet, amelyek sokkal nagyobb adatkészletekből származnak, mint amit a hagyományos módszerekkel egyedül el lehetne érni.

Javított döntéshozatal

Az imázselemzésnek a vállalkozásokban a döntéshozatalt segítő alkalmazása növelheti a hatékonyságot, és segítheti a szervezeteket az erőforrások jobb kezelésében. A különböző technikák és technológiák révén a szervezet képes gyorsan feldolgozni és elemezni a különböző forrásokból származó képeket. Ez segít nekik szinte azonnal megalapozott döntéseket hozni.

A képelemzés segíthet a szervezeteknek az adatok rendezésében, azonosításában és értékelésében a feladatok vagy stratégiai célok prioritása érdekében. Lehetővé teszi a képek bonyolult mintáinak gyors elemzését is, ami értékes időt takarít meg a magasabb szintű döntéshozatali feladatok során. Ezenkívül a képelemzés segíthet a vállalatoknak olyan trendek vagy visszatérő problémák felfedezésében, amelyek egyébként észrevétlenek maradtak volna.

A szervezetek egyre inkább kihasználják a képelemző technológiák, például a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási (ML) alkalmazások erejét, hogy olyan prediktív modelleket hozzanak létre, amelyek betekintést nyújtanak abba, hogy mi fog történni az ügyfelek viselkedésével és a piaci feltételekkel kapcsolatban a jövőben. Ezen a ponton a piacelemző csapatok folyamatosan átkutatják a képeket, amelyeket olyan forrásokból gyűjtöttek, mint a versenytársak webhelyei és digitális csatornái. A megfelelő eszközökkel ezek a csapatok gyorsan meg tudják határozni, hogy az ügyfelek hogyan lépnek kapcsolatba a szervezet termékeivel vagy szolgáltatásaival annak érdekében, hogy olyan gyakorlati ismereteket alkossanak, amelyek versenyelőnyt biztosítanak az iparág többi szereplőjével szemben.

Az imázselemzés manapság szerves szerepet játszik az üzleti tevékenységben, mivel a szervezetek számára hozzáférést biztosít az értékes adatvezérelt betekintésekhez, amelyek minden eddiginél gyorsabban ösztönzik a növekedést és a fejlődést.

A képelemzés használata

A képelemzés hatékony módja nagy mennyiségű képadat feldolgozásának és hasznos információk kinyerésének. A képelemzés magában foglalja a számítógépes algoritmusok használatát a kép jelentésének meghatározására. Számos feladathoz használható, például tárgyfelismeréshez, arcfelismeréshez és képszegmentáláshoz. Ebben a részben megvitatjuk, hogyan használható a képelemzés, és egyes alkalmazásairól.

Képszegmentálás

A képszegmentálás a képfeldolgozás egyik ága, amelyben egy kép több szegmensre vagy régióra van felosztva, amelyek együtt alkotják a teljes képet. Minden szegmens egy érdeklődési területet képvisel a képen belül, és önmagában is diszkrét objektumnak tekinthető. A szegmentálás célja egy kép megjelenítésének leegyszerűsítése és/vagy megváltoztatása valami értelmesebb és könnyebben elemezhetővé. A szegmentációs technikákat az orvosi képalkotásban különféle feladatokhoz használják, kezdve az anatómiai struktúrák azonosításától a betegség progressziójának nyomon követéséig. Ezenkívül a szegmentáló algoritmusok kulcsfontosságú összetevői az automatizált megfigyelőrendszereknek, és használhatók robotos navigációs feladatokhoz és objektumészleléshez.

A szegmentáló algoritmusok általában pixel-alapú vagy osztályozás-alapú módszerekre támaszkodnak. A pixel alapú módszerek olyan jelzéseket használnak, mint a szín vagy a textúra, hogy a képet külön szegmensekre osztják fel. Alternatív megoldásként az osztályozáson alapuló módszerek olyan leíró jellemzők alapján kombinálják a kategóriákat, mint például az alak vagy a textúra, hogy a pixeleket automatikusan megfelelő szegmensekbe/objektumokba csoportosítsák.

A pixel alapú szegmentálás általában arra irányul, hogy az objektumokat intenzitásuk vagy kontrasztértékeik alapján különítse el, globális statisztikák (pl. átlagérték) kiszámításával egy teljes régióra vonatkozóan. Az osztályozáson alapuló megközelítések gyakran kézi bevitelt és címkézést igényelnek, mielőtt az algoritmus működésbe léphet; ezek a módszerek azonban nagyon hatékonyak nagy adathalmazok vagy ismeretlen adattípusok kezelésére, amelyeket nem lehet sikeresen szétválasztani pusztán pixelértékekkel.

Képosztályozás

A képosztályozás az a folyamat, amikor számítógépes algoritmusokat használnak az osztályok előrejelzésére és címkézésére egy adott képen. Ebben a folyamatban elterjedt a címkézett képzési képek „gyűjteménye”, amelyek bemenetként szolgálnak egy tanulási algoritmusba. Ezen edzésképek alapján olyan jellemzőket vonnak ki a képből, mint a méret, forma és szín, és felhasználják a kép osztályozására. Ez a technika pontosabb eredményeket tesz lehetővé a kézi címkézéshez képest, ahol az emberek hibás besorolás vagy címkézési hibák miatt hibázhatnak.

Ismeretlen kép esetén alkalmazhatunk egy létező osztályozót, amely azután ehhez a konkrét bemenethez rendel egy kimeneti kategóriát a különálló osztályok előre meghatározott számának megfelelően. Ennek néhány felhasználási példája az autonóm autóvezetési rendszerektől, amelyek tárgyfelismerési képességet biztosítanak, a biometrikus alkalmazások arcfelismeréséig terjed. Ezen túlmenően, ha a képbesoroláson keresztül pontos, címkézett adatokkal rendelkezünk, lényegesen nagyobb betekintést nyerhetünk környezetünkbe azáltal, hogy hatalmas kormányzati adatkészleteket használunk további elemzésekhez – különösen az objektumok típusai és az olyan üzleti alkalmazások közötti összefüggések tekintetében, mint a kiskereskedelmi elemzés vagy a szórakoztatóelemzés.

A neurális hálózatok GPU optimalizálási technikákkal történő megvalósításától a párhuzamos feldolgozás elérése érdekében a gépi tanulás különböző formáiig – számtalan mód van AI modellek betanítására vagy mély tanulási technikák alkalmazására a képosztályozás területén; bár a felügyelet nélküli tanulásnak még mindig vannak akadályai, amelyek megakadályozzák a kutatókat abban, hogy maximálisan kihasználják azokat, ezeket a módszereket még mindig aktívan kutatják és kutatják. Így ezek megvalósításának megértéséhez átfogó ismeretekre van szükség a számítógépes látási algoritmusok terén, valamint erős technikai tudásra van szükség, amely magában foglalja a háttér mérnöki gyakorlatokat, például a Pythonhoz hasonló szkriptnyelveket a megvalósítási célokra, valamint bensőséges háttérrel az olyan feltörekvő technológiákkal kapcsolatban, mint a blokklánc vagy a szerver nélküli infrastruktúra. megvalósítások

Tárgyfelismerés

Az objektumészlelés egy számítógép-alapú technológia és technika, amely biztosítja a képadatkészlet elemzésének pontosságát. Ez a technológia különféle kifinomult algoritmusokat használ az objektumok és jellemzőik azonosítására a könnyen azonosítható képeken. Számos területen fontos szerepet játszik, például a törvényszéki orvostudományban, az ipari automatizálásban, az arc azonosításában és az automatizált ellenőrző rendszerekben.

Az objektumészlelés magában foglalja az adatok elemzését vagy gyűjtését a képen lévő konkrét objektumok méretének, alakjának és egyéb tulajdonságainak meghatározásához. Ez a fajta képelemzés magában foglalhatja az objektumok azonosítását színük, textúrájuk vagy akár az egymáshoz elhelyezett formák alapján. A matematikai modellek és statisztikai módszerek alkalmazása manapság jelentősen megkönnyíti a számítógépek dolgát.

Az elsődleges cél itt az, hogy pontosan azonosítsa a képadatkészletben megjelenő objektumokat a hozzárendelt attribútumcímkék felhasználásával. Az algoritmust előzetesen betanítani kell rengeteg adattal, beleértve a „jó” példákat az egyes célobjektumok jellemzőinek pontos előrejelzéséhez a betanítás megkezdése előtt. A képzés befejezése és az előrejelzés sikeressége után olyan fázisok következnek, mint például a következtetés, ahol az adott inputtól elvárt eredmény működik a korábbi vizsgálatok eredményeivel.

Az olyan technológia, mint a mélytanulási (DL) algoritmusok, lehetővé teszik több réteg használatát, amelyek együttesen pontosabb eredmények elérésére törekszenek rövidebb időn belül, mint amit a hagyományos módszerek biztosíthattak volna, mielőtt elérhetővé váltak volna a ma használt ilyen típusú feldolgozó hardverbeállításokban. Végső soron ez vonzóbbá teszi az olyan mesterséges intelligencia által támogatott módszereket, mint a Deep Learning, mint a hagyományos megközelítések, mivel nagymértékben csökkentik a hibákat, miközben hatékony objektumészlelési pontossági mérőszámokat biztosítanak, amelyek valós idejű forgatókönyvek esetén is könnyen előállíthatnak kimenetet.

Képelemző eszközök

A képelemzés egy olyan folyamat, amelynek során a számítási módszerekkel értelmes információt nyernek ki a képekből. Ezt az eljárást számos területen alkalmazzák, mint például az orvosi képalkotás, a mesterséges intelligencia és a távérzékelés. Szerencsére számos eszköz áll rendelkezésre a képelemzéshez, ami megkönnyíti és hatékonyabbá teszi a folyamatot. Nézzünk meg néhány képelemzési eszközt.

OpenCV

Az OpenCV programozási funkciók könyvtára, amely elsősorban a valós idejű számítógépes látást célozza. Különféle Windows, Linux, platform és egyéb szoftverplatformokat támogat, ezért gyakran használják képelemzési és képfeldolgozási feladatokra. Az OpenCV alkalmazási területei a következők: számítógépes látás, arcfelismerés, tárgy azonosítás, mozgáskövetés, szegmentálás és felismerés.

Az OpenCV hatékony eszközök széles skáláját kínálja, amelyek felhasználhatók olyan összetett feladatok elvégzésére, mint például az objektumfelismerés, az arcfelismerés, az automatikus funkciókivonás és még sok más. Aktív közösséggel rendelkezik, amely felhasználóbarát megoldásokat kínál a gyakori problémákra. A könyvtárat úgy tervezték, hogy integrálódjon számos programozási nyelvvel, mint például a C++, Java vagy Python. A könyvtár lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a kívánt nyelven dolgozzanak a képekkel, így jelentősen lecsökkentik a fejlesztési időt. Az OpenCV bármilyen típusú adatot támogat (például 2D-s és 3D-s képalkotásban), ami a legsokoldalúbb eszközzé teszi a ma elérhető képfeldolgozó könyvtárak közül.

Az OpenCV-ben található eszközök a következők:
- Képszűrés
- Objektum szegmentálás
- Jellemzők kivonás
-Funkcióegyeztetés és besorolás
-Tárgykövetés és mozgáselemzés
-3D rekonstrukció tárgyak tanulmányozására

Eszközeit széles körben használják automatizált vizuális ellenőrzésre ipari környezetben, olyan előnyös tulajdonságai miatt, mint az alacsony memóriafogyasztás, a gyors végrehajtás a legtöbb platformon (különösen a beágyazottakon), valamint a szabványos könyvtárakat, például OpenMPI/MPI4Py-t használó rendszerek közötti hordozhatóság. Nyílt forráskódú licence még vonzóbbá teszi a felhasználók számára, akik jogdíjfizetés vagy cégektől vagy szervezetektől származó licencek nélkül szeretnék használni, mint például a mathworks stb.

TensorFlow

A TensorFlow egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár, amelyet mély tanulási modellek fejlesztésére és betanítására használnak. A mély tanulási rendszerek, mint például a képelemző modellek, több réteg neuronból épülnek fel, amelyek feldolgozzák a bemeneti adatokat, például egy képet. A TensorFlow lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyebben fejlesszék és telepítsék a legmodernebb mély tanulási modelleket, amelyek felhasználhatók a látás, a természetes nyelvi feldolgozás és más területeken.

A TensorFlow használatának fő előnye, hogy egyszerű módot biztosít hatékony gépi tanulási modellek gyors és hatékony létrehozására és üzembe helyezésére. A TensorFlow emellett számos alkalmazást támogat MacOS, Windows, Linux és mobil platformokon. És mivel nyílt forráskódú, és gazdag közösségi támogatással rendelkezik, a meglévő eszközöket használhatja a fejlesztési folyamat során anélkül, hogy újra fel kellene találnia a kerekeket, vagy több időt kellene töltenie a kód nulláról történő hibakeresésére.

Amellett, hogy új modelleket taníthat a semmiből, a TensorFlow lehetővé teszi az előre betanított modellek újrafelhasználását a tanulás átviteléhez vagy az adott problémacsoportok finomhangolásához. Ez lehetővé teszi az egyedi problémákra szabott egyedi megoldások gyors felépítését, miközben kihasználja a meglévő hálózatokba épített meglévő tudást. Ezzel a rugalmassággal a fejlesztők minden eddiginél gyorsabban elkezdhetnek kísérletezni a különböző architektúrákkal – a nagy pontosságú üzembe helyezésük pillanatok alatt

Google Cloud Vision

A Google Cloud Vision egy hatékony képfeldolgozó eszköz, amelyet arra terveztek, hogy segítse a vállalkozásokat a képek elemzésében és értékes információk megszerzésében. Ugyanazon a technológián alapul, amelyet a Google Fotók is használ, így megbízható és könnyen használható. Ez a felhőalapú eszköz lehetővé teszi a vállalkozások számára nagy mennyiségű kép gyors feldolgozását, arcok észlelését, objektumok azonosítását és szövegek kinyerését, miközben elkerüli a kézi munkát.

A Google Cloud Vision másik nagyszerű tulajdonsága, hogy képes azonosítani az objektumokat számos kategóriából, például állatokból vagy termékekből. A „logófelismerés” funkcióval a felhasználók kapcsolatba léphetnek olyan márkákkal, mint a Facebook vagy az Instagram, hogy részletes nyomon követési és elemzési információkat kapjanak. A „tereptárgy-észlelés” funkció segít a felhasználóknak észrevenni a körülöttük lévő tereptárgyakat, és egy pillanat alatt jobban megérteni helyi kultúrájukat.

Az objektumfelismerési képességek mellett a Google Cloud Vision érzéselemzést, valamint automatikus feliratozó eszközt is biztosít a felhasználók számára – tökéletes az azonnali elemzéshez! Ezenkívül ez az eszköz olyan arcfelismerő funkciókat kínál, amelyek kiválóak marketing célokra, mivel nagy pontossággal észlelik az olyan tulajdonságokat, mint az életkor és a nem. Végül a kulcsszókivonási képességek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy gyorsan átvizsgálják a bemeneti képeket, miközben releváns kulcsszavakat találnak, amelyeket későbbi folyamatokban vagy alkalmazásokban használhatnak fel.

Összefoglalva, a Google Cloud Vision nagyszerű lehetőség, ha olyan képfeldolgozó eszközt keres, amellyel a vállalkozások minden eddiginél hatékonyabban elemezhetik képeiket!

Következtetés

A képelemzés hatékony eszköz a digitális képekből való betekintéshez. Számos területen használható, például az orvostudományban, az autóiparban és a fotózásban. A képelemzés használatának számos előnye van, és időt, pénzt és erőfeszítést takaríthat meg. Ebben a cikkben megvizsgáltuk a képelemzés alapjait, mi az, és milyen előnyökkel járhat. Megvitattuk a különféle elemzési típusokat és a sikeres képelemzés legjobb gyakorlatait is. Összefoglalva, nyilvánvaló, hogy a képelemzés hatékony eszköz a betekintések gyűjtésére és a tájékozott, adatvezérelt döntések meghozatalára.

Összegzésként

A kávé pörköléseinek kiválasztása az Ön által preferált íztől és erősségtől, valamint az Ön regionális preferenciáitól függ. A különböző pörkölőhelyek széles név- és színkategóriát kínálnak, de általában a világos sültek enyhébb ízűek és valamivel magasabb koffeintartalommal rendelkeznek, míg a sötét sültek keserűbbek és kevesebb savtartalommal. Mindegyik népszerű típusa: Light City, Half City, Fahéj, City, Amerikai, Reggeli, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Bécsi olasz francia. Akár a világos, akár a sötét kávébab híve – vagy valahol a kettő között –, vásárlás előtt feltétlenül kérdezzen rá, hogy pontosan azt kapja, amit keres!

További olvasnivalók

A képelemzés alkalmazása a betekintés megszerzésére és a képekből következtetések levonására egyre népszerűbb az iparágak széles körében, az egészségügytől a biztonságig. Ha többet szeretne megtudni erről a technológiáról, vegye figyelembe a következő forrásokat:

Cikkek és oktatóanyagok
- „Képelemzés: mi ez és hogyan kell használni” az Oracle-től
Kent Woodard: „Bevezetés a képelemzésbe azoknak, akik semmit sem tudnak a képelemzésről”
- „8 lépés a képelemzés és -feldolgozás megértéséhez a gépi tanulásban” – Victor Charpenay
Könyvek és kiadványok
-Képfeldolgozás: elvek és alkalmazások Milan Sonka et al.
-Számítógépes és gépi látás – elmélet, algoritmusok, gyakorlatok (4. kiadás), ER Davies
-Digitális képfeldolgozás OpenCV-vel – Bibliográfia (4.1-es verzió) Összeállította: David Dardas Webináriumok és podcastok
- Számítógépes látás a gépi tanuláson keresztül, a Treehouse AI által szervezett webinárium
- A Google Cloud Platform által üzemeltetett, gépi tanulás alapjairól szóló podcast Számos egyéb könyv, cikk, webinárium, podcast, műhelymunka és egyéb forrás is elérhető, amelyek segíthetnek jobban megérteni a képelemzési módszertant, valamint azt, hogyan kell használni bizonyos alkalmazásokhoz.

Szia, Kim vagyok, anya és a stop-motion rajongó, médiakészítő és webfejlesztési múlttal. Óriási szenvedélyem van a rajzolás és az animáció iránt, és most fejjel merülök a stop-motion világába. A blogommal megosztom veletek a tanulságaimat.