ការវិភាគរូបភាព៖ តើវាជាអ្វី និងរបៀបប្រើវា។
ការវិភាគរូបភាពគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលមួយសម្រាប់ទាញយកព័ត៌មានពីរូបភាព។
វាអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់គោលបំណងជាច្រើន ចាប់ពីការតាមដានការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងបរិយាកាស រហូតដល់ការសម្គាល់ផ្ទៃមុខ រហូតដល់ការវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ។
នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងប្រាប់អ្នកពីការណែនាំខ្លីៗអំពីការវិភាគរូបភាព និងរបៀបដែលអ្នកអាចប្រើវាបាន។ យើងនឹងគ្របដណ្តប់និយមន័យនៃការវិភាគរូបភាព បច្ចេកទេស និងឧបករណ៍ផ្សេងៗដែលមាន និងកម្មវិធីសក្តានុពលនៃការវិភាគរូបភាព។
នៅក្នុងប្រកាសនេះយើងនឹងគ្របដណ្តប់៖
និយមន័យនៃការវិភាគរូបភាព
ការវិភាគរូបភាពគឺជាឧបករណ៍ដែលប្រើសម្រាប់ការយល់ដឹង ឌីជីថល រូបភាព។ វាត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជាវេជ្ជសាស្ត្រ ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ ការឃ្លាំមើល ដំណើរការរូបភាព និងច្រើនមុខទៀត។
សំខាន់វាជាដំណើរការប្រមូលទិន្នន័យពីរូបភាពមួយ ហើយវិភាគទិន្នន័យដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានអំពីខ្លឹមសារនៃរូបភាព។ ការវិភាគរូបភាពជួយផ្តល់ព័ត៌មានអំពីគុណភាព ឬលក្ខណៈនៃរូបភាព ដូចជាទំហំ រូបរាង អាំងតង់ស៊ីតេ/ពន្លឺរបស់វា ប៍ន សមាសភាពឬផែនការជាន់របស់វា។
មានបច្ចេកទេសជាច្រើនដែលប្រើក្នុងការវិភាគរូបភាព ដូចជាបច្ចេកទេសបំប្លែងទំហំដូចជាការទាញយករូបភាពរង និងដំណើរការប្លុក។ បច្ចេកទេសទាញយកលក្ខណៈពិសេសដែលស្វែងរកចំណុច ឬតំបន់ដែលចាប់អារម្មណ៍ដោយប្រើឧបករណ៍ចាប់គែម ឬក្បួនដោះស្រាយតាមព្រំដែន។ បច្ចេកទេសចាត់ថ្នាក់ដែលចាត់ថ្នាក់វត្ថុទៅជាប្រភេទ; បច្ចេកទេសបែងចែកដែលញែកវត្ថុពីផ្ទៃខាងក្រោយ; និងក្បួនដោះស្រាយការទទួលស្គាល់លំនាំដែលទទួលស្គាល់វត្ថុដោយប្រើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិ។
ដោយប្រើឧបករណ៍វិភាគរូបភាពសម្រាប់កម្មវិធីដូចជាការរកឃើញវត្ថុ និងការសម្គាល់ផ្ទៃមុខ វាអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវបទពិសោធន៍របស់អ្នកប្រើប្រាស់នៅពេលប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយឌីជីថល។ វាក៏អាចប្រើការវិភាគសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ ដើម្បីវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងរវាងព្រំដែនដែលបានកំណត់ក្នុងរូបភាពតែមួយ ឬក្រុម។ ជាចុងក្រោយ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងសំខាន់ដោយអ្នកជំនាញផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ដនៅទូទាំងឯកទេស រួមទាំងវិទ្យុសកម្ម និងរោគវិទ្យា ដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យស្ថានភាពផ្សេងៗដោយផ្អែកលើរូបភាពស្កែនដែលថតចេញពីអ្នកជំងឺ។
ប្រភេទនៃការវិភាគរូបភាព
ការវិភាគរូបភាពគឺជាការទាញយកព័ត៌មានដែលមានអត្ថន័យចេញពីរូបភាពឌីជីថល។ វាជាពាក្យទូលំទូលាយដែលគ្របដណ្តប់លើប្រភេទផ្សេងៗគ្នានៃកិច្ចការដែលទាក់ទងនឹងរូបភាព រួមទាំងការសម្គាល់វត្ថុ និងការកំណត់អត្តសញ្ញាណ ការវាស់រាង ការស្គាល់គំរូ ការវិភាគទិដ្ឋភាព និងការចាត់ថ្នាក់។
មានបច្ចេកទេសវិភាគរូបភាពជាច្រើនប្រភេទ; មួយចំនួននៃរឿងធម្មតាជាច្រើនទៀតរួមមាន:
-ភីកសែល-based/Spatial Analysis - ប្រភេទនៃការវិភាគនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការរាប់ភីកសែលនីមួយៗ ឬចង្កោមភីកសែលដោយដៃ ដើម្បីវាស់តំបន់ (ទំហំ រូបរាង) និងដង់ស៊ីតេ (ការចែកចាយ)។
ការវិភាគស្ថិតិ - វិធីសាស្រ្តនេះប្រើវិធីសាស្រ្តស្ថិតិដើម្បីវាយតម្លៃលក្ខណៈពិសេសដែលទាក់ទងនឹងតំបន់នៅក្នុងរូបភាពដូចជាកម្រិតពណ៌ ឬពន្លឺ។
-Machine Learning/Artificial Intelligence - ក្បួនដោះស្រាយបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) បើកដំណើរការកិច្ចការដំណើរការរូបភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិដ៏មានអានុភាព ដូចជាការរកឃើញវត្ថុ ឬការបែងចែកតាមន័យធៀបដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទប្រសាទ (CNNs)។
-Texture Analysis - បច្ចេកទេសនេះវាស់វែងពីរបៀបដែលធាតុនៅក្នុងរូបភាពត្រូវបានចែកចាយទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមកក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃវាយនភាព - ការប្រែប្រួលនៃកម្រិតពណ៌ប្រផេះ ឬពណ៌លើផ្ទៃធំ។
ការវិភាគអ៊ីស្តូក្រាម - ការវិភាគអ៊ីស្តូក្រាមជាធម្មតាពាក់ព័ន្ធនឹងការវាស់វែងការចែកចាយស្ថិតិនៅក្នុងរូបភាពដូចជាកម្រិតពណ៌ ពន្លឺ ពណ៌លាំៗ និងតិត្ថិភាព។
-Filter Techniques - បច្ចេកទេសត្រងពាក់ព័ន្ធនឹងប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាលើអារេអាំងតង់ស៊ីតេដំណើរការទាំងមូល ដែលកែប្រែផ្នែកខ្លះនៃអារេ ខណៈពេលដែលរក្សាអ្នកដទៃ។ តម្រងត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់ដើម្បីបង្កើនគែម ឬលុបសំឡេងរំខានចេញពីរូបភាពដោយធ្វើឱ្យរលោងលើផ្ទៃដែលមិនចង់បានទាំងនេះ។
-Fourier Transform Techniques - វិធីសាស្រ្តនេះប្រើប្រាស់ការបំប្លែង Fourier ដែលបំលែងរូបភាពទៅជាសមាសធាតុជាច្រើនដោយផ្អែកលើជួរប្រេកង់ និង/ឬការតំរង់ទិសដែលមាននៅក្នុងស៊ុមបញ្ចូល។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យបំបែកផ្នែក និងវត្ថុដែលអាចមានលក្ខណៈជាក់លាក់ទាក់ទងទៅនឹងសមាសធាតុផ្សេងទៀត រូបរាងរួមនៅក្នុងស៊ុម ដូចជាវាយនភាព ឬភាពខុសគ្នានៃរូបរាង - ធ្វើឱ្យការរកឃើញវត្ថុកាន់តែងាយស្រួលក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការបែងចែក។
អត្ថប្រយោជន៍នៃការវិភាគរូបភាព
ការវិភាគរូបភាពគឺជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់ការទទួលបានការយល់ដឹងពីរូបភាពឌីជីថល។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីសម្គាល់គំរូ កំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុ និងទាញយកព័ត៌មានដ៏មានអត្ថន័យពីប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ។ ពីការស្រាវជ្រាវផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ដ រហូតដល់ការសម្គាល់ផ្ទៃមុខ ការវិភាគរូបភាពអាចផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនដល់ឧស្សាហកម្មជាច្រើន។ នៅទីនេះយើងនឹងស្វែងយល់ពីគុណសម្បត្តិនៃការវិភាគរូបភាព និងរបៀបដែលវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើនវិស័យផ្សេងៗ។
បទពិសោធន៍អតិថិជនកាន់តែប្រសើរឡើង
ការវិភាគរូបភាពអាចជួយកែលម្អបទពិសោធន៍របស់អតិថិជន អនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនយល់ពីចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជនយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងត្រឹមត្រូវ។ តាមរយៈការអនុវត្តបច្ចេកទេសវិភាគរូបភាព អាជីវកម្មអាចប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីរូបភាពដូចជា ប្រជាសាស្រ្ត ទីតាំង និងការឆ្លើយតបតាមអារម្មណ៍ ដើម្បីកំណត់គោលដៅការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មរបស់ពួកគេឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង ឬកំណត់ខ្លឹមសារផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អតិថិជន។ ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនេះអាចនាំឱ្យប្រសើរឡើងនូវការចូលរួមជាមួយអតិថិជន ក៏ដូចជាការបង្កើនការលក់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុន។
ការវិភាគរូបភាពក៏ជួយឱ្យអាជីវកម្មយល់កាន់តែច្បាស់អំពីបរិបទនៃរូបភាពរបស់ពួកគេ។ ឧទាហរណ៍ បច្ចេកវិទ្យាសម្គាល់ពណ៌អនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនកំណត់អត្តសញ្ញាណពណ៌នៅក្នុងរូបភាព និងកំណត់ពីរបៀបដែលពួកវាត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងផលិតផល ឬសេវាកម្ម។ ព័ត៌មាននេះអាចជួយឱ្យអាជីវកម្មទទួលបានការយល់ដឹងអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អតិថិជនទាក់ទងនឹងសេវាកម្ម ឬផលិតផលជាក់លាក់ណាមួយ។ លើសពីនេះទៀត អាជីវកម្មអាចប្រើបច្ចេកវិទ្យាសម្គាល់វត្ថុដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុនៅក្នុងរូបភាព និងយល់កាន់តែច្បាស់អំពីចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជនដោយផ្អែកលើវត្ថុដែលពួកគេចូលចិត្ត។
ជាចុងក្រោយ ការវិភាគរូបភាពអាចឱ្យអាជីវកម្មប្រមូលទិន្នន័យបានលឿនជាងមុន ខណៈពេលដែលនៅតែរក្សាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវក្នុងដំណើរការ។ ក្រុមហ៊ុនលែងត្រូវការពិនិត្យមើលរូបភាពរាប់រយដោយដៃនៅពេលព្យាយាមកំណត់ចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជន។ ផ្ទុយទៅវិញ ពួកគេអាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការនេះ ដោយប្រើបច្ចេកទេសវិភាគរូបភាព ដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងខ្លាំង ខណៈពេលដែលនៅតែទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវពីការវិភាគរូបភាពរបស់វា។ នេះមានន័យថា អតិថិជនអាចចូលប្រើការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មផ្ទាល់ខ្លួនបានលឿនជាងពេលមុន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុននានាផ្តល់នូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ទូទៅកាន់តែប្រសើរសម្រាប់អតិថិជនរបស់ពួកគេ។
បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាព
ការវិភាគរូបភាពផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនសម្រាប់អាជីវកម្ម រួមទាំងការបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាព។ តាមរយៈការវិភាគរូបភាពជំនួសឱ្យការពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តដោយដៃ ឬអត្ថបទ ការវិភាគរូបភាពអាចកាត់បន្ថយយ៉ាងសំខាន់នូវកំហុសក្នុងការបញ្ចូលទិន្នន័យ និងបង្កើនល្បឿនដំណើរការសម្រាប់កិច្ចការដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
ការវិភាគរូបភាពក៏លុបបំបាត់តម្រូវការក្នុងការរុះរើព័ត៌មានជាច្រើនដោយដៃ។ ផ្ទុយទៅវិញ ក្បួនដោះស្រាយមួយអាចស្វែងរកទិន្នន័យដែលពាក់ព័ន្ធបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលមនុស្សអាចបកស្រាយបានយ៉ាងងាយស្រួល។ វាជួយពន្លឿនដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្ត និងកាត់បន្ថយកំហុសឆ្គងដែលអាចកើតមានដោយសារកំហុស ឬការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស។
លើសពីនេះទៀត ការវិភាគរូបភាពធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំមិនគួរឱ្យជឿដែលនឹងចំណាយពេលរាប់ពាន់ម៉ោងដើម្បីរុះរើដោយដៃ។ នេះកាត់បន្ថយការចំណាយកម្លាំងពលកម្មយ៉ាងខ្លាំង ខណៈពេលដែលបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ការវិភាគរូបភាពក៏អនុញ្ញាតឱ្យស្ថាប័នកំណត់បរិមាណនិន្នាការដែលពួកគេអាចនឹងខកខានបើមិនដូច្នេះទេជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តបែបប្រពៃណី ដោយជួយពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្តបានល្អប្រសើរជាងពេលមុនៗ។
តាមរយៈការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាការវិភាគរូបភាព អាជីវកម្មអាចកាត់បន្ថយកំហុសក្នុងការបញ្ចូលទិន្នន័យ និងកាត់បន្ថយតម្លៃពលកម្ម ខណៈពេលដែលបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពក្នុងប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។ នេះនាំទៅដល់ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្ត និងលទ្ធផលត្រឹមត្រូវជាងមុន ដែលកើតចេញពីសំណុំទិន្នន័យធំជាងអ្វីដែលអាចសម្រេចបានដោយប្រើវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីតែម្នាក់ឯង។
ធ្វើការសម្រេចចិត្តបានប្រសើរឡើង
ការប្រើប្រាស់ការវិភាគរូបភាពនៅក្នុងអាជីវកម្មដើម្បីជួយក្នុងការសម្រេចចិត្តអាចនាំឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងជួយឱ្យស្ថាប័នគ្រប់គ្រងធនធានរបស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរឡើង។ តាមរយៈបច្ចេកទេស និងបច្ចេកវិជ្ជាផ្សេងៗដែលពាក់ព័ន្ធ អង្គការមួយមានសមត្ថភាពក្នុងការដំណើរការ និងវិភាគរូបភាពយ៉ាងរហ័សពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា។ នេះជួយពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវស្ទើរតែភ្លាមៗ។
ការវិភាគរូបភាពអាចជួយឱ្យស្ថាប័នតម្រៀប កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងវាយតម្លៃទិន្នន័យ ដើម្បីផ្តល់អាទិភាពដល់កិច្ចការ ឬគោលដៅយុទ្ធសាស្ត្រ។ វាក៏អនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃគំរូស្មុគស្មាញនៅក្នុងរូបភាព ដែលជួយសន្សំសំចៃពេលវេលាដ៏មានតម្លៃលើកិច្ចការធ្វើការសម្រេចចិត្តកម្រិតខ្ពស់។ លើសពីនេះ ការវិភាគរូបភាពអាចជួយឱ្យក្រុមហ៊ុនរកឃើញនិន្នាការ ឬបញ្ហាកើតឡើងដដែលៗ ដែលអាចនឹងមិនមានការចាប់អារម្មណ៍។
ស្ថាប័នកំពុងប្រើប្រាស់ថាមពលនៃបច្ចេកវិទ្យាវិភាគរូបភាពកាន់តែខ្លាំងឡើង ដូចជាកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងកម្មវិធីសិក្សាម៉ាស៊ីន (ML) ដើម្បីបង្កើតគំរូព្យាករណ៍ដែលផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវការយល់ដឹងអំពីអ្វីដែលនឹងកើតឡើងទាក់ទងនឹងអាកប្បកិរិយារបស់អតិថិជន និងលក្ខខណ្ឌទីផ្សារនាពេលអនាគត។ នៅពេលនេះ ក្រុមអ្នកវិភាគទីផ្សារកំពុងស្កេនឥតឈប់ឈរតាមរយៈរូបភាពដែលពួកគេបានប្រមូលពីប្រភពនានា ដូចជាគេហទំព័រប្រកួតប្រជែង និងបណ្តាញឌីជីថលជាដើម។ ជាមួយនឹងឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ ក្រុមទាំងនេះអាចកំណត់យ៉ាងរហ័សពីរបៀបដែលអតិថិជនធ្វើអន្តរកម្មជាមួយផលិតផល ឬសេវាកម្មរបស់ស្ថាប័នមួយ ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន ដែលផ្តល់នូវការប្រកួតប្រជែងជាងអ្នកផ្សេងទៀតនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ។
ការវិភាគរូបភាពដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ដោយផ្តល់ឱ្យអង្គភាពនូវលទ្ធភាពទទួលបានព័ត៌មានដែលជំរុញដោយទិន្នន័យដ៏មានតម្លៃ ដែលជំរុញឱ្យមានការរីកចម្រើន និងរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សជាងពេលមុនៗ។
របៀបប្រើការវិភាគរូបភាព
ការវិភាគរូបភាពគឺជាមធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យរូបភាពក្នុងបរិមាណច្រើន និងទាញយកព័ត៌មានមានប្រយោជន៍ពីវា។ ការវិភាគរូបភាពពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រដើម្បីកំណត់អត្ថន័យនៃរូបភាព។ វាអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់កិច្ចការជាច្រើនដូចជាការសម្គាល់វត្ថុ ការសម្គាល់មុខ និងការបែងចែករូបភាព។ នៅក្នុងផ្នែកនេះ យើងនឹងពិភាក្សាអំពីរបៀបដែលការវិភាគរូបភាពអាចត្រូវបានប្រើ និងកម្មវិធីមួយចំនួនរបស់វា។
ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងផ្ទាំងរឿងបញ្ឈប់ចលនាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។
ជាវព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានរបស់យើង និងទទួលបានការទាញយកដោយឥតគិតថ្លៃរបស់អ្នកជាមួយនឹងផ្ទាំងរឿងចំនួនបី។ ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការនាំយករឿងរបស់អ្នករស់រវើក!
យើងនឹងប្រើតែអាសយដ្ឋានអ៊ីមែលរបស់អ្នកសម្រាប់ព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានរបស់យើងហើយគោរពអ្នក ភាពជាឯកជន
ការបែងចែករូបភាព
ការបែងចែករូបភាពគឺជាសាខានៃដំណើរការរូបភាពដែលរូបភាពត្រូវបានបែងចែកទៅជាផ្នែកជាច្រើន ឬតំបន់ដែលរួមគ្នាមានរូបភាពទាំងមូល។ ផ្នែកនីមួយៗតំណាងឱ្យផ្នែកដែលចាប់អារម្មណ៍នៅក្នុងរូបភាព ហើយអាចត្រូវបានគិតថាជាវត្ថុដាច់ដោយឡែកមួយដោយខ្លួនឯង។ គោលដៅនៃការបែងចែកគឺដើម្បីធ្វើឱ្យសាមញ្ញ និង/ឬផ្លាស់ប្តូរការតំណាងនៃរូបភាពទៅជាអ្វីមួយដែលមានន័យ និងងាយស្រួលជាងក្នុងការវិភាគ។ បច្ចេកទេសបែងចែកត្រូវបានប្រើក្នុងការថតរូបភាពផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តសម្រាប់ភារកិច្ចជាច្រើន ចាប់ពីការកំណត់អត្តសញ្ញាណរចនាសម្ព័ន្ធកាយវិភាគវិទ្យា រហូតដល់ការតាមដានការវិវត្តនៃជំងឺ។ លើសពីនេះ ក្បួនដោះស្រាយការបែងចែកគឺជាសមាសធាតុសំខាន់នៅក្នុងប្រព័ន្ធតាមដានដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហើយអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ភារកិច្ចរុករកមនុស្សយន្ត និងការរកឃើញវត្ថុ។
ក្បួនដោះស្រាយការបែងចែកជាទូទៅពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្ត្រផ្អែកលើភីកសែល ឬវិធីសាស្ត្រផ្អែកលើការចាត់ថ្នាក់។ វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើភីកសែលប្រើការចង្អុលបង្ហាញដូចជាពណ៌ ឬវាយនភាព ដើម្បីបែងចែករូបភាពទៅជាផ្នែកដាច់ដោយឡែក។ ម៉្យាងទៀត វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើការចាត់ថ្នាក់រួមបញ្ចូលគ្នានូវប្រភេទដោយផ្អែកលើលក្ខណៈពិពណ៌នាដូចជារូបរាង ឬវាយនភាព ដើម្បីធ្វើការដាក់ជាក្រុមភីកសែលដោយស្វ័យប្រវត្តិទៅក្នុងផ្នែក/វត្ថុដែលសមស្រប។
ការបែងចែកដោយផ្អែកលើភីកសែលជាធម្មតាមានគោលបំណងបំបែកវត្ថុដោយអាំងតង់ស៊ីតេ ឬតម្លៃកម្រិតពណ៌របស់វា ដោយការគណនាស្ថិតិសកល (ឧទាហរណ៍ តម្លៃមធ្យម) លើតំបន់ទាំងមូល។ វិធីសាស្រ្តផ្អែកលើការចាត់ថ្នាក់ជារឿយៗទាមទារការបញ្ចូល និងការដាក់ស្លាកដោយដៃ មុនពេលដែលក្បួនដោះស្រាយអាចចាប់ផ្តើមដំណើរការ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះមានថាមពលខ្លាំងនៅពេលដោះស្រាយជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំ ឬប្រភេទទិន្នន័យដែលមិនស្គាល់ ដែលមិនអាចបំបែកដោយជោគជ័យដោយប្រើតែតម្លៃភីកសែលតែម្នាក់ឯង។
ចំណាត់ថ្នាក់រូបភាព
ការចាត់ថ្នាក់រូបភាពគឺជាដំណើរការនៃការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រដើម្បីទស្សន៍ទាយ និងដាក់ស្លាកថ្នាក់នៅក្នុងរូបភាពដែលបានផ្តល់ឱ្យ។ នៅក្នុងដំណើរការនេះ វាជារឿងធម្មតាដែលមាន "ការប្រមូល" នៃរូបភាពបណ្តុះបណ្តាលដែលមានស្លាកសញ្ញាដែលបម្រើជាការបញ្ចូលទៅក្នុងក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រ។ ដោយផ្អែកលើរូបភាពបណ្តុះបណ្តាលទាំងនេះ លក្ខណៈពិសេសដូចជាទំហំ រូបរាង និងពណ៌ត្រូវបានស្រង់ចេញពីរូបភាព ហើយប្រើសម្រាប់ចំណាត់ថ្នាក់រូបភាព។ បច្ចេកទេសនេះអនុញ្ញាតឱ្យទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវជាងបើប្រៀបធៀបទៅនឹងការដាក់ស្លាកដោយដៃ ដែលមនុស្សអាចធ្វើខុសដោយសារការចាត់ថ្នាក់ខុស ឬកំហុសដាក់ស្លាក។
ដោយមើលឃើញរូបភាពដែលមិនស្គាល់ មួយអាចអនុវត្តការចាត់ថ្នាក់ដែលមានស្រាប់ ដែលបន្ទាប់មកកំណត់ប្រភេទបញ្ចូលជាក់លាក់នេះនូវប្រភេទលទ្ធផល យោងទៅតាមចំនួនដែលបានកំណត់ជាមុននៃថ្នាក់ផ្សេងគ្នា។ ការប្រើប្រាស់ឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃជួរនេះចាប់ពីប្រព័ន្ធបើកបររថយន្តស្វ័យប្រវត្តិដែលផ្តល់ឱ្យវានូវសមត្ថភាពសម្គាល់វត្ថុរហូតដល់ការចាប់ផ្ទៃមុខនៅក្នុងកម្មវិធីជីវមាត្រ។ លើសពីនេះ ការមានទិន្នន័យដែលមានស្លាកត្រឹមត្រូវតាមរយៈការចាត់ថ្នាក់រូបភាពអាចផ្តល់ការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់អំពីបរិយាកាសរបស់យើង ដោយប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យរដ្ឋាភិបាលដ៏ធំសម្រាប់ការវិភាគបន្ថែម ជាពិសេសនៅក្នុងទំនាក់ទំនងរវាងប្រភេទវត្ថុ និងកម្មវិធីអាជីវកម្ម ដូចជាការវិភាគលក់រាយ ឬការវិភាគកម្សាន្ត។
ពីការអនុវត្តបណ្តាញសរសៃប្រសាទជាមួយនឹងបច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាព GPU ដើម្បីទទួលបានដំណើរការស្របគ្នារហូតដល់ទម្រង់ផ្សេងៗនៃការរៀនម៉ាស៊ីន - មានវិធីរាប់មិនអស់ដែលមនុស្សម្នាក់អាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ឬប្រើបច្ចេកទេសសិក្សាស៊ីជម្រៅក្នុងវិស័យចំណាត់ថ្នាក់រូបភាព។ ទោះបីជាការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យនៅតែមានឧបសគ្គមួយចំនួនដែលរារាំងអ្នកស្រាវជ្រាវពីការប្រើប្រាស់វាយ៉ាងពេញលេញក្នុងសក្តានុពលអតិបរមាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះនៅតែត្រូវបានរុករក និងស្រាវជ្រាវយ៉ាងសកម្ម។ ដូច្នេះការយល់ដឹងពីរបៀបអនុវត្តពួកវាទាមទារឱ្យយល់យ៉ាងទូលំទូលាយលើក្បួនដោះស្រាយចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ក៏ដូចជាចំណេះដឹងបច្ចេកទេសដ៏រឹងមាំដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការអនុវត្តផ្នែកវិស្វកម្មផ្នែកខាងក្រោយ ដូចជាភាសាស្គ្រីបដូចជា Python សម្រាប់គោលបំណងអនុវត្ត រួមជាមួយនឹងការមានប្រវត្តិជិតស្និទ្ធអំពីបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនដូចជា blockchain ឬហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធគ្មានម៉ាស៊ីនមេ។ ការអនុវត្ត
ការរកឃើញវត្ថុ
ការរកឃើញវត្ថុគឺជាបច្ចេកវិទ្យា និងបច្ចេកទេសផ្អែកលើកុំព្យូទ័រសម្រាប់ធានានូវភាពត្រឹមត្រូវក្នុងការវិភាគនៃសំណុំទិន្នន័យរូបភាព។ បច្ចេកវិទ្យានេះប្រើក្បួនដោះស្រាយស្មុគ្រស្មាញផ្សេងៗដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុ និងលក្ខណៈរបស់ពួកគេនៅក្នុងរូបភាពដែលងាយសម្គាល់។ វាដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងវិស័យជាច្រើនដូចជា កោសល្យវិច្ច័យ វិទ្យាសាស្ត្រវេជ្ជសាស្ត្រ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មឧស្សាហកម្ម ការកំណត់អត្តសញ្ញាណផ្ទៃមុខ និងប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យស្វ័យប្រវត្តិ។
ការរកឃើញវត្ថុពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគ ឬប្រមូលទិន្នន័យដើម្បីកំណត់ទំហំ រូបរាង និងលក្ខណៈសម្បត្តិផ្សេងទៀតនៃវត្ថុជាក់លាក់នៅក្នុងរូបភាពមួយ។ ប្រភេទនៃការវិភាគរូបភាពនេះអាចរួមបញ្ចូលការកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុដោយផ្អែកលើពណ៌ វាយនភាព ឬសូម្បីតែរូបរាងដែលពួកគេបង្កើតនៅពេលដាក់ជាមួយគ្នា។ ការប្រើប្រាស់គំរូគណិតវិទ្យា និងវិធីសាស្រ្តស្ថិតិធ្វើឱ្យកិច្ចការកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់កុំព្យូទ័រនាពេលបច្ចុប្បន្ន។
គោលបំណងចម្បងនៅទីនេះគឺដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុនីមួយៗដែលបង្ហាញនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យរូបភាពបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដោយប្រើប្រាស់ស្លាកគុណលក្ខណៈដែលបានកំណត់របស់វា។ ក្បួនដោះស្រាយត្រូវតែត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុនជាមួយនឹងទិន្នន័យជាច្រើន រួមទាំងឧទាហរណ៍ 'ល្អ' សម្រាប់ការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវអំពីលក្ខណៈពិសេសរបស់វត្ថុគោលដៅនីមួយៗ មុនពេលការបណ្តុះបណ្តាលចាប់ផ្តើម។ បន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាលបានបញ្ចប់ ហើយការព្យាករណ៍បានជោគជ័យ វានឹងត្រូវបានអនុវត្តតាមដំណាក់កាលដូចជាការសន្និដ្ឋាន ដែលលទ្ធផលរំពឹងទុកពីការបញ្ចូលដែលបានផ្តល់ឱ្យធ្វើការជាមួយលទ្ធផលដែលទទួលបានពីការសិក្សាពីមុន។
បច្ចេកវិទ្យាដូចជាក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រជ្រៅ (DL) ជួយក្នុងការអនុញ្ញាតឱ្យមានស្រទាប់ជាច្រើនដែលធ្វើការរួមគ្នាដើម្បីសម្រេចបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវជាងមុនក្នុងរយៈពេលដ៏ខ្លីជាងវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីអាចផ្តល់ឱ្យ មុនពេលដែលវាអាចប្រើបាននៅក្នុងប្រភេទនៃការដំឡើងផ្នែករឹងដំណើរការដែលប្រើសព្វថ្ងៃនេះ។ ទីបំផុតវាធ្វើឱ្យវិធីជំនួយ AI ដូចជា Deep Learning មានភាពទាក់ទាញជាងវិធីសាស្រ្តធម្មតា ព្រោះវាកាត់បន្ថយកំហុសឆ្គងបានយ៉ាងច្រើន ខណៈពេលដែលផ្តល់នូវរង្វាស់ភាពត្រឹមត្រូវនៃការរកឃើញវត្ថុប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដែលអាចផលិតបានយ៉ាងងាយស្រួលនូវលទ្ធផលនៅក្នុងសេណារីយ៉ូពេលវេលាជាក់ស្តែងផងដែរ។
ឧបករណ៍សម្រាប់ការវិភាគរូបភាព
ការវិភាគរូបភាពគឺជាដំណើរការមួយដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការទាញយកព័ត៌មានដែលមានអត្ថន័យចេញពីរូបភាពដោយវិធីសាស្ត្រគណនារបស់វា។ ដំណើរការនេះត្រូវបានប្រើក្នុងវិស័យជាច្រើន ដូចជារូបភាពវេជ្ជសាស្រ្ត បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការចាប់សញ្ញាពីចម្ងាយ។ ជាសំណាងល្អ មានឧបករណ៍ជាច្រើនដែលអាចរកបានសម្រាប់ការវិភាគរូបភាព ដែលធ្វើឱ្យដំណើរការកាន់តែងាយស្រួល និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ សូមក្រឡេកមើលឧបករណ៍មួយចំនួនដែលមានសម្រាប់ការវិភាគរូបភាព។
អូស៊ីស៊ីស៊ី។
OpenCV គឺជាបណ្ណាល័យនៃមុខងារសរសេរកម្មវិធីដែលផ្តោតសំខាន់ទៅលើចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ វាគាំទ្របង្អួចផ្សេងៗ លីនុច វេទិកា និងវេទិកាកម្មវិធីផ្សេងទៀត ហើយដូច្នេះវាត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់សម្រាប់ការវិភាគរូបភាព និងកិច្ចការដំណើរការរូបភាព។ ផ្នែកកម្មវិធីរបស់ OpenCV រួមមានៈ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ការសម្គាល់មុខ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុ ការតាមដានចលនា ការបែងចែក និងការទទួលស្គាល់។
OpenCV ផ្តល់ជូននូវឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពជាច្រើនដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីអនុវត្តការងារស្មុគស្មាញដូចជា ការរកឃើញវត្ថុ ការសម្គាល់មុខ ការទាញយកមុខងារដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងច្រើនទៀត។ វាមានសហគមន៍សកម្មដែលផ្តល់នូវដំណោះស្រាយងាយស្រួលប្រើចំពោះបញ្ហាទូទៅ។ បណ្ណាល័យនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីរួមបញ្ចូលជាមួយភាសាសរសេរកម្មវិធីជាច្រើនដូចជា C++, Java ឬ Python ។ បណ្ណាល័យអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើការជាមួយរូបភាពជាភាសាដែលពួកគេចង់បាន ដូច្នេះកាត់បន្ថយពេលវេលាអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងខ្លាំង។ OpenCV គាំទ្រប្រភេទទិន្នន័យណាមួយ (ដូចជារូបភាពក្នុងទម្រង់ 2D និង 3D) ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលអាចប្រើប្រាស់បានច្រើនបំផុតក្នុងចំណោមបណ្ណាល័យដំណើរការរូបភាពទាំងអស់ដែលមានសព្វថ្ងៃនេះ។
ឧបករណ៍ដែលរួមបញ្ចូលក្នុង OpenCV គឺ៖
- តម្រងរូបភាព
- ការបែងចែកវត្ថុ
- លក្ខណៈពិសេសការទាញយក
- ការផ្គូផ្គងលក្ខណៈនិងការចាត់ថ្នាក់
- ការតាមដានវត្ថុ និងការវិភាគចលនា
- ការកសាងឡើងវិញ 3D សម្រាប់វត្ថុដែលកំពុងសិក្សា
ឧបករណ៍របស់វាត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យមើលឃើញដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅក្នុងការកំណត់ឧស្សាហកម្ម ដោយសារលក្ខណៈពិសេសរបស់វាដូចជាការប្រើប្រាស់អង្គចងចាំទាប ការប្រតិបត្តិរហ័សនៅលើវេទិកាភាគច្រើន (ជាពិសេសឧបករណ៍ដែលបានបង្កប់) ភាពចល័តក្នុងចំណោមប្រព័ន្ធដែលប្រើបណ្ណាល័យស្តង់ដារដូចជា OpenMPI/MPI4Py ។ អាជ្ញាប័ណ្ណប្រភពបើកចំហរបស់វាធ្វើឱ្យវាកាន់តែមានភាពទាក់ទាញសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលចង់ប្រើវាដោយមិនចាំបាច់បង់ប្រាក់ថ្លៃសួយសារអាករ ឬអាជ្ញាប័ណ្ណពីក្រុមហ៊ុន ឬអង្គការនានាដូចជាការងារគណិតវិទ្យាជាដើម។
TensorFlow
TensorFlow គឺជាបណ្ណាល័យកម្មវិធីប្រភពបើកចំហដែលប្រើដើម្បីអភិវឌ្ឍ និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូសិក្សាជ្រៅ ប្រព័ន្ធសិក្សាជ្រៅជ្រះ ដូចជាគំរូការវិភាគរូបភាពត្រូវបានបង្កើតឡើងពីស្រទាប់ជាច្រើននៃណឺរ៉ូនដែលដំណើរការទិន្នន័យបញ្ចូល ដូចជារូបភាព។ TensorFlow អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ងាយស្រួលបង្កើត និងដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់នូវគំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះដែលទំនើបបំផុត ដែលអាចប្រើបានក្នុងចក្ខុវិស័យ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងផ្នែកផ្សេងៗទៀត។
អត្ថប្រយោជន៍សំខាន់នៃការប្រើប្រាស់ TensorFlow គឺថាវាផ្តល់នូវមធ្យោបាយងាយស្រួលក្នុងការបង្កើត និងប្រើប្រាស់គំរូម៉ាស៊ីនសិក្សាដ៏មានអានុភាពយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងមានប្រសិទ្ធភាព។ TensorFlow ក៏គាំទ្រកម្មវិធីជាច្រើននៅទូទាំង MacOS, Windows, Linux និងវេទិកាទូរស័ព្ទ។ ហើយដោយសារតែវាជាប្រភពបើកចំហ និងមានការគាំទ្រពីសហគមន៍ដ៏សម្បូរបែប អ្នកអាចប្រើឧបករណ៍ដែលមានស្រាប់នៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍរបស់អ្នកដោយមិនចាំបាច់បង្កើតកង់ឡើងវិញ ឬចំណាយពេលបន្ថែមលើការបំបាត់កំហុសពីដំបូងឡើយ។
បន្ថែមពីលើការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលថ្មីពីដំបូង TensorFlow ក៏អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលមុនសម្រាប់ការផ្ទេរការរៀនសូត្រ ឬការកែតម្រូវលើសំណុំបញ្ហាជាក់លាក់។ នេះធ្វើឱ្យវាអាចបង្កើតដំណោះស្រាយផ្ទាល់ខ្លួនបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ស្របតាមបញ្ហាជាក់លាក់ ខណៈពេលដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ដែលបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងបណ្តាញដែលមានស្រាប់។ ជាមួយនឹងភាពបត់បែននេះនៅក្នុងដៃ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចចាប់ផ្តើមពិសោធន៍ជាមួយស្ថាបត្យកម្មផ្សេងៗគ្នាបានលឿនជាងពេលមុនៗ — ធ្វើឱ្យពួកវាដំណើរការជាមួយនឹងលទ្ធផលដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ដោយមិនចំណាយពេលយូរទាល់តែសោះ។
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision គឺជាឧបករណ៍កែច្នៃរូបភាពដ៏មានឥទ្ធិពលដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជួយអាជីវកម្មវិភាគរូបភាព និងទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ។ វាត្រូវបានផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យាដូចគ្នាដែលប្រើដោយ Google Photos ដែលធ្វើឱ្យវាអាចទុកចិត្តបាន និងងាយស្រួលប្រើ។ ឧបករណ៍ដែលមានមូលដ្ឋានលើពពកនេះអនុញ្ញាតឱ្យអាជីវកម្មដំណើរការរូបភាពជាច្រើនបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស រកឃើញមុខ កំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុ និងស្រង់អត្ថបទទាំងអស់ ខណៈពេលដែលជៀសវាងការងារដោយដៃ។
មុខងារដ៏អស្ចារ្យមួយទៀតរបស់ Google Cloud Vision គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុពីប្រភេទជាច្រើនដូចជាសត្វ ឬផលិតផលជាដើម។ ជាមួយនឹងមុខងារ "រកឃើញស្លាកសញ្ញា" អ្នកប្រើប្រាស់អាចភ្ជាប់ជាមួយម៉ាកដូចជា Facebook ឬ Instagram សម្រាប់ការតាមដាន និងវិភាគលម្អិត។ មុខងារ "ការរកឃើញទីតាំងសម្គាល់" ជួយអ្នកប្រើប្រាស់សម្គាល់ទីតាំងសម្គាល់នៅជុំវិញពួកគេ និងយល់ពីវប្បធម៌ក្នុងតំបន់របស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរឡើងភ្លាមៗ។
ក្រៅពីសមត្ថភាពសម្គាល់វត្ថុ Google Cloud Vision ក៏ផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់នូវការវិភាគអារម្មណ៍ ក៏ដូចជាឧបករណ៍ដាក់ចំណងជើងដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់រូបភាព — ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការវិភាគភ្លាមៗ! លើសពីនេះ ឧបករណ៍នេះផ្តល់នូវសមត្ថភាពសម្គាល់ផ្ទៃមុខ ដែលល្អសម្រាប់គោលបំណងទីផ្សារ ចាប់តាំងពីពួកគេរកឃើញលក្ខណៈដូចជាអាយុ និងភេទដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។ ជាចុងក្រោយ សមត្ថភាពទាញយកពាក្យគន្លឹះអាចឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ស្កែនរូបភាពបញ្ចូលយ៉ាងរហ័ស ខណៈពេលដែលស្វែងរកពាក្យគន្លឹះដែលពាក់ព័ន្ធដែលអាចប្រើក្នុងដំណើរការ ឬកម្មវិធីក្រោយៗទៀត។
សរុបសេចក្តីមក Google Cloud Vision គឺជាជម្រើសដ៏ល្អមួយនៅពេលស្វែងរកឧបករណ៍កែច្នៃរូបភាព ដើម្បីជួយឱ្យអាជីវកម្មវិភាគរូបភាពរបស់ពួកគេកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពជាងពេលមុន!
សន្និដ្ឋាន
ការវិភាគរូបភាពគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលមួយសម្រាប់ការប្រមូលផ្តុំការយល់ដឹងពីរូបភាពឌីជីថល។ វាអាចត្រូវបានប្រើក្នុងវិស័យផ្សេងគ្នាជាច្រើនដូចជាថ្នាំពេទ្យ រថយន្ត និងការថតរូប។ អត្ថប្រយោជន៍នៃការប្រើប្រាស់ការវិភាគរូបភាពមានច្រើន ហើយអាចជួយសន្សំសំចៃពេលវេលា ថវិកា និងការខិតខំប្រឹងប្រែង។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងបានពិនិត្យមើលជាមូលដ្ឋាននៃការវិភាគរូបភាព តើវាជាអ្វី និងរបៀបដែលវាអាចផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់អ្នក។ យើងក៏បានពិភាក្សាអំពីប្រភេទផ្សេងៗនៃការវិភាគ និងការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ការវិភាគរូបភាពដែលទទួលបានជោគជ័យ។ សរុបសេចក្តីមក ការវិភាគរូបភាពគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ការប្រមូលផ្តុំការយល់ដឹង និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានព័ត៌មាន។
សេចក្តីសង្ខេប
ជម្រើសនៃការអាំងសម្រាប់កាហ្វេរបស់អ្នកអាស្រ័យទៅលើរសជាតិ និងភាពខ្លាំងដែលអ្នកពេញចិត្ត ក៏ដូចជាចំណូលចិត្តក្នុងតំបន់របស់អ្នក។ ឡដុតផ្សេងៗគ្នាផ្តល់ជូននូវឈ្មោះ និងប្រភេទពណ៌ជាច្រើន ប៉ុន្តែជាទូទៅ អាំងពន្លឺនឹងមានរសជាតិស្រាលជាង និងមានជាតិកាហ្វេអ៊ីនខ្ពស់ជាងបន្តិច ខណៈដែលអាំងងងឹតមានជូរចត់ជាងជាមួយនឹងជាតិអាស៊ីតតិច។ ប្រភេទពេញនិយមនីមួយៗរួមមាន Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French។ មិនថាអ្នកជាអ្នកគាំទ្រគ្រាប់កាហ្វេពន្លឺ ឬងងឹត ឬកន្លែងណាមួយនៅចន្លោះនោះទេ ត្រូវប្រាកដថាសួរមុនពេលអ្នកទិញ ដូច្នេះអ្នកទទួលបានអ្វីដែលអ្នកកំពុងស្វែងរក!
អានបន្ថែម
ការប្រើប្រាស់ការវិភាគរូបភាព ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹង និងទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានពីរូបភាពកំពុងក្លាយជាការពេញនិយមកាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើន ចាប់ពីការថែទាំសុខភាព រហូតដល់សន្តិសុខ។ ប្រសិនបើអ្នកចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីបច្ចេកវិទ្យានេះ សូមពិចារណាធនធានខាងក្រោម៖
អត្ថបទនិងឯកសារបង្រៀន
-“ ការវិភាគរូបភាព៖ តើវាជាអ្វី និងរបៀបប្រើវា” ដោយ Oracle
-“ ការណែនាំអំពីការវិភាគរូបភាពសម្រាប់អ្នកដែលមិនដឹងអ្វីអំពីការវិភាគរូបភាព” ដោយ Kent Woodard
-“ 8 ជំហានឆ្ពោះទៅរកការយល់ដឹងអំពីការវិភាគរូបភាព និងដំណើរការក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន” ដោយ Victor Charpenay
សៀវភៅនិងការបោះពុម្ពផ្សាយ
- ដំណើរការរូបភាព៖ គោលការណ៍ និងកម្មវិធីដោយ Milan Sonka et al ។
-Computer and Machine Vision - Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.) ដោយ ER Davies
- ដំណើរការរូបភាពឌីជីថលជាមួយ OpenCV - គន្ថនិទ្ទេស (Ver 4.1) ចងក្រងដោយ David Dardas Webinars & Podcasts
-Computer Vision តាមរយៈ Webinar Machine Learning ដែលរៀបចំដោយ Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast ដែលរៀបចំដោយ Google Cloud Platform វាក៏មានសៀវភៅ អត្ថបទ សិក្ខាសាលាលើបណ្តាញ ផតខាស សិក្ខាសាលា និងធនធានផ្សេងទៀតជាច្រើនដែលអាចជួយអ្នកឱ្យយល់កាន់តែច្បាស់អំពីវិធីសាស្ត្រវិភាគរូបភាព ក៏ដូចជារបៀបប្រើវាសម្រាប់កម្មវិធីជាក់លាក់។
សួស្តី ខ្ញុំគឺគីម ជាម្តាយ និងជាអ្នកចូលចិត្តបញ្ឈប់ចលនាដែលមានប្រវត្តិក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ និងការអភិវឌ្ឍន៍គេហទំព័រ។ ខ្ញុំមានចំណង់ចំណូលចិត្តយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការគូររូប និងគំនូរជីវចល ហើយឥឡូវនេះខ្ញុំកំពុងមុជទឹកជាដំបូងក្នុងពិភពបញ្ឈប់ចលនា។ ជាមួយនឹងប្លក់របស់ខ្ញុំ ខ្ញុំកំពុងចែករំលែកការរៀនសូត្ររបស់ខ្ញុំជាមួយអ្នក។
