Кескінді талдау: бұл не және оны қалай пайдалану керек

Ким жаңартылған: Маусым 29, 2022

Кескінді талдау кескіндерден ақпаратты алудың қуатты құралы болып табылады.

Бұл қоршаған ортадағы өзгерістерді бақылаудан бетті танудан медициналық кескіндерді талдауға дейін әртүрлі мақсаттарда қолданылуы мүмкін.

Бұл мақалада біз сізге суретті талдау және оны қалай пайдалануға болатындығы туралы қысқаша ақпарат береміз. Біз кескін талдауының анықтамасын, қол жетімді әртүрлі әдістер мен құралдарды және кескінді талдаудың әлеуетті қолданбаларын қарастырамыз.

Суретті талдаудың анықтамасы

Кескінді талдау - бұл түсінік алу үшін қолданылатын құрал сандық суреттер. Ол әдетте медицина, ғылыми зерттеулер, бақылау, кескіндерді өңдеу және басқалар сияқты әртүрлі салаларда қолданылады.

Негізінде бұл кескіннен деректерді жинау және кескіннің мазмұны туралы ақпаратты алу үшін деректерді талдау процесі. Кескінді талдау кескіннің сапасы немесе мүмкіндіктері туралы ақпаратты беруге көмектеседі, мысалы, оның өлшемі, пішіні, қарқындылығы/жарқырауы, түс композиция немесе оның еден жоспары.

Кескінді талдауда қолданылатын бірнеше әдістер бар, мысалы, ішкі кескінді алу және блокты өңдеу сияқты кеңістіктік түрлендіру әдістері; шеттік детекторларды немесе шекараны бақылау алгоритмдерін пайдалана отырып, қызықты нүктелерді немесе аймақтарды табатын мүмкіндіктерді шығару әдістері; объектілерді категорияларға жіктейтін жіктеу әдістері; объектілерді фоннан талдайтын сегменттеу әдістері; және статистикалық әдістерді пайдалана отырып объектілерді танитын үлгіні тану алгоритмдері.

Объектіні анықтау және бет-әлпетті тану сияқты қолданбалар үшін кескінді талдау құралдарын пайдалану арқылы ол сандық медианы пайдалану кезінде пайдаланушы тәжірибесін жақсарта алады. Сондай-ақ, бір немесе кескіндер тобының ішіндегі анықталған шекаралар арасындағы корреляцияны бағалау үшін талдауды ғылыми зерттеу үшін пайдалануға болады. Соңында, бұл технологияны пациенттерден сканерленген суреттерге негізделген әртүрлі жағдайларды диагностикалау үшін радиология және патологияны қоса алғанда, мамандықтар бойынша медицина мамандары айтарлықтай пайдаланады.

Суретті талдау түрлері

Кескінді талдау – цифрлық кескіндерден мағыналы ақпаратты алу. Бұл объектіні тану және сәйкестендіру, пішінді өлшеу, үлгіні тану, көріністі талдау және жіктеу сияқты кескінге қатысты тапсырмалардың көптеген түрлерін қамтитын өте кең термин.

Кескінді талдау әдістерінің көптеген түрлері бар; кең таралғандардың кейбірі мыналарды қамтиды:
-Pixel-негізделген/кеңістіктік талдау – талдаудың бұл түрі аумақтарды (өлшемді, пішінді) және тығыздықты (тарату) өлшеу үшін жеке пикселдерді немесе пикселдер кластерлерін қолмен санауды қамтиды.
-Статистикалық талдау – бұл тәсіл контраст немесе жарықтық сияқты кескіндегі аймақтармен байланысты мүмкіндіктерді бағалау үшін статистикалық әдістерді пайдаланады.
-Машинаны оқыту/Жасанды интеллект – Жасанды интеллект (AI) алгоритмдері конволюционды нейрондық желілерді (CNN) пайдаланып нысанды анықтау немесе семантикалық сегменттеу сияқты қуатты автоматтандырылған кескінді өңдеу тапсырмаларын қосады.
-Текстураны талдау – бұл әдіс кескіндегі элементтердің текстура бойынша бір-біріне қатысты таралуын өлшейді — сұр деңгейлердің немесе үлкен аумақтағы түстердің өзгеруі.
-Гистограмма талдауы – Гистограмма талдауы әдетте кескіндегі контраст, жарықтық, реңк және қанықтылық сияқты статистикалық үлестірімдерді өлшеуді қамтиды.
-Сүзу әдістері – Сүзгілеу әдістері басқаларды сақтай отырып, массивтің белгілі бір бөліктерін өзгертетін бүкіл өңделген қарқындылық массивіндегі математикалық операцияларды қамтиды. Сүзгілер жиектерді жақсарту немесе осы қажетсіз аймақтарды тегістеу арқылы кескіннен шуды жою үшін жиі пайдаланылады.
-Фурье түрлендіру әдістері – бұл әдіс кіріс кадрында бар жиілік диапазондары және/немесе бағдарлар негізінде кескіндерді бірнеше құрамдастарға бөлетін Фурье түрлендірулерін пайдаланады. Бұл сегменттеу процестері кезінде объектіні оңай анықтауға мүмкіндік беретін текстура немесе пішін айырмашылықтары сияқты кадрдағы жалпы көріністің басқа құрамдас бөліктеріне қатысты ерекше сипаттамалары болуы мүмкін бөліктер мен нысандарды оқшаулауға мүмкіндік береді.

Кескінді талдаудың артықшылықтары

Кескінді талдау сандық кескіндерден түсінік алудың баға жетпес құралы болып табылады. Ол үлгілерді тану, нысандарды анықтау және медиадан маңызды ақпаратты алу үшін қолданылады. Медициналық зерттеулерден бетті тануға дейін кескінді талдау көптеген салаларға пайдалы болуы мүмкін. Мұнда біз кескінді талдаудың артықшылықтарын және оны әртүрлі өрістерді жақсарту үшін қалай пайдалануға болатынын зерттейміз.

Клиенттердің тәжірибесі жақсарды

Кескінді талдау компанияларға тұтынушылардың қалауларын тез және дәл түсінуге мүмкіндік беретін тұтынушылар тәжірибесін жақсартуға көмектеседі. Кескінді талдау әдістерін енгізу арқылы кәсіпорындар өздерінің жарнамаларын жақсырақ бағыттау немесе тұтынушылар үшін мазмұнды жекелендіру үшін демографиялық деректер, орындар және эмоционалдық жауаптар сияқты кескіндер деректерін пайдалана алады. Бұл деректерді пайдалану тұтынушылармен қарым-қатынасты жақсартуға, сондай-ақ компанияның сатылымын арттыруға әкелуі мүмкін.

Кескінді талдау сонымен қатар бизнеске кескіндерінің контекстін жақсырақ түсінуге көмектеседі. Мысалы, түстерді тану технологиясы компанияларға кескіндегі түстерді анықтауға және олардың өнімдермен немесе қызметтермен байланысын анықтауға мүмкіндік береді. Бұл ақпарат бизнеске белгілі бір қызметке немесе өнімге қатысты тұтынушылардың мінез-құлқын түсінуге көмектеседі. Оған қоса, кәсіпорындар кескіндегі нысандарды анықтау және қалаған нысандар негізінде тұтынушы қалауларын жақсы түсіну үшін нысанды тану технологиясын пайдалана алады.

Соңында, кескінді талдау бизнеске процесте дәлдікті сақтай отырып, деректерді тезірек жинауға мүмкіндік береді. Компанияларға тұтынушылардың қалауларын анықтау әрекеті кезінде жүздеген кескіндерді қолмен қарап шығудың қажеті жоқ; Керісінше, олар бұл процесті кескіндерді талдаудан дәл нәтижелер ала отырып, тиімділігін айтарлықтай арттыратын кескінді талдау әдістерін қолдана отырып автоматтандыруға қабілетті. Бұл тұтынушылардың жекелендірілген жарнамаға бұрынғыдан да жылдам қол жеткізе алатынын білдіреді, бұл компанияларға өз тұтынушылары үшін жақсырақ жалпы пайдаланушы тәжірибесін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.

Дәлдік пен тиімділікті арттыру

Кескінді талдау бизнеске көптеген артықшылықтар береді, соның ішінде дәлдік пен тиімділікті арттыру. Қолмен немесе мәтінге негізделген әдістерге сүйенудің орнына кескіндерді талдау арқылы кескінді талдау деректерді енгізу қателерін айтарлықтай азайтады және берілген тапсырманы өңдеу уақытын жылдамдатады.

Кескінді талдау сонымен қатар үлкен көлемдегі ақпаратты қолмен електен өткізу қажеттілігін жояды. Оның орнына, алгоритм сәйкес деректерді жылдам тауып, адамдар оңай түсіндіре алатын үлгілерді анықтай алады. Бұл шешім қабылдау процесін жылдамдатады және адам қателігінен немесе қадағалаудан болатын ықтимал шығынды қателерді азайтады.

Бұған қоса, кескінді талдау қолмен електен өткізу үшін мыңдаған адам сағаттарын алатын керемет үлкен деректер жиынындағы үлгілерді жылдам анықтауды жеңілдетеді. Бұл бір уақытта дәлдік пен тиімділікті арттыра отырып, еңбек шығындарын күрт төмендетеді. Кескінді талдау сонымен қатар ұйымдарға дәстүрлі әдістер арқылы жіберіп алған тенденцияларды сандық бағалауға мүмкіндік береді, бұл оларға бұрынғыдан да жылдамырақ шешім қабылдауға көмектеседі.
Кескінді талдау технологиясын қолдану арқылы бизнес деректер енгізу қателіктерін азайтып, өз операцияларындағы дәлдік пен тиімділікті арттыра отырып, еңбек шығындарын азайта алады. Бұл шешім қабылдау мүмкіндігін жақсартуға және дәстүрлі әдістерді пайдалану арқылы қол жеткізуге болатынға қарағанда әлдеқайда үлкен деректер жиынынан алынған дәлірек нәтижелерге әкеледі.

Жетілдірілген шешім қабылдау

Шешім қабылдауға көмектесу үшін бизнесте имиджді талдауды пайдалану тиімділікті арттыруға және ұйымдарға өз ресурстарын жақсырақ басқаруға көмектесуі мүмкін. Әртүрлі әдістер мен технологиялардың арқасында ұйым әртүрлі көздерден алынған кескіндерді жылдам өңдеу және талдау мүмкіндігіне ие. Бұл оларға дерлік дұрыс шешім қабылдауға көмектеседі.

Кескінді талдау ұйымдарға тапсырмаларды немесе стратегиялық мақсаттарды анықтау үшін деректерді сұрыптауға, анықтауға және бағалауға көмектеседі. Ол сондай-ақ кескіндердегі күрделі үлгілерді жылдам талдауға мүмкіндік береді, бұл жоғары деңгейдегі шешім қабылдау тапсырмаларында құнды уақытты үнемдейді. Оған қоса, кескінді талдау компанияларға тенденцияларды немесе байқалмай қалған қайталанатын мәселелерді анықтауға көмектеседі.

Ұйымдар тұтынушылардың мінез-құлқы мен болашақта нарық жағдайлары тұрғысынан не болатынын түсінуге мүмкіндік беретін болжамды үлгілерді жасау үшін жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту (ML) қолданбалары сияқты кескінді талдау технологияларының күшін көбірек пайдаланады. Осы сәтте нарықтық талдау топтары бәсекелес веб-сайттар мен сандық арналар сияқты көздерден жинаған суреттерді үнемі сканерлейді. Тиісті құралдардың көмегімен бұл командалар саладағы басқаларға бәсекелестік артықшылықты қамтамасыз ететін әрекетке қабілетті түсініктерді құру үшін тұтынушылардың ұйымның өнімдерімен немесе қызметтерімен қалай әрекеттесетінін жылдам анықтай алады.

Кескінді талдау бүгінде ұйымдарға өсу мен ілгерілеуді бұрынғыдан да тезірек ынталандыратын құнды деректерге негізделген түсініктерге қол жеткізу арқылы бизнес операцияларында ажырамас рөл атқарады.

Кескінді талдауды қалай пайдалануға болады

Кескінді талдау үлкен көлемдегі кескін деректерін өңдеудің және одан пайдалы ақпаратты алудың тиімді әдісі болып табылады. Кескінді талдау кескіннің мағынасын анықтау үшін компьютерлік алгоритмдерді пайдалануды қамтиды. Оны нысанды тану, бет-әлпетті тану және кескінді сегменттеу сияқты әртүрлі тапсырмалар үшін пайдалануға болады. Бұл бөлімде біз кескінді талдауды қалай қолдануға болатынын және оның кейбір қолданбаларын талқылаймыз.

Кескінді сегменттеу

Кескінді сегменттеу - кескінді бүкіл кескінді құрайтын бірнеше сегменттерге немесе аймақтарға бөлетін кескінді өңдеу саласы. Әрбір сегмент кескіндегі қызығушылық аймағын білдіреді және оны өздігінен дискретті нысан ретінде қарастыруға болады. Сегменттеу мақсаты - кескіннің көрінісін анағұрлым мағыналы және талдауға оңай нәрсеге оңайлату және/немесе өзгерту. Сегментация әдістері медициналық бейнелеуде анатомиялық құрылымдарды анықтаудан аурудың дамуын бақылауға дейінгі әртүрлі тапсырмалар үшін қолданылады. Сонымен қатар, сегменттеу алгоритмдері автоматтандырылған бақылау жүйелерінің негізгі құрамдас бөліктері болып табылады және оларды роботты навигация тапсырмалары мен объектілерді анықтау үшін пайдалануға болады.

Сегменттеу алгоритмдері әдетте пикселге негізделген әдістерге немесе классификацияға негізделген әдістерге сүйенеді. Пиксельге негізделген әдістер кескінді бөлек сегменттерге бөлу үшін түс немесе текстура сияқты көрсеткіштерді пайдаланады. Немесе, жіктеуге негізделген әдістер пикселдерді сәйкес сегменттерге/нысандарға автоматты түрде топтастыру үшін пішін немесе текстура сияқты сипаттамалық мүмкіндіктерге негізделген санаттарды біріктіреді.

Пиксельге негізделген сегменттеу әдетте бүкіл аймақ бойынша жаһандық статистиканы (мысалы, орташа мән) есептеу арқылы нысандарды қарқындылығы немесе контраст мәндері бойынша бөлуді мақсат етеді. Классификацияға негізделген тәсілдер көбінесе алгоритм жұмыс істей бастағанға дейін қолмен енгізуді және таңбалауды қажет етеді; алайда бұл әдістер тек пиксель мәндерін пайдаланып сәтті бөлінбейтін үлкен деректер жиынымен немесе белгісіз деректер түрлерімен жұмыс істегенде өте күшті.

Суреттердің классификациясы

Кескінді классификациялау – берілген кескіндегі класстарды болжау және белгілеу үшін компьютерлік алгоритмдерді пайдалану процесі. Бұл процесте оқыту алгоритміне кіріс ретінде қызмет ететін таңбаланған оқу кескіндерінің «жинағы» болуы әдеттегідей. Осы жаттығу кескіндерінің негізінде кескіннен өлшем, пішін және түс сияқты мүмкіндіктер алынып, кескінді жіктеу үшін пайдаланылады. Бұл әдіс қолмен таңбалаумен салыстырғанда дәлірек нәтижелерге мүмкіндік береді, мұнда адамдар қате жіктеу немесе таңбалау қателеріне байланысты қателіктер жіберуі мүмкін.

Белгісіз кескінді ескере отырып, бұрыннан бар классификаторды қолдануға болады, ол содан кейін осы нақты кіріске нақты сыныптардың алдын ала анықталған санына сәйкес шығыс санатын тағайындайды. Мұның кейбір мысалдары объектіні тану мүмкіндіктерін беретін автономды көлік жүргізу жүйелерінен биометрия қолданбаларында бет-әлпетті анықтауға дейінгі ауқымды қамтиды. Оған қоса, кескінді жіктеу арқылы дәл белгіленген деректерге ие болу, әсіресе, бөлшек сауда талдауы немесе ойын-сауық талдауы сияқты нысандар түрлері мен бизнес-қолданбалар арасындағы корреляцияда, әрі қарай талдау үшін үлкен мемлекеттік деректер жиынын пайдалану арқылы қоршаған ортамызды айтарлықтай тереңірек түсінуге мүмкіндік береді.

Параллельді өңдеуді алу үшін GPU оңтайландыру әдістерімен нейрондық желілерді енгізуден бастап машиналық оқытудың әртүрлі формаларына дейін – AI үлгілерін үйретудің немесе кескінді жіктеу саласында терең оқыту әдістерін қолданудың сансыз жолдары бар; бақылаусыз оқыту әлі де болса зерттеушілерге оларды максималды әлеуетпен толық пайдалануға кедергі келтіретін біршама кедергілерге ие болса да, бұл әдістер әлі де белсенді түрде зерттелуде және зерттелуде. Осылайша, оларды қалай жүзеге асыру керектігін түсіну компьютерлік көру алгоритмдерін жан-жақты түсінуді, сонымен қатар іске асыру мақсаттары үшін Python сияқты сценарий тілдері сияқты артқы инженерлік тәжірибелерді қамтитын күшті техникалық білімді және блокчейн немесе серверсіз инфрақұрылым сияқты дамып келе жатқан технологиялар туралы жақын ақпаратты қажет етеді. жүзеге асыру

Объектіні анықтау

Объектіні анықтау – кескін деректер жинағын талдаудың дәлдігін қамтамасыз ететін компьютерлік технология мен әдіс. Бұл технология оңай анықталған кескіндердегі объектілерді және олардың сипаттамаларын анықтау үшін әртүрлі күрделі алгоритмдерді пайдаланады. Ол криминалистика, медицина ғылымы, өнеркәсіптік автоматтандыру, бет-әлпетті анықтау және автоматтандырылған тексеру жүйелері сияқты көптеген салаларда үлкен рөл атқарады.

Объектіні анықтау кескіндегі нақты нысандардың өлшемін, пішінін және басқа қасиеттерін анықтау үшін деректерді талдауды немесе жинауды қамтиды. Кескінді талдаудың бұл түрі объектілерді олардың түсіне, құрылымына немесе тіпті бірге орналастырылған кезде жасайтын пішіндеріне қарай анықтауды қамтуы мүмкін. Математикалық модельдер мен статистикалық әдістерді пайдалану қазіргі уақытта компьютерлер үшін тапсырманы айтарлықтай жеңілдетеді.

Мұндағы басты мақсат - тағайындалған төлсипат белгілерін пайдалану арқылы кескін деректер жинағында пайда болатын әрбір нысанды дәл анықтау. Алгоритмді көптеген деректермен алдын ала оқыту керек, соның ішінде жаттығуды бастамас бұрын әрбір нысанның мүмкіндіктері туралы дәл болжау үшін «жақсы» мысалдар. Оқыту аяқталғаннан кейін және болжау сәтті болғаннан кейін, берілген енгізуден күтілетін нәтиже бұрынғы зерттеулерден алынған нәтижелермен жұмыс істейтін қорытынды сияқты кезеңдерден кейін болады.

Терең оқыту (DL) алгоритмдері сияқты технология бүгінде қолданылатын өңдеу аппараттық қондырғысының осы түріне қол жетімді болғанға дейін дәстүрлі әдістер қамтамасыз ете алатындан гөрі қысқа уақыт ішінде дәлірек нәтижелерге қол жеткізу үшін бірге жұмыс істейтін бірнеше қабаттарға мүмкіндік береді. Сайып келгенде, бұл Deep Learning сияқты AI-ге қолдау көрсететін әдістерді кәдімгі тәсілдерге қарағанда тартымды етеді, өйткені олар қателерді айтарлықтай азайтады, сонымен бірге нақты уақыт сценарийлерінде нәтижені оңай шығара алатын тиімді нысанды анықтау дәлдігі көрсеткіштерін қамтамасыз етеді.

Кескінді талдауға арналған құралдар

Кескінді талдау - оның есептеу әдістемелері арқылы кескіндерден мағыналы ақпаратты алуды қамтитын процесс. Бұл процесс медициналық бейнелеу, жасанды интеллект және қашықтықтан зондтау сияқты әртүрлі салаларда қолданылады. Бақытымызға орай, кескінді талдауға арналған әртүрлі құралдар бар, бұл процесті жеңілдетеді және тиімдірек етеді. Кескінді талдау үшін қолжетімді құралдардың кейбірін қарастырайық.

OpenCV

OpenCV – бұл негізінен нақты уақыттағы компьютерді көруге бағытталған бағдарламалау функцияларының кітапханасы. Ол әртүрлі терезелерді, Linux, платформаны және басқа бағдарламалық платформаларды қолдайды, сондықтан кескінді талдау және кескінді өңдеу тапсырмалары үшін жиі пайдаланылады. OpenCV қолданбасының салалары мыналарды қамтиды: компьютерлік көру, бетті тану, объектіні анықтау, қозғалысты бақылау, сегменттеу және тану.

OpenCV нысанды анықтау, бет-әлпетті тану, мүмкіндіктерді автоматты түрде алу және т.б. сияқты күрделі тапсырмаларды орындау үшін пайдалануға болатын қуатты құралдардың кең ауқымын ұсынады. Онда жалпы мәселелерге пайдаланушыға ыңғайлы шешімдер ұсынатын белсенді қауымдастық бар. Кітапхана C++, Java немесе Python сияқты көптеген бағдарламалау тілдерімен біріктіру үшін жасалған. Кітапхана әзірлеушілерге қажетті тілдердегі кескіндермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді, осылайша әзірлеу уақытын айтарлықтай қысқартады. OpenCV деректердің кез келген түрін (мысалы, 2D және 3D форматындағы кескіндер) қолдайды, бұл оны бүгінгі таңда қол жетімді барлық кескіндерді өңдеу кітапханаларының ішіндегі ең әмбебап құрал етеді.

OpenCV құрамына кіретін құралдар:
- Суретті сүзу
- Объектілерді сегменттеу
-Мүмкіндіктерді шығару
-Мүмкіндіктерді сәйкестендіру және жіктеу
- Объектілерді бақылау және қозғалысты талдау
-Зерттейтін объектілер үшін 3D қайта құру

Оның құралдары жадты аз тұтыну, көптеген платформаларда (әсіресе ендірілген платформаларда) жылдам орындау, OpenMPI/MPI4Py сияқты стандартты кітапханаларды пайдаланатын жүйелер арасында тасымалдау мүмкіндігі сияқты тиімді мүмкіндіктеріне байланысты өнеркәсіптік қондырғыларда автоматтандырылған визуалды тексеру үшін кеңінен қолданылады. Оның ашық бастапқы лицензиясы оны роялти төлемдерінсіз немесе mathworks сияқты компаниялардан немесе ұйымдардан лицензиясыз пайдаланғысы келетін пайдаланушылар үшін одан да тартымды етеді ...

TensorFlow

TensorFlow — терең оқыту үлгілерін әзірлеу және үйрету үшін пайдаланылатын ашық бастапқы бағдарламалық қамтамасыз ету кітапханасы. Кескінді талдау үлгілері сияқты терең оқыту жүйелері сурет сияқты кіріс деректерді өңдейтін нейрондардың бірнеше қабаттарынан тұрады. TensorFlow әзірлеушілерге көру, табиғи тілді өңдеу және басқа салаларда қолдануға болатын заманауи терең оқыту үлгілерін оңай әзірлеуге және орналастыруға мүмкіндік береді.

TensorFlow пайдаланудың басты артықшылығы - ол машиналық оқытудың қуатты үлгілерін жылдам және тиімді жасаудың және орналастырудың оңай жолын қамтамасыз етеді. TensorFlow сонымен қатар MacOS, Windows, Linux және мобильді платформалардағы қолданбалардың кең ауқымын қолдайды. Оның бастапқы көзі ашық болғандықтан және бай қоғамдастық қолдауына ие болғандықтан, сіз дөңгелектерді қайта ойлап таппай немесе кодты нөлден бастап жөндеуге қосымша уақыт жұмсамай-ақ әзірлеу процесінде бар құралдарды пайдалана аласыз.

Жаңа үлгілерді нөлден бастап оқытумен қатар, TensorFlow сонымен қатар белгілі бір мәселелер жинақтарында тасымалдауды үйрену немесе дәл баптау үшін алдын ала дайындалған үлгілерді қайта пайдалануға мүмкіндік береді. Бұл бар желілерге енгізілген бар білімнің артықшылығын пайдалана отырып, белгілі бір мәселелерге бейімделген реттелетін шешімдерді жылдам құруға мүмкіндік береді. Бұл икемділіктің арқасында әзірлеушілер әртүрлі архитектуралармен тәжірибені бұрынғыдан да тезірек бастай алады - оларды тез арада іске қосу және жоғары дәлдікпен іске қосу.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision — бизнеске кескіндерді талдауға және құнды түсініктер алуға көмектесуге арналған қуатты кескін өңдеу құралы. Ол Google Photos пайдаланатын технологияға негізделген, бұл оны сенімді және пайдалануды жеңілдетеді. Бұлтқа негізделген құрал бизнеске қол еңбегін болдырмай, үлкен көлемдегі кескіндерді жылдам өңдеуге, беттерді анықтауға, нысандарды анықтауға және мәтінді шығаруға мүмкіндік береді.

Google Cloud Vision қолданбасының тағы бір тамаша мүмкіндігі - жануарлар немесе өнімдер сияқты әртүрлі санаттағы нысандарды анықтау мүмкіндігі. «Логотипті анықтау» мүмкіндігі арқылы пайдаланушылар егжей-тегжейлі бақылау және талдау ақпараты үшін Facebook немесе Instagram сияқты брендтермен байланыса алады. «Бағдарлы белгілерді анықтау» мүмкіндігі пайдаланушыларға айналадағы белгілерді анықтауға және жергілікті мәдениетті бір сәтте жақсырақ түсінуге көмектеседі.

Объектіні тану мүмкіндіктерінен басқа, Google Cloud Vision пайдаланушыларға көңіл-күйді талдауды, сондай-ақ суреттерге арналған автоматтандырылған жазу құралын ұсынады — бұл лезде талдау үшін өте қолайлы! Бұған қоса, бұл құрал маркетингтік мақсаттар үшін тамаша бетті тану мүмкіндіктерін ұсынады, өйткені олар жас және жыныс сияқты атрибуттарды жоғары дәлдікпен анықтайды. Соңында, кілт сөзді шығару мүмкіндіктері пайдаланушыларға кейінгі процестерде немесе қолданбаларда қолдануға болатын сәйкес кілт сөздерді табу кезінде кіріс кескіндері арқылы жылдам сканерлеуге мүмкіндік береді.

Қорытындылай келе, Google Cloud Vision - бұл бизнеске суреттерді бұрынғыдан да тиімдірек талдауға көмектесетін кескінді өңдеу құралын іздеуде тамаша мүмкіндік!

қорытынды

Кескінді талдау - сандық кескіндерден түсініктерді жинауға арналған қуатты құрал. Оны медицина, автомобиль жасау және фотосурет сияқты көптеген әртүрлі салаларда қолдануға болады. Кескінді талдауды қолданудың артықшылықтары көп және уақытты, ақшаны және күш-жігерді үнемдеуге мүмкіндік береді. Бұл мақалада біз кескінді талдаудың негіздерін, бұл не екенін және ол сізге қалай пайда әкелетінін қарастырдық. Біз сондай-ақ талдаудың әртүрлі түрлерін және кескінді сәтті талдаудың ең жақсы тәжірибелерін талқыладық. Қорытындылай келе, кескінді талдау түсініктерді жинауға және деректерге негізделген шешімдер қабылдауға арналған қуатты құрал екені анық.

қысқаша мазмұндама

Кофе үшін қуырылған тағамдарды таңдау сіз қалаған дәм мен күшке, сондай-ақ аймақтық қалауларыңызға байланысты. Әртүрлі қуырғыштар атаулар мен түс санаттарының кең ауқымын ұсынады, бірақ тұтастай алғанда, жеңіл қуырылған қуырылған тағамдар жұмсақ дәм мен кофеиннің мазмұны сәл жоғары болады, ал қараңғы қуырғыштар қышқылдығы азырақ ащы болады. Олардың әрқайсысының танымал түрлеріне Light City, Half City, Cinnamon, City, American, таңғы ас, Full City, High Continental New Orleans еуропалық эспрессо веналық итальяндық француз кіреді. Ашық немесе қою кофе дәндерінің жанкүйері болсаңыз да, немесе олардың арасында бір жерде болсаңыз да, сіз іздеген нәрсені алу үшін сатып алмас бұрын сұраңыз!

Әрі қарай оқу

Кескіндерді түсіну және кескіндерден қорытынды жасау үшін кескін талдауын пайдалану денсаулық сақтаудан қауіпсіздікке дейін кең ауқымды салаларда танымал бола түсуде. Бұл технология туралы көбірек білгіңіз келсе, келесі ресурстарды қарастырыңыз:

Мақалалар мен оқулықтар
-Oracle ұсынған «Суреттерді талдау: бұл не және оны қалай пайдалану керек».
- Кент Вудардтың «Суретті талдау туралы ештеңе білмейтін адамдарға арналған кескін талдауына кіріспе».
- Виктор Чарпенейдің «Машиналық оқытудағы кескінді талдау мен өңдеуді түсінуге бағытталған 8 қадамы»
Кітаптар және басылымдар
-Кескінді өңдеу: Принциптер мен қолдану Милан Сонка және т.б.
-Компьютер және машиналық көру – теория, алгоритмдер, практикалар (4-ші басылым) ER Davies
- OpenCV көмегімен цифрлық кескінді өңдеу – Библиография (4.1 нұсқасы) Дэвид Дардас құрастырған вебинарлар мен подкасттар
- Treehouse AI ұйымдастырған Machine Learning арқылы компьютерлік көру вебинар
-Google Cloud Platform арқылы орналастырылған Машинаны оқыту негіздері подкаст Сондай-ақ кескінді талдау әдістемесін, сондай-ақ оны нақты қолданбалар үшін қалай пайдалану керектігін жақсырақ түсінуге көмектесетін көптеген басқа кітаптар, мақалалар, вебинарлар, подкасттар, семинарлар және басқа ресурстар бар.

Сәлеметсіз бе, мен Киммін, анамын және медиа жасау және веб-әзірлеу саласында білімі бар стоп-motion әуесқойымын. Менде сурет салуға және анимацияға деген құмарлығым зор, енді мен стоп-motion әлеміне сүңгіп жатырмын. Блогым арқылы мен сіздермен өзімнің білгеніммен бөлісемін.