Анализ изображений: что это такое и как его использовать

Ким Обновлено: 29 июня 2022

Анализ изображений — мощный инструмент для извлечения информации из изображений.

Это можно использовать для самых разных целей, от отслеживания изменений в окружающей среде до распознавания лиц и анализа медицинских изображений.

В этой статье мы дадим вам краткое введение в анализ изображений и то, как вы можете его использовать. Мы рассмотрим определение анализа изображений, различные доступные методы и инструменты, а также возможные применения анализа изображений.

Определение анализа изображений

Анализ изображений — это инструмент, используемый для получения информации о Интернет картинки. Он широко используется в различных областях, таких как медицина, научные исследования, наблюдение, обработка изображений и многие другие.

По сути, это процесс сбора данных с изображения и анализа данных для получения информации о содержании изображения. Анализ изображения помогает предоставить информацию о качестве или характеристиках изображения, таких как его размер, форма, интенсивность/светимость, цвет Композиция или ее поэтажный план.

Существует несколько методов, используемых в анализе изображений, таких как методы пространственного преобразования, такие как извлечение части изображения и блочная обработка; методы извлечения признаков, которые находят точки или области интереса с помощью детекторов краев или алгоритмов отслеживания границ; методы классификации, которые классифицируют объекты по категориям; методы сегментации, которые отделяют объекты от фона; и алгоритмы распознавания образов, которые распознают объекты с использованием статистических методов.

Использование инструментов анализа изображений для таких приложений, как обнаружение объектов и распознавание лиц, может улучшить взаимодействие с пользователем при использовании цифровых медиа. Также можно использовать анализ для научных исследований, чтобы оценить корреляции между определенными границами в пределах одного или группы изображений. Наконец, эта технология также широко используется медицинскими работниками различных специальностей, включая радиологию и патологию, для диагностики различных состояний на основе отсканированных изображений, полученных от пациентов.

Типы анализа изображений

Анализ изображений — это извлечение значимой информации из цифровых изображений. Это очень широкий термин, который охватывает множество различных задач, связанных с изображением, включая распознавание и идентификацию объектов, измерение формы, распознавание образов, анализ сцены и классификацию.

Существует множество методов анализа изображений; некоторые из наиболее распространенных включают:
–Pixel Пространственный/пространственный анализ. Этот тип анализа включает ручной подсчет отдельных пикселей или кластеров пикселей для измерения площади (размер, форма) и плотности (распределение).
-Статистический анализ. В этом подходе используются статистические методы для оценки характеристик, связанных с областями изображения, таких как контрастность или яркость.
-Машинное обучение/искусственный интеллект. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) позволяют выполнять мощные автоматизированные задачи обработки изображений, такие как обнаружение объектов или семантическая сегментация с использованием сверточных нейронных сетей (CNN).
Анализ текстуры. Этот метод измеряет, как элементы изображения распределяются относительно друг друга с точки зрения текстуры — изменение уровней серого или цветов на большой площади.
-Анализ гистограммы. Анализ гистограммы обычно включает в себя измерение статистических распределений в изображении, таких как контрастность, яркость, оттенок и насыщенность.
- Методы фильтрации. Методы фильтрации включают в себя математические операции над всем массивом обрабатываемой интенсивности, которые изменяют определенные части массива, сохраняя при этом другие. Фильтры часто используются для улучшения краев или удаления шума с изображения путем сглаживания нежелательных областей.
- Методы преобразования Фурье. Этот метод использует преобразования Фурье, которые разлагают изображения на несколько компонентов на основе частотных диапазонов и/или ориентаций, присутствующих во входном кадре. Это позволяет изолировать части и объекты, которые могут иметь определенные характеристики по отношению к общему внешнему виду других компонентов в кадре, например, различия в текстуре или форме, что упрощает обнаружение объектов во время процессов сегментации.

Преимущества анализа изображений

Анализ изображений — бесценный инструмент для получения информации из цифровых изображений. Он используется для распознавания шаблонов, идентификации объектов и извлечения значимой информации из мультимедиа. От медицинских исследований до распознавания лиц анализ изображений может принести пользу широкому кругу отраслей. Здесь мы рассмотрим преимущества анализа изображений и то, как его можно использовать для улучшения различных областей.

Улучшенный опыт работы с клиентами

Анализ изображений может помочь улучшить качество обслуживания клиентов, позволяя компаниям быстро и точно понять предпочтения клиентов. Внедряя методы анализа изображений, предприятия могут использовать данные из изображений, такие как демографические данные, местоположение и эмоциональные реакции, чтобы лучше ориентировать свою рекламу или персонализировать контент для клиентов. Использование этих данных может привести к улучшению взаимодействия с клиентами, а также к увеличению продаж компании.

Анализ изображений также помогает компаниям лучше понять контекст своих изображений. Например, технология распознавания цветов позволяет компаниям идентифицировать цвета на изображении и определять, как они связаны с продуктами или услугами. Эта информация может помочь компаниям лучше понять поведение клиентов в отношении конкретной услуги или продукта. Кроме того, предприятия могут использовать технологию распознавания объектов, чтобы идентифицировать объекты на изображении и лучше понимать предпочтения клиентов на основе объектов, которые они предпочитают.

Наконец, анализ изображений позволяет компаниям быстрее собирать данные, сохраняя при этом точность процесса. Компаниям больше не нужно вручную просматривать сотни изображений, пытаясь определить предпочтения клиентов; скорее, они могут автоматизировать этот процесс, используя методы анализа изображений, которые значительно повышают эффективность, но при этом получают точные результаты анализа изображений. Это означает, что клиенты получают доступ к персонализированной рекламе быстрее, чем когда-либо прежде, что позволяет компаниям обеспечивать лучший пользовательский опыт для своих клиентов.

Повышенная точность и эффективность

Анализ изображений обеспечивает многочисленные преимущества для бизнеса, включая повышенную точность и эффективность. Анализируя изображения вместо того, чтобы полагаться на ручные или текстовые методы, анализ изображений может значительно уменьшить количество ошибок при вводе данных и ускорить время обработки для данной задачи.

Анализ изображений также избавляет от необходимости просеивать большие объемы информации вручную. Вместо этого алгоритм может быстро находить релевантные данные и выявлять закономерности, которые люди могут легко интерпретировать. Это ускоряет процесс принятия решений и сводит к минимуму возможные дорогостоящие ошибки из-за человеческого фактора или недосмотра.

Кроме того, анализ изображений упрощает быстрое выявление закономерностей в невероятно больших наборах данных, для ручного просеивания которых потребовались бы тысячи человеко-часов. Это резко снижает трудозатраты, одновременно повышая точность и эффективность. Анализ изображений также позволяет организациям количественно определять тенденции, которые они могли бы пропустить с помощью традиционных методов, помогая им принимать лучшие решения быстрее, чем когда-либо прежде.
Используя технологию анализа изображений, предприятия могут свести к минимуму ошибки при вводе данных и снизить трудозатраты, одновременно повысив точность и эффективность своих операций. Это приводит к улучшенным возможностям принятия решений и более точным результатам, которые получаются из гораздо больших наборов данных, чем те, которые можно было бы получить, используя только традиционные методы.

Улучшенное принятие решений

Использование анализа изображений в бизнесе для помощи в принятии решений может привести к повышению эффективности и помочь организациям лучше управлять своими ресурсами. Благодаря различным методам и технологиям организация может быстро обрабатывать и анализировать изображения из разных источников. Это помогает им принимать правильные решения почти мгновенно.

Анализ изображений может помочь организациям сортировать, идентифицировать и оценивать данные для определения приоритетов задач или стратегических целей. Это также позволяет быстро анализировать сложные шаблоны в изображениях, что экономит драгоценное время на задачах принятия решений более высокого уровня. Кроме того, анализ изображений может помочь компаниям обнаружить тенденции или повторяющиеся проблемы, которые иначе остались бы незамеченными.

Организации все чаще используют возможности технологий анализа изображений, таких как приложения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), для создания прогностических моделей, которые дают им представление о том, что произойдет с точки зрения поведения клиентов и рыночных условий в будущем. На данный момент команды рыночных аналитиков постоянно сканируют изображения, которые они собрали из таких источников, как веб-сайты конкурентов и цифровые каналы. С помощью правильных инструментов эти команды могут быстро определить, как клиенты взаимодействуют с продуктами или услугами организации, чтобы получить действенную информацию, обеспечивающую конкурентное преимущество перед другими в отрасли.

Сегодня анализ изображений играет неотъемлемую роль в бизнес-операциях, предоставляя организациям доступ к ценной информации, основанной на данных, которая стимулирует рост и прогресс быстрее, чем когда-либо прежде.

Как использовать анализ изображений

Анализ изображений — это эффективный способ обработки больших объемов данных изображений и извлечения из них полезной информации. Анализ изображения включает использование компьютерных алгоритмов для определения значения изображения. Его можно использовать для различных задач, таких как распознавание объектов, распознавание лиц и сегментация изображений. В этом разделе мы обсудим, как можно использовать анализ изображений и некоторые его приложения.

Сегментация изображения

Сегментация изображения — это ветвь обработки изображения, при которой изображение делится на несколько сегментов или областей, которые вместе составляют все изображение. Каждый сегмент представляет интересующую область на изображении и может рассматриваться как отдельный отдельный объект. Цель сегментации состоит в том, чтобы упростить и/или изменить представление изображения во что-то более осмысленное и легко анализируемое. Методы сегментации используются в медицинской визуализации для решения различных задач, начиная от идентификации анатомических структур и заканчивая мониторингом прогрессирования заболевания. Кроме того, алгоритмы сегментации являются ключевыми компонентами автоматизированных систем наблюдения и могут использоваться для роботизированных задач навигации и обнаружения объектов.

Алгоритмы сегментации обычно основаны либо на методах на основе пикселей, либо на методах на основе классификации. Методы на основе пикселей используют такие признаки, как цвет или текстура, для разделения изображения на отдельные сегменты. В качестве альтернативы методы на основе классификации объединяют категории на основе описательных признаков, таких как форма или текстура, чтобы автоматически группировать пиксели вместе в соответствующие сегменты/объекты.

Сегментация на основе пикселей обычно направлена ​​на разделение объектов по значениям их интенсивности или контраста путем вычисления глобальной статистики (например, среднего значения) по всей области. Подходы, основанные на классификации, часто требуют ручного ввода и маркировки, прежде чем алгоритм начнет работать; однако эти методы очень эффективны при работе с большими наборами данных или неизвестными типами данных, которые невозможно успешно разделить, используя только значения пикселей.

Классификация изображений

Классификация изображений — это процесс использования компьютерных алгоритмов для прогнозирования и маркировки классов в данном изображении. В этом процессе обычно имеется «коллекция» помеченных обучающих изображений, которые служат входными данными для алгоритма обучения. На основе этих обучающих изображений такие характеристики, как размер, форма и цвет, извлекаются из изображения и используются для классификации изображений. Этот метод позволяет получить более точные результаты по сравнению с маркировкой вручную, когда люди могут совершать ошибки из-за неправильной классификации или ошибок маркировки.

Имея неизвестное изображение, можно применить существующий классификатор, который затем присваивает этому конкретному входу выходную категорию в соответствии с предопределенным количеством различных классов. Некоторые примеры использования этого варьируются от автономных систем вождения автомобилей, дающих ему возможности распознавания объектов, до распознавания лиц в биометрических приложениях. Кроме того, наличие точных размеченных данных с помощью классификации изображений может дать значительно больше информации о нашей среде за счет использования огромных государственных наборов данных для дальнейшего анализа, особенно в отношении корреляции между типами объектов и бизнес-приложениями, такими как анализ розничной торговли или развлекательная аналитика.

От внедрения нейронных сетей с методами оптимизации графического процессора для получения параллельной обработки до различных форм машинного обучения — существует бесчисленное множество способов обучения моделей ИИ или использования методов глубокого обучения в области классификации изображений; хотя неконтролируемое обучение все еще имеет некоторые препятствия, мешающие исследователям полностью использовать их с максимальным потенциалом, эти методы все еще активно изучаются и исследуются. Таким образом, для понимания того, как их реализовать, требуется всестороннее понимание алгоритмов компьютерного зрения, а также глубокие технические знания, связанные с инженерными практиками, такими как языки сценариев, такие как Python, для целей реализации, а также наличие глубокого опыта в новых технологиях, таких как блокчейн или бессерверная инфраструктура. реализации

Обнаружение объекта

Обнаружение объектов — это компьютерная технология и метод, обеспечивающие точность анализа набора данных изображения. Эта технология использует различные сложные алгоритмы для идентификации объектов и их характеристик на легко идентифицируемых изображениях. Он играет важную роль во многих областях, таких как судебная экспертиза, медицина, промышленная автоматизация, идентификация лиц и автоматизированные системы проверки.

Обнаружение объектов включает в себя анализ или сбор данных для определения размера, формы и других свойств конкретных объектов на изображении. Этот тип анализа изображений может включать в себя идентификацию объектов на основе их цвета, текстуры или даже форм, которые они создают при размещении вместе. В настоящее время использование математических моделей и статистических методов значительно облегчает задачу для компьютеров.

Основная цель здесь — точно идентифицировать каждый объект, который появляется в наборе данных изображения, используя присвоенные ему атрибутивные метки. Алгоритм должен быть обучен заранее с большим количеством данных, включая «хорошие» примеры для точных прогнозов о характеристиках каждого целевого объекта до начала обучения. После завершения обучения и успешного прогнозирования за ним последуют такие этапы, как вывод, когда ожидаемый результат от заданных входных данных работает с результатами, полученными в более ранних исследованиях.

Такие технологии, как алгоритмы глубокого обучения (DL), помогают использовать несколько уровней, которые вместе работают для достижения более точных результатов в более короткие сроки, чем традиционные методы, которые могли обеспечить до того, как они стали доступны в этом типе аппаратной настройки обработки, используемой сегодня. В конечном счете это делает способы с помощью ИИ, такие как глубокое обучение, более привлекательными, чем традиционные подходы, поскольку они значительно уменьшают количество ошибок, обеспечивая при этом эффективные показатели точности обнаружения объектов, которые также могут легко давать результаты в сценариях в реальном времени.

Инструменты для анализа изображений

Анализ изображений — это процесс, который включает в себя извлечение значимой информации из изображений с помощью вычислительных методологий. Этот процесс используется в различных областях, таких как медицинская визуализация, искусственный интеллект и дистанционное зондирование. К счастью, существует множество инструментов для анализа изображений, которые упрощают и делают этот процесс более эффективным. Давайте рассмотрим некоторые из инструментов, доступных для анализа изображений.

OpenCV

OpenCV — это библиотека функций программирования, в основном предназначенная для компьютерного зрения в реальном времени. Он поддерживает различные окна, Linux, платформы и другие программные платформы и поэтому часто используется для задач анализа и обработки изображений. Области применения OpenCV включают: компьютерное зрение, распознавание лиц, идентификацию объектов, отслеживание движения, сегментацию и распознавание.

OpenCV предлагает широкий спектр мощных инструментов, которые можно использовать для выполнения сложных задач, таких как обнаружение объектов, распознавание лиц, автоматическое извлечение признаков и многое другое. Он имеет активное сообщество, которое предлагает удобные решения для общих проблем. Библиотека была разработана для интеграции со многими языками программирования, такими как C++, Java или Python. Библиотека позволяет разработчикам работать с изображениями на нужных им языках, что значительно сокращает время разработки. OpenCV поддерживает любой тип данных (например, изображения в формате 2D и 3D), что делает его наиболее универсальным инструментом среди всех библиотек обработки изображений, доступных сегодня.

Инструменты, включенные в OpenCV:
-Фильтрация изображений
-Сегментация объекта
-Извлечение функций
-Сопоставление функций и классификация
-Отслеживание объектов и анализ движения
-3D реконструкция для изучения объектов

Его инструменты широко используются для автоматизированного визуального контроля в промышленных условиях благодаря его преимуществам, таким как низкое потребление памяти, быстрое выполнение на большинстве платформ (особенно встроенных), переносимость между системами, использующими стандартные библиотеки, такие как OpenMPI/MPI4Py. Его лицензия с открытым исходным кодом делает его еще более привлекательным для пользователей, которые хотят использовать его без каких-либо лицензионных платежей или лицензий от компаний или организаций, таких как mathworks и т. д.

TensorFlow

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом, используемая для разработки и обучения моделей глубокого обучения. Системы глубокого обучения, такие как модели анализа изображений, состоят из нескольких слоев нейронов, обрабатывающих входные данные, например изображение. TensorFlow позволяет разработчикам легче разрабатывать и развертывать современные модели глубокого обучения, которые можно использовать в зрении, обработке естественного языка и других областях.

Основное преимущество использования TensorFlow заключается в том, что он предоставляет простой способ быстрого и эффективного создания и развертывания мощных моделей машинного обучения. TensorFlow также поддерживает широкий спектр приложений для MacOS, Windows, Linux и мобильных платформ. А поскольку он имеет открытый исходный код и имеет широкую поддержку сообщества, вы можете использовать существующие инструменты в процессе разработки, не изобретая велосипеды и не тратя дополнительное время на отладку кода с нуля.

Помимо обучения новых моделей с нуля, TensorFlow также позволяет повторно использовать предварительно обученные модели для переноса обучения или тонкой настройки конкретных наборов задач. Это позволяет быстро создавать индивидуальные решения, адаптированные к конкретным проблемам, используя при этом существующие знания, встроенные в существующие сети. Обладая такой гибкостью, разработчики могут начать экспериментировать с различными архитектурами быстрее, чем когда-либо прежде, — их установка и запуск с высокой точностью выполняется в кратчайшие сроки.

Облачное видение Google

Google Cloud Vision — это мощный инструмент для обработки изображений, призванный помочь компаниям анализировать изображения и получать ценную информацию. Он основан на той же технологии, что и Google Фото, что делает его надежным и простым в использовании. Этот облачный инструмент позволяет компаниям быстро обрабатывать большие объемы изображений, обнаруживать лица, идентифицировать объекты и извлекать текст, избегая ручного труда.

Еще одна замечательная особенность Google Cloud Vision — способность идентифицировать объекты из широкого круга категорий, таких как животные или продукты. С помощью функции «обнаружение логотипа» пользователи могут подключаться к таким брендам, как Facebook или Instagram, для получения подробной информации об отслеживании и анализе. Функция «обнаружение ориентиров» помогает пользователям находить ориентиры вокруг себя и мгновенно лучше понимать свою местную культуру.

Помимо возможностей распознавания объектов, Google Cloud Vision также предоставляет пользователям анализ тональности, а также инструмент автоматического создания субтитров для изображений — идеально подходит для мгновенного анализа! Кроме того, этот инструмент предлагает возможности распознавания лиц, которые отлично подходят для маркетинговых целей, поскольку они с высокой точностью определяют такие атрибуты, как возраст и пол. Наконец, возможности извлечения ключевых слов позволяют пользователям быстро просматривать входные изображения, находя соответствующие ключевые слова, которые можно использовать в последующих процессах или приложениях.

В заключение, Google Cloud Vision — отличный вариант при поиске инструмента для обработки изображений, который поможет компаниям анализировать свои изображения более эффективно, чем когда-либо прежде!

Заключение

Анализ изображений — это мощный инструмент для получения информации из цифровых изображений. Его можно использовать во многих областях, таких как медицина, автомобилестроение и фотография. Преимущества использования анализа изображений многочисленны и могут сэкономить время, деньги и усилия. В этой статье мы рассмотрели основы анализа изображений, что это такое и чем он может вам помочь. Мы также обсудили различные типы анализа и лучшие практики для успешного анализа изображений. В заключение, очевидно, что анализ изображений является мощным инструментом для сбора информации и принятия обоснованных решений на основе данных.

Обзор

Выбор степени обжарки для вашего кофе зависит от вкуса и крепости, которую вы предпочитаете, а также от ваших региональных предпочтений. Различные обжарщики предлагают широкий спектр названий и цветовых категорий, но, как правило, легкая обжарка будет иметь более мягкий вкус и немного более высокое содержание кофеина, в то время как темная обжарка более горькая и с меньшей кислотностью. Популярные типы каждого из них включают Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Независимо от того, являетесь ли вы поклонником светлого или темного кофе в зернах или где-то между ними, обязательно спросите перед покупкой, чтобы получить именно то, что вы ищете!

Дальнейшее чтение

Использование анализа изображений для получения информации и выводов из изображений становится все более популярным в самых разных отраслях, от здравоохранения до безопасности. Если вы хотите узнать больше об этой технологии, рассмотрите следующие ресурсы:

Статьи и учебники
- «Анализ изображений: что это такое и как его использовать» от Oracle
- «Введение в анализ изображений для людей, которые ничего не знают об анализе изображений», Кент Вудард
- «8 шагов к пониманию анализа и обработки изображений в машинном обучении», Виктор Шарпене
Книги и публикации
-Обработка изображений: принципы и приложения, Милан Сонка и др.
-Компьютерное и машинное зрение – теория, алгоритмы, практические аспекты (4-е изд.) Э. Р. Дэвиса
-Цифровая обработка изображений с помощью OpenCV — библиография (версия 4.1), составленная Дэвидом Дардасом Вебинары и подкасты
-Веб-семинар «Компьютерное зрение через машинное обучение», организованный Treehouse AI
- Подкаст по основам машинного обучения, размещенный на Google Cloud Platform. Существует также множество других книг, статей, вебинаров, подкастов, семинаров и других ресурсов, которые помогут вам лучше понять методологию анализа изображений, а также то, как ее использовать для конкретных приложений.

Привет, я Ким, мама и энтузиаст покадровой анимации с опытом создания медиа и веб-разработки. У меня огромная страсть к рисованию и анимации, и теперь я с головой погружаюсь в мир покадровой анимации. В моем блоге я делюсь своими знаниями с вами, ребята.