ການວິເຄາະຮູບພາບ: ມັນແມ່ນຫຍັງແລະວິທີການນໍາໃຊ້ມັນ
ການວິເຄາະຮູບພາບເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບ.
ນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈຸດປະສົງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຈາກການຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບແວດລ້ອມໃນການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າເພື່ອການວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສັ້ນໆກ່ຽວກັບການວິເຄາະຮູບພາບແລະວິທີທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນ. ພວກເຮົາຈະກວມເອົາຄໍານິຍາມຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ, ເຕັກນິກຕ່າງໆແລະເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ.
ໃນບົດນີ້ພວກເຮົາຈະກວມເອົາ:
ຄໍານິຍາມຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈ ດິຈິຕອນ ຮູບພາບຕ່າງໆ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປໃນດ້ານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຢາປົວພະຍາດ, ການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ການເຝົ້າລະວັງ, ການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ, ແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ.
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ມັນແມ່ນຂະບວນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເນື້ອຫາຂອງຮູບພາບ. ການວິເຄາະຮູບພາບຈະຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຫຼືຄຸນສົມບັດຂອງຮູບພາບເຊັ່ນ: ຂະຫນາດຂອງຕົນ, ຮູບຮ່າງ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງ / luminosity, ສີ ອົງປະກອບຫຼືແຜນການຊັ້ນຂອງມັນ.
ມີເຕັກນິກຫຼາຍຢ່າງທີ່ໃຊ້ໃນການວິເຄາະຮູບພາບເຊັ່ນ: ເຕັກນິກການຫັນປ່ຽນທາງກວ້າງຂອງພື້ນເຊັ່ນການສະກັດເອົາຮູບພາບຍ່ອຍແລະການປຸງແຕ່ງຕັນ; ເຕັກນິກການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດທີ່ຊອກຫາຈຸດ ຫຼືຂົງເຂດທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໂດຍນໍາໃຊ້ເຄື່ອງກວດຈັບຂອບ ຫຼືລະບົບວິທີຕິດຕາມຊາຍແດນ; ເຕັກນິກການຈັດປະເພດທີ່ຈັດປະເພດວັດຖຸອອກເປັນປະເພດ; ເຕັກນິກການແບ່ງສ່ວນທີ່ແຍກວັດຖຸຈາກພື້ນຫຼັງ; ແລະຂັ້ນຕອນການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ຮັບຮູ້ວັດຖຸໂດຍໃຊ້ວິທີການສະຖິຕິ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຮູບພາບສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການກວດຫາວັດຖຸແລະການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ມັນສາມາດປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນເວລາທີ່ນໍາໃຊ້ສື່ດິຈິຕອນ. ມັນຍັງເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໃຊ້ການວິເຄາະສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດເພື່ອປະເມີນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຂອບເຂດທີ່ກໍານົດໄວ້ພາຍໃນຮູບດຽວຫຼືກຸ່ມ. ສຸດທ້າຍ, ເທກໂນໂລຍີນີ້ຍັງຖືກ ນຳ ໃຊ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດໃນທົ່ວຊ່ຽວຊານລວມທັງລັງສີແລະພະຍາດທາງວິນິດໄສເພື່ອວິນິດໄສສະພາບການຕ່າງໆໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບທີ່ສະແກນມາຈາກຄົນເຈັບ.
ປະເພດຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກຮູບພາບດິຈິຕອນ. ມັນເປັນຄໍາສັບທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ກວມເອົາຫຼາຍປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບພາບ, ລວມທັງການຮັບຮູ້ແລະການກໍານົດວັດຖຸ, ການວັດແທກຮູບຮ່າງ, ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການວິເຄາະ scene ແລະການຈັດປະເພດ.
ມີຫຼາຍປະເພດຂອງເຕັກນິກການວິເຄາະຮູບພາບ; ບາງອັນທີ່ພົບເລື້ອຍກວ່າລວມມີ:
-Pixel-based/Spatial Analysis – ການວິເຄາະປະເພດນີ້ປະກອບດ້ວຍການນັບ pixels ບຸກຄົນຫຼືກຸ່ມ pixels ຄູ່ມືການວັດແທກພື້ນທີ່ (ຂະຫນາດ, ຮູບຮ່າງ) ແລະຄວາມຫນາແຫນ້ນ (ການແຜ່ກະຈາຍ).
- ການວິເຄາະສະຖິຕິ - ວິທີການນີ້ໃຊ້ວິທີການສະຖິຕິເພື່ອປະເມີນລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພາກພື້ນພາຍໃນຮູບພາບເຊັ່ນ: ກົງກັນຂ້າມຫຼືຄວາມສະຫວ່າງ.
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ/ປັນຍາປະດິດ - ປັນຍາປະດິດ (AI) algorithms ຊ່ວຍໃຫ້ວຽກງານປະມວນຜົນຮູບພາບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ ເຊັ່ນ: ການກວດຫາວັດຖຸ ຫຼືການແບ່ງສ່ວນ semantic ໂດຍໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural convolutional (CNNs).
-Texture Analysis - ເທັກນິກນີ້ວັດແທກວ່າອົງປະກອບພາຍໃນຮູບພາບຖືກແຈກຢາຍໃຫ້ກັນແນວໃດໃນດ້ານໂຄງສ້າງ - ການປ່ຽນແປງໃນລະດັບສີຂີ້ເຖົ່າ ຫຼືສີໃນພື້ນທີ່ໃຫຍ່.
-Histogram ການວິເຄາະ - ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວການວິເຄາະ histogram ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວັດແທກການແຜ່ກະຈາຍທາງສະຖິຕິພາຍໃນຮູບພາບເຊັ່ນ: ກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມສະຫວ່າງ, ສີແລະສີອີ່ມຕົວ.
ເຕັກນິກການກັ່ນຕອງ - ເຕັກນິກການກັ່ນຕອງກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດທາງຄະນິດສາດໃນອາເລທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນທີ່ປຸງແຕ່ງທັງຫມົດເຊິ່ງດັດແປງບາງສ່ວນຂອງອາເຣໃນຂະນະທີ່ຮັກສາສິ່ງອື່ນ. ການກັ່ນຕອງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຂອບຫຼືເອົາສິ່ງລົບກວນອອກຈາກຮູບພາບໂດຍການເຮັດໃຫ້ກ້ຽງໃນພື້ນທີ່ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການເຫຼົ່ານີ້.
ເຕັກນິກການຫັນປ່ຽນ Fourier - ວິທີການນີ້ໃຊ້ການຫັນເປັນ Fourier ເຊິ່ງ decompose ຮູບພາບເຂົ້າໄປໃນອົງປະກອບຈໍານວນຫນຶ່ງໂດຍອີງໃສ່ຂອບເຂດຄວາມຖີ່ແລະ / ຫຼືທິດທາງທີ່ມີຢູ່ໃນກອບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ອັນນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ແຍກຊິ້ນສ່ວນ ແລະວັດຖຸທີ່ອາດມີລັກສະນະສະເພາະກັບອົງປະກອບອື່ນໆທີ່ມີລັກສະນະລວມຢູ່ໃນກອບ - ເຊັ່ນ: ໂຄງສ້າງ ຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບຮ່າງ - ເຮັດໃຫ້ການຊອກຄົ້ນຫາວັດຖຸງ່າຍຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງຂະບວນການແບ່ງສ່ວນ.
ຜົນປະໂຫຍດຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຮູບພາບດິຈິຕອນ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ກໍານົດວັດຖຸ, ແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກສື່. ຈາກການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດຈົນເຖິງການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ. ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາຂໍ້ດີຂອງການວິເຄາະຮູບພາບແລະວິທີການທີ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຂົງເຂດຕ່າງໆ.
ປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ
ການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າໄດ້ໄວແລະຖືກຕ້ອງ. ໂດຍການປະຕິບັດເຕັກນິກການວິເຄາະຮູບພາບ, ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບຕ່າງໆເຊັ່ນ: ປະຊາກອນ, ສະຖານທີ່, ແລະການຕອບສະຫນອງທາງດ້ານຈິດໃຈເພື່ອເປົ້າຫມາຍການໂຄສະນາຂອງພວກເຂົາທີ່ດີກວ່າຫຼືເນື້ອຫາສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບລູກຄ້າ. ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງການພົວພັນກັບລູກຄ້າເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຂາຍທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບບໍລິສັດ.
ການວິເຄາະຮູບພາບຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດເຂົ້າໃຈສະພາບຂອງຮູບພາບຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ດີຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ສີເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດລະບຸສີໃນຮູບພາບໃດໜຶ່ງ ແລະກຳນົດວ່າພວກມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຜະລິດຕະພັນ ຫຼືການບໍລິການແນວໃດ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດມີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າກ່ຽວກັບການບໍລິການຫຼືຜະລິດຕະພັນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ເທກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ວັດຖຸເພື່ອກໍານົດວັດຖຸໃນຮູບພາບແລະເຂົ້າໃຈຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າໄດ້ດີຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ວັດຖຸທີ່ພວກເຂົາມັກ.
ສຸດທ້າຍ, ການວິເຄາະຮູບພາບເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນໄດ້ໄວຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນຂະບວນການ. ບໍລິສັດບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງທົບທວນຫຼາຍຮ້ອຍຮູບພາບດ້ວຍຕົນເອງໃນເວລາທີ່ພະຍາຍາມກໍານົດຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ; ແທນທີ່ຈະພວກເຂົາສາມາດອັດຕະໂນມັດຂະບວນການນີ້ໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການວິເຄາະຮູບພາບທີ່ປັບປຸງປະສິດທິພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຂະນະທີ່ຍັງໄດ້ຮັບຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກການວິເຄາະຮູບພາບຂອງມັນ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າລູກຄ້າສາມາດເຂົ້າເຖິງການໂຄສະນາສ່ວນບຸກຄົນໄດ້ໄວກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດສະຫນອງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍລວມທີ່ດີກວ່າສໍາລັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນ
ການວິເຄາະຮູບພາບໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດຈໍານວນຫລາຍສໍາລັບທຸລະກິດ, ລວມທັງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນ. ໂດຍການວິເຄາະຮູບພາບແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ວິທີການຄູ່ມືຫຼືຂໍ້ຄວາມ, ການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະເລັ່ງເວລາການປຸງແຕ່ງສໍາລັບວຽກງານໃດຫນຶ່ງ.
ການວິເຄາະຮູບພາບຍັງລົບລ້າງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະ sift ຜ່ານຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງ. ແທນທີ່ຈະ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ໄວແລະກໍານົດຮູບແບບທີ່ຈະຕີຄວາມງ່າຍໂດຍມະນຸດ. ນີ້ເລັ່ງຂະບວນການຕັດສິນໃຈແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເນື່ອງຈາກຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດຫຼືການກວດສອບ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະຮູບພາບເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການກໍານົດຮູບແບບຢ່າງໄວວາໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍພັນຊົ່ວໂມງຂອງຜູ້ຊາຍເພື່ອແຍກອອກດ້ວຍຕົນເອງ. ນີ້ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບໄປພ້ອມໆກັນ. ການວິເຄາະຮູບພາບຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປະເມີນແນວໂນ້ມທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະພາດຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນດ້ວຍວິທີການແບບດັ້ງເດີມ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າໄວກວ່າກ່ອນ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ເທກໂນໂລຍີການວິເຄາະຮູບພາບ, ທຸລະກິດສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການເຂົ້າຂໍ້ມູນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບໃນການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າທີ່ໄດ້ມາຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼາຍກ່ວາສິ່ງທີ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍໃຊ້ວິທີການແບບດັ້ງເດີມຢ່າງດຽວ.
ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈ
ການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຮູບພາບໃນທຸລະກິດເພື່ອຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈສາມາດນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນຂອງເຂົາເຈົ້າດີຂຶ້ນ. ໂດຍຜ່ານເຕັກນິກແລະເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ອົງການຈັດຕັ້ງມີຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງແລະວິເຄາະຮູບພາບຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆຢ່າງໄວວາ. ອັນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຕັດສິນໃຈໄດ້ດີເກືອບທັນທີ.
ການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງຈັດຮຽງ, ກໍານົດ, ແລະປະເມີນຂໍ້ມູນເພື່ອຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງວຽກງານຫຼືເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດ. ມັນຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ມີການວິເຄາະຢ່າງໄວວາຂອງຮູບແບບທີ່ສັບສົນພາຍໃນຮູບພາບ, ເຊິ່ງປະຫຍັດເວລາທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນວຽກງານການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບສູງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຄົ້ນພົບທ່າອ່ຽງ ຫຼືບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆທີ່ອາດຈະໝົດໄປໂດຍບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນ.
ອົງການຈັດຕັ້ງກໍາລັງເພີ່ມທະວີການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເທກໂນໂລຍີການວິເຄາະຮູບພາບເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາທີ່ໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂື້ນໃນພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າແລະສະພາບຕະຫຼາດໃນອະນາຄົດ. ໃນຈຸດນີ້, ທີມງານວິເຄາະຕະຫຼາດກໍາລັງສະແກນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍຜ່ານຮູບພາບທີ່ພວກເຂົາໄດ້ລວບລວມຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນເວັບໄຊທ໌ຄູ່ແຂ່ງແລະຊ່ອງທາງດິຈິຕອນ. ດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມ, ທີມງານເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກໍານົດຢ່າງໄວວາວິທີທີ່ລູກຄ້າພົວພັນກັບຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ເຊິ່ງສະຫນອງການແຂ່ງຂັນທີ່ມີຄວາມສາມາດແຂ່ງຂັນຫຼາຍກວ່າຄົນອື່ນໃນອຸດສາຫະກໍາ.
ການວິເຄາະຮູບພາບມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການດໍາເນີນທຸລະກິດໃນມື້ນີ້ໂດຍການໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄ່າທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກະຕຸ້ນການເຕີບໂຕແລະກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.
ວິທີການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຮູບພາບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຮູບພາບຈໍານວນຫລາຍແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກມັນ. ການວິເຄາະຮູບພາບກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ algorithms ຄອມພິວເຕີເພື່ອກໍານົດຄວາມຫມາຍຂອງຮູບພາບ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແລະການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ. ໃນພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບວິທີການວິເຄາະຮູບພາບສາມາດນໍາໃຊ້ແລະບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນ.
ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ storyboards stop motion ຂອງທ່ານເອງ
ຈອງຈົດຫມາຍຂ່າວຂອງພວກເຮົາແລະໄດ້ຮັບການດາວໂຫຼດຟຣີຂອງທ່ານກັບສາມ storyboards. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການນຳເອົາເລື່ອງລາວຂອງເຈົ້າມາໃຫ້ສົດຊື່ນ!
ພວກເຮົາຈະໃຊ້ທີ່ຢູ່ອີເມວຂອງເຈົ້າເທົ່ານັ້ນ ສຳ ລັບຈົດnewsາຍຂ່າວຂອງພວກເຮົາແລະເຄົາລົບນັບຖືເຈົ້າ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບ
ການແບ່ງສ່ວນຮູບພາບແມ່ນສາຂາຂອງການປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ຮູບພາບໃດໜຶ່ງຖືກແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍພາກສ່ວນ, ຫຼືເຂດຕ່າງໆ, ເຊິ່ງລວມເອົາຮູບພາບທັງໝົດ. ແຕ່ລະພາກສ່ວນເປັນຕົວແທນຂອງພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນຮູບພາບ, ແລະສາມາດຄິດວ່າເປັນວັດຖຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົນເອງ. ເປົ້າໝາຍຂອງການແບ່ງສ່ວນແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ງ່າຍ ແລະ/ຫຼື ປ່ຽນການເປັນຕົວແທນຂອງຮູບພາບເຂົ້າໄປໃນສິ່ງທີ່ມີຄວາມໝາຍ ແລະວິເຄາະງ່າຍຂຶ້ນ. ເຕັກນິກການແບ່ງສ່ວນແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຮູບພາບທາງການແພດສໍາລັບວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຕັ້ງແຕ່ການກໍານົດໂຄງສ້າງທາງກາຍຍະສາດເຖິງການຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າຂອງພະຍາດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂັ້ນຕອນການແບ່ງສ່ວນແມ່ນອົງປະກອບຫຼັກໃນລະບົບການເຝົ້າລະວັງອັດຕະໂນມັດ ແລະສາມາດໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານການນໍາທາງຫຸ່ນຍົນ ແລະການກວດຫາວັດຖຸ.
ຂັ້ນຕອນການແບ່ງສ່ວນໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນອີງໃສ່ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ pixels ລວງຫຼືວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການຈັດປະເພດ. ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ Pixel ໃຊ້ຕົວຊີ້ບອກເຊັ່ນ: ສີ ຫຼືໂຄງສ້າງເພື່ອແບ່ງຮູບພາບອອກເປັນພາກສ່ວນແຍກຕ່າງຫາກ. ອີກທາງເລືອກ, ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການຈັດປະເພດຈະລວມເອົາປະເພດຕ່າງໆໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະຄໍາອະທິບາຍເຊັ່ນ: ຮູບຮ່າງຫຼືໂຄງສ້າງເພື່ອຈັດກຸ່ມ pixels ໂດຍອັດຕະໂນມັດເຂົ້າໄປໃນພາກສ່ວນ / ວັດຖຸທີ່ເຫມາະສົມ.
ການແບ່ງສ່ວນທີ່ອີງໃສ່ Pixel ໂດຍປົກກະຕິມີຈຸດປະສົງເພື່ອແຍກວັດຖຸຕາມຄວາມເຂັ້ມ ຫຼືຄ່າກົງກັນຂ້າມໂດຍການຄຳນວນສະຖິຕິທົ່ວໂລກ (ເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ) ໃນທົ່ວພາກພື້ນ. ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການຈັດປະເພດມັກຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ້ອນຂໍ້ມູນຄູ່ມືແລະການຕິດສະຫຼາກກ່ອນທີ່ algorithm ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນເຮັດວຽກໄດ້; ແນວໃດກໍ່ຕາມວິທີການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີອໍານາດຫຼາຍໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກທີ່ບໍ່ສາມາດແຍກອອກໄດ້ໂດຍນໍາໃຊ້ພຽງແຕ່ຄ່າ pixels ເທົ່ານັ້ນ.
ການຈັດປະເພດຮູບພາບ
ການຈັດປະເພດຮູບພາບແມ່ນຂະບວນການຂອງການນໍາໃຊ້ວິທີການໃນຄອມພິວເຕີເພື່ອຄາດຄະເນແລະການຕິດປ້າຍຫ້ອງຮຽນໃນຮູບພາບໃດຫນຶ່ງ. ໃນຂະບວນການນີ້, ມັນເປັນເລື່ອງທໍາມະດາທີ່ຈະມີ "ການລວບລວມ" ຮູບພາບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີປ້າຍຊື່ທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າໃນວິທີການຮຽນຮູ້. ໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບການຝຶກອົບຮົມເຫຼົ່ານີ້, ລັກສະນະເຊັ່ນ: ຂະຫນາດ, ຮູບຮ່າງແລະສີແມ່ນຖືກສະກັດອອກຈາກຮູບພາບແລະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຈັດປະເພດຮູບພາບ. ເຕັກນິກນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າເມື່ອທຽບກັບການຕິດສະຫຼາກຄູ່ມື, ບ່ອນທີ່ມະນຸດອາດຈະເຮັດຜິດພາດຍ້ອນການຈັດປະເພດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຄວາມຜິດພາດຂອງການຕິດສະຫຼາກ.
ດ້ວຍຮູບພາບທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ, ຄົນເຮົາສາມາດນຳໃຊ້ຕົວຈັດປະເພດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເຊິ່ງຈະກຳນົດປະເພດການປ້ອນຂໍ້ມູນສະເພາະນີ້ຕາມຈຳນວນໝວດໝູ່ທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ. ການນຳໃຊ້ຕົວຢ່າງບາງຢ່າງນີ້ ຕັ້ງແຕ່ລະບົບການຂັບຂີ່ລົດອັດຕະໂນມັດທີ່ໃຫ້ຄວາມສາມາດຮັບຮູ້ວັດຖຸເຖິງການກວດພົບໃບໜ້າໃນການນຳໃຊ້ຊີວະມິຕິ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການມີຂໍ້ມູນປ້າຍຊື່ທີ່ຖືກຕ້ອງຜ່ານການຈັດປະເພດຮູບພາບສາມາດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຮົາໂດຍການໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງລັດຖະບານຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອການວິເຄາະຕື່ມອີກ - ໂດຍສະເພາະໃນການພົວພັນລະຫວ່າງປະເພດຂອງວັດຖຸແລະການນໍາໃຊ້ທຸລະກິດເຊັ່ນການວິເຄາະຂາຍຍ່ອຍຫຼືການວິເຄາະຄວາມບັນເທີງ.
ຈາກການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍ neural ກັບເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບ GPU ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງຂະຫນານຈົນກ່ວາຮູບແບບຕ່າງໆຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ - ມີວິທີທີ່ນັບບໍ່ຖ້ວນທີ່ຫນຶ່ງສາມາດຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ຫຼືໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງໃນຂົງເຂດການຈັດປະເພດຮູບພາບ; ເຖິງແມ່ນວ່າການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງແຍງກໍ່ຍັງມີອຸປະສັກບາງຢ່າງທີ່ເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກການນໍາໃຊ້ຢ່າງເຕັມທີ່ໃນທ່າແຮງສູງສຸດ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຍັງຖືກຂຸດຄົ້ນແລະຄົ້ນຄ້ວາຢ່າງຈິງຈັງ. ດັ່ງນັ້ນການເຂົ້າໃຈວິທີການປະຕິບັດພວກມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດດ້ານວິສະວະກໍາດ້ານຫລັງເຊັ່ນ: ພາສາສະຄິບເຊັ່ນ Python ສໍາລັບຈຸດປະສົງການປະຕິບັດຄຽງຄູ່ກັບການມີພື້ນຖານທີ່ໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເກີດຂື້ນເຊັ່ນ blockchain ຫຼືໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫນ້ອຍ. ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ
ກວດຫາວັດຖຸ
ການກວດຫາວັດຖຸແມ່ນເທັກໂນໂລຍີ ແລະເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຮູບພາບ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນຕ່າງໆເພື່ອກໍານົດວັດຖຸແລະຄຸນລັກສະນະຂອງພວກມັນໃນຮູບພາບທີ່ຖືກກໍານົດໄດ້ງ່າຍ. ມັນມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ເຊັ່ນ: ນິຕິກໍາ, ວິທະຍາສາດການແພດ, ອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ, ການກໍານົດໃບຫນ້າແລະລະບົບການກວດກາອັດຕະໂນມັດ.
ການກວດຫາວັດຖຸກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະ ຫຼືເກັບກຳຂໍ້ມູນເພື່ອກຳນົດຂະໜາດ, ຮູບຮ່າງ ແລະຄຸນສົມບັດອື່ນໆຂອງວັດຖຸສະເພາະໃນຮູບໃດໜຶ່ງ. ປະເພດຂອງການວິເຄາະຮູບພາບນີ້ສາມາດປະກອບມີການກໍານົດວັດຖຸໂດຍອີງໃສ່ສີ, ໂຄງສ້າງຫຼືແມ້ກະທັ້ງຮູບຮ່າງທີ່ພວກເຂົາສ້າງເມື່ອວາງໄວ້ຮ່ວມກັນ. ການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແລະວິທີການສະຖິຕິເຮັດໃຫ້ວຽກງານງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍສໍາລັບຄອມພິວເຕີໃນປັດຈຸບັນ.
ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍທີ່ນີ້ແມ່ນເພື່ອລະບຸຢ່າງຖືກຕ້ອງແຕ່ລະວັດຖຸທີ່ປາກົດຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຮູບພາບໂດຍການນໍາໃຊ້ສະຫຼາກຄຸນສົມບັດທີ່ໄດ້ຮັບການມອບຫມາຍຂອງຕົນ. ສູດການຄິດໄລ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງຫນ້າດ້ວຍຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ, ລວມທັງຕົວຢ່າງ 'ດີ' ສໍາລັບການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄຸນລັກສະນະຂອງແຕ່ລະເປົ້າຫມາຍກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນການຝຶກອົບຮົມ. ຫຼັງຈາກການຝຶກອົບຮົມສໍາເລັດແລະຄາດຄະເນຜົນສໍາເລັດ, ມັນຈະຖືກປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນເຊັ່ນ: ການສົມມຸດຕິຖານທີ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດວ່າຈະມາຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນໃຫ້ເຮັດວຽກກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການສຶກສາກ່ອນຫນ້າ.
ເທກໂນໂລຍີເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ເລິກ (DL) algorithms ຊ່ວຍໃນການອະນຸຍາດໃຫ້ຫຼາຍຊັ້ນທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າພາຍໃນໄລຍະເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າວິທີການແບບດັ້ງເດີມສາມາດສະຫນອງໄດ້ກ່ອນທີ່ມັນຈະມີຢູ່ໃນປະເພດຂອງຮາດແວການປຸງແຕ່ງທີ່ໃຊ້ໃນມື້ນີ້. ໃນທີ່ສຸດນີ້ເຮັດໃຫ້ AI ຊ່ວຍເຫຼືອວິທີການເຊັ່ນ Deep Learning ມີຄວາມດຶງດູດຫຼາຍກ່ວາວິທີການແບບດັ້ງເດີມຍ້ອນວ່າພວກເຂົາຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງການວັດແທກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບວັດຖຸທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສາມາດຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບໃນສະຖານະການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນກັນ.
ເຄື່ອງມືສໍາລັບການວິເຄາະຮູບພາບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນຂະບວນການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກຮູບພາບໂດຍວິທີການຄິດໄລ່ຂອງມັນ. ຂະບວນການນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍໆດ້ານ, ເຊັ່ນ: ການຖ່າຍຮູບທາງການແພດ, ປັນຍາປະດິດ, ແລະການຮັບຮູ້ທາງໄກ. ໂຊກດີ, ມີເຄື່ອງມືທີ່ຫລາກຫລາຍສໍາລັບການວິເຄາະຮູບພາບ, ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການງ່າຍຂຶ້ນແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ຂໍໃຫ້ເບິ່ງບາງເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບການວິເຄາະຮູບພາບ.
OpenCV
OpenCV ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດຂອງຫນ້າທີ່ການຂຽນໂປລແກລມຕົ້ນຕໍເພື່ອແນໃສ່ການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີໃນເວລາຈິງ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນປ່ອງຢ້ຽມຕ່າງໆ, Linux, ເວທີແລະແພລະຕະຟອມຊໍແວອື່ນໆແລະດັ່ງນັ້ນມັນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຮູບພາບແລະວຽກງານການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ. ພື້ນທີ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ OpenCV ປະກອບມີ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການກໍານົດວັດຖຸ, ການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວ, ການແບ່ງສ່ວນແລະການຮັບຮູ້.
OpenCV ສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ: ການກວດສອບວັດຖຸ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດອັດຕະໂນມັດແລະອື່ນໆ. ມັນມີຊຸມຊົນທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວທີ່ສະຫນອງການແກ້ໄຂທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຕໍ່ກັບບັນຫາທົ່ວໄປ. ຫ້ອງສະຫມຸດໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອປະສົມປະສານກັບຫລາຍພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມເຊັ່ນ C++, Java ຫຼື Python. ຫ້ອງສະຫມຸດຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດເຮັດວຽກກັບຮູບພາບໃນພາສາທີ່ຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ, ດັ່ງນັ້ນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. OpenCV ສະຫນັບສະຫນູນປະເພດຂອງຂໍ້ມູນໃດໆ (ເຊັ່ນ: ຮູບພາບໃນຮູບແບບ 2D ແລະ 3D) ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ສຸດໃນບັນດາຫ້ອງສະຫມຸດການປຸງແຕ່ງຮູບພາບທີ່ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້.
ເຄື່ອງມືທີ່ລວມຢູ່ໃນ OpenCV ແມ່ນ:
- ການກັ່ນຕອງຮູບພາບ
- ການແບ່ງສ່ວນວັດຖຸ
- ລັກສະນະການສະກັດ
- ການຈັບຄູ່ຄຸນນະສົມບັດແລະການຈັດປະເພດ
- ການຕິດຕາມວັດຖຸແລະວິເຄາະການເຄື່ອນໄຫວ
- ການຟື້ນຟູ 3D ສໍາລັບການສຶກສາວັດຖຸ
ເຄື່ອງມືຂອງມັນຖືກໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບການກວດກາສາຍຕາແບບອັດຕະໂນມັດໃນການຕັ້ງຄ່າອຸດສາຫະກໍາເນື່ອງຈາກຄຸນສົມບັດທີ່ເປັນປະໂຫຍດເຊັ່ນການບໍລິໂພກຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຕ່ໍາ, ການປະຕິບັດໄວໃນເວທີສ່ວນໃຫຍ່ (ໂດຍສະເພາະເຄື່ອງຝັງຕົວ), ການເຄື່ອນຍ້າຍລະຫວ່າງລະບົບໂດຍໃຊ້ຫ້ອງສະຫມຸດມາດຕະຖານເຊັ່ນ OpenMPI / MPI4Py. ໃບອະນຸຍາດແຫຼ່ງເປີດຂອງມັນເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມດຶງດູດກວ່າເກົ່າສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການໃຊ້ມັນໂດຍບໍ່ມີການຈ່າຍຄ່າພາກຫຼວງຫຼືໃບອະນຸຍາດຈາກບໍລິສັດຫຼືອົງການຈັດຕັ້ງເຊັ່ນ mathworks ແລະອື່ນໆ ...
TensorFlow
TensorFlow ເປັນຫ້ອງສະໝຸດຊອບແວແຫຼ່ງເປີດທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາ ແລະ ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ. ລະບົບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ເຊັ່ນແບບຈໍາລອງການວິເຄາະຮູບພາບ, ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນຈາກຫຼາຍຊັ້ນຂອງ neurons ທີ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນຮູບພາບ. TensorFlow ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດພັດທະນາ ແລະນຳໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ທັນສະໄໝກວ່າທີ່ສາມາດໃຊ້ໃນວິໄສທັດ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ ແລະ ຂົງເຂດອື່ນໆໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
ຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຂອງການນໍາໃຊ້ TensorFlow ແມ່ນວ່າມັນສະຫນອງວິທີທີ່ງ່າຍໃນການສ້າງແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງໄວວາແລະມີປະສິດທິພາບ. TensorFlow ຍັງຮອງຮັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນທົ່ວ MacOS, Windows, Linux ແລະແພລະຕະຟອມມືຖື. ແລະເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນແຫຼ່ງເປີດແລະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກຊຸມຊົນທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ໃນຂະບວນການພັດທະນາຂອງທ່ານໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ reinvent ລໍ້ຫຼືໃຊ້ເວລາພິເສດສໍາລັບການ debugging ລະຫັດຈາກ scratch.
ນອກເຫນືອຈາກການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບໃຫມ່ຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ, TensorFlow ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດນໍາໄປໃຊ້ແບບຈໍາລອງກ່ອນການຝຶກອົບຮົມຄືນໃຫມ່ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ການໂອນຫຼືການປັບລະອຽດກ່ຽວກັບຊຸດບັນຫາສະເພາະ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງການແກ້ໄຂທີ່ກໍາຫນົດເອງຢ່າງໄວວາທີ່ເຫມາະສົມກັບບັນຫາໂດຍສະເພາະໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມຮູ້ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນເຄືອຂ່າຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ດ້ວຍຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ຢູ່ໃນມື, ຜູ້ພັດທະນາສາມາດເລີ່ມທົດລອງກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄວກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນ - ເຮັດໃຫ້ມັນຂຶ້ນແລະແລ່ນດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບຄວາມຖືກຕ້ອງສູງໃນເວລາໃດກໍ່ຕາມ.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision ເປັນເຄື່ອງມືປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດວິເຄາະຮູບພາບ ແລະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີດຽວກັນທີ່ໃຊ້ໂດຍ Google ຮູບພາບ, ເຮັດໃຫ້ມັນຫນ້າເຊື່ອຖືແລະງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້. ເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ຟັງນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດປະມວນຜົນຮູບພາບຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ກວດສອບໃບຫນ້າ, ກໍານົດວັດຖຸ, ແລະການສະກັດຂໍ້ຄວາມທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ຫຼີກເວັ້ນການອອກແຮງງານດ້ວຍມື.
ຄຸນສົມບັດທີ່ດີອີກອັນໜຶ່ງຂອງ Google Cloud Vision ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການລະບຸວັດຖຸຈາກຫຼາຍປະເພດ ເຊັ່ນ: ສັດ ຫຼື ຜະລິດຕະພັນ. ດ້ວຍຄຸນສົມບັດ "ການກວດຫາໂລໂກ້", ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບຍີ່ຫໍ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ Facebook ຫຼື Instagram ສໍາລັບການຕິດຕາມລາຍລະອຽດແລະຂໍ້ມູນການວິເຄາະ. ຄຸນສົມບັດ “ການກວດຫາຈຸດໝາຍປາຍທາງ” ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຊອກເຫັນຈຸດສຳຄັນທີ່ຢູ່ອ້ອມຕົວເຂົາເຈົ້າ ແລະເຂົ້າໃຈວັດທະນະທຳທ້ອງຖິ່ນຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ດີຂຶ້ນໃນທັນທີ.
ນອກເໜືອໄປຈາກຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, Google Cloud Vision ຍັງໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືການບັນຍາຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບຮູບພາບ — ທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບການວິເຄາະທັນທີ! ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄື່ອງມືນີ້ສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ດີສໍາລັບຈຸດປະສົງການຕະຫຼາດນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຂົາກວດພົບຄຸນລັກສະນະເຊັ່ນ: ອາຍຸແລະເພດທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ສຸດທ້າຍ, ຄວາມສາມາດໃນການສະກັດເອົາຄໍາສໍາຄັນເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສະແກນຜ່ານຮູບພາບການປ້ອນຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາໃນຂະນະທີ່ຊອກຫາຄໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂະບວນການຫຼືຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕໍ່ມາ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, Google Cloud Vision ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີໃນເວລາທີ່ຊອກຫາເຄື່ອງມືປະມວນຜົນຮູບພາບເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດວິເຄາະຮູບພາບຂອງເຂົາເຈົ້າມີປະສິດທິພາບກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ!
ສະຫຼຸບ
ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການລວບລວມຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຮູບພາບດິຈິຕອນ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊັ່ນ: ຢາປົວພະຍາດ, ລົດຍົນ, ແລະການຖ່າຍຮູບ. ຜົນປະໂຫຍດຂອງການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຮູບພາບແມ່ນມີຈໍານວນຫລາຍແລະສາມາດປະຫຍັດເວລາ, ເງິນແລະຄວາມພະຍາຍາມ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະຮູບພາບ, ມັນແມ່ນຫຍັງ, ແລະວິທີທີ່ມັນສາມາດເປັນປະໂຫຍດແກ່ເຈົ້າ. ພວກເຮົາຍັງໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບປະເພດຕ່າງໆຂອງການວິເຄາະແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການວິເຄາະຮູບພາບທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ສະຫຼຸບແລ້ວ, ມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າການວິເຄາະຮູບພາບເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການລວບລວມຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ມູນ.
Summary
ທາງເລືອກຂອງ roasts ສໍາລັບກາເຟຂອງທ່ານແມ່ນຂຶ້ນກັບລົດຊາດແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ທ່ານຕ້ອງການເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມມັກພາກພື້ນຂອງທ່ານ. ເຕົາອົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສະເຫນີຊື່ແລະປະເພດສີທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ໂດຍທົ່ວໄປ, roasts ແສງສະຫວ່າງຈະມີລົດຊາດທີ່ອ່ອນໂຍນແລະເນື້ອໃນ caffeine ສູງກວ່າເລັກນ້ອຍໃນຂະນະທີ່ roasts ຊ້ໍາມີລົດຊາດຂົມຫຼາຍທີ່ມີອາຊິດຫນ້ອຍ. ປະເພດທີ່ນິຍົມຂອງແຕ່ລະຄົນປະກອບມີ Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນແຟນຂອງກາເຟທີ່ອ່ອນ ຫຼື ມືດ ຫຼື ຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງໃນລະຫວ່າງ - ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານຖາມກ່ອນຊື້ເພື່ອໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຢ່າງແທ້ຈິງ!
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
ການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຮູບພາບເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈແລະສະຫຼຸບຈາກຮູບພາບກໍາລັງກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫລາຍຂຶ້ນໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ, ຈາກການດູແລສຸຂະພາບເຖິງຄວາມປອດໄພ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີນີ້, ໃຫ້ພິຈາລະນາຊັບພະຍາກອນຕໍ່ໄປນີ້:
ບົດຂຽນ & ບົດແນະ ນຳ
"ການວິເຄາະຮູບພາບ: ມັນແມ່ນຫຍັງແລະວິທີການນໍາໃຊ້ມັນ" ໂດຍ Oracle
"ບົດແນະນໍາກ່ຽວກັບການວິເຄາະຮູບພາບສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ຮູ້ຫຍັງກ່ຽວກັບການວິເຄາະຮູບພາບ" ໂດຍ Kent Woodard
"8 ຂັ້ນຕອນໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈການວິເຄາະຮູບພາບແລະການປຸງແຕ່ງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ" ໂດຍ Victor Charpenay
ປຶ້ມ ແລະສິ່ງພິມຕ່າງໆ
- ການປະມວນຜົນຮູບພາບ: ຫຼັກການແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂດຍ Milan Sonka et al.
- ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະເຄື່ອງຈັກ - ທິດສະດີ, ສູດຄະນິດສາດ, ການປະຕິບັດ (4th Ed.) ໂດຍ ER Davies
- ການປຸງແຕ່ງຮູບພາບດິຈິຕອນທີ່ມີ OpenCV - ບັນນານຸກົມ (Ver 4.1) ສັງລວມໂດຍ David Dardas Webinars & Podcasts
- ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຜ່ານ Webinar ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປັນເຈົ້າພາບໂດຍ Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast ເປັນເຈົ້າພາບໂດຍ Google Cloud Platform ນອກນັ້ນຍັງມີປຶ້ມ, ບົດຄວາມ, webinars, podcasts, workshops ແລະຊັບພະຍາກອນອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວິທີການວິເຄາະຮູບພາບໄດ້ດີຂຶ້ນ ແລະວິທີການນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ.
ສະບາຍດີ, ຂ້ອຍແມ່ນ Kim, ແມ່ແລະຜູ້ທີ່ກະຕືລືລົ້ນການຢຸດການເຄື່ອນໄຫວທີ່ມີພື້ນຖານໃນການສ້າງສື່ແລະການພັດທະນາເວັບ. ຂ້ອຍມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການແຕ້ມຮູບ ແລະອະນິເມຊັນຫຼາຍ, ແລະຕອນນີ້ຂ້ອຍກຳລັງດຳນ້ຳລົງສູ່ໂລກຢຸດການເຄື່ອນໄຫວກ່ອນ. ກັບ blog ຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍກໍາລັງແບ່ງປັນການຮຽນຮູ້ກັບເຈົ້າ.
