රූප විශ්ලේෂණය: එය කුමක්ද සහ එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද
රූප විශ්ලේෂණය යනු පින්තූර වලින් තොරතුරු උකහා ගැනීම සඳහා ප්‍රබල මෙවලමකි.
පරිසරයේ සිදුවන වෙනස්කම් සොයා බැලීමේ සිට මුහුණ හඳුනාගැනීම දක්වා වෛද්‍ය රූප විශ්ලේෂණය කිරීම දක්වා විවිධ අරමුණු සඳහා මෙය භාවිතා කළ හැක.
මෙම ලිපියෙන් අපි ඔබට රූප විශ්ලේෂණය සහ ඔබට එය භාවිතා කළ හැකි ආකාරය පිළිබඳ කෙටි හැඳින්වීමක් ලබා දෙන්නෙමු. අපි රූප විශ්ලේෂණයේ නිර්වචනය, පවතින විවිධ ශිල්පීය ක්රම සහ මෙවලම් සහ රූප විශ්ලේෂණයේ විභව යෙදුම් ආවරණය කරන්නෙමු.
මෙම ලිපියෙන් අපි ආවරණය කරන්නේ:
රූප විශ්ලේෂණය අර්ථ දැක්වීම
රූප විශ්ලේෂණය යනු තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීමට භාවිතා කරන මෙවලමකි ඩිජිටල් රූප. එය වෛද්‍ය විද්‍යාව, විද්‍යාත්මක පර්යේෂණ, නිරීක්ෂණ, රූප සැකසීම සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල බහුලව භාවිතා වේ.
අත්යවශ්යයෙන්ම, එය රූපයේ අන්තර්ගතය පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා රූපයකින් දත්ත එකතු කිරීම සහ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමේ ක්රියාවලියකි. රූපයේ ප්‍රමාණය, හැඩය, තීව්‍රතාවය/දීප්තිය, වැනි රූපයක ගුණාත්මකභාවය හෝ විශේෂාංග පිළිබඳ තොරතුරු සැපයීමට රූප විශ්ලේෂණය උදවු කරයි. වර්ණ සංයුතිය හෝ එහි බිම් සැලැස්ම.
උප රූප නිස්සාරණය සහ බ්ලොක් සැකසීම වැනි අවකාශීය පරිවර්තන ශිල්පීය ක්රම වැනි රූප විශ්ලේෂණයේදී භාවිතා කරන ශිල්පීය ක්රම කිහිපයක් තිබේ; දාර අනාවරක හෝ මායිම් ලුහුබැඳීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින් උනන්දුවක් දක්වන ලක්ෂ්‍ය හෝ කලාප සොයා ගන්නා විශේෂාංග නිස්සාරණ ක්රම; වස්තු වර්ගීකරණය කරන වර්ගීකරණ ශිල්පීය ක්රම; පසුබිමෙන් වස්තූන් විග්‍රහ කරන ඛණ්ඩන ශිල්පීය ක්රම; සහ සංඛ්‍යානමය ක්රම භාවිතා කරමින් වස්තූන් හඳුනා ගන්නා රටා හඳුනාගැනීමේ ඇල්ගොරිතම.
වස්තු හඳුනාගැනීම සහ මුහුණු හඳුනාගැනීම වැනි යෙදුම් සඳහා රූප විශ්ලේෂණ මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන්, එය ඩිජිටල් මාධ්‍ය භාවිතා කිරීමේදී පරිශීලක අත්දැකීම වැඩිදියුණු කළ හැක. තනි හෝ රූප සමූහයක් තුළ නිර්වචනය කරන ලද මායිම් අතර සහසම්බන්ධතා තක්සේරු කිරීම සඳහා විද්‍යාත්මක පර්යේෂණ සඳහා විශ්ලේෂණය භාවිතා කිරීමට ද හැකිය. අවසාන වශයෙන්, මෙම තාක්ෂණය විකිරණවේදය සහ ව්‍යාධි විද්‍යාව ඇතුළු විශේෂඥ වෛද්‍ය වෘත්තිකයන් විසින් රෝගීන්ගෙන් ලබාගත් ස්කෑන් කරන ලද ඡායාරූප මත පදනම්ව විවිධ තත්වයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා සැලකිය යුතු ලෙස භාවිතා කරයි.
රූප විශ්ලේෂණයේ වර්ග
රූප විශ්ලේෂණය යනු ඩිජිටල් රූපවලින් අර්ථවත් තොරතුරු උකහා ගැනීමයි. එය වස්තු හඳුනාගැනීම සහ හඳුනාගැනීම, හැඩය මැනීම, රටා හඳුනාගැනීම, දර්ශන විශ්ලේෂණය සහ වර්ගීකරණය ඇතුළු විවිධ ආකාරයේ රූප ආශ්‍රිත කාර්යයන් ආවරණය කරන ඉතා පුළුල් යෙදුමකි.
රූප විශ්ලේෂණ ශිල්පීය ක්රම බොහොමයක් තිබේ; වඩාත් පොදු ඒවායින් සමහරක් ඇතුළත් වේ:
-පික්සෙල්-පාදක/අවකාශීය විශ්ලේෂණය - මෙම ආකාරයේ විශ්ලේෂණයට ප්‍රදේශ (ප්‍රමාණය, හැඩය) සහ ඝනත්වය (බෙදාහැරීම) මැනීම සඳහා තනි පික්සල හෝ පික්සල් පොකුරු අතින් ගණනය කිරීම ඇතුළත් වේ.
-සංඛ්‍යාන විශ්ලේෂණය - මෙම ප්‍රවේශය ප්‍රතිවිරෝධය හෝ දීප්තිය වැනි රූපයක් තුළ කලාප හා සම්බන්ධ විශේෂාංග තක්සේරු කිරීමට සංඛ්‍යානමය ක්රම භාවිතා කරයි.
- යන්ත්‍ර ඉගෙනීම/කෘතිම බුද්ධිය - කෘතිම බුද්ධි (AI) ඇල්ගොරිතම මඟින් වස්තු හඳුනාගැනීම හෝ සංක්‍රමණික ස්නායුක ජාල (CNNs) භාවිතයෙන් අර්ථකථන ඛණ්ඩනය වැනි බලවත් ස්වයංක්‍රීය රූප සැකසුම් කාර්යයන් සක්‍රීය කරයි.
- වයනය විශ්ලේෂණය - මෙම ක්‍රමය මඟින් රූපයක් තුළ ඇති මූලද්‍රව්‍ය වයනය අනුව එකිනෙකට සාපේක්ෂව බෙදා හරින ආකාරය මනිනු ලබයි—අළු මට්ටම් හෝ විශාල ප්‍රදේශයක වර්ණවල විචලනය.
-හිස්ටෝග්‍රෑම් විශ්ලේෂණය - හිස්ටෝග්‍රෑම් විශ්ලේෂණය සාමාන්‍යයෙන් ප්‍රතිවිරුද්ධ, දීප්තිය, පැහැය සහ සන්තෘප්තිය වැනි රූපයක් තුළ සංඛ්‍යානමය ව්‍යාප්තිය මැනීම ඇතුළත් වේ.
-පෙරහන ශිල්පීය ක්රම - පෙරීමේ ශිල්පීය ක්‍රමවලට සම්පූර්ණ සැකසූ තීව්‍රතා අරාවක ගණිතමය මෙහෙයුම් ඇතුළත් වන අතර එමඟින් අරාවේ ඇතැම් කොටස් වෙනත් ඒවා සංරක්ෂණය කරයි. පෙරහන් බොහෝ විට මෙම අනවශ්‍ය ප්‍රදේශ සුමට කිරීම මගින් දාර වැඩි කිරීමට හෝ රූපයකින් ශබ්දය ඉවත් කිරීමට භාවිතා කරයි.
-Fourier Transform Techniques - මෙම ක්‍රමය මඟින් ආදාන රාමුවේ පවතින සංඛ්‍යාත පරාසයන් සහ/හෝ දිශානතිය මත පදනම්ව රූප කොටස් කිහිපයකට වියෝජනය කරන ෆූරියර් පරිවර්තන භාවිතා කරයි. ඛණ්ඩනය කිරීමේ ක්‍රියාවලීන්හිදී පහසුවෙන් වස්තු හඳුනාගැනීම සක්‍රීය කරමින් - වයනය හෝ හැඩයේ වෙනස්කම් වැනි - රාමුවේ අනෙකුත් සංරචක සමස්ත පෙනුමට සාපේක්ෂව විශේෂිත ලක්ෂණ ඇති කොටස් සහ වස්තූන් හුදකලා කිරීමට මෙය ඉඩ දෙයි.
රූප විශ්ලේෂණයේ ප්රතිලාභ
රූප විශ්ලේෂණය යනු ඩිජිටල් රූපවලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීම සඳහා වටිනා මෙවලමකි. එය රටා හඳුනා ගැනීමට, වස්තූන් හඳුනා ගැනීමට සහ මාධ්‍යයෙන් අර්ථවත් තොරතුරු උකහා ගැනීමට භාවිතා කරයි. වෛද්‍ය පර්යේෂණයේ සිට මුහුණු හඳුනාගැනීම දක්වා, රූප විශ්ලේෂණය මඟින් පුළුල් පරාසයක කර්මාන්ත සඳහා ප්රතිලාභ ලබා ගත හැකිය. මෙහිදී අපි රූප විශ්ලේෂණයේ වාසි සහ විවිධ ක්ෂේත්‍ර වැඩිදියුණු කිරීමට එය භාවිතා කළ හැකි ආකාරය ගවේෂණය කරන්නෙමු.
වැඩිදියුණු කළ පාරිභෝගික අත්දැකීම්
රූප විශ්ලේෂණය පාරිභෝගික අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාරී වන අතර, පාරිභෝගික මනාපයන් ඉක්මනින් සහ නිවැරදිව තේරුම් ගැනීමට සමාගම්වලට ඉඩ සලසයි. රූප විශ්ලේෂණ ශිල්පීය ක්රම ක්රියාත්මක කිරීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට තම ප්‍රචාරණය වඩා හොඳින් ඉලක්ක කර ගැනීමට හෝ පාරිභෝගිකයන් සඳහා අන්තර්ගතය පුද්ගලීකරණය කිරීමට ජනවිකාස, ස්ථාන සහ චිත්තවේගීය ප්‍රතිචාර වැනි රූපවලින් දත්ත භාවිත කළ හැක. මෙම දත්ත භාවිතා කිරීම පාරිභෝගිකයින් සමඟ වැඩි දියුණු කළ සම්බන්ධතාවයක් මෙන්ම සමාගම සඳහා විකුණුම් වැඩි කිරීමට හේතු විය හැක.
රූප විශ්ලේෂණය ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ රූපවල සන්දර්භය වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට උදවු කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, වර්ණ හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය සමාගම්වලට රූපයක වර්ණ හඳුනා ගැනීමට සහ ඒවා නිෂ්පාදන හෝ සේවා සමඟ සම්බන්ධ වන්නේ කෙසේද යන්න තීරණය කිරීමට ඉඩ දෙයි. යම් සේවාවක් හෝ නිෂ්පාදනයක් සම්බන්ධයෙන් ගනුදෙනුකරුවන්ගේ හැසිරීම් පිළිබඳව අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට මෙම තොරතුරු ව්‍යාපාරවලට උදවු කළ හැක. අතිරේකව, ව්‍යාපාරවලට රූපයක ඇති වස්තූන් හඳුනා ගැනීමට සහ ඔවුන් කැමති වස්තු මත පදනම්ව පාරිභෝගික මනාපයන් වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට වස්තු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතා කළ හැක.
අවසාන වශයෙන්, ක්‍රියාවලියේ නිරවද්‍යතාවය පවත්වා ගනිමින් ව්‍යාපාරවලට වඩා ඉක්මනින් දත්ත රැස් කිරීමට රූප විශ්ලේෂණය මඟින් හැකියාව ලැබේ. පාරිභෝගික මනාපයන් තීරණය කිරීමට උත්සාහ කරන විට සමාගම්වලට රූප සිය ගණනක් අතින් සමාලෝචනය කිරීමට තවදුරටත් අවශ්‍ය නොවේ; ඒ වෙනුවට ඔවුන්ට මෙම ක්රියාවලිය ස්වයංක්‍රීය කිරීමට හැකියාව ඇත රූප විශ්ලේෂණ ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරමින් එහි රූප විශ්ලේෂණයෙන් නිවැරදි ප්‍රතිඵල ලබා ගනිමින් කාර්යක්ෂමතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි දියුණු කරයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ පාරිභෝගිකයින් වෙන කවරදාකටත් වඩා වේගයෙන් පුද්ගලීකරණය කළ වෙළඳ ප්‍රචාරණයට ප්‍රවේශය ලබා ගන්නා අතර, සමාගම්වලට ඔවුන්ගේ ගනුදෙනුකරුවන්ට වඩා හොඳ සමස්ත පරිශීලක අත්දැකීමක් ලබා දීමට හැකි වන බවයි.
නිරවද්යතාව සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීම
රූප විශ්ලේෂණය වැඩි නිරවද්‍යතාවයක් සහ කාර්යක්ෂමතාවයක් ඇතුළුව ව්‍යාපාර සඳහා බොහෝ ප්රතිලාභ ලබා දෙයි. අතින් හෝ පෙළ මත පදනම් වූ ක්රම මත විශ්වාසය තැබීම වෙනුවට පින්තූර විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, රූප විශ්ලේෂණය මඟින් දත්ත ඇතුළත් කිරීමේ දෝෂ සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කර දෙන ලද කාර්යයක් සඳහා සැකසුම් කාලය වේගවත් කළ හැකිය.
රූප විශ්ලේෂණය මගින් විශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් අතින් පෙරීමේ අවශ්‍යතාවය ද ඉවත් කරයි. ඒ වෙනුවට, ඇල්ගොරිතමයකට අදාළ දත්ත ඉක්මනින් සොයා ගත හැකි අතර මිනිසුන්ට පහසුවෙන් අර්ථකථනය කළ හැකි රටා හඳුනා ගත හැකිය. මෙය තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලිය වේගවත් කරන අතර මානව දෝෂ හෝ අධීක්‍ෂණය හේතුවෙන් සිදුවිය හැකි මිල අධික වැරදි අවම කරයි.
මීට අමතරව, රූප විශ්ලේෂණය මඟින් ඇදහිය නොහැකි තරම් විශාල දත්ත කට්ටලවල රටා ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීම පහසු කරයි, එය අතින් පෙරීමට මිනිසුන් පැය දහස් ගණනක් ගත වේ. මෙය එකවරම නිරවද්‍යතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරන අතරම ශ්‍රම පිරිවැය විශාල ලෙස අඩු කරයි. රූප විශ්ලේෂණය මඟින් ආයතනවලට වෙනත් ආකාරයකින් මග හැරිය හැකි ප්‍රවණතා සාම්ප්‍රදායික ක්රම සමඟින් ප්‍රමාණ කිරීමට ඉඩ සලසයි, වෙන කවරදාටත් වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට ඔවුන්ට උපකාර කරයි.
රූප විශ්ලේෂණ තාක්ෂණය උපයෝගී කර ගැනීමෙන්, ව්‍යාපාරවලට දත්ත ඇතුළත් කිරීමේ දෝෂ අවම කර ගැනීමටත් ශ්‍රම පිරිවැය අඩු කිරීමටත් හැකි අතරම ඔවුන්ගේ මෙහෙයුම්වල නිරවද්‍යතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරයි. මෙය සාම්ප්‍රදායික ක්රම භාවිතයෙන් පමණක් සාක්ෂාත් කර ගත හැකි දේට වඩා විශාල දත්ත කට්ටල වලින් ලබාගත් තීරණ ගැනීමේ හැකියාව සහ වඩාත් නිවැරදි ප්‍රතිඵල වලට මග පාදයි.
වැඩි දියුණු කළ තීරණ ගැනීම
තීරණ ගැනීමේදී සහාය වීම සඳහා ව්‍යාපාරවල රූප විශ්ලේෂණය භාවිතා කිරීම කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීමට සහ ආයතනවලට ඔවුන්ගේ සම්පත් වඩා හොඳින් කළමනාකරණය කිරීමට උපකාරී වේ. විවිධ ශිල්පීය ක්රම සහ තාක්ෂණයන් හරහා, විවිධ ප්‍රභවයන්ගෙන් රූප ඉක්මනින් සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට සංවිධානයකට හැකියාව ඇත. මෙය ඔවුන්ට ක්ෂණිකව පාහේ නිවැරදි තීරණ ගැනීමට උපකාර කරයි.
කාර්යයන් හෝ උපායමාර්ගික ඉලක්කවලට ප්‍රමුඛත්වය දීම සඳහා දත්ත වර්ග කිරීමට, හඳුනා ගැනීමට සහ ඇගයීමට රූප විශ්ලේෂණයට උපකාර කළ හැක. ඉහළ මට්ටමේ තීරණ ගැනීමේ කාර්යයන් සඳහා වටිනා කාලය ඉතිරි කරන රූප තුළ ඇති සංකීර්ණ රටා වේගවත් විශ්ලේෂණයට ද එය ඉඩ සලසයි. මීට අමතරව, රූප විශ්ලේෂණය සමාගම්වලට වෙනත් ආකාරයකින් නොදැනී ගොස් ඇති ප්‍රවණතා හෝ පුනරාවර්තන ගැටළු සොයා ගැනීමට උපකාර කළ හැකිය.
අනාගතයේ දී පාරිභෝගික හැසිරීම් සහ වෙළඳපල තත්ත්වයන් අනුව කුමක් සිදුවේද යන්න පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දෙන අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය කිරීම සඳහා සංවිධාන විසින් කෘතිම බුද්ධිය (AI) සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් (ML) යෙදුම් වැනි රූප විශ්ලේෂණ තාක්ෂණයන්හි බලය වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා කරයි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, වෙළඳපල විශ්ලේෂණ කණ්ඩායම් තරඟකාරී වෙබ් අඩවි සහ ඩිජිටල් නාලිකා වැනි මූලාශ්‍රවලින් ඔවුන් එකතු කර ගත් පින්තූර හරහා නිරන්තරයෙන් පරිලෝකනය කරයි. නිවැරදි මෙවලම් සමඟින්, කර්මාන්තයේ සිටින අනෙක් අයට වඩා තරඟකාරී වාසියක් ලබා දෙන ක්‍රියාකාරී තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ගොඩනැගීම සඳහා පාරිභෝගිකයින් ආයතනයක නිෂ්පාදන හෝ සේවා සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කරන්නේ කෙසේද යන්න මෙම කණ්ඩායම්වලට ඉක්මනින් තීරණය කළ හැකිය.
වෙන කවරදාකටත් වඩා වේගයෙන් වර්ධනය සහ ප්‍රගතිය උත්තේජනය කරන වටිනා දත්ත මත පදනම් වූ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සඳහා ආයතනවලට ප්‍රවේශය ලබා දීමෙන් රූප විශ්ලේෂණය අද ව්‍යාපාරික මෙහෙයුම් වලදී අත්‍යවශ්‍ය කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.
රූප විශ්ලේෂණය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද
රූප විශ්ලේෂණය යනු රූප දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් සැකසීමට සහ එයින් ප්‍රයෝජනවත් තොරතුරු උකහා ගැනීමට කාර්යක්ෂම ක්‍රමයකි. රූප විශ්ලේෂණය යනු රූපයක අර්ථය තීරණය කිරීම සඳහා පරිගණක ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමයි. වස්තු හඳුනාගැනීම, මුහුණ හඳුනාගැනීම සහ රූප ඛණ්ඩනය වැනි විවිධ කාර්යයන් සඳහා එය භාවිතා කළ හැක. මෙම කොටසේදී, රූප විශ්ලේෂණය භාවිතා කළ හැකි ආකාරය සහ එහි යෙදුම් කිහිපයක් අපි සාකච්ඡා කරමු.
ඔබේම නැවතුම් චලන කතන්දර පුවරු සමඟ ආරම්භ කිරීම
අපගේ පුවත් පත්‍රිකාවට දායක වී කතන්දර පුවරු තුනකින් ඔබගේ නොමිලේ බාගත කර ගන්න. ඔබේ කථා සජීවීව ගෙන ඒමෙන් ආරම්භ කරන්න!
අපි ඔබේ විද්‍යුත් තැපැල් ලිපිනය අපගේ ප්‍රවෘත්ති පත්‍රය සඳහා පමණක් භාවිතා කරන අතර ඔබට ගරු කරමු පෞද්ගලිකත්වය
රූප ඛණ්ඩනය
රූප ඛණ්ඩනය යනු රූප සැකසීමේ ශාඛාවකි, එහි රූපයක් බහු කොටස් හෝ කලාපවලට බෙදා ඇති අතර, ඒවා එකට මුළු රූපයම ඇතුළත් වේ. සෑම අංශයක්ම රූපය තුළ උනන්දුවක් දක්වන ක්ෂේත්‍රයක් නියෝජනය කරන අතර, එයම විවික්ත වස්තුවක් ලෙස සැලකිය හැකිය. ඛණ්ඩනය කිරීමේ පරමාර්ථය වන්නේ රූපයක නිරූපණය වඩාත් අර්ථවත් සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට පහසු දෙයක් බවට සරල කිරීම සහ/හෝ වෙනස් කිරීමයි. ව්‍යුහ විද්‍යාත්මක ව්‍යුහයන් හඳුනාගැනීමේ සිට රෝගයේ ප්‍රගතිය නිරීක්ෂණය කිරීම දක්වා විවිධ කාර්යයන් සඳහා වෛද්‍ය ප්‍රතිරූපණයේදී ඛණ්ඩන ශිල්පීය ක්රම භාවිතා වේ. මීට අමතරව, කොටස් කිරීමේ ඇල්ගොරිතම ස්වයංක්‍රීය නිරීක්ෂණ පද්ධතිවල ප්‍රධාන සංරචක වන අතර රොබෝ සංචාලන කාර්යයන් සහ වස්තු හඳුනාගැනීම සඳහා භාවිතා කළ හැක.
ඛණ්ඩන ඇල්ගොරිතම සාමාන්‍යයෙන් පික්සල් පදනම් වූ ක්රම හෝ වර්ගීකරණ පාදක ක්රම මත රඳා පවතී. පික්සෙල් මත පදනම් වූ ක්රම මගින් රූපයක් වෙනම කොටස් වලට බෙදීමට වර්ණය හෝ වයනය වැනි ඇඟවීම් භාවිතා කරයි. විකල්පයක් ලෙස, වර්ගීකරණ-පදනම් වූ ක්රම සුදුසු කොටස්/වස්තු වලට පික්සල ස්වයංක්‍රීයව සමූහගත කිරීම සඳහා හැඩය හෝ වයනය වැනි විස්තරාත්මක විශේෂාංග මත පදනම්ව වර්ග ඒකාබද්ධ කරයි.
Pixel-පාදක ඛණ්ඩනය සාමාන්‍යයෙන් අරමුණු කරන්නේ සමස්ත කලාපයක් පුරා ගෝලීය සංඛ්‍යාලේඛන (උදා, මධ්‍යන්‍ය අගය) ගණනය කිරීම මගින් වස්තු ඒවායේ තීව්‍රතාවයෙන් හෝ ප්‍රතිවිරුද්ධ අගයන් මගින් වෙන් කිරීමයි. ඇල්ගොරිතම ක්‍රියා කිරීම ආරම්භ කිරීමට පෙර වර්ගීකරණය මත පදනම් වූ ප්‍රවේශයන් සඳහා බොහෝ විට අතින් ආදානය සහ ලේබල් කිරීම අවශ්‍ය වේ; කෙසේ වෙතත් මෙම ක්රම විශාල දත්ත කට්ටල හෝ පික්සල් අගයන් පමණක් භාවිතයෙන් සාර්ථකව වෙන් කළ නොහැකි නොදන්නා දත්ත වර්ග සමඟ කටයුතු කිරීමේදී ඉතා බලවත් වේ.
රූප වර්ගීකරණය
රූප වර්ගීකරණය යනු ලබා දී ඇති රූපයක පන්ති පුරෝකථනය කිරීමට සහ ලේබල් කිරීමට පරිගණක ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමේ ක්‍රියාවලියයි. මෙම ක්‍රියාවලියේදී, ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයකට ආදානය ලෙස සේවය කරන ලේබල් කරන ලද පුහුණු රූපවල “එකතුවක්” තිබීම සාමාන්‍ය දෙයකි. මෙම පුහුණු රූප මත පදනම්ව, ප්‍රමාණය, හැඩය සහ වර්ණය වැනි ලක්ෂණ රූපයෙන් උපුටා ගෙන රූප වර්ගීකරණය සඳහා යොදා ගනී. මෙම තාක්ෂණය අතින් ලේබල් කිරීම හා සසඳන විට වඩාත් නිවැරදි ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි, එහිදී වැරදි වර්ගීකරණයන් හෝ ලේබල් කිරීමේ දෝෂ හේතුවෙන් මිනිසුන් අතින් වැරදි සිදු විය හැක.
නොදන්නා රූපයක් ලබා දී, කෙනෙකුට පවතින වර්ගීකාරකයක් යෙදිය හැකි අතර එමඟින් මෙම නිශ්චිත ආදානයට පෙර නිශ්චිත පන්ති ගණනට අනුව ප්‍රතිදාන කාණ්ඩයක් පවරයි. මෙහි සමහර උදාහරණ භාවිතයන් ස්වයංක්‍රීය මෝටර් රථ පැදවීමේ පද්ධතිවල සිට එයට වස්තු හඳුනාගැනීමේ හැකියාව ලබා දීමේ සිට ජෛවමිතික යෙදුම්වල මුහුණ හඳුනාගැනීම දක්වා විහිදේ. මීට අමතරව, රූප වර්ගීකරණය හරහා නිවැරදි ලේබල් කළ දත්ත තිබීම, වැඩිදුර විශ්ලේෂණය සඳහා විශාල රාජ්‍ය දත්ත කට්ටල ප්‍රයෝජනයට ගැනීමෙන් - විශේෂයෙන්ම සිල්ලර විශ්ලේෂණය හෝ විනෝදාස්වාද විශ්ලේෂණ වැනි වස්තු වර්ග සහ ව්‍යාපාරික යෙදුම් අතර සහසම්බන්ධතාවයෙන් අපගේ පරිසරයට සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි අවබෝධයක් ලබා දිය හැකිය.
GPU ප්‍රශස්තිකරණ ශිල්පීය ක්රම සමඟ ස්නායුක ජාල ක්‍රියාවට නැංවීමේ සිට විවිධ ආකාරයේ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම දක්වා සමාන්තර සැකසුම් ලබා ගැනීම සඳහා - කෙනෙකුට AI ආකෘති පුහුණු කිරීමට හෝ රූප වර්ගීකරණ ක්ෂේත්‍රයේ ගැඹුරු ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කිරීමට අසංඛ්‍යාත ක්රම තිබේ. අධීක්‍ෂණයකින් තොරව ඉගෙනීම තවමත් පර්යේෂකයන්ට උපරිම විභවතාවයෙන් ඒවා සම්පූර්ණයෙන් භාවිතා කිරීමට බාධා ඇති වුවද, මෙම ක්රම තවමත් ක්‍රියාකාරීව ගවේෂණය සහ පර්යේෂණ සිදු කෙරේ. මේ අනුව ඒවා ක්රියාත්මක කරන්නේ කෙසේද යන්න අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා පරිගණක දර්ශන ඇල්ගොරිතම පිළිබඳ පුළුල් ග්‍රහණයක් මෙන්ම බ්ලොක්චේන් හෝ සර්වර්-අඩු යටිතල පහසුකම් වැනි නැගී එන තාක්ෂණයන් පිළිබඳ සමීප පසුබිමක් තිබීමත් සමඟ ක්රියාත්මක කිරීමේ අරමුණු සඳහා පයිතන් වැනි ස්ක්‍රිප්ටින් භාෂා වැනි පසුපස ඉංජිනේරු භාවිතයන් ඇතුළත් ශක්තිමත් තාක්ෂණික දැනුමක් අවශ්‍ය වේ. ක්රියාත්මක කිරීම්
වස්තුව හඳුනාගැනීම
වස්තු හඳුනාගැනීම යනු රූප දත්ත කට්ටලයක් විශ්ලේෂණය කිරීමේදී නිරවද්‍යතාවය සහතික කිරීම සඳහා පරිගණක පාදක තාක්‍ෂණයකි. මෙම තාක්ෂණය පහසුවෙන් හඳුනාගත හැකි රූපවල වස්තූන් සහ ඒවායේ ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට විවිධ සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි. අධිකරණ වෛද්‍ය විද්‍යාව, වෛද්‍ය විද්‍යාව, කාර්මික ස්වයංක්‍රීයකරණය, මුහුණු හඳුනාගැනීම සහ ස්වයංක්‍රීය පරීක්ෂණ පද්ධති වැනි බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල එය ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.
වස්තු හඳුනාගැනීම යනු රූපයක ඇති නිශ්චිත වස්තූන්ගේ ප්‍රමාණය, හැඩය සහ අනෙකුත් ගුණාංග තීරණය කිරීම සඳහා දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම හෝ එකතු කිරීම ඇතුළත් වේ. මෙම ආකාරයේ රූප විශ්ලේෂණයට වස්තූන්ගේ වර්ණය, වයනය හෝ එකට තැබූ විට ඒවා නිර්මාණය කරන හැඩතල මත පදනම්ව හඳුනාගැනීම ඇතුළත් විය හැක. ගණිතමය ආකෘති සහ සංඛ්‍යානමය ක්රම භාවිතා කිරීම වර්තමානයේ පරිගණක සඳහා කාර්යය බෙහෙවින් පහසු කරයි.
මෙහි මූලික අරමුණ වන්නේ රූප දත්ත කට්ටලයක දිස්වන සෑම වස්තුවක්ම එහි පවරා ඇති ගුණාංග ලේබල භාවිතයෙන් නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමයි. පුහුණුව ආරම්භ කිරීමට පෙර එක් එක් ඉලක්ක වස්තුවේ ලක්ෂණ පිළිබඳ නිවැරදි අනාවැකි සඳහා 'හොඳ' උදාහරණ ඇතුළුව, බොහෝ දත්ත සමඟින් ඇල්ගොරිතම කලින් පුහුණු කළ යුතුය. පුහුණුව සම්පූර්ණ කර පුරෝකථනය කිරීම සාර්ථක වූ පසු, කලින් අධ්‍යයනයෙන් ලබාගත් ප්‍රතිඵල සමඟ දී ඇති ආදානයකින් අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵලය ක්‍රියා කරන අනුමානය වැනි අදියරයන් අනුගමනය කරනු ඇත.
ගැඹුරු ඉගෙනුම් (DL) ඇල්ගොරිතම වැනි තාක්ෂණය අද භාවිතා කරන මෙම ආකාරයේ සැකසුම් දෘඪාංග සැකසුම තුළ ලබා ගැනීමට පෙර සම්ප්‍රදායික ක්‍රමවලට වඩා කෙටි කාල රාමුවක් තුළ වඩාත් නිවැරදි ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීම සඳහා එකට ක්‍රියා කරන බහු ස්ථරවලට ඉඩ සැලසීමට උපකාරී වේ. අවසාන වශයෙන් මෙය ගැඹුරු ඉගෙනීම වැනි AI ආධාරක ක්රම සාම්ප්‍රදායික ප්‍රවේශයන්ට වඩා ආකර්ශනීය කරයි, මන්ද ඒවා තත්‍ය කාලීන අවස්ථා වලදීද පහසුවෙන් ප්‍රතිදානය නිපදවිය හැකි කාර්යක්ෂම වස්තු හඳුනාගැනීමේ නිරවද්‍යතා ප්‍රමිතික සපයන අතරම දෝෂ විශාල ලෙස අඩු කරයි.
රූප විශ්ලේෂණය සඳහා මෙවලම්
රූප විශ්ලේෂණය යනු එහි පරිගණක ක්‍රමවේද මගින් රූපවලින් අර්ථවත් තොරතුරු උකහා ගැනීම ඇතුළත් ක්රියාවලියකි. මෙම ක්රියාවලිය වෛද්‍ය රූප, කෘතිම බුද්ධිය සහ දුරස්ථ සංවේදනය වැනි විවිධ ක්ෂේත්‍රවල භාවිතා වේ. වාසනාවකට මෙන්, රූප විශ්ලේෂණය සඳහා විවිධ මෙවලම් තිබේ, ක්රියාවලිය පහසු සහ වඩා කාර්යක්ෂම වේ. රූප විශ්ලේෂණය සඳහා ඇති මෙවලම් කිහිපයක් බලමු.
OpenCV
OpenCV යනු ප්‍රධාන වශයෙන් තත්‍ය කාලීන පරිගණක දර්ශනය ඉලක්ක කරගත් ක්‍රමලේඛන කාර්යයන් වල පුස්තකාලයකි. එය විවිධ කවුළු, ලිනක්ස්, වේදිකාව සහ අනෙකුත් මෘදුකාංග වේදිකා සඳහා සහය දක්වයි, එබැවින් එය බොහෝ විට රූප විශ්ලේෂණය සහ රූප සැකසුම් කාර්යයන් සඳහා භාවිතා කරයි. OpenCV හි යෙදුම් ක්ෂේත්‍රවලට ඇතුළත් වන්නේ: පරිගණක දර්ශනය, මුහුණු හඳුනාගැනීම, වස්තු හඳුනාගැනීම, චලන ලුහුබැඳීම, ඛණ්ඩනය කිරීම සහ හඳුනාගැනීම.
OpenCV මඟින් වස්තු හඳුනාගැනීම, මුහුණ හඳුනාගැනීම, ස්වයංක්‍රීය විශේෂාංග නිස්සාරණය සහ තවත් බොහෝ සංකීර්ණ කාර්යයන් ඉටු කිරීමට භාවිත කළ හැකි පුළුල් පරාසයක බලවත් මෙවලම් පිරිනමයි. පොදු ගැටළු සඳහා පරිශීලක-හිතකාමී විසඳුම් සපයන ක්‍රියාකාරී ප්‍රජාවක් එහි ඇත. පුස්තකාලය නිර්මාණය කර ඇත්තේ C++, Java හෝ Python වැනි බොහෝ ක්‍රමලේඛන භාෂා සමඟ ඒකාබද්ධ වීමටය. පුස්තකාලය මඟින් සංවර්ධකයින්ට ඔවුන්ට අවශ්‍ය භාෂාවලින් රූප සමඟ වැඩ කිරීමට හැකි වන අතර එමඟින් සංවර්ධන කාලය සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කරයි. OpenCV ඕනෑම ආකාරයක දත්තයකට (2D සහ 3D සැකැස්මේ රූප වැනි) සහය දක්වයි, එය අද පවතින සියලුම රූප සැකසුම් පුස්තකාල අතර වඩාත් බහුකාර්ය මෙවලම බවට පත් කරයි.
OpenCV හි ඇතුළත් මෙවලම් වනුයේ:
- පින්තූර පෙරීම
- වස්තු ඛණ්ඩනය
- විශේෂාංග නිස්සාරණය
- විශේෂාංග ගැලපීම සහ වර්ගීකරණය
- වස්තු ලුහුබැඳීම සහ චලන විශ්ලේෂණය
- අධ්‍යයනය කරන වස්තූන් සඳහා ත්‍රිමාණ ප්‍රතිසංස්කරණය
අඩු මතක පරිභෝජනය, බොහෝ වේදිකාවල (විශේෂයෙන් කාවැද්දූ ඒවා), OpenMPI/MPI4Py වැනි සම්මත පුස්තකාල භාවිතා කරන පද්ධති අතර අතේ ගෙන යා හැකි බව වැනි වාසිදායක විශේෂාංග නිසා කාර්මික සැකසුම් තුළ ස්වයංක්‍රීය දෘශ්‍ය පරීක්ෂාව සඳහා එහි මෙවලම් බහුලව භාවිතා වේ. එහි විවෘත මූලාශ්‍ර බලපත්‍රය කිසිදු රාජකීය ගෙවීම් හෝ ගණිතය වැනි සමාගම් හෝ සංවිධානවල බලපත්‍ර නොමැතිව එය භාවිතා කිරීමට කැමති පරිශීලකයින් සඳහා එය වඩාත් ආකර්ශනීය කරයි.
TensorFlow
TensorFlow යනු ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය කිරීමට සහ පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරන විවෘත මූලාශ්‍ර මෘදුකාංග පුස්තකාලයකි. රූප විශ්ලේෂණ ආකෘති වැනි ගැඹුරු ඉගෙනුම් පද්ධති, පින්තූරයක් වැනි ආදාන දත්ත සකසන නියුරෝන බහු ස්ථර වලින් ගොඩනගා ඇත. TensorFlow විසින් සංවර්ධකයින්ට දර්ශනය, ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සහ වෙනත් ක්ෂේත්‍රවල භාවිතා කළ හැකි අති නවීන ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති වඩාත් පහසුවෙන් සංවර්ධනය කිරීමට සහ යෙදවීමට හැකියාව ලබා දේ.
TensorFlow භාවිතා කිරීමේ ප්‍රධාන වාසිය නම් එය ප්‍රබල යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති ඉක්මනින් සහ කාර්යක්ෂමව නිර්මාණය කිරීමට සහ යෙදවීමට පහසු මගක් සැපයීමයි. TensorFlow MacOS, Windows, Linux සහ ජංගම වේදිකා හරහා පුළුල් පරාසයක යෙදුම් සඳහා සහය දක්වයි. තවද එය විවෘත මූලාශ්‍රයක් සහ පොහොසත් ප්‍රජා සහයෝගයක් ඇති නිසා, ඔබට රෝද ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමකින් තොරව හෝ මුල සිටම කේතය නිදොස් කිරීම සඳහා අමතර කාලයක් ගත කිරීමකින් තොරව ඔබේ සංවර්ධන ක්‍රියාවලියේදී පවතින මෙවලම් භාවිතා කළ හැකිය.
මුල සිටම නව මාදිලි පුහුණු කිරීමට අමතරව, TensorFlow ඔබට මාරු ඉගෙනීම හෝ විශේෂිත ගැටළු කට්ටල මත සියුම් ලෙස සකස් කිරීම සඳහා පෙර-පුහුණු ආකෘති නැවත භාවිතා කිරීමට ඉඩ සලසයි. පවතින ජාල තුළ ගොඩනගා ඇති දැනුමෙන් ප්‍රයෝජන ගන්නා අතරම විශේෂිත ගැටළු වලට ගැලපෙන අභිරුචි විසඳුම් ඉක්මනින් ගොඩනගා ගැනීමට මෙය හැකි වේ. අතේ ඇති මෙම නම්‍යශීලීභාවය සමඟින්, සංවර්ධකයින්ට වෙන කවරදාටත් වඩා වේගයෙන් විවිධ ගෘහනිර්මාණ සමඟ අත්හදා බැලීම ආරම්භ කළ හැකිය - ඒවා ලබාගෙන ඉහළ නිරවද්‍යතාවයකින් ක්රියාත්මක වීමෙන් කිසිදු වේලාවක ප්‍රතිඵල නොලැබේ.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision යනු ව්‍යාපාරවලට රූප විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ වටිනා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීමට උදවු කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති ප්‍රබල රූප සැකසුම් මෙවලමකි. එය විශ්වාසදායක සහ භාවිතයට පහසු කරමින් Google ඡායාරූප විසින් භාවිතා කරන ලද එම තාක්ෂණය මත පදනම් වේ. මෙම වලාකුළු මත පදනම් වූ මෙවලම ව්‍යාපාරවලට විශාල රූප ප්‍රමාණයක් ඉක්මනින් සැකසීමට, මුහුණු හඳුනා ගැනීමට, වස්තු හඳුනා ගැනීමට, සහ ශ්‍රමික ශ්‍රමය මඟහරිමින් පෙළ උපුටා ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
Google Cloud Vision හි තවත් විශිෂ්ට ලක්ෂණයක් වන්නේ සතුන් හෝ නිෂ්පාදන වැනි පුළුල් පරාසයක වස්තු හඳුනාගැනීමේ හැකියාවයි. “ලාංඡනය හඳුනාගැනීම” විශේෂාංගය සමඟින්, පරිශීලකයින්ට සවිස්තරාත්මක ලුහුබැඳීම් සහ විශ්ලේෂණ තොරතුරු සඳහා Facebook හෝ Instagram වැනි වෙළඳ නාම සමඟ සම්බන්ධ විය හැක. "මංසලකුණු හඳුනාගැනීමේ" විශේෂාංගය පරිශීලකයින්ට ඔවුන් වටා ඇති බිම් සලකුණු හඳුනා ගැනීමට සහ ඔවුන්ගේ දේශීය සංස්කෘතිය ක්ෂණිකව වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට උපකාර කරයි.
වස්තු හඳුනාගැනීමේ හැකියාවන් හැරුණු විට, Google Cloud Vision පරිශීලකයින්ට හැඟීම් විශ්ලේෂණයන් මෙන්ම පින්තූර සඳහා ස්වයංක්‍රීය සිරස්තල මෙවලමක් ද සපයයි - ක්ෂණික විශ්ලේෂණය සඳහා පරිපූර්ණයි! මීට අමතරව, මෙම මෙවලම වයස සහ ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය වැනි ගුණාංග ඉහළ නිරවද්‍යතාවයකින් හඳුනා ගන්නා බැවින් අලෙවිකරණ අරමුණු සඳහා විශිෂ්ට මුහුණු හඳුනාගැනීමේ හැකියාවන් ලබා දෙයි. අවසාන වශයෙන්, මූල පද උකහා ගැනීමේ හැකියාවන් පරිශීලකයින්ට පසුව ක්‍රියාවලි හෝ යෙදුම්වල භාවිතා කළ හැකි අදාළ මූල පද සොයා ගන්නා අතරම ආදාන රූප හරහා ඉක්මනින් පරිලෝකනය කිරීමට හැකි වේ.
අවසාන වශයෙන්, Google Cloud Vision යනු වෙන කවරදාකටත් වඩා ඔවුන්ගේ පින්තූර වඩාත් කාර්යක්ෂමව විශ්ලේෂණය කිරීමට ව්‍යාපාරවලට උපකාර කිරීමට රූප සැකසුම් මෙවලමක් සොයන විට හොඳ විකල්පයකි!
නිගමනය
රූප විශ්ලේෂණය ඩිජිටල් රූප වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය රැස් කිරීම සඳහා ප්‍රබල මෙවලමකි. එය වෛද්‍ය විද්‍යාව, මෝටර් රථ සහ ඡායාරූපකරණය වැනි විවිධ ක්ෂේත්‍රවල භාවිතා කළ හැකිය. රූප විශ්ලේෂණය භාවිතා කිරීමේ ප්රතිලාභ බොහෝ වන අතර කාලය, මුදල් සහ ශ්‍රමය ඉතිරි කර ගත හැකිය. මෙම ලිපියෙන් අපි රූප විශ්ලේෂණයේ මූලික කරුණු, එය කුමක්ද සහ එය ඔබට ප්‍රයෝජන ගත හැකි ආකාරය දෙස බැලුවෙමු. විවිධ විශ්ලේෂණ වර්ග සහ සාර්ථක රූප විශ්ලේෂණය සඳහා හොඳම භාවිතයන් ද අපි සාකච්ඡා කර ඇත්තෙමු. අවසාන වශයෙන්, රූප විශ්ලේෂණය තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය එක්රැස් කිරීම සහ දැනුවත් දත්ත පදනම් කරගත් තීරණ ගැනීම සඳහා ප්‍රබල මෙවලමක් බව පැහැදිලිය.
සාරාංශය
ඔබේ කෝපි සඳහා රෝස්ට් තෝරාගැනීම ඔබ කැමති රසය සහ ශක්තිය මෙන්ම ඔබේ කලාපීය මනාපයන් මත රඳා පවතී. විවිධ රෝස්ටර් වර්ග පුළුල් පරාසයක නම් සහ වර්ණ වර්ග ඉදිරිපත් කරයි, නමුත් සාමාන්‍යයෙන්, සැහැල්ලු රෝස්ට් වල මෘදු රසයක් සහ තරමක් ඉහළ කැෆේන් අන්තර්ගතයක් ඇති අතර අඳුරු රෝස්ට් අඩු ආම්ලිකතාවයකින් වඩාත් කටුක වේ. එක් එක් ජනප්‍රිය වර්ග අතරට Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French ඇතුළත් වේ. ඔබ ආලෝකයේ හෝ අඳුරු කෝපි බෝංචිවල රසිකයෙක් වුවද—හෝ ඒ අතර කොතැනක හෝ වේවා—ඔබ මිලදී ගැනීමට පෙර විමසීමට වග බලා ගන්න එවිට ඔබ සොයන දේ හරියටම ඔබට ලැබෙනු ඇත!
තවදුරටත් කියවීම
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීමට සහ රූපවලින් නිගමනවලට එළඹීමට රූප විශ්ලේෂණය භාවිතා කිරීම සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණයේ සිට ආරක්ෂාව දක්වා පුළුල් පරාසයක කර්මාන්තවල වැඩි වැඩියෙන් ජනප්‍රිය වෙමින් පවතී. ඔබ මෙම තාක්ෂණය ගැන වැඩිදුර ඉගෙන ගැනීමට කැමති නම්, පහත සම්පත් සලකා බලන්න:
ලිපි සහ නිබන්ධන
ඔරකල් විසින් "රූප විශ්ලේෂණය: එය කුමක්ද සහ එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද"
Kent Woodard විසින් "රූප විශ්ලේෂණය ගැන කිසිවක් නොදන්නා පුද්ගලයින් සඳහා රූප විශ්ලේෂණය සඳහා හැඳින්වීමක්"
වික්ටර් චාර්පනේ විසින් "මැෂින් ඉගෙනීමේ දී රූප විශ්ලේෂණය සහ සැකසීම අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා පියවර 8"
පොත් සහ ප්‍රකාශන
-රූප සැකසීම: මිලාන් සොන්කා සහ වෙනත් අය විසින් මූලධර්ම සහ යෙදුම්.
-පරිගණක සහ යන්ත්‍ර දැක්ම – න්‍යාය, ඇල්ගොරිතම, ප්‍රායෝගිකත්වය (4 වන සංස්කරණය) ER Davies විසිනි
-OpenCV සමඟ ඩිජිටල් රූප සැකසීම - ග්‍රන්ථ නාමාවලිය (Ver 4.1) David Dardas Webinars සහ Podcasts විසින් සම්පාදනය කරන ලදී
ට්‍රීහවුස් AI විසින් සත්කාරකත්වය දරන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වෙබ්නාර් හරහා පරිගණක දැක්ම
-Machine Learning Fundamentals Podcast hosted by Google Cloud Platform මගින් ඔබට රූප විශ්ලේෂණ ක්‍රමවේදය හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට මෙන්ම විශේෂිත යෙදුම් සඳහා එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න වඩාත් හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට උපකාර කළ හැකි තවත් බොහෝ පොත්, ලිපි, webinars, Podcasts, වැඩමුළු සහ වෙනත් සම්පත් තිබේ.
හායි, මම කිම්, මවක් සහ මාධ්‍ය නිර්මාණය සහ වෙබ් සංවර්ධනය පිළිබඳ පසුබිමක් ඇති නැවතුම් චලන උද්‍යෝගිමත් වෙමි. මට චිත්‍ර ඇඳීමට සහ සජීවිකරණයට විශාල ආශාවක් ඇති අතර, දැන් මම නැවතුම්-චලන ලෝකයට මුලින්ම කිමිදෙමින් සිටිමි. මගේ බ්ලොගය සමඟ, මම මගේ ඉගෙනීම් ඔබ සමඟ බෙදා ගන්නෙමි.
