Analisis Gambar: Apa Iku Lan Cara Gunakake

dening kim Dianyari: Juni 29, 2022

Analisis gambar minangka alat sing kuat kanggo ngekstrak informasi saka gambar.

Iki bisa digunakake kanggo macem-macem tujuan, saka nglacak owah-owahan ing lingkungan kanggo pangenalan rai kanggo analisis gambar medical.

Ing artikel iki, kita bakal menehi sampeyan introduksi ringkes babagan analisis gambar lan carane sampeyan bisa nggunakake. Kita bakal nyakup definisi analisis gambar, macem-macem teknik lan alat sing kasedhiya, lan aplikasi potensial analisis gambar.

Definisi analisis gambar

Analisis gambar minangka alat sing digunakake kanggo ngerteni digital gambar. Biasane digunakake ing macem-macem lapangan kayata obat, riset ilmiah, pengawasan, pangolahan gambar, lan liya-liyane.

Intine yaiku proses ngumpulake data saka gambar lan nganalisis data kanggo entuk informasi babagan isi gambar. Analisis gambar mbantu nyedhiyakake informasi babagan kualitas utawa fitur saka gambar kayata ukuran, wangun, intensitas/luminositas, werna komposisi utawa rencana lantai.

Ana sawetara teknik sing digunakake ing analisis gambar kayata teknik transformasi spasial kaya ekstraksi sub-gambar lan pangolahan blok; fitur teknik ekstraksi sing nemokake titik utawa wilayah kapentingan nggunakake detektor pinggiran utawa algoritma nelusuri wates; teknik klasifikasi sing nggolongake obyek menyang kategori; teknik segmentasi sing ngurai obyek saka latar mburi; lan algoritma pangenalan pola sing ngenali obyek nggunakake metode statistik.

Kanthi nggunakake alat analisis gambar kanggo aplikasi kaya deteksi obyek lan pangenalan rai, bisa nambah pengalaman pangguna nalika nggunakake media digital. Sampeyan uga bisa nggunakake analisis kanggo riset ilmiah kanggo netepake korélasi antarane wates sing ditemtokake ing siji utawa klompok gambar. Pungkasan, teknologi iki uga digunakake sacara signifikan dening para profesional medis ing spesialisasi kalebu radiologi lan patologi kanggo diagnosa macem-macem kahanan adhedhasar gambar sing dijupuk saka pasien.

Jinis analisis gambar

Analisis gambar yaiku ekstraksi informasi sing migunani saka gambar digital. Iki minangka istilah sing jembar banget sing nyakup macem-macem tugas sing gegandhengan karo gambar, kalebu pangenalan lan identifikasi obyek, pangukuran wangun, pangenalan pola, analisis pemandangan lan klasifikasi.

Ana akeh jinis teknik analisis gambar; sawetara sing luwih umum kalebu:
-piksel-based / Analisis Spasial - Jenis analisis iki kalebu ngetang piksel individu utawa klompok piksel kanthi manual kanggo ngukur wilayah (ukuran, wangun) lan kepadatan (distribusi).
-Analisis Statistik - Pendekatan iki nggunakake metode statistik kanggo netepake fitur sing ana gandhengane karo wilayah ing gambar kayata kontras utawa padhang.
-Machine Learning / Artificial Intelligence - Algoritma Artificial Intelligence (AI) mbisakake tugas pangolahan gambar otomatis sing kuat kayata deteksi obyek utawa segmentasi semantik nggunakake jaringan saraf convolutional (CNN).
-Analisis Tekstur - Teknik iki ngukur carane unsur ing gambar disebarake relatif marang siji liyane ing syarat-syarat tekstur-variasi ing tingkat abu-abu utawa werna ing wilayah gedhe.
-Analisis Histogram - Analisis histogram biasane nglibatake pangukuran distribusi statistik ing gambar kayata kontras, padhang, hue lan jenuh.
-Teknik Nyaring - Teknik nyaring kalebu operasi matematika ing kabeh intensitas sing diproses sing ngowahi bagean tartamtu saka array nalika njaga liyane. Filter asring digunakake kanggo nambah pinggiran utawa mbusak gangguan saka gambar kanthi ngalusake wilayah sing ora dikarepake.
-Fourier Transform Techniques - Cara iki nggunakke transformasi Fourier kang decompose gambar menyang sawetara komponen adhedhasar sawetara frekuensi lan / utawa orientasi ana ing pigura input. Iki ngidini kanggo ngisolasi bagean lan obyek sing bisa duwe ciri tartamtu relatif kanggo komponen liyane sakabèhé katon ing pigura - kayata tektur utawa wangun beda - mbisakake deteksi obyek luwih gampang sak proses segmentasi.

Paedah Analisis Gambar

Analisis gambar minangka alat sing penting kanggo entuk wawasan saka gambar digital. Iki digunakake kanggo ngenali pola, ngenali obyek, lan ngekstrak informasi sing migunani saka media. Saka riset medis nganti pangenalan rai, analisis gambar bisa entuk manfaat saka macem-macem industri. Ing kene kita bakal njelajah kaluwihan analisis gambar lan carane bisa digunakake kanggo nambah macem-macem lapangan.

Pengalaman pelanggan sing luwih apik

Analisis gambar bisa mbantu nambah pengalaman pelanggan, ngidini perusahaan ngerti preferensi pelanggan kanthi cepet lan akurat. Kanthi ngleksanakake teknik analisis gambar, bisnis bisa nggunakake data saka gambar kayata demografi, lokasi, lan respon emosional kanggo target iklan sing luwih apik utawa nggawe konten kanggo pelanggan. Nggunakake data iki bisa nyebabake keterlibatan sing luwih apik karo pelanggan uga nambah dodolan kanggo perusahaan.

Analisis gambar uga mbantu bisnis luwih ngerti konteks gambar kasebut. Contone, teknologi pangenalan warna ngidini perusahaan ngenali warna ing gambar lan nemtokake cara digandhengake karo produk utawa layanan. Informasi iki bisa mbantu bisnis ngerteni prilaku pelanggan babagan layanan utawa produk tartamtu. Kajaba iku, bisnis bisa nggunakake teknologi pangenalan obyek kanggo ngenali obyek ing gambar lan luwih ngerti preferensi pelanggan adhedhasar obyek sing disenengi.

Pungkasan, analisis gambar ngidini bisnis ngumpulake data kanthi luwih cepet nalika isih njaga akurasi ing proses kasebut. Perusahaan ora perlu maneh mriksa atusan gambar kanthi manual nalika nyoba nemtokake pilihan pelanggan; tinimbang bisa ngotomatisasi proses iki nggunakake teknik analisis gambar sing ningkatake efisiensi kanthi signifikan nalika isih entuk asil sing akurat saka analisis gambar. Iki tegese pelanggan entuk akses menyang iklan sing dipersonalisasi luwih cepet tinimbang sadurunge, ngidini perusahaan nyedhiyakake pengalaman pangguna sakabèhé sing luwih apik kanggo para pelanggan.

Tambah akurasi lan efisiensi

Analisis gambar nyedhiyakake akeh keuntungan kanggo bisnis, kalebu akurasi lan efisiensi sing tambah. Kanthi nganalisa gambar tinimbang ngandelake metode manual utawa teks, analisis gambar bisa nyuda kesalahan entri data kanthi signifikan lan nyepetake wektu pangolahan kanggo tugas tartamtu.

Analisis gambar uga ngilangake kabutuhan kanggo nyaring informasi kanthi manual. Nanging, algoritma bisa kanthi cepet nemokake data sing relevan lan ngenali pola supaya gampang diinterpretasikake dening manungsa. Iki nyepetake proses nggawe keputusan lan nyuda kemungkinan kesalahan sing larang amarga kesalahan manungsa utawa pengawasan.

Kajaba iku, analisis gambar nggampangake kanggo ngenali pola kanthi cepet ing set data sing luar biasa gedhe sing mbutuhake ewu jam wong kanggo nyaring kanthi manual. Iki nyuda biaya tenaga kerja kanthi drastis nalika nambah akurasi lan efisiensi bebarengan. Analisis gambar uga ngidini organisasi ngetung tren sing bisa uga ora kejawab kanthi cara tradisional, mbantu dheweke nggawe keputusan sing luwih cepet tinimbang sadurunge.
Kanthi nggunakake teknologi analisis gambar, bisnis bisa nyilikake kesalahan entri data lan nyuda biaya tenaga kerja nalika nambah akurasi lan efisiensi ing operasi. Iki nyebabake kemampuan nggawe keputusan sing luwih apik lan asil sing luwih akurat sing asale saka set data sing luwih gedhe tinimbang sing bisa ditindakake kanthi nggunakake metode tradisional.

Nggawe keputusan sing luwih apik

Panggunaan analisis gambar ing bisnis kanggo mbantu nggawe keputusan bisa ningkatake efisiensi lan mbantu organisasi ngatur sumber daya kanthi luwih apik. Liwat macem-macem teknik lan teknologi, organisasi nduweni kemampuan kanggo ngolah lan nganalisa gambar kanthi cepet saka macem-macem sumber. Iki mbantu dheweke nggawe keputusan sing apik kanthi cepet.

Analisis gambar bisa mbantu organisasi ngurutake, ngenali, lan ngevaluasi data supaya bisa menehi prioritas tugas utawa tujuan strategis. Uga ngidini kanggo analisis cepet saka pola rumit ing gambar, kang ngirit wektu terkenal ing tingkat sing luwih dhuwur nggawe keputusan tugas. Kajaba iku, analisis gambar bisa mbantu perusahaan nemokake tren utawa masalah sing terus-terusan sing bisa uga ora dingerteni.

Organisasi saya tambah akeh nggunakake kekuwatan teknologi analisis gambar kayata aplikasi intelijen buatan (AI) lan pembelajaran mesin (ML) kanggo nggawe model prediktif sing menehi wawasan babagan apa sing bakal kedadeyan babagan prilaku pelanggan lan kahanan pasar ing mangsa ngarep. Ing wektu iki, tim analytics pasar terus-terusan mindhai liwat gambar sing diklumpukake saka sumber kaya situs web pesaing lan saluran digital. Kanthi alat sing tepat, tim kasebut bisa nemtokake cara pelanggan sesambungan karo produk utawa layanan organisasi kanthi cepet supaya bisa nggawe wawasan sing bisa ditindakake sing menehi daya saing marang wong liya ing industri kasebut.

Analisis gambar nduweni peran integral ing operasi bisnis saiki kanthi menehi akses menyang organisasi menyang wawasan sing didhukung data sing bisa ngrangsang wutah lan kemajuan luwih cepet tinimbang sadurunge.

Carane Gunakake Analisis Gambar

Analisis gambar minangka cara sing efisien kanggo ngolah data gambar sing akeh lan ngekstrak informasi sing migunani. Analisis gambar kalebu nggunakake algoritma komputer kanggo nemtokake makna gambar. Bisa digunakake kanggo macem-macem tugas kayata pangenalan obyek, pangenalan rai, lan segmentasi gambar. Ing bagean iki, kita bakal ngrembug babagan carane analisis gambar bisa digunakake lan sawetara aplikasi.

Segmentasi gambar

Segmentasi gambar minangka cabang pangolahan gambar ing ngendi gambar dipérang dadi pirang-pirang segmen, utawa wilayah, sing bebarengan nyakup kabeh gambar. Saben segmen nggambarake area kapentingan ing gambar, lan bisa dianggep minangka obyek diskret dhewe. Tujuan saka segmentasi yaiku kanggo nyederhanakake lan / utawa ngganti representasi gambar dadi luwih migunani lan luwih gampang dianalisis. Teknik segmentasi digunakake ing pencitraan medis kanggo macem-macem tugas, wiwit saka ngenali struktur anatomi nganti ngawasi perkembangan penyakit. Kajaba iku, algoritma segmentasi minangka komponen utama ing sistem pengawasan otomatis lan bisa digunakake kanggo tugas navigasi robot lan deteksi obyek.

Algoritma segmentasi umume gumantung marang metode basis piksel utawa metode basis klasifikasi. Cara adhedhasar piksel nggunakake indikasi kayata warna utawa tekstur kanggo mbagi gambar dadi bagean sing kapisah. Utawa, metode adhedhasar klasifikasi nggabungake kategori adhedhasar fitur deskriptif kayata wangun utawa tekstur supaya bisa nglumpukake piksel kanthi otomatis dadi bagean / obyek sing cocog.

Segmentasi adhedhasar piksel biasane duwe tujuan kanggo misahake obyek kanthi intensitas utawa nilai kontras kanthi ngitung statistik global (contone, nilai rata-rata) ing kabeh wilayah. Pendekatan adhedhasar klasifikasi asring mbutuhake input manual lan labeling sadurunge algoritma bisa digunakake; nanging cara iki kuat banget nalika nangani dataset gedhe utawa jinis data sing ora dingerteni sing ora bisa dipisahake kanthi sukses mung nggunakake nilai piksel.

Klasifikasi gambar

Klasifikasi gambar yaiku proses nggunakake algoritma komputer kanggo prédhiksi lan menehi label kelas ing gambar tartamtu. Ing proses iki, umume duwe "koleksi" gambar latihan kanthi label sing dadi input menyang algoritma pembelajaran. Adhedhasar gambar latihan kasebut, fitur kayata ukuran, wujud lan warna dijupuk saka gambar lan digunakake kanggo klasifikasi gambar. Teknik iki ngidini asil sing luwih akurat dibandhingake karo labeling manual, ing ngendi manungsa bisa nggawe kesalahan amarga salah klasifikasi utawa kesalahan label.

Diwenehi gambar sing ora dingerteni, siji bisa ngetrapake klasifikasi sing ana sing banjur menehi input khusus iki minangka kategori output miturut nomer kelas sing wis ditemtokake. Sawetara conto panggunaan iki kalebu saka sistem nyopir mobil otonom sing menehi kemampuan pangenalan obyek kanggo deteksi rai ing aplikasi biometrik. Kajaba iku, duwe data label sing akurat liwat klasifikasi gambar bisa menehi wawasan sing luwih akeh babagan lingkungan kita kanthi nggunakake set data pemerintah sing gedhe kanggo analisis luwih lanjut - utamane ing korélasi antarane jinis obyek lan aplikasi bisnis kayata analisis ritel utawa analytics hiburan.

Saka ngleksanakake jaringan syaraf kanthi teknik optimasi GPU kanggo entuk pangolahan paralel nganti macem-macem wangun machine learning - ana akeh cara sing bisa nglatih model AI utawa nggunakake teknik sinau jero ing bidang Klasifikasi Gambar; sanadyan learning unsupervised isih duwe sawetara alangan tetep peneliti saka kebak nggunakke mau ing potensial maksimum, cara iki isih aktif nelik lan riset. Mangkono, ngerti carane ngleksanakake mbutuhake pemahaman sing komprehensif babagan algoritma visi komputer uga kawruh teknis sing kuat sing nglibatake praktik teknik mburi kayata basa skrip kaya Python kanggo tujuan implementasine bebarengan karo duwe latar mburi intim babagan teknologi sing berkembang kaya blockchain utawa infrastruktur sing kurang server. implementasine

Deteksi obyek

Deteksi obyek minangka teknologi lan teknik adhedhasar komputer kanggo njamin akurasi analisis data gambar. Teknologi iki nggunakake macem-macem algoritma canggih kanggo ngenali obyek lan karakteristik ing gambar sing gampang dikenali. Iki nduwe peran utama ing pirang-pirang wilayah, kayata forensik, ilmu medis, otomatisasi industri, identifikasi rai lan sistem inspeksi otomatis.

Deteksi obyek kalebu nganalisa utawa ngumpulake data kanggo nemtokake ukuran, wangun lan sifat obyek tartamtu ing gambar. Analisis gambar jinis iki bisa kalebu identifikasi obyek adhedhasar warna, tekstur utawa malah bentuk sing digawe nalika diselehake. Nggunakake model matematika lan metode statistik nggawe tugas luwih gampang kanggo komputer saiki.

Tujuan utama ing kene yaiku kanggo ngenali kanthi akurat saben obyek sing katon ing set data gambar kanthi nggunakake label atribut sing ditugasake. Algoritma kasebut kudu dilatih sadurunge kanthi akeh data, kalebu conto 'apik' kanggo prediksi akurat babagan fitur saben obyek target sadurunge latihan diwiwiti. Sawise latihan rampung lan prakiraan sukses, bakal diterusake kanthi fase kayata inferensi ing ngendi asil sing dikarepake saka input sing diwenehake bisa ditindakake kanthi asil sing dipikolehi saka pasinaon sadurunge.

Teknologi kaya algoritma sinau jero (DL) mbantu ngidini macem-macem lapisan sing bebarengan bisa nggayuh asil sing luwih akurat sajrone wektu sing luwih cendhek tinimbang cara tradisional sing bisa diwenehake sadurunge kasedhiya ing jinis persiyapan hardware pangolahan sing digunakake saiki. Pungkasane, iki nggawe cara sing dibantu AI kaya Deep Learning luwih atraktif tinimbang pendekatan konvensional amarga bisa nyuda kesalahan nalika nyedhiyakake metrik akurasi deteksi obyek sing efisien sing uga bisa ngasilake output ing skenario wektu nyata.

Piranti kanggo Analisis Gambar

Analisis gambar minangka proses sing nyakup informasi sing migunani saka gambar kanthi metodologi komputasi. Proses iki digunakake ing macem-macem lapangan, kayata pencitraan medis, intelijen buatan, lan penginderaan jarak jauh. Untunge, ana macem-macem alat sing kasedhiya kanggo analisis gambar, nggawe proses luwih gampang lan luwih efisien. Ayo goleki sawetara alat sing kasedhiya kanggo analisis gambar.

OpenCV

OpenCV minangka perpustakaan fungsi pemrograman utamane kanggo visi komputer wektu nyata. Ndhukung macem-macem windows, Linux, platform lan platform piranti lunak liyane lan mulane asring digunakake kanggo analisis gambar lan tugas pangolahan gambar. Area aplikasi OpenCV kalebu: visi komputer, pangenalan pasuryan, identifikasi obyek, pelacakan gerakan, segmentasi lan pangenalan.

OpenCV nawakake macem-macem alat kuat sing bisa digunakake kanggo nindakake tugas rumit kayata deteksi obyek, pangenalan rai, ekstraksi fitur otomatis lan liya-liyane. Nduwe komunitas aktif sing nyedhiyakake solusi sing ramah pangguna kanggo masalah umum. Pustaka wis dirancang kanggo nggabungake karo akeh basa program kayata C++, Java utawa Python. Pustaka kasebut ngidini para pangembang bisa nggarap gambar ing basa sing dikarepake, saengga bisa nyuda wektu pangembangan kanthi signifikan. OpenCV ndhukung kabeh jinis data (kayata gambar ing formasi 2D lan 3D) sing ndadekake alat sing paling serbaguna ing antarane kabeh perpustakaan pangolahan gambar sing kasedhiya saiki.

Piranti sing kalebu ing OpenCV yaiku:
- Filtering gambar
- Segmentasi obyek
- Fitur ekstraksi
- Fitur cocog lan klasifikasi
- nelusuri obyek lan analisis gerakan
-Rekonstruksi 3D kanggo obyek sinau

Piranti kasebut akeh digunakake kanggo inspeksi visual otomatis ing setelan industri amarga fitur sing nguntungake kaya konsumsi memori sing sithik, eksekusi cepet ing umume platform (utamane sing dipasang), portabilitas ing antarane sistem nggunakake perpustakaan standar kaya OpenMPI / MPI4Py. Lisensi sumber terbuka ndadekake luwih atraktif kanggo pangguna sing pengin nggunakake tanpa pembayaran royalti utawa lisensi saka perusahaan utawa organisasi kaya mathworks etc ...

TensorFlow

TensorFlow minangka perpustakaan piranti lunak sumber terbuka sing digunakake kanggo ngembangake lan nglatih model pembelajaran jero. Sistem pembelajaran jero, kayata model analisis gambar, dibangun saka pirang-pirang lapisan neuron sing ngolah data input, kayata gambar. TensorFlow mbisakake pangembang luwih gampang ngembangake lan nyebarake model pembelajaran jero sing paling canggih sing bisa digunakake ing visi, pangolahan basa alami lan wilayah liyane.

Keuntungan utama nggunakake TensorFlow yaiku nyedhiyakake cara sing gampang kanggo nggawe lan masang model pembelajaran mesin sing kuat kanthi cepet lan efisien. TensorFlow uga ndhukung macem-macem aplikasi ing MacOS, Windows, Linux lan platform seluler. Lan amarga iku mbukak sumber lan duwe support masyarakat sugih, sampeyan bisa nggunakake piranti sing wis ana ing proses pembangunan tanpa reinvent gembong utawa nglampahi wektu ekstra ing kode debugging saka ngeruk.

Saliyane nglatih model anyar saka awal, TensorFlow uga ngidini sampeyan nggunakake maneh model sing wis dilatih kanggo transfer learning utawa fine-tuning ing set masalah tartamtu. Iki ndadekake iku bisa kanggo cepet mbangun solusi khusus sing cocog kanggo masalah tartamtu nalika njupuk kauntungan saka kawruh ana dibangun ing jaringan ana. Kanthi keluwesan ing tangan iki, pangembang bisa miwiti eksperimen karo arsitektur sing beda-beda luwih cepet tinimbang sadurunge - nyiyapake lan bisa digunakake kanthi akurasi sing dhuwur kanthi cepet.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision minangka alat pangolahan gambar sing kuat sing dirancang kanggo mbantu bisnis nganalisis gambar lan entuk wawasan sing penting. Iki adhedhasar teknologi sing padha digunakake dening Google Photos, dadi dipercaya lan gampang digunakake. Alat berbasis awan iki ngidini bisnis ngolah gambar kanthi cepet, ndeteksi pasuryan, ngenali obyek, lan ngekstrak teks kabeh nalika ngindhari tenaga kerja manual.

Fitur gedhe liyane saka Google Cloud Vision yaiku kemampuan kanggo ngenali obyek saka macem-macem kategori kayata kewan utawa produk. Kanthi fitur "deteksi logo", pangguna bisa nyambung karo merek kaya Facebook utawa Instagram kanggo informasi pelacakan lan analisis sing rinci. Fitur "deteksi landmark" mbantu pangguna nemokake landmark ing saubengé lan luwih ngerti budaya lokal kanthi cepet.

Kajaba saka kemampuan pangenalan obyek, Google Cloud Vision uga menehi analisis sentimen kanggo pangguna uga alat captioning otomatis kanggo gambar - sampurna kanggo analisis cepet! Kajaba iku, alat iki nawakake kemampuan pangenalan rai sing apik kanggo tujuan marketing amarga ndeteksi atribut kayata umur lan jender kanthi akurasi sing dhuwur. Pungkasan, kapabilitas ekstraksi tembung kunci ngidini pangguna cepet mindhai liwat gambar input nalika nemokake tembung kunci sing relevan sing bisa digunakake ing proses utawa aplikasi mengko.

Kesimpulane, Google Cloud Vision minangka pilihan sing apik nalika nggoleki alat pangolahan gambar kanggo mbantu bisnis nganalisis gambar kanthi luwih efisien tinimbang sadurunge!

kesimpulan

Analisis gambar minangka alat sing kuat kanggo ngumpulake wawasan saka gambar digital. Bisa digunakake ing macem-macem lapangan kayata obat, otomotif, lan fotografi. Keuntungan nggunakake analisis gambar akeh banget lan bisa ngirit wektu, dhuwit, lan tenaga. Ing artikel iki, kita wis ndeleng dhasar analisis gambar, apa iku, lan carane bisa entuk manfaat kanggo sampeyan. Kita uga wis ngrembug macem-macem jinis analisis lan praktik paling apik kanggo analisis gambar sing sukses. Kesimpulane, jelas yen analisis gambar minangka alat sing kuat kanggo ngumpulake wawasan lan nggawe keputusan sing adhedhasar data.

Summary

Pilihan panggang kanggo kopi sampeyan gumantung saka rasa lan kekuatan sing sampeyan senengi uga pilihan wilayah sampeyan. Roaster sing beda-beda nawakake macem-macem jeneng lan kategori warna, nanging umume, panggang sing entheng bakal nduweni rasa sing luwih entheng lan kandungan kafein sing rada dhuwur, dene panggang sing peteng luwih pait kanthi kaasaman sing kurang. Jinis populer saben kalebu Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italia Prancis. Apa sampeyan penggemar biji kopi sing entheng utawa peteng-utawa nang endi wae ing antarane - priksa manawa takon sadurunge tuku supaya sampeyan entuk apa sing dikarepake!

Luwih Bacaan

Panggunaan analisis gambar kanggo entuk wawasan lan nggawe kesimpulan saka gambar dadi saya populer ing macem-macem industri, saka kesehatan nganti keamanan. Yen sampeyan pengin sinau luwih lengkap babagan teknologi iki, nimbang sumber daya ing ngisor iki:

Artikel & Tutorial
- "Analisis Gambar: Apa Iku lan Cara Gunakake" dening Oracle
- "Pengantar Analisis Gambar kanggo Wong sing Ora Ngerti Babagan Analisis Gambar" dening Kent Woodard
- "8 Langkah Kanggo Ngerteni Analisis lan Pemrosesan Gambar ing Pembelajaran Mesin" dening Victor Charpenay
Buku & Publikasi
-Pemrosesan Gambar: Prinsip lan Aplikasi dening Milan Sonka et al.
-Vision Komputer lan Mesin - Teori, Algoritma, Praktis (Ed. 4) dening ER Davies
-Digital Image Processing with OpenCV – Bibliography (Ver 4.1) Compiled By David Dardas Webinars & Podcasts
-Computer Vision Liwat Machine Learning Webinar sing dianakake dening Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast sing dianakake dening Google Cloud Platform Ana uga akeh buku, artikel, webinar, podcast, lokakarya lan sumber daya liyane sing kasedhiya sing bisa mbantu sampeyan luwih ngerti metodologi analisis gambar uga cara nggunakake aplikasi kasebut kanggo aplikasi tartamtu.

Hai, aku Kim, ibu lan penggemar stop-motion kanthi latar mburi nggawe media lan pangembangan web. Aku duwe karep banget kanggo nggambar lan animasi, lan saiki aku nyilem luwih dhisik menyang jagad stop-motion. Kanthi blogku, aku nuduhake pelajaranku karo kowe.