Պատկերի վերլուծություն. ինչ է դա և ինչպես օգտագործել այն
Պատկերների վերլուծությունը հզոր գործիք է պատկերներից տեղեկատվություն հանելու համար:
Սա կարող է օգտագործվել տարբեր նպատակներով՝ սկսած շրջակա միջավայրի փոփոխություններին հետևելուց մինչև դեմքի ճանաչում և բժշկական պատկերների վերլուծություն:
Այս հոդվածում մենք ձեզ կտրամադրենք պատկերների վերլուծության հակիրճ ներածություն և ինչպես կարող եք օգտագործել այն: Մենք կանդրադառնանք պատկերների վերլուծության սահմանմանը, առկա տարբեր տեխնիկաներին և գործիքներին և պատկերների վերլուծության հնարավոր կիրառություններին:
Այս գրառման մեջ մենք կլուսաբանենք.
Պատկերի վերլուծության սահմանում
Պատկերի վերլուծությունը գործիք է, որն օգտագործվում է պատկերացում կազմելու համար թվային պատկերներ. Այն սովորաբար օգտագործվում է տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են բժշկությունը, գիտական հետազոտությունը, հսկողությունը, պատկերների մշակումը և շատ այլ ոլորտներ:
Ըստ էության, դա պատկերից տվյալներ հավաքելու և պատկերի բովանդակության մասին տեղեկություններ ստանալու համար տվյալների վերլուծության գործընթաց է: Պատկերի վերլուծությունը օգնում է տեղեկատվություն տրամադրել պատկերի որակի կամ առանձնահատկությունների մասին, ինչպիսիք են դրա չափը, ձևը, ինտենսիվությունը/լուսավորությունը, Գույն կազմը կամ դրա հատակագիծը.
Պատկերների վերլուծության մեջ օգտագործվում են մի քանի տեխնիկա, ինչպիսիք են տարածական փոխակերպման մեթոդները, ինչպիսիք են ենթապատկերի արդյունահանումը և բլոկի մշակումը; առանձնահատուկ արդյունահանման տեխնիկա, որը գտնում է հետաքրքրության կետերը կամ շրջանները՝ օգտագործելով եզրային դետեկտորները կամ սահմանների հետագծման ալգորիթմները. դասակարգման տեխնիկա, որը դասակարգում է օբյեկտները կատեգորիաների. հատվածավորման մեթոդներ, որոնք վերլուծում են օբյեկտները ֆոնից; և օրինաչափությունների ճանաչման ալգորիթմներ, որոնք ճանաչում են օբյեկտները՝ օգտագործելով վիճակագրական մեթոդներ:
Օգտագործելով պատկերների վերլուծության գործիքներ այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են օբյեկտների հայտնաբերումը և դեմքի ճանաչումը, այն կարող է բարելավել օգտատերերի փորձը թվային լրատվամիջոցների օգտագործման ժամանակ: Հնարավոր է նաև վերլուծություն օգտագործել գիտական հետազոտությունների համար՝ մեկ կամ պատկերների խմբի շրջանակներում սահմանված սահմանների միջև փոխկապակցվածությունը գնահատելու համար: Ի վերջո, այս տեխնոլոգիան զգալիորեն օգտագործվում է նաև բժշկական մասնագետների կողմից՝ տարբեր մասնագիտությունների գծով, ներառյալ ռադիոլոգիան և պաթոլոգիան՝ հիվանդներից վերցված սկանավորված պատկերների հիման վրա տարբեր պայմաններ ախտորոշելու համար:
Պատկերի վերլուծության տեսակները
Պատկերի վերլուծությունը թվային պատկերներից իմաստալից տեղեկատվության արդյունահանումն է: Դա շատ լայն տերմին է, որն ընդգրկում է պատկերների հետ կապված բազմաթիվ տարբեր տեսակի առաջադրանքներ, ներառյալ օբյեկտների ճանաչումը և նույնականացումը, ձևի չափումը, օրինաչափությունների ճանաչումը, տեսարանի վերլուծությունը և դասակարգումը:
Գոյություն ունեն պատկերների վերլուծության բազմաթիվ տեսակներ. ավելի տարածվածներից մի քանիսը ներառում են.
-Կարող է անկախ ղեկավարվել- հիմնված/տարածական վերլուծություն – Այս տեսակի վերլուծությունը ներառում է առանձին պիքսելների կամ պիքսելների կլաստերների ձեռքով հաշվում՝ տարածքները (չափը, ձևը) և խտությունը (բաշխումը) չափելու համար:
-Վիճակագրական վերլուծություն – Այս մոտեցումը օգտագործում է վիճակագրական մեթոդներ՝ գնահատելու այն հատկանիշները, որոնք կապված են պատկերի տարածքների հետ, ինչպիսիք են հակադրությունը կամ պայծառությունը:
- Մեքենայի ուսուցում/Արհեստական ինտելեկտ – Արհեստական ինտելեկտի (AI) ալգորիթմները հնարավորություն են տալիս հզոր ավտոմատացված պատկերների մշակման առաջադրանքներ, ինչպիսիք են օբյեկտների հայտնաբերումը կամ իմաստային հատվածավորումը՝ օգտագործելով կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր (CNN):
- Հյուսվածքի վերլուծություն – Այս տեխնիկան չափում է, թե ինչպես են պատկերի մեջ տարրերը բաշխվում միմյանց նկատմամբ հյուսվածքի առումով՝ գորշ մակարդակների կամ գույների տատանումները մեծ տարածքում:
- Հիստոգրամի վերլուծություն - Հիստոգրամի վերլուծությունը սովորաբար ներառում է պատկերի մեջ վիճակագրական բաշխումների չափում, ինչպիսիք են հակադրությունը, պայծառությունը, երանգը և հագեցվածությունը:
- Զտման տեխնիկա - Զտման տեխնիկան ներառում է մաթեմատիկական գործողություններ ամբողջ մշակված ինտենսիվության զանգվածի վրա, որը փոփոխում է զանգվածի որոշ մասեր՝ պահպանելով մյուսները: Զտիչները հաճախ օգտագործվում են եզրերն ուժեղացնելու կամ պատկերից աղմուկը հեռացնելու համար՝ հարթեցնելով այս անցանկալի հատվածները:
-Ֆուրիեի տրանսֆորմացիայի տեխնիկան – Այս մեթոդը օգտագործում է Ֆուրիեի փոխակերպումները, որոնք պատկերները տարրալուծում են մի քանի բաղադրիչների` հիմք ընդունելով մուտքագրման շրջանակում առկա հաճախականության միջակայքերը և/կամ կողմնորոշումները: Սա թույլ է տալիս մեկուսացնել այն մասերն ու առարկաները, որոնք կարող են ունենալ որոշակի բնութագրեր՝ համեմատած այլ բաղադրիչների ընդհանուր տեսքի շրջանակում, օրինակ՝ հյուսվածքի կամ ձևի տարբերությունները, ինչը հնարավորություն է տալիս ավելի հեշտ հայտնաբերել առարկաները սեգմենտավորման գործընթացների ժամանակ:
Պատկերի վերլուծության առավելությունները
Պատկերների վերլուծությունը անգնահատելի գործիք է թվային պատկերներից պատկերացումներ ստանալու համար: Այն օգտագործվում է օրինաչափությունները ճանաչելու, օբյեկտները նույնականացնելու և լրատվամիջոցներից իմաստալից տեղեկատվություն հանելու համար: Բժշկական հետազոտություններից մինչև դեմքի ճանաչում, պատկերի վերլուծությունը կարող է օգտակար լինել արդյունաբերության լայն շրջանակների համար: Այստեղ մենք կուսումնասիրենք պատկերների վերլուծության առավելությունները և ինչպես այն կարող է օգտագործվել տարբեր ոլորտները բարելավելու համար:
Բարելավված հաճախորդների փորձ
Պատկերի վերլուծությունը կարող է օգնել բարելավել հաճախորդների փորձը՝ թույլ տալով ընկերություններին արագ և ճշգրիտ հասկանալ հաճախորդների նախասիրությունները: Կիրառելով պատկերների վերլուծության տեխնիկան՝ ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել պատկերների տվյալները, ինչպիսիք են ժողովրդագրությունը, տեղանքը և զգացմունքային արձագանքները՝ իրենց գովազդն ավելի լավ թիրախավորելու կամ հաճախորդների համար բովանդակությունը անհատականացնելու համար: Այս տվյալների օգտագործումը կարող է հանգեցնել հաճախորդների հետ ներգրավվածության բարելավմանը, ինչպես նաև ընկերության վաճառքի աճին:
Պատկերների վերլուծությունը նաև օգնում է բիզնեսին ավելի լավ հասկանալ իրենց պատկերների համատեքստը: Օրինակ, գույների ճանաչման տեխնոլոգիան թույլ է տալիս ընկերություններին բացահայտել գույները պատկերում և որոշել, թե ինչպես են դրանք կապված ապրանքների կամ ծառայությունների հետ: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգնել բիզնեսին հասկանալու հաճախորդների վարքագիծը որոշակի ծառայության կամ ապրանքի վերաբերյալ: Բացի այդ, ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել օբյեկտների ճանաչման տեխնոլոգիա՝ պատկերում օբյեկտները նույնականացնելու և հաճախորդների նախասիրությունները ավելի լավ հասկանալու համար՝ հիմնվելով իրենց նախընտրած օբյեկտների վրա:
Վերջապես, պատկերի վերլուծությունը բիզնեսին հնարավորություն է տալիս ավելի արագ հավաքել տվյալներ՝ միաժամանակ պահպանելով գործընթացի ճշգրտությունը: Ընկերություններն այլևս կարիք չունեն ձեռքով վերանայել հարյուրավոր պատկերներ, երբ փորձում են որոշել հաճախորդների նախասիրությունները. ավելի շուտ նրանք կարողանում են ավտոմատացնել այս գործընթացը՝ օգտագործելով պատկերների վերլուծության մեթոդները, որոնք զգալիորեն բարելավում են արդյունավետությունը՝ միաժամանակ ստանալով ճշգրիտ արդյունքներ նկարների վերլուծությունից: Սա նշանակում է, որ հաճախորդները ստանում են անհատականացված գովազդի հասանելիություն ավելի արագ, քան երբևէ, ինչը թույլ է տալիս ընկերություններին ապահովել ավելի լավ ընդհանուր օգտագործողի փորձ իրենց հաճախորդների համար:
Բարձրացված ճշգրտություն և արդյունավետություն
Պատկերի վերլուծությունը բազմաթիվ առավելություններ է տալիս բիզնեսի համար, ներառյալ ճշգրտության և արդյունավետության բարձրացումը: Ձեռքով կամ տեքստի վրա հիմնված մեթոդներին հենվելու փոխարեն պատկերները վերլուծելով՝ պատկերների վերլուծությունը կարող է զգալիորեն նվազեցնել տվյալների մուտքագրման սխալները և արագացնել տվյալ առաջադրանքի մշակման ժամանակը:
Պատկերի վերլուծությունը նաև վերացնում է մեծ քանակությամբ տեղեկատվության ձեռքով մաղելու անհրաժեշտությունը: Փոխարենը, ալգորիթմը կարող է արագ գտնել համապատասխան տվյալներ և բացահայտել մարդկանց կողմից հեշտությամբ մեկնաբանվող օրինաչափությունները: Սա արագացնում է որոշումների կայացման գործընթացը և նվազագույնի է հասցնում մարդկային սխալի կամ վերահսկողության հետևանքով առաջացած հնարավոր ծախսատար սխալները:
Բացի այդ, պատկերների վերլուծությունը հեշտացնում է օրինաչափությունների արագ հայտնաբերումը աներևակայելի մեծ տվյալների հավաքածուներում, որոնք ձեռքով մաղելու համար կպահանջվեն հազարավոր ժամեր: Սա կտրուկ նվազեցնում է աշխատուժի ծախսերը՝ միաժամանակ բարձրացնելով ճշգրտությունն ու արդյունավետությունը: Պատկերների վերլուծությունը նաև թույլ է տալիս կազմակերպություններին քանակականացնել միտումները, որոնք այլ կերպ կարող էին բաց թողնել ավանդական մեթոդներով, օգնելով նրանց ավելի արագ որոշումներ կայացնել, քան երբևէ:
Օգտագործելով պատկերների վերլուծության տեխնոլոգիան՝ ձեռնարկությունները կարող են նվազագույնի հասցնել տվյալների մուտքագրման սխալները և նվազեցնել աշխատուժի ծախսերը՝ միաժամանակ բարձրացնելով իրենց գործունեության ճշգրտությունն ու արդյունավետությունը: Սա հանգեցնում է որոշումների կայացման բարելավման և ավելի ճշգրիտ արդյունքների, որոնք ստացվում են շատ ավելի մեծ տվյալների հավաքածուներից, քան այն, ինչ կարելի է ձեռք բերել միայն ավանդական մեթոդներով:
Բարելավված որոշումների կայացում
Ձեռնարկություններում պատկերների վերլուծության օգտագործումը՝ որոշումների կայացմանն աջակցելու համար, կարող է հանգեցնել արդյունավետության բարելավմանը և օգնել կազմակերպություններին ավելի լավ կառավարել իրենց ռեսուրսները: Ներառված տարբեր տեխնիկայի և տեխնոլոգիաների միջոցով կազմակերպությունն ունի տարբեր աղբյուրներից պատկերներ արագ մշակելու և վերլուծելու ունակություն: Սա օգնում է նրանց ճիշտ որոշումներ կայացնել գրեթե ակնթարթորեն:
Պատկերի վերլուծությունը կարող է օգնել կազմակերպություններին տեսակավորել, բացահայտել և գնահատել տվյալները՝ առաջադրանքները կամ ռազմավարական նպատակները գերակայելու համար: Այն նաև թույլ է տալիս արագ վերլուծել պատկերների մեջ բարդ նախշերը, ինչը արժեքավոր ժամանակ է խնայում ավելի բարձր մակարդակի որոշումներ կայացնելու առաջադրանքների վրա: Բացի այդ, պատկերի վերլուծությունը կարող է օգնել ընկերություններին բացահայտել միտումներ կամ կրկնվող խնդիրներ, որոնք այլ կերպ կարող էին աննկատ մնալ:
Կազմակերպություններն ավելի ու ավելի են օգտագործում պատկերների վերլուծության տեխնոլոգիաների ուժը, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը (AI) և մեքենայական ուսուցման (ML) հավելվածները՝ կանխատեսող մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք նրանց պատկերացում են տալիս ապագայում հաճախորդների վարքագծի և շուկայական պայմանների առումով: Այս պահին շուկայի վերլուծության թիմերը մշտապես սկանավորում են պատկերները, որոնք հավաքել են այնպիսի աղբյուրներից, ինչպիսիք են մրցակից կայքերը և թվային ալիքները: Ճիշտ գործիքների առկայության դեպքում այս թիմերը կարող են արագ որոշել, թե ինչպես են հաճախորդները փոխազդում կազմակերպության արտադրանքի կամ ծառայությունների հետ, որպեսզի ստեղծեն գործնական պատկերացումներ, որոնք մրցակցային առավելություն են ապահովում ոլորտի մյուսների նկատմամբ:
Պատկերների վերլուծությունն այսօր անբաժանելի դեր է խաղում բիզնեսի գործունեության մեջ՝ կազմակերպություններին տրամադրելով տվյալների վրա հիմնված արժեքավոր պատկերացումների հասանելիություն, որոնք խթանում են աճն ու առաջընթացն ավելի արագ, քան երբևէ:
Ինչպես օգտագործել պատկերի վերլուծությունը
Պատկերի վերլուծությունը մեծ քանակությամբ պատկերի տվյալների մշակման և դրանցից օգտակար տեղեկություններ հանելու արդյունավետ միջոց է: Պատկերի վերլուծությունը ներառում է համակարգչային ալգորիթմների օգտագործում՝ պատկերի իմաստը որոշելու համար: Այն կարող է օգտագործվել մի շարք խնդիրների համար, ինչպիսիք են օբյեկտների ճանաչումը, դեմքի ճանաչումը և պատկերի հատվածավորումը: Այս բաժնում մենք կքննարկենք, թե ինչպես կարելի է օգտագործել պատկերների վերլուծությունը և դրա որոշ կիրառությունները:
Սկսեք ձեր սեփական «stop motion storyboard»-ի հետ
Բաժանորդագրվեք մեր տեղեկագրին և ստացեք ձեր անվճար ներբեռնումը երեք սյուժեի միջոցով: Սկսեք ձեր պատմությունները կենդանի դարձնելով:
Մենք կօգտագործենք ձեր էլ. Փոստի հասցեն միայն մեր տեղեկագրի համար և կհարգենք ձեր հասցեն Գաղտնիության
Պատկերի հատվածավորում
Պատկերի հատվածավորումը պատկերի մշակման մի ճյուղ է, որտեղ պատկերը բաժանվում է մի քանի հատվածների կամ շրջանների, որոնք միասին կազմում են ամբողջ պատկերը: Յուրաքանչյուր հատված ներկայացնում է պատկերի մեջ հետաքրքրող տարածքը և կարող է ընկալվել որպես առանձին առարկա ինքնուրույն: Սեգմենտավորման նպատակն է պարզեցնել և/կամ փոխել պատկերի ներկայացումը ավելի իմաստալից և ավելի հեշտ վերլուծելու համար: Սեգմենտավորման տեխնիկան օգտագործվում է բժշկական պատկերազարդման մեջ տարբեր խնդիրների համար՝ սկսած անատոմիական կառուցվածքների նույնականացումից մինչև հիվանդության առաջընթացի մոնիտորինգը: Բացի այդ, սեգմենտավորման ալգորիթմները ավտոմատացված հսկողության համակարգերի հիմնական բաղադրիչներն են և կարող են օգտագործվել ռոբոտային նավիգացիոն առաջադրանքների և օբյեկտների հայտնաբերման համար:
Սեգմենտավորման ալգորիթմները հիմնականում հիմնվում են կամ պիքսելների վրա հիմնված մեթոդների կամ դասակարգման վրա հիմնված մեթոդների վրա: Pixel-ի վրա հիմնված մեթոդները օգտագործում են ցուցումներ, ինչպիսիք են գույնը կամ հյուսվածքը՝ պատկերը առանձին հատվածների բաժանելու համար: Որպես այլընտրանք, դասակարգման վրա հիմնված մեթոդները միավորում են կատեգորիաները՝ հիմնված նկարագրական հատկանիշների վրա, ինչպիսիք են ձևը կամ հյուսվածքը, որպեսզի ինքնաբերաբար խմբավորեն պիքսելները համապատասխան հատվածների/օբյեկտների մեջ:
Պիկսելների վրա հիմնված հատվածավորումը սովորաբար նպատակ ունի առանձնացնել օբյեկտներն ըստ իրենց ինտենսիվության կամ հակադրության արժեքների՝ հաշվարկելով գլոբալ վիճակագրությունը (օրինակ՝ միջին արժեքը) մի ամբողջ տարածաշրջանի համար: Դասակարգման վրա հիմնված մոտեցումները հաճախ պահանջում են ձեռքով մուտքագրում և պիտակավորում՝ նախքան ալգորիթմը սկսելու աշխատանքը. Այնուամենայնիվ, այս մեթոդները շատ հզոր են, երբ գործ ունենք տվյալների մեծ հավաքածուների կամ տվյալների անհայտ տեսակների հետ, որոնք չեն կարող հաջողությամբ առանձնացվել միայն պիքսելային արժեքների միջոցով:
Պատկերների դասակարգում
Պատկերների դասակարգումը համակարգչային ալգորիթմների կիրառման գործընթաց է՝ տվյալ պատկերում դասերը կանխատեսելու և պիտակավորելու համար: Այս գործընթացում սովորական է ունենալ պիտակավորված վերապատրաստման պատկերների «հավաքածու», որոնք ծառայում են որպես մուտքագրում ուսումնական ալգորիթմի մեջ: Այս վերապատրաստման պատկերների հիման վրա պատկերից հանվում են այնպիսի հատկանիշներ, ինչպիսիք են չափը, ձևը և գույնը և օգտագործվում են պատկերների դասակարգման համար: Այս տեխնիկան թույլ է տալիս ավելի ճշգրիտ արդյունքներ ստանալ ձեռքով պիտակավորման համեմատ, որտեղ մարդիկ կարող են սխալներ թույլ տալ սխալ դասակարգումների կամ պիտակավորման սխալների պատճառով:
Հաշվի առնելով անհայտ պատկերը, կարելի է կիրառել գոյություն ունեցող դասակարգիչ, որն այնուհետև այս կոնկրետ մուտքագրին վերագրում է ելքային կատեգորիա՝ ըստ տարբեր դասերի նախապես սահմանված քանակի: Սրա օգտագործման որոշ օրինակներ տատանվում են՝ սկսած ինքնավար մեքենա վարելու համակարգերից, որոնք տալիս են օբյեկտների ճանաչման հնարավորություններ մինչև կենսաչափական ծրագրերում դեմքի հայտնաբերում: Բացի այդ, պատկերների դասակարգման միջոցով ճշգրիտ պիտակավորված տվյալներ ունենալը կարող է զգալիորեն ավելի շատ պատկերացում կազմել մեր միջավայրի մասին՝ օգտագործելով պետական տվյալների հսկայական հավաքածուները հետագա վերլուծության համար, հատկապես օբյեկտների տեսակների և բիզնես հավելվածների միջև հարաբերակցության դեպքում, ինչպիսիք են մանրածախ վերլուծությունը կամ զվարճանքի վերլուծությունը:
Սկսած GPU-ի օպտիմիզացման տեխնիկայով նեյրոնային ցանցերի ներդրումից՝ զուգահեռ մշակում ստանալուց մինչև մեքենայական ուսուցման տարբեր ձևեր. կան անհամար եղանակներ, որոնք կարելի է պատրաստել AI մոդելներ կամ կիրառել խորը ուսուցման տեխնիկա պատկերների դասակարգման ոլորտում. Թեև չվերահսկվող ուսուցումը դեռևս բավականին խոչընդոտներ ունի, որոնք թույլ չեն տալիս հետազոտողներին դրանք ամբողջությամբ օգտագործել առավելագույն ներուժով, այս մեթոդները դեռևս ակտիվորեն ուսումնասիրվում և հետազոտվում են: Այսպիսով, հասկանալու համար, թե ինչպես կարելի է դրանք իրականացնել, պահանջում է համակարգչային տեսողության ալգորիթմների համապարփակ իմացություն, ինչպես նաև ուժեղ տեխնիկական գիտելիքներ, որոնք ներառում են ինժեներական պրակտիկաներ, ինչպիսիք են Python-ի նման սկրիպտային լեզուներ, ինչպես նաև զարգացող տեխնոլոգիաների մասին մտերիմ նախապատմություն ունենալը, ինչպիսիք են բլոկչեյնը կամ առանց սերվերի ենթակառուցվածքը: իրականացումները
Օբյեկտների հայտնաբերում
Օբյեկտների հայտնաբերումը համակարգչային տվյալների վրա հիմնված տեխնոլոգիա և տեխնիկա է, որն ապահովում է պատկերների տվյալների բազայի վերլուծության ճշգրտությունը: Այս տեխնոլոգիան օգտագործում է տարբեր բարդ ալգորիթմներ՝ հեշտությամբ ճանաչվող պատկերներում առարկաները և դրանց բնութագրերը նույնականացնելու համար: Այն մեծ դեր է խաղում բազմաթիվ ոլորտներում, ինչպիսիք են դատաբժշկական գիտությունը, արդյունաբերական ավտոմատացումը, դեմքի նույնականացումը և ավտոմատացված տեսչական համակարգերը:
Օբյեկտների հայտնաբերումը ներառում է տվյալների վերլուծություն կամ հավաքում` որոշելու համար պատկերի որոշակի առարկաների չափը, ձևը և այլ հատկությունները: Պատկերի վերլուծության այս տեսակը կարող է ներառել օբյեկտների նույնականացում՝ հիմնվելով դրանց գույնի, հյուսվածքի կամ նույնիսկ այն ձևերի վրա, որոնք նրանք ստեղծում են միասին տեղադրվելիս: Մաթեմատիկական մոդելների և վիճակագրական մեթոդների օգտագործումը ժամանակակից համակարգիչների համար շատ ավելի հեշտ է դարձնում խնդիրը:
Այստեղ առաջնահերթ նպատակն է ճշգրիտ նույնականացնել յուրաքանչյուր օբյեկտ, որը հայտնվում է պատկերների տվյալների շտեմարանում՝ օգտագործելով դրա հատկացված հատկանիշի պիտակները: Ալգորիթմը պետք է նախապես վարժեցվի բազմաթիվ տվյալների հետ, ներառյալ «լավ» օրինակները յուրաքանչյուր թիրախային օբյեկտի առանձնահատկությունների վերաբերյալ ճշգրիտ կանխատեսումների համար, նախքան ուսուցումը սկսելը: Վերապատրաստման ավարտից և կանխատեսման հաջող ավարտից հետո դրան կհետևեն այնպիսի փուլեր, ինչպիսին է եզրակացությունը, երբ տվյալ ներդրումից ակնկալվող արդյունքն աշխատում է ավելի վաղ ուսումնասիրություններից ստացված արդյունքների հետ:
Խորը ուսուցման (DL) ալգորիթմների նման տեխնոլոգիան օգնում է թույլ տալ մի քանի շերտեր, որոնք միասին աշխատում են ավելի ճշգրիտ արդյունքների հասնելու համար ավելի կարճ ժամկետում, քան ավանդական մեթոդները կարող էին ապահովել մինչ այն հասանելի դառնար այսօր օգտագործվող մշակման սարքաշարի այս տեսակի մեջ: Ի վերջո, դա դարձնում է AI-ի աջակցվող ուղիները, ինչպիսիք են Deep Learning-ը, ավելի գրավիչ, քան սովորական մոտեցումները, քանի որ դրանք զգալիորեն նվազեցնում են սխալները՝ միաժամանակ ապահովելով օբյեկտների հայտնաբերման ճշգրտության արդյունավետ չափումներ, որոնք կարող են հեշտությամբ արտադրել արդյունք նաև իրական ժամանակի սցենարներում:
Պատկերների վերլուծության գործիքներ
Պատկերների վերլուծությունը գործընթաց է, որը ներառում է պատկերներից իմաստալից տեղեկատվության արդյունահանում իր հաշվողական մեթոդոլոգիաներով: Այս գործընթացը օգտագործվում է տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են բժշկական պատկերները, արհեստական ինտելեկտը և հեռահար զոնդավորումը: Բարեբախտաբար, պատկերների վերլուծության համար հասանելի են մի շարք գործիքներ, որոնք գործընթացը դարձնում են ավելի հեշտ և արդյունավետ: Դիտարկենք պատկերների վերլուծության համար հասանելի որոշ գործիքներ:
Opencv
OpenCV-ն ծրագրավորման գործառույթների գրադարան է, որը հիմնականում ուղղված է իրական ժամանակի համակարգչային տեսլականին: Այն աջակցում է տարբեր պատուհանների, Linux, պլատֆորմի և այլ ծրագրային հարթակների, ուստի այն հաճախ օգտագործվում է պատկերների վերլուծության և պատկերների մշակման առաջադրանքների համար: OpenCV-ի կիրառման ոլորտները ներառում են՝ համակարգչային տեսողություն, դեմքի ճանաչում, օբյեկտների նույնականացում, շարժման հետևում, հատվածավորում և ճանաչում:
OpenCV-ն առաջարկում է հզոր գործիքների լայն տեսականի, որոնք կարող են օգտագործվել բարդ առաջադրանքներ կատարելու համար, ինչպիսիք են օբյեկտների հայտնաբերումը, դեմքի ճանաչումը, գործառույթների ավտոմատ արդյունահանումը և այլն: Այն ունի ակտիվ համայնք, որն ապահովում է օգտագործողի համար հարմար լուծումներ ընդհանուր խնդիրների համար: Գրադարանը նախագծվել է բազմաթիվ ծրագրավորման լեզուների հետ ինտեգրվելու համար, ինչպիսիք են C++, Java կամ Python: Գրադարանը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս աշխատել պատկերների հետ իրենց ցանկալի լեզուներով՝ այդպիսով զգալիորեն կրճատելով մշակման ժամանակը: OpenCV-ն աջակցում է ցանկացած տեսակի տվյալների (օրինակ՝ պատկերները 2D և 3D ձևավորման մեջ), ինչը այն դարձնում է ամենաբազմակողմանի գործիքը բոլոր պատկերների մշակման գրադարանների մեջ, որոնք առկա են այսօր:
OpenCV-ում ներառված գործիքներն են.
- Պատկերի զտում
-Օբյեկտների հատվածավորում
- Առանձնահատկություններ արդյունահանման
- Առանձնահատկությունների համընկնում և դասակարգում
-Օբյեկտների հետագծում և շարժման վերլուծություն
-3D վերակառուցում ուսումնասիրվող օբյեկտների համար
Նրա գործիքները լայնորեն օգտագործվում են արդյունաբերական պարամետրերում ավտոմատ տեսողական ստուգման համար՝ շնորհիվ իր շահավետ առանձնահատկությունների, ինչպիսիք են հիշողության ցածր սպառումը, արագ կատարումը շատ հարթակներում (հատկապես ներկառուցված), ստանդարտ գրադարաններ օգտագործող համակարգերում, ինչպիսիք են OpenMPI/MPI4Py-ը, շարժականությունը: Դրա բաց կոդով լիցենզիան այն ավելի գրավիչ է դարձնում այն օգտվողների համար, ովքեր ցանկանում են օգտագործել այն առանց որևէ հոնորարի վճարումների կամ լիցենզիաների ընկերություններից կամ կազմակերպություններից, ինչպիսիք են mathworks և այլն…
TensorFlow
TensorFlow-ը բաց կոդով ծրագրային գրադարան է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման մոդելներ մշակելու և վերապատրաստելու համար: Խորը ուսուցման համակարգերը, ինչպիսիք են պատկերների վերլուծության մոդելները, կառուցված են նեյրոնների բազմաթիվ շերտերից, որոնք մշակում են մուտքային տվյալները, օրինակ՝ նկարը: TensorFlow-ը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս ավելի հեշտությամբ մշակել և կիրառել խորը ուսուցման ժամանակակից մոդելներ, որոնք կարող են օգտագործվել տեսողության, բնական լեզվի մշակման և այլ ոլորտներում:
TensorFlow-ի օգտագործման հիմնական առավելությունն այն է, որ այն ապահովում է արագ և արդյունավետ մեքենայական ուսուցման հզոր մոդելներ ստեղծելու և տեղակայելու հեշտ միջոց: TensorFlow-ն նաև աջակցում է հավելվածների լայն շրջանակ MacOS-ի, Windows-ի, Linux-ի և բջջային հարթակներում: Եվ քանի որ այն բաց կոդով է և ունի համայնքի հարուստ աջակցություն, դուք կարող եք օգտագործել առկա գործիքները ձեր զարգացման գործընթացում՝ առանց անիվները նորից հորինելու կամ լրացուցիչ ժամանակ ծախսելու՝ զրոյից կոդերի վրիպազերծման վրա:
Ի հավելումն նոր մոդելների զրոյից ուսուցման, TensorFlow-ը նաև թույլ է տալիս վերօգտագործել նախապես պատրաստված մոդելները՝ ուսուցման փոխանցման կամ որոշակի խնդիրների խմբերում ճշգրտելու համար: Սա հնարավորություն է տալիս արագորեն ստեղծել հատուկ լուծումներ՝ հարմարեցված կոնկրետ խնդիրների համար՝ միաժամանակ օգտվելով առկա ցանցերում ներկառուցված առկա գիտելիքներից: Այս ճկունությունը ձեռքի տակ ունենալով՝ ծրագրավորողները կարող են սկսել փորձարկել տարբեր ճարտարապետություններ ավելի արագ, քան երբևէ՝ դրանք գործարկելով և գործարկելով բարձր ճշգրտությամբ արդյունքների կարճ ժամանակում:
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision-ը պատկերների մշակման հզոր գործիք է, որը նախատեսված է ձեռնարկություններին օգնելու վերլուծել պատկերները և ձեռք բերել արժեքավոր պատկերացումներ: Այն հիմնված է Google Photos-ի կողմից օգտագործվող նույն տեխնոլոգիայի վրա՝ դարձնելով այն հուսալի և հեշտ օգտագործման համար: Ամպային վրա հիմնված այս գործիքը բիզնեսին թույլ է տալիս արագ մշակել մեծ քանակությամբ պատկերներ, հայտնաբերել դեմքեր, նույնականացնել առարկաները և տեքստ հանել՝ խուսափելով ձեռքի աշխատանքից:
Google Cloud Vision-ի մեկ այլ հիանալի առանձնահատկությունն այն է, որ կարող է նույնականացնել առարկաները կատեգորիաների լայն շրջանակից, ինչպիսիք են կենդանիները կամ ապրանքները: «Լոգոների հայտնաբերում» ֆունկցիայի միջոցով օգտատերերը կարող են կապվել այնպիսի ապրանքանիշերի հետ, ինչպիսիք են Facebook-ը կամ Instagram-ը՝ մանրամասն հետևելու և վերլուծելու տեղեկատվության համար: «Ուղենիշների հայտնաբերում» գործառույթն օգնում է օգտատերերին նկատել իրենց շուրջը գտնվող տեսարժան վայրերը և մի ակնթարթում ավելի լավ հասկանալ իրենց տեղական մշակույթը:
Բացի օբյեկտների ճանաչման հնարավորություններից, Google Cloud Vision-ն օգտատերերին տրամադրում է նաև տրամադրությունների վերլուծություն, ինչպես նաև նկարների վերնագրերի ավտոմատացված գործիք՝ կատարյալ ակնթարթային վերլուծության համար: Բացի այդ, այս գործիքն առաջարկում է դեմքի ճանաչման հնարավորություններ, որոնք հիանալի են մարքեթինգային նպատակներով, քանի որ դրանք բարձր ճշգրտությամբ հայտնաբերում են այնպիսի հատկանիշներ, ինչպիսիք են տարիքը և սեռը: Վերջապես, հիմնաբառի արդյունահանման հնարավորությունները օգտվողներին հնարավորություն են տալիս արագ սկանավորել մուտքագրված պատկերները՝ գտնելով համապատասխան հիմնաբառեր, որոնք կարող են օգտագործվել հետագա գործընթացներում կամ հավելվածներում:
Եզրափակելով, Google Cloud Vision-ը հիանալի տարբերակ է, երբ փնտրում եք պատկերների մշակման գործիք, որը կօգնի բիզնեսներին վերլուծել իրենց պատկերներն ավելի արդյունավետ, քան երբևէ:
եզրափակում
Պատկերների վերլուծությունը հզոր գործիք է թվային պատկերներից պատկերացումներ հավաքելու համար: Այն կարող է օգտագործվել տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են բժշկությունը, ավտոմոբիլաշինությունը և լուսանկարչությունը: Պատկերների վերլուծության օգտագործման առավելությունները բազմաթիվ են և կարող են խնայել ժամանակ, գումար և ջանք: Այս հոդվածում մենք նայեցինք պատկերների վերլուծության հիմունքներին, թե ինչ է դա և ինչպես կարող է դա օգտակար լինել ձեզ համար: Մենք նաև քննարկել ենք վերլուծության տարբեր տեսակները և պատկերների հաջող վերլուծության լավագույն փորձը: Եզրափակելով, ակնհայտ է, որ պատկերների վերլուծությունը հզոր գործիք է պատկերացումներ հավաքելու և տվյալների վրա հիմնված տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար:
Ամփոփում
Ձեր սուրճի համար խորովածի ընտրությունը կախված է ձեր նախընտրած համից և ուժից, ինչպես նաև ձեր տարածաշրջանային նախասիրություններից: Տարբեր խորովածները առաջարկում են անունների և գունային կատեգորիաների լայն տեսականի, բայց ընդհանուր առմամբ, թեթև տապակած տապակները կունենան ավելի մեղմ համ և մի փոքր ավելի բարձր կոֆեինի պարունակություն, մինչդեռ մուգ տապակածները ավելի դառը են՝ պակաս թթվայնությամբ: Յուրաքանչյուրի հանրաճանաչ տեսակները ներառում են Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans եվրոպական էսպրեսսո վիեննական իտալական ֆրանսերեն: Անկախ նրանից, թե դուք բաց, թե մուգ սուրճի հատիկների սիրահար եք, թե ինչ-որ տեղ դրանց միջև, անպայման հարցրեք նախքան գնելը, որպեսզի ստանաք հենց այն, ինչ փնտրում եք:
Further Reading
Պատկերների վերլուծության օգտագործումը պատկերացում կազմելու և պատկերներից եզրակացություններ անելու համար գնալով ավելի տարածված է դառնում արդյունաբերության լայն շրջանակում՝ առողջապահությունից մինչև անվտանգություն: Եթե ցանկանում եք ավելին իմանալ այս տեխնոլոգիայի մասին, հաշվի առեք հետևյալ ռեսուրսները.
Հոդվածներ և ձեռնարկներ
- «Պատկերի վերլուծություն. ինչ է դա և ինչպես օգտագործել այն» Oracle-ի կողմից
- «Պատկերի վերլուծության ներածություն այն մարդկանց համար, ովքեր ոչինչ չգիտեն պատկերների վերլուծության մասին» Քենթ Վուդարդի կողմից
- «8 Քայլ դեպի մեքենայական ուսուցման մեջ պատկերի վերլուծության և մշակման ըմբռնման համար» Վիկտոր Չարպենեյ
Գրքեր և հրատարակություններ
-Պատկերների մշակում. սկզբունքներ և կիրառումներ Միլան Սոնկայի և այլոց կողմից:
-Համակարգիչ և մեքենայական տեսողություն – տեսություն, ալգորիթմներ, պրակտիկա (4-րդ հրատարակություն)՝ Է.Ռ. Դեյվիսի կողմից
-Թվային պատկերի մշակում OpenCV-ով – Մատենագիտություն (Ver 4.1) Կազմված է Դեյվիդ Դարդասի վեբինարների և փոդքաստների կողմից
-Համակարգչային տեսլականը մեքենայական ուսուցման միջոցով վեբինար՝ կազմակերպված Treehouse AI-ի կողմից
-Machine Learning Fundamentals Podcast-ը, որը տեղակայված է Google Cloud Platform-ի կողմից: Կան նաև բազմաթիվ այլ գրքեր, հոդվածներ, վեբինարներ, փոդքասթներ, սեմինարներ և այլ ռեսուրսներ, որոնք կարող են օգնել ձեզ ավելի լավ հասկանալ պատկերների վերլուծության մեթոդաբանությունը, ինչպես նաև օգտագործել այն հատուկ ծրագրերի համար:
Ողջույն, ես Քիմն եմ, մայրիկ և stop-motion-ի էնտուզիաստ, մեդիա ստեղծման և վեբ մշակման փորձով: Ես մեծ կիրք ունեմ նկարչության և անիմացիայի նկատմամբ, և հիմա ես առաջինը սուզվում եմ դեպի ստոպ շարժման աշխարհ: Իմ բլոգով ես կիսվում եմ իմ գիտելիքներով ձեզ հետ, տղաներ:
