Зургийн шинжилгээ: Энэ юу вэ, үүнийг хэрхэн ашиглах вэ
Зургийн шинжилгээ нь зургаас мэдээлэл авах хүчирхэг хэрэгсэл юм.
Үүнийг хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийг хянахаас эхлээд нүүр царайг таних, эмнэлгийн зурагт дүн шинжилгээ хийх зэрэг олон зорилгоор ашиглаж болно.
Энэ нийтлэлд бид танд зургийн анализын талаар товч танилцуулга, үүнийг хэрхэн ашиглах талаар өгөх болно. Бид зургийн шинжилгээний тодорхойлолт, боломжит янз бүрийн техник, хэрэгслүүд, зургийн шинжилгээний боломжит хэрэглээг авч үзэх болно.
Энэ нийтлэлд бид дараахь зүйлийг авч үзэх болно.
Зургийн шинжилгээний тодорхойлолт
Зургийн шинжилгээ нь ойлголтыг олж авахад ашигладаг хэрэгсэл юм дижитал зургууд. Энэ нь ихэвчлэн анагаах ухаан, шинжлэх ухааны судалгаа, тандалт, зураг боловсруулах болон бусад олон салбарт ашиглагддаг.
Үндсэндээ энэ нь зурагнаас өгөгдөл цуглуулах, зургийн агуулгын талаарх мэдээллийг олж авахын тулд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх үйл явц юм. Зургийн шинжилгээ нь зургийн чанар, шинж чанар, тухайлбал түүний хэмжээ, хэлбэр, эрчим/гэрэлтэлт, өнгө найрлага эсвэл түүний шалны төлөвлөгөө.
Зургийн шинжилгээнд орон зайн хувиргалт хийх, дэд зураг гаргах, блок боловсруулах зэрэг хэд хэдэн арга техникийг ашигладаг; захын илрүүлэгч эсвэл хил мөрний алгоритмыг ашиглан сонирхсон цэг эсвэл бүс нутгийг олох онцлог задлах арга техник; объектуудыг ангилдаг ангиллын техник; объектыг дэвсгэрээс задлан шинжлэх сегментчиллийн техник; болон статистикийн аргуудыг ашиглан объектыг таних загвар таних алгоритмууд.
Объект илрүүлэх, нүүр царай таних зэрэг програмуудад зориулж зургийн шинжилгээний хэрэгслүүдийг ашигласнаар дижитал медиа ашиглах үед хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулж чадна. Ганц эсвэл бүлгийн зургийн хүрээнд тодорхойлсон хил хязгаар хоорондын хамаарлыг үнэлэхийн тулд шинжлэх ухааны судалгаанд дүн шинжилгээ хийх боломжтой. Эцэст нь хэлэхэд, энэ технологийг эмнэлгийн мэргэжилтнүүд өвчтөнөөс авсан сканнердсан зураг дээр үндэслэн янз бүрийн эмгэгийг оношлоход рентген, эмгэг судлал зэрэг мэргэшсэн мэргэжилтнүүд ихээхэн ашигладаг.
Зургийн шинжилгээний төрлүүд
Зургийн шинжилгээ гэдэг нь дижитал зургуудаас утга учиртай мэдээллийг гаргаж авах явдал юм. Энэ нь объектыг таних, тодорхойлох, дүрс хэмжих, хэв маягийг таних, үзэгдэлд дүн шинжилгээ хийх, ангилах зэрэг олон төрлийн зурагтай холбоотой даалгавруудыг багтаасан маш өргөн нэр томъёо юм.
Зургийн шинжилгээний олон төрлийн техник байдаг; илүү нийтлэг зарим нь:
-Pixel-Суурилдаг/Орон зайн шинжилгээ – Энэ төрлийн шинжилгээнд талбай (хэмжээ, хэлбэр) болон нягтрал (тархалт) хэмжихийн тулд тус тусдаа пиксел буюу пикселийн кластеруудыг гараар тоолохыг хэлнэ.
-Статистикийн шинжилгээ – Энэ арга нь тодосгогч, тод байдал зэрэг дүрс доторх бүс нутгуудтай холбоотой шинж чанарыг үнэлэх статистик аргуудыг ашигладаг.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Хиймэл оюун ухааны (AI) алгоритмууд нь эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) ашиглан объект илрүүлэх эсвэл семантик сегментчилэл зэрэг хүчирхэг автоматжуулсан зураг боловсруулах ажлыг идэвхжүүлдэг.
-Бүтэцийн шинжилгээ – Энэ техник нь зураг доторх элементүүд нь бүтэцтэй харьцуулахад бие биенээсээ хэрхэн тархаж байгааг хэмждэг - том талбай дээрх саарал түвшин эсвэл өнгөний өөрчлөлт.
-Гистограмын шинжилгээ – Гистограмын шинжилгээ нь ихэвчлэн тодосгогч, тод байдал, өнгө, ханалт зэрэг зургийн доторх статистик тархалтыг хэмждэг.
-Шүүлтүүрийн техникүүд – Шүүлтүүрийн техник нь массивын тодорхой хэсгийг өөрчлөхийн зэрэгцээ бусдыг нь хадгалдаг бүхэл бүтэн боловсруулсан эрчмийн массив дээрх математик үйлдлүүдийг агуулдаг. Шүүлтүүрийг ихэвчлэн эдгээр хүсээгүй хэсгүүдийг тэгшлэх замаар зургийн ирмэгийг сайжруулах эсвэл дуу чимээг арилгахад ашигладаг.
-Фурье хувиргах техник - Энэ арга нь оролтын хүрээн дэх давтамжийн муж ба/эсвэл чиг баримжаа дээр үндэслэн зургийг хэд хэдэн бүрэлдэхүүн хэсэг болгон задалдаг Фурье хувиргалтыг ашигладаг. Энэ нь бүтэц, хэлбэрийн ялгаа гэх мэт хүрээ доторх бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдтэй харьцуулахад тодорхой шинж чанартай байж болох эд анги, объектыг тусгаарлах боломжийг олгодог бөгөөд сегментчлэх явцад объектыг илрүүлэхэд хялбар болгодог.
Зургийн шинжилгээний ашиг тус
Зургийн шинжилгээ нь дижитал зургуудаас ойлголт авах үнэлж баршгүй хэрэгсэл юм. Энэ нь хэв маягийг таних, объектуудыг тодорхойлох, мэдээллийн хэрэгслээс утга учиртай мэдээлэл авахад ашиглагддаг. Эмнэлгийн судалгаанаас эхлээд нүүр царай таних хүртэл зургийн шинжилгээ нь олон төрлийн салбарт ашиг тусаа өгөх боломжтой. Энд бид зургийн анализын давуу тал болон түүнийг янз бүрийн талбарыг сайжруулахад хэрхэн ашиглаж болохыг судлах болно.
Үйлчлүүлэгчдийн туршлага сайжирсан
Зургийн шинжилгээ нь үйлчлүүлэгчдийн туршлагыг сайжруулахад тусалж, компаниудад хэрэглэгчийн сонголтыг хурдан бөгөөд үнэн зөв ойлгох боломжийг олгодог. Зургийн шинжилгээний арга техникийг хэрэгжүүлснээр бизнесүүд сурталчилгаагаа илүү сайн чиглүүлэх эсвэл хэрэглэгчдэд зориулсан контентыг хувийн болгохын тулд хүн ам зүй, байршил, сэтгэл хөдлөлийн хариу үйлдэл зэрэг зургийн өгөгдлийг ашиглах боломжтой. Энэ өгөгдлийг ашигласнаар үйлчлүүлэгчидтэй харилцах харилцаа сайжирч, компанийн борлуулалт нэмэгдэх боломжтой.
Зургийн шинжилгээ нь бизнесүүдэд өөрсдийн зургийн агуулгыг илүү сайн ойлгоход тусалдаг. Жишээлбэл, өнгө таних технологи нь компаниудад зураг дээрх өнгийг тодорхойлж, бүтээгдэхүүн, үйлчилгээтэй хэрхэн холбогдож байгааг тодорхойлох боломжийг олгодог. Энэхүү мэдээлэл нь бизнес эрхлэгчдэд тодорхой үйлчилгээ, бүтээгдэхүүний талаархи үйлчлүүлэгчдийн зан төлөвийг ойлгоход тусалдаг. Нэмж дурдахад, бизнесүүд зураг дээрх объектуудыг танихын тулд объектыг таних технологийг ашиглаж, тэдний сонгосон объект дээр үндэслэн хэрэглэгчийн сонголтыг илүү сайн ойлгох боломжтой.
Эцэст нь зургийн дүн шинжилгээ нь бизнесүүдэд мэдээллийг илүү хурдан цуглуулж, үйл явцын нарийвчлалыг хадгалах боломжийг олгодог. Компаниуд үйлчлүүлэгчдийн сонголтыг тодорхойлох гэж оролдохдоо хэдэн зуун зургийг гараар шалгах шаардлагагүй болсон; Харин тэдгээр нь зургийн анализын үр дүнг мэдэгдэхүйц сайжруулж, зургийн дүн шинжилгээ хийх аргыг ашиглан энэ үйл явцыг автоматжуулах боломжтой. Энэ нь хэрэглэгчид хувийн зар сурталчилгаанд урьд өмнөхөөсөө илүү хурдан нэвтэрч, компаниудад хэрэглэгчиддээ илүү сайн хэрэглэгчийн туршлагыг өгөх боломжийг олгож байна гэсэн үг юм.
Нарийвчлал, үр ашгийг нэмэгдүүлсэн
Зургийн шинжилгээ нь нарийвчлал, үр ашгийг нэмэгдүүлэх зэрэг бизнесүүдэд олон ашиг тусыг өгдөг. Зургийн шинжилгээ нь гарын авлага эсвэл текст дээр суурилсан аргуудад найдахын оронд зурагт дүн шинжилгээ хийснээр өгөгдөл оруулах алдааг эрс багасгаж, өгөгдсөн даалгаврыг боловсруулах хугацааг хурдасгах боломжтой.
Зургийн шинжилгээ нь их хэмжээний мэдээллийг гараар шигших шаардлагагүй болгодог. Үүний оронд алгоритм нь холбогдох өгөгдлийг хурдан олж, хүмүүст хялбархан тайлбарлах хэв маягийг тодорхойлох боломжтой. Энэ нь шийдвэр гаргах үйл явцыг хурдасгаж, хүний буруу эсвэл хяналтаас шалтгаалж болзошгүй өндөр өртөгтэй алдааг багасгадаг.
Нэмж дурдахад зургийн дүн шинжилгээ нь гараар шигшихэд олон мянган цаг шаардагдах гайхалтай том мэдээллийн багц дахь хэв маягийг хурдан тодорхойлоход хялбар болгодог. Энэ нь хөдөлмөрийн зардлыг эрс багасгаж, нарийвчлал, үр ашгийг нэгэн зэрэг нэмэгдүүлдэг. Зургийн шинжилгээ нь байгууллагуудад уламжлалт аргуудын тусламжтайгаар алдаж болзошгүй чиг хандлагыг тооцоолох боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь тэдэнд өмнөхөөсөө илүү хурдан шийдвэр гаргахад тусалдаг.
Зургийн шинжилгээний технологийг ашигласнаар бизнесүүд мэдээлэл оруулах алдааг багасгаж, хөдөлмөрийн зардлыг бууруулж, үйл ажиллагааны нарийвчлал, үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой. Энэ нь шийдвэр гаргах чадавхийг сайжруулж, уламжлалт аргуудыг ашиглан хүрэхээс хамаагүй том мэдээллийн багцаас илүү үнэн зөв үр дүнд хүргэдэг.
Шийдвэр гаргах чадвар сайжирсан
Шийдвэр гаргахад туслах зорилгоор бизнесийн имижийн шинжилгээг ашиглах нь үр ашгийг дээшлүүлж, байгууллагуудад нөөцөө илүү сайн удирдахад тусалдаг. Төрөл бүрийн техник, технологийн тусламжтайгаар байгууллага өөр өөр эх сурвалжаас авсан зургийг хурдан боловсруулж, дүн шинжилгээ хийх чадвартай байдаг. Энэ нь тэдэнд бараг тэр даруй зөв шийдвэр гаргахад тусалдаг.
Зургийн шинжилгээ нь байгууллагуудад даалгавар эсвэл стратегийн зорилгыг эрэмбэлэхийн тулд өгөгдлийг ангилах, тодорхойлох, үнэлэхэд тусалдаг. Энэ нь зураг доторх нарийн төвөгтэй хэв маягийг хурдан шинжлэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дээд түвшний шийдвэр гаргахад үнэ цэнэтэй цагийг хэмнэдэг. Нэмж дурдахад, зургийн дүн шинжилгээ нь компаниудад анзаарагдахгүй байсан чиг хандлага эсвэл давтагдах асуудлуудыг илрүүлэхэд тусалдаг.
Байгууллагууд хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын (ML) программ зэрэг дүрсний шинжилгээний технологийн хүчийг улам бүр ашиглаж, үйлчлүүлэгчдийн зан байдал, зах зээлийн нөхцөл байдлын талаар ирээдүйд юу болох талаар урьдчилан таамаглах загваруудыг бий болгож байна. Энэ үед зах зээлийн аналитик багууд өрсөлдөгчийн вэбсайт, дижитал суваг гэх мэт эх сурвалжаас цуглуулсан зургуудаа байнга сканнердаж байна. Эдгээр багууд зөв багаж хэрэгслээр үйлчлүүлэгчид байгууллагын бүтээгдэхүүн, үйлчилгээтэй хэрхэн харилцаж байгааг хурдан тодорхойлж, тухайн салбарын бусад хүмүүстэй өрсөлдөхүйц давуу талыг бий болгох үүднээс бодитой ойлголтыг бий болгож чадна.
Зургийн шинжилгээ нь урьд өмнө хэзээ ч байгаагүйгээр өсөлт, дэвшлийг өдөөж буй үнэ цэнэтэй өгөгдөлд тулгуурласан ойлголтыг байгууллагуудад олгох замаар бизнесийн үйл ажиллагаанд салшгүй үүрэг гүйцэтгэдэг.
Зургийн шинжилгээг хэрхэн ашиглах вэ
Зургийн шинжилгээ нь их хэмжээний зургийн өгөгдлийг боловсруулж, түүнээс хэрэгтэй мэдээллийг гаргаж авах үр дүнтэй арга юм. Зургийн шинжилгээ нь зургийн утгыг тодорхойлохын тулд компьютерийн алгоритмуудыг ашигладаг. Энэ нь объектыг таних, нүүр царайг таних, дүрсийг хуваах гэх мэт олон төрлийн ажилд ашиглаж болно. Энэ хэсэгт бид зургийн шинжилгээг хэрхэн ашиглаж болох, түүний зарим хэрэглээг авч үзэх болно.
Өөрийн stop motion өгүүллэгийн самбарыг эхлүүлж байна
Манай мэдээллийн товхимолд бүртгүүлж, гурван өгүүллийн самбарыг үнэгүй татаж аваарай. Өөрийн түүхүүдийг амьдаар нь авч эхэл!
Бид таны имэйл хаягийг зөвхөн мэдээллийн хуудсандаа ашиглах бөгөөд таны хаягийг хүндэтгэх болно нууцлал
Зургийн сегментчилэл
Зургийн сегментчилэл нь дүрсийг бүхэлд нь бүрдүүлдэг олон сегмент буюу бүсүүдэд хуваагддаг зураг боловсруулах салбар юм. Сегмент бүр нь зургийн доторх сонирхлын хэсгийг төлөөлдөг бөгөөд дангаараа салангид объект гэж үзэж болно. Сегментчлэлийн зорилго нь зургийн дүрслэлийг илүү утга учиртай, дүн шинжилгээ хийхэд хялбар зүйл болгон хялбарчлах ба/эсвэл өөрчлөх явдал юм. Анатомийн бүтцийг тодорхойлохоос эхлээд өвчний явцыг хянах хүртэл төрөл бүрийн ажилд эмнэлгийн дүрслэлд сегментчлэх аргыг ашигладаг. Нэмж дурдахад сегментчилсэн алгоритмууд нь автоматжуулсан хяналтын системийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд роботын навигацийн даалгавар, объект илрүүлэхэд ашиглагдах боломжтой.
Сегментийн алгоритмууд нь ерөнхийдөө пиксел дээр суурилсан аргууд эсвэл ангилалд суурилсан аргуудын аль алинд нь тулгуурладаг. Пиксел дээр суурилсан аргууд нь зургийг тусдаа сегмент болгон хуваахын тулд өнгө, бүтэц гэх мэт заалтуудыг ашигладаг. Эсвэл ангилалд суурилсан аргууд нь пикселүүдийг тохирох сегмент/объект болгон автоматаар бүлэглэхийн тулд хэлбэр, бүтэц зэрэг дүрслэх шинж чанарт үндэслэн ангиллыг нэгтгэдэг.
Пиксел дээр суурилсан сегментчилэл нь ерөнхийдөө бүхэл бүтэн бүс дэх дэлхийн статистикийг (жишээ нь, дундаж утгыг) тооцоолох замаар объектуудыг эрч хүч эсвэл тодосгогч утгаараа ялгах зорилготой. Ангилалд суурилсан аргууд нь алгоритм ажиллаж эхлэхээс өмнө гар аргаар оруулах, шошголох шаардлагатай байдаг; Гэсэн хэдий ч эдгээр аргууд нь зөвхөн пикселийн утгыг ашиглан амжилттай тусгаарлах боломжгүй том өгөгдлийн багц эсвэл үл мэдэгдэх өгөгдлийн төрлүүдтэй ажиллахад маш хүчтэй байдаг.
Зургийн ангилал
Зургийн ангилал гэдэг нь өгөгдсөн зургийн ангиллыг урьдчилан таамаглах, шошголоход компьютерийн алгоритмыг ашиглах үйл явц юм. Энэ үйл явцад сургалтын алгоритмд оруулах үүрэг бүхий шошготой сургалтын зургийн “цуглуулга” байх нь элбэг. Эдгээр сургалтын зураг дээр үндэслэн хэмжээ, хэлбэр, өнгө зэрэг шинж чанаруудыг зургаас гаргаж аваад зургийн ангилалд ашигладаг. Энэ техник нь буруу ангилал, шошгоны алдаанаас болж хүмүүс алдаа гаргаж болох гарын авлагын шошготой харьцуулахад илүү нарийвчлалтай үр дүнд хүрэх боломжийг олгодог.
Үл мэдэгдэх дүрсийг өгөгдсөн бол одоо байгаа ангилагчийг ашиглаж болох бөгөөд дараа нь энэ тодорхой оролтод тодорхой ангиллын урьдчилан тодорхойлсон тооны дагуу гаралтын категорийг хуваарилдаг. Үүнийг ашиглах зарим жишээ нь бие даасан машин жолоодох системээс эхлээд биометрийн хэрэглээний нүүр царайг таних боломжийг олгодог. Нэмж дурдахад, зургийн ангиллаар дамжуулан үнэн зөв шошготой өгөгдөлтэй байх нь засгийн газрын асар том мэдээллийн санг цаашид дүн шинжилгээ хийх, ялангуяа жижиглэн худалдааны дүн шинжилгээ, зугаа цэнгэлийн аналитик гэх мэт объектын төрлүүд болон бизнесийн хэрэглээний хоорондын уялдаа холбоог ашиглах замаар бидний хүрээлэн буй орчны талаар илүү их ойлголт өгөх болно.
Зэрэгцээ боловсруулалтыг олж авахын тулд GPU оновчлолын техникийг ашиглан мэдрэлийн сүлжээг хэрэгжүүлэхээс эхлээд машин сургалтын янз бүрийн хэлбэр хүртэл - AI загваруудыг сургах эсвэл Зургийн ангилалын чиглэлээр гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглах тоо томшгүй олон арга бий; Хэдийгээр хараа хяналтгүй суралцах нь судлаачдыг дээд зэргээр ашиглахад саад болж байгаа нэлээд саад бэрхшээлийг байсаар байгаа ч эдгээр аргуудыг идэвхтэй судалж, судалж байна. Тиймээс тэдгээрийг хэрхэн хэрэгжүүлэхийг ойлгохын тулд компьютерийн харааны алгоритмуудыг цогцоор нь эзэмшсэн байхаас гадна Python гэх мэт скрипт хэлийг хэрэгжүүлэхийн тулд инженерийн практик дадлагуудыг багтаасан техникийн өндөр мэдлэгтэй байхын зэрэгцээ блокчэйн эсвэл сервергүй дэд бүтэц гэх мэт шинээр гарч ирж буй технологийн талаар сайн мэдлэгтэй байх шаардлагатай. хэрэгжилт
Объект илрүүлэх
Объект илрүүлэх нь зургийн мэдээллийн багцад дүн шинжилгээ хийх нарийвчлалыг баталгаажуулах компьютерт суурилсан технологи, техник юм. Энэхүү технологи нь амархан танигдах зургуудаас объект, тэдгээрийн шинж чанарыг тодорхойлохын тулд янз бүрийн нарийн алгоритмуудыг ашигладаг. Энэ нь шүүх эмнэлэг, анагаах ухаан, үйлдвэрлэлийн автоматжуулалт, нүүр царай таних, автоматжуулсан хяналтын систем зэрэг олон салбарт томоохон үүрэг гүйцэтгэдэг.
Объект илрүүлэх нь зураг дээрх тодорхой объектын хэмжээ, хэлбэр болон бусад шинж чанарыг тодорхойлохын тулд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, цуглуулах явдал юм. Энэ төрлийн зургийн дүн шинжилгээ нь объектуудыг өнгө, бүтэц, тэр ч байтугай хамтад нь байрлуулах үед бий болгосон хэлбэрт тулгуурлан таних боломжтой. Математик загвар, статистикийн аргуудыг ашиглах нь орчин үеийн компьютерийн ажлыг илүү хялбар болгож байна.
Энд гол зорилго нь зургийн өгөгдлийн багцад гарч буй объект бүрийг түүнд өгсөн шинж чанарын шошгыг ашиглан үнэн зөв тодорхойлох явдал юм. Сургалт эхлэхээс өмнө зорилтот объект бүрийн онцлог шинж чанаруудын талаар үнэн зөв таамаглах "сайн" жишээг багтаасан олон тооны өгөгдөлд алгоритмыг урьдчилан сургах шаардлагатай. Сургалт дуусч, урьдчилан таамаглах нь амжилттай болсны дараа өгөгдсөн орцоос хүлээгдэж буй үр дүн нь өмнөх судалгаанаас гарсан үр дүнтэй нийцэж байгаа дүгнэлт зэрэг үе шатууд хийгдэнэ.
Гүнзгий суралцах (DL) алгоритмууд гэх мэт технологи нь өнөө үед ашиглагдаж буй энэ төрлийн боловсруулалтын техник хангамжийн тохиргоонд ашиглах боломжтой болохоос өмнө уламжлалт аргуудаас илүү богино хугацаанд илүү нарийвчлалтай үр дүнд хүрэхийн төлөө ажилладаг олон давхаргыг бий болгоход тусалдаг. Эцсийн эцэст, энэ нь бодит цагийн хувилбарт гаралтыг хялбархан гаргаж чадах объект илрүүлэх нарийвчлалын хэмжүүрүүдийг өгөхийн зэрэгцээ алдааг эрс багасгадаг тул гүнзгий суралцах гэх мэт хиймэл оюун ухаанд суурилсан аргуудыг ердийн арга барилаас илүү сонирхолтой болгодог.
Зургийн шинжилгээ хийх хэрэгслүүд
Зургийн шинжилгээ нь тооцооллын арга зүйгээр зургаас утга учиртай мэдээлэл гаргаж авах үйл явц юм. Энэ процессыг эмнэлгийн дүрслэл, хиймэл оюун ухаан, зайнаас тандан судлах зэрэг олон салбарт ашигладаг. Аз болоход, зургийн дүн шинжилгээ хийх янз бүрийн хэрэгслүүд байдаг бөгөөд энэ нь үйл явцыг илүү хялбар, илүү үр дүнтэй болгодог. Зургийн шинжилгээ хийх боломжтой зарим хэрэгслийг авч үзье.
OpenCV програм
OpenCV бол бодит цагийн компьютерийн хараанд зориулагдсан програмчлалын функцүүдийн номын сан юм. Энэ нь янз бүрийн цонх, Линукс, платформ болон бусад програм хангамжийн платформуудыг дэмждэг тул ихэвчлэн дүрс дүн шинжилгээ хийх, зураг боловсруулах ажилд ашиглагддаг. OpenCV-ийн хэрэглээний талбарт: компьютерийн хараа, царай таних, объектыг таних, хөдөлгөөнийг хянах, сегментчлэх, таних зэрэг орно.
OpenCV нь объект илрүүлэх, царай таних, автомат шинж чанарыг задлах гэх мэт нарийн төвөгтэй ажлуудыг гүйцэтгэхэд ашиглаж болох олон төрлийн хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог. Энэ нь нийтлэг асуудлуудыг хэрэглэгчдэд ээлтэй шийдлээр хангадаг идэвхтэй нийгэмлэгтэй. Номын сан нь C++, Java, Python зэрэг олон програмчлалын хэлтэй нэгтгэх зориулалттай. Номын сан нь хөгжүүлэгчдэд хүссэн хэл дээрээ зурагтай ажиллах боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр боловсруулах хугацааг мэдэгдэхүйц багасгадаг. OpenCV нь ямар ч төрлийн өгөгдлийг (2D болон 3D хэлбэрт дүрсэлсэн зураг гэх мэт) дэмждэг бөгөөд энэ нь өнөө үед байгаа бүх зураг боловсруулах сангуудын дунд хамгийн уян хатан хэрэгсэл болж өгдөг.
OpenCV-д багтсан хэрэгслүүд нь:
-Зургийн шүүлтүүр
-Объект сегментчилэл
-Олборлох онцлог
-Онцлогуудыг тааруулах, ангилах
-Объектуудыг хянах, хөдөлгөөнд дүн шинжилгээ хийх
-Судлаж буй объектын 3D сэргээн босголт
Санах ой бага зарцуулдаг, ихэнх платформууд (ялангуяа суулгагдсан платформууд) дээр хурдан ажиллах, OpenMPI/MPI4Py зэрэг стандарт сангуудыг ашигладаг системүүдийн хооронд зөөвөрлөх зэрэг давуу талтай тул түүний хэрэгслүүдийг үйлдвэрлэлийн нөхцөлд автоматаар нүдээр шалгахад өргөн ашигладаг. Нээлттэй эхийн лиценз нь үүнийг ямар ч ашигт малтмалын нөөц ашигласны төлбөргүйгээр ашиглахыг хүссэн хэрэглэгчдэд илүү сонирхолтой болгодог.
TensorFlow
TensorFlow бол гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх, сургахад ашигладаг нээлттэй эхийн програм хангамжийн номын сан юм. Зургийн шинжилгээний загвар гэх мэт гүнзгий сургалтын системүүд нь зураг гэх мэт оролтын өгөгдлийг боловсруулдаг мэдрэлийн эсүүдийн олон давхаргаас бүрддэг. TensorFlow нь хөгжүүлэгчдэд алсын хараа, байгалийн хэл боловсруулах болон бусад салбарт ашиглах боломжтой хамгийн сүүлийн үеийн гүнзгий сургалтын загваруудыг илүү хялбар боловсруулж, ашиглах боломжийг олгодог.
TensorFlow-ийг ашиглахын гол давуу тал нь машин сургалтын хүчирхэг загваруудыг хурдан бөгөөд үр ашигтайгаар бий болгох, ашиглах хялбар арга юм. TensorFlow нь MacOS, Windows, Linux болон гар утасны платформ дээрх өргөн хүрээний програмуудыг дэмждэг. Мөн энэ нь нээлттэй эх сурвалж бөгөөд олон нийтийн баялаг дэмжлэгтэй тул та дугуйг дахин зохион бүтээх шаардлагагүй, кодыг эхнээс нь дибаг хийхэд нэмэлт цаг зарцуулахгүйгээр хөгжүүлэлтийн явцад одоо байгаа хэрэгслийг ашиглах боломжтой.
TensorFlow нь шинэ загваруудыг эхнээс нь сургахаас гадна урьдчилан бэлтгэсэн загваруудыг шилжүүлэх сурах эсвэл тодорхой асуудлын багц дээр нарийн тааруулах зорилгоор дахин ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь одоо байгаа сүлжээнд суулгасан мэдлэгийн давуу талыг ашиглахын зэрэгцээ тодорхой асуудалд тохирсон тусгай шийдлүүдийг хурдан бүтээх боломжтой болгодог. Энэхүү уян хатан байдлын ачаар хөгжүүлэгчид өөр өөр архитектуруудыг урьд өмнөхөөсөө илүү хурдан туршиж эхлэх боломжтой бөгөөд ингэснээр тэдгээрийг хурдан ашиглалтад оруулж, өндөр нарийвчлалтай үр дүнд хүрч чадна.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision нь бизнесүүдэд зурагт дүн шинжилгээ хийх, үнэ цэнэтэй ойлголт авахад туслах зорилготой зураг боловсруулах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь Google Photos-ийн ашигладаг технологид суурилсан бөгөөд найдвартай, ашиглахад хялбар болгодог. Энэхүү үүлэнд суурилсан хэрэгсэл нь бизнесүүдэд их хэмжээний зургийг хурдан боловсруулах, нүүр царайг илрүүлэх, объектуудыг таних, текст задлах боломжийг олгодог.
Google Cloud Vision-ийн бас нэг гайхалтай онцлог нь амьтан, бүтээгдэхүүн гэх мэт олон төрлийн категорийн объектуудыг таних чадвар юм. "Лого илрүүлэх" функцийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид Facebook, Instagram зэрэг брэндүүдтэй холбогдож нарийвчилсан хяналт, дүн шинжилгээ хийх боломжтой. "Газрын тэмдэг илрүүлэх" функц нь хэрэглэгчдэд эргэн тойрныхоо дурсгалт газруудыг илрүүлж, нутгийнхаа соёлыг агшин зуур илүү сайн ойлгоход тусалдаг.
Объект таних чадвараас гадна Google Cloud Vision нь хэрэглэгчдэд сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ хийхээс гадна зургийн автомат хадмал хэрэгсэлээр хангадаг нь агшин зуур дүн шинжилгээ хийхэд тохиромжтой! Нэмж дурдахад, энэ хэрэгсэл нь нас, хүйс зэрэг шинж чанаруудыг өндөр нарийвчлалтайгаар илрүүлдэг тул маркетингийн зорилгоор маш сайн нүүр царай таних чадварыг санал болгодог. Эцэст нь, түлхүүр үг задлах чадвар нь хэрэглэгчдэд оролтын зургуудыг хурдан сканнердахын зэрэгцээ дараагийн процессууд эсвэл програмуудад ашиглаж болох холбогдох түлхүүр үгсийг олох боломжийг олгодог.
Дүгнэж хэлэхэд, Google Cloud Vision нь бизнесүүдэд өөрсдийн зургийг урьд өмнө хэзээ ч байгаагүйгээр илүү үр дүнтэй шинжлэхэд туслах зураг боловсруулах хэрэгсэл хайхад маш сайн сонголт юм!
Дүгнэлт
Зургийн шинжилгээ нь дижитал зургуудаас ойлголт цуглуулах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Үүнийг анагаах ухаан, автомашин, гэрэл зураг гэх мэт олон салбарт ашиглаж болно. Зургийн шинжилгээг ашиглах нь маш олон давуу талтай бөгөөд цаг хугацаа, мөнгө, хүчин чармайлтыг хэмнэдэг. Энэ нийтлэлд бид зургийн шинжилгээний үндсийг авч үзсэн, энэ нь юу болох, танд ямар ашиг тустай болохыг авч үзсэн. Бид мөн янз бүрийн төрлийн дүн шинжилгээ, зургийн амжилттай дүн шинжилгээ хийх шилдэг туршлагуудын талаар ярилцсан. Дүгнэж хэлэхэд зургийн дүн шинжилгээ нь мэдээлэл цуглуулах, мэдээлэлд суурилсан шийдвэр гаргах хүчирхэг хэрэгсэл болох нь тодорхой байна.
Дүгнэлт
Кофены шарсан махны сонголт нь таны сонгосон амт, хүч чадал, түүнчлэн бүс нутгийн сонголтоос хамаарна. Янз бүрийн шарсан мах нь олон төрлийн нэр, өнгөний ангиллыг санал болгодог боловч ерөнхийдөө цайвар шарсан мах нь зөөлөн амттай, бага зэрэг өндөр кофейны агууламжтай байдаг бол хар шарсан мах нь илүү гашуун, хүчиллэг багатай байдаг. Тус бүрийн алдартай төрөлд хөнгөн хот, хагас хот, шанцай, хот, америк, өглөөний цай, бүрэн хот, өндөр эх газрын Шинэ Орлеан Европын эспрессо Венийн итали франц хэл орно. Та цайвар эсвэл бараан кофены шошны шүтэн бишрэгч эсэхээс үл хамааран худалдан авахаасаа өмнө асуугаарай.
цаашид унших
Зургийн шинжилгээг ашиглах нь эрүүл мэндээс эхлээд аюулгүй байдал хүртэл өргөн хүрээний салбарт улам бүр түгээмэл болж байна. Хэрэв та энэ технологийн талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсвэл дараах эх сурвалжуудыг анхаарч үзээрэй.
Нийтлэл ба заавар
-Oracle-ийн "Зургийн шинжилгээ: Энэ юу вэ, үүнийг хэрхэн ашиглах вэ"
-"Зургийн шинжилгээний талаар юу ч мэдэхгүй хүмүүст зориулсан зургийн шинжилгээний танилцуулга" Кент Вүүдард
-Виктор Чарпенэйгийн "Машины сургалт дахь зургийн анализ ба боловсруулалтыг ойлгох 8 алхам"
Ном ба хэвлэл
-Зургийн боловсруулалт: Milan Sonka et al.-ийн зарчим ба хэрэглээ.
-Компьютер ба машины хараа – Онол, Алгоритм, Практик (4-р хэвлэл) Эр.Дэвис
-OpenCV ашиглан дижитал зураг боловсруулах – Ном зүй (Ver 4.1) Дэвид Дардасын эмхэтгэсэн вебинар ба подкаст
-Treehouse AI-аас зохион байгуулдаг машин сургалтаар дамжуулан компьютерийн алсын хараа
-Google Cloud Platform-аас зохион байгуулдаг Машины сургалтын үндэс суурь Подкаст Зургийн шинжилгээний аргачлал болон үүнийг тодорхой хэрэглээнд хэрхэн ашиглах талаар илүү сайн ойлгоход тань туслах олон ном, нийтлэл, вебинар, подкаст, семинар болон бусад эх сурвалжууд байдаг.
Сайн байна уу, би Ким бол ээж бөгөөд хэвлэл мэдээллийн хэрэгсэл бүтээх, вэб хөгжүүлэлт хийж байсан туршлагатай stop-motion сонирхогч. Би зураг зурах, хөдөлгөөнт дүрслэх асар их хүсэл тэмүүлэлтэй бөгөөд одоо би зогсолтын ертөнц рүү шумбаж байна. Блогоороо би та бүхэнтэй сурсан зүйлээ хуваалцаж байна.
