Analisi delle immagini: cos'è e come si usa

di Kim aggiornato: 29 Giugno 2022

L'analisi delle immagini è un potente strumento per estrarre informazioni dalle immagini.

Questo può essere utilizzato per una varietà di scopi, dal monitoraggio dei cambiamenti nell'ambiente al riconoscimento facciale all'analisi delle immagini mediche.

In questo articolo, ti forniremo una breve introduzione all'analisi delle immagini e a come utilizzarla. Tratteremo la definizione di analisi delle immagini, le diverse tecniche e strumenti disponibili e le potenziali applicazioni dell'analisi delle immagini.

Definizione di analisi dell'immagine

L'analisi delle immagini è uno strumento utilizzato per ottenere informazioni dettagliate digitale immagini. È comunemente usato in vari campi come la medicina, la ricerca scientifica, la sorveglianza, l'elaborazione delle immagini e molti altri.

Essenzialmente, è un processo di raccolta di dati da un'immagine e di analisi dei dati per ottenere informazioni sul contenuto dell'immagine. L'analisi dell'immagine aiuta a fornire informazioni sulla qualità o sulle caratteristiche di un'immagine come dimensioni, forma, intensità/luminosità, colore composizione o la sua planimetria.

Esistono diverse tecniche utilizzate nell'analisi delle immagini come tecniche di trasformazione spaziale come l'estrazione di sottoimmagini e l'elaborazione di blocchi; tecniche di estrazione delle caratteristiche che trovano punti o regioni di interesse utilizzando rilevatori di bordi o algoritmi di tracciamento dei bordi; tecniche di classificazione che classificano gli oggetti in categorie; tecniche di segmentazione che analizzano gli oggetti dallo sfondo; e algoritmi di riconoscimento di modelli che riconoscono oggetti utilizzando metodi statistici.

Utilizzando strumenti di analisi delle immagini per applicazioni come il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale, può migliorare l'esperienza dell'utente quando utilizza i media digitali. È anche possibile utilizzare l'analisi per la ricerca scientifica al fine di valutare correlazioni tra confini definiti all'interno di una singola o di un gruppo di immagini. Infine, questa tecnologia è utilizzata in modo significativo anche dai professionisti medici in tutte le specialità, tra cui radiologia e patologia, per diagnosticare varie condizioni sulla base di immagini scansionate prelevate dai pazienti.

Tipi di analisi delle immagini

L'analisi delle immagini è l'estrazione di informazioni significative dalle immagini digitali. È un termine molto ampio che copre molti tipi diversi di attività relative alle immagini, tra cui il riconoscimento e l'identificazione di oggetti, la misurazione della forma, il riconoscimento di modelli, l'analisi e la classificazione della scena.

Esistono molti tipi di tecniche di analisi delle immagini; alcuni dei più comuni includono:
-pixel-based/Analisi spaziale: questo tipo di analisi prevede il conteggio manuale di singoli pixel o gruppi di pixel per misurare le aree (dimensioni, forma) e le densità (distribuzione).
-Analisi statistica: questo approccio utilizza metodi statistici per valutare le caratteristiche associate alle regioni all'interno di un'immagine come il contrasto o la luminosità.
-Apprendimento automatico/Intelligenza artificiale: gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) consentono potenti attività di elaborazione automatizzata delle immagini come il rilevamento di oggetti o la segmentazione semantica utilizzando reti neurali convoluzionali (CNN).
-Analisi della trama: questa tecnica misura il modo in cui gli elementi all'interno di un'immagine sono distribuiti l'uno rispetto all'altro in termini di trama: la variazione dei livelli di grigio o dei colori su una vasta area.
-Analisi dell'istogramma: l'analisi dell'istogramma in genere comporta la misurazione delle distribuzioni statistiche all'interno di un'immagine come contrasto, luminosità, tonalità e saturazione.
-Tecniche di filtraggio - Le tecniche di filtraggio implicano operazioni matematiche su un intero array di intensità elaborato che modificano alcune parti dell'array preservandone altre. I filtri vengono spesso utilizzati per migliorare i bordi o rimuovere il rumore da un'immagine attenuando queste aree indesiderate.
-Tecniche di trasformata di Fourier: questo metodo utilizza le trasformazioni di Fourier che decompongono le immagini in diversi componenti in base agli intervalli di frequenza e/o agli orientamenti presenti nel frame di input. Ciò consente di isolare parti e oggetti che possono avere caratteristiche particolari rispetto all'aspetto generale di altri componenti nella cornice, come differenze di trama o forma, consentendo un rilevamento più semplice degli oggetti durante i processi di segmentazione.

Vantaggi dell'analisi delle immagini

L'analisi delle immagini è uno strumento prezioso per ottenere approfondimenti dalle immagini digitali. Viene utilizzato per riconoscere modelli, identificare oggetti ed estrarre informazioni significative dai media. Dalla ricerca medica al riconoscimento facciale, l'analisi delle immagini può beneficiare un'ampia gamma di settori. Qui esploreremo i vantaggi dell'analisi delle immagini e come può essere utilizzata per migliorare vari campi.

customer experience migliorata

L'analisi delle immagini può aiutare a migliorare le esperienze dei clienti, consentendo alle aziende di comprendere le preferenze dei clienti in modo rapido e accurato. Implementando tecniche di analisi delle immagini, le aziende possono utilizzare i dati delle immagini come dati demografici, posizioni e risposte emotive per indirizzare meglio la loro pubblicità o personalizzare i contenuti per i clienti. L'utilizzo di questi dati può portare a un migliore coinvolgimento con i clienti e a un aumento delle vendite per l'azienda.

L'analisi delle immagini aiuta anche le aziende a comprendere meglio il contesto delle loro immagini. Ad esempio, la tecnologia di riconoscimento del colore consente alle aziende di identificare i colori in un'immagine e determinare come sono associati a prodotti o servizi. Queste informazioni possono aiutare le aziende a comprendere i comportamenti dei clienti in merito a un particolare servizio o prodotto. Inoltre, le aziende possono utilizzare la tecnologia di riconoscimento degli oggetti per identificare gli oggetti in un'immagine e comprendere meglio le preferenze dei clienti in base agli oggetti che preferiscono.

Infine, l'analisi delle immagini consente alle aziende di raccogliere i dati più rapidamente pur mantenendo la precisione nel processo. Le aziende non devono più rivedere manualmente centinaia di immagini quando tentano di determinare le preferenze dei clienti; piuttosto sono in grado di automatizzare questo processo utilizzando tecniche di analisi delle immagini che migliorano significativamente l'efficienza pur ottenendo risultati accurati dall'analisi delle immagini. Ciò significa che i clienti ottengono l'accesso alla pubblicità personalizzata più velocemente che mai, consentendo alle aziende di fornire una migliore esperienza utente complessiva per i propri clienti.

Maggiore precisione ed efficienza

L'analisi delle immagini offre numerosi vantaggi per le aziende, tra cui una maggiore precisione ed efficienza. Analizzando le immagini invece di affidarsi a metodi manuali o basati su testo, l'analisi delle immagini può ridurre significativamente gli errori di immissione dei dati e accelerare il tempo di elaborazione per una determinata attività.

L'analisi delle immagini elimina anche la necessità di vagliare manualmente grandi quantità di informazioni. Al contrario, un algoritmo può trovare rapidamente dati rilevanti e identificare modelli facilmente interpretabili dagli esseri umani. Ciò accelera il processo decisionale e riduce al minimo potenziali errori costosi dovuti a errori umani o sviste.

Inoltre, l'analisi delle immagini semplifica l'identificazione rapida dei modelli in set di dati incredibilmente grandi che richiederebbero migliaia di ore di lavoro per essere vagliati manualmente. Ciò riduce drasticamente i costi di manodopera aumentando contemporaneamente la precisione e l'efficienza. L'analisi delle immagini consente inoltre alle organizzazioni di quantificare le tendenze che altrimenti avrebbero potuto perdere con i metodi tradizionali, aiutandole a prendere decisioni migliori più velocemente che mai.
Utilizzando la tecnologia di analisi delle immagini, le aziende possono ridurre al minimo gli errori di immissione dei dati e ridurre i costi di manodopera aumentando la precisione e l'efficienza delle loro operazioni. Ciò porta a una migliore capacità decisionale e a risultati più accurati che derivano da set di dati molto più grandi di quelli che si potrebbero ottenere utilizzando solo metodi tradizionali.

Miglioramento del processo decisionale

L'uso dell'analisi delle immagini nelle aziende per assistere nel processo decisionale può portare a una maggiore efficienza e aiutare le organizzazioni a gestire meglio le proprie risorse. Attraverso le varie tecniche e tecnologie coinvolte, un'organizzazione ha la capacità di elaborare e analizzare rapidamente immagini provenienti da fonti diverse. Questo li aiuta a prendere decisioni sane quasi istantaneamente.

L'analisi delle immagini può aiutare le organizzazioni a ordinare, identificare e valutare i dati per dare priorità alle attività o agli obiettivi strategici. Consente inoltre una rapida analisi di modelli complicati all'interno delle immagini, risparmiando tempo prezioso nelle attività decisionali di livello superiore. Inoltre, l'analisi delle immagini può aiutare le aziende a scoprire tendenze o problemi ricorrenti che altrimenti sarebbero passati inosservati.

Le organizzazioni stanno sfruttando sempre più la potenza delle tecnologie di analisi delle immagini come le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per creare modelli predittivi che forniscano loro informazioni su ciò che accadrà in termini di comportamenti dei clienti e condizioni di mercato in futuro. A questo punto, i team di analisi di mercato esaminano costantemente le immagini che hanno raccolto da fonti come i siti Web della concorrenza e i canali digitali. Con gli strumenti giusti, questi team possono determinare rapidamente in che modo i clienti interagiscono con i prodotti o i servizi di un'organizzazione al fine di creare informazioni fruibili che forniscano un vantaggio competitivo rispetto ad altri nel settore.

L'analisi delle immagini svolge oggi un ruolo fondamentale nelle operazioni aziendali, fornendo alle organizzazioni l'accesso a preziose informazioni basate sui dati che stimolano la crescita e il progresso più rapidamente che mai.

Come utilizzare l'analisi delle immagini

L'analisi delle immagini è un modo efficiente per elaborare grandi quantità di dati immagine ed estrarne informazioni utili. L'analisi delle immagini comporta l'uso di algoritmi informatici per determinare il significato di un'immagine. Può essere utilizzato per una varietà di attività come il riconoscimento di oggetti, il riconoscimento facciale e la segmentazione delle immagini. In questa sezione, discuteremo come può essere utilizzata l'analisi delle immagini e alcune delle sue applicazioni.

Segmentazione dell'immagine

La segmentazione dell'immagine è una branca dell'elaborazione delle immagini in cui un'immagine è suddivisa in più segmenti, o regioni, che insieme costituiscono l'intera immagine. Ogni segmento rappresenta un'area di interesse all'interno dell'immagine e può essere pensato come un oggetto discreto a sé stante. L'obiettivo della segmentazione è semplificare e/o modificare la rappresentazione di un'immagine in qualcosa di più significativo e più facile da analizzare. Le tecniche di segmentazione sono utilizzate nell'imaging medico per una varietà di compiti, che vanno dall'identificazione delle strutture anatomiche al monitoraggio della progressione della malattia. Inoltre, gli algoritmi di segmentazione sono componenti chiave nei sistemi di sorveglianza automatizzati e possono essere utilizzati per attività di navigazione robotica e rilevamento di oggetti.

Gli algoritmi di segmentazione generalmente si basano su metodi basati su pixel o metodi basati su classificazione. I metodi basati sui pixel utilizzano indicazioni come il colore o la trama per dividere un'immagine in segmenti separati. In alternativa, i metodi basati sulla classificazione combinano categorie basate su caratteristiche descrittive come forma o trama per raggruppare automaticamente i pixel in segmenti/oggetti appropriati.

La segmentazione basata su pixel in genere mira a separare gli oggetti in base ai loro valori di intensità o contrasto calcolando statistiche globali (ad esempio, valore medio) su un'intera regione. Gli approcci basati sulla classificazione spesso richiedono l'input manuale e l'etichettatura prima che l'algoritmo possa iniziare a funzionare; tuttavia questi metodi sono molto potenti quando si tratta di set di dati di grandi dimensioni o tipi di dati sconosciuti che non possono essere separati correttamente utilizzando solo i valori dei pixel.

Classificazione delle immagini

La classificazione delle immagini è il processo di utilizzo di algoritmi informatici per prevedere ed etichettare le classi in una data immagine. In questo processo, è comune avere una "raccolta" di immagini di addestramento etichettate che fungono da input in un algoritmo di apprendimento. Sulla base di queste immagini di addestramento, caratteristiche quali dimensioni, forma e colore vengono estratte dall'immagine e utilizzate per la classificazione delle immagini. Questa tecnica consente risultati più accurati rispetto all'etichettatura manuale, in cui gli esseri umani possono commettere errori a causa di classificazioni errate o errori di etichettatura.

Data un'immagine sconosciuta, si può applicare un classificatore esistente che quindi assegna a questo input specifico una categoria di output in base al numero predefinito di classi distinte. Alcuni esempi di utilizzo di questo vanno dai sistemi di guida autonoma per auto che gli conferiscono capacità di riconoscimento degli oggetti al rilevamento facciale nelle applicazioni biometriche. Inoltre, avere dati etichettati accurati attraverso la classificazione delle immagini può fornire una visione significativamente maggiore del nostro ambiente sfruttando enormi set di dati governativi per ulteriori analisi, specialmente nelle correlazioni tra tipi di oggetti e applicazioni aziendali come l'analisi della vendita al dettaglio o l'analisi dell'intrattenimento.

Dall'implementazione di reti neurali con tecniche di ottimizzazione della GPU per ottenere l'elaborazione parallela fino a varie forme di apprendimento automatico, ci sono innumerevoli modi in cui è possibile addestrare modelli di intelligenza artificiale o utilizzare tecniche di apprendimento profondo nel campo della classificazione delle immagini; sebbene l'apprendimento senza supervisione abbia ancora alcuni ostacoli che impediscono ai ricercatori di utilizzarli appieno al massimo potenziale, questi metodi sono ancora attivamente esplorati e ricercati. Pertanto, capire come implementarli richiede una conoscenza completa degli algoritmi di visione artificiale, nonché una solida conoscenza tecnica che coinvolge pratiche di ingegneria back-end come linguaggi di scripting come Python per scopi di implementazione, oltre ad avere un background intimo su tecnologie emergenti come blockchain o infrastruttura senza server implementazioni

Rilevazione di oggetti

Il rilevamento degli oggetti è una tecnologia e una tecnica basate su computer per garantire l'accuratezza nell'analisi di un set di dati di immagini. Questa tecnologia utilizza vari sofisticati algoritmi per identificare gli oggetti e le loro caratteristiche in immagini facilmente identificabili. Svolge un ruolo importante in molte aree, come la medicina legale, la scienza medica, l'automazione industriale, l'identificazione facciale e i sistemi di ispezione automatizzati.

Il rilevamento degli oggetti comporta l'analisi o la raccolta di dati per determinare le dimensioni, la forma e altre proprietà di oggetti specifici in un'immagine. Questo tipo di analisi dell'immagine può includere l'identificazione di oggetti in base al colore, alla trama o persino alle forme che creano quando vengono messi insieme. L'uso di modelli matematici e metodi statistici rende il compito molto più semplice per i computer al giorno d'oggi.

Lo scopo principale qui è identificare con precisione ogni oggetto che appare in un set di dati di immagini utilizzando le etichette degli attributi assegnate. L'algoritmo deve essere addestrato in anticipo con molti dati, inclusi esempi "buoni" per previsioni accurate sulle caratteristiche di ciascun oggetto target prima che inizi l'addestramento. Dopo che la formazione è stata completata e la previsione ha avuto successo, sarà seguita da fasi come l'inferenza in cui il risultato atteso da un dato input funziona con i risultati ottenuti da studi precedenti.

La tecnologia come gli algoritmi di deep learning (DL) aiuta a consentire più livelli che lavorano insieme per ottenere risultati più accurati in un lasso di tempo più breve rispetto a quanto potrebbero fornire i metodi tradizionali prima che diventassero disponibili all'interno di questo tipo di configurazione hardware di elaborazione utilizzata oggi. In definitiva, ciò rende le modalità assistite dall'intelligenza artificiale come il Deep Learning più attraenti rispetto agli approcci convenzionali in quanto riducono notevolmente gli errori fornendo allo stesso tempo metriche di accuratezza del rilevamento degli oggetti efficienti che possono produrre prontamente output anche in scenari in tempo reale.

Strumenti per l'analisi delle immagini

L'analisi delle immagini è un processo che implica l'estrazione di informazioni significative dalle immagini mediante le sue metodologie computazionali. Questo processo viene utilizzato in una varietà di campi, come l'imaging medico, l'intelligenza artificiale e il telerilevamento. Fortunatamente, sono disponibili numerosi strumenti per l'analisi delle immagini, che rendono il processo più semplice ed efficiente. Diamo un'occhiata ad alcuni degli strumenti disponibili per l'analisi delle immagini.

OpenCV

OpenCV è una libreria di funzioni di programmazione finalizzate principalmente alla visione artificiale in tempo reale. Supporta varie finestre, Linux, piattaforma e altre piattaforme software e pertanto viene spesso utilizzato per l'analisi delle immagini e le attività di elaborazione delle immagini. Le aree di applicazione di OpenCV includono: visione artificiale, riconoscimento facciale, identificazione di oggetti, tracciamento del movimento, segmentazione e riconoscimento.

OpenCV offre una vasta gamma di potenti strumenti che possono essere utilizzati per eseguire attività complesse come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale, l'estrazione automatica delle caratteristiche e altro ancora. Ha una comunità attiva che fornisce soluzioni user-friendly a problemi comuni. La libreria è stata progettata per integrarsi con molti linguaggi di programmazione come C++, Java o Python. La libreria consente agli sviluppatori di lavorare con le immagini nelle lingue desiderate, riducendo così notevolmente i tempi di sviluppo. OpenCV supporta qualsiasi tipo di dati (come le immagini in formazione 2D e 3D) che lo rende lo strumento più versatile tra tutte le librerie di elaborazione delle immagini oggi disponibili.

Gli strumenti inclusi in OpenCV sono:
-Filtraggio delle immagini
-Segmentazione degli oggetti
-Estrazione delle caratteristiche
-Corrispondenza e classificazione delle caratteristiche
-Tracciamento di oggetti e analisi del movimento
- Ricostruzione 3D per lo studio degli oggetti

I suoi strumenti sono ampiamente utilizzati per l'ispezione visiva automatizzata in ambienti industriali grazie alle sue caratteristiche vantaggiose come il basso consumo di memoria, l'esecuzione rapida sulla maggior parte delle piattaforme (soprattutto quelle integrate), la portabilità tra i sistemi che utilizzano librerie standard come OpenMPI/MPI4Py. La sua licenza open source lo rende ancora più attraente per gli utenti che desiderano utilizzarlo senza alcun pagamento di royalty o licenze da aziende o organizzazioni come mathworks ecc...

TensorFlow

TensorFlow è una libreria software open source utilizzata per sviluppare e addestrare modelli di deep learning. I sistemi di deep learning, come i modelli di analisi delle immagini, sono costituiti da più strati di neuroni che elaborano i dati di input, come un'immagine. TensorFlow consente agli sviluppatori di sviluppare e distribuire più facilmente modelli di deep learning all'avanguardia che possono essere utilizzati nella visione, nell'elaborazione del linguaggio naturale e in altre aree.

Il principale vantaggio dell'utilizzo di TensorFlow è che fornisce un modo semplice per creare e distribuire potenti modelli di machine learning in modo rapido ed efficiente. TensorFlow supporta anche un'ampia gamma di applicazioni su MacOS, Windows, Linux e piattaforme mobili. E poiché è open source e ha un ricco supporto da parte della community, puoi utilizzare gli strumenti esistenti nel tuo processo di sviluppo senza dover reinventare le ruote o dedicare più tempo al debug del codice da zero.

Oltre ad addestrare nuovi modelli da zero, TensorFlow consente anche di riutilizzare modelli pre-addestrati per trasferire l'apprendimento o perfezionare set di problemi specifici. Ciò consente di creare rapidamente soluzioni personalizzate su misura per problemi particolari sfruttando al contempo le conoscenze esistenti integrate nelle reti esistenti. Con questa flessibilità in mano, gli sviluppatori possono iniziare a sperimentare diverse architetture più velocemente che mai, mettendole in funzione con risultati di alta precisione in pochissimo tempo

Visione di Google Cloud

Google Cloud Vision è un potente strumento di elaborazione delle immagini progettato per aiutare le aziende ad analizzare le immagini e ottenere informazioni preziose. Si basa sulla stessa tecnologia utilizzata da Google Foto, che lo rende affidabile e facile da usare. Questo strumento basato su cloud consente alle aziende di elaborare rapidamente grandi quantità di immagini, rilevare volti, identificare oggetti ed estrarre testo, il tutto evitando il lavoro manuale.

Un'altra grande caratteristica di Google Cloud Vision è la sua capacità di identificare oggetti da una vasta gamma di categorie come animali o prodotti. Con la funzione di "rilevamento del logo", gli utenti possono connettersi con marchi come Facebook o Instagram per informazioni dettagliate di tracciamento e analisi. La funzione di "rilevamento dei punti di riferimento" aiuta gli utenti a individuare i punti di riferimento intorno a loro e a comprendere meglio la loro cultura locale in un istante.

Oltre alle funzionalità di riconoscimento degli oggetti, Google Cloud Vision fornisce agli utenti anche l'analisi del sentiment e uno strumento di sottotitoli automatico per le immagini, perfetto per l'analisi istantanea! Inoltre, questo strumento offre funzionalità di riconoscimento facciale che sono ottime per scopi di marketing poiché rilevano attributi come età e sesso con elevata precisione. Infine, le funzionalità di estrazione delle parole chiave consentono agli utenti di scansionare rapidamente le immagini di input trovando le parole chiave pertinenti che possono essere utilizzate in processi o applicazioni successivi.

In conclusione, Google Cloud Vision è un'ottima opzione quando si cerca uno strumento di elaborazione delle immagini per aiutare le aziende ad analizzare le proprie immagini in modo più efficiente che mai!

Conclusione

L'analisi delle immagini è un potente strumento per raccogliere informazioni dalle immagini digitali. Può essere utilizzato in molti campi diversi come la medicina, l'automotive e la fotografia. I vantaggi dell'utilizzo dell'analisi delle immagini sono numerosi e possono far risparmiare tempo, denaro e fatica. In questo articolo, abbiamo esaminato le basi dell'analisi delle immagini, cos'è e come può esserti utile. Abbiamo anche discusso i vari tipi di analisi e le migliori pratiche per un'analisi delle immagini di successo. In conclusione, è evidente che l'analisi delle immagini è un potente strumento per raccogliere informazioni e prendere decisioni informate basate sui dati.

Sommario

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Letture consigliate

L'uso dell'analisi delle immagini per ottenere informazioni e trarre conclusioni dalle immagini sta diventando sempre più popolare in un'ampia gamma di settori, dall'assistenza sanitaria alla sicurezza. Se desideri saperne di più su questa tecnologia, considera le seguenti risorse:

Articoli ed esercitazioni
-“Analisi delle immagini: cos'è e come si usa” di Oracle
- "Un'introduzione all'analisi delle immagini per le persone che non sanno nulla dell'analisi delle immagini" di Kent Woodard
-"8 passi verso la comprensione dell'analisi e dell'elaborazione delle immagini nell'apprendimento automatico" di Victor Charpenay
Pubblicazioni Halal
-Elaborazione delle immagini: principi e applicazioni di Milan Sonka et al.
-Computer e visione artificiale - Teoria, algoritmi, aspetti pratici (4a ed.) di ER Davies
-Elaborazione digitale delle immagini con OpenCV – Bibliografia (Ver 4.1) compilata da David Dardas Webinar e podcast
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar ospitato da Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast ospitato da Google Cloud Platform Sono inoltre disponibili molti altri libri, articoli, webinar, podcast, workshop e altre risorse che possono aiutarti a comprendere meglio la metodologia di analisi delle immagini e come utilizzarla per applicazioni specifiche.

Ciao, sono Kim, una mamma e un'appassionata di stop-motion con un background nella creazione di media e nello sviluppo web. Ho una grande passione per il disegno e l'animazione, e ora mi sto tuffando a capofitto nel mondo dello stop-motion. Con il mio blog, sto condividendo le mie conoscenze con voi ragazzi.