이미지 분석: 정의 및 사용 방법

김에 의해 업데이트 : ２０２３년 ６월 ２８일

이미지 분석은 이미지에서 정보를 추출하는 강력한 도구입니다.

환경 변화 추적부터 안면인식, 의료영상 분석까지 다양한 용도로 활용할 수 있다.

이 기사에서는 이미지 분석에 대한 간략한 소개와 이를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이미지 분석의 정의, 사용 가능한 다양한 기술 및 도구, 이미지 분석의 잠재적인 응용 프로그램을 다룰 것입니다.

이미지 분석의 정의

이미지 분석은 통찰력을 얻는 데 사용되는 도구입니다. 디지털 이미지. 의학, 과학 연구, 감시, 이미지 처리 등과 같은 다양한 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

본질적으로 이미지의 내용에 대한 정보를 얻기 위해 이미지에서 데이터를 수집하고 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 이미지 분석은 크기, 모양, 강도/광도, 색 구성 또는 평면도.

하위 이미지 추출 및 블록 처리와 같은 공간 변환 기술과 같은 이미지 분석에 사용되는 여러 기술이 있습니다. 에지 검출기 또는 경계 추적 알고리즘을 사용하여 관심 지점 또는 영역을 찾는 특징 추출 기술; 객체를 카테고리로 분류하는 분류 기술; 배경에서 개체를 구문 분석하는 분할 기술 통계적 방법을 사용하여 객체를 인식하는 패턴 인식 알고리즘.

물체 감지 및 안면 인식과 같은 애플리케이션에 이미지 분석 도구를 사용하면 디지털 미디어를 활용할 때 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 단일 또는 이미지 그룹 내에서 정의된 경계 사이의 상관관계를 평가하기 위해 과학적 연구에 분석을 사용할 수도 있습니다. 마지막으로, 이 기술은 환자에게서 촬영한 스캔 이미지를 기반으로 다양한 상태를 진단하기 위해 방사선과 및 병리학을 포함한 전문 분야의 의료 전문가들에게도 크게 활용됩니다.

이미지 분석 유형

이미지 분석은 디지털 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하는 것입니다. 객체 인식 및 식별, 형태 측정, 패턴 인식, 장면 분석 및 분류를 포함하여 다양한 종류의 이미지 관련 작업을 포괄하는 매우 광범위한 용어입니다.

많은 유형의 이미지 분석 기술이 있습니다. 더 일반적인 것 중 일부는 다음과 같습니다.
-픽셀- 기반/공간 분석 - 이 유형의 분석에는 영역(크기, 모양) 및 밀도(분포)를 측정하기 위해 개별 픽셀 또는 픽셀 클러스터를 수동으로 계산하는 것이 포함됩니다.
-통계 분석 – 이 접근 방식은 통계적 방법을 사용하여 대비 또는 밝기와 같은 이미지 내의 영역과 관련된 기능을 평가합니다.
-머신 러닝/인공 지능 – 인공 지능(AI) 알고리즘은 컨벌루션 신경망(CNN)을 사용하여 객체 감지 또는 의미론적 분할과 같은 강력한 자동 이미지 처리 작업을 가능하게 합니다.
-텍스처 분석 – 이 기술은 이미지 내의 요소가 텍스처(광범위한 영역에 걸친 회색 수준 또는 색상의 변화) 측면에서 서로 상대적으로 분포되는 방식을 측정합니다.
-히스토그램 분석 – 히스토그램 분석에는 일반적으로 대비, 밝기, 색조 및 채도와 같은 이미지 내의 통계적 분포 측정이 포함됩니다.
-필터링 기술 – 필터링 기술은 어레이의 특정 부분을 수정하면서 다른 부분을 보존하는 전체 처리된 강도 어레이에 대한 수학적 연산을 포함합니다. 필터는 이러한 원하지 않는 영역을 매끄럽게 하여 가장자리를 향상시키거나 이미지에서 노이즈를 제거하는 데 종종 사용됩니다.
- 푸리에 변환 기술 – 이 방법은 입력 프레임에 있는 주파수 범위 및/또는 방향에 따라 이미지를 여러 구성 요소로 분해하는 푸리에 변환을 활용합니다. 이를 통해 텍스처 또는 모양 차이와 같은 프레임의 다른 구성 요소 전체 모양과 관련하여 특정 특성을 가질 수 있는 부품 및 개체를 분리할 수 있으므로 세분화 프로세스 중에 개체 감지가 더 쉬워집니다.

이미지 분석의 이점

이미지 분석은 디지털 이미지에서 통찰력을 얻는 데 매우 유용한 도구입니다. 패턴을 인식하고 개체를 식별하며 미디어에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 의학 연구에서 안면 인식에 이르기까지 이미지 분석은 다양한 산업 분야에 도움이 될 수 있습니다. 여기에서는 이미지 분석의 장점과 다양한 분야를 향상시키는 데 어떻게 사용할 수 있는지 살펴봅니다.

개선 된 고객 경험

이미지 분석은 고객 경험을 개선하여 기업이 고객 선호도를 빠르고 정확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이미지 분석 기술을 구현함으로써 기업은 인구 통계, 위치 및 감정적 반응과 같은 이미지 데이터를 사용하여 광고 대상을 더 잘 지정하거나 고객을 위한 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하면 고객과의 관계를 개선하고 회사의 매출을 높일 수 있습니다.

이미지 분석은 또한 기업이 이미지의 맥락을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 색상 인식 기술을 통해 회사는 이미지의 색상을 식별하고 제품 또는 서비스와 어떻게 연관되는지 결정할 수 있습니다. 이 정보는 기업이 특정 서비스나 제품에 대한 고객의 행동을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기업은 객체 인식 기술을 사용하여 이미지에서 객체를 식별하고 선호하는 객체를 기반으로 고객 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

마지막으로 이미지 분석을 통해 기업은 프로세스의 정확성을 유지하면서 데이터를 더 빠르게 수집할 수 있습니다. 회사는 더 이상 고객 선호도를 결정하려고 할 때 수백 개의 이미지를 수동으로 검토할 필요가 없습니다. 오히려 이미지 분석에서 정확한 결과를 얻으면서 효율성을 크게 향상시키는 이미지 분석 기술을 사용하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 즉, 고객은 그 어느 때보다 빠르게 개인화된 광고에 액세스할 수 있으므로 기업은 고객에게 전반적으로 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

정확도 및 효율성 향상

이미지 분석은 정확성 및 효율성 향상을 포함하여 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다. 수동 또는 텍스트 기반 방법에 의존하는 대신 이미지를 분석함으로써 이미지 분석은 데이터 입력 오류를 크게 줄이고 주어진 작업에 대한 처리 시간을 단축할 수 있습니다.

이미지 분석은 또한 많은 양의 정보를 수동으로 선별할 필요가 없습니다. 대신 알고리즘은 관련 데이터를 신속하게 찾고 사람이 쉽게 해석할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이는 의사 결정 프로세스를 가속화하고 인적 오류 또는 감독으로 인한 비용이 많이 드는 실수를 최소화합니다.

또한 이미지 분석을 사용하면 수동으로 선별하는 데 수천 시간이 걸리는 엄청나게 큰 데이터 세트에서 패턴을 빠르고 쉽게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 인건비를 대폭 절감하는 동시에 정확도와 효율성을 동시에 높일 수 있습니다. 또한 이미지 분석을 통해 조직은 기존 방법으로 놓쳤을 수 있는 추세를 정량화하여 이전보다 더 빠르게 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
기업은 이미지 분석 기술을 활용하여 데이터 입력 오류를 최소화하고 인건비를 줄이면서 운영의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 기존 방법만 사용하여 달성할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 데이터 세트에서 파생된 의사 결정 능력과 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

의사 결정 향상

비즈니스에서 이미지 분석을 사용하여 의사 결정을 지원하면 효율성이 향상되고 조직이 리소스를 더 잘 관리할 수 있습니다. 관련된 다양한 기술과 기술을 통해 조직은 다양한 소스의 이미지를 신속하게 처리하고 분석할 수 있습니다. 이것은 그들이 거의 즉시 건전한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이미지 분석은 조직이 작업 또는 전략적 목표의 우선 순위를 정하기 위해 데이터를 정렬, 식별 및 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이미지 내의 복잡한 패턴을 신속하게 분석할 수 있어 더 높은 수준의 의사 결정 작업에서 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 이미지 분석을 통해 회사는 다른 방법으로는 눈에 띄지 않을 수 있는 추세나 반복되는 문제를 발견할 수 있습니다.

조직은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션과 같은 이미지 분석 기술의 힘을 점점 더 활용하여 미래에 고객 행동 및 시장 조건 측면에서 일어날 일에 대한 통찰력을 제공하는 예측 모델을 만들고 있습니다. 이 시점에서 시장 분석 팀은 경쟁사 웹사이트 및 디지털 채널과 같은 소스에서 수집한 이미지를 통해 지속적으로 스캔하고 있습니다. 올바른 도구를 사용하여 이러한 팀은 고객이 조직의 제품 또는 서비스와 상호 작용하는 방식을 신속하게 파악하여 업계의 다른 팀보다 경쟁력을 제공하는 실행 가능한 통찰력을 구축할 수 있습니다.

이미지 분석은 그 어느 때보다 빠르게 성장과 발전을 촉진하는 귀중한 데이터 기반 통찰력에 대한 액세스를 조직에 제공함으로써 오늘날 비즈니스 운영에서 중요한 역할을 합니다.

이미지 분석 사용 방법

이미지 분석은 많은 양의 이미지 데이터를 처리하고 유용한 정보를 추출하는 효율적인 방법입니다. 이미지 분석에는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이미지의 의미를 결정하는 작업이 포함됩니다. 사물인식, 안면인식, 영상분할 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 이 섹션에서는 이미지 분석을 사용하는 방법과 일부 응용 프로그램에 대해 설명합니다.

이미지 분할

이미지 분할은 이미지를 전체 이미지를 구성하는 여러 세그먼트 또는 영역으로 나누는 이미지 처리의 한 분야입니다. 각 세그먼트는 이미지 내의 관심 영역을 나타내며 자체적으로 별개의 개체로 생각할 수 있습니다. 분할의 목표는 이미지 표현을 보다 의미 있고 분석하기 쉬운 것으로 단순화 및/또는 변경하는 것입니다. 분할 기술은 해부학적 구조 식별에서 질병 진행 모니터링에 이르기까지 다양한 작업을 위해 의료 영상에 사용됩니다. 또한 세분화 알고리즘은 자동 감시 시스템의 핵심 구성 요소이며 로봇 탐색 작업 및 물체 감지에 사용할 수 있습니다.

분할 알고리즘은 일반적으로 픽셀 기반 방법 또는 분류 기반 방법에 의존합니다. 픽셀 기반 방법은 색상이나 질감과 같은 표시를 사용하여 이미지를 별도의 세그먼트로 나눕니다. 또는 분류 기반 방법은 모양이나 텍스처와 같은 설명 기능을 기반으로 범주를 결합하여 픽셀을 적절한 세그먼트/개체로 자동 그룹화합니다.

픽셀 기반 세분화는 일반적으로 전체 영역에 대한 전역 통계(예: 평균값)를 계산하여 강도 또는 대비 값으로 개체를 구분하는 것을 목표로 합니다. 분류 기반 접근 방식은 알고리즘이 작동하기 전에 수동 입력 및 레이블 지정이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 이러한 방법은 픽셀 값만 사용하여 성공적으로 분리할 수 없는 대규모 데이터 세트 또는 알 수 없는 데이터 유형을 처리할 때 매우 강력합니다.

이미지 분류

이미지 분류는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 주어진 이미지의 클래스를 예측하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 이 과정에서 학습 알고리즘에 대한 입력으로 사용되는 레이블이 지정된 훈련 이미지의 "컬렉션"을 갖는 것이 일반적입니다. 이러한 트레이닝 이미지를 기반으로 이미지에서 크기, 모양, 색상과 같은 특징을 추출하여 이미지 분류에 사용합니다. 이 기술을 사용하면 잘못된 분류 또는 라벨 지정 오류로 인해 사람이 실수할 수 있는 수동 라벨 지정에 비해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

알 수 없는 이미지가 있는 경우 기존 분류기를 적용하여 이 특정 입력에 미리 정의된 개별 클래스 수에 따라 출력 범주를 할당할 수 있습니다. 이것의 사용 예는 사물 인식 기능을 제공하는 자율 자동차 운전 시스템에서 생체 인식 응용 프로그램의 얼굴 감지에 이르기까지 다양합니다. 또한 이미지 분류를 통해 정확한 레이블이 지정된 데이터를 보유하면 특히 소매 분석 또는 엔터테인먼트 분석과 같은 비즈니스 응용 프로그램과 개체 유형 간의 상관 관계에서 추가 분석을 위해 방대한 정부 데이터 세트를 활용하여 우리 환경에 대한 훨씬 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

병렬 처리를 얻기 위해 GPU 최적화 기술로 신경망을 구현하는 것부터 다양한 형태의 기계 학습에 이르기까지 이미지 분류 분야에서 AI 모델을 교육하거나 딥 러닝 기술을 사용할 수 있는 방법은 무수히 많습니다. 비지도 학습은 여전히 ​​연구원들이 이를 최대한 활용하는 데 방해가 되는 상당한 장애물이 있지만 이러한 방법은 여전히 ​​활발하게 탐구되고 연구되고 있습니다. 따라서 이를 구현하는 방법을 이해하려면 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 포괄적인 이해와 구현 목적을 위한 Python과 같은 스크립팅 언어와 같은 백엔드 엔지니어링 관행과 관련된 강력한 기술 지식과 블록체인 또는 서버리스 인프라와 같은 신기술에 대한 친밀한 배경 지식이 필요합니다. 구현

물체 감지

개체 감지는 이미지 데이터 세트 분석의 정확성을 보장하기 위한 컴퓨터 기반 기술 및 기술입니다. 이 기술은 다양한 정교한 알고리즘을 사용하여 쉽게 식별되는 이미지에서 물체와 그 특성을 식별합니다. 법의학, 의학, 산업 자동화, 안면 식별 및 자동 검사 시스템과 같은 많은 분야에서 중요한 역할을 합니다.

개체 감지에는 이미지에서 특정 개체의 크기, 모양 및 기타 속성을 결정하기 위해 데이터를 분석하거나 수집하는 작업이 포함됩니다. 이러한 유형의 이미지 분석에는 색상, 질감 또는 함께 배치했을 때 생성되는 모양을 기반으로 개체를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다. 수학적 모델과 통계적 방법을 사용하면 오늘날 컴퓨터의 작업이 훨씬 쉬워집니다.

여기서 주요 목표는 할당된 속성 레이블을 사용하여 이미지 데이터 세트에 나타나는 각 객체를 정확하게 식별하는 것입니다. 이 알고리즘은 교육을 시작하기 전에 각 대상 개체의 기능에 대한 정확한 예측을 위한 '좋은' 예를 포함하여 많은 데이터로 미리 교육을 받아야 합니다. 교육이 완료되고 예측이 성공한 후에는 주어진 입력의 예상 결과가 이전 연구에서 얻은 결과와 작동하는 추론과 같은 단계가 이어집니다.

딥 러닝(DL) 알고리즘과 같은 기술은 오늘날 사용되는 이러한 유형의 처리 하드웨어 설정 내에서 사용할 수 있기 전에 기존 방법이 제공할 수 있었던 것보다 더 짧은 시간 내에 더 정확한 결과를 달성하기 위해 함께 작동하는 여러 계층을 허용하는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로 딥 러닝과 같은 AI 지원 방식은 오류를 크게 줄이면서 실시간 시나리오에서도 쉽게 출력을 생성할 수 있는 효율적인 개체 감지 정확도 메트릭을 제공하기 때문에 기존 접근 방식보다 더 매력적입니다.

이미지 분석 도구

이미지 분석은 컴퓨팅 방법론을 통해 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 의료 영상, 인공 지능 및 원격 감지와 같은 다양한 분야에서 사용됩니다. 다행스럽게도 이미지 분석에 사용할 수 있는 다양한 도구가 있어 프로세스를 보다 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다. 이미지 분석에 사용할 수 있는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다.

OpenCV

OpenCV는 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 하는 프로그래밍 함수 라이브러리입니다. 다양한 Windows, Linux, 플랫폼 및 기타 소프트웨어 플랫폼을 지원하므로 이미지 분석 및 이미지 처리 작업에 자주 사용됩니다. OpenCV의 응용 분야에는 컴퓨터 비전, 얼굴 인식, 개체 식별, 동작 추적, 분할 및 인식이 포함됩니다.

OpenCV는 객체 감지, 얼굴 인식, 자동 특징 추출 등과 같은 복잡한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 광범위하고 강력한 도구를 제공합니다. 일반적인 문제에 대해 사용자에게 친숙한 솔루션을 제공하는 활성 커뮤니티가 있습니다. 이 라이브러리는 C++, Java 또는 Python과 같은 많은 프로그래밍 언어와 통합되도록 설계되었습니다. 이 라이브러리를 통해 개발자는 원하는 언어로 이미지 작업을 할 수 있으므로 개발 시간이 크게 단축됩니다. OpenCV는 모든 유형의 데이터(예: 2D 및 3D 형식의 이미지)를 지원하므로 현재 사용 가능한 모든 이미지 처리 라이브러리 중에서 가장 다재다능한 도구입니다.

OpenCV에 포함된 도구는 다음과 같습니다.
- 이미지 필터링
-객체 분할
-특징 추출
-기능 매칭 및 분류
-객체 추적 및 동작 분석
- 개체 연구를 위한 3D 재구성

이 도구는 낮은 메모리 소비, 대부분의 플랫폼(특히 임베디드 플랫폼)에서의 빠른 실행, OpenMPI/MPI4Py와 같은 표준 라이브러리를 사용하는 시스템 간의 이식성과 같은 유리한 기능으로 인해 산업 환경에서 자동 육안 검사에 널리 사용됩니다. 오픈 소스 라이센스는 로열티 지불이나 mathworks 등과 같은 회사 또는 조직의 라이센스 없이 사용하려는 사용자에게 더욱 매력적입니다.

TensorFlow

TensorFlow는 딥 러닝 모델을 개발하고 교육하는 데 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 이미지 분석 모델과 같은 딥 러닝 시스템은 사진과 같은 입력 데이터를 처리하는 여러 계층의 뉴런으로 구성됩니다. TensorFlow를 통해 개발자는 비전, 자연어 처리 및 기타 영역에서 사용할 수 있는 최첨단 딥 러닝 모델을 보다 쉽게 ​​개발하고 배포할 수 있습니다.

TensorFlow 사용의 주요 이점은 강력한 기계 학습 모델을 빠르고 효율적으로 만들고 배포할 수 있는 쉬운 방법을 제공한다는 것입니다. TensorFlow는 또한 MacOS, Windows, Linux 및 모바일 플랫폼에서 광범위한 애플리케이션을 지원합니다. 그리고 오픈 소스이고 커뮤니티 지원이 풍부하기 때문에 바퀴를 다시 만들거나 코드를 처음부터 디버깅하는 데 추가 시간을 할애하지 않고도 개발 프로세스에서 기존 도구를 사용할 수 있습니다.

새로운 모델을 처음부터 훈련하는 것 외에도 TensorFlow를 사용하면 전이 학습 또는 특정 문제 세트에 대한 미세 조정을 위해 사전 훈련된 모델을 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 기존 네트워크에 구축된 기존 지식을 활용하면서 특정 문제에 맞는 맞춤형 솔루션을 신속하게 구축할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 이전보다 더 빠르게 다양한 아키텍처로 실험을 시작할 수 있습니다.

구글 클라우드 비전

Google Cloud Vision은 기업이 이미지를 분석하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 설계된 강력한 이미지 처리 도구입니다. Google 포토에서 사용하는 것과 동일한 기술을 기반으로 하므로 안정적이고 사용하기 쉽습니다. 이 클라우드 기반 도구를 사용하면 기업에서 대량의 이미지를 빠르게 처리하고, 얼굴을 감지하고, 개체를 식별하고, 텍스트를 추출하는 동시에 수동 작업을 피할 수 있습니다.

Google Cloud Vision의 또 다른 뛰어난 기능은 동물이나 제품과 같은 다양한 범주에서 개체를 식별하는 기능입니다. "로고 감지" 기능을 통해 사용자는 Facebook 또는 Instagram과 같은 브랜드에 연결하여 자세한 추적 및 분석 정보를 얻을 수 있습니다. "랜드마크 감지" 기능은 사용자가 주변의 랜드마크를 발견하고 즉시 현지 문화를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

객체 인식 기능 외에도 Google Cloud Vision은 사용자에게 감정 분석과 이미지에 대한 자동 캡션 도구를 제공하므로 즉각적인 분석에 적합합니다! 또한 이 도구는 연령 및 성별과 같은 속성을 높은 정확도로 감지하므로 마케팅 목적에 적합한 안면 인식 기능을 제공합니다. 마지막으로 키워드 추출 기능을 통해 사용자는 입력 이미지를 빠르게 스캔하면서 이후 프로세스나 애플리케이션에서 사용할 수 있는 관련 키워드를 찾을 수 있습니다.

결론적으로 Google Cloud Vision은 기업이 이전보다 더 효율적으로 이미지를 분석하는 데 도움이 되는 이미지 처리 도구를 찾을 때 훌륭한 옵션입니다!

결론

이미지 분석은 디지털 이미지에서 통찰력을 수집하기 위한 강력한 도구입니다. 의료, 자동차, 사진 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 이미지 분석을 사용하면 많은 이점이 있으며 시간, 비용 및 노력을 절약할 수 있습니다. 이 기사에서는 이미지 분석의 기본 사항, 그것이 무엇인지, 그리고 그것이 당신에게 어떤 이점을 줄 수 있는지 살펴보았습니다. 또한 다양한 유형의 분석과 성공적인 이미지 분석을 위한 모범 사례에 대해 논의했습니다. 결론적으로, 이미지 분석은 통찰력을 수집하고 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내리기 위한 강력한 도구임이 분명합니다.

요약

커피를 위한 로스트 선택은 선호하는 풍미와 강도, 지역 선호도에 따라 다릅니다. 로스터마다 다양한 이름과 색상 범주를 제공하지만 일반적으로 라이트 로스팅은 풍미가 더 부드럽고 카페인 함량이 약간 더 높은 반면 다크 로스팅은 산도가 낮고 쓴맛이 더 강합니다. 각각 인기 있는 유형에는 Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French가 있습니다. 밝은 커피 원두를 좋아하든 진한 커피 원두를 좋아하든, 아니면 그 중간 어디쯤에 있든 상관없이 원하는 것을 정확히 얻을 수 있도록 구입하기 전에 문의하십시오!

추가 읽기

이미지 분석을 사용하여 통찰력을 얻고 이미지에서 결론을 도출하는 것은 의료에서 ​​보안에 이르기까지 광범위한 산업에서 점차 인기를 얻고 있습니다. 이 기술에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 고려하십시오.

기사 및 튜토리얼
- Oracle의 "이미지 분석: 정의 및 사용 방법"
-Kent Woodard의 "이미지 분석에 대해 아무것도 모르는 사람들을 위한 이미지 분석 소개"
-Victor Charpenay의 "기계 학습에서 이미지 분석 및 처리 이해를 위한 8단계"
도서 및 출판물
-이미지 처리: 원리 및 응용 by Milan Sonka et al.
-컴퓨터 및 머신 비전 – ER Davies의 이론, 알고리즘, 실용성(4판)
-OpenCV를 사용한 디지털 이미지 처리 – David Dardas 웨비나 및 팟캐스트가 편집한 참고 문헌(버전 4.1)
-Treehouse AI에서 주최하는 머신러닝 웨비나를 통한 컴퓨터 비전
- Google Cloud Platform에서 호스팅하는 기계 학습 기초 팟캐스트 이미지 분석 방법론과 특정 애플리케이션에 사용하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 다른 많은 책, 기사, 웨비나, 팟캐스트, 워크숍 및 기타 리소스도 있습니다.

안녕하세요, 저는 엄마이자 미디어 제작 및 웹 개발에 대한 배경 지식을 가진 스톱 모션 애호가인 Kim입니다. 저는 드로잉과 애니메이션에 큰 열정을 가지고 있으며 지금은 스톱 모션 세계로 뛰어들고 있습니다. 내 블로그를 통해 내가 배운 것을 여러분과 공유하고 있습니다.