Analisis Imej: Apa Itu Dan Cara Menggunakannya

oleh kim Dikemaskini: Jun 29, 2022

Analisis imej ialah alat yang berkuasa untuk mengekstrak maklumat daripada imej.

Ini boleh digunakan untuk pelbagai tujuan, daripada menjejaki perubahan dalam persekitaran kepada pengecaman muka kepada analisis imej perubatan.

Dalam artikel ini, kami akan memberi anda pengenalan ringkas kepada analisis imej dan cara anda boleh menggunakannya. Kami akan merangkumi definisi analisis imej, teknik dan alatan berbeza yang tersedia, dan potensi aplikasi analisis imej.

Definisi analisis imej

Analisis imej ialah alat yang digunakan untuk mendapatkan cerapan digital imej. Ia biasanya digunakan dalam pelbagai bidang seperti perubatan, penyelidikan saintifik, pengawasan, pemprosesan imej, dan lain-lain lagi.

Pada asasnya, ia adalah satu proses mengumpul data daripada imej dan menganalisis data untuk mendapatkan maklumat tentang kandungan imej. Analisis imej membantu memberikan maklumat tentang kualiti atau ciri imej seperti saiz, bentuk, keamatan/kecerahannya, warna komposisi atau pelan lantainya.

Terdapat beberapa teknik yang digunakan dalam analisis imej seperti teknik transformasi spatial seperti pengekstrakan sub-imej dan pemprosesan blok; teknik pengekstrakan ciri yang mencari titik atau kawasan menarik menggunakan pengesan tepi atau algoritma pengesanan sempadan; teknik pengelasan yang mengelaskan objek ke dalam kategori; teknik segmentasi yang menghuraikan objek dari latar belakang; dan algoritma pengecaman corak yang mengecam objek menggunakan kaedah statistik.

Dengan menggunakan alat analisis imej untuk aplikasi seperti pengesanan objek dan pengecaman muka, ia boleh meningkatkan pengalaman pengguna apabila menggunakan media digital. Anda juga boleh menggunakan analisis untuk penyelidikan saintifik untuk menilai korelasi antara sempadan yang ditentukan dalam satu atau kumpulan imej. Akhir sekali, teknologi ini juga digunakan dengan ketara oleh profesional perubatan merentasi kepakaran termasuk radiologi dan patologi untuk mendiagnosis pelbagai keadaan berdasarkan imej imbasan yang diambil daripada pesakit.

Jenis analisis imej

Analisis imej ialah pengekstrakan maklumat bermakna daripada imej digital. Ia adalah istilah yang sangat luas yang merangkumi pelbagai jenis tugas berkaitan imej, termasuk pengecaman dan pengecaman objek, ukuran bentuk, pengecaman corak, analisis pemandangan dan pengelasan.

Terdapat banyak jenis teknik analisis imej; beberapa yang lebih biasa termasuk:
-Pixel-based/Spatial Analysis – Jenis analisis ini melibatkan pengiraan piksel individu atau kelompok piksel secara manual untuk mengukur kawasan (saiz, bentuk) dan ketumpatan (taburan).
-Analisis Statistik - Pendekatan ini menggunakan kaedah statistik untuk menilai ciri yang dikaitkan dengan kawasan dalam imej seperti kontras atau kecerahan.
-Pembelajaran Mesin/Kecerdasan Buatan – Algoritma Kepintaran Buatan (AI) membolehkan tugas pemprosesan imej automatik yang berkuasa seperti pengesanan objek atau pembahagian semantik menggunakan rangkaian neural konvolusi (CNN).
-Analisis Tekstur - Teknik ini mengukur bagaimana elemen dalam imej diedarkan secara relatif antara satu sama lain dari segi tekstur—perubahan dalam tahap kelabu atau warna pada kawasan yang luas.
-Analisis Histogram - Analisis histogram biasanya melibatkan pengukuran taburan statistik dalam imej seperti kontras, kecerahan, warna dan ketepuan.
-Teknik Penapisan - Teknik penapisan melibatkan operasi matematik pada keseluruhan tatasusunan intensiti yang diproses yang mengubah suai bahagian tertentu tatasusunan sambil mengekalkan yang lain. Penapis selalunya digunakan untuk mempertingkatkan tepi atau mengeluarkan bunyi daripada imej dengan melicinkan kawasan yang tidak diingini ini.
-Teknik Transformasi Fourier - Kaedah ini menggunakan transformasi Fourier yang menguraikan imej kepada beberapa komponen berdasarkan julat frekuensi dan/atau orientasi yang terdapat dalam bingkai input. Ini membolehkan untuk mengasingkan bahagian dan objek yang mungkin mempunyai ciri tertentu berbanding dengan komponen lain penampilan keseluruhan dalam bingkai - seperti tekstur atau perbezaan bentuk - membolehkan pengesanan objek lebih mudah semasa proses pembahagian .

Faedah Analisis Imej

Analisis imej ialah alat yang tidak ternilai untuk mendapatkan cerapan daripada imej digital. Ia digunakan untuk mengecam corak, mengenal pasti objek dan mengekstrak maklumat bermakna daripada media. Daripada penyelidikan perubatan kepada pengecaman muka, analisis imej boleh memanfaatkan pelbagai industri. Di sini kita akan meneroka kelebihan analisis imej dan bagaimana ia boleh digunakan untuk meningkatkan pelbagai bidang.

Pengalaman pelanggan yang bertambah baik

Analisis imej boleh membantu meningkatkan pengalaman pelanggan, membolehkan syarikat memahami pilihan pelanggan dengan cepat dan tepat. Dengan melaksanakan teknik analisis imej, perniagaan boleh menggunakan data daripada imej seperti demografi, lokasi dan respons emosi untuk menyasarkan pengiklanan mereka atau memperibadikan kandungan dengan lebih baik untuk pelanggan. Menggunakan data ini boleh membawa kepada penglibatan yang lebih baik dengan pelanggan serta peningkatan jualan untuk syarikat.

Analisis imej juga membantu perniagaan lebih memahami konteks imej mereka. Contohnya, teknologi pengecaman warna membolehkan syarikat mengenal pasti warna dalam imej dan menentukan cara ia dikaitkan dengan produk atau perkhidmatan. Maklumat ini boleh membantu perniagaan mendapatkan pemahaman tentang tingkah laku pelanggan berkenaan perkhidmatan atau produk tertentu. Selain itu, perniagaan boleh menggunakan teknologi pengecaman objek untuk mengenal pasti objek dalam imej dan lebih memahami pilihan pelanggan berdasarkan objek yang mereka suka.

Akhir sekali, analisis imej membolehkan perniagaan mengumpul data dengan lebih cepat sambil mengekalkan ketepatan dalam proses. Syarikat tidak lagi perlu menyemak ratusan imej secara manual apabila cuba menentukan pilihan pelanggan; sebaliknya mereka dapat mengautomasikan proses ini menggunakan teknik analisis imej yang meningkatkan kecekapan dengan ketara sambil masih mendapat keputusan yang tepat daripada analisis imejnya. Ini bermakna pelanggan mendapat akses kepada pengiklanan diperibadikan dengan lebih pantas berbanding sebelum ini, membolehkan syarikat menyediakan pengalaman pengguna keseluruhan yang lebih baik untuk pelanggan mereka.

Peningkatan ketepatan dan kecekapan

Analisis imej memberikan banyak faedah untuk perniagaan, termasuk peningkatan ketepatan dan kecekapan. Dengan menganalisis imej dan bukannya bergantung pada kaedah manual atau berasaskan teks, analisis imej boleh mengurangkan ralat kemasukan data dengan ketara dan mempercepatkan masa pemprosesan untuk tugasan tertentu.

Analisis imej juga menghapuskan keperluan untuk menyaring sejumlah besar maklumat secara manual. Sebaliknya, algoritma boleh mencari data yang berkaitan dengan cepat dan mengenal pasti corak untuk ditafsirkan dengan mudah oleh manusia. Ini mempercepatkan proses membuat keputusan dan meminimumkan kemungkinan kesilapan yang mahal akibat kesilapan atau pengawasan manusia.

Di samping itu, analisis imej memudahkan untuk mengenal pasti corak dengan cepat dalam set data yang sangat besar yang akan mengambil beribu-ribu jam manusia untuk menapis secara manual. Ini secara drastik mengurangkan kos buruh sambil meningkatkan ketepatan dan kecekapan secara serentak. Analisis imej juga membolehkan organisasi mengukur arah aliran yang mungkin mereka terlepas pandang dengan kaedah tradisional, membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih pantas berbanding sebelum ini.
Dengan menggunakan teknologi analisis imej, perniagaan boleh meminimumkan ralat kemasukan data dan mengurangkan kos buruh sambil meningkatkan ketepatan dan kecekapan dalam operasi mereka. Ini membawa kepada keupayaan membuat keputusan yang lebih baik dan hasil yang lebih tepat yang diperoleh daripada set data yang jauh lebih besar daripada apa yang boleh dicapai menggunakan kaedah tradisional sahaja.

Membuat keputusan yang lebih baik

Penggunaan analisis imej dalam perniagaan untuk membantu membuat keputusan boleh membawa kepada kecekapan yang lebih baik dan membantu organisasi mengurus sumber mereka dengan lebih baik. Melalui pelbagai teknik dan teknologi yang terlibat, sesebuah organisasi mempunyai keupayaan untuk memproses dan menganalisis imej dengan pantas daripada sumber yang berbeza. Ini membantu mereka membuat keputusan yang baik hampir serta-merta.

Analisis imej boleh membantu organisasi menyusun, mengenal pasti dan menilai data untuk mengutamakan tugas atau matlamat strategik. Ia juga membolehkan analisis pantas corak rumit dalam imej, yang menjimatkan masa berharga pada tugas membuat keputusan peringkat lebih tinggi. Selain itu, analisis imej boleh membantu syarikat menemui arah aliran atau isu berulang yang mungkin tidak disedari.

Organisasi semakin memanfaatkan kuasa teknologi analisis imej seperti kecerdasan buatan (AI) dan aplikasi pembelajaran mesin (ML) untuk mencipta model ramalan yang memberi mereka cerapan tentang perkara yang akan berlaku dari segi tingkah laku pelanggan dan keadaan pasaran pada masa hadapan. Pada ketika ini, pasukan analitis pasaran sentiasa mengimbas imej yang telah mereka kumpulkan daripada sumber seperti tapak web pesaing dan saluran digital. Dengan alatan yang betul, pasukan ini boleh menentukan dengan cepat cara pelanggan berinteraksi dengan produk atau perkhidmatan organisasi untuk membina cerapan yang boleh diambil tindakan yang memberikan kelebihan daya saing berbanding orang lain dalam industri.

Analisis imej memainkan peranan penting dalam operasi perniagaan hari ini dengan menyediakan organisasi akses kepada cerapan dipacu data berharga yang merangsang pertumbuhan dan kemajuan dengan lebih pantas berbanding sebelum ini.

Cara Menggunakan Analisis Imej

Analisis imej ialah cara yang cekap untuk memproses sejumlah besar data imej dan mengekstrak maklumat berguna daripadanya. Analisis imej melibatkan penggunaan algoritma komputer untuk menentukan makna sesuatu imej. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas seperti pengecaman objek, pengecaman muka dan pembahagian imej. Dalam bahagian ini, kita akan membincangkan cara analisis imej boleh digunakan dan beberapa aplikasinya.

Pembahagian imej

Pembahagian imej ialah satu cabang pemprosesan imej di mana imej dibahagikan kepada berbilang segmen, atau wilayah, yang bersama-sama merangkumi keseluruhan imej. Setiap segmen mewakili kawasan yang menarik dalam imej, dan boleh dianggap sebagai objek diskret sendiri. Matlamat pembahagian adalah untuk memudahkan dan/atau menukar perwakilan imej kepada sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah untuk dianalisis. Teknik pembahagian digunakan dalam pengimejan perubatan untuk pelbagai tugas, bermula daripada mengenal pasti struktur anatomi kepada memantau perkembangan penyakit. Selain itu, algoritma segmentasi ialah komponen utama dalam sistem pengawasan automatik dan boleh digunakan untuk tugas navigasi robotik dan pengesanan objek.

Algoritma pembahagian biasanya bergantung pada kaedah berasaskan piksel atau kaedah berasaskan klasifikasi. Kaedah berasaskan piksel menggunakan petunjuk seperti warna atau tekstur untuk membahagikan imej kepada segmen berasingan. Sebagai alternatif, kaedah berasaskan klasifikasi menggabungkan kategori berdasarkan ciri deskriptif seperti bentuk atau tekstur untuk mengumpulkan piksel secara automatik ke dalam segmen/objek yang sesuai.

Segmen berasaskan piksel biasanya bertujuan untuk memisahkan objek mengikut keamatan atau nilai kontrasnya dengan mengira statistik global (cth, nilai min) ke atas seluruh rantau. Pendekatan berasaskan klasifikasi selalunya memerlukan input dan pelabelan manual sebelum algoritma boleh mula berfungsi; namun kaedah ini sangat berkuasa apabila berurusan dengan set data yang besar atau jenis data yang tidak diketahui yang tidak boleh berjaya dipisahkan dengan hanya menggunakan nilai piksel sahaja.

Klasifikasi imej

Pengelasan imej ialah proses menggunakan algoritma komputer untuk meramal dan melabel kelas dalam imej tertentu. Dalam proses ini, adalah perkara biasa untuk mempunyai "koleksi" imej latihan berlabel yang berfungsi sebagai input ke dalam algoritma pembelajaran. Berdasarkan imej latihan ini, ciri seperti saiz, bentuk dan warna diekstrak daripada imej dan digunakan untuk pengelasan imej. Teknik ini membolehkan hasil yang lebih tepat berbanding dengan pelabelan manual, di mana manusia mungkin melakukan kesilapan kerana salah klasifikasi atau kesilapan pelabelan.

Memandangkan imej yang tidak diketahui, seseorang boleh menggunakan pengelas sedia ada yang kemudian memberikan input khusus ini kategori output mengikut bilangan kelas yang berbeza yang telah ditetapkan. Beberapa contoh penggunaan ini terdiri daripada sistem pemanduan kereta autonomi yang memberikannya keupayaan pengecaman objek kepada pengesanan muka dalam aplikasi biometrik. Selain itu, mempunyai data berlabel yang tepat melalui klasifikasi imej boleh memberi lebih banyak cerapan tentang persekitaran kita dengan memanfaatkan set data kerajaan yang besar untuk analisis lanjut - terutamanya dalam korelasi antara jenis objek dan aplikasi perniagaan seperti analisis runcit atau analitik hiburan.

Daripada melaksanakan rangkaian saraf dengan teknik pengoptimuman GPU untuk mendapatkan pemprosesan selari sehingga pelbagai bentuk pembelajaran mesin – terdapat banyak cara seseorang boleh melatih model AI atau menggunakan teknik pembelajaran mendalam dalam bidang Pengelasan Imej; walaupun pembelajaran tanpa seliaan masih mempunyai beberapa halangan yang menghalang penyelidik daripada menggunakannya sepenuhnya pada potensi maksimum, kaedah ini masih aktif diterokai dan dikaji. Oleh itu, memahami cara melaksanakannya memerlukan pemahaman yang komprehensif tentang algoritma penglihatan komputer serta pengetahuan teknikal yang kukuh yang melibatkan amalan kejuruteraan bahagian belakang seperti bahasa skrip seperti Python untuk tujuan pelaksanaan bersama-sama dengan mempunyai latar belakang yang intim tentang teknologi baru muncul seperti blockchain atau infrastruktur tanpa pelayan. pelaksanaan

Pengesanan objek

Pengesanan objek ialah teknologi dan teknik berasaskan komputer untuk memastikan ketepatan dalam analisis set data imej. Teknologi ini menggunakan pelbagai algoritma yang canggih untuk mengenal pasti objek dan ciri-cirinya dalam imej yang mudah dikenal pasti. Ia memainkan peranan utama dalam banyak bidang, seperti forensik, sains perubatan, automasi industri, pengenalan muka dan sistem pemeriksaan automatik.

Pengesanan objek melibatkan menganalisis atau mengumpul data untuk menentukan saiz, bentuk dan sifat lain objek tertentu dalam imej. Jenis analisis imej ini boleh termasuk mengenal pasti objek berdasarkan warna, tekstur atau bahkan bentuk yang mereka cipta apabila diletakkan bersama. Menggunakan model matematik dan kaedah statistik menjadikan tugas lebih mudah untuk komputer pada masa kini.

Matlamat utama di sini adalah untuk mengenal pasti dengan tepat setiap objek yang muncul dalam set data imej dengan menggunakan label atribut yang ditetapkan. Algoritma perlu dilatih terlebih dahulu dengan banyak data, termasuk contoh 'baik' untuk ramalan yang tepat tentang setiap ciri objek sasaran sebelum latihan bermula. Selepas latihan selesai dan peramalan berjaya, ia akan diikuti dengan fasa seperti inferens di mana hasil yang diharapkan daripada input yang diberikan berfungsi dengan keputusan yang diperoleh daripada kajian terdahulu.

Teknologi seperti algoritma pembelajaran mendalam (DL) membantu dengan membenarkan berbilang lapisan yang bersama-sama berusaha ke arah mencapai hasil yang lebih tepat dalam jangka masa yang lebih singkat daripada kaedah tradisional yang boleh disediakan sebelum ia tersedia dalam jenis persediaan perkakasan pemprosesan yang digunakan hari ini. Akhirnya ini menjadikan cara bantuan AI seperti Pembelajaran Dalam lebih menarik daripada pendekatan konvensional kerana ia sangat mengurangkan ralat sambil menyediakan metrik ketepatan pengesanan objek yang cekap yang boleh menghasilkan output dalam senario masa nyata juga.

Alat untuk Analisis Imej

Analisis imej ialah proses yang melibatkan pengekstrakan maklumat yang bermakna daripada imej dengan metodologi pengiraannya. Proses ini digunakan dalam pelbagai bidang, seperti pengimejan perubatan, kecerdasan buatan dan penderiaan jauh. Nasib baik, terdapat pelbagai alat yang tersedia untuk analisis imej, menjadikan proses lebih mudah dan lebih cekap. Mari lihat beberapa alat yang tersedia untuk analisis imej.

OpenCV

OpenCV ialah perpustakaan fungsi pengaturcaraan yang terutamanya bertujuan untuk penglihatan komputer masa nyata. Ia menyokong pelbagai tingkap, Linux, platform dan platform perisian lain dan oleh itu ia sering digunakan untuk analisis imej dan tugas pemprosesan imej. Bidang aplikasi OpenCV termasuk: penglihatan komputer, pengecaman muka, pengenalan objek, penjejakan gerakan, pembahagian dan pengecaman.

OpenCV menawarkan pelbagai alat berkuasa yang boleh digunakan untuk melaksanakan tugas yang kompleks seperti pengesanan objek, pengecaman muka, pengekstrakan ciri automatik dan banyak lagi. Ia mempunyai komuniti aktif yang menyediakan penyelesaian mesra pengguna kepada masalah biasa. Perpustakaan telah direka bentuk untuk disepadukan dengan banyak bahasa pengaturcaraan seperti C++, Java atau Python. Perpustakaan membolehkan pembangun bekerja dengan imej dalam bahasa yang mereka kehendaki sekali gus mengurangkan masa pembangunan dengan ketara. OpenCV menyokong sebarang jenis data (seperti imej dalam pembentukan 2D dan 3D) yang menjadikannya alat yang paling serba boleh antara semua perpustakaan pemprosesan imej yang tersedia hari ini.

Alat yang disertakan dalam OpenCV ialah:
-Penapisan imej
-Pembahagian objek
-Ciri pengekstrakan
-Pemadanan ciri dan pengelasan
-Penjejakan objek dan analisis gerakan
-Pembinaan semula 3D untuk objek yang dikaji

Alatnya digunakan secara meluas untuk pemeriksaan visual automatik dalam tetapan industri kerana ciri berfaedahnya seperti penggunaan memori yang rendah, pelaksanaan pantas pada kebanyakan platform (terutamanya yang terbenam), mudah alih antara sistem yang menggunakan perpustakaan standard seperti OpenMPI/MPI4Py. Lesen sumber terbuka menjadikannya lebih menarik untuk pengguna yang ingin menggunakannya tanpa sebarang bayaran royalti atau lesen daripada syarikat atau organisasi seperti mathworks dll…

TensorFlow

TensorFlow ialah perpustakaan perisian sumber terbuka yang digunakan untuk membangunkan dan melatih model pembelajaran mendalam. Sistem pembelajaran mendalam, seperti model analisis imej, dibina daripada berbilang lapisan neuron yang memproses data input, seperti gambar. TensorFlow membolehkan pembangun membangun dan menggunakan model pembelajaran mendalam dengan lebih mudah yang boleh digunakan dalam penglihatan, pemprosesan bahasa semula jadi dan kawasan lain.

Faedah utama menggunakan TensorFlow ialah ia menyediakan cara mudah untuk mencipta dan menggunakan model pembelajaran mesin yang berkuasa dengan cepat dan cekap. TensorFlow juga menyokong pelbagai aplikasi merentas MacOS, Windows, Linux dan platform mudah alih. Dan kerana ia adalah sumber terbuka dan mempunyai sokongan komuniti yang kaya, anda boleh menggunakan alatan sedia ada dalam proses pembangunan anda tanpa perlu mencipta semula roda atau menghabiskan masa tambahan untuk menyahpepijat kod dari awal.

Selain melatih model baharu dari awal, TensorFlow juga membenarkan anda menggunakan semula model pra-latihan untuk pemindahan pembelajaran atau penalaan halus pada set masalah tertentu. Ini memungkinkan untuk membina penyelesaian tersuai dengan cepat yang disesuaikan dengan masalah tertentu sambil memanfaatkan pengetahuan sedia ada yang terbina dalam rangkaian sedia ada. Dengan fleksibiliti dalam tangan ini, pembangun boleh mula bereksperimen dengan seni bina yang berbeza dengan lebih pantas berbanding sebelum ini — menyediakannya dan berjalan dengan hasil ketepatan yang tinggi dalam masa yang singkat.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision ialah alat pemprosesan imej berkuasa yang direka untuk membantu perniagaan menganalisis imej dan memperoleh cerapan berharga. Ia berdasarkan teknologi yang sama yang digunakan oleh Google Photos, menjadikannya boleh dipercayai dan mudah digunakan. Alat berasaskan awan ini membolehkan perniagaan memproses sejumlah besar imej dengan cepat, mengesan wajah, mengenal pasti objek dan mengekstrak teks sambil mengelakkan kerja manual.

Satu lagi ciri hebat Google Cloud Vision ialah keupayaannya untuk mengenal pasti objek daripada pelbagai kategori seperti haiwan atau produk. Dengan ciri "pengesanan logo", pengguna boleh berhubung dengan jenama seperti Facebook atau Instagram untuk maklumat penjejakan dan analisis terperinci. Ciri "pengesan mercu tanda" membantu pengguna melihat tanda tempat di sekeliling mereka dan memahami budaya tempatan mereka dengan lebih baik dalam sekelip mata.

Selain daripada keupayaan pengecaman objek, Google Cloud Vision juga menyediakan pengguna dengan analisis sentimen serta alat kapsyen automatik untuk imej — sesuai untuk analisis serta-merta! Selain itu, alat ini menawarkan keupayaan pengecaman muka yang bagus untuk tujuan pemasaran kerana alat ini mengesan sifat seperti umur dan jantina dengan ketepatan yang tinggi. Akhir sekali, keupayaan pengekstrakan kata kunci membolehkan pengguna mengimbas dengan pantas melalui imej input sambil mencari kata kunci yang berkaitan yang boleh digunakan dalam proses atau aplikasi kemudian.

Kesimpulannya, Google Cloud Vision ialah pilihan yang bagus apabila mencari alat pemprosesan imej untuk membantu perniagaan menganalisis imej mereka dengan lebih cekap berbanding sebelum ini!

Kesimpulan

Analisis imej ialah alat yang berkuasa untuk mengumpul cerapan daripada imej digital. Ia boleh digunakan dalam pelbagai bidang seperti perubatan, automotif, dan fotografi. Faedah menggunakan analisis imej adalah banyak dan boleh menjimatkan masa, wang dan usaha. Dalam artikel ini, kami telah melihat asas analisis imej, apakah itu dan cara ia boleh memberi manfaat kepada anda. Kami juga telah membincangkan pelbagai jenis analisis dan amalan terbaik untuk analisis imej yang berjaya. Kesimpulannya, adalah jelas bahawa analisis imej ialah alat yang berkuasa untuk mengumpul cerapan dan membuat keputusan berdasarkan data yang termaklum.

Ringkasan

Pilihan panggang untuk kopi anda bergantung pada rasa dan kekuatan yang anda suka serta pilihan serantau anda. Pembakar yang berbeza menawarkan pelbagai nama dan kategori warna, tetapi secara amnya, panggang ringan akan mempunyai rasa yang lebih lembut dan kandungan kafein yang lebih tinggi sedikit manakala panggang gelap lebih pahit dengan kurang keasidan. Jenis popular setiap satunya termasuk Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Sama ada anda peminat biji kopi terang atau gelap—atau di antaranya—pastikan anda bertanya sebelum anda membeli supaya anda mendapat apa yang anda cari!

Bacaan Lanjut

Penggunaan analisis imej untuk mendapatkan pandangan dan membuat kesimpulan daripada imej menjadi semakin popular dalam pelbagai industri, daripada penjagaan kesihatan kepada keselamatan. Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang teknologi ini, pertimbangkan sumber berikut:

Artikel & Tutorial
-"Analisis Imej: Apa Itu dan Cara Menggunakannya" oleh Oracle
-“Pengenalan kepada Analisis Imej untuk Orang Yang Tidak Tahu Apa-apa Mengenai Analisis Imej” oleh Kent Woodard
-“8 Langkah Ke Arah Memahami Analisis dan Pemprosesan Imej dalam Pembelajaran Mesin” oleh Victor Charpenay
Buku & Penerbitan
-Pemprosesan Imej: Prinsip dan Aplikasi oleh Milan Sonka et al.
-Penglihatan Komputer dan Mesin – Teori, Algoritma, Praktikal (Ed. Ke-4) oleh ER Davies
-Pemprosesan Imej Digital dengan OpenCV – Bibliografi (Ver 4.1) Disusun Oleh David Dardas Webinar & Podcast
-Penglihatan Komputer Melalui Webinar Pembelajaran Mesin yang dihoskan oleh Treehouse AI
-Podcast Asas Pembelajaran Mesin yang dihoskan oleh Google Cloud Platform Terdapat juga banyak buku, artikel, webinar, podcast, bengkel dan sumber lain yang tersedia yang boleh membantu anda memahami metodologi analisis imej dengan lebih baik serta cara menggunakannya untuk aplikasi tertentu.

Hai, saya Kim, seorang ibu dan peminat gerakan henti dengan latar belakang dalam penciptaan media dan pembangunan web. Saya mempunyai minat yang besar untuk melukis dan animasi, dan kini saya menyelam terlebih dahulu ke dunia gerakan henti. Dengan blog saya, saya berkongsi pembelajaran saya dengan anda semua.