د انځور تحلیل: دا څه دي او څنګه یې کارول کیږي
د انځور تحلیل د انځورونو څخه د معلوماتو استخراج لپاره یو پیاوړی وسیله ده.
دا د مختلفو موخو لپاره کارول کیدی شي، په چاپیریال کې د بدلونونو تعقیب څخه د مخ پیژندنې څخه د طبي عکسونو تحلیل پورې.
په دې مقاله کې، موږ به تاسو ته د عکس تحلیل لنډه پیژندنه درکړو او تاسو یې څنګه کارولی شئ. موږ به د عکس تحلیل تعریف، مختلف تخنیکونه او وسایل موجود وي، او د عکس تحلیل احتمالي غوښتنلیکونه پوښښ کړو.
پدې پوسټ کې به موږ پوښښ وکړو:
د انځور تحلیل تعریف
د انځور تحلیل یوه وسیله ده چې د بصیرت ترلاسه کولو لپاره کارول کیږي د ډيجيټل انځورونه دا عموما په مختلفو برخو کې کارول کیږي لکه درمل، ساینسي څیړنې، نظارت، د عکس پروسس کول، او ډیری نور.
په اصل کې، دا د عکس څخه د معلوماتو راټولولو او د عکس د مینځپانګې په اړه د معلوماتو ترلاسه کولو لپاره د معلوماتو تحلیل کولو پروسه ده. د انځور تحلیل د عکس کیفیت یا ځانګړتیاو په اړه معلومات چمتو کولو کې مرسته کوي لکه د هغې اندازه، شکل، شدت / رڼا، رنګ جوړښت یا د هغې د پوړ پلان.
د عکس تحلیل کې ډیری تخنیکونه کارول کیږي لکه د ځایي بدلون تخنیکونه لکه د فرعي عکس استخراج او بلاک پروسس؛ د فیچر استخراج تخنیکونه چې د څنډې کشف کونکو یا د پولې تعقیب الګوریتمونو په کارولو سره د علاقې نقطې یا سیمې ومومي؛ د طبقې کولو تخنیکونه چې توکي په کټګوریو کې طبقه بندي کوي؛ د قطع کولو تخنیکونه چې د شالید څخه شیان تجزیه کوي؛ او د نمونې پیژندنې الګوریتمونه چې د احصایوي میتودونو په کارولو سره شیان پیژني.
د غوښتنلیکونو لکه د اعتراض کشف او د مخ پیژندنې لپاره د عکس تحلیل وسیلو کارولو سره ، دا کولی شي د ډیجیټل میډیا کارولو پرمهال د کارونکي تجربه ښه کړي. دا هم ممکنه ده چې د ساینسي څیړنو لپاره تحلیل وکاروئ ترڅو د یو واحد یا ګروپ عکسونو کې د ټاکل شوي حدودو ترمینځ ارتباط ارزونه وکړئ. په نهایت کې ، دا ټیکنالوژي د طبي متخصصینو لخوا د رادیولوژی او رنځپوهنې په شمول د متخصصینو لخوا د ناروغانو څخه اخیستل شوي سکین شوي عکسونو پراساس مختلف شرایط تشخیص کولو لپاره د پام وړ کارول کیږي.
د عکس تحلیل ډولونه
د انځور تحلیل د ډیجیټل عکسونو څخه د معنی معلوماتو استخراج دی. دا خورا پراخه اصطلاح ده چې د عکس پورې اړوند ډیری مختلف ډولونه پوښي ، پشمول د څیز پیژندنه او پیژندنه ، د شکل اندازه کول ، د نمونې پیژندنه ، د صحنې تحلیل او طبقه بندي.
د عکس تحلیل ډیری ډولونه شتون لري؛ ځینې نور عام شامل دي:
-pixel-based/spatial Analysis - دا ډول تحلیل په لاسي ډول د انفرادي پکسلونو یا د پکسل کلسترونو شمیرل شامل دي ترڅو ساحې (سایز، شکل) او کثافت (توزیع) اندازه کړي.
- احصایوي تحلیل - دا طریقه د احصایوي میتودونو څخه کار اخلي ترڅو په انځور کې د ساحو سره تړلي ځانګړتیاوې ارزونه وکړي لکه برعکس یا چمک.
- د ماشین زده کړه/مصنوعي هوښیارتیا - مصنوعي هوښیارتیا (AI) الګوریتمونه د ځواکمن اتومات عکس پروسس کولو دندې وړوي لکه د اعتراض کشف یا سیمانټیک سیګمینټیشن د convolutional عصبي شبکو (CNNs) په کارولو سره.
- د جوړښت تحلیل - دا تخنیک دا اندازه کوي چې څنګه د عکس دننه عناصر د جوړښت له مخې یو بل سره توزیع کیږي - په پراخه ساحه کې د خړ کچو یا رنګونو توپیر.
- د هسټوګرام تحلیل - د هسټوګرام تحلیل معمولا په عکس کې د احصایوي توزیع اندازه کول شامل دي لکه برعکس ، روښانتیا ، رنګ او سنتریت.
- د فلټر کولو تخنیکونه - د فلټر کولو تخنیکونه د بشپړ پروسس شوي شدت سرې باندې ریاضيیک عملیات شامل دي کوم چې د صف ځینې برخې بدلوي پداسې حال کې چې نور خوندي کوي. فلټرونه اکثرا د کنډکونو لوړولو یا د عکس څخه شور لرې کولو لپاره کارول کیږي د دې ناغوښتل شوي ساحو په نرمولو سره.
- د فوریر ټرانسفارم تخنیکونه - دا طریقه د فوریر بدلونونو څخه کار اخلي کوم چې عکسونه په څو برخو کې د فریکونسۍ رینجونو او/یا د ان پټ فریم کې موجود سمتونو پراساس تحلیلوي. دا د برخو او شیانو جلا کولو ته اجازه ورکوي چې ممکن په چوکاټ کې د نورو اجزاوو په پرتله ځانګړي ځانګړتیاوې ولري - لکه د جوړښت یا شکل توپیرونه - د برخې کولو پروسو په جریان کې د اسانه شیانو موندلو توان ورکوي.
د انځور تحلیل ګټې
د عکس تحلیل د ډیجیټل عکسونو څخه بصیرت ترلاسه کولو لپاره ارزښتناکه وسیله ده. دا د نمونو پیژندلو، د شیانو پیژندلو، او د رسنیو څخه د معنی معلوماتو استخراج لپاره کارول کیږي. د طبي څیړنې څخه د مخ پیژندنې پورې، د عکس تحلیل کولی شي د صنعت پراخه لړۍ ګټه پورته کړي. دلته به موږ د عکس تحلیل ګټې وڅیړو او دا چې څنګه د مختلف برخو د ودې لپاره کارول کیدی شي.
د پیرودونکي تجربه ښه شوې
د انځور تحلیل کولی شي د پیرودونکو تجربو ښه کولو کې مرسته وکړي، شرکتونو ته اجازه ورکوي چې د پیرودونکو غوره توبونه په چټکه او دقیق ډول درک کړي. د عکس تحلیل تخنیکونو پلي کولو سره ، سوداګرۍ کولی شي د عکسونو څخه ډیټا وکاروي لکه ډیموګرافیک ، موقعیتونه ، او احساساتي ځوابونه ترڅو د دوی اعلاناتو غوره هدف وټاکي یا د پیرودونکو لپاره مینځپانګه شخصي کړي. د دې معلوماتو کارول کولی شي د پیرودونکو سره د ښه ښکیلتیا او همدارنګه د شرکت لپاره د پلور زیاتوالي لامل شي.
د عکس تحلیل هم د سوداګرۍ سره مرسته کوي چې د دوی عکسونو شرایطو ښه پوه شي. د مثال په توګه، د رنګ پیژندنې ټیکنالوژي شرکتونو ته اجازه ورکوي چې په عکس کې رنګونه وپیژني او معلومه کړي چې دوی د محصولاتو یا خدماتو سره څنګه تړاو لري. دا معلومات کولی شي د سوداګرۍ سره مرسته وکړي چې د یو ځانګړي خدمت یا محصول په اړه د پیرودونکو چلندونو پوهه ترلاسه کړي. سربیره پردې، سوداګرۍ کولی شي د شیانو پیژندلو ټیکنالوژي وکاروي ترڅو په عکس کې شیان وپیژني او د هغه شیانو پراساس چې دوی یې غوره کوي د پیرودونکو غوره توبونه ښه پوهیږي.
په نهایت کې ، د عکس تحلیل سوداګرۍ ته وړتیا ورکوي چې ډیر ګړندي معلومات راټول کړي پداسې حال کې چې لاهم په پروسه کې دقت ساتي. شرکتونه نور اړتیا نلري په لاسي ډول د سلګونو عکسونو بیاکتنه وکړي کله چې د پیرودونکو غوره توبونو ټاکلو هڅه کوي؛ بلکه دوی د دې وړتیا لري چې دا پروسه د عکس تحلیل تخنیکونو په کارولو سره اتومات کړي کوم چې د پام وړ موثریت ته وده ورکوي پداسې حال کې چې لاهم د عکسونو تحلیل څخه دقیقې پایلې ترلاسه کوي. دا پدې مانا ده چې پیرودونکي شخصي اعلاناتو ته د پخوا په پرتله ګړندي لاسرسی ترلاسه کوي ، شرکتونو ته وړتیا ورکوي ترڅو د خپلو پیرودونکو لپاره غوره عمومي تجربه چمتو کړي.
دقت او موثریت زیاتوالی
د عکس تحلیل د سوداګرۍ لپاره ډیری ګټې چمتو کوي ، پشمول د دقت او موثریت زیاتوالی. د لاسي یا متن پراساس میتودونو تکیه کولو پرځای د عکسونو تحلیل کولو سره ، د عکس تحلیل کولی شي د پام وړ د معلوماتو ننوتلو غلطۍ کم کړي او د ورکړل شوي دندې لپاره د پروسس وخت ګړندی کړي.
د عکس تحلیل هم په لاسي ډول د لوی مقدار معلوماتو له لارې د مینځلو اړتیا له مینځه وړي. پرځای یې، یو الګوریتم کولی شي په چټکۍ سره اړونده ډاټا ومومي او نمونې وپیژني ترڅو د انسانانو لخوا په اسانۍ سره تشریح شي. دا د تصمیم نیولو پروسه ګړندۍ کوي او د انساني غلطۍ یا نظارت له امله احتمالي قیمتي خطاګانې کموي.
برسېره پردې، د عکس تحلیل دا اسانه کوي چې په حیرانتیا سره لوی ډیټاسیټونو کې په چټکۍ سره د نمونو پیژندل اسانه کړي چې په زرګونو سړي ساعتونه به په لاسي ډول وڅیړي. دا په پراخه کچه د کار لګښتونه کموي پداسې حال کې چې په ورته وخت کې دقت او موثریت زیاتوالی. د انځور تحلیل سازمانونو ته هم اجازه ورکوي چې هغه رجحانات اندازه کړي چې دوی ممکن د دودیزو میتودونو سره له لاسه ورکړي، دوی سره مرسته کوي چې د پخوا په پرتله ګړندي پریکړې وکړي.
د عکس تحلیل ټیکنالوژۍ په کارولو سره ، سوداګرۍ کولی شي د معلوماتو ننوتلو خطاګانې کمې کړي او د کار لګښتونه کم کړي پداسې حال کې چې د دوی په عملیاتو کې دقت او موثریت زیاتوالی. دا د تصمیم نیولو وړتیا ته وده ورکوي او ډیرې دقیقې پایلې لري چې د ډیرو لوی ډیټاسیټونو څخه اخیستل کیږي د هغه څه په پرتله چې یوازې د دودیزو میتودونو په کارولو سره ترلاسه کیدی شي.
د تصمیم نیولو ښه والی
په سوداګرۍ کې د تصمیم نیولو سره د مرستې لپاره د عکس تحلیل کارول کولی شي د ښه موثریت لامل شي او سازمانونو سره د دوی سرچینې په ښه توګه اداره کولو کې مرسته وکړي. د مختلفو تخنیکونو او ټیکنالوژیو له لارې چې پکې شامل دي، یو سازمان د دې وړتیا لري چې د مختلفو سرچینو څخه عکسونه په چټکۍ سره پروسس او تحلیل کړي. دا دوی سره مرسته کوي چې نږدې سمدستي سمې پریکړې وکړي.
د انځور تحلیل کولی شي د سازمانونو سره د دندو یا ستراتیژیکو اهدافو د لومړیتوب ورکولو لپاره د معلوماتو ترتیب، پیژندلو او ارزولو کې مرسته وکړي. دا په عکسونو کې د پیچلو نمونو ګړندي تحلیل ته هم اجازه ورکوي ، کوم چې د لوړې کچې پریکړې کولو کارونو کې ارزښتناک وخت خوندي کوي. سربیره پردې ، د عکس تحلیل کولی شي شرکتونو سره د رجحاناتو یا تکراري مسلو په موندلو کې مرسته وکړي چې ممکن بل ډول پام نه وي شوی.
سازمانونه په زیاتیدونکي توګه د عکس تحلیل ټیکنالوژیو ځواک څخه ګټه پورته کوي لکه مصنوعي استخبارات (AI) او د ماشین زده کړې (ML) غوښتنلیکونه د وړاندوینې ماډلونه رامینځته کولو لپاره چې دوی ته بصیرت ورکوي چې په راتلونکي کې د پیرودونکو چلندونو او بازار شرایطو کې به څه پیښ شي. په دې وخت کې، د بازار تحلیل ټیمونه په دوامداره توګه د انځورونو له لارې سکین کوي چې دوی د سرچینو لکه سیالي ویب پاڼې او ډیجیټل چینلونو څخه راټول کړي. د سمو وسیلو سره، دا ټیمونه کولی شي په چټکۍ سره معلومه کړي چې پیرودونکي څنګه د یوې ادارې محصولاتو یا خدماتو سره تعامل کوي ترڅو د عمل وړ بصیرت رامینځته کړي چې په صنعت کې د نورو په پرتله رقابتي برخه چمتو کوي.
د انځور تحلیل نن ورځ د سوداګرۍ عملیاتو کې یو مهم رول لوبوي چې سازمانونو ته د ارزښت وړ ډیټا پرمخ وړونکي بصیرت ته لاسرسی چمتو کوي چې وده هڅوي او د پخوا په پرتله خورا ګړندي پرمختګ کوي.
د عکس تحلیل کارولو څرنګوالی
د عکس تحلیل د عکس ډیټا لوی مقدار پروسس کولو او له هغې څخه ګټور معلومات استخراج کولو لپاره مؤثره لاره ده. د عکس تحلیل کې د عکس معنی ټاکلو لپاره د کمپیوټر الګوریتم کارول شامل دي. دا د مختلفو دندو لپاره کارول کیدی شي لکه د څیز پیژندنه، د مخ پیژندنه، او د عکس قطع کول. پدې برخه کې، موږ به بحث وکړو چې څنګه د عکس تحلیل کارول کیدی شي او د هغې ځینې غوښتنلیکونه.
ستاسو د خپل سټاپ حرکت کیسه بورډونو سره پیل کول
زموږ نیوز لیټر کې ګډون وکړئ او خپل وړیا ډاونلوډ د درې کیسې بورډونو سره ترلاسه کړئ. د خپلو کیسې ژوندي کولو سره پیل وکړئ!
موږ به یوازې زموږ د خبر پاterې لپاره ستاسو بریښنالیک آدرس وکاروو او ستاسو درناوی وکړو د محرمیت
د انځور ویش
د انځور طبقه بندي د عکس پروسس کولو یوه څانګه ده په کوم کې چې یو انځور په څو برخو، یا سیمو ویشل کیږي، چې ټول انځور سره یوځای کیږي. هره برخه په انځور کې د ګټو ساحه څرګندوي، او په خپل ځان کې د یو جلا څیز په توګه فکر کیدی شي. د قطع کولو هدف دا دی چې د عکس نمایندګي ساده او / یا په هغه څه کې بدل کړئ چې خورا معنی لرونکي او تحلیل کول اسانه وي. د قطع کولو تخنیکونه په طبي عکس العمل کې د بیالبیلو دندو لپاره کارول کیږي ، د اناتومي جوړښتونو پیژندلو څخه نیولې د ناروغۍ پرمختګ نظارت پورې. برسېره پردې، د قطع کولو الګوریتمونه د اتوماتیک څارنې سیسټمونو کلیدي برخې دي او د روبوټیک نیویګیشن دندو او د اعتراض کشف لپاره کارول کیدی شي.
د قطع کولو الګوریتمونه عموما د پکسل پر اساس میتودونو یا د طبقه بندي پر اساس میتودونو باندې تکیه کوي. د پکسل پر بنسټ میتودونه د انځور په جلا برخو ویشلو لپاره نښې لکه رنګ یا جوړښت کاروي. په بدیل توګه، د ډلبندۍ پر بنسټ میتودونه د توضیحي ځانګړتیاوو پر بنسټ کټګورۍ سره یوځای کوي لکه شکل یا جوړښت ترڅو په اتوماتيک ډول پکسلونه په مناسبو برخو / شیانو کې یوځای کړي.
د Pixel-based segmentation په عموم ډول موخه دا ده چې شیان په ټوله سیمه کې د نړیوالو احصایو (د بیلګې په توګه، معنی ارزښت) محاسبه کولو سره د دوی شدت یا برعکس ارزښتونو سره جلا کړئ. د طبقه بندي پر بنسټ تګلارې ډیری وختونه د الګوریتم کار پیل کولو دمخه لاسي ان پټ او لیبل کولو ته اړتیا لري؛ که څه هم دا میتودونه خورا پیاوړي دي کله چې د لوی ډیټاسیټونو یا نامعلوم ډیټا ډولونو سره معامله کیږي چې یوازې د پکسل ارزښتونو په کارولو سره په بریالیتوب سره جلا کیدی نشي.
د انځور طبقه بندي
د عکس طبقه بندي د کمپیوټر الګوریتم کارولو پروسه ده چې په ورکړل شوي عکس کې د ټولګیو وړاندوینې او لیبل کولو لپاره. په دې پروسه کې، دا معمول دی چې د لیبل شوي روزنې انځورونو "ټولګه" ولرئ چې د زده کړې الګوریتم کې د ان پټ په توګه کار کوي. د دې روزنیزو انځورونو پر بنسټ، ځانګړتیاوې لکه اندازه، شکل او رنګ د عکس څخه ایستل کیږي او د انځور درجه بندي لپاره کارول کیږي. دا تخنیک د لاسي لیبل کولو په پرتله د لا دقیقو پایلو لپاره اجازه ورکوي ، چیرې چې انسانان ممکن د غلط طبقې یا لیبل کولو غلطیو له امله غلطي وکړي.
د نامعلوم انځور په پام کې نیولو سره، یو څوک کولی شي یو موجوده کټګوري پلي کړي چې بیا دا ځانګړي ان پټ د محصول کټګورۍ د ځانګړي ټولګیو د مخکینۍ ټاکل شوي شمیر سره سم تنظیموي. د دې کارولو ځینې مثالونه د خپلواک موټر چلولو سیسټمونو څخه دي چې دا د بایومیټریک غوښتنلیکونو کې د مخ کشف کولو ته د څیز پیژندنې وړتیا ورکوي. برسېره پردې، د عکس ډلبندۍ له لارې د دقیق لیبل شوي ډاټا درلودل کولی شي زموږ چاپیریال ته د نورو تحلیلونو لپاره د لوی دولتي ډیټاسیټونو په کارولو سره د پام وړ نور بصیرت ورکړي - په ځانګړې توګه د شیانو ډولونو او سوداګریزو غوښتنلیکونو لکه پرچون تحلیل یا تفریحی تحلیلونو ترمنځ اړیکو کې.
د GPU اصلاح کولو تخنیکونو سره د عصبي شبکو پلي کولو څخه د موازي پروسس کولو ترلاسه کولو لپاره د ماشین زده کړې مختلف ډولونو پورې - دلته بې شمیره لارې شتون لري چې یو څوک کولی شي د AI ماډلونه وروزي یا د عکس ډلبندۍ په برخه کې د ژورې زده کړې تخنیکونه وکاروي؛ که څه هم ناڅاپه زده کړه لاهم یو څه خنډونه لري چې څیړونکي یې د بشپړ ظرفیت څخه په بشپړ ډول کارولو څخه ساتي، دا میتودونه لاهم په فعاله توګه سپړل او څیړل کیږي. پدې توګه پوهیدل چې د دوی پلي کولو څرنګوالی د کمپیوټر لید الګوریتمونو هراړخیز پوهیدو ته اړتیا لري او همدارنګه قوي تخنیکي پوهه چې د پای انجینرۍ تمرینونه پکې شامل دي لکه د پلي کولو اهدافو لپاره د پایتون په څیر د سکریپټینګ ژبې او د بلاکچین یا سرور څخه کم زیربنا په څیر د راپورته کیدونکي ټیکنالوژیو په اړه دقیق شالید درلودل. تطبیقونه
د څيز کشف
د څیز کشف کول د کمپیوټر پراساس ټیکنالوژي او تخنیک دی چې د عکس ډیټاسیټ تحلیل کې دقت یقیني کوي. دا ټیکنالوژي مختلف پیچلي الګوریتمونه کاروي ترڅو شیان او د دوی ځانګړتیاوې په اسانۍ پیژندل شوي عکسونو کې وپیژني. دا په ډیری برخو کې لوی رول لوبوي، لکه عدلي، طبي ساینس، صنعتي اتومات، د مخ پیژندنې او اتوماتیک تفتیش سیسټمونه.
د څیز کشف کول په عکس کې د ځانګړو شیانو اندازه ، شکل او نور ملکیتونو مشخص کولو لپاره د معلوماتو تحلیل یا راټولول شامل دي. د دې ډول عکس تحلیل کې د شیانو پیژندل شامل دي د دوی رنګ ، جوړښت یا حتی هغه شکلونه چې دوی یې رامینځته کوي کله چې یوځای کیښودل شي. د ریاضیاتو ماډلونو او احصایوي میتودونو کارول نن ورځ د کمپیوټرونو لپاره کار خورا اسانه کوي.
دلته لومړنی هدف دا دی چې هر هغه څیز په سمه توګه وپیژني چې د عکس ډیټاسیټ کې د هغې د ټاکل شوي خاصیت لیبلونو په کارولو سره څرګندیږي. الګوریتم ته اړتیا ده چې مخکې له دې چې د روزنې پیل پیل شي د هر هدف شوي څیز ځانګړتیاو په اړه د کره وړاندوینې لپاره د 'ښه' مثالونو په شمول د ډیری ډیټا سره روزنه ورکړل شي. وروسته له دې چې روزنه بشپړه شي او وړاندوینه بریالۍ شي، دا به د مرحلې تعقیب شي لکه اټکل چیرې چې د ورکړل شوي ان پټ څخه تمه شوې پایله د پخوانیو مطالعاتو څخه ترلاسه شوي پایلو سره کار کوي.
د ژورې زده کړې (DL) الګوریتم په څیر ټیکنالوژي د ډیری پرتونو اجازه ورکولو کې مرسته کوي کوم چې د دودیزو میتودونو په پرتله په لنډ وخت چوکاټ کې د لا دقیقو پایلو ترلاسه کولو لپاره کار کوي مخکې لدې چې د دې ډول پروسس هارډویر سیسټم کې نن ورځ کارول کیږي چمتو شي. په نهایت کې دا د AI مرستندویه لارې رامینځته کوي لکه ژورې زده کړې د دودیزو تګلارو په پرتله خورا زړه راښکونکي کوي ځکه چې دوی غلطۍ خورا کموي پداسې حال کې چې د څیز کشف دقیقیت میټریکونه چمتو کوي چې کولی شي په ریښتیني وخت سناریوګانو کې هم په اسانۍ سره محصول تولید کړي.
د انځور تحلیل لپاره وسایل
د انځور تحلیل یوه پروسه ده چې د دې کمپیوټري میتودولوژیو په واسطه د عکسونو څخه معنی لرونکي معلومات استخراج کوي. دا پروسه په مختلفو برخو کې کارول کیږي، لکه طبي عکس اخیستنه، مصنوعي استخبارات، او ریموټ سینسنگ. خوشبختانه، د عکس تحلیل لپاره مختلف وسایل شتون لري، دا پروسه اسانه او اغیزمنه کوي. راځئ چې د عکس تحلیل لپاره ځینې وسیلې وګورو.
OpenCV
OpenCV د پروګرامینګ دندو یو کتابتون دی چې په عمده توګه د ریښتیني وخت کمپیوټر لید هدف دی. دا د مختلف وینډوز ، لینکس ، پلیټ فارم او نورو سافټویر پلیټ فارمونو ملاتړ کوي او له همدې امله دا ډیری وختونه د عکس تحلیل او عکس پروسس کولو کارونو لپاره کارول کیږي. د OpenCV د غوښتنلیک ساحو کې شامل دي: د کمپیوټر لید، د مخ پیژندنه، د څیز پیژندنه، د حرکت تعقیب، قطع کول او پیژندنه.
OpenCV د ځواکمنو وسیلو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې د پیچلو کارونو ترسره کولو لپاره کارول کیدی شي لکه د څیز کشف، د مخ پیژندنه، د اتوماتیک ځانګړتیا استخراج او نور. دا یوه فعاله ټولنه لري چې د عامو ستونزو لپاره د کاروونکي دوستانه حلونه وړاندې کوي. کتابتون د ډیری پروګرامینګ ژبو لکه C++، Java یا Python سره یوځای کولو لپاره ډیزاین شوی. کتابتون پرمخ وړونکو ته دا وړتیا ورکوي چې د دوی په خوښې ژبو کې د عکسونو سره کار وکړي پدې توګه د پراختیا وخت د پام وړ کموي. OpenCV د هر ډول ډیټا ملاتړ کوي (لکه په 2D او 3D جوړښت کې عکسونه) کوم چې دا د نن ورځې د ټولو عکسونو پروسس کولو کتابتونونو کې ترټولو پراخه وسیله ګرځوي.
هغه وسیلې چې په OpenCV کې شاملې دي عبارت دي له:
- د انځور فلټر کول
- د شیانو قطع کول
- د استخراج ځانګړتیاوې
- د فیچر سمون او طبقه بندي
- د شیانو تعقیب او د حرکت تحلیل
- د مطالعې شیانو لپاره 3D بیارغونه
د دې وسیلې په پراخه کچه په صنعتي ترتیباتو کې د اتوماتیک لید تفتیش لپاره کارول کیږي د دې ګټورو ځانګړتیاو له امله لکه د حافظې ټیټ مصرف ، په ډیری پلیټ فارمونو کې ګړندي اجرا کول (په ځانګړي توګه سرایت شوي) ، د OpenMPI/MPI4Py په څیر معیاري کتابتونونو کارولو سیسټمونو ترمینځ پورټ وړتیا. د دې خلاصې سرچینې جواز دا د کاروونکو لپاره خورا زړه راښکونکی کوي څوک چې غواړي دا د کوم امتیازي تادیاتو یا شرکتونو یا سازمانونو جوازونو پرته وکاروي لکه د ریاضیاتو وغيره ...
ټیسسر فولډ
TensorFlow د خلاصې سرچینې سافټویر کتابتون دی چې د ژورې زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او روزنې لپاره کارول کیږي. د ژورې زده کړې سیسټمونه، لکه د عکس تحلیل ماډلونه، د نیورونونو ډیری پرتونو څخه جوړ شوي چې د ان پټ ډاټا پروسس کوي، لکه یو انځور. TensorFlow پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې په اسانۍ سره د پرمختللي ژور زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي چې د لید ، طبیعي ژبې پروسس کولو او نورو برخو کې کارول کیدی شي.
د TensorFlow کارولو لویه ګټه دا ده چې دا په چټکه او مؤثره توګه د ځواکمن ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره اسانه لار وړاندې کوي. TensorFlow په MacOS، وینډوز، لینکس او ګرځنده پلیټ فارمونو کې د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ هم ملاتړ کوي. او ځکه چې دا خلاص سرچینه ده او د ټولنې بډایه ملاتړ لري ، تاسو کولی شئ پرته له دې چې د څرخونو له سره نوي کولو یا له سکریچ څخه د ډیبګ کولو کوډ باندې اضافي وخت مصرف کولو پرته ستاسو د پراختیا پروسې کې موجود وسیلې وکاروئ.
د سکریچ څخه د نوي ماډلونو روزنې سربیره، TensorFlow تاسو ته اجازه درکوي چې مخکې روزل شوي ماډلونه د ځانګړي ستونزې سیټونو کې د لیږد زده کړې یا فین ټیوننګ لپاره بیا وکاروئ. دا دا امکان ورکوي چې په چټکۍ سره د ځانګړو ستونزو سره سم دودیز حلونه رامینځته کړي پداسې حال کې چې په موجوده شبکو کې رامینځته شوي موجوده پوهې څخه ګټه پورته کوي. په لاس کې د دې انعطاف سره ، پراختیا کونکي کولی شي د پخوا په پرتله ګړندي د مختلف جوړښتونو سره تجربه پیل کړي - د دوی پورته کول او د لوړ دقت سره چلول په هیڅ وخت کې پایلې نلري.
د ګوګل کلاوډ ویژن
د ګوګل کلاوډ ویژن یو پیاوړی عکس پروسس کولو وسیله ده چې د سوداګرۍ سره د عکسونو تحلیل کولو او ارزښتناکو لیدونو ترلاسه کولو کې مرسته کولو لپاره ډیزاین شوې. دا د ورته ټیکنالوژۍ پراساس دی چې د ګوګل عکسونو لخوا کارول کیږي ، دا د باور وړ او کارول اسانه کوي. دا کلاوډ میشته وسیله سوداګرۍ ته اجازه ورکوي چې لوی مقدار عکسونه ګړندي پروسس کړي ، مخونه کشف کړي ، شیان وپیژني او متن راوباسي پداسې حال کې چې د لاسي کار څخه مخنیوی کوي.
د ګوګل کلاوډ ویژن بله عالي ځانګړتیا د دې وړتیا ده چې د پراخه کټګوریو لکه څارویو یا محصولاتو څخه توکي وپیژني. د "لوګو کشف" خصوصیت سره، کاروونکي کولی شي د تفصیلي تعقیب او تحلیل معلوماتو لپاره د فیسبوک یا انسټاګرام په څیر برانڈونو سره وصل شي. د "د نښه کولو نښه" ځانګړتیا له کاروونکو سره مرسته کوي چې د دوی په شاوخوا کې نښې نښانې ومومي او په سمدستي توګه د دوی ځایی کلتور ښه پوه شي.
د څیز پیژندنې وړتیاوو سربیره، د ګوګل کلاوډ ویژن کاروونکو ته د احساساتو تحلیل هم چمتو کوي او همدارنګه د عکسونو لپاره د اتوماتیک سرلیک کولو وسیله - د فوري تحلیل لپاره مناسب! سربیره پردې، دا وسیله د مخ پیژندنې وړتیاوې وړاندې کوي کوم چې د بازار موندنې موخو لپاره خورا ښه دي ځکه چې دوی د لوړ دقت سره د عمر او جندر په څیر ځانګړتیاوې کشفوي. په نهایت کې، د کلیدي کلمې استخراج وړتیاوې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې په چټکۍ سره د ان پټ انځورونو له لارې سکین کړي پداسې حال کې چې اړونده کلیدي کلمې ومومي کوم چې په وروستیو پروسو یا غوښتنلیکونو کې کارول کیدی شي.
په پایله کې، د ګوګل کلاوډ ویژن یو غوره اختیار دی کله چې د عکس پروسس کولو وسیلې په لټه کې وي ترڅو سوداګرۍ سره مرسته وکړي چې د دوی عکسونه د پخوا په پرتله خورا مؤثره تحلیل کړي!
پایله
د انځور تحلیل د ډیجیټل عکسونو څخه د لیدونو راټولولو لپاره یو پیاوړی وسیله ده. دا په ډیری بیلابیلو برخو کې کارول کیدی شي لکه درمل، موټرو، او عکاسي. د عکس تحلیل کارولو ګټې ډیری دي او کولی شي وخت، پیسې او هڅې خوندي کړي. پدې مقاله کې ، موږ د عکس تحلیل اساساتو ته کتنه کړې ، دا څه دي او دا څنګه تاسو ته ګټه رسوي. موږ د تحلیل مختلف ډولونه او د بریالي عکس تحلیل لپاره غوره تمرینونه هم بحث کړي دي. په پایله کې، دا څرګنده ده چې د انځور تحلیل د بصیرت راټولولو او د معلوماتو پر بنسټ د معلوماتو پریکړو کولو لپاره یو پیاوړی وسیله ده.
لنډیز
ستاسو د قهوه لپاره د روسټ انتخاب ستاسو په خوند او ځواک پورې اړه لري چې تاسو یې غوره کوئ او ستاسو سیمه ایز غوره توبونه. مختلف روسترونه د نومونو او رنګونو پراخه لړۍ وړاندې کوي، مګر په عموم کې، سپک روسټونه به یو معتدل بوی او یو څه د کافین مواد ولري پداسې حال کې چې تیاره روسټونه د لږ تیزابیت سره ډیر تریخ وي. د هر یو مشهور ډولونه شامل دي د رڼا ښار، نیم ښار، دارچین، ښار، امریکایی، ناشتا، بشپړ ښار، لوړ کانټینینټل نیو اورلینز اروپایی ایسپریسو وینیز ایټالوی فرانسوی. که تاسو د رڼا یا تیاره کافي لوبیا مینه وال یاست — یا په مینځ کې کوم ځای کې - ډاډ ترلاسه کړئ چې مخکې له دې چې تاسو یې واخلئ پوښتنه وکړئ ترڅو تاسو دقیقا هغه څه ترلاسه کړئ چې تاسو یې په لټه کې یاست!
مخ پر وړاندی لوستل
د بصیرت ترلاسه کولو او له عکسونو څخه د پایلو ترلاسه کولو لپاره د عکس تحلیل کارول په پراخه کچه صنعتونو کې د روغتیا پاملرنې څخه تر امنیت پورې په پراخه کچه مشهور کیږي. که تاسو غواړئ د دې ټیکنالوژۍ په اړه نور معلومات زده کړئ، لاندې سرچینې په پام کې ونیسئ:
مقالې او ښوونې
- "د عکس تحلیل: دا څه دي او څنګه یې کارول کیږي" د اوریکل لخوا
- "د هغو خلکو لپاره د عکس تحلیل پیژندنه چې د عکس تحلیل په اړه هیڅ نه پوهیږي" د کینټ ووډارډ لخوا
- "د ماشین زده کړې کې د عکس تحلیل او پروسس کولو پوهیدو په لور 8 ګامونه" د ویکتور چارپینی لخوا
کتابونه او خپرونې
- د انځور پروسس کول: اصول او غوښتنلیکونه د میلان سونکا او نور لخوا.
- د کمپیوټر او ماشین لید - تیوري، الګوریتمونه، عمليیتونه (څلورمه نسخه) د ER ډیویس لخوا
- د OpenCV سره د ډیجیټل عکس پروسس کول - کتابیات (Ver 4.1) د ډیویډ درداس ویبینارونو او پوډکاسټونو لخوا ترتیب شوی
- د ماشین زده کړې ویبینار له لارې کمپیوټر لید چې د Treehouse AI لخوا کوربه شوی
- د ماشین زده کړې بنسټیز پوډکاسټ د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم لخوا کوربه شوی دلته ډیری نور کتابونه ، مقالې ، ویبینارونه ، پوډکاسټونه ، ورکشاپونه او نورې سرچینې شتون لري چې تاسو سره د عکس تحلیل میتودولوژی په ښه پوهیدو کې او همدارنګه د ځانګړي غوښتنلیکونو لپاره د کارولو څرنګوالي کې مرسته کولی شي.
سلام، زه کیم یم، د میډیا جوړولو او ویب پراختیا کې د شالید سره مور او د سټاپ حرکت لیواله یم. زه د نقاشۍ او حرکت کولو لپاره خورا لوی لیوالتیا لرم، او اوس زه لومړی د سټاپ حرکت نړۍ ته ځم. زما د بلاګ سره، زه خپلې زده کړې له تاسو سره شریکوم.
