تصويري تجزيو: اهو ڇا آهي ۽ ان کي ڪيئن استعمال ڪجي
تصويري تجزيو تصويرن مان معلومات ڪڍڻ لاءِ هڪ طاقتور اوزار آهي.
اهو مختلف مقصدن لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿو، ماحول ۾ تبديلين کي باخبر رکڻ کان وٺي طبي تصويرن جي تجزيي تائين چهري جي سڃاڻپ تائين.
هن آرٽيڪل ۾، اسان توهان کي تصوير جي تجزيو جو مختصر تعارف ڏينداسين ۽ توهان ان کي ڪيئن استعمال ڪري سگهو ٿا. اسان تصوير جي تجزيي جي تعريف، موجود مختلف ٽيڪنالاجي ۽ اوزار، ۽ تصويري تجزيي جي امڪاني ايپليڪيشنن کي ڍڪيندا سين.
هن پوسٽ ۾ اسان coverڪينداسين:
تصوير جي تجزيي جي تعريف
تصويري تجزيو هڪ اوزار آهي جنهن ۾ بصيرت حاصل ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي ڊجيٽل تصويرون. اهو عام طور تي مختلف شعبن ۾ استعمال ٿيندو آهي جهڙوڪ دوا، سائنسي تحقيق، نگراني، تصويري پروسيسنگ، ۽ ٻيا ڪيترائي.
لازمي طور تي، اهو هڪ تصوير کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تصوير جي مواد بابت معلومات حاصل ڪرڻ لاء ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ جو عمل آهي. تصويري تجزيو هڪ تصوير جي معيار يا خاصيتن بابت معلومات مهيا ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو جهڙوڪ ان جي سائيز، شڪل، شدت / روشني، رنگ ساخت يا ان جي منزل جو منصوبو.
تصويري تجزيي ۾ استعمال ٿيندڙ ڪيتريون ئي ٽيڪنڪون آھن جھڙوڪ اسپيشل ٽرانسفارميشن ٽيڪنڪ جھڙوڪ ذيلي تصوير ڪڍڻ ۽ بلاڪ پروسيسنگ؛ فيچر ڪڍڻ واريون ٽيڪنڪون جيڪي ايج ڊيڪٽرز يا بارڊر ٽريڪنگ الگورتھم استعمال ڪندي دلچسپي جا پوائنٽ يا علائقا ڳولين ٿيون. درجه بندي ٽيڪنڪ جيڪي شيون کي ڀاڱن ۾ درجه بندي ڪن ٿيون؛ ڀاڱيداري ٽيڪنڪ جيڪي پس منظر مان شيون پارس ڪن ٿيون؛ ۽ نمونن جي سڃاڻپ ڪندڙ الگورتھم جيڪي شمارياتي طريقا استعمال ڪندي شيون سڃاڻيندا آهن.
ايپليڪيشنن لاءِ تصويري تجزيي جا اوزار استعمال ڪندي جهڙوڪ اعتراض جي ڳولا ۽ منهن جي سڃاڻپ، اهو ڊجيٽل ميڊيا استعمال ڪرڻ وقت صارف جو تجربو بهتر ڪري سگهي ٿو. اهو پڻ ممڪن آهي ته سائنسي تحقيق لاءِ تجزيو استعمال ڪيو وڃي ته جيئن ڪنهن هڪ يا تصويرن جي گروهه ۾ بيان ڪيل حدن جي وچ ۾ لاڳاپن جو اندازو لڳايو وڃي. آخر ۾، هن ٽيڪنالاجي کي خاص طور تي استعمال ڪيو ويو آهي طبي ماهرن جي ماهرن ۾ خاص طور تي ريڊيالوجي ۽ پيٿولوجيز سميت مختلف حالتن جي تشخيص ڪرڻ لاءِ مريضن مان اسڪين ٿيل تصويرن جي بنياد تي.
تصويري تجزيو جا قسم
تصويري تجزيو ڊجيٽل تصويرن مان بامعني معلومات کي ڪڍڻ آهي. اهو هڪ تمام وسيع اصطلاح آهي جيڪو ڪيترن ئي قسمن جي تصوير سان لاڳاپيل ڪمن کي ڍڪي ٿو، بشمول اعتراض جي سڃاڻپ ۽ سڃاڻپ، شڪل جي ماپ، نمونن جي سڃاڻپ، منظر جو تجزيو ۽ درجه بندي.
تصويرن جي تجزيي جي طريقن جا ڪيترائي قسم آھن. ڪجھ وڌيڪ عام شامل آھن:
-پکسل-based/Spatial Analysis - ھن قسم جي تجزيي ۾ دستي طور تي انفرادي پکسلز يا پکسلز جا ڪلستر شامل آھن جيڪي علائقن (سائز، شڪل) ۽ کثافت (تقسيم) کي ماپڻ لاءِ.
-Statistical Analysis - ھي طريقو شمارياتي طريقن کي استعمال ڪري ٿو ھڪڙي تصوير جي اندر علائقن سان لاڳاپيل خاصيتن جو جائزو وٺڻ لاءِ جيئن برعڪس يا چمڪ.
-مشين لرننگ/آرٽيفيشل انٽيليجنس - آرٽيفيشل انٽيليجنس (AI) الگورٿمس طاقتور خودڪار تصويري پروسيسنگ ڪمن کي فعال ڪن ٿا جهڙوڪ اعتراض جي سڃاڻپ يا سيمينٽڪ سيگمينٽيشن ڪنوولوشنل نيورل نيٽ ورڪ (CNNs) استعمال ڪندي.
- Texture Analysis - هي ٽيڪنڪ ماپ ڪري ٿي ته ڪيئن هڪ تصوير جي اندر عناصر هڪ ٻئي سان لاڳاپي ۾ ورهايل آهن بناوت جي لحاظ کان - هڪ وڏي علائقي تي گرين ليول يا رنگن ۾ تبديلي.
-هسٽوگرام تجزيي - هسٽوگرام تجزيي ۾ عام طور تي شامل آهي شمارياتي تقسيم کي ماپڻ هڪ تصوير جي اندر جهڙوڪ برعڪس، چمڪ، رنگ ۽ سنترپشن.
- فلٽرنگ ٽيڪنڪس - فلٽرنگ ٽيڪنڪ شامل آهن رياضياتي عملن تي پوري پروسيس ٿيل شدت واري صف تي جيڪي صف جي ڪجهه حصن کي تبديل ڪندا آهن جڏهن ته ٻين کي محفوظ ڪندا آهن. فلٽر اڪثر ڪري ڪنڊن کي وڌائڻ يا تصوير مان شور کي هٽائڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن انهن ناپسنديده علائقن تي هموار ڪندي.
-فورئر ٽرانسفارم ٽيڪنڪس - هي طريقو فورئر ٽرانسفارميشن کي استعمال ڪري ٿو جيڪي تصويرن کي ڪيترن ئي حصن ۾ تبديل ڪن ٿيون فريڪئنسي رينجز ۽/يا ان پٽ فريم ۾ موجود رخن جي بنياد تي. هي انهن حصن ۽ شين کي الڳ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو جيڪي شايد خاص خاصيتون هجن ٻين حصن جي نسبت سان فريم ۾ مجموعي طور تي - جهڙوڪ بناوت يا شڪل ۾ فرق - ورهائڻ واري عمل دوران آسان اعتراض جي ڳولا کي چالو ڪرڻ.
تصويري تجزيو جا فائدا
تصويري تجزيو ڊجيٽل تصويرن مان بصيرت حاصل ڪرڻ لاءِ هڪ انمول اوزار آهي. اهو نمونن کي سڃاڻڻ، شين جي سڃاڻپ ڪرڻ، ۽ ميڊيا مان بامعني معلومات ڪڍڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. طبي تحقيق کان وٺي منهن جي سڃاڻپ تائين، تصويري تجزيو صنعتن جي وسيع رينج کي فائدو ڏئي سگهي ٿو. هتي اسان تصوير جي تجزيو جي فائدن کي ڳوليندا سين ۽ اهو ڪيئن استعمال ڪري سگهجي ٿو مختلف شعبن کي وڌائڻ لاءِ.
بهتر گراهڪ تجربو
تصويري تجزيا گراهڪ جي تجربن کي بهتر بڻائڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا، ڪمپنين کي صارفين جي ترجيحن کي جلدي ۽ صحيح طور تي سمجهڻ جي اجازت ڏئي ٿي. تصويري تجزيي جي ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ سان، ڪاروبار استعمال ڪري سگھن ٿا تصويرن مان ڊيٽا جهڙوڪ ڊيموگرافڪ، جڳھون، ۽ جذباتي جوابن کي بهتر ھدف ڪرڻ لاءِ انھن جي اشتهارن کي ھدف ڪرڻ يا گراهڪن لاءِ مواد کي ذاتي ڪرڻ. هن ڊيٽا کي استعمال ڪندي گراهڪن سان بهتر مصروفيت سان گڏوگڏ ڪمپني لاءِ وڪرو وڌائي سگھي ٿو.
تصويري تجزيو پڻ ڪاروبار کي بهتر طور تي انهن جي تصويرن جي حوالي سان سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿي. مثال طور، رنگ جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي ڪمپنين کي تصوير ۾ رنگن جي سڃاڻپ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي ۽ اهو طئي ڪري ٿو ته اهي ڪيئن پروڊڪٽس يا خدمتن سان لاڳاپيل آهن. اها معلومات ڪاروبار جي مدد ڪري سگهي ٿي هڪ خاص خدمت يا پيداوار جي حوالي سان گراهڪن جي رويي کي سمجهڻ ۾. اضافي طور تي، ڪاروبار استعمال ڪري سگھن ٿا اعتراض جي سڃاڻپ ٽيڪنالاجي کي هڪ تصوير ۾ شين جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء ۽ بهتر سمجهي سگھن ٿا گراهڪ جي ترجيحن جي بنياد تي انهن شين جي بنياد تي جيڪي اهي پسند ڪن ٿا.
آخرڪار، تصويري تجزيو ڪاروبار کي وڌيڪ جلدي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي قابل بنائي ٿو جڏهن ته اڃا تائين پروسيس ۾ درستگي برقرار رکندي. ڪمپنين کي هاڻي ضرورت نه آهي دستي طور تي سوين تصويرن جو جائزو وٺڻ جي جڏهن صارف جي ترجيحن کي طئي ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي وڃي. بلڪه اهي هن عمل کي خودڪار ڪرڻ جي قابل آهن تصويري تجزيي جي ٽيڪنڪ استعمال ڪندي جيڪي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي رهيا آهن جڏهن ته اڃا تائين تصويرن جي تجزيو مان صحيح نتيجا حاصل ڪري رهيا آهن. هن جو مطلب اهو آهي ته گراهڪ ذاتي اشتهارن تائين رسائي حاصل ڪن ٿا اڳي کان وڌيڪ تيز، ڪمپنين کي انهن جي گراهڪن لاءِ بهتر مجموعي صارف تجربو مهيا ڪرڻ جي قابل بڻائي.
وڌايل درستگي ۽ ڪارڪردگي
تصويري تجزيي ڪاروبار لاءِ ڪيترائي فائدا مهيا ڪري ٿي، بشمول وڌائي درستگي ۽ ڪارڪردگي. دستي يا متن تي ٻڌل طريقن تي ڀروسو ڪرڻ بدران تصويرن جو تجزيو ڪرڻ سان، تصويري تجزيي کي خاص طور تي ڊيٽا جي داخلا جي غلطين کي گھٽائي سگھي ٿو ۽ ڏنل ڪم لاءِ پروسيسنگ وقت کي تيز ڪري سگھي ٿو.
تصويري تجزيي کي پڻ ختم ڪري ٿو دستي طور تي معلومات جي وڏي مقدار ذريعي ڇڪڻ جي ضرورت. ان جي بدران، هڪ الگورٿم جلدي سان لاڳاپيل ڊيٽا ڳولي سگهي ٿو ۽ نمونن جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو انسانن طرفان آساني سان تعبير ڪيو وڃي. اهو فيصلو ڪرڻ واري عمل کي تيز ڪري ٿو ۽ انساني غلطي يا نگراني جي ڪري امڪاني قيمتي غلطين کي گھٽائي ٿو.
ان کان علاوه، تصويري تجزيي کي آسان بڻائي ٿو نمونن کي جلدي سڃاڻڻ ناقابل يقين حد تائين وڏي ڊيٽا سيٽن ۾ جيڪي ھزارين ماڻھو ڪلاڪن کي دستي طور تي ڇڪڻ ۾ لڳندا. اهو انتهائي محنت جي قيمت گھٽائي ٿو جڏهن ته هڪ ئي وقت ۾ درستگي ۽ ڪارڪردگي وڌائي ٿي. تصويري تجزيي تنظيمن کي پڻ اجازت ڏئي ٿي ته اهي رجحانات جو اندازو لڳائي سگھن جيڪي اهي ٻي صورت ۾ روايتي طريقن سان وڃائي چڪا آهن، انهن کي بهتر فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڪندي اڳي کان وڌيڪ تيز.
تصويري تجزياتي ٽيڪنالاجي کي استعمال ڪندي، ڪاروبار ڊيٽا انٽري غلطين کي گھٽائي سگهن ٿا ۽ مزدورن جي خرچن کي گھٽائي سگهن ٿا جڏهن ته انهن جي عملن ۾ درستگي ۽ ڪارڪردگي وڌائي ٿي. اهو فيصلو ڪرڻ جي صلاحيت کي بهتر بڻائي ٿو ۽ وڌيڪ صحيح نتيجا جيڪي حاصل ڪيا ويا آهن انهن جي ڀيٽ ۾ تمام وڏي ڊيٽا سيٽن مان جيڪي حاصل ڪري سگهجن ٿا صرف روايتي طريقا استعمال ڪندي.
بهتر فيصلو ڪرڻ
فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ڪاروبار ۾ تصويري تجزيو جو استعمال ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگهي ٿو ۽ تنظيمن کي انهن جي وسيلن کي بهتر انتظام ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو. شامل ڪيل مختلف طريقن ۽ ٽيڪنالاجي ذريعي، هڪ تنظيم کي مختلف ذريعن کان تصويرن کي جلدي پروسيس ۽ تجزيو ڪرڻ جي صلاحيت آهي. هي انهن کي مدد ڪري ٿو آواز فيصلا تقريبا فوري طور تي.
تصويري تجزيو تنظيمن جي مدد ڪري سگھي ٿي ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ، سڃاڻڻ ۽ جائزو وٺڻ لاءِ ڪمن يا اسٽريٽجڪ مقصدن کي ترجيح ڏيڻ لاءِ. اهو پڻ تصويرن جي اندر پيچيده نمونن جي تيزيءَ سان تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، جيڪو اعليٰ سطحي فيصلي سازي جي ڪمن تي قيمتي وقت بچائي ٿو. اضافي طور تي، تصويري تجزيي ڪمپنين کي رجحانات يا بار بار مسئلن کي ڳولڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿي جيڪا ٻي صورت ۾ اڻڄاتل ٿي چڪي آهي.
تنظيمون تيزيءَ سان تصويري تجزيي ٽيڪنالاجيز جي طاقت جو استعمال ڪري رهيون آهن جهڙوڪ مصنوعي ذهانت (AI) ۽ مشين لرننگ (ML) ايپليڪيشنون پيش گوئي ڪندڙ ماڊل ٺاهڻ لاءِ جيڪي انهن کي بصيرت ڏين ٿيون ته مستقبل ۾ گراهڪ جي رويي ۽ مارڪيٽ جي حالتن جي لحاظ کان ڇا ٿيندو. هن موقعي تي، مارڪيٽ تجزياتي ٽيمون مسلسل تصويرن جي ذريعي اسڪين ڪري رهيا آهن جيڪي انهن ذريعن کان گڏ ڪيا آهن جهڙوڪ مقابلي واري ويب سائيٽون ۽ ڊجيٽل چينلز. صحيح اوزارن سان، اهي ٽيمون تڪڙو اندازو لڳائي سگهن ٿيون ته گراهڪ هڪ تنظيم جي پروڊڪٽس يا خدمتن سان ڪيئن لهه وچڙ ۾ اچن ٿا ته جيئن قابل عمل بصيرت پيدا ڪن جيڪي صنعت ۾ ٻين جي مقابلي ۾ مقابلي واري برتري مهيا ڪن.
تصويري تجزيو اڄ ڪاروباري عملن ۾ هڪ لازمي ڪردار ادا ڪري ٿو تنظيمن کي قيمتي ڊيٽا تي مبني بصيرت تائين رسائي فراهم ڪندي جيڪا ترقي کي تيز ڪري ٿي ۽ اڳي کان وڌيڪ تيزيءَ سان ترقي ڪري ٿي.
تصويري تجزيو ڪيئن استعمال ڪجي
تصويري تجزيو وڏي مقدار ۾ تصويري ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ ان مان مفيد معلومات ڪڍڻ جو هڪ موثر طريقو آهي. تصويري تجزيي ۾ ڪمپيوٽر جي الگورتھم جو استعمال شامل آهي تصوير جي معني کي طئي ڪرڻ لاءِ. اهو مختلف ڪمن لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿو جهڙوڪ اعتراض جي سڃاڻپ، چهري جي سڃاڻپ، ۽ تصوير جي تقسيم. هن حصي ۾، اسان بحث ڪنداسين ته تصويري تجزيو ڪيئن استعمال ڪري سگهجي ٿو ۽ ان جي ڪجهه ايپليڪيشنن.
توهان جي پنهنجي اسٽاپ موشن ڪهاڻي بورڊ سان شروع ڪرڻ
اسان جي نيوز ليٽر جي رڪنيت حاصل ڪريو ۽ حاصل ڪريو مفت ڊائون لوڊ ٽن اسٽوري بورڊن سان. پنهنجون ڪهاڻيون زنده ڪرڻ سان شروع ڪريو!
اسان صرف استعمال ڪنداسين توهان جو اي ميل پتو اسان جي نيوز ليٽر لاءِ ۽ توهان جو احترام رازداري
تصوير جي تقسيم
تصويري ڀاڱيداري تصويري پروسيسنگ جي هڪ شاخ آهي جنهن ۾ هڪ تصوير کي ڪيترن ئي حصن يا علائقن ۾ ورهايو ويندو آهي، جيڪي گڏجي پوري تصوير تي مشتمل هوندا آهن. هر ڀاڱو تصوير جي اندر دلچسپي جي هڪ علائقي جي نمائندگي ڪري ٿو، ۽ ان جي باري ۾ سوچيو وڃي ٿو هڪ الڳ شئي طور تي. ڀاڱيداري جو مقصد هڪ تصوير جي نمائندگي کي آسان ڪرڻ ۽/يا تبديل ڪرڻ آهي جيڪو وڌيڪ بامعني ۽ آسان آهي تجزيو ڪرڻ ۾. طباعت جي ٽيڪنڪ مختلف ڪمن لاءِ ميڊيڪل اميجنگ ۾ استعمال ٿينديون آهن، جن ۾ جسماني ساخت جي سڃاڻپ کان وٺي بيماري جي ترقي جي نگراني ڪرڻ تائين. ان کان علاوه، ڀاڱي جي الگورتھم خودڪار نگراني سسٽم ۾ اهم اجزاء آھن ۽ روبوٽ نيويگيشن ڪمن ۽ اعتراض جي ڳولا لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون.
ڀاڱيداري الگورتھم عام طور تي يا ته پکسل تي ٻڌل طريقن يا درجه بندي جي بنياد تي طريقن تي ڀاڙين ٿا. پکسل تي ٻڌل طريقا استعمال ڪن ٿا اشارن جهڙوڪ رنگ يا بناوت جي تصوير کي الڳ حصن ۾ ورهائڻ لاءِ. متبادل طور تي، درجه بندي جي بنياد تي طريقن کي گڏ ڪري ٿو وضاحتي خاصيتن جي بنياد تي، جهڙوڪ شڪل يا بناوت جي بنياد تي پاڻمرادو گروپ پکسلز کي گڏ ڪرڻ لاء مناسب حصن/آبجڪس ۾.
Pixel-based segmentation جو مقصد عام طور تي پوري علائقي تي عالمي شماريات (مثال طور، مطلب قدر) جي حساب سان شين کي انهن جي شدت يا برعڪس قدرن جي حساب سان الڳ ڪرڻ آهي. درجه بندي جي بنياد تي طريقا اڪثر دستي ان پٽ ۽ ليبلنگ جي ضرورت هوندي آهي ان کان اڳ جو الورورٿم ڪم شروع ڪري سگهي. جڏهن ته اهي طريقا ڏاڍا طاقتور هوندا آهن جڏهن وڏن ڊيٽا سيٽن يا اڻڄاتل ڊيٽا جي قسمن سان ڊيل ڪندا آهن جن کي صرف پکسل ويلز استعمال ڪندي ڪاميابيءَ سان الڳ نه ٿي ڪري سگهجي.
تصوير جي درجه بندي
تصوير جي درجه بندي ڪمپيوٽر جي الگورتھم استعمال ڪرڻ جو عمل آھي جيڪو پيش ڪيل تصوير ۾ طبقن جي اڳڪٿي ۽ ليبل ڪرڻ لاءِ. هن عمل ۾، اهو عام آهي ته ليبل ٿيل ٽريننگ تصويرن جو هڪ "مجموعو" آهي جيڪو هڪ سکيا الگورتھم ۾ ان پٽ جي طور تي ڪم ڪري ٿو. انهن تربيتي تصويرن جي بنياد تي، خاصيتون جهڙوڪ سائيز، شڪل ۽ رنگ تصوير مان ڪڍيا ويا آهن ۽ تصوير جي درجه بندي لاء استعمال ڪيا ويا آهن. هي ٽيڪنڪ دستي ليبلنگ جي مقابلي ۾ وڌيڪ صحيح نتيجن جي اجازت ڏئي ٿي، جتي انسان غلطيون ڪري سگھن ٿيون غلط درجه بندي يا ليبلنگ جي غلطين جي ڪري.
اڻڄاتل تصوير ڏني وئي، ھڪڙو ھڪڙو موجوده درجه بندي لاڳو ڪري سگھي ٿو جيڪو پوء ھن مخصوص انپٽ کي مختلف طبقن جي اڳئين بيان ڪيل تعداد جي مطابق ھڪڙي آئوٽ ڪيٽيگري کي تفويض ڪري ٿو. ڪجھ مثالن جو استعمال ھن حد تائين خود مختيار ڪار ڊرائيونگ سسٽم کان وٺي ان کي بايوميٽرڪ ايپليڪيشنن ۾ منهن جي سڃاڻپ تائين اعتراض جي سڃاڻپ جي صلاحيتون ڏئي ٿو. اضافي طور تي، تصوير جي درجه بندي جي ذريعي صحيح ليبل ٿيل ڊيٽا هجڻ سان اسان جي ماحول ۾ وڌيڪ بصيرت ڏئي سگهي ٿي وڌيڪ تجزيي لاءِ وڏي سرڪاري ڊيٽا سيٽن کي استعمال ڪندي - خاص طور تي شين جي قسمن ۽ ڪاروباري ايپليڪيشنن جي وچ ۾ لاڳاپن جهڙوڪ پرچون تجزيو يا تفريحي تجزياتي.
نيورل نيٽ ورڪن کي GPU اصلاحي ٽيڪنالاجي سان لاڳو ڪرڻ کان وٺي متوازي پروسيسنگ حاصل ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ جي مختلف شڪلن تائين - بيشمار طريقا آهن ته ڪو ماڻهو AI ماڊل کي تربيت ڏئي سگهي ٿو يا تصويري درجي بندي جي ميدان ۾ ڊيپ لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪري سگهي ٿو؛ جيتوڻيڪ غير نگراني ٿيل سکيا اڃا تائين ڪافي رڪاوٽون آهن جيڪي محققن کي انهن کي مڪمل طور تي وڌ ۾ وڌ استعمال ڪرڻ کان روڪي رهيا آهن، اهي طريقا اڃا تائين فعال طور تي ڳولي رهيا آهن ۽ تحقيق ڪري رهيا آهن. اهڙيءَ طرح سمجهڻ جي ضرورت آهي ته انهن کي ڪيئن لاڳو ڪجي ڪمپيوٽر جي وژن الگورٿمز تي هڪ جامع گرفت ۽ گڏوگڏ مضبوط ٽيڪنيڪل علم جنهن ۾ پٺاڻ انجنيئرنگ جا طريقا شامل آهن جهڙوڪ اسڪرپٽنگ ٻوليون جهڙوڪ پائٿون پليپشن جي مقصدن لاءِ ۽ ان سان گڏ اڀرندڙ ٽيڪنالاجيز جهڙوڪ بلاڪچين يا سرور کان گهٽ انفراسٽرڪچر بابت گهرو پس منظر. عملدرآمد
اعتراض جي ڳولا
اعتراض جو پتو لڳائڻ هڪ ڪمپيوٽر جي بنياد تي ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنڪ آهي جيڪو هڪ تصويري ڊيٽا سيٽ جي تجزيو ۾ درستگي کي يقيني بڻائي ٿو. هي ٽيڪنالاجي مختلف نفيس الگورتھم استعمال ڪري ٿي شيون ۽ انهن جي خاصيتن کي سڃاڻڻ لاءِ آساني سان سڃاڻپ ٿيل تصويرن ۾. اهو ڪيترن ئي علائقن ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو، جهڙوڪ فارنڪس، طبي سائنس، صنعتي خودڪار، منهن جي سڃاڻپ ۽ خودڪار معائنو نظام.
اعتراض جي ڳولا ۾ شامل آهي تجزيو يا ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ هڪ تصوير ۾ مخصوص شين جي سائيز، شڪل ۽ ٻين ملڪيتن کي طئي ڪرڻ لاءِ. هن قسم جي تصويري تجزيي ۾ شامل ٿي سگھي ٿو سڃاڻڻ جي شين جي بنياد تي انهن جي رنگ، بناوت يا انهن شڪلن جي بنياد تي جيڪي اهي ٺاهيندا آهن جڏهن گڏ هجن. رياضياتي ماڊلز ۽ شمارياتي طريقن جو استعمال اڄڪلهه ڪمپيوٽرن لاءِ ڪم کي تمام آسان بڻائي ٿو.
هتي بنيادي مقصد هر شئي کي صحيح طور تي سڃاڻڻ آهي جيڪو هڪ تصويري ڊيٽا سيٽ ۾ ظاهر ٿئي ٿو ان جي مقرر ڪيل وصف ليبل استعمال ڪندي. الورورٿم کي اڳ ۾ ئي ڪافي ڊيٽا سان گڏ تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي، بشمول ٽريننگ شروع ٿيڻ کان پهريان هر ٽارگيٽ اعتراض جي خاصيتن بابت صحيح اڳڪٿين لاءِ 'سٺا' مثال شامل آهن. ٽريننگ مڪمل ٿيڻ کان پوءِ ۽ اڳڪٿي ڪرڻ ڪامياب ٿئي ٿي، ان جي پيروي ڪئي ويندي مرحلن جهڙوڪ انفرنس جتي ڏنل ان پٽ مان متوقع نتيجو اڳئين مطالعي مان حاصل ڪيل نتيجن سان ڪم ڪري ٿو.
ٽيڪنالوجي جهڙوڪ ڊيپ لرننگ (DL) الگورتھم ڪيترن ئي تہن کي اجازت ڏيڻ ۾ مدد ڪري ٿي جيڪي گڏجي ڪم ڪن ٿيون وڌيڪ صحيح نتيجا حاصل ڪرڻ جي لاءِ مختصر وقت جي فريم جي ڀيٽ ۾ روايتي طريقن جي ڀيٽ ۾ مهيا ڪري سگھي ٿي ان کان اڳ ۾ دستياب ٿيڻ کان اڳ هن قسم جي پروسيسنگ هارڊويئر سيٽ اپ ۾ اڄ استعمال ٿيل. آخرڪار هي AI امدادي طريقن جهڙوڪ ڊيپ لرننگ کي روايتي طريقن جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ پرڪشش بڻائي ٿو ڇاڪاڻ ته اهي غلطيون تمام گهٽ ڪن ٿا جڏهن ته موثر اعتراض جي ڳولا جي درستگي جي ميٽرڪس مهيا ڪن ٿيون جيڪي آساني سان حقيقي وقت جي منظرنامي ۾ پڻ پيداوار پيدا ڪري سگهن ٿيون.
تصويري تجزيي لاءِ اوزار
تصويري تجزيي هڪ عمل آهي جنهن ۾ تصويرن مان بامعني معلومات ڪڍڻ شامل آهي ان جي ڪمپيوٽيشنل طريقن سان. اهو عمل مختلف شعبن ۾ استعمال ٿيندو آهي، جهڙوڪ طبي تصويري، مصنوعي ذهانت، ۽ ريموٽ سينسنگ. خوشقسمتيءَ سان، تصوير جي تجزيي لاءِ موجود مختلف اوزار موجود آهن، عمل کي آسان ۽ وڌيڪ ڪارائتو بنائڻ. اچو ته تصوير جي تجزيو لاءِ موجود ڪجھ اوزارن تي نظر وجهون.
OpenCV
OpenCV پروگرامنگ ڪمن جي هڪ لائبريري آهي، خاص طور تي حقيقي وقت ڪمپيوٽر ويزن جو مقصد. اهو مختلف ونڊوز، لينڪس، پليٽ فارم ۽ ٻين سافٽ ويئر پليٽ فارمن کي سپورٽ ڪري ٿو ۽ تنهن ڪري اهو اڪثر ڪري تصويري تجزيو ۽ تصويري پروسيسنگ ڪمن لاءِ استعمال ٿيندو آهي. OpenCV جي ايپليڪيشن جي علائقن ۾ شامل آهن: ڪمپيوٽر وژن، منهن جي سڃاڻپ، اعتراض جي سڃاڻپ، موشن ٽريڪنگ، سيگمينٽيشن ۽ سڃاڻپ.
OpenCV طاقتور اوزارن جي وسيع رينج پيش ڪري ٿو جيڪي پيچيده ڪمن کي انجام ڏيڻ لاءِ استعمال ڪري سگھجن ٿيون جهڙوڪ اعتراض جي ڳولا، منهن جي سڃاڻپ، خودڪار خصوصيت ڪڍڻ ۽ وڌيڪ. اهو هڪ فعال ڪميونٽي آهي جيڪا عام مسئلن لاء صارف دوست حل فراهم ڪري ٿي. لائبريري ڪيترن ئي پروگرامنگ ٻولين جهڙوڪ C++، Java يا Python سان ضم ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهي. لائبريري ڊولپرز کي انهن جي گهربل ٻولين ۾ تصويرن سان ڪم ڪرڻ جي قابل بنائي ٿي اهڙيءَ طرح ترقيءَ جو وقت گهٽجي ٿو. OpenCV ڪنهن به قسم جي ڊيٽا کي سپورٽ ڪري ٿو (جهڙوڪ تصويرون 2D ۽ 3D ٺاھڻ ۾) جيڪو اڄ تائين موجود سڀني تصويري پروسيسنگ لائبريرين ۾ سڀ کان وڌيڪ ورسٽائل اوزار بڻائي ٿو.
OpenCV ۾ شامل اوزار آھن:
- تصويري فلٽرنگ
- اعتراض جي تقسيم
- خاصيتون ڪڍڻ
- خاصيتن جي ميلاپ ۽ درجه بندي
- اعتراض جي ٽريڪنگ ۽ حرڪت جو تجزيو
شين جي مطالعي لاء 3D بحالي
ان جا اوزار وڏي پيماني تي صنعتي سيٽنگن ۾ خودڪار بصري معائنو لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن ڇاڪاڻ ته ان جي فائدي واري خاصيتن جهڙوڪ گھٽ ميموري جو استعمال، اڪثر پليٽ فارمن تي تيز عمل (خاص طور تي شامل ٿيل)، سسٽم جي وچ ۾ پورٽيبلٽي معياري لائبريريون جهڙوڪ OpenMPI/MPI4Py استعمال ڪندي. ان جو اوپن سورس لائسنس ان کي صارفين لاءِ اڃا وڌيڪ پرڪشش بڻائي ٿو جيڪي ان کي استعمال ڪرڻ چاهيندا آهن بغير ڪنهن رائلٽي جي ادائيگين يا ڪمپنين يا تنظيمن کان لائسنس جهڙوڪ mathworks وغيره.
TensorFlow
TensorFlow هڪ اوپن سورس سافٽ ويئر لائبريري آهي جيڪا ڊيپ لرننگ ماڊلز کي ترقي ۽ تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿئي ٿي. گہرے سکيا وارو نظام، جهڙوڪ تصويري تجزيي جا ماڊل، نيورسن جي ڪيترن ئي تہن مان ٺهيل آهن جيڪي ان پٽ ڊيٽا کي پروسيس ڪن ٿا، جهڙوڪ تصوير. TensorFlow ڊولپرز کي وڌيڪ آساني سان ترقي ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو ۽ جديد ترين سکيا جا ماڊل جيڪي وژن، قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۽ ٻين علائقن ۾ استعمال ڪري سگھجن ٿا.
TensorFlow استعمال ڪرڻ جو وڏو فائدو اهو آهي ته اهو طاقتور مشين لرننگ ماڊلز کي جلدي ۽ ڪارائتو بڻائڻ ۽ ترتيب ڏيڻ جو هڪ آسان طريقو مهيا ڪري ٿو. TensorFlow پڻ MacOS، ونڊوز، لينڪس ۽ موبائل پليٽ فارمن تي ايپليڪيشنن جي وسيع رينج کي سپورٽ ڪري ٿو. ۽ ڇاڪاڻ ته اهو کليل ذريعو آهي ۽ ڀرپور ڪميونٽي سپورٽ آهي، توهان موجوده اوزار استعمال ڪري سگهو ٿا توهان جي ترقي جي عمل ۾ بغير ڪنهن کي ٻيهر ايجاد ڪرڻ يا شروع کان ڊيبگنگ ڪوڊ تي اضافي وقت خرچ ڪرڻ جي.
نئين ماڊلز کي شروع کان تربيت ڏيڻ کان علاوه، TensorFlow توهان کي اڳ-تربيت ٿيل ماڊلز کي منتقلي جي سکيا لاءِ ٻيهر استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو يا مخصوص مسئلن جي سيٽن تي فائن ٽيوننگ. اهو اهو ممڪن بڻائي ٿو ته جلدي ٺاهيل ڪسٽم حل خاص مسئلن جي مطابق ٺاهيل موجوده نيٽ ورڪن ۾ ٺهيل موجوده ڄاڻ جو فائدو وٺندي. ھٿ ۾ ھن لچڪداريءَ سان، ڊولپر مختلف آرڪيٽيڪچرز سان تجربا ڪرڻ شروع ڪري سگھن ٿا اڳي کان وڌيڪ تيز- انھن کي حاصل ڪرڻ ۽ ھلائڻ سان اعليٰ درستي جا نتيجا ڪنھن وقت به نه آھن.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision ھڪڙو طاقتور تصويري پروسيسنگ اوزار آھي جيڪو ڪاروبار کي تصويرن جو تجزيو ڪرڻ ۽ قيمتي بصيرت حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء ٺاھيو ويو آھي. اهو هڪ ئي ٽيڪنالاجي تي ٻڌل آهي جيڪو گوگل فوٽوز پاران استعمال ڪيو ويو آهي، ان کي قابل اعتماد ۽ استعمال ڪرڻ آسان بڻائي ٿو. هي ڪلائوڊ تي ٻڌل اوزار ڪاروبار کي اجازت ڏئي ٿو وڏي مقدار ۾ تصويرن کي جلدي پروسيس ڪري، منهن کي سڃاڻڻ، شين جي سڃاڻپ ڪرڻ، ۽ ٽيڪسٽ ڪڍڻ سڀ ڪجهه دستي محنت کان پاسو ڪندي.
گوگل ڪلائوڊ ويزن جي هڪ ٻي وڏي خصوصيت اها آهي ته اها شين کي سڃاڻڻ جي صلاحيت رکي ٿي مختلف قسمن جهڙوڪ جانورن يا شين جي. "لوگو جي سڃاڻپ" خصوصيت سان، صارف تفصيلي ٽريڪنگ ۽ تجزيو جي معلومات لاء Facebook يا Instagram وانگر برانڊز سان ڳنڍي سگھن ٿا. "لينڊ مارڪ جي سڃاڻپ" خصوصيت صارفين کي انهن جي چوڌاري نشانن جي نشاندهي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي ۽ انهن جي مقامي ثقافت کي فوري طور تي بهتر سمجهي ٿي.
اعتراض جي سڃاڻپ جي صلاحيتن کان علاوه، گوگل ڪلائوڊ ويزن صارفين کي جذباتي تجزيي سان گڏ گڏوگڏ تصويرن لاءِ هڪ خودڪار ڪيپشننگ اوزار پڻ مهيا ڪري ٿو - فوري تجزيي لاءِ ڀرپور! اضافي طور تي، هي اوزار پيش ڪري ٿو منهن جي سڃاڻپ صلاحيتون جيڪي مارڪيٽنگ جي مقصدن لاءِ بهترين آهن ڇاڪاڻ ته اهي خاصيتون ڳوليندا آهن جهڙوڪ عمر ۽ صنف اعليٰ درستگي سان. آخرڪار، لفظ ڪڍڻ جي صلاحيتون صارفين کي جلدي ان پٽ تصويرن جي ذريعي اسڪين ڪرڻ جي قابل بنائي ٿي جڏهن لاڳاپيل لفظ ڳولڻ جيڪي بعد ۾ پروسيس يا ايپليڪيشنن ۾ استعمال ڪري سگھجن ٿيون.
نتيجي ۾، گوگل ڪلائوڊ ويزن هڪ بهترين آپشن آهي جڏهن هڪ تصوير جي پروسيسنگ ٽول کي ڳولي رهيو آهي ڪاروبار جي مدد ڪرڻ لاءِ انهن جي تصويرن جو تجزيو ڪرڻ ۾ اڳي کان وڌيڪ موثر طريقي سان!
ٿڪل
تصويري تجزيو ڊجيٽل تصويرن مان بصيرت گڏ ڪرڻ لاءِ هڪ طاقتور اوزار آهي. اهو ڪيترن ئي مختلف شعبن ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو جهڙوڪ دوا، گاڏين، ۽ فوٽوگرافي. تصويري تجزيو استعمال ڪرڻ جا فائدا ڪيترائي آھن ۽ وقت، پئسا ۽ ڪوشش بچائي سگھن ٿا. هن آرٽيڪل ۾، اسان تصويري تجزيي جي بنيادي ڳالهين تي غور ڪيو آهي، اهو ڇا آهي، ۽ اهو توهان کي ڪيئن فائدو ڏئي سگهي ٿو. اسان تجزيو جي مختلف قسمن ۽ ڪامياب تصويري تجزيي لاءِ بهترين طريقن تي پڻ بحث ڪيو آهي. نتيجي ۾، اهو ظاهر ٿئي ٿو ته تصويري تجزيو هڪ طاقتور اوزار آهي بصيرت گڏ ڪرڻ ۽ معلوماتي ڊيٽا تي ٻڌل فيصلا ڪرڻ لاء.
خلاصو
توهان جي ڪافي لاءِ روسٽ جو انتخاب توهان جي پسند جي ذائقي ۽ طاقت تي منحصر آهي ۽ توهان جي علائقائي ترجيحن تي. مختلف روسٽر نالن ۽ رنگن جي ڪيٽيگريز جي وسيع رينج پيش ڪن ٿا، پر عام طور تي، هلڪي روسٽن ۾ ذائقو نرم هوندو آهي ۽ ڪيفين جو مواد ٿورو وڌيڪ هوندو آهي جڏهن ته اونداهي روسٽ گهٽ تيزابيت سان وڌيڪ تلخ هوندا آهن. هر هڪ جي مشهور قسمن ۾ شامل آهن لائيٽ سٽي، هاف سٽي، سينامون، سٽي، آمريڪن، ناشتو، مڪمل شهر، هاءِ ڪنٽيننٽل نيو اورلينس يورپي ايسپريسو وياني اطالوي فرينچ. ڇا توهان روشني يا اونداهي ڪافي ڀاڄين جا پرستار آهيو- يا ان جي وچ ۾ ڪٿي- پڪ ڪريو ته توهان خريد ڪرڻ کان پهريان پڇو ته جيئن توهان حاصل ڪريو بلڪل جيڪو توهان ڳولي رهيا آهيو!
وڌيڪ پڙهڻ
تصويرن جي تجزيي جو استعمال بصيرت حاصل ڪرڻ ۽ تصويرن مان نتيجن کي ڪڍڻ لاءِ صنعتن جي وسيع رينج ۾ ، صحت جي سار سنڀار کان سيڪيورٽي تائين تيزي سان مشهور ٿي رهيو آهي. جيڪڏهن توهان هن ٽيڪنالاجي بابت وڌيڪ ڄاڻڻ چاهيو ٿا، هيٺ ڏنل وسيلن تي غور ڪريو:
آرٽيڪل ۽ سبق
-"تصوير جو تجزيو: اهو ڇا آهي ۽ ان کي ڪيئن استعمال ڪجي" Oracle پاران
- "ان ماڻهن لاءِ تصويري تجزيي جو تعارف جيڪي تصويري تجزيي بابت ڪجھ به نٿا ڄاڻن" ڪينٽ ووڊارڊ طرفان
- ”مشين لرننگ ۾ تصويري تجزيي ۽ پروسيسنگ کي سمجهڻ جي طرف 8 قدم“ وڪٽر چارپيني طرفان
ڪتاب ۽ اشاعت
-تصوير پروسيسنگ: اصول ۽ درخواستون ملان سونڪا ۽ ٻيا.
-ڪمپيوٽر ۽ مشين ويزن - ٿيوري، الگورٿمز، عمليات (4th ايڊ.) اي آر ڊيوس پاران
-Digital Image Processing with OpenCV - Bibliography (Ver 4.1) مرتب ڪيل ڊيوڊ ڊارڊاس ويبنرز ۽ پوڊ ڪاسٽ
-ڪمپيوٽر ويزن ذريعي مشين لرننگ ويبينار جي ميزباني Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast جي ميزباني ڪئي گوگل ڪلائوڊ پليٽ فارم وٽ پڻ ڪيترائي ٻيا ڪتاب، مضمون، ويبينار، پوڊ ڪاسٽ، ورڪشاپ ۽ ٻيا وسيلا موجود آهن جيڪي توهان جي مدد ڪري سگهن ٿا بهتر نموني سمجھڻ ۾ ته تصويري تجزيي جي طريقيڪار سان گڏوگڏ ان کي مخصوص ايپليڪيشنن لاءِ ڪيئن استعمال ڪجي.
هيلو، مان ڪريم آهيان، هڪ ماءُ ۽ هڪ اسٽاپ موشن جوشيءَ سان گڏ ميڊيا جي تخليق ۽ ويب ڊولپمينٽ ۾ پس منظر سان. مون کي ڊرائنگ ۽ اينيميشن جو تمام وڏو شوق آهي، ۽ هاڻي مان پهريون ڀيرو اسٽاپ موشن جي دنيا ۾ ڊائيونگ ڪري رهيو آهيان. منهنجي بلاگ سان، مان توهان سان منهنجي سکيا شيئر ڪري رهيو آهيان.
