ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ:
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਚਿੱਤਰ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਵਾਈ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦਾ ਆਕਾਰ, ਆਕਾਰ, ਤੀਬਰਤਾ/ਚਮਕ, ਰੰਗ ਨੂੰ ਰਚਨਾ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਫਲੋਰ ਯੋਜਨਾ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਥਾਨਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪ-ਚਿੱਤਰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ; ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜੋ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਜਾਂ ਬਾਰਡਰ ਟਰੇਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਿੰਦੂ ਜਾਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦੀਆਂ ਹਨ; ਵਰਗੀਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜੋ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੀਆਂ ਹਨ; ਵਿਭਾਜਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜੋ ਪਿਛੋਕੜ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ; ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਕੈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਆਪਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ-ਸੰਬੰਧੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ, ਆਕਾਰ ਮਾਪ, ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ; ਕੁਝ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਿਤ/ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰਾਂ (ਆਕਾਰ, ਆਕਾਰ) ਅਤੇ ਘਣਤਾ (ਵੰਡ) ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਿਕਸਲ ਜਾਂ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਗਿਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
-ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਪਰੀਤ ਜਾਂ ਚਮਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
-ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ/ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਜਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ।
- ਟੈਕਸਟਚਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਤੱਤ ਟੈਕਸਟਚਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਲੇਟੀ ਪੱਧਰਾਂ ਜਾਂ ਰੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾ।
-ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਪਰੀਤ, ਚਮਕ, ਰੰਗ ਅਤੇ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ।
-ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ - ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਤੀਬਰਤਾ ਐਰੇ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਐਰੇ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਜਾਂ ਇਹਨਾਂ ਅਣਚਾਹੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਥ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
-ਫੌਰੀਅਰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮ ਤਕਨੀਕ - ਇਹ ਵਿਧੀ ਫੁਰੀਅਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਰੇਂਜਾਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਦਿੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ - ਵਿਭਾਜਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਲਾਭ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੱਕ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਸੁਧਾਰੀ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰੰਗ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੇਵਾ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਸੈਂਕੜੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਸਮੁੱਚਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸਮੇਤ। ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਜ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਾਵੀ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੱਥੀਂ ਖੋਜਣ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਣਨ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਖੁੰਝ ਗਏ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿਰਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ
ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਾਮਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੁਆਰਾ, ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤਕ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ, ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਗਏ ਹਨ।
ਸੰਗਠਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੀਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਚੈਨਲਾਂ ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਹੀ ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅੱਜ ਵਪਾਰਕ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਇਨਸਾਈਟਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਅਰਥ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ।
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਟਾਪ ਮੋਸ਼ਨ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਸਾਡੇ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦੇ ਗਾਹਕ ਬਣੋ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਡਾਊਨਲੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਆਪਣੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਜੀਵੰਤ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ!
ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿ newsletਜ਼ਲੈਟਰ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਆਦਰ ਕਰਾਂਗੇ ਪਰਦੇਦਾਰੀ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ, ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਕੱਠੇ ਪੂਰੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਖੰਡ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵਸਤੂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਭਾਜਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਵਿਭਾਜਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਰੀਰਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਰੰਗ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਰਗੀਕਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਵਰਣਨਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਕਾਰ ਜਾਂ ਬਣਤਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਰਗਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ/ਆਬਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਭਾਜਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਅੰਕੜਿਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਤਲਬ ਮੁੱਲ) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਜਾਂ ਵਿਪਰੀਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀਕਰਣ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਮੈਨੂਅਲ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਜਾਂ ਅਣਜਾਣ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਲੇਬਲਬੱਧ ਸਿਖਲਾਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ "ਸੰਗ੍ਰਹਿ" ਹੋਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਆਕਾਰ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਰੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਅਣਜਾਣ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਕੋਈ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਇਸ ਖਾਸ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਸਰਕਾਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਸਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਤੱਕ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ GPU ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ - ਇੱਥੇ ਅਣਗਿਣਤ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਕੋਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਅਜੇ ਵੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਲੌਕਚੇਨ ਜਾਂ ਸਰਵਰ-ਘੱਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਗੂੜ੍ਹਾ ਪਿਛੋਕੜ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਵਰਗੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਬੈਕ ਐਂਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਵਸਤੂ ਖੋਜ
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਧੁਨਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਰੈਂਸਿਕ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਾਇੰਸ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ।
ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੰਗ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅੱਜ-ਕੱਲ੍ਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਹਰ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਗੁਣ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਟਾਰਗੇਟ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ 'ਚੰਗੀਆਂ' ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸਫਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਜਿਹੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਜਿੱਥੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਾ ਪੁਰਾਣੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (DL) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਇਜ਼ਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅੱਜ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਖਰਕਾਰ ਇਹ AI ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੁਸ਼ਲ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੂਲ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਆਉ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕੁਝ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
ਓਪਨਸੀਵੀ
ਓਪਨਸੀਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਲੀਨਕਸ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਸੀਵੀ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਮੋਸ਼ਨ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ।
ਓਪਨਸੀਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ C++, Java ਜਾਂ Python ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। OpenCV ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 2D ਅਤੇ 3D ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ) ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਅੱਜ ਉਪਲਬਧ ਸਾਰੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਬਹੁਮੁਖੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
OpenCV ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਟੂਲ ਹਨ:
- ਚਿੱਤਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ
- ਵਸਤੂ ਦਾ ਵਿਭਾਜਨ
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੱਢਣਾ
- ਫੀਚਰ ਮੇਲ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ -3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ
ਇਸਦੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀਆਂ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਮਬੈਡਡ), OpenMPI/MPI4Py ਵਰਗੀਆਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ। ਇਸਦਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੰਸ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰਾਇਲਟੀ ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਥਵਰਕਸ ਆਦਿ ਤੋਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ...
TensorFlow
TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ, ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਮੈਕੋਸ, ਵਿੰਡੋਜ਼, ਲੀਨਕਸ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਹੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਣ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਏ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, TensorFlow ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਸਟਮ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲਚਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਦੇ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ Google ਫ਼ੋਟੋਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਉਸੇ ਤਕਨੀਕ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਿਰਤ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ, ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਨਵਰਾਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। "ਲੋਗੋ ਖੋਜ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਫੇਸਬੁੱਕ ਜਾਂ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਵਰਗੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। "ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਖੋਜ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਹਤ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਟੂਲ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਤਤਕਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ! ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਟੂਲ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕੀਵਰਡ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੀਵਰਡਸ ਲੱਭਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ ਦੀ ਭਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ!
ਸਿੱਟਾ
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸੂਝ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਵਾਈ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ
ਤੁਹਾਡੀ ਕੌਫੀ ਲਈ ਭੁੰਨਣ ਦੀ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਸੁਆਦ ਅਤੇ ਤਾਕਤ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੇਤਰੀ ਤਰਜੀਹਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੁੰਨਣ ਵਾਲੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਰੰਗ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹਲਕੇ ਭੁੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੁਆਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਫੀਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਥੋੜੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਹਨੇਰੇ ਭੁੰਨੀਆਂ ਘੱਟ ਐਸਿਡਿਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਕੌੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਲਾਈਟ ਸਿਟੀ, ਹਾਫ ਸਿਟੀ, ਦਾਲਚੀਨੀ, ਸਿਟੀ, ਅਮਰੀਕਨ, ਬ੍ਰੇਕਫਾਸਟ, ਫੁੱਲ ਸਿਟੀ, ਹਾਈ ਕੰਟੀਨੈਂਟਲ ਨਿਊ ਓਰਲੀਨਜ਼ ਯੂਰਪੀਅਨ ਐਸਪ੍ਰੇਸੋ ਵਿਏਨੀਜ਼ ਇਤਾਲਵੀ ਫ੍ਰੈਂਚ. ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹਲਕੀ ਜਾਂ ਗੂੜ੍ਹੀ ਕੌਫੀ ਬੀਨਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਹੋ—ਜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਤੇ-ਕਿਤੇ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ!
ਹੋਰ ਰੀਡਿੰਗ
ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤੱਕ, ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
ਲੇਖ ਅਤੇ ਟਿutorialਟੋਰਿਅਲ
-"ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ" ਓਰੇਕਲ ਦੁਆਰਾ
- "ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਨ" ਕੈਂਟ ਵੁਡਾਰਡ ਦੁਆਰਾ
- ਵਿਕਟਰ ਚਾਰਪੇਨੇ ਦੁਆਰਾ "ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵੱਲ 8 ਕਦਮ"
ਕਿਤਾਬਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ
-ਇਮੇਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਮਿਲਾਨ ਸੋਨਕਾ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ।
-ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ - ER ਡੇਵਿਸ ਦੁਆਰਾ ਥਿਊਰੀ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਵਿਹਾਰਕਤਾ (4th Ed.)
- OpenCV ਨਾਲ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ - ਡੇਵਿਡ ਦਰਦਾਸ ਵੈਬਿਨਾਰ ਅਤੇ ਪੋਡਕਾਸਟ ਦੁਆਰਾ ਸੰਕਲਿਤ ਬਿਬਲੀਓਗ੍ਰਾਫੀ (Ver 4.1)
-ਟ੍ਰੀਹਾਊਸ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵੈਬਿਨਾਰ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ
-Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਹੋਸਟ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲ ਪੋਡਕਾਸਟ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਲੇਖ, ਵੈਬਿਨਾਰ, ਪੋਡਕਾਸਟ, ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
ਸਤਿ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ, ਮੈਂ ਕਿਮ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਮਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਟਾਪ-ਮੋਸ਼ਨ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਮੀਡੀਆ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਨੂੰ ਡਰਾਇੰਗ ਅਤੇ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਜਨੂੰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੈਂ ਸਟਾਪ-ਮੋਸ਼ਨ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੇਰੇ ਬਲੌਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿੱਖਿਆਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।
