Bildeanalyse: Hva er det og hvordan du bruker det

av kim oppdatert: Juni 29, 2022

Bildeanalyse er et kraftig verktøy for å trekke ut informasjon fra bilder.

Dette kan brukes til en rekke formål, fra sporing av endringer i miljøet til ansiktsgjenkjenning til analyse av medisinske bilder.

I denne artikkelen vil vi gi deg en kort introduksjon til bildeanalyse og hvordan du kan bruke den. Vi vil dekke definisjonen av bildeanalyse, de forskjellige teknikkene og verktøyene som er tilgjengelige, og potensielle anvendelser av bildeanalyse.

Definisjon av bildeanalyse

Bildeanalyse er et verktøy som brukes for å få innsikt i digitalt Bilder. Det er ofte brukt i ulike felt som medisin, vitenskapelig forskning, overvåking, bildebehandling og mange andre.

I hovedsak er det en prosess med å samle inn data fra et bilde og analysere dataene for å få informasjon om innholdet i bildet. Bildeanalyse hjelper til med å gi informasjon om kvaliteten eller funksjonene til et bilde, for eksempel størrelse, form, intensitet/lysstyrke, farge sammensetning eller planløsning.

Det er flere teknikker som brukes i bildeanalyse, slik som romlig transformasjonsteknikker som sub-image-ekstraksjon og blokkbehandling; funksjoner utvinningsteknikker som finner punkter eller områder av interesse ved hjelp av kantdetektorer eller grensesporingsalgoritmer; klassifiseringsteknikker som klassifiserer objekter i kategorier; segmenteringsteknikker som analyserer objekter fra bakgrunnen; og mønstergjenkjenningsalgoritmer som gjenkjenner objekter ved hjelp av statistiske metoder.

Ved å bruke bildeanalyseverktøy for applikasjoner som objektgjenkjenning og ansiktsgjenkjenning, kan det forbedre brukeropplevelsen ved bruk av digitale medier. Det er også mulig å bruke analyse for vitenskapelig forskning for å vurdere sammenhenger mellom definerte grenser innenfor en enkelt eller gruppe bilder. Til slutt blir denne teknologien også brukt betydelig av medisinske fagfolk på tvers av spesialiteter inkludert radiologi og patologi for å diagnostisere ulike tilstander basert på skannede bilder tatt fra pasienter.

Typer bildeanalyse

Bildeanalyse er utvinning av meningsfull informasjon fra digitale bilder. Det er et veldig bredt begrep som dekker mange forskjellige typer bilderelaterte oppgaver, inkludert gjenkjenning og identifikasjon av objekter, formmåling, mønstergjenkjenning, sceneanalyse og klassifisering.

Det finnes mange typer bildeanalyseteknikker; noen av de mer vanlige inkluderer:
-pixel-basert/romlig analyse – Denne typen analyse innebærer manuell telling av individuelle piksler eller klynger av piksler for å måle områder (størrelse, form) og tettheter (fordeling).
-Statistisk analyse – Denne tilnærmingen bruker statistiske metoder for å vurdere funksjoner knyttet til områder i et bilde, for eksempel kontrast eller lysstyrke.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Kunstig intelligens (AI) algoritmer muliggjør kraftige automatiserte bildebehandlingsoppgaver som objektdeteksjon eller semantisk segmentering ved bruk av konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN).
-Teksturanalyse - Denne teknikken måler hvordan elementer i et bilde er fordelt i forhold til hverandre når det gjelder tekstur - variasjonen i grånivåer eller farger over et stort område.
-Histogramanalyse - Histogramanalyse innebærer vanligvis å måle statistiske fordelinger i et bilde som kontrast, lysstyrke, fargetone og metning.
-Filtreringsteknikker - Filtreringsteknikker involverer matematiske operasjoner på en hel bearbeidet intensitetsarray som modifiserer visse deler av arrayen mens andre bevarer. Filtre brukes ofte til å forbedre kanter eller fjerne støy fra et bilde ved å jevne ut disse uønskede områdene.
-Fourier-transformasjonsteknikker – Denne metoden bruker Fourier-transformasjoner som dekomponerer bilder i flere komponenter basert på frekvensområder og/eller orienteringer som er tilstede i inngangsrammen. Dette gjør det mulig å isolere deler og objekter som kan ha spesielle egenskaper i forhold til andre komponenters generelle utseende i rammen – for eksempel tekstur eller formforskjeller – noe som muliggjør enklere gjenstandsdeteksjon under segmenteringsprosesser.

Fordeler med bildeanalyse

Bildeanalyse er et uvurderlig verktøy for å få innsikt fra digitale bilder. Den brukes til å gjenkjenne mønstre, identifisere objekter og trekke ut meningsfull informasjon fra media. Fra medisinsk forskning til ansiktsgjenkjenning kan bildeanalyse være til nytte for et bredt spekter av bransjer. Her vil vi utforske fordelene med bildeanalyse og hvordan den kan brukes til å forbedre ulike felt.

Forbedret kundeopplevelse

Bildeanalyse kan bidra til å forbedre kundeopplevelsene, slik at bedrifter kan forstå kundenes preferanser raskt og nøyaktig. Ved å implementere bildeanalyseteknikker kan bedrifter bruke data fra bilder som demografi, lokasjoner og emosjonelle reaksjoner for å bedre målrette annonseringen eller tilpasse innhold for kunder. Bruk av disse dataene kan føre til økt engasjement med kunder samt økt salg for selskapet.

Bildeanalyse hjelper også bedrifter bedre å forstå konteksten til bildene deres. For eksempel lar fargegjenkjenningsteknologi bedrifter identifisere farger i et bilde og bestemme hvordan de er knyttet til produkter eller tjenester. Denne informasjonen kan hjelpe bedrifter med å få forståelse for kundenes atferd angående en bestemt tjeneste eller produkt. I tillegg kan bedrifter bruke objektgjenkjenningsteknologi for å identifisere objekter i et bilde og bedre forstå kundepreferanser basert på objektene de foretrekker.

Til slutt gjør bildeanalyse bedrifter i stand til å samle inn data raskere samtidig som nøyaktigheten i prosessen opprettholdes. Bedrifter trenger ikke lenger å gjennomgå hundrevis av bilder manuelt når de prøver å bestemme kundens preferanser; snarere er de i stand til å automatisere denne prosessen ved å bruke bildeanalyseteknikker som forbedrer effektiviteten betraktelig samtidig som de får nøyaktige resultater fra analysen av bilder. Dette betyr at kunder får tilgang til personlig tilpasset annonsering raskere enn noen gang før, noe som gjør det mulig for bedrifter å gi en bedre total brukeropplevelse for sine kunder.

Økt nøyaktighet og effektivitet

Bildeanalyse gir en rekke fordeler for bedrifter, inkludert økt nøyaktighet og effektivitet. Ved å analysere bilder i stedet for å stole på manuelle eller tekstbaserte metoder, kan bildeanalyse redusere datainntastingsfeil betraktelig og fremskynde behandlingstiden for en gitt oppgave.

Bildeanalyse eliminerer også behovet for å sile gjennom store mengder informasjon manuelt. I stedet kan en algoritme raskt finne relevante data og identifisere mønstre som enkelt kan tolkes av mennesker. Dette akselererer beslutningsprosessen og minimerer potensielle kostbare feil på grunn av menneskelige feil eller tilsyn.

I tillegg gjør bildeanalyse det lettere å identifisere mønstre raskt i utrolig store datasett som ville tatt tusenvis av arbeidstimer å sile gjennom manuelt. Dette reduserer lønnskostnadene drastisk og øker nøyaktigheten og effektiviteten samtidig. Bildeanalyse lar også organisasjoner kvantifisere trender de ellers kan ha gått glipp av med tradisjonelle metoder, og hjelper dem å ta bedre beslutninger raskere enn noen gang før.
Ved å bruke bildeanalyseteknologi kan bedrifter minimere datainntastingsfeil og redusere arbeidskostnadene samtidig som de øker nøyaktigheten og effektiviteten i driften. Dette fører til forbedret beslutningstakingsevne og mer nøyaktige resultater som er avledet fra mye større datasett enn det som kunne oppnås med tradisjonelle metoder alene.

Forbedret beslutningstaking

Bruken av bildeanalyse i bedrifter for å hjelpe med beslutningstaking kan føre til økt effektivitet og hjelpe organisasjoner bedre å administrere ressursene sine. Gjennom de ulike teknikkene og teknologiene som er involvert, har en organisasjon muligheten til raskt å behandle og analysere bilder fra ulike kilder. Dette hjelper dem å ta fornuftige beslutninger nesten umiddelbart.

Bildeanalyse kan hjelpe organisasjoner med å sortere, identifisere og evaluere data for å prioritere oppgaver eller strategiske mål. Det gir også mulighet for rask analyse av kompliserte mønstre i bilder, noe som sparer verdifull tid på beslutningsoppgaver på høyere nivå. I tillegg kan bildeanalyse hjelpe bedrifter med å oppdage trender eller tilbakevendende problemer som ellers kan ha gått ubemerket hen.

Organisasjoner utnytter i økende grad kraften til bildeanalyseteknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)-applikasjoner for å lage prediktive modeller som gir dem innsikt i hva som vil skje når det gjelder kundeatferd og markedsforhold i fremtiden. På dette tidspunktet skanner markedsanalyseteam kontinuerlig gjennom bilder de har samlet inn fra kilder som konkurrentnettsteder og digitale kanaler. Med de riktige verktøyene kan disse teamene raskt finne ut hvordan kunder samhandler med en organisasjons produkter eller tjenester for å bygge handlingskraftig innsikt som gir et konkurransefortrinn i forhold til andre i bransjen.

Bildeanalyse spiller en integrert rolle i forretningsdrift i dag ved å gi organisasjoner tilgang til verdifull datadrevet innsikt som stimulerer vekst og fremgang raskere enn noen gang før.

Hvordan bruke bildeanalyse

Bildeanalyse er en effektiv måte å behandle store mengder bildedata og trekke ut nyttig informasjon fra den. Bildeanalyse innebærer bruk av datamaskinalgoritmer for å bestemme betydningen av et bilde. Den kan brukes til en rekke oppgaver som objektgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning og bildesegmentering. I denne delen vil vi diskutere hvordan bildeanalyse kan brukes og noen av dens applikasjoner.

Bildesegmentering

Bildesegmentering er en gren av bildebehandling der et bilde er delt inn i flere segmenter, eller regioner, som til sammen utgjør hele bildet. Hvert segment representerer et interesseområde i bildet, og kan betraktes som et diskret objekt i seg selv. Målet med segmentering er å forenkle og/eller endre representasjonen av et bilde til noe som er mer meningsfylt og lettere å analysere. Segmenteringsteknikker brukes i medisinsk bildediagnostikk for en rekke oppgaver, alt fra å identifisere anatomiske strukturer til å overvåke utviklingen av sykdom. I tillegg er segmenteringsalgoritmer nøkkelkomponenter i automatiserte overvåkingssystemer og kan brukes til robotiske navigasjonsoppgaver og objektdeteksjon.

Segmenteringsalgoritmer er generelt avhengige av enten pikselbaserte metoder eller klassifiseringsbaserte metoder. Pikselbaserte metoder bruker indikasjoner som farge eller tekstur for å dele et bilde i separate segmenter. Alternativt kombinerer klassifikasjonsbaserte metoder kategorier basert på beskrivende funksjoner som form eller tekstur for å automatisk gruppere piksler sammen i passende segmenter/objekter.

Pikselbasert segmentering tar vanligvis sikte på å skille objekter etter deres intensitet eller kontrastverdier ved å beregne global statistikk (f.eks. middelverdi) over en hel region. Klassifikasjonsbaserte tilnærminger krever ofte manuell inntasting og merking før algoritmen kan begynne å fungere; Disse metodene er imidlertid svært kraftige når de arbeider med store datasett eller ukjente datatyper som ikke kan skilles med suksess med kun pikselverdier alene.

Bildeklassifisering

Bildeklassifisering er prosessen med å bruke datamaskinalgoritmer til å forutsi og merke klasser i et gitt bilde. I denne prosessen er det vanlig å ha en "samling" av merkede treningsbilder som fungerer som input til en læringsalgoritme. Basert på disse treningsbildene trekkes funksjoner som størrelse, form og farge ut fra bildet og brukes til bildeklassifisering. Denne teknikken gir mer nøyaktige resultater sammenlignet med manuell merking, der mennesker kan gjøre feil på grunn av feilklassifiseringer eller merkingsfeil.

Gitt et ukjent bilde, kan man bruke en eksisterende klassifikator som deretter tildeler denne spesifikke inngangen en utdatakategori i henhold til det forhåndsdefinerte antallet distinkte klasser. Noen eksempler på bruk av dette spenner fra autonome bilkjøringssystemer som gir den objektgjenkjenningsevner til ansiktsdeteksjon i biometriske applikasjoner. I tillegg kan det å ha nøyaktige merkede data gjennom bildeklassifisering gi betydelig mer innsikt i miljøet vårt ved å utnytte enorme statlige datasett for videre analyse – spesielt i sammenhenger mellom typer objekter og forretningsapplikasjoner som detaljhandelsanalyse eller underholdningsanalyse.

Fra implementering av nevrale nettverk med GPU-optimaliseringsteknikker for å oppnå parallell prosessering frem til ulike former for maskinlæring – det er utallige måter man kan trene AI-modeller eller bruke dyplæringsteknikker innen bildeklassifisering; Selv om uovervåket læring fortsatt har en del hindringer som hindrer forskere i å utnytte dem fullt ut med maksimalt potensial, blir disse metodene fortsatt aktivt utforsket og forsket på. Å forstå hvordan man implementerer dem krever derfor et omfattende grep om datasynsalgoritmer samt sterk teknisk kunnskap som involverer back-end ingeniørpraksis som skriptspråk som Python for implementeringsformål sammen med å ha en intim bakgrunn om nye teknologier som blockchain eller serverløs infrastruktur implementeringer

Objektdeteksjon

Objektdeteksjon er en datamaskinbasert teknologi og teknikk for å sikre nøyaktighet i analysen av et bildedatasett. Denne teknologien bruker forskjellige sofistikerte algoritmer for å identifisere objekter og deres egenskaper i bilder som er lett å identifisere. Det spiller en stor rolle på mange områder, for eksempel rettsmedisin, medisinsk vitenskap, industriell automatisering, ansiktsidentifikasjon og automatiserte inspeksjonssystemer.

Objektdeteksjon innebærer å analysere eller samle inn data for å bestemme størrelsen, formen og andre egenskaper til spesifikke objekter i et bilde. Denne typen bildeanalyse kan inkludere å identifisere objekter basert på deres farge, tekstur eller til og med formene de lager når de plasseres sammen. Å bruke matematiske modeller og statistiske metoder gjør oppgaven mye enklere for datamaskiner i dag.

Hovedmålet her er å nøyaktig identifisere hvert objekt som vises i et bildedatasett ved å bruke de tildelte attributtetikettene. Algoritmen må trenes på forhånd med mye data, inkludert "gode" eksempler for nøyaktige spådommer om funksjonene til hvert målobjekt før treningen starter. Etter at opplæringen er fullført og prognosen er vellykket, vil den bli fulgt av faser som inferens der det forventede resultatet fra en gitt input fungerer med resultater fra tidligere studier.

Teknologi som deep learning (DL)-algoritmer hjelper til med å tillate flere lag som sammen jobber for å oppnå mer nøyaktige resultater innenfor en kortere tidsramme enn tradisjonelle metoder kunne gi før den ble tilgjengelig innenfor denne typen prosesseringsmaskinvareoppsett som brukes i dag. Til syvende og sist gjør dette AI-støttede måter som Deep Learning mer attraktive enn konvensjonelle tilnærminger, ettersom de reduserer feil betraktelig samtidig som de gir effektive målinger for objektdeteksjonsnøyaktighet som også enkelt kan produsere utdata i sanntidsscenarier.

Verktøy for bildeanalyse

Bildeanalyse er en prosess som involverer å trekke ut meningsfull informasjon fra bilder ved hjelp av beregningsmetoder. Denne prosessen brukes på en rekke felt, for eksempel medisinsk bildebehandling, kunstig intelligens og fjernmåling. Heldigvis finnes det en rekke verktøy tilgjengelig for bildeanalyse, noe som gjør prosessen enklere og mer effektiv. La oss se på noen av verktøyene som er tilgjengelige for bildeanalyse.

OpenCV

OpenCV er et bibliotek med programmeringsfunksjoner hovedsakelig rettet mot datasyn i sanntid. Den støtter ulike Windows, Linux, plattformer og andre programvareplattformer, og derfor brukes den ofte til bildeanalyse og bildebehandlingsoppgaver. OpenCVs applikasjonsområder inkluderer: datasyn, ansiktsgjenkjenning, objektidentifikasjon, bevegelsessporing, segmentering og gjenkjenning.

OpenCV tilbyr et bredt spekter av kraftige verktøy som kan brukes til å utføre komplekse oppgaver som gjenstandsgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, automatisk funksjonsutvinning og mer. Den har et aktivt fellesskap som gir brukervennlige løsninger på vanlige problemer. Biblioteket er designet for å integreres med mange programmeringsspråk som C++, Java eller Python. Biblioteket gjør det mulig for utviklere å jobbe med bilder på ønsket språk, og reduserer dermed utviklingstiden betraktelig. OpenCV støtter alle typer data (som bilder i 2D- og 3D-formasjon) som gjør det til det mest allsidige verktøyet blant alle bildebehandlingsbibliotekene som er tilgjengelige i dag.

Verktøy inkludert i OpenCV er:
- Bildefiltrering
- Objektsegmentering
-Funksjoner utvinning
-Funksjonsmatching og klassifisering
-Objektsporing og bevegelsesanalyse
-3D-rekonstruksjon for objekter som studerer

Verktøyene er mye brukt for automatisert visuell inspeksjon i industrielle omgivelser på grunn av fordelaktige funksjoner som lavt minneforbruk, rask kjøring på de fleste plattformer (spesielt innebygde), portabilitet mellom systemer som bruker standardbiblioteker som OpenMPI/MPI4Py. Dens åpne kildekode-lisens gjør den enda mer attraktiv for brukere som ønsker å bruke den uten royaltybetalinger eller lisenser fra selskaper eller organisasjoner som mathworks osv...

tensorflow

TensorFlow er et programvarebibliotek med åpen kildekode som brukes til å utvikle og trene dyplæringsmodeller. Dyplæringssystemer, for eksempel bildeanalysemodeller, er bygget opp av flere lag med nevroner som behandler inndata, for eksempel et bilde. TensorFlow gjør det mulig for utviklere å lettere utvikle og distribuere toppmoderne dyplæringsmodeller som kan brukes innen syn, naturlig språkbehandling og andre områder.

Den største fordelen med å bruke TensorFlow er at det gir en enkel måte å lage og distribuere kraftige maskinlæringsmodeller raskt og effektivt. TensorFlow støtter også et bredt spekter av applikasjoner på tvers av MacOS, Windows, Linux og mobile plattformer. Og fordi det er åpen kildekode og har rik fellesskapsstøtte, kan du bruke eksisterende verktøy i utviklingsprosessen uten å måtte finne opp hjulene på nytt eller bruke ekstra tid på å feilsøke kode fra bunnen av.

I tillegg til å trene nye modeller fra bunnen av, lar TensorFlow deg også gjenbruke forhåndstrente modeller for overføringslæring eller finjustering på spesifikke problemsett. Dette gjør det mulig å raskt bygge skreddersydde løsninger tilpasset spesielle problemer samtidig som man drar nytte av eksisterende kunnskap innebygd i eksisterende nettverk. Med denne fleksibiliteten i hånden kan utviklere begynne å eksperimentere med forskjellige arkitekturer raskere enn noen gang før – få dem i gang med høy nøyaktighet på kort tid.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision er et kraftig bildebehandlingsverktøy utviklet for å hjelpe bedrifter med å analysere bilder og få verdifull innsikt. Den er basert på den samme teknologien som brukes av Google Foto, noe som gjør den pålitelig og enkel å bruke. Dette skybaserte verktøyet lar bedrifter behandle store mengder bilder raskt, oppdage ansikter, identifisere objekter og trekke ut tekst samtidig som man unngår manuelt arbeid.

En annen flott funksjon i Google Cloud Vision er dens evne til å identifisere objekter fra et bredt spekter av kategorier som dyr eller produkter. Med funksjonen "logo-deteksjon" kan brukere koble seg til merker som Facebook eller Instagram for detaljert sporings- og analyseinformasjon. "Landmark detection"-funksjonen hjelper brukere med å oppdage landemerker rundt dem og forstå deres lokale kultur bedre på et øyeblikk.

Bortsett fra objektgjenkjenningsfunksjoner, gir Google Cloud Vision også brukere sentimentanalyse samt et automatisert bildetekstverktøy for bilder – perfekt for øyeblikkelig analyse! I tillegg tilbyr dette verktøyet ansiktsgjenkjenningsfunksjoner som er gode for markedsføringsformål siden de oppdager attributter som alder og kjønn med høy nøyaktighet. Til slutt gjør søkeordekstraksjonsfunksjonene det mulig for brukere å raskt skanne gjennom inndatabilder mens de finner relevante nøkkelord som kan brukes i senere prosesser eller applikasjoner.

Avslutningsvis er Google Cloud Vision et flott alternativ når du leter etter et bildebehandlingsverktøy for å hjelpe bedrifter med å analysere bildene sine mer effektivt enn noen gang før!

konklusjonen

Bildeanalyse er et kraftig verktøy for å samle innsikt fra digitale bilder. Den kan brukes i mange forskjellige felt som medisin, bil og fotografi. Fordelene ved å bruke bildeanalyse er mange og kan spare tid, penger og krefter. I denne artikkelen har vi sett på det grunnleggende om bildeanalyse, hva det er, og hvordan det kan være til nytte for deg. Vi har også diskutert ulike typer analyser og beste praksis for vellykket bildeanalyse. Avslutningsvis er det tydelig at bildeanalyse er et kraftig verktøy for å samle inn innsikt og ta informerte datadrevne beslutninger.

Oppsummering

Valget av steker for kaffen din avhenger av smaken og styrken du foretrekker, samt dine regionale preferanser. Ulike stekere tilbyr et bredt spekter av navn og fargekategorier, men generelt vil lyse steker ha en mildere smak og litt høyere koffeininnhold mens mørke steker er mer bitre med mindre syrlighet. Populære typer av hver inkluderer Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Wiener Italiensk fransk. Enten du er en fan av lyse eller mørke kaffebønner – eller et sted i mellom – sørg for å spørre før du kjøper slik at du får akkurat det du leter etter!

Videre Reading

Bruk av bildeanalyse for å få innsikt og trekke konklusjoner fra bilder blir stadig mer populært i en lang rekke bransjer, fra helsevesen til sikkerhet. Hvis du vil lære mer om denne teknologien, bør du vurdere følgende ressurser:

Artikler og opplæringsprogrammer
-"Image Analysis: What Is It and How To Use It" av Oracle
"En introduksjon til bildeanalyse for folk som ikke vet noe om bildeanalyse" av Kent Woodard
-"8 trinn mot å forstå bildeanalyse og prosessering i maskinlæring" av Victor Charpenay
Bøker og publikasjoner
-Bildebehandling: Prinsipper og anvendelser av Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4. utgave) av ER Davies
-Digital bildebehandling med OpenCV – Bibliografi (Ver 4.1) kompilert av David Dardas Webinarer og podcaster
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar arrangert av Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast arrangert av Google Cloud Platform. Det er også mange andre bøker, artikler, nettseminarer, podcaster, workshops og andre ressurser tilgjengelig som kan hjelpe deg med å bedre forstå bildeanalysemetodikk, samt hvordan du bruker den for spesifikke applikasjoner.

Hei, jeg er Kim, en mamma og en stop-motion-entusiast med bakgrunn innen medieskaping og nettutvikling. Jeg har en enorm lidenskap for tegning og animasjon, og nå dykker jeg med hodet først inn i stop-motion-verdenen. Med bloggen min deler jeg det jeg har lært med dere.