Analýza obrazu: Čo to je a ako ju používať

od kim Aktualizované: Júna 29, 2022

Analýza obrázkov je výkonný nástroj na extrahovanie informácií z obrázkov.

Dá sa to použiť na rôzne účely, od sledovania zmien v prostredí cez rozpoznávanie tváre až po analýzu lekárskych snímok.

V tomto článku vám stručne predstavíme analýzu obrázkov a spôsob, akým ju môžete použiť. Pokryjeme definíciu analýzy obrazu, rôzne dostupné techniky a nástroje a potenciálne aplikácie analýzy obrazu.

Definícia analýzy obrazu

Analýza obrázkov je nástroj používaný na získanie prehľadu digitálne snímky. Bežne sa používa v rôznych oblastiach, ako je medicína, vedecký výskum, dohľad, spracovanie obrazu a mnoho ďalších.

V podstate ide o proces zhromažďovania údajov z obrázka a analýzy údajov s cieľom získať informácie o obsahu obrázka. Analýza obrazu pomáha poskytnúť informácie o kvalite alebo vlastnostiach obrazu, ako je jeho veľkosť, tvar, intenzita/svietivosť, farba kompozíciu alebo jej pôdorys.

V analýze obrazu sa používa niekoľko techník, ako sú techniky priestorovej transformácie, ako je extrakcia čiastkových obrazov a spracovanie blokov; techniky extrakcie prvkov, ktoré nájdu body alebo oblasti záujmu pomocou detektorov hrán alebo algoritmov sledovania hraníc; klasifikačné techniky, ktoré klasifikujú predmety do kategórií; techniky segmentácie, ktoré analyzujú objekty z pozadia; a algoritmy rozpoznávania vzorov, ktoré rozpoznávajú objekty pomocou štatistických metód.

Pomocou nástrojov na analýzu obrazu pre aplikácie, ako je detekcia objektov a rozpoznávanie tváre, môže zlepšiť používateľskú skúsenosť pri používaní digitálnych médií. Analýzu je tiež možné použiť na vedecký výskum s cieľom posúdiť korelácie medzi definovanými hranicami v rámci jedného alebo skupiny obrázkov. A napokon, túto technológiu vo veľkej miere využívajú aj lekári v rôznych špecializáciách vrátane rádiológie a patológie na diagnostiku rôznych stavov na základe naskenovaných snímok od pacientov.

Typy analýzy obrazu

Analýza obrazu je extrakcia zmysluplných informácií z digitálnych obrázkov. Je to veľmi široký pojem, ktorý zahŕňa mnoho rôznych druhov úloh súvisiacich s obrazom, vrátane rozpoznávania a identifikácie objektov, merania tvaru, rozpoznávania vzorov, analýzy a klasifikácie scény.

Existuje mnoho typov techník analýzy obrazu; niektoré z bežnejších zahŕňajú:
-pixel-based/priestorová analýza – Tento typ analýzy zahŕňa manuálne počítanie jednotlivých pixelov alebo zhlukov pixelov na meranie oblastí (veľkosť, tvar) a hustoty (distribúcia).
-Štatistická analýza – Tento prístup využíva štatistické metódy na posúdenie funkcií spojených s oblasťami v rámci obrázka, ako je kontrast alebo jas.
-Strojové učenie/umelá inteligencia – Algoritmy umelej inteligencie (AI) umožňujú výkonné úlohy automatizovaného spracovania obrazu, ako je detekcia objektov alebo sémantická segmentácia pomocou konvolučných neurónových sietí (CNN).
-Analýza textúry – Táto technika meria, ako sú prvky v rámci obrázka rozmiestnené voči sebe navzájom, pokiaľ ide o textúru – variácie úrovní šedej alebo farieb na veľkej ploche.
-Histogramová analýza – Histogramová analýza zvyčajne zahŕňa meranie štatistických rozložení v rámci obrázka, ako je kontrast, jas, odtieň a sýtosť.
-Filtrovacie techniky – Filtračné techniky zahŕňajú matematické operácie na celom spracovanom intenzite poľa, ktoré upravujú určité časti poľa, pričom ostatné zachovávajú. Filtre sa často používajú na zvýraznenie okrajov alebo odstránenie šumu z obrázka vyhladením týchto nežiaducich oblastí.
- Techniky Fourierovej transformácie – Táto metóda využíva Fourierove transformácie, ktoré rozkladajú obrázky na niekoľko komponentov na základe frekvenčných rozsahov a/alebo orientácií prítomných vo vstupnom rámci. To umožňuje izolovať časti a objekty, ktoré môžu mať určité charakteristiky vzhľadom na celkový vzhľad iných komponentov v ráme – ako sú rozdiely v textúre alebo tvare – čo umožňuje ľahšiu detekciu objektov počas procesov segmentácie.

Výhody analýzy obrazu

Analýza obrazu je neoceniteľným nástrojom na získavanie poznatkov z digitálnych obrázkov. Používa sa na rozpoznávanie vzorov, identifikáciu objektov a extrahovanie zmysluplných informácií z médií. Od lekárskeho výskumu až po rozpoznávanie tváre, analýza obrazu môže byť prínosom pre širokú škálu priemyselných odvetví. Tu preskúmame výhody analýzy obrazu a ako ju možno použiť na zlepšenie rôznych oblastí.

Vylepšené skúsenosti zákazníkov

Analýza obrazu môže pomôcť zlepšiť skúsenosti zákazníkov a spoločnostiam umožní rýchlo a presne pochopiť preferencie zákazníkov. Implementáciou techník analýzy obrazu môžu podniky využívať údaje z obrázkov, ako sú demografické údaje, miesta a emocionálne reakcie, na lepšie zacielenie svojej reklamy alebo prispôsobenie obsahu pre zákazníkov. Používanie týchto údajov môže viesť k zlepšeniu vzťahu so zákazníkmi, ako aj k zvýšeniu predaja spoločnosti.

Analýza obrázkov tiež pomáha podnikom lepšie pochopiť kontext ich obrázkov. Napríklad technológia rozpoznávania farieb umožňuje spoločnostiam identifikovať farby na obrázku a určiť, ako sú spojené s produktmi alebo službami. Tieto informácie môžu pomôcť podnikom pochopiť správanie zákazníkov v súvislosti s konkrétnou službou alebo produktom. Okrem toho môžu podniky použiť technológiu rozpoznávania objektov na identifikáciu objektov na obrázku a lepšie pochopiť preferencie zákazníkov na základe objektov, ktoré uprednostňujú.

A nakoniec, analýza obrazu umožňuje podnikom zbierať údaje rýchlejšie, pričom si zachováva presnosť v procese. Spoločnosti už nemusia manuálne kontrolovať stovky obrázkov, keď sa pokúšajú určiť preferencie zákazníkov; skôr sú schopní automatizovať tento proces pomocou techník analýzy obrázkov, ktoré výrazne zlepšujú efektivitu a zároveň stále získavajú presné výsledky z analýzy obrázkov. To znamená, že zákazníci získajú prístup k personalizovanej reklame rýchlejšie ako kedykoľvek predtým, čo spoločnostiam umožňuje poskytnúť svojim zákazníkom celkovo lepšiu používateľskú skúsenosť.

Zvýšená presnosť a účinnosť

Analýza obrazu poskytuje podnikom množstvo výhod vrátane zvýšenej presnosti a efektívnosti. Analýzou obrázkov namiesto spoliehania sa na manuálne alebo textové metódy môže analýza obrázkov výrazne znížiť chyby pri zadávaní údajov a urýchliť čas spracovania danej úlohy.

Analýza obrazu tiež eliminuje potrebu manuálneho preosievania veľkého množstva informácií. Namiesto toho môže algoritmus rýchlo nájsť relevantné údaje a identifikovať vzory, ktoré ľudia ľahko interpretujú. To urýchľuje rozhodovací proces a minimalizuje potenciálne nákladné chyby spôsobené ľudskou chybou alebo nedopatrením.

Okrem toho analýza obrazu uľahčuje rýchlu identifikáciu vzorov v neuveriteľne veľkých súboroch údajov, ktorých manuálne preosievanie by zabralo tisíce hodín. To drasticky znižuje náklady na prácu a súčasne zvyšuje presnosť a efektivitu. Analýza obrazu tiež umožňuje organizáciám kvantifikovať trendy, ktoré im inak tradičnými metódami unikli, čo im pomáha robiť lepšie rozhodnutia rýchlejšie než kedykoľvek predtým.
Využitím technológie analýzy obrazu môžu podniky minimalizovať chyby pri zadávaní údajov a znížiť náklady na pracovnú silu a zároveň zvýšiť presnosť a efektivitu svojich operácií. To vedie k zlepšeniu schopnosti rozhodovania a presnejším výsledkom, ktoré sú odvodené z oveľa väčších súborov údajov, než aké by sa dali dosiahnuť iba tradičnými metódami.

Vylepšené rozhodovanie

Použitie analýzy obrazu v podnikoch na pomoc pri rozhodovaní môže viesť k vyššej efektivite a pomôcť organizáciám lepšie riadiť svoje zdroje. Prostredníctvom rôznych použitých techník a technológií má organizácia schopnosť rýchlo spracovať a analyzovať obrázky z rôznych zdrojov. To im pomáha robiť správne rozhodnutia takmer okamžite.

Analýza obrazu môže organizáciám pomôcť triediť, identifikovať a vyhodnocovať údaje s cieľom určiť priority úloh alebo strategických cieľov. Umožňuje tiež rýchlu analýzu komplikovaných vzorov v rámci obrázkov, čo šetrí drahocenný čas pri rozhodovacích úlohách na vyššej úrovni. Okrem toho môže analýza obrazu pomôcť spoločnostiam odhaliť trendy alebo opakujúce sa problémy, ktoré by inak mohli zostať nepovšimnuté.

Organizácie čoraz viac využívajú silu technológií analýzy obrazu, ako sú aplikácie umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML), na vytváranie prediktívnych modelov, ktoré im poskytujú prehľad o tom, čo sa bude diať z hľadiska správania zákazníkov a trhových podmienok v budúcnosti. V tomto bode tímy pre analýzu trhu neustále prehľadávajú obrázky, ktoré zhromaždili zo zdrojov, ako sú webové stránky konkurentov a digitálne kanály. So správnymi nástrojmi môžu tieto tímy rýchlo určiť, ako zákazníci interagujú s produktmi alebo službami organizácie, aby vytvorili použiteľné poznatky, ktoré poskytujú konkurenčnú výhodu oproti ostatným v odvetví.

Analýza obrazu dnes zohráva integrálnu úlohu v obchodných operáciách tým, že poskytuje organizáciám prístup k hodnotným poznatkom založeným na údajoch, ktoré stimulujú rast a pokrok rýchlejšie ako kedykoľvek predtým.

Ako používať analýzu obrázkov

Analýza obrazu je efektívny spôsob, ako spracovať veľké množstvo obrazových údajov a extrahovať z nich užitočné informácie. Analýza obrazu zahŕňa použitie počítačových algoritmov na určenie významu obrazu. Dá sa použiť na rôzne úlohy, ako je rozpoznávanie objektov, rozpoznávanie tváre a segmentácia obrazu. V tejto časti si rozoberieme, ako možno použiť analýzu obrazu a niektoré jej aplikácie.

Segmentácia obrazu

Segmentácia obrazu je odvetvie spracovania obrazu, v ktorom je obraz rozdelený na viacero segmentov alebo oblastí, ktoré spolu tvoria celý obraz. Každý segment predstavuje oblasť záujmu v rámci obrázka a možno si ho predstaviť ako samostatný objekt. Cieľom segmentácie je zjednodušiť a/alebo zmeniť reprezentáciu obrazu na niečo, čo je zmysluplnejšie a ľahšie analyzovateľné. Segmentačné techniky sa používajú v medicínskom zobrazovaní na rôzne úlohy, od identifikácie anatomických štruktúr až po monitorovanie progresie ochorenia. Okrem toho sú segmentačné algoritmy kľúčovými komponentmi v automatizovaných sledovacích systémoch a možno ich použiť na úlohy robotickej navigácie a detekciu objektov.

Segmentačné algoritmy sa vo všeobecnosti spoliehajú buď na metódy založené na pixeloch alebo metódy založené na klasifikácii. Metódy založené na pixeloch používajú na rozdelenie obrazu na samostatné segmenty indikácie, ako je farba alebo textúra. Alternatívne metódy založené na klasifikácii kombinujú kategórie založené na popisných vlastnostiach, ako je tvar alebo textúra, aby sa pixely automaticky zoskupili do vhodných segmentov/objektov.

Segmentácia založená na pixeloch sa zvyčajne zameriava na oddelenie objektov podľa ich hodnôt intenzity alebo kontrastu výpočtom globálnej štatistiky (napr. priemernej hodnoty) pre celú oblasť. Prístupy založené na klasifikácii často vyžadujú manuálne zadanie a označovanie predtým, ako môže algoritmus začať pracovať; tieto metódy sú však veľmi účinné pri práci s veľkými množinami údajov alebo neznámymi typmi údajov, ktoré nemožno úspešne oddeliť iba pomocou hodnôt pixelov.

Klasifikácia obrázkov

Klasifikácia obrázkov je proces používania počítačových algoritmov na predpovedanie a označenie tried v danom obrázku. V tomto procese je bežné mať „zbierku“ označených tréningových obrázkov, ktoré slúžia ako vstup do vzdelávacieho algoritmu. Na základe týchto tréningových obrázkov sa z obrázka extrahujú vlastnosti ako veľkosť, tvar a farba a použijú sa na klasifikáciu obrázkov. Táto technika umožňuje presnejšie výsledky v porovnaní s manuálnym označovaním, kde sa ľudia môžu dopustiť chýb v dôsledku nesprávnej klasifikácie alebo chýb v označovaní.

Vzhľadom na neznámy obrázok je možné použiť existujúci klasifikátor, ktorý potom priradí tomuto špecifickému vstupu výstupnú kategóriu podľa vopred definovaného počtu odlišných tried. Niektoré príklady použitia siahajú od systémov autonómneho riadenia automobilov, ktoré mu umožňujú rozpoznávanie objektov, až po detekciu tváre v biometrických aplikáciách. Okrem toho presné označené údaje prostredníctvom klasifikácie obrázkov môžu poskytnúť výrazne lepší prehľad o našom prostredí využitím obrovských vládnych množín údajov na ďalšiu analýzu – najmä v koreláciách medzi typmi objektov a obchodnými aplikáciami, ako je analýza maloobchodu alebo analytika zábavy.

Od implementácie neurónových sietí s technikami optimalizácie GPU s cieľom získať paralelné spracovanie až po rôzne formy strojového učenia – existuje nespočetné množstvo spôsobov, ako je možné trénovať modely AI alebo využívať techniky hlbokého učenia v oblasti klasifikácie obrázkov; aj keď učenie bez dozoru má stále niekoľko prekážok, ktoré bránia výskumníkom plne ich využiť na maximálny potenciál, tieto metódy sa stále aktívne skúmajú a skúmajú. Pochopenie toho, ako ich implementovať, si teda vyžaduje komplexné pochopenie algoritmov počítačového videnia, ako aj silné technické znalosti zahŕňajúce back-end inžinierske postupy, ako sú skriptovacie jazyky ako Python na účely implementácie, spolu s dôverným zázemím o vznikajúcich technológiách, ako je blockchain alebo infraštruktúra bez servera. implementácií

Detekcia objektov

Detekcia objektov je počítačová technológia a technika na zabezpečenie presnosti analýzy súboru obrazových údajov. Táto technológia využíva rôzne sofistikované algoritmy na identifikáciu objektov a ich vlastností v ľahko identifikovateľných obrázkoch. Hrá hlavnú úlohu v mnohých oblastiach, ako je forenzná, lekárska veda, priemyselná automatizácia, identifikácia tváre a automatizované inšpekčné systémy.

Detekcia objektov zahŕňa analýzu alebo zhromažďovanie údajov na určenie veľkosti, tvaru a iných vlastností konkrétnych objektov na obrázku. Tento typ analýzy obrazu môže zahŕňať identifikáciu objektov na základe ich farby, textúry alebo dokonca tvarov, ktoré vytvárajú, keď sú umiestnené spolu. Využitie matematických modelov a štatistických metód dnes počítačom značne uľahčuje úlohu.

Primárnym cieľom je presne identifikovať každý objekt, ktorý sa objaví v súbore obrazových údajov, pomocou priradených štítkov atribútov. Algoritmus musí byť vopred vyškolený s množstvom údajov, vrátane „dobrých“ príkladov pre presné predpovede o vlastnostiach každého cieľového objektu pred začatím tréningu. Po dokončení školenia a úspešnom predpovedaní budú nasledovať fázy, ako je inferencia, kde očakávaný výsledok z daného vstupu funguje s výsledkami získanými z predchádzajúcich štúdií.

Technológia, ako sú algoritmy hlbokého učenia (DL), pomáha pri umožňovaní viacerých vrstiev, ktoré spoločne pracujú na dosiahnutí presnejších výsledkov v kratšom časovom rámci, než by mohli poskytnúť tradičné metódy predtým, ako boli dostupné v rámci tohto typu dnes používaného hardvérového nastavenia spracovania. V konečnom dôsledku to robí spôsoby podporované AI, ako je Deep Learning, atraktívnejšie než konvenčné prístupy, pretože výrazne znižujú chyby a zároveň poskytujú efektívne metriky presnosti detekcie objektov, ktoré môžu ľahko vytvárať výstup aj v scenároch v reálnom čase.

Nástroje na analýzu obrazu

Analýza obrazu je proces, ktorý zahŕňa extrahovanie zmysluplných informácií z obrázkov pomocou výpočtových metodológií. Tento proces sa používa v rôznych oblastiach, ako je lekárske zobrazovanie, umelá inteligencia a diaľkový prieskum Zeme. Našťastie je k dispozícii množstvo nástrojov na analýzu obrazu, vďaka ktorým je tento proces jednoduchší a efektívnejší. Pozrime sa na niektoré dostupné nástroje na analýzu obrazu.

OpenCV

OpenCV je knižnica programovacích funkcií zameraná hlavne na počítačové videnie v reálnom čase. Podporuje rôzne Windows, Linux, platformy a ďalšie softvérové ​​platformy, a preto sa často používa na analýzu obrazu a úlohy spracovania obrazu. Oblasti použitia OpenCV zahŕňajú: počítačové videnie, rozpoznávanie tváre, identifikácia objektov, sledovanie pohybu, segmentácia a rozpoznávanie.

OpenCV ponúka širokú škálu výkonných nástrojov, ktoré možno použiť na vykonávanie zložitých úloh, ako je detekcia objektov, rozpoznávanie tváre, automatická extrakcia funkcií a ďalšie. Má aktívnu komunitu, ktorá poskytuje užívateľsky prívetivé riešenia bežných problémov. Knižnica bola navrhnutá tak, aby sa dala integrovať s mnohými programovacími jazykmi ako C++, Java alebo Python. Knižnica umožňuje vývojárom pracovať s obrázkami v požadovaných jazykoch, čím sa výrazne skracuje čas vývoja. OpenCV podporuje akýkoľvek typ údajov (ako sú obrázky v 2D a 3D formácii), čo z neho robí najuniverzálnejší nástroj spomedzi všetkých dostupných knižníc na spracovanie obrázkov.

Nástroje zahrnuté v OpenCV sú:
-Filtrovanie obrázkov
-Segmentácia objektov
- Funkcia extrakcie
-Zhoda a klasifikácia funkcií
- Sledovanie objektu a analýza pohybu
-3D rekonštrukcia pre štúdium objektov

Jeho nástroje sú široko používané na automatizovanú vizuálnu kontrolu v priemyselnom prostredí kvôli jeho výhodným vlastnostiam, ako je nízka spotreba pamäte, rýchle vykonávanie na väčšine platforiem (najmä vstavaných), prenosnosť medzi systémami pomocou štandardných knižníc ako OpenMPI/MPI4Py. Jeho licencia s otvoreným zdrojom ho robí ešte atraktívnejším pre používateľov, ktorí ho chcú používať bez akýchkoľvek poplatkov alebo licencií od spoločností alebo organizácií, ako je mathworks atď.

TensorFlow

TensorFlow je softvérová knižnica s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá sa používa na vývoj a trénovanie modelov hlbokého učenia. Systémy hlbokého učenia, ako sú modely analýzy obrazu, sa skladajú z viacerých vrstiev neurónov, ktoré spracúvajú vstupné údaje, ako je napríklad obrázok. TensorFlow umožňuje vývojárom jednoduchšie vyvíjať a nasadzovať najmodernejšie modely hlbokého učenia, ktoré možno použiť vo vízii, spracovaní prirodzeného jazyka a ďalších oblastiach.

Hlavnou výhodou používania TensorFlow je, že poskytuje jednoduchý spôsob, ako rýchlo a efektívne vytvárať a nasadzovať výkonné modely strojového učenia. TensorFlow tiež podporuje širokú škálu aplikácií pre MacOS, Windows, Linux a mobilné platformy. A keďže ide o open source a má bohatú podporu komunity, môžete vo svojom vývojovom procese použiť existujúce nástroje bez toho, aby ste museli objavovať kolesá alebo tráviť čas navyše ladením kódu od začiatku.

Okrem trénovania nových modelov od nuly vám TensorFlow tiež umožňuje znovu použiť predtrénované modely na prenos učenia alebo dolaďovanie na konkrétnych problémových súboroch. To umožňuje rýchlo vytvoriť vlastné riešenia prispôsobené konkrétnym problémom a zároveň využiť existujúce znalosti zabudované do existujúcich sietí. Vďaka tejto flexibilite môžu vývojári začať experimentovať s rôznymi architektúrami rýchlejšie ako kedykoľvek predtým – rýchlo ich spustia a spustia s vysokou presnosťou.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision je výkonný nástroj na spracovanie obrázkov, ktorý pomáha firmám analyzovať obrázky a získavať cenné informácie. Je založený na rovnakej technológii, ktorú používajú Fotky Google, vďaka čomu je spoľahlivý a ľahko sa používa. Tento cloudový nástroj umožňuje podnikom rýchlo spracovať veľké množstvo obrázkov, rozpoznať tváre, identifikovať objekty a extrahovať text, a to všetko bez ručnej práce.

Ďalšou skvelou funkciou služby Google Cloud Vision je jej schopnosť identifikovať objekty zo širokej škály kategórií, ako sú zvieratá alebo produkty. Pomocou funkcie „detekcie loga“ sa môžu používatelia spojiť so značkami ako Facebook alebo Instagram a získať podrobné informácie o sledovaní a analýze. Funkcia „detekcia orientačných bodov“ pomáha používateľom okamžite rozpoznať orientačné body okolo seba a lepšie pochopiť ich miestnu kultúru.

Okrem možností rozpoznávania objektov poskytuje Google Cloud Vision používateľom aj analýzu sentimentu, ako aj automatický nástroj na vytváranie titulkov pre obrázky – ideálne na okamžitú analýzu! Okrem toho tento nástroj ponúka funkcie rozpoznávania tváre, ktoré sú skvelé na marketingové účely, pretože s vysokou presnosťou zisťujú atribúty, ako je vek a pohlavie. Nakoniec, možnosti extrakcie kľúčových slov umožňujú používateľom rýchlo prehľadávať vstupné obrázky a zároveň nájsť relevantné kľúčové slová, ktoré možno použiť v neskorších procesoch alebo aplikáciách.

Na záver, Google Cloud Vision je skvelou voľbou pri hľadaní nástroja na spracovanie obrázkov, ktorý firmám pomôže analyzovať ich obrázky efektívnejšie než kedykoľvek predtým!

záver

Analýza obrázkov je výkonný nástroj na získavanie poznatkov z digitálnych obrázkov. Môže byť použitý v mnohých rôznych oblastiach, ako je medicína, automobilový priemysel a fotografia. Výhody použitia analýzy obrazu sú početné a môžu ušetriť čas, peniaze a námahu. V tomto článku sme sa pozreli na základy analýzy obrazu, čo to je a ako vám môže pomôcť. Diskutovali sme aj o rôznych typoch analýzy a osvedčených postupoch pre úspešnú analýzu obrazu. Na záver je zrejmé, že analýza obrazu je výkonným nástrojom na zhromažďovanie poznatkov a prijímanie informovaných rozhodnutí na základe údajov.

zhrnutie

Výber praženia vašej kávy závisí od chuti a sily, ktorú uprednostňujete, ako aj od vašich regionálnych preferencií. Rôzne pražiarne ponúkajú širokú škálu názvov a farebných kategórií, ale vo všeobecnosti budú mať svetlé pražené jemnejšiu chuť a mierne vyšší obsah kofeínu, zatiaľ čo tmavé praženia sú horkejšie s menšou kyslosťou. Obľúbené typy každého z nich zahŕňajú Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viedeň, Italian French. Či už ste fanúšikom svetlých alebo tmavých kávových zŕn – alebo niekde medzi tým – nezabudnite sa pred kúpou opýtať, aby ste dostali presne to, čo hľadáte!

Ďalšie čítanie

Použitie analýzy obrazu na získanie prehľadu a vyvodenie záverov z obrázkov sa stáva čoraz populárnejším v širokej škále odvetví, od zdravotníctva až po bezpečnosť. Ak sa chcete o tejto technológii dozvedieť viac, zvážte nasledujúce zdroje:

Články a príručky
-„Analýza obrazu: Čo to je a ako ju používať“ od spoločnosti Oracle
“Úvod do analýzy obrazu pre ľudí, ktorí nevedia nič o analýze obrazu” od Kenta Woodarda
– „8 krokov k pochopeniu analýzy a spracovania obrazu v strojovom učení“ od Victora Charpenaya
Knihy a publikácie
-Spracovanie obrazu: Princípy a aplikácie Milan Sonka et al.
-Počítačové a strojové videnie – teória, algoritmy, praktickosť (4. vydanie) od ER Daviesa
-Digitálne spracovanie obrazu pomocou OpenCV – Bibliografia (Ver 4.1) Zostavil David Dardas Webináre a podcasty
– Webinár o počítačovej vízii prostredníctvom strojového učenia, ktorý organizuje Treehouse AI
-Podcast Základy strojového učenia hostený platformou Google Cloud Platform K dispozícii je aj mnoho ďalších kníh, článkov, webových seminárov, podcastov, workshopov a ďalších zdrojov, ktoré vám môžu pomôcť lepšie pochopiť metodiku analýzy obrazu, ako aj to, ako ju používať pre konkrétne aplikácie.

Ahoj, som Kim, mama a nadšenkyňa stop-motion so skúsenosťami v oblasti mediálnej tvorby a vývoja webu. Mám obrovskú vášeň pre kreslenie a animáciu a teraz sa ponáram po hlave do sveta stop-motion. Prostredníctvom môjho blogu sa s vami podelím o moje poznatky.