Сүрөт талдоо: Бул эмне жана аны кантип колдонуу керек

ким тарабынан Updated: Май 29, 2022

Сүрөт анализи сүрөттөрдөн маалымат алуу үчүн күчтүү курал болуп саналат.

Бул айлана-чөйрөдөгү өзгөрүүлөргө көз салуудан баштап, жүздү таанууга жана медициналык сүрөттөрдү анализдөөгө чейин ар кандай максаттарда колдонулушу мүмкүн.

Бул макалада биз сизге сүрөттөлүш талдоо жана аны кантип колдонсоңуз болорун кыскача айтып беребиз. Биз сүрөт анализинин аныктамасын, жеткиликтүү болгон ар кандай ыкмаларды жана куралдарды жана сүрөт анализинин потенциалдуу колдонмолорун карайбыз.

Сүрөттүн анализинин аныктамасы

Сүрөт талдоо түшүнүү үчүн колдонулган курал болуп саналат санариптик сүрөттөр. Ал көбүнчө медицина, илимий изилдөө, байкоо, сүрөт иштетүүчү жана башка көптөгөн тармактарда колдонулат.

Негизи, бул сүрөттөн маалыматтарды чогултуу жана сүрөттөлүштүн мазмуну жөнүндө маалымат алуу үчүн маалыматтарды талдоо процесси. Сүрөттүн анализи сүрөттүн сапаты же өзгөчөлүктөрү жөнүндө маалымат берүүгө жардам берет, мисалы, анын өлчөмү, формасы, интенсивдүүлүгү/жарыгы, түс курамы же анын кабат планы.

Сүрөттү талдоодо колдонулган бир нече ыкмалар бар, мисалы суб-сүрөттөрдү алуу жана блокторду иштетүү сыяктуу мейкиндикти өзгөртүү ыкмалары; чет детекторлорун же чек араны издөө алгоритмдерин колдонуу менен кызыктырган чекиттерди же аймактарды таба турган өзгөчөлүктөрдү чыгаруу ыкмалары; объекттерди категорияларга бөлүүчү классификациялоо ыкмалары; объекттерди фондо талдоочу сегментациялоо ыкмалары; жана статистикалык ыкмаларды колдонуу менен объекттерди тааныган үлгү таануу алгоритмдери.

Объектти аныктоо жана жүзүн таануу сыяктуу колдонмолор үчүн сүрөт талдоо куралдарын колдонуу менен, ал санариптик медианы колдонууда колдонуучунун тажрыйбасын жакшыртат. Ошондой эле сүрөттөрдүн бир же тобунун ичинде аныкталган чектердин ортосундагы корреляцияны баалоо үчүн илимий изилдөө үчүн анализди колдонсо болот. Акырында, бул технология ошондой эле бейтаптардан алынган сканерленген сүрөттөрдүн негизинде ар кандай шарттарды диагностикалоо үчүн радиология жана патология, анын ичинде адистиктер боюнча медициналык адистер тарабынан олуттуу колдонулат.

Сүрөт анализинин түрлөрү

Сүрөт анализи санариптик сүрөттөрдөн маанилүү маалыматты алуу болуп саналат. Бул объектти таануу жана идентификациялоо, форманы өлчөө, үлгү таануу, көрүнүштү талдоо жана классификациялоону камтыган көптөгөн ар кандай сүрөттөрдү камтыган кеңири термин.

Сүрөт талдоо ыкмаларынын көптөгөн түрлөрү бар; кеңири таралган кээ бирлери төмөнкүлөрдү камтыйт:
-пиксел-негизделген/мейкиндиктик талдоо - талдоо бул түрү аймактарды (өлчөм, форма) жана тыгыздык (бөлүштүрүү) өлчөө үчүн жеке пикселдерди же пикселдердин кластерлерин кол менен эсептөөнү камтыйт.
-Статистикалык талдоо - Бул ыкма контраст же жарыктык сыяктуу сүрөттөлүштөгү аймактар ​​менен байланышкан өзгөчөлүктөргө баа берүү үчүн статистикалык ыкмаларды колдонот.
-Машинаны үйрөнүү/Жасалма интеллект – Жасалма интеллект (AI) алгоритмдери конволюциялык нейрон тармактарын (CNNs) колдонуу менен объектти аныктоо же семантикалык сегментациялоо сыяктуу күчтүү автоматташтырылган сүрөттөрдү иштетүү милдеттерин ишке ашырат.
-Текстура анализи – Бул ыкма сүрөттөлүштүн ичиндеги элементтердин текстура боюнча бири-бирине карата бөлүштүрүлүшүн өлчөйт — чоң аймакта боз деңгээлдеги же түстөрдүн өзгөрүшү.
-Гистограмма анализи – Гистограмманы талдоо, адатта, контраст, жарыктык, түс жана каныккандык сыяктуу сүрөттөлүштүн ичиндеги статистикалык бөлүштүрүүнү өлчөөнү камтыйт.
-Чыпкалоо ыкмалары – чыпкалоо ыкмалары массивдин айрым бөлүктөрүн өзгөртүп, башкаларын сактап калган бүтүндөй иштетилген интенсивдүү массив боюнча математикалык операцияларды камтыйт. Чыпкалар көбүнчө бул керексиз жерлерди тегиздөө аркылуу сүрөттүн четтерин жакшыртуу же ызы-чууну жок кылуу үчүн колдонулат.
-Фурье трансформациялоо ыкмалары - Бул ыкма сүрөттөрдү жыштык диапазонунун жана/же киргизүү алкагындагы багыттардын негизинде бир нече компоненттерге ажыратуучу Фурье трансформацияларын колдонот. Бул рамкадагы жалпы көрүнүштүн башка компоненттерине салыштырмалуу өзгөчө мүнөздөмөлөргө ээ болушу мүмкүн болгон бөлүктөрдү жана объекттерди изоляциялоого мүмкүндүк берет, мисалы, текстура же форма айырмачылыктары - сегментация процессинде объектти оңой табууга мүмкүндүк берет.

Сүрөт анализинин артыкчылыктары

Сүрөт талдоо санарип сүрөттөрдөн түшүнүк алуу үчүн баа жеткис курал болуп саналат. Ал үлгүлөрдү таануу, объекттерди аныктоо жана медиадан маанилүү маалыматты алуу үчүн колдонулат. Медициналык изилдөөлөрдөн тартып бетти таанууга чейин, сүрөттү талдоо өнөр жайдын кеңири спектрин колдоно алат. Бул жерде биз сүрөт анализинин артыкчылыктарын жана аны ар кандай тармактарды өркүндөтүү үчүн кантип колдонсо болорун изилдейбиз.

Кардарлардын тажрыйбасы жакшыртылды

Сүрөттөрдү талдоо кардарлардын тажрыйбасын жакшыртууга жардам берип, компанияларга кардарлардын каалоолорун тез жана так түшүнүүгө мүмкүндүк берет. Сүрөттөрдү талдоо ыкмаларын ишке ашыруу менен ишканалар демографиялык маалыматтар, жайгашкан жерлер жана эмоционалдык жооптор сыяктуу сүрөттөрдөгү маалыматтарды жарнамаларын жакшыраак максаттуу же кардарлар үчүн мазмунду жекелештирүү үчүн колдоно алышат. Бул маалыматтарды колдонуу кардарлар менен жакшы мамиледе болууга, ошондой эле компания үчүн сатуунун өсүшүнө алып келиши мүмкүн.

Сүрөттөрдү талдоо ишканаларга сүрөттөрүнүн контекстти жакшыраак түшүнүүгө жардам берет. Мисалы, түстөрдү таануу технологиясы компанияларга сүрөттөрдөгү түстөрдү аныктоого жана алардын өнүмдөр же кызматтар менен кандай байланышта экенин аныктоого мүмкүндүк берет. Бул маалымат ишканаларга белгилүү бир кызматка же продуктуга карата кардарлардын жүрүм-турумун түшүнүүгө жардам берет. Кошумчалай кетсек, ишканалар сүрөттөгү объектилерди аныктоо жана кардарлардын каалоолорун жакшыраак түшүнүү үчүн объектти таануу технологиясын колдоно алышат.

Акыр-аягы, сүрөттөрдү талдоо бизнеске маалыматтарды тезирээк чогултууга мүмкүндүк берет, ошол эле учурда процессте тактыкты сактайт. Кардардын каалоолорун аныктоо үчүн компаниялар мындан ары жүздөгөн сүрөттөрдү кол менен карап чыгуунун кажети жок; Тескерисинче, алар бул процессти сүрөттөрдү талдоо ыкмаларын колдонуу менен автоматташтыра алышат, алар эффективдүүлүктү кыйла жогорулатат, ошол эле учурда сүрөттөрдү талдоодон так натыйжаларды алышат. Бул кардарлардын жекелештирилген жарнамага мурдагыдан да тезирээк жетүүсүн билдирет, бул компанияларга кардарлары үчүн жакшыраак жалпы колдонуучу тажрыйбасын камсыз кылууга мүмкүндүк берет.

Тактык жана эффективдүүлүк жогорулады

Сүрөттөрдү талдоо бизнес үчүн көптөгөн артыкчылыктарды, анын ичинде тактыкты жана натыйжалуулукту жогорулатууну камсыз кылат. Кол менен же текстке негизделген ыкмаларга таянуунун ордуна сүрөттөрдү талдоо менен, сүрөттү талдоо маалыматтарды киргизүү каталарын олуттуу кыскарта алат жана берилген тапшырманы иштетүү убактысын тездетет.

Сүрөт анализи ошондой эле чоң көлөмдөгү маалыматты кол менен электен өткөрүү зарылдыгын жок кылат. Анын ордуна, алгоритм тиешелүү маалыматтарды тез таап, адамдар тарабынан оңой чечмелене турган үлгүлөрдү аныктай алат. Бул чечим кабыл алуу процессин тездетет жана адамдын катасынан же көзөмөлүнөн улам мүмкүн болуучу чыгашалуу каталарды азайтат.

Мындан тышкары, сүрөттү талдоо укмуштай чоң маалымат топтомдорундагы үлгүлөрдү тез аныктоону жеңилдетет, аларды кол менен электен өткөрүү үчүн миңдеген адам сааттары талап кылынат. Бул бир эле учурда тактыкты жана натыйжалуулукту жогорулатуу менен бирге эмгек чыгымдарын кескин кыскартат. Сүрөттөрдү талдоо уюмдарга салттуу ыкмалар менен байкабай калышы мүмкүн болгон тенденцияларды сандык эсептөөгө мүмкүндүк берет, бул аларга мурдагыдан да тезирээк жакшыраак чечимдерди кабыл алууга жардам берет.
Сүрөттөрдү талдоо технологиясын колдонуу менен, ишканалар маалыматтарды киргизүү каталарын азайтып, өз иштеринин тактыгын жана натыйжалуулугун жогорулатуу менен бирге эмгек чыгымдарын азайта алышат. Бул бир гана салттуу ыкмаларды колдонуу менен жетишүүгө мүмкүн болгон бир топ чоң маалымат топтомдорунан алынган чечимдерди кабыл алуу жөндөмдүүлүгүн жакшыртууга жана так натыйжаларга алып келет.

Жакшыртылган чечим кабыл алуу

Чечимдерди кабыл алууга жардам берүү үчүн ишканаларда имидждик анализди колдонуу натыйжалуулукту жогорулатууга жана уюмдарга ресурстарын жакшыраак башкарууга жардам берет. Тартылган ар кандай техникалар жана технологиялар аркылуу уюм ар кандай булактардан алынган сүрөттөрдү тез иштетүү жана талдоо мүмкүнчүлүгүнө ээ. Бул аларга дээрлик ошол замат туура чечим чыгарууга жардам берет.

Сүрөттөрдү талдоо уюмдарга тапшырмаларды же стратегиялык максаттарды биринчи орунга коюу үчүн маалыматтарды сорттоого, аныктоого жана баалоого жардам берет. Ал ошондой эле сүрөттөрдүн ичиндеги татаал үлгүлөрдү тез анализдөөгө мүмкүндүк берет, бул жогорку деңгээлдеги чечимдерди кабыл алууда баалуу убакытты үнөмдөйт. Андан тышкары, сүрөттөрдү талдоо компанияларга байкалбай калган тенденцияларды же кайталануучу маселелерди табууга жардам берет.

Уюмдар кардарлардын жүрүм-туруму жана келечектеги рынок шарттарында эмне болорун түшүнүүгө мүмкүндүк берүүчү болжолдуу моделдерди түзүү үчүн жасалма интеллект (AI) жана машина үйрөнүү (ML) тиркемелери сыяктуу сүрөттү талдоо технологияларынын күчүн барган сайын көбүрөөк колдонуп жатышат. Бул учурда, рыноктук аналитика топтору атаандаштардын веб-сайттары жана санарип каналдары сыяктуу булактардан чогулткан сүрөттөрдү тынымсыз сканерлеп турушат. Туура инструменттер менен бул командалар кардарлардын уюмдун өнүмдөрү же кызматтары менен кандайча өз ара аракеттенишээрин тез эле аныктай алышат, бул тармактагы башкалардын үстүнөн атаандаштык артыкчылыкка ээ болгон иш жүзүндөгү түшүнүктөрдү түзүү.

Сүрөт анализи бүгүнкү күндө бизнес операцияларында ажырагыс ролду ойнойт, бул уюмдарга баалуу маалыматтарга негизделген түшүнүктөрдү алуу мүмкүнчүлүгүн берүү менен өсүүгө жана прогресске мурдагыдан да тезирээк түрткү берет.

Сүрөт анализин кантип колдонсо болот

Сүрөттү анализдөө - бул чоң көлөмдөгү сүрөт маалыматтарын иштеп чыгуунун жана андан пайдалуу маалыматты алуунун натыйжалуу жолу. Сүрөттү анализдөө сүрөттүн маанисин аныктоо үчүн компьютердик алгоритмдерди колдонууну камтыйт. Ал объектти таануу, жүзүн таануу жана сүрөттү сегменттөө сыяктуу ар кандай тапшырмалар үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул бөлүмдө биз сүрөт анализин кантип колдонсо болорун жана анын айрым колдонмолорун талкуулайбыз.

Сүрөттү сегменттөө

Сүрөттү сегментациялоо - бул сүрөттү бир нече сегменттерге же аймактарга бөлүп, бүт сүрөттү камтыган сүрөттөрдү иштетүү тармагы. Ар бир сегмент сүрөттөлүштүн ичиндеги кызыкчылык чөйрөсүн билдирет жана аны өз алдынча дискреттик объект катары кароого болот. Сегменттештирүүнүн максаты - сүрөттөлүштү жөнөкөйлөтүү жана/же аны талдоо үчүн кыйла маңыздуу жана оңой нерсеге өзгөртүү. Сегменттөө ыкмалары медициналык сүрөттөөдө анатомиялык структураларды аныктоодон баштап, оорунун өнүгүшүн көзөмөлдөөгө чейинки ар кандай милдеттерди аткаруу үчүн колдонулат. Мындан тышкары, сегменттөө алгоритмдери автоматташтырылган байкоо системаларынын негизги компоненттери болуп саналат жана роботтук навигация тапшырмалары жана объектти аныктоо үчүн колдонулушу мүмкүн.

Сегменттөө алгоритмдери көбүнчө пикселдик методдорго же классификацияга негизделген методдорго таянат. Пикселге негизделген ыкмалар сүрөттү өзүнчө сегменттерге бөлүү үчүн түс же текстура сыяктуу көрсөткүчтөрдү колдонушат. Же болбосо, классификацияга негизделген ыкмалар пикселдерди автоматтык түрдө ылайыктуу сегменттерге/объекттерге бириктирүү үчүн форма же текстура сыяктуу сыпаттоо өзгөчөлүктөрүнүн негизинде категорияларды бириктирет.

Пикселге негизделген сегментация, адатта, бүтүндөй аймак боюнча глобалдык статистиканы (мисалы, орточо маанини) эсептөө аркылуу объекттерди интенсивдүүлүгү же контрасттык маанилери боюнча бөлүүгө багытталган. Классификацияга негизделген ыкмалар көбүнчө алгоритм иштей баштаганга чейин кол менен киргизүүнү жана белгилөөнү талап кылат; бирок бул ыкмалар бир гана пикселдик маанилерди колдонуу менен ийгиликтүү бөлүүгө мүмкүн болбогон чоң маалымат топтому же белгисиз маалымат түрлөрү менен иштөөдө абдан күчтүү.

Сүрөттүн классификациясы

Сүрөттөрдү классификациялоо – бул берилген сүрөттөлүштөгү класстарды болжолдоо жана белгилөө үчүн компьютердик алгоритмдерди колдонуу процесси. Бул процессте окуу алгоритмине киргизүү катары кызмат кылган белгиленген окуу сүрөттөрүнүн “жыйнамасы” көп кездешет. Бул машыгуу сүрөттөрүнүн негизинде, өлчөмү, формасы жана түсү сыяктуу өзгөчөлүктөр сүрөттөлүштөн алынып, сүрөттөрдү классификациялоо үчүн колдонулат. Бул ыкма адамдар туура эмес классификациядан же этикеткалоо каталарынан улам ката кетириши мүмкүн болгон кол менен маркировкалоого салыштырмалуу так натыйжаларды алууга мүмкүндүк берет.

Белгисиз сүрөттү эске алуу менен, учурдагы классификаторду колдонсо болот, ал андан кийин бул спецификалык киргизүүгө өзүнчө класстардын алдын ала аныкталган санына ылайык чыгаруу категориясын дайындайт. Мунун кээ бир мисалдары, автономдуу унаа айдоо тутумдарынан объектти таануу мүмкүнчүлүктөрүн берген биометрикалык колдонмолордо бетти аныктоого чейин. Кошумчалай кетсек, сүрөттөрдү классификациялоо аркылуу так этикеткаланган маалыматтарга ээ болуу, мындан аркы талдоо үчүн мамлекеттик чоң маалымат топтомдорун колдонуу аркылуу биздин айлана-чөйрөбүздү кыйла тереңирээк түшүнүүгө жардам берет - өзгөчө объекттердин түрлөрүнүн жана бизнес-тиркемелердин ортосундагы корреляцияда, мисалы, чекене талдоо же көңүл ачуучу аналитика.

Параллель иштетүүнү алуу үчүн GPU оптималдаштыруу ыкмалары менен нейрон тармактарын ишке ашыруудан тартып машиналык үйрөнүүнүн ар кандай формаларына чейин – AI моделдерин үйрөтүүнүн же Image классификациясы тармагында терең үйрөнүүнүн ыкмаларын колдонуунун сансыз жолдору бар; Көзөмөлсүз окутуу дагы эле изилдөөчүлөргө аларды максималдуу потенциалда колдонууга тоскоол болгон бир топ тоскоолдуктарга ээ болсо да, бул методдор дагы эле активдүү изилденип, изилденип жатат. Ошентип, аларды кантип ишке ашырууну түшүнүү үчүн компьютердик көрүү алгоритмдерин ар тараптуу түшүнүү, ошондой эле ишке ашыруу максатында Python сыяктуу скрипт тилдери сыяктуу арткы инженердик практикаларды камтыган күчтүү техникалык билимди жана блокчейн же серверсиз инфраструктура сыяктуу өнүгүп келе жаткан технологиялар жөнүндө терең маалыматка ээ болууну талап кылат. ишке ашыруулар

Объектти аныктоо

Объектти аныктоо – бул сүрөттөрдүн берилиштер топтомун талдоонун тактыгын камсыз кылуу үчүн компьютердик технология жана техника. Бул технология объектилерди жана алардын мүнөздөмөлөрүн оңой аныкталган сүрөттөрдө аныктоо үчүн ар кандай татаал алгоритмдерди колдонот. Ал криминалистика, медициналык илим, өнөр жай автоматташтыруу, бетти идентификациялоо жана автоматташтырылган текшерүү системалары сыяктуу көптөгөн тармактарда чоң роль ойнойт.

Объектти аныктоо сүрөттөлүштөгү белгилүү бир объектилердин өлчөмүн, формасын жана башка касиеттерин аныктоо үчүн маалыматтарды талдоо же чогултууну камтыйт. Сүрөттү анализдөөнүн бул түрү объекттерди түсүнө, текстурасына же чогуу жайгаштырылганда түзүүчү формаларга карап аныктоону камтышы мүмкүн. Математикалык моделдерди жана статистикалык ыкмаларды колдонуу азыркы учурда компьютерлер үчүн ишти бир топ жеңилдетет.

Бул жерде негизги максат, анын дайындалган атрибут энбелгилерин колдонуу менен сүрөт маалымат топтомунда пайда болгон ар бир объектти так аныктоо болуп саналат. Алгоритмди алдын ала көптөгөн маалыматтар менен, анын ичинде ар бир максаттуу объекттин өзгөчөлүктөрүн так болжолдоо үчүн "жакшы" мисалдар менен үйрөтүү керек. Тренинг аяктагандан жана болжолдоо ийгиликтүү болгондон кийин, андан кийин тыянак чыгаруу сыяктуу этаптар өтөт, мында берилген киргизүүдөн күтүлгөн натыйжа мурунку изилдөөлөрдөн алынган натыйжалар менен иштейт.

Терең үйрөнүү (DL) алгоритмдери сыяктуу технология бир нече катмарга уруксат берүүгө жардам берет, алар биргелешип иштеп жаткан салттуу методдор бүгүнкү күндө колдонулуп жаткан кайра иштетүүчү аппараттык орнотуунун бул түрүнүн ичинде жеткиликтүү болгонго караганда, кыска мөөнөттө так натыйжаларга жетүү үчүн иштешет. Акыр-аягы, бул AI жардамындагы Deep Learning сыяктуу ыкмаларды кадимки ыкмаларга караганда алда канча жагымдуу кылат, анткени алар каталарды бир топ кыскартат, ошол эле учурда реалдуу убакыт сценарийлеринде да жыйынтык чыгара ала турган объектти аныктоонун тактык көрсөткүчтөрүн камсыз кылат.

Сүрөттөрдү талдоо үчүн куралдар

Сүрөттөрдү анализдөө - бул эсептөө методологиялары менен сүрөттөрдөн маанилүү маалыматты алууну камтыган процесс. Бул процесс медициналык сүрөттөө, жасалма интеллект жана алыстан зонддоо сыяктуу түрдүү тармактарда колдонулат. Бактыга жараша, сүрөттөрдү талдоо үчүн ар кандай куралдар бар, бул процессти жеңилдетип, натыйжалуураак кылат. Сүрөттү талдоо үчүн жеткиликтүү куралдардын айрымдарын карап көрөлү.

OpenCV

OpenCV – бул, негизинен, реалдуу убакыт режиминде компьютерди көрүүгө багытталган программалоо функцияларынын китепканасы. Бул ар кандай терезелерди, Linux, платформаны жана башка программалык платформаларды колдойт, ошондуктан ал көбүнчө сүрөттү талдоо жана сүрөт иштетүү тапшырмалары үчүн колдонулат. OpenCV колдонуу чөйрөлөрүнө төмөнкүлөр кирет: компьютердик көрүнүш, жүзүн таануу, объектти аныктоо, кыймылга көз салуу, сегменттөө жана таануу.

OpenCV объектти аныктоо, жүзүн таануу, өзгөчөлүктөрдү автоматтык түрдө чыгаруу жана башкалар сыяктуу татаал тапшырмаларды аткаруу үчүн колдонула турган күчтүү куралдардын кеңири спектрин сунуштайт. Ал жалпы көйгөйлөргө колдонуучуга ыңгайлуу чечимдерди сунуш кылган активдүү коомчулукка ээ. Китепкана C++, Java же Python сыяктуу көптөгөн программалоо тилдери менен интеграциялоо үчүн иштелип чыккан. Китепкана иштеп чыгуучуларга каалаган тилдеринде сүрөттөр менен иштөөгө мүмкүндүк берет, ошентип иштеп чыгуу убактысын бир топ кыскартат. OpenCV ар кандай типтеги маалыматтарды (мисалы, 2D жана 3D форматындагы сүрөттөрдү) колдойт, бул аны бүгүнкү күндө жеткиликтүү болгон бардык сүрөттөрдү иштетүү китепканаларынын ичинен эң көп тараптуу куралга айлантат.

OpenCV камтылган куралдар болуп төмөнкүлөр саналат:
- Сүрөттөрдү чыпкалоо
- Объектти сегменттөө
- Өзгөчөлүктөрдү алуу
-Функциялардын дал келүүсү жана классификациясы
- Объектти көзөмөлдөө жана кыймылды талдоо
- изилдөө объектилери үчүн 3D реконструкциялоо

Анын куралдары эстутумдун аз сарпталышы, көпчүлүк платформаларда (өзгөчө орнотулган платформаларда) тез аткарылышы, OpenMPI/MPI4Py сыяктуу стандарттуу китепканаларды колдонгон системалар арасында портативдик сыяктуу артыкчылыктуу өзгөчөлүктөрүнөн улам өнөр жай шарттарында автоматташтырылган визуалдык текшерүү үчүн кеңири колдонулат. Анын ачык булак лицензиясы аны эч кандай роялти төлөмдөрүсүз же компаниялардан же уюмдардан mathworks ж.

TensorFlow

TensorFlow бул терең үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана окутуу үчүн колдонулган ачык булактуу программалык камсыздоо китепканасы. Сүрөттөрдү талдоо моделдери сыяктуу терең окутуу системалары, мисалы, сүрөт сыяктуу киргизилген маалыматтарды иштеп чыгуучу нейрондордун бир нече катмарларынан турат. TensorFlow иштеп чыгуучуларга көрүү, табигый тилди иштетүү жана башка тармактарда колдонула турган заманбап терең үйрөнүү моделдерин оңой иштеп чыгууга жана жайылтууга мүмкүндүк берет.

TensorFlow колдонуунун негизги артыкчылыгы - бул машинаны үйрөнүүнүн күчтүү моделдерин тез жана натыйжалуу түзүүнүн жана жайылтуунун жеңил жолун камсыз кылууда. TensorFlow ошондой эле MacOS, Windows, Linux жана мобилдик платформалардагы колдонмолордун кеңири спектрин колдойт. Жана бул ачык булак жана бай коомчулуктун колдоосуна ээ болгондуктан, сиз иштеп чыгуу процессиңизде болгон куралдарды дөңгөлөктөрдү кайра ойлоп таппастан же кодду нөлдөн баштап оңдоого кошумча убакыт коротпостон колдоно аласыз.

Жаңы моделдерди нөлдөн баштап үйрөтүүдөн тышкары, TensorFlow ошондой эле алдын ала даярдалган моделдерди которуу үйрөнүү же конкреттүү көйгөйлөр топтомун тактоо үчүн кайра колдонууга мүмкүндүк берет. Бул бар болгон тармактарга орнотулган болгон билимдерди пайдаланып, өзгөчө көйгөйлөргө ылайыкташтырылган ыңгайлаштырылган чечимдерди тез курууга мүмкүндүк берет. Колундагы бул ийкемдүүлүк менен иштеп чыгуучулар ар кандай архитектуралар менен мурункудан да тезирээк эксперимент жасай баштай алышат — аларды тез арада ишке киргизип, жогорку тактыкта ​​жыйынтыктай алышат.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision – бул ишканаларга сүрөттөрдү талдоо жана баалуу түшүнүктөрдү алууга жардам берүү үчүн иштелип чыккан күчтүү сүрөт иштетүүчү курал. Ал Google Фотодо колдонулган технологияга негизделген жана аны ишенимдүү жана колдонууга жеңил кылат. Бул булуттагы бул курал ишканаларга кол эмгегинен качуу менен чоң көлөмдөгү сүрөттөрдү тез иштетүүгө, жүздөрдү аныктоого, объекттерди аныктоого жана текстти чыгарууга мүмкүндүк берет.

Google Cloud Vision дагы бир сонун өзгөчөлүгү жаныбарлар же продуктулар сыяктуу ар кандай категориядагы объекттерди аныктоо жөндөмү. "Логотти аныктоо" өзгөчөлүгү менен колдонуучулар Facebook же Instagram сыяктуу бренддер менен байланышып, деталдуу көз салуу жана талдоо маалыматын ала алышат. "Ориентацияларды аныктоо" өзгөчөлүгү колдонуучуларга айланасындагы жерлерди байкап, жергиликтүү маданиятты бир заматта жакшыраак түшүнүүгө жардам берет.

Объектти таануу мүмкүнчүлүктөрүнөн тышкары, Google Cloud Vision колдонуучуларга сезим талдоосун, ошондой эле сүрөттөр үчүн автоматтык коштомо куралды сунуштайт — заматта анализдөө үчүн эң сонун! Кошумчалай кетсек, бул курал жүздү таануу мүмкүнчүлүктөрүн сунуштайт, алар маркетингдик максаттар үчүн эң сонун, анткени алар жаш жана жыныс сыяктуу атрибуттарды жогорку тактык менен аныкташат. Акыр-аягы, ачкыч сөздү чыгаруу мүмкүнчүлүктөрү колдонуучуларга кийинчерээк процесстерде же тиркемелерде колдонула турган тиешелүү ачкыч сөздөрдү табууда киргизилген сүрөттөрдү тез издөөгө мүмкүндүк берет.

Жыйынтыктап айтканда, Google Cloud Vision - бул бизнеске сүрөттөрүн мурдагыдан да эффективдүү анализдөөгө жардам берүү үчүн сүрөт иштетүүчү куралды издөөдө эң сонун мүмкүнчүлүк!

жыйынтыктоо

Сүрөт талдоо санарип сүрөттөрдөн түшүнүк чогултуу үчүн күчтүү курал болуп саналат. Аны медицина, унаа жана фотосүрөт сыяктуу көптөгөн тармактарда колдонсо болот. Сүрөт анализин колдонуунун артыкчылыктары көп жана убакытты, акчаны жана күчтү үнөмдөйт. Бул макалада биз сүрөт анализинин негиздерин, бул эмне экенин жана ал сизге кандай пайда алып келерин карап чыктык. Биз ошондой эле анализдин ар кандай түрлөрүн жана ийгиликтүү сүрөт талдоо үчүн мыкты тажрыйбаларды талкууладык. Жыйынтыктап айтканда, сүрөттөлүштүн анализи түшүнүктөрдү чогултуу жана маалыматка негизделген чечимдерди кабыл алуу үчүн күчтүү курал экени көрүнүп турат.

Жыйынтык

Кофеңиз үчүн куурулган бышырылган тамактарды тандоо сиз жактырган даамга жана күчкө, ошондой эле аймактык артыкчылыктарыңызга жараша болот. Ар кандай куурулгандар аттар жана түс категорияларынын кеңири спектрин сунуштайт, бирок жалпысынан, жеңил куурулгандар жумшак даамга жана бир аз жогору кофеинге ээ болот, ал эми караңгы куурулгандар азыраак кычкылдыгы менен ачуураак болот. Ар биринин популярдуу түрлөрүнө Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French кирет. Ачык же кара кофе дандарынын күйөрманы болсоңуз да, же алардын ортосунда бир жерде болсоңуз да, сатып алардан мурун сураганды унутпаңыз, ошондо сиз издеген нерсеңизди так аласыз!

андан ары окуу

Сүрөттөрдү түшүнүү жана сүрөттөрдөн тыянак чыгаруу үчүн анализди колдонуу саламаттыкты сактоодон коопсуздукка чейин кеңири чөйрөдө барган сайын популярдуу болуп баратат. Бул технология жөнүндө көбүрөөк билгиңиз келсе, төмөнкү ресурстарды карап көрүңүз:

Макалалар жана окуу куралдары
-“Image Analysis: Бул эмне жана аны кантип колдонуу керек” Oracle тарабынан
Кент Вудард тарабынан "Сүрөт анализи жөнүндө эч нерсе билбеген адамдар үчүн сүрөт анализине киришүү"
-“Машина үйрөнүүсүндө сүрөттү анализдөө жана кайра иштетүүнү түшүнүүгө карай 8 кадам” Виктор Чарпеней
Китептер жана басылмалар
-Image иштетүү: Principles жана Колдонмо Милан Sonka et al.
-Компьютер жана машина көрүү – Теория, алгоритмдер, практикалык нерселер (4-бас.) ER Davies
- OpenCV менен санариптик сүрөттөрдү иштетүү – Библиография (Ver 4.1) Дэвид Дардас тарабынан түзүлгөн Вебинарлар жана Подкасттар
- Treehouse AI тарабынан уюштурулган Machine Learning Вебинары аркылуу компьютердик көрүнүш
-Machine Learning Fundamentals Podcast Google Cloud Platform тарабынан жайгаштырылган. Ошондой эле сүрөттөрдү талдоо методологиясын, ошондой эле аны конкреттүү тиркемелер үчүн кантип колдонууну жакшыраак түшүнүүгө жардам бере турган көптөгөн башка китептер, макалалар, вебинарлар, подкасттар, семинарлар жана башка ресурстар бар.

Салам, мен Ким, апам жана медиа түзүүдө жана веб-иштеп чыгууда тажрыйбасы бар стоп кыймылынын энтузиастымын. Менде сүрөт тартууга жана анимацияга болгон ышкым бар, азыр мен токтоо кыймылынын дүйнөсүнө сүңгүп жатам. Блогум менен мен сиздер менен өзүмдүн үйрөнгөнүмдү бөлүшөм.