Attēlu analīze: kas tas ir un kā to izmantot

autors Kim Atjaunots: Jūnijs 29, 2022

Attēlu analīze ir spēcīgs rīks informācijas iegūšanai no attēliem.

To var izmantot dažādiem mērķiem, sākot no vides izmaiņu izsekošanas līdz sejas atpazīšanai un beidzot ar medicīnisko attēlu analīzi.

Šajā rakstā mēs sniegsim jums īsu ievadu par attēlu analīzi un to, kā to izmantot. Mēs apskatīsim attēlu analīzes definīciju, dažādas pieejamās metodes un rīkus, kā arī iespējamos attēlu analīzes lietojumus.

Attēlu analīzes definīcija

Attēlu analīze ir rīks, ko izmanto, lai gūtu ieskatu digitālais attēlus. To parasti izmanto dažādās jomās, piemēram, medicīnā, zinātniskajos pētījumos, uzraudzībā, attēlu apstrādē un daudzās citās.

Būtībā tas ir datu vākšanas process no attēla un datu analīzes, lai iegūtu informāciju par attēla saturu. Attēlu analīze palīdz sniegt informāciju par attēla kvalitāti vai iezīmēm, piemēram, tā izmēru, formu, intensitāti/spilgtumu, Krāsa kompozīcija vai tā stāva plāns.

Attēlu analīzē tiek izmantotas vairākas metodes, piemēram, telpiskās transformācijas metodes, piemēram, apakšattēla iegūšana un bloku apstrāde; iezīmju ieguves paņēmieni, kas atrod interesējošos punktus vai reģionus, izmantojot malu detektorus vai robežu izsekošanas algoritmus; klasifikācijas metodes, kas klasificē objektus kategorijās; segmentācijas metodes, kas parsē objektus no fona; un modeļu atpazīšanas algoritmi, kas atpazīst objektus, izmantojot statistikas metodes.

Izmantojot attēlu analīzes rīkus tādām lietojumprogrammām kā objektu noteikšana un sejas atpazīšana, tas var uzlabot lietotāja pieredzi, izmantojot digitālos medijus. Ir iespējams arī izmantot analīzi zinātniskiem pētījumiem, lai novērtētu korelācijas starp noteiktām robežām vienā vai attēlu grupā. Visbeidzot, šo tehnoloģiju ievērojami izmanto arī medicīnas speciālisti dažādās specialitātēs, tostarp radioloģijā un patoloģijā, lai diagnosticētu dažādus stāvokļus, pamatojoties uz skenētiem attēliem, kas uzņemti no pacientiem.

Attēlu analīzes veidi

Attēlu analīze ir nozīmīgas informācijas iegūšana no digitālajiem attēliem. Tas ir ļoti plašs termins, kas aptver daudz dažādu ar attēlu saistītu uzdevumu veidu, tostarp objektu atpazīšanu un identifikāciju, formas mērīšanu, modeļa atpazīšanu, ainu analīzi un klasifikāciju.

Ir daudz veidu attēlu analīzes metodes; daži no biežāk sastopamajiem ir:
-pixelPamatota/telpiskā analīze — šāda veida analīze ietver atsevišķu pikseļu vai pikseļu kopu manuālu skaitīšanu, lai izmērītu apgabalus (izmēru, formu) un blīvumu (izplatījumu).
-Statistiskā analīze. Šī pieeja izmanto statistikas metodes, lai novērtētu iezīmes, kas saistītas ar attēla reģioniem, piemēram, kontrastu vai spilgtumu.
-Mašīnmācība/mākslīgais intelekts — mākslīgā intelekta (AI) algoritmi nodrošina jaudīgus automatizētus attēlu apstrādes uzdevumus, piemēram, objektu noteikšanu vai semantisko segmentāciju, izmantojot konvolucionālos neironu tīklus (CNN).
-Tektūras analīze — šī metode mēra, kā elementi attēlā tiek sadalīti viens pret otru tekstūras izteiksmē — pelēkuma līmeņu vai krāsu variācijas lielā apgabalā.
-Histogrammas analīze — histogrammas analīze parasti ietver statistiskā sadalījuma mērīšanu attēlā, piemēram, kontrastu, spilgtumu, nokrāsu un piesātinājumu.
-Filtrēšanas metodes — filtrēšanas metodes ietver matemātiskas darbības ar visu apstrādāto intensitātes masīvu, kas maina noteiktas masīva daļas, vienlaikus saglabājot citas. Filtri bieži tiek izmantoti, lai uzlabotu attēla malas vai noņemtu troksni, izlīdzinot šīs nevēlamās vietas.
- Furjē transformācijas metodes — šī metode izmanto Furjē transformācijas, kas attēlus sadala vairākos komponentos, pamatojoties uz frekvenču diapazoniem un/vai orientācijām, kas atrodas ievades rāmī. Tas ļauj izolēt daļas un objektus, kuriem var būt īpašas īpašības attiecībā pret citu komponentu kopējo izskatu kadrā, piemēram, tekstūras vai formas atšķirības, kas ļauj vieglāk noteikt objektu segmentācijas procesu laikā.

Attēlu analīzes priekšrocības

Attēlu analīze ir nenovērtējams rīks, lai gūtu ieskatu no digitālajiem attēliem. To izmanto, lai atpazītu modeļus, identificētu objektus un iegūtu nozīmīgu informāciju no medijiem. No medicīniskiem pētījumiem līdz sejas atpazīšanai, attēlu analīze var sniegt labumu daudzām nozarēm. Šeit mēs izpētīsim attēlu analīzes priekšrocības un to, kā to var izmantot dažādu jomu uzlabošanai.

Uzlabota klientu pieredze

Attēlu analīze var palīdzēt uzlabot klientu pieredzi, ļaujot uzņēmumiem ātri un precīzi izprast klientu vēlmes. Ieviešot attēlu analīzes metodes, uzņēmumi var izmantot datus no attēliem, piemēram, demogrāfiskos datus, atrašanās vietas un emocionālās reakcijas, lai labāk mērķētu savu reklāmu vai personalizētu saturu klientiem. Šo datu izmantošana var uzlabot sadarbību ar klientiem, kā arī palielināt uzņēmuma pārdošanas apjomu.

Attēlu analīze arī palīdz uzņēmumiem labāk izprast savu attēlu kontekstu. Piemēram, krāsu atpazīšanas tehnoloģija ļauj uzņēmumiem noteikt krāsas attēlā un noteikt, kā tās ir saistītas ar produktiem vai pakalpojumiem. Šī informācija var palīdzēt uzņēmumiem iegūt izpratni par klientu uzvedību saistībā ar konkrētu pakalpojumu vai produktu. Turklāt uzņēmumi var izmantot objektu atpazīšanas tehnoloģiju, lai identificētu objektus attēlā un labāk izprastu klientu vēlmes, pamatojoties uz objektiem, kuriem tie dod priekšroku.

Visbeidzot, attēlu analīze ļauj uzņēmumiem ātrāk savākt datus, vienlaikus saglabājot procesa precizitāti. Uzņēmumiem vairs nav manuāli jāpārskata simtiem attēlu, mēģinot noteikt klientu vēlmes; drīzāk viņi spēj automatizēt šo procesu, izmantojot attēlu analīzes metodes, kas ievērojami uzlabo efektivitāti, vienlaikus iegūstot precīzus attēlu analīzes rezultātus. Tas nozīmē, ka klienti ātrāk nekā jebkad agrāk iegūst piekļuvi personalizētajai reklāmai, ļaujot uzņēmumiem nodrošināt labāku vispārējo lietotāja pieredzi saviem klientiem.

Paaugstināta precizitāte un efektivitāte

Attēlu analīze uzņēmumiem sniedz daudzas priekšrocības, tostarp lielāku precizitāti un efektivitāti. Analizējot attēlus, nevis paļaujoties uz manuālām vai teksta metodēm, attēlu analīze var ievērojami samazināt datu ievades kļūdas un paātrināt noteiktā uzdevuma apstrādes laiku.

Attēlu analīze arī novērš nepieciešamību manuāli izsijāt lielu informācijas daudzumu. Tā vietā algoritms var ātri atrast attiecīgos datus un identificēt modeļus, ko cilvēki var viegli interpretēt. Tas paātrina lēmumu pieņemšanas procesu un samazina iespējamās dārgās kļūdas, kas radušās cilvēka kļūdu vai pārraudzības dēļ.

Turklāt attēlu analīze ļauj vieglāk ātri noteikt modeļus neticami lielās datu kopās, kuru manuāla izsijāšana prasīs tūkstošiem cilvēku stundu. Tas krasi samazina darbaspēka izmaksas, vienlaikus palielinot precizitāti un efektivitāti. Attēlu analīze arī ļauj organizācijām kvantitatīvi noteikt tendences, kuras tās citādi varētu būt palaidušas garām, izmantojot tradicionālās metodes, tādējādi palīdzot pieņemt labākus lēmumus ātrāk nekā jebkad agrāk.
Izmantojot attēlu analīzes tehnoloģiju, uzņēmumi var samazināt datu ievades kļūdas un samazināt darbaspēka izmaksas, vienlaikus palielinot savu darbību precizitāti un efektivitāti. Tas uzlabo lēmumu pieņemšanas spējas un precīzākus rezultātus, kas iegūti no daudz lielākām datu kopām, nekā to varētu sasniegt, izmantojot tikai tradicionālās metodes.

Uzlabota lēmumu pieņemšana

Attēlu analīzes izmantošana uzņēmumos, lai palīdzētu pieņemt lēmumus, var uzlabot efektivitāti un palīdzēt organizācijām labāk pārvaldīt savus resursus. Izmantojot dažādas iesaistītās metodes un tehnoloģijas, organizācijai ir iespēja ātri apstrādāt un analizēt attēlus no dažādiem avotiem. Tas viņiem palīdz pieņemt pareizus lēmumus gandrīz uzreiz.

Attēlu analīze var palīdzēt organizācijām kārtot, identificēt un novērtēt datus, lai noteiktu uzdevumu vai stratēģisko mērķu prioritāti. Tas arī ļauj ātri analizēt sarežģītus attēlus, kas ietaupa vērtīgo laiku augstāka līmeņa lēmumu pieņemšanas uzdevumos. Turklāt attēlu analīze var palīdzēt uzņēmumiem atklāt tendences vai atkārtotas problēmas, kas citādi varētu būt nepamanītas.

Organizācijas arvien vairāk izmanto attēlu analīzes tehnoloģiju, piemēram, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) lietojumprogrammas, jaudu, lai izveidotu prognozējošus modeļus, kas sniedz ieskatu par to, kas notiks attiecībā uz klientu uzvedību un tirgus apstākļiem nākotnē. Šobrīd tirgus analītikas komandas pastāvīgi skenē attēlus, kas savākti no tādiem avotiem kā konkurentu vietnes un digitālie kanāli. Izmantojot pareizos rīkus, šīs komandas var ātri noteikt, kā klienti mijiedarbojas ar organizācijas produktiem vai pakalpojumiem, lai izveidotu praktisku ieskatu, kas nodrošina konkurētspēju salīdzinājumā ar citiem nozares pārstāvjiem.

Attēlu analīzei mūsdienās ir būtiska loma biznesa darbībā, nodrošinot organizācijām piekļuvi vērtīgiem, uz datiem balstītiem ieskatiem, kas stimulē izaugsmi un progresu ātrāk nekā jebkad agrāk.

Kā izmantot attēlu analīzi

Attēlu analīze ir efektīvs veids, kā apstrādāt lielu attēlu datu apjomu un iegūt no tiem noderīgu informāciju. Attēlu analīze ietver datora algoritmu izmantošanu, lai noteiktu attēla nozīmi. To var izmantot dažādiem uzdevumiem, piemēram, objektu atpazīšanai, sejas atpazīšanai un attēlu segmentēšanai. Šajā sadaļā mēs apspriedīsim, kā var izmantot attēlu analīzi un dažus tās lietojumus.

Attēlu segmentēšana

Attēlu segmentēšana ir attēlu apstrādes nozare, kurā attēls ir sadalīts vairākos segmentos vai reģionos, kas kopā veido visu attēlu. Katrs segments attēlo interešu jomu attēlā, un to var uzskatīt par atsevišķu objektu. Segmentācijas mērķis ir vienkāršot un/vai mainīt attēla attēlojumu uz kaut ko jēgpilnāku un vieglāk analizējamu. Segmentācijas metodes tiek izmantotas medicīniskajā attēlveidošanā dažādiem uzdevumiem, sākot no anatomisko struktūru noteikšanas līdz slimības progresēšanas uzraudzībai. Turklāt segmentācijas algoritmi ir galvenie komponenti automatizētajās novērošanas sistēmās, un tos var izmantot robotu navigācijas uzdevumiem un objektu noteikšanai.

Segmentācijas algoritmi parasti paļaujas vai nu uz pikseļiem balstītām metodēm, vai uz klasifikāciju balstītām metodēm. Uz pikseļiem balstītās metodes izmanto tādas norādes kā krāsa vai faktūra, lai sadalītu attēlu atsevišķos segmentos. Alternatīvi, uz klasifikāciju balstītās metodes apvieno kategorijas, kuru pamatā ir aprakstoši elementi, piemēram, forma vai faktūra, lai automātiski grupētu pikseļus atbilstošos segmentos/objektos.

Uz pikseļiem balstītas segmentācijas mērķis parasti ir atdalīt objektus pēc to intensitātes vai kontrasta vērtībām, aprēķinot globālo statistiku (piemēram, vidējo vērtību) visā reģionā. Uz klasifikāciju balstītām pieejām bieži vien ir nepieciešama manuāla ievade un marķēšana, pirms algoritms var sākt darboties; tomēr šīs metodes ir ļoti jaudīgas, strādājot ar lielām datu kopām vai nezināmiem datu tipiem, kurus nevar veiksmīgi atdalīt, izmantojot tikai pikseļu vērtības.

Attēlu klasifikācija

Attēlu klasifikācija ir datoralgoritmu izmantošanas process, lai paredzētu un iezīmētu klases konkrētajā attēlā. Šajā procesā parasti ir marķētu apmācības attēlu “kolekcija”, kas kalpo kā ievade mācību algoritmā. Pamatojoties uz šiem apmācības attēliem, no attēla tiek iegūtas tādas funkcijas kā izmērs, forma un krāsa un tiek izmantotas attēlu klasifikācijai. Šis paņēmiens ļauj iegūt precīzākus rezultātus salīdzinājumā ar manuālo marķēšanu, kur cilvēki var kļūdīties nepareizas klasifikācijas vai marķēšanas kļūdu dēļ.

Ņemot vērā nezināmu attēlu, var lietot esošu klasifikatoru, kas pēc tam piešķir šai konkrētajai ievadei izvades kategoriju atbilstoši iepriekš noteiktam atšķirīgu klašu skaitam. Daži to lietojumu piemēri svārstās no autonomām automašīnu vadīšanas sistēmām, kas nodrošina objektu atpazīšanas iespējas, līdz sejas noteikšanai biometrijas lietojumprogrammās. Turklāt precīzi marķēti dati, izmantojot attēlu klasifikāciju, var sniegt daudz plašāku ieskatu mūsu vidē, izmantojot milzīgas valdības datu kopas turpmākai analīzei, jo īpaši attiecībā uz korelācijām starp objektu veidiem un biznesa lietojumprogrammām, piemēram, mazumtirdzniecības analīzi vai izklaides analīzi.

No neironu tīklu ieviešanas ar GPU optimizācijas paņēmieniem, lai iegūtu paralēlu apstrādi, līdz dažādām mašīnmācības formām – ir neskaitāmi veidi, kā apmācīt AI modeļus vai izmantot dziļās mācīšanās metodes attēlu klasifikācijas jomā; lai gan mācībām bez uzraudzības joprojām ir daži šķēršļi, kas neļauj pētniekiem pilnībā izmantot tos ar maksimālo potenciālu, šīs metodes joprojām tiek aktīvi pētītas un pētītas. Tādējādi, lai saprastu, kā tos ieviest, ir nepieciešama visaptveroša izpratne par datorredzes algoritmiem, kā arī spēcīgas tehniskās zināšanas, kas ietver aizmugures inženierijas praksi, piemēram, skriptu valodas, piemēram, Python ieviešanas nolūkos, kā arī intīmas zināšanas par jaunām tehnoloģijām, piemēram, blokķēdi vai infrastruktūru bez serveriem. īstenošanas

Objektu noteikšana

Objektu noteikšana ir datorizēta tehnoloģija un paņēmiens, kas nodrošina attēla datu kopas analīzes precizitāti. Šī tehnoloģija izmanto dažādus sarežģītus algoritmus, lai identificētu objektus un to īpašības viegli identificējamos attēlos. Tam ir liela nozīme daudzās jomās, piemēram, tiesu ekspertīzē, medicīnas zinātnē, rūpnieciskajā automatizācijā, sejas identifikācijā un automatizētās pārbaudes sistēmās.

Objektu noteikšana ietver datu analīzi vai vākšanu, lai noteiktu attēla konkrētu objektu izmēru, formu un citas īpašības. Šāda veida attēlu analīze var ietvert objektu identificēšanu, pamatojoties uz to krāsu, faktūru vai pat formām, ko tie rada, novietojot kopā. Matemātisko modeļu un statistikas metožu izmantošana mūsdienās datoriem ievērojami atvieglo uzdevumu.

Galvenais mērķis šeit ir precīzi identificēt katru objektu, kas parādās attēla datu kopā, izmantojot tam piešķirtās atribūtu etiķetes. Pirms apmācības sākuma algoritms ir jāapmāca, izmantojot daudz datu, tostarp "labus" piemērus, lai precīzi prognozētu katra mērķa objekta funkcijas. Pēc tam, kad apmācība ir pabeigta un prognozēšana būs veiksmīga, tai sekos tādi posmi kā secinājumi, kuros sagaidāmais rezultāts no noteiktā ievades darbojas ar rezultātiem, kas iegūti no iepriekšējiem pētījumiem.

Tādas tehnoloģijas kā dziļās mācīšanās (DL) algoritmi palīdz nodrošināt vairākus slāņus, kas kopā strādā, lai sasniegtu precīzākus rezultātus īsākā laika posmā, nekā varēja nodrošināt tradicionālās metodes, pirms tās kļuva pieejamas šāda veida apstrādes aparatūras iestatījumos, ko izmanto mūsdienās. Galu galā tas padara mākslīgā intelekta atbalstītos veidus, piemēram, dziļo apmācību, pievilcīgākus nekā parastās pieejas, jo tie ievērojami samazina kļūdu skaitu, vienlaikus nodrošinot efektīvu objektu noteikšanas precizitātes metriku, kas var viegli radīt izvadi arī reāllaika scenārijos.

Attēlu analīzes rīki

Attēlu analīze ir process, kas ietver jēgpilnas informācijas ieguvi no attēliem, izmantojot skaitļošanas metodoloģiju. Šo procesu izmanto dažādās jomās, piemēram, medicīniskajā attēlveidošanā, mākslīgajā intelektā un attālajā izpētē. Par laimi, attēlu analīzei ir pieejami dažādi rīki, padarot procesu vieglāku un efektīvāku. Apskatīsim dažus attēlu analīzei pieejamos rīkus.

OpenCV

OpenCV ir programmēšanas funkciju bibliotēka, kas galvenokārt paredzēta reāllaika datora redzei. Tā atbalsta dažādas Windows, Linux, platformas un citas programmatūras platformas, tāpēc to bieži izmanto attēlu analīzes un attēlu apstrādes uzdevumiem. OpenCV pielietojuma jomās ietilpst: datora redze, sejas atpazīšana, objektu identifikācija, kustības izsekošana, segmentēšana un atpazīšana.

OpenCV piedāvā plašu jaudīgu rīku klāstu, ko var izmantot, lai veiktu sarežģītus uzdevumus, piemēram, objektu noteikšanu, sejas atpazīšanu, automātisku funkciju ieguvi un citus. Tai ir aktīva kopiena, kas nodrošina lietotājam draudzīgus risinājumus izplatītām problēmām. Bibliotēka ir izstrādāta, lai integrētos ar daudzām programmēšanas valodām, piemēram, C++, Java vai Python. Bibliotēka ļauj izstrādātājiem strādāt ar attēliem vēlamajās valodās, tādējādi ievērojami samazinot izstrādes laiku. OpenCV atbalsta jebkura veida datus (piemēram, attēlus 2D un 3D formātā), kas padara to par daudzpusīgāko rīku starp visām šodien pieejamajām attēlu apstrādes bibliotēkām.

OpenCV iekļautie rīki ir:
-Attēlu filtrēšana
-Objektu segmentācija
-Iespējas ekstrakcija
-Funkciju saskaņošana un klasifikācija
-Objektu izsekošana un kustības analīze
-3D rekonstrukcija objektu izpētei

Tā rīki tiek plaši izmantoti automatizētai vizuālai pārbaudei rūpnieciskos apstākļos, pateicoties tā izdevīgajām funkcijām, piemēram, mazam atmiņas patēriņam, ātrai izpildei lielākajā daļā platformu (īpaši iegultajās), pārnesamībai starp sistēmām, kurās tiek izmantotas standarta bibliotēkas, piemēram, OpenMPI/MPI4Py. Tās atvērtā pirmkoda licence padara to vēl pievilcīgāku lietotājiem, kuri vēlas to izmantot bez autoratlīdzības maksājumiem vai licencēm no uzņēmumiem vai organizācijām, piemēram, matemātikas darbiem utt.

TensorFlow

TensorFlow ir atvērtā pirmkoda programmatūras bibliotēka, ko izmanto, lai izstrādātu un apmācītu dziļās mācīšanās modeļus. Dziļās mācīšanās sistēmas, piemēram, attēlu analīzes modeļi, ir veidotas no vairākiem neironu slāņiem, kas apstrādā ievades datus, piemēram, attēlu. TensorFlow ļauj izstrādātājiem vieglāk izstrādāt un izvietot vismodernākos dziļās mācīšanās modeļus, ko var izmantot redzes, dabiskās valodas apstrādē un citās jomās.

TensorFlow izmantošanas galvenais ieguvums ir tas, ka tas nodrošina vienkāršu veidu, kā ātri un efektīvi izveidot un izvietot jaudīgus mašīnmācīšanās modeļus. TensorFlow atbalsta arī plašu lietojumprogrammu klāstu MacOS, Windows, Linux un mobilajās platformās. Un, tā kā tas ir atvērtā koda avots un tam ir bagātīgs kopienas atbalsts, izstrādes procesā varat izmantot esošos rīkus, neizgudrojot riteņus no jauna vai veltot papildu laiku koda atkļūdošanai no nulles.

Papildus jaunu modeļu apmācībai no nulles, TensorFlow arī ļauj atkārtoti izmantot iepriekš apmācītus modeļus, lai pārsūtītu mācības vai precizētu konkrētas problēmu kopas. Tas ļauj ātri izveidot pielāgotus risinājumus, kas pielāgoti konkrētām problēmām, vienlaikus izmantojot esošās zināšanas, kas iebūvētas esošajos tīklos. Izmantojot šo elastību, izstrādātāji var sākt eksperimentēt ar dažādām arhitektūrām ātrāk nekā jebkad agrāk — tās izveidojot un iedarbinot ar augstu precizitāti, tiek nodrošināta īsā laikā.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision ir jaudīgs attēlu apstrādes rīks, kas paredzēts, lai palīdzētu uzņēmumiem analizēt attēlus un gūt vērtīgu ieskatu. Tas ir balstīts uz to pašu tehnoloģiju, ko izmanto Google fotoattēli, padarot to uzticamu un viegli lietojamu. Šis mākoņdatošanas rīks ļauj uzņēmumiem ātri apstrādāt lielu daudzumu attēlu, noteikt sejas, identificēt objektus un izvilkt tekstu, vienlaikus izvairoties no roku darba.

Vēl viena lieliska Google Cloud Vision funkcija ir tā spēja identificēt objektus no dažādām kategorijām, piemēram, dzīvniekiem vai produktiem. Izmantojot “logotipa noteikšanas” funkciju, lietotāji var sazināties ar tādiem zīmoliem kā Facebook vai Instagram, lai iegūtu detalizētu izsekošanas un analīzes informāciju. Funkcija “orientieru noteikšanas” palīdz lietotājiem pamanīt sev apkārt esošos orientierus un vienā mirklī labāk izprast savu vietējo kultūru.

Papildus objektu atpazīšanas iespējām, Google Cloud Vision lietotājiem nodrošina arī sentimenta analīzi, kā arī automātisku attēlu parakstīšanas rīku — lieliski piemērots tūlītējai analīzei! Turklāt šis rīks piedāvā sejas atpazīšanas iespējas, kas ir lieliski piemērotas mārketinga nolūkiem, jo ​​tās ar augstu precizitāti nosaka tādus atribūtus kā vecums un dzimums. Visbeidzot, atslēgvārdu iegūšanas iespējas ļauj lietotājiem ātri skenēt ievades attēlus, vienlaikus atrodot atbilstošus atslēgvārdus, ko var izmantot vēlākos procesos vai lietojumprogrammās.

Visbeidzot, Google Cloud Vision ir lieliska iespēja, meklējot attēlu apstrādes rīku, kas palīdzētu uzņēmumiem analizēt savus attēlus efektīvāk nekā jebkad agrāk!

Secinājumi

Attēlu analīze ir spēcīgs rīks digitālo attēlu ieskatu apkopošanai. To var izmantot daudzās dažādās jomās, piemēram, medicīnā, automobiļu rūpniecībā un fotogrāfijā. Attēlu analīzes izmantošanas priekšrocības ir daudzas, un tās var ietaupīt laiku, naudu un pūles. Šajā rakstā mēs apskatījām attēlu analīzes pamatus, kas tas ir un kā tas var jums noderēt. Mēs esam arī apsprieduši dažādus analīzes veidus un veiksmīgas attēlu analīzes labāko praksi. Noslēgumā jāsaka, ka attēlu analīze ir spēcīgs instruments, lai gūtu ieskatu un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus.

Kopsavilkums

Kafijas cepešu izvēle ir atkarīga no garšas un stipruma, ko vēlaties, kā arī no jūsu reģionālajām vēlmēm. Dažādi grauzdētāji piedāvā plašu nosaukumu un krāsu kategoriju klāstu, taču kopumā gaišajiem cepešiem būs maigāka garša un nedaudz augstāks kofeīna saturs, savukārt tumšie cepeši ir rūgtāki ar mazāku skābumu. Populārie veidi ir Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Brokastis, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vīnes itāļu franču valoda. Neatkarīgi no tā, vai esat gaišu vai tumšu kafijas pupiņu cienītājs vai kaut kur pa vidu, pirms pirkšanas noteikti jautājiet, lai iegūtu tieši to, ko meklējat!

Vēl lasu

Attēlu analīzes izmantošana, lai gūtu ieskatu un izdarītu secinājumus no attēliem, kļūst arvien populārāka dažādās nozarēs, sākot no veselības aprūpes līdz drošībai. Ja vēlaties uzzināt vairāk par šo tehnoloģiju, apsveriet tālāk norādītos resursus.

Raksti un konsultācijas
- Oracle “Attēla analīze: kas tas ir un kā to lietot”.
-Kents Vudards "Ievads attēlu analīzē cilvēkiem, kuri neko nezina par attēlu analīzi"
- Viktora Šarpeneja “8 soļi ceļā uz attēlu analīzes un apstrādes izpratni mašīnmācībā”
Grāmatas un publikācijas
-Attēlu apstrāde: principi un pielietojumi, ko izstrādājuši Milan Sonka et al.
-Datoru un mašīnredze — teorija, algoritmi, praktiskie aspekti (4. izdevums), autors ER Davies
-Digitālā attēlu apstrāde, izmantojot OpenCV — bibliogrāfija (versija 4.1), sastādījis Deivids Dardas vebināri un aplādes
-Datora redzējums, izmantojot mašīnmācības vebināru, ko rīko Treehouse AI
-Mašīnmācīšanās pamatprincipu aplāde, ko mitina Google Cloud Platform. Ir pieejamas arī daudzas citas grāmatas, raksti, tīmekļa semināri, aplādes, semināri un citi resursi, kas var palīdzēt labāk izprast attēlu analīzes metodoloģiju, kā arī to izmantot konkrētām lietojumprogrammām.

Sveiki, es esmu Kima, mamma un stop-motion entuziaste ar pieredzi mediju veidošanā un tīmekļa izstrādē. Man ir milzīga aizraušanās ar zīmēšanu un animāciju, un tagad es ienirstu ar galvu stop-motion pasaulē. Izmantojot savu emuāru, es dalos ar jums savās mācībās.