Vaizdo analizė: kas tai yra ir kaip ją naudoti

pagal kim Atnaujinta: Birželio 29, 2022

Vaizdų analizė yra galingas įrankis informacijai iš vaizdų išgauti.

Tai gali būti naudojama įvairiems tikslams – nuo ​​aplinkos pokyčių stebėjimo iki veido atpažinimo iki medicininių vaizdų analizės.

Šiame straipsnyje trumpai supažindinsime su vaizdų analize ir kaip ją naudoti. Apžvelgsime vaizdų analizės apibrėžimą, įvairius turimus metodus ir įrankius bei galimus vaizdų analizės pritaikymus.

Vaizdo analizės apibrėžimas

Vaizdo analizė yra įrankis, naudojamas norint suprasti skaitmeninis vaizdai. Jis dažniausiai naudojamas įvairiose srityse, tokiose kaip medicina, moksliniai tyrimai, stebėjimas, vaizdo apdorojimas ir daugelis kitų.

Iš esmės tai yra duomenų iš vaizdo rinkimo ir duomenų analizės procesas, siekiant gauti informacijos apie vaizdo turinį. Vaizdo analizė padeda gauti informacijos apie vaizdo kokybę arba savybes, pvz., dydį, formą, intensyvumą / šviesumą, spalva kompozicija arba jos grindų planas.

Yra keletas vaizdų analizės metodų, tokių kaip erdvinio transformavimo metodai, pvz., vaizdo ištraukimas ir blokų apdorojimas; ypatybių ištraukimo būdai, kurie suranda dominančius taškus arba sritis, naudojant krašto detektorius arba kraštinių sekimo algoritmus; klasifikavimo būdai, klasifikuojantys objektus į kategorijas; segmentavimo metodai, analizuojantys objektus iš fono; ir modelių atpažinimo algoritmai, atpažįstantys objektus naudojant statistinius metodus.

Naudojant vaizdų analizės įrankius tokioms programoms kaip objektų aptikimas ir veido atpažinimas, tai gali pagerinti vartotojo patirtį naudojant skaitmeninę laikmeną. Taip pat galima naudoti analizę moksliniams tyrimams, siekiant įvertinti koreliacijas tarp apibrėžtų ribų viename arba vaizdų grupėje. Galiausiai, šią technologiją taip pat labai naudoja įvairių specialybių medicinos specialistai, įskaitant radiologiją ir patologiją, norėdami diagnozuoti įvairias ligas pagal nuskaitytus pacientų vaizdus.

Vaizdų analizės tipai

Vaizdo analizė yra reikšmingos informacijos ištraukimas iš skaitmeninių vaizdų. Tai labai platus terminas, apimantis daugybę skirtingų su vaizdu susijusių užduočių, įskaitant objektų atpažinimą ir identifikavimą, formos matavimą, modelio atpažinimą, scenos analizę ir klasifikavimą.

Yra daugybė vaizdų analizės metodų; kai kurie iš labiausiai paplitusių yra:
-pikseliųPagrįsta/erdvinė analizė – šio tipo analizė apima rankinį atskirų pikselių arba pikselių grupių skaičiavimą, kad būtų galima išmatuoti plotus (dydį, formą) ir tankį (pasiskirstymą).
-Statistinė analizė – šis metodas naudoja statistinius metodus, kad įvertintų ypatybes, susijusias su vaizdo regionais, pvz., kontrastą ar ryškumą.
-Mašininis mokymasis / dirbtinis intelektas – Dirbtinio intelekto (AI) algoritmai leidžia atlikti galingas automatizuotas vaizdo apdorojimo užduotis, tokias kaip objektų aptikimas arba semantinis segmentavimas naudojant konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN).
-Tekstūros analizė – šis metodas matuoja, kaip vaizde esantys elementai pasiskirsto vienas kito atžvilgiu pagal tekstūrą – pilkos spalvos lygių ar spalvų svyravimus dideliame plote.
-Histogramos analizė – Histogramos analizė paprastai apima statistinio vaizdo pasiskirstymo, pvz., kontrasto, ryškumo, atspalvio ir sodrumo, matavimą.
-Filtravimo metodai – filtravimo metodai apima matematines operacijas su visu apdoroto intensyvumo masyvu, kurios modifikuoja tam tikras masyvo dalis išsaugant kitas. Filtrai dažnai naudojami siekiant sustiprinti vaizdo kraštus arba pašalinti triukšmą išlyginant šias nepageidaujamas sritis.
- Furjė transformacijos metodai – šis metodas naudoja Furjė transformacijas, kurios išskaido vaizdus į keletą komponentų pagal dažnių diapazonus ir (arba) orientacijas, esančias įvesties rėmelyje. Tai leidžia izoliuoti dalis ir objektus, kurie gali turėti tam tikrų savybių, palyginti su kitų komponentų bendra išvaizda kadre, pvz., tekstūros ar formos skirtumai, o tai leidžia lengviau aptikti objektus segmentavimo procesų metu.

Vaizdo analizės pranašumai

Vaizdų analizė yra neįkainojama priemonė norint gauti įžvalgų iš skaitmeninių vaizdų. Jis naudojamas atpažinti modelius, identifikuoti objektus ir išgauti reikšmingą informaciją iš žiniasklaidos. Nuo medicininių tyrimų iki veido atpažinimo, vaizdo analizė gali būti naudinga įvairioms pramonės šakoms. Čia išnagrinėsime vaizdų analizės pranašumus ir kaip ją galima panaudoti įvairioms sritims tobulinti.

Patobulinta klientų patirtis

Vaizdo analizė gali padėti pagerinti klientų patirtį, leisdama įmonėms greitai ir tiksliai suprasti klientų pageidavimus. Įdiegę vaizdų analizės metodus, įmonės gali naudoti vaizdų duomenis, pvz., demografinius rodiklius, vietas ir emocines reakcijas, siekdamos geriau pritaikyti reklamą arba pritaikyti klientams turinį. Naudodami šiuos duomenis galite pagerinti susidomėjimą klientais ir padidinti įmonės pardavimą.

Vaizdų analizė taip pat padeda įmonėms geriau suprasti savo vaizdų kontekstą. Pavyzdžiui, spalvų atpažinimo technologija leidžia įmonėms identifikuoti paveikslėlyje esančias spalvas ir nustatyti, kaip jos susietos su produktais ar paslaugomis. Ši informacija gali padėti įmonėms suprasti klientų elgesį, susijusį su tam tikra paslauga ar produktu. Be to, įmonės gali naudoti objektų atpažinimo technologiją, kad atpažintų objektus vaizde ir geriau suprastų klientų pageidavimus pagal jų pageidaujamus objektus.

Galiausiai, vaizdų analizė leidžia įmonėms greičiau rinkti duomenis, kartu išlaikant proceso tikslumą. Įmonėms nebereikia rankiniu būdu peržiūrėti šimtų vaizdų bandant nustatyti klientų pageidavimus; veikiau jie gali automatizuoti šį procesą naudodami vaizdų analizės metodus, kurie žymiai pagerina efektyvumą ir vis tiek gauna tikslius vaizdų analizės rezultatus. Tai reiškia, kad klientai greičiau nei bet kada anksčiau gauna prieigą prie suasmenintos reklamos, todėl įmonės gali teikti geresnę bendrą vartotojų patirtį savo klientams.

Padidėjęs tikslumas ir efektyvumas

Vaizdo analizė suteikia daug naudos įmonėms, įskaitant didesnį tikslumą ir efektyvumą. Analizuojant vaizdus, ​​o ne pasikliaujant rankiniais ar tekstiniais metodais, vaizdų analizė gali žymiai sumažinti duomenų įvedimo klaidas ir pagreitinti tam tikros užduoties apdorojimo laiką.

Vaizdo analizė taip pat pašalina poreikį rankiniu būdu atsijoti didelius informacijos kiekius. Vietoj to, algoritmas gali greitai rasti atitinkamus duomenis ir nustatyti modelius, kuriuos žmonės gali lengvai interpretuoti. Tai pagreitina sprendimų priėmimo procesą ir sumažina galimas brangiai kainuojančias klaidas dėl žmogiškųjų klaidų ar neapsižiūrėjimo.

Be to, vaizdų analizė leidžia lengviau greitai nustatyti modelius neįtikėtinai dideliuose duomenų rinkiniuose, kuriems rankiniu būdu atsijoti prireiktų tūkstančių žmogaus valandų. Tai drastiškai sumažina darbo sąnaudas ir tuo pačiu padidina tikslumą ir efektyvumą. Vaizdo analizė taip pat leidžia organizacijoms kiekybiškai įvertinti tendencijas, kurių jos galėjo nepastebėti, naudodamos tradicinius metodus, o tai padeda greičiau nei bet kada anksčiau priimti geresnius sprendimus.
Naudodamos vaizdų analizės technologiją, įmonės gali sumažinti duomenų įvedimo klaidas ir sumažinti darbo sąnaudas, tuo pačiu padidindamos savo veiklos tikslumą ir efektyvumą. Tai pagerina sprendimų priėmimo galimybes ir tikslesnius rezultatus, gaunamus iš daug didesnių duomenų rinkinių, nei būtų galima pasiekti naudojant vien tradicinius metodus.

Patobulintas sprendimų priėmimas

Įvaizdžio analizės naudojimas įmonėse siekiant padėti priimti sprendimus gali padidinti efektyvumą ir padėti organizacijoms geriau valdyti savo išteklius. Naudodama įvairius metodus ir technologijas, organizacija turi galimybę greitai apdoroti ir analizuoti vaizdus iš skirtingų šaltinių. Tai padeda jiems beveik akimirksniu priimti pagrįstus sprendimus.

Vaizdo analizė gali padėti organizacijoms rūšiuoti, identifikuoti ir įvertinti duomenis, kad būtų teikiamos prioritetinės užduotys arba strateginiai tikslai. Tai taip pat leidžia greitai analizuoti sudėtingus vaizdų modelius, o tai sutaupo brangaus laiko atliekant aukštesnio lygio sprendimų priėmimo užduotis. Be to, įvaizdžio analizė gali padėti įmonėms atrasti tendencijas ar pasikartojančias problemas, kurios kitu atveju galėjo likti nepastebėtos.

Organizacijos vis labiau naudojasi vaizdų analizės technologijų, tokių kaip dirbtinis intelektas (AI) ir mašininio mokymosi (ML) taikomosios programos, galia, kad sukurtų nuspėjamus modelius, kurie suteiktų joms įžvalgos apie klientų elgseną ir rinkos sąlygas ateityje. Šiuo metu rinkos analizės komandos nuolat nuskaito vaizdus, ​​​​surinktus iš tokių šaltinių, kaip konkurentų svetainės ir skaitmeniniai kanalai. Naudodamos tinkamus įrankius šios komandos gali greitai nustatyti, kaip klientai sąveikauja su organizacijos produktais ar paslaugomis, kad sukurtų veiksmingų įžvalgų, kurios suteikia konkurencinį pranašumą prieš kitus pramonės atstovus.

Vaizdo analizė šiandien atlieka esminį vaidmenį verslo operacijose, suteikdama organizacijoms prieigą prie vertingų duomenimis pagrįstų įžvalgų, kurios skatina augimą ir pažangą greičiau nei bet kada anksčiau.

Kaip naudotis vaizdo analize

Vaizdo analizė yra efektyvus būdas apdoroti didelius vaizdo duomenų kiekius ir išgauti iš jų naudingą informaciją. Vaizdo analizė apima kompiuterinių algoritmų naudojimą, siekiant nustatyti vaizdo reikšmę. Jis gali būti naudojamas įvairioms užduotims, tokioms kaip objektų atpažinimas, veido atpažinimas ir vaizdo segmentavimas. Šiame skyriuje aptarsime, kaip galima naudoti vaizdų analizę ir kai kurias jos programas.

Vaizdo segmentavimas

Vaizdo segmentavimas yra vaizdo apdorojimo šaka, kai vaizdas yra padalintas į kelis segmentus arba sritis, kurios kartu sudaro visą vaizdą. Kiekvienas segmentas vaizduoja dominančią sritį ir gali būti laikomas atskiru objektu. Segmentavimo tikslas yra supaprastinti ir (arba) pakeisti vaizdo vaizdavimą į prasmingesnį ir lengviau analizuojamą vaizdą. Segmentavimo metodai yra naudojami medicininiame vaizdavime atliekant įvairias užduotis, pradedant anatominių struktūrų nustatymu ir baigiant ligos progresavimo stebėjimu. Be to, segmentavimo algoritmai yra pagrindiniai automatizuotų stebėjimo sistemų komponentai ir gali būti naudojami robotų navigacijos užduotims ir objektų aptikimui.

Segmentavimo algoritmai paprastai remiasi arba pikseliais pagrįstais metodais, arba klasifikacija pagrįstais metodais. Pikseliais pagrįsti metodai naudoja tokias nuorodas kaip spalva arba tekstūra, kad vaizdas būtų padalintas į atskirus segmentus. Arba klasifikacija pagrįsti metodai sujungia kategorijas pagal aprašomąsias savybes, tokias kaip forma ar tekstūra, kad automatiškai sugrupuotų pikselius į atitinkamus segmentus / objektus.

Segmentavimu taškais paprastai siekiama atskirti objektus pagal jų intensyvumą arba kontrasto reikšmes, skaičiuojant pasaulinę statistiką (pvz., vidutinę vertę) visame regione. Klasifikavimu pagrįsti metodai dažnai reikalauja rankinio įvesties ir žymėjimo, kad algoritmas pradėtų veikti; tačiau šie metodai yra labai galingi dirbant su dideliais duomenų rinkiniais arba nežinomais duomenų tipais, kurių negalima sėkmingai atskirti naudojant tik pikselių reikšmes.

Vaizdo klasifikacija

Vaizdų klasifikavimas yra procesas, kai naudojami kompiuteriniai algoritmai tam tikro vaizdo klasėms numatyti ir pažymėti. Šiame procese įprasta turėti pažymėtų mokymo vaizdų „kolekciją“, kuri naudojama kaip mokymosi algoritmo įvestis. Remiantis šiais treniruočių vaizdais, iš vaizdo išgaunamos tokios savybės kaip dydis, forma ir spalva ir naudojamos vaizdų klasifikavimui. Ši technika leidžia gauti tikslesnius rezultatus, palyginti su rankiniu ženklinimu, kai žmonės gali padaryti klaidų dėl netinkamo klasifikavimo ar ženklinimo klaidų.

Atsižvelgiant į nežinomą vaizdą, galima pritaikyti esamą klasifikatorių, kuris priskiria šiam konkrečiam įėjimui išvesties kategoriją pagal iš anksto nustatytą skirtingų klasių skaičių. Kai kurie šio naudojimo pavyzdžiai – nuo ​​autonominių automobilio vairavimo sistemų, suteikiančių objektų atpažinimo galimybes, iki veido aptikimo biometrinėse programose. Be to, naudojant tikslius pažymėtus duomenis naudojant vaizdų klasifikaciją, galima žymiai geriau suprasti mūsų aplinką, nes tolesnei analizei naudojami didžiuliai vyriausybės duomenų rinkiniai, ypač kalbant apie koreliacijas tarp objektų tipų ir verslo programų, tokių kaip mažmeninės prekybos analizė ar pramogų analizė.

Nuo neuroninių tinklų diegimo su GPU optimizavimo technikomis, siekiant gauti lygiagretų apdorojimą, iki įvairių mašininio mokymosi formų – yra begalė būdų lavinti AI modelius ar panaudoti giluminio mokymosi metodus vaizdų klasifikavimo srityje; Nors neprižiūrimas mokymasis vis dar turi tam tikrų kliūčių, trukdančių tyrėjams visiškai išnaudoti jų potencialą, šie metodai vis dar aktyviai tiriami ir tiriami. Taigi norint suprasti, kaip juos įgyvendinti, reikia visapusiško supratimo apie kompiuterinės vizijos algoritmus, taip pat stiprių techninių žinių, susijusių su galinėmis inžinerinėmis praktikomis, tokiomis kaip scenarijų kalbos, pvz., Python, ir turėti intymių žinių apie naujas technologijas, tokias kaip blokų grandinė arba infrastruktūra be serverio. įgyvendinimai

Objekto aptikimas

Objektų aptikimas yra kompiuterinė technologija ir technika, užtikrinanti vaizdo duomenų rinkinio analizės tikslumą. Ši technologija naudoja įvairius sudėtingus algoritmus objektams ir jų savybėms identifikuoti lengvai atpažįstamuose vaizduose. Ji atlieka svarbų vaidmenį daugelyje sričių, pavyzdžiui, teismo ekspertizėje, medicinos moksle, pramonės automatizavime, veido identifikavime ir automatizuotose tikrinimo sistemose.

Objektų aptikimas apima duomenų analizę arba rinkimą, kad būtų galima nustatyti konkrečių vaizdo objektų dydį, formą ir kitas savybes. Šio tipo vaizdų analizė gali apimti objektų atpažinimą pagal jų spalvą, tekstūrą ar net formas, kurias jie sukuria kartu sudėjus. Naudojant matematinius modelius ir statistinius metodus, šiais laikais kompiuteriai atlieka daug lengviau.

Pagrindinis tikslas yra tiksliai identifikuoti kiekvieną objektą, esantį vaizdo duomenų rinkinyje, naudojant jam priskirtas atributų etiketes. Prieš pradedant mokymą, algoritmą reikia išmokyti iš anksto, turint daug duomenų, įskaitant „gerus“ pavyzdžius, leidžiančius tiksliai numatyti kiekvieno tikslinio objekto ypatybes. Po to, kai mokymas bus baigtas ir prognozavimas bus sėkmingas, po jo bus fazės, pvz., išvados, kai laukiamas rezultatas iš tam tikros įvesties veikia su ankstesnių tyrimų rezultatais.

Tokios technologijos kaip gilaus mokymosi (DL) algoritmai padeda leisti naudoti kelis sluoksnius, kurie kartu padeda pasiekti tikslesnius rezultatus per trumpesnį laikotarpį, nei galėjo suteikti tradiciniai metodai, kol jie tapo prieinami naudojant tokio tipo apdorojimo aparatūros sąranką, naudojamą šiandien. Galų gale dėl to dirbtinio intelekto metodai, tokie kaip gilusis mokymasis, yra patrauklesni už įprastinius metodus, nes jie labai sumažina klaidas ir kartu suteikia veiksmingą objektų aptikimo tikslumo metriką, kuri taip pat gali lengvai sukurti išvestį realiuoju laiku.

Vaizdo analizės įrankiai

Vaizdų analizė yra procesas, kurio metu iš vaizdų išgaunama reikšminga informacija naudojant skaičiavimo metodikas. Šis procesas naudojamas įvairiose srityse, tokiose kaip medicininis vaizdavimas, dirbtinis intelektas ir nuotolinis stebėjimas. Laimei, yra įvairių vaizdų analizės įrankių, todėl procesas tampa lengvesnis ir efektyvesnis. Pažvelkime į kai kuriuos vaizdų analizės įrankius.

OpenCV

OpenCV yra programavimo funkcijų biblioteka, daugiausia skirta kompiuteriniam matymui realiuoju laiku. Jis palaiko įvairias Windows, Linux, platformas ir kitas programinės įrangos platformas, todėl dažnai naudojamas vaizdų analizės ir vaizdo apdorojimo užduotims atlikti. OpenCV taikymo sritys apima: kompiuterinį matymą, veido atpažinimą, objektų identifikavimą, judesio sekimą, segmentavimą ir atpažinimą.

OpenCV siūlo platų galingų įrankių asortimentą, kuriuos galima naudoti atliekant sudėtingas užduotis, tokias kaip objektų aptikimas, veido atpažinimas, automatinis funkcijų ištraukimas ir kt. Ji turi aktyvią bendruomenę, kuri teikia patogius bendrų problemų sprendimus. Biblioteka sukurta taip, kad būtų galima integruoti su daugeliu programavimo kalbų, tokių kaip C++, Java arba Python. Biblioteka leidžia kūrėjams dirbti su vaizdais norimomis kalbomis ir taip žymiai sutrumpinti kūrimo laiką. OpenCV palaiko bet kokio tipo duomenis (pvz., 2D ir 3D formavimo vaizdus), todėl tai yra universaliausias įrankis tarp visų šiandien prieinamų vaizdo apdorojimo bibliotekų.

Į OpenCV įtraukti įrankiai yra šie:
- Vaizdo filtravimas
- Objektų segmentavimas
- Ištraukimo ypatybės
- Funkcijų suderinimas ir klasifikavimas
- Objektų sekimas ir judesių analizė
-Tiriamų objektų 3D rekonstrukcija

Jos įrankiai yra plačiai naudojami automatizuotai vizualiai apžiūrai pramoniniuose nustatymuose dėl pranašumų, tokių kaip mažas atminties suvartojimas, greitas vykdymas daugelyje platformų (ypač įterptosiose), perkeliamumas tarp sistemų, naudojančių standartines bibliotekas, tokias kaip OpenMPI/MPI4Py. Atvirojo kodo licencija daro ją dar patrauklesnę vartotojams, kurie nori ja naudotis be jokių honorarų mokėjimų ar licencijų iš įmonių ar organizacijų, tokių kaip matematikos darbai ir pan.

TensorFlow

TensorFlow yra atvirojo kodo programinės įrangos biblioteka, naudojama gilaus mokymosi modeliams kurti ir mokyti. Giluminio mokymosi sistemos, tokios kaip vaizdo analizės modeliai, yra sudarytos iš kelių neuronų sluoksnių, kurie apdoroja įvesties duomenis, pvz., paveikslėlį. „TensorFlow“ leidžia kūrėjams lengviau kurti ir įdiegti naujausius giluminio mokymosi modelius, kurie gali būti naudojami regėjimo, natūralios kalbos apdorojimo ir kitose srityse.

Pagrindinis „TensorFlow“ naudojimo pranašumas yra tai, kad jis suteikia paprastą būdą greitai ir efektyviai sukurti ir įdiegti galingus mašininio mokymosi modelius. „TensorFlow“ taip pat palaiko platų programų spektrą „MacOS“, „Windows“, „Linux“ ir mobiliosiose platformose. Kadangi jis yra atvirojo kodo ir turi gausų bendruomenės palaikymą, galite naudoti esamus įrankius savo kūrimo procese, nereikės išradinėti ratų iš naujo ar praleisti papildomo laiko kodo derinimui nuo nulio.

„TensorFlow“ ne tik moko naujus modelius nuo nulio, bet ir leidžia pakartotinai naudoti iš anksto paruoštus modelius mokymosi perkėlimui arba konkrečių problemų rinkinių patikslinimui. Tai leidžia greitai sukurti individualius sprendimus, pritaikytus konkrečioms problemoms, tuo pačiu pasinaudojant esamomis žiniomis, integruotomis esamuose tinkluose. Turėdami šį lankstumą, kūrėjai gali pradėti eksperimentuoti su skirtingomis architektūromis greičiau nei bet kada anksčiau – jas paruošus ir paleidus itin tiksliai pasiekiama iš karto.

Google Cloud Vision

„Google Cloud Vision“ yra galingas vaizdų apdorojimo įrankis, skirtas padėti įmonėms analizuoti vaizdus ir gauti vertingų įžvalgų. Jis pagrįstas ta pačia technologija, kurią naudoja „Google“ nuotraukos, todėl yra patikima ir paprasta naudoti. Šis debesies įrankis leidžia įmonėms greitai apdoroti didelius vaizdų kiekius, aptikti veidus, atpažinti objektus ir išgauti tekstą, vengiant rankų darbo.

Kita puiki „Google Cloud Vision“ savybė yra galimybė identifikuoti objektus iš įvairių kategorijų, pvz., gyvūnų ar produktų. Naudodami „logotipo aptikimo“ funkciją, vartotojai gali susisiekti su tokiais prekių ženklais kaip „Facebook“ ar „Instagram“, kad gautų išsamią sekimo ir analizės informaciją. „Orientyrų aptikimo“ funkcija padeda vartotojams akimirksniu pastebėti aplinkinius orientyrus ir geriau suprasti vietinę kultūrą.

Be objektų atpažinimo galimybių, „Google Cloud Vision“ taip pat teikia vartotojams jausmų analizę ir automatinį vaizdų antraštės įrankį – puikiai tinka akimirksniam analizei! Be to, šis įrankis siūlo veido atpažinimo galimybes, kurios puikiai tinka rinkodaros tikslais, nes labai tiksliai nustato tokius požymius kaip amžius ir lytis. Galiausiai, raktinių žodžių ištraukimo galimybės leidžia vartotojams greitai nuskaityti įvesties vaizdus ir surasti atitinkamus raktinius žodžius, kurie gali būti naudojami vėlesniuose procesuose ar programose.

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Google Cloud Vision“ yra puikus pasirinkimas ieškant vaizdo apdorojimo įrankio, kuris padėtų įmonėms efektyviau nei bet kada anksčiau analizuoti savo vaizdus!

Išvada

Vaizdų analizė yra galingas įrankis, leidžiantis rinkti įžvalgas iš skaitmeninių vaizdų. Jis gali būti naudojamas įvairiose srityse, pavyzdžiui, medicinoje, automobilių pramonėje ir fotografijoje. Vaizdo analizės pranašumai yra daug ir gali sutaupyti laiko, pinigų ir pastangų. Šiame straipsnyje apžvelgėme vaizdų analizės pagrindus, kas tai yra ir kuo ji gali būti jums naudinga. Taip pat aptarėme įvairius analizės tipus ir geriausią sėkmingos vaizdų analizės praktiką. Apibendrinant, akivaizdu, kad vaizdų analizė yra galingas įrankis, leidžiantis rinkti įžvalgas ir priimti pagrįstais duomenimis pagrįstus sprendimus.

Santrauka

Kavos kepsnių pasirinkimas priklauso nuo jūsų pageidaujamo skonio ir stiprumo, taip pat nuo jūsų regioninių pageidavimų. Skirtingi skrudintuvai siūlo platų pavadinimų ir spalvų kategorijų asortimentą, tačiau apskritai šviesūs kepsniai bus švelnesnio skonio ir šiek tiek didesnio kofeino kiekio, o tamsūs kepsniai yra kartūs ir mažiau rūgštūs. Populiariausi kiekvieno iš jų tipai: Light City, Half City, Cinamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vienos Italian French. Nesvarbu, ar esate šviesių, ar tamsių kavos pupelių gerbėjas, ar kažkur tarp jų, prieš pirkdami būtinai paklauskite, kad gautumėte būtent tai, ko ieškote!

Papildoma literatūra

Vaizdų analizės naudojimas siekiant gauti įžvalgų ir daryti išvadas iš vaizdų tampa vis populiaresnis įvairiose pramonės šakose – nuo ​​sveikatos priežiūros iki saugumo. Jei norite sužinoti daugiau apie šią technologiją, apsvarstykite šiuos išteklius:

Straipsniai ir vadovėliai
„Oracle“ „Vaizdo analizė: kas tai yra ir kaip ją naudoti“.
- „Įvadas į vaizdo analizę žmonėms, kurie nieko nežino apie vaizdo analizę“, autorius Kentas Woodardas
- „8 žingsniai siekiant suprasti vaizdų analizę ir apdorojimą mašininiame mokyme“, autorius Viktoras Charpenay
Knygos ir leidiniai
-Vaizdo apdorojimas: principai ir taikymas Milano Sonkos ir kt.
- Kompiuterinis ir mašininis matymas – teorija, algoritmai, praktiniai dalykai (4 leidimas), ER Davies
-Skaitmeninis vaizdo apdorojimas naudojant OpenCV – Bibliografija (4.1 versija) Sudarė Davidas Dardas Webinarai ir podcast'ai
- „Treehouse AI“ organizuojamas internetinis seminaras „Kompiuterio vizija per mašininį mokymąsi“.
- Mašininio mokymosi pagrindų tinklalaidė, priglobta Google Cloud Platform. Taip pat yra daug kitų knygų, straipsnių, internetinių seminarų, internetinių transliacijų, seminarų ir kitų išteklių, kurie gali padėti geriau suprasti vaizdų analizės metodiką ir kaip ją naudoti konkrečioms programoms.

Sveiki, aš esu Kim, mama ir „stop-motion“ entuziastė, turinti žiniasklaidos kūrimo ir interneto svetainių kūrimo patirties. Turiu didžiulę aistrą piešimui ir animacijai, todėl dabar stačia galva neriu į stop-motion pasaulį. Savo tinklaraštyje dalinuosi su jumis savo patirtimi.