Analiza imaginii: ce este și cum se folosește

de Kim Actualizat: 29 Iunie, 2022

Analiza imaginilor este un instrument puternic pentru extragerea de informații din imagini.

Acesta poate fi folosit pentru o varietate de scopuri, de la urmărirea schimbărilor din mediu până la recunoașterea facială până la analiza imaginilor medicale.

În acest articol, vă vom oferi o scurtă introducere în analiza imaginilor și a modului în care o puteți utiliza. Vom acoperi definiția analizei imaginii, diferitele tehnici și instrumente disponibile și potențialele aplicații ale analizei imaginii.

Definiţia image analysis

Analiza imaginii este un instrument folosit pentru a obține o perspectivă digital imagini. Este utilizat în mod obișnuit în diverse domenii, cum ar fi medicină, cercetare științifică, supraveghere, procesare a imaginilor și multe altele.

În esență, este un proces de colectare a datelor dintr-o imagine și analiza datelor pentru a obține informații despre conținutul imaginii. Analiza imaginii ajută la furnizarea de informații despre calitatea sau caracteristicile unei imagini, cum ar fi dimensiunea, forma, intensitatea/luminozitatea acesteia, culoare compoziția sau planul acesteia.

Există mai multe tehnici utilizate în analiza imaginilor, cum ar fi tehnicile de transformare spațială, cum ar fi extracția sub-imagine și procesarea blocurilor; tehnici de extragere a caracteristicilor care găsesc puncte sau regiuni de interes folosind detectoare de margini sau algoritmi de urmărire a graniței; tehnici de clasificare care clasifică obiectele în categorii; tehnici de segmentare care analizează obiectele din fundal; și algoritmi de recunoaștere a modelelor care recunosc obiecte folosind metode statistice.

Prin utilizarea instrumentelor de analiză a imaginii pentru aplicații precum detectarea obiectelor și recunoașterea facială, poate îmbunătăți experiența utilizatorului atunci când utilizează mediile digitale. De asemenea, este posibilă utilizarea analizei pentru cercetarea științifică pentru a evalua corelațiile dintre granițele definite într-un singur sau grup de imagini. În cele din urmă, această tehnologie este utilizată în mod semnificativ de profesioniștii medicali din specialități, inclusiv radiologie și patologie, pentru a diagnostica diferite afecțiuni pe baza imaginilor scanate luate de la pacienți.

Tipuri de analiză a imaginii

Analiza imaginii este extragerea de informații semnificative din imagini digitale. Este un termen foarte larg care acoperă multe tipuri diferite de sarcini legate de imagini, inclusiv recunoașterea și identificarea obiectelor, măsurarea formei, recunoașterea modelelor, analiza și clasificarea scenei.

Există multe tipuri de tehnici de analiză a imaginii; unele dintre cele mai comune includ:
-PixelAnaliză bazată pe/spațială – Acest tip de analiză implică numărarea manuală a pixelilor individuali sau a grupurilor de pixeli pentru a măsura zonele (dimensiune, formă) și densitățile (distribuție).
-Analiza statistică – Această abordare folosește metode statistice pentru a evalua caracteristicile asociate cu regiunile dintr-o imagine, cum ar fi contrastul sau luminozitatea.
-Învățare automată/Inteligentă artificială – Algoritmii de inteligență artificială (AI) permit sarcini puternice de procesare automată a imaginilor, cum ar fi detectarea obiectelor sau segmentarea semantică folosind rețele neuronale convoluționale (CNN).
-Analiza texturii - Această tehnică măsoară modul în care elementele dintr-o imagine sunt distribuite unele față de altele în ceea ce privește textura - variația nivelurilor de gri sau a culorilor pe o zonă mare.
- Analiza histogramei - Analiza histogramei implică de obicei măsurarea distribuțiilor statistice în cadrul unei imagini, cum ar fi contrastul, luminozitatea, nuanța și saturația.
-Tehnici de filtrare - Tehnicile de filtrare implică operații matematice pe o întreagă matrice de intensitate procesată, care modifică anumite părți ale matricei, păstrând în același timp altele. Filtrele sunt adesea folosite pentru a îmbunătăți marginile sau pentru a elimina zgomotul dintr-o imagine prin netezirea acestor zone nedorite.
-Tehnici de transformare Fourier - Această metodă utilizează transformări Fourier care descompun imaginile în mai multe componente pe baza intervalelor de frecvență și/sau a orientărilor prezente în cadrul de intrare. Acest lucru permite izolarea pieselor și obiectelor care pot avea caracteristici particulare în raport cu aspectul general al altor componente din cadru - cum ar fi diferențele de textura sau formă - permițând detectarea mai ușoară a obiectelor în timpul proceselor de segmentare.

Beneficiile analizei imaginii

Analiza imaginilor este un instrument neprețuit pentru obținerea de informații din imaginile digitale. Este folosit pentru a recunoaște modele, pentru a identifica obiecte și pentru a extrage informații semnificative din media. De la cercetarea medicală până la recunoașterea facială, analiza imaginilor poate aduce beneficii unei game largi de industrii. Aici vom explora avantajele analizei imaginii și modul în care aceasta poate fi utilizată pentru a îmbunătăți diferite domenii.

Experiență îmbunătățită a clienților

Analiza imaginilor poate ajuta la îmbunătățirea experienței clienților, permițând companiilor să înțeleagă rapid și precis preferințele clienților. Prin implementarea tehnicilor de analiză a imaginilor, companiile pot folosi date din imagini precum datele demografice, locațiile și răspunsurile emoționale pentru a-și viza mai bine publicitatea sau pentru a personaliza conținutul pentru clienți. Utilizarea acestor date poate duce la o implicare îmbunătățită cu clienții, precum și la creșterea vânzărilor pentru companie.

Analiza imaginilor ajută, de asemenea, companiile să înțeleagă mai bine contextul imaginilor lor. De exemplu, tehnologia de recunoaștere a culorilor permite companiilor să identifice culorile dintr-o imagine și să determine modul în care acestea sunt asociate cu produse sau servicii. Aceste informații pot ajuta companiile să înțeleagă comportamentul clienților cu privire la un anumit serviciu sau produs. În plus, companiile pot folosi tehnologia de recunoaștere a obiectelor pentru a identifica obiectele dintr-o imagine și pentru a înțelege mai bine preferințele clienților pe baza obiectelor pe care le preferă.

În cele din urmă, analiza imaginii permite companiilor să colecteze date mai rapid, păstrând în același timp acuratețea procesului. Companiile nu mai trebuie să revizuiască manual sute de imagini atunci când încearcă să determine preferințele clienților; mai degrabă, ei sunt capabili să automatizeze acest proces folosind tehnici de analiză a imaginilor care îmbunătățesc eficiența în mod semnificativ, obținând în același timp rezultate precise din analiza imaginilor. Aceasta înseamnă că clienții obțin acces la publicitate personalizată mai rapid decât oricând, permițând companiilor să ofere clienților lor o experiență generală mai bună.

Precizie și eficiență sporite

Analiza imaginii oferă numeroase beneficii pentru companii, inclusiv acuratețe și eficiență sporite. Prin analiza imaginilor în loc să se bazeze pe metode manuale sau bazate pe text, analiza imaginilor poate reduce semnificativ erorile de introducere a datelor și poate accelera timpul de procesare pentru o anumită sarcină.

Analiza imaginii elimină, de asemenea, nevoia de a verifica manual cantități mari de informații. În schimb, un algoritm poate găsi rapid date relevante și poate identifica modele care să fie ușor interpretate de oameni. Acest lucru accelerează procesul de luare a deciziilor și minimizează potențialele greșeli costisitoare din cauza erorilor umane sau a supravegherii.

În plus, analiza imaginilor facilitează identificarea rapidă a tiparelor în seturi de date incredibil de mari, care ar fi nevoie de mii de ore de muncă pentru a verifica manual. Acest lucru reduce drastic costurile cu forța de muncă sporind simultan precizia și eficiența. Analiza imaginii permite, de asemenea, organizațiilor să cuantifice tendințele pe care altfel le-ar fi ratat cu metodele tradiționale, ajutându-le să ia decizii mai bune mai repede decât oricând.
Prin utilizarea tehnologiei de analiză a imaginilor, companiile pot minimiza erorile de introducere a datelor și pot reduce costurile cu forța de muncă, crescând în același timp acuratețea și eficiența operațiunilor lor. Acest lucru duce la îmbunătățirea capacității de luare a deciziilor și la rezultate mai precise, care sunt derivate din seturi de date mult mai mari decât ceea ce s-ar putea obține folosind numai metodele tradiționale.

Îmbunătățirea luării deciziilor

Utilizarea analizei de imagine în afaceri pentru a ajuta la luarea deciziilor poate duce la o eficiență îmbunătățită și poate ajuta organizațiile să își gestioneze mai bine resursele. Prin diferitele tehnici și tehnologii implicate, o organizație are capacitatea de a procesa și analiza rapid imagini din diferite surse. Acest lucru îi ajută să ia decizii corecte aproape instantaneu.

Analiza imaginii poate ajuta organizațiile să sorteze, să identifice și să evalueze datele pentru a prioritiza sarcinile sau obiectivele strategice. De asemenea, permite analiza rapidă a modelelor complicate din imagini, ceea ce economisește timp prețios în sarcinile de luare a deciziilor de nivel superior. În plus, analiza imaginii poate ajuta companiile să descopere tendințe sau probleme recurente care altfel ar fi trecut neobservate.

Organizațiile profită din ce în ce mai mult de puterea tehnologiilor de analiză a imaginilor, cum ar fi inteligența artificială (AI) și aplicațiile de învățare automată (ML) pentru a crea modele predictive care le oferă o perspectivă asupra a ceea ce se va întâmpla în ceea ce privește comportamentul clienților și condițiile pieței în viitor. În acest moment, echipele de analiză a pieței scanează în mod constant imaginile pe care le-au colectat din surse precum site-urile web ale concurenței și canalele digitale. Cu instrumentele potrivite, aceste echipe pot determina rapid modul în care clienții interacționează cu produsele sau serviciile unei organizații pentru a construi informații utile care să ofere un avantaj competitiv față de ceilalți din industrie.

Analiza imaginii joacă un rol esențial în operațiunile de afaceri de astăzi, oferind organizațiilor acces la informații valoroase bazate pe date care stimulează creșterea și progresul mai rapid decât oricând.

Cum se utilizează analiza imaginii

Analiza imaginilor este o modalitate eficientă de a procesa cantități mari de date de imagine și de a extrage informații utile din acestea. Analiza imaginii implică utilizarea algoritmilor computerizati pentru a determina semnificația unei imagini. Poate fi folosit pentru o varietate de sarcini, cum ar fi recunoașterea obiectelor, recunoașterea facială și segmentarea imaginii. În această secțiune, vom discuta despre cum poate fi utilizată analiza imaginii și despre unele dintre aplicațiile acesteia.

Segmentarea imaginii

Segmentarea imaginii este o ramură a procesării imaginii în care o imagine este împărțită în mai multe segmente, sau regiuni, care împreună cuprind întreaga imagine. Fiecare segment reprezintă o zonă de interes în cadrul imaginii și poate fi gândit ca un obiect discret în sine. Scopul segmentării este de a simplifica și/sau de a schimba reprezentarea unei imagini în ceva mai semnificativ și mai ușor de analizat. Tehnicile de segmentare sunt utilizate în imagistica medicală pentru o varietate de sarcini, de la identificarea structurilor anatomice până la monitorizarea progresiei bolii. În plus, algoritmii de segmentare sunt componente cheie în sistemele automate de supraveghere și pot fi utilizați pentru sarcini de navigare robotică și detectarea obiectelor.

Algoritmii de segmentare se bazează, în general, pe metode bazate pe pixeli sau pe metode bazate pe clasificare. Metodele bazate pe pixeli folosesc indicații precum culoarea sau textura pentru a împărți o imagine în segmente separate. Alternativ, metodele bazate pe clasificare combină categorii bazate pe caracteristici descriptive, cum ar fi forma sau textura, pentru a grupa automat pixelii împreună în segmente/obiecte adecvate.

Segmentarea bazată pe pixeli urmărește în mod obișnuit să separe obiectele după intensitatea lor sau valorile de contrast prin calcularea statisticilor globale (de exemplu, valoarea medie) pe o întreagă regiune. Abordările bazate pe clasificare necesită adesea introducere manuală și etichetare înainte ca algoritmul să înceapă să funcționeze; cu toate acestea, aceste metode sunt foarte puternice atunci când se ocupă cu seturi de date mari sau cu tipuri de date necunoscute care nu pot fi separate cu succes folosind numai valori de pixeli.

Clasificarea imaginilor

Clasificarea imaginilor este procesul de utilizare a algoritmilor de computer pentru a prezice și a eticheta clase dintr-o imagine dată. În acest proces, este obișnuit să existe o „colecție” de imagini de antrenament etichetate care servesc ca intrare într-un algoritm de învățare. Pe baza acestor imagini de antrenament, caracteristici precum dimensiunea, forma și culoarea sunt extrase din imagine și utilizate pentru clasificarea imaginilor. Această tehnică permite rezultate mai precise în comparație cu etichetarea manuală, unde oamenii pot face greșeli din cauza clasificărilor greșite sau a erorilor de etichetare.

Având în vedere o imagine necunoscută, se poate aplica un clasificator existent care apoi atribuie acestei intrări specifice o categorie de ieșire în funcție de numărul predefinit de clase distincte. Câteva exemple de utilizare ale acestui lucru variază de la sisteme de conducere autonomă a mașinilor care îi oferă capabilități de recunoaștere a obiectelor până la detectarea facială în aplicațiile biometrice. În plus, deținerea de date precise etichetate prin clasificarea imaginilor poate oferi o perspectivă semnificativă mai mare asupra mediului nostru prin folosirea unor seturi uriașe de date guvernamentale pentru analize ulterioare – în special în corelațiile dintre tipurile de obiecte și aplicații de afaceri, cum ar fi analiza de retail sau analiza de divertisment.

De la implementarea rețelelor neuronale cu tehnici de optimizare GPU pentru a obține procesări paralele până la diverse forme de învățare automată – există nenumărate moduri prin care se pot antrena modele AI sau se pot folosi tehnici de deep learning în domeniul clasificării imaginilor; deși învățarea nesupravegheată are încă câteva obstacole care îi împiedică pe cercetători să le utilizeze pe deplin la potențialul maxim, aceste metode sunt încă explorate și cercetate în mod activ. Astfel, înțelegerea modului de implementare a acestora necesită o cunoaștere cuprinzătoare a algoritmilor de viziune computerizată, precum și cunoștințe tehnice puternice care implică practici de inginerie back-end, cum ar fi limbaje de scripting precum Python în scopuri de implementare, împreună cu o cunoaștere intime a tehnologiilor emergente precum blockchain sau infrastructura fără server. implementari

Detectarea obiectelor

Detectarea obiectelor este o tehnologie și o tehnică bazată pe computer pentru a asigura acuratețea în analiza unui set de date de imagine. Această tehnologie folosește diverși algoritmi sofisticați pentru a identifica obiectele și caracteristicile acestora în imagini ușor de identificat. Joacă un rol major în multe domenii, cum ar fi criminalistica, știința medicală, automatizarea industrială, identificarea facială și sistemele automate de inspecție.

Detectarea obiectelor implică analiza sau colectarea datelor pentru a determina dimensiunea, forma și alte proprietăți ale unor obiecte specifice dintr-o imagine. Acest tip de analiză a imaginii poate include identificarea obiectelor pe baza culorii, texturii sau chiar a formelor pe care le creează atunci când sunt așezate împreună. Folosirea modelelor matematice și a metodelor statistice face ca sarcina să fie mult mai ușoară pentru calculatoare din zilele noastre.

Scopul principal aici este de a identifica cu precizie fiecare obiect care apare într-un set de date de imagine, utilizând etichetele atributelor atribuite. Algoritmul trebuie antrenat în prealabil cu o mulțime de date, inclusiv exemple „bune” pentru predicții precise despre caracteristicile fiecărui obiect țintă înainte de a începe antrenamentul. După ce antrenamentul este finalizat și prognoza are succes, va fi urmată de faze precum inferența în care rezultatul așteptat de la o anumită intrare funcționează cu rezultatele obținute din studiile anterioare.

Tehnologia precum algoritmii de învățare profundă (DL) ajută la permiterea unor straturi multiple care lucrează împreună pentru a obține rezultate mai precise într-un interval de timp mai scurt decât ar putea oferi metodele tradiționale înainte de a deveni disponibil în acest tip de configurație hardware de procesare folosită astăzi. În cele din urmă, acest lucru face ca modalitățile asistate de AI, cum ar fi Deep Learning, să fie mai atractive decât abordările convenționale, deoarece reduc foarte mult erorile, oferind în același timp măsurători eficiente de acuratețe a detectării obiectelor care pot produce cu ușurință rezultate și în scenarii în timp real.

Instrumente pentru analiza imaginilor

Analiza imaginilor este un proces care implică extragerea de informații semnificative din imagini prin metodologiile sale de calcul. Acest proces este utilizat într-o varietate de domenii, cum ar fi imagistica medicală, inteligența artificială și teledetecția. Din fericire, există o varietate de instrumente disponibile pentru analiza imaginilor, făcând procesul mai ușor și mai eficient. Să ne uităm la câteva dintre instrumentele disponibile pentru analiza imaginilor.

OpenCV

OpenCV este o bibliotecă de funcții de programare care vizează în principal viziunea computerizată în timp real. Suportă diferite ferestre, Linux, platformă și alte platforme software și, prin urmare, este adesea folosit pentru analiză și procesare a imaginilor. Domeniile de aplicare ale OpenCV includ: viziunea computerizată, recunoașterea feței, identificarea obiectelor, urmărirea mișcării, segmentarea și recunoașterea.

OpenCV oferă o gamă largă de instrumente puternice care pot fi utilizate pentru a efectua sarcini complexe, cum ar fi detectarea obiectelor, recunoașterea facială, extragerea automată a caracteristicilor și multe altele. Are o comunitate activă care oferă soluții ușor de utilizat pentru probleme comune. Biblioteca a fost concepută pentru a se integra cu multe limbaje de programare precum C++, Java sau Python. Biblioteca permite dezvoltatorilor să lucreze cu imagini în limbile dorite, reducând astfel semnificativ timpul de dezvoltare. OpenCV acceptă orice tip de date (cum ar fi imagini în formare 2D și 3D), ceea ce îl face cel mai versatil instrument dintre toate bibliotecile de procesare a imaginilor disponibile astăzi.

Instrumentele incluse în OpenCV sunt:
- Filtrarea imaginilor
-Segmentarea obiectelor
- Caracteristici de extracție
-Potrivirea și clasificarea caracteristicilor
-Urmărirea obiectelor și analiza mișcării
-Reconstituirea 3D pentru obiecte studiate

Instrumentele sale sunt utilizate pe scară largă pentru inspecția vizuală automată în setările industriale datorită caracteristicilor sale avantajoase precum consumul redus de memorie, execuția rapidă pe majoritatea platformelor (în special cele încorporate), portabilitatea între sisteme care utilizează biblioteci standard precum OpenMPI/MPI4Py. Licența sa open source o face și mai atractivă pentru utilizatorii care doresc să o folosească fără plăți de redevențe sau licențe de la companii sau organizații precum Mathworks etc...

TensorFlow

TensorFlow este o bibliotecă de software open source utilizată pentru a dezvolta și antrena modele de deep learning. Sistemele de învățare profundă, cum ar fi modelele de analiză a imaginilor, sunt construite din mai multe straturi de neuroni care procesează datele de intrare, cum ar fi o imagine. TensorFlow le permite dezvoltatorilor să dezvolte și să implementeze mai ușor modele de învățare profundă de ultimă generație care pot fi utilizate în viziune, procesarea limbajului natural și în alte domenii.

Avantajul major al utilizării TensorFlow este că oferă o modalitate ușoară de a crea și de a implementa modele puternice de învățare automată rapid și eficient. TensorFlow acceptă, de asemenea, o gamă largă de aplicații pe MacOS, Windows, Linux și platforme mobile. Și pentru că este open source și are suport bogat în comunitate, puteți utiliza instrumentele existente în procesul de dezvoltare fără a fi nevoie să reinventați roțile sau să petreceți timp suplimentar pentru depanarea codului de la zero.

Pe lângă antrenarea de la zero a modelelor noi, TensorFlow vă permite, de asemenea, să refolosiți modele pre-antrenate pentru transferul de învățare sau reglarea fină a unor seturi de probleme specifice. Acest lucru face posibilă construirea rapidă de soluții personalizate adaptate unor probleme particulare, profitând în același timp de cunoștințele existente integrate în rețelele existente. Cu această flexibilitate la îndemână, dezvoltatorii pot începe să experimenteze diferite arhitecturi mai repede decât oricând - punându-le în funcțiune cu rezultate de mare precizie în cel mai scurt timp.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision este un instrument puternic de procesare a imaginilor conceput pentru a ajuta companiile să analizeze imaginile și să obțină informații valoroase. Se bazează pe aceeași tehnologie folosită de Google Foto, ceea ce îl face fiabil și ușor de utilizat. Acest instrument bazat pe cloud permite companiilor să proceseze rapid cantități mari de imagini, să detecteze fețe, să identifice obiecte și să extragă text, evitând în același timp munca manuală.

O altă caracteristică excelentă a Google Cloud Vision este capacitatea sa de a identifica obiecte dintr-o gamă largă de categorii, cum ar fi animale sau produse. Cu funcția de „detecție logo”, utilizatorii se pot conecta cu mărci precum Facebook sau Instagram pentru informații detaliate de urmărire și analiză. Funcția de „detecție a reperelor” îi ajută pe utilizatori să găsească reperele din jurul lor și să își înțeleagă mai bine cultura locală într-o clipă.

Pe lângă capabilitățile de recunoaștere a obiectelor, Google Cloud Vision oferă utilizatorilor și analize de sentimente, precum și un instrument automat de subtitrări pentru imagini - perfect pentru analiză instantanee! În plus, acest instrument oferă capacități de recunoaștere facială, care sunt excelente în scopuri de marketing, deoarece detectează atribute precum vârsta și sexul cu mare precizie. În cele din urmă, capacitățile de extragere a cuvintelor cheie le permit utilizatorilor să scaneze rapid imaginile de intrare în timp ce găsesc cuvinte cheie relevante care pot fi folosite în procese sau aplicații ulterioare.

În concluzie, Google Cloud Vision este o opțiune excelentă atunci când căutați un instrument de procesare a imaginilor care să ajute companiile să își analizeze imaginile mai eficient decât oricând!

Concluzie

Analiza imaginilor este un instrument puternic pentru a culege informații din imaginile digitale. Poate fi folosit în multe domenii diferite, cum ar fi medicină, auto și fotografie. Beneficiile utilizării analizei imaginilor sunt numeroase și pot economisi timp, bani și efort. În acest articol, am analizat elementele de bază ale analizei imaginii, ce este aceasta și cum vă poate beneficia. De asemenea, am discutat despre diferitele tipuri de analiză și despre cele mai bune practici pentru o analiză de succes a imaginilor. În concluzie, este evident că analiza imaginilor este un instrument puternic pentru a culege informații și pentru a lua decizii informate bazate pe date.

Rezumat

Alegerea prăjiturilor pentru cafeaua dvs. depinde de aroma și puterea pe care o preferați, precum și de preferințele regionale. Prăjitoarele diferite oferă o gamă largă de nume și categorii de culori, dar, în general, prăjiturile ușoare vor avea o aromă mai blândă și un conținut ușor mai mare de cofeină, în timp ce prăjiturile întunecate sunt mai amare, cu o aciditate mai mică. Tipurile populare includ Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Mic dejun, Full City, High Continental New Orleans European Espresso vieneză italiană franceză. Indiferent dacă sunteți un fan al boabelor de cafea deschisă sau închisă – sau undeva între ele – asigurați-vă că întrebați înainte de a cumpăra, astfel încât să obțineți exact ceea ce căutați!

Lecturi suplimentare

Utilizarea analizei imaginilor pentru a obține informații și a trage concluzii din imagini devine din ce în ce mai populară într-o gamă largă de industrii, de la asistență medicală la securitate. Dacă doriți să aflați mai multe despre această tehnologie, luați în considerare următoarele resurse:

Articole & Tutoriale
-„Analiza imaginii: ce este și cum se utilizează” de la Oracle
- „O introducere în analiza imaginilor pentru persoanele care nu știu nimic despre analiza imaginilor” de Kent Woodard
-„8 pași spre înțelegerea analizei și procesării imaginilor în învățarea automată” de Victor Charpenay
Cărți și publicații
-Procesarea imaginilor: principii și aplicații de Milan Sonka și colab.
-Viziune pe computer și mașină – Teorie, algoritmi, aspecte practice (ed. a IV-a) de ER Davies
-Procesare digitală a imaginii cu OpenCV – Bibliografie (Versiunea 4.1) Compilată de David Dardas Webinarii și Podcasturi
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar găzduit de Treehouse AI
-Podcastul Fundamentele învățării automate găzduit de Google Cloud Platform Există, de asemenea, multe alte cărți, articole, seminarii web, podcasturi, ateliere și alte resurse disponibile care vă pot ajuta să înțelegeți mai bine metodologia de analiză a imaginii, precum și cum să o utilizați pentru aplicații specifice.

Bună, sunt Kim, o mamă și o pasionată de stop-motion cu experiență în crearea media și dezvoltarea web. Am o pasiune uriașă pentru desen și animație, iar acum merg cu capul întâi în lumea stop-motion. Cu blogul meu, vă împărtășesc cunoștințele mele.