Analiza e imazhit: Çfarë është dhe si ta përdorim atë

nga kim përditësuar: Qershor 29, 2022

Analiza e imazhit është një mjet i fuqishëm për nxjerrjen e informacionit nga imazhet.

Kjo mund të përdoret për një sërë qëllimesh, nga gjurmimi i ndryshimeve në mjedis deri te njohja e fytyrës deri tek analiza e imazheve mjekësore.

Në këtë artikull, ne do t'ju japim një hyrje të shkurtër të analizës së imazhit dhe se si mund ta përdorni atë. Ne do të mbulojmë përkufizimin e analizës së imazhit, teknikat dhe mjetet e ndryshme të disponueshme dhe aplikimet e mundshme të analizës së imazhit.

Përkufizimi i analizës së imazhit

Analiza e imazhit është një mjet që përdoret për të kuptuar dixhital imazhe. Përdoret zakonisht në fusha të ndryshme si mjekësia, kërkimi shkencor, mbikëqyrja, përpunimi i imazhit dhe shumë të tjera.

Në thelb, është një proces i mbledhjes së të dhënave nga një imazh dhe i analizimit të të dhënave për të marrë informacion në lidhje me përmbajtjen e imazhit. Analiza e imazhit ndihmon në sigurimin e informacionit në lidhje me cilësinë ose veçoritë e një imazhi të tillë si madhësia, forma, intensiteti/shkëlqimi i tij, ngjyrë kompozicioni ose planimetria e tij.

Ekzistojnë disa teknika të përdorura në analizën e imazheve, të tilla si teknikat e transformimit hapësinor si nxjerrja e nën-imazhit dhe përpunimi i bllokut; teknikat e nxjerrjes së veçorive që gjejnë pika ose rajone me interes duke përdorur detektorë të skajeve ose algoritme të gjurmimit të kufirit; teknikat e klasifikimit që klasifikojnë objektet në kategori; teknikat e segmentimit që analizojnë objektet nga sfondi; dhe algoritmet e njohjes së modeleve që njohin objektet duke përdorur metoda statistikore.

Duke përdorur mjete të analizës së imazhit për aplikacione si zbulimi i objekteve dhe njohja e fytyrës, mund të përmirësojë përvojën e përdoruesit kur përdor media dixhitale. Është gjithashtu e mundur të përdoret analiza për kërkime shkencore në mënyrë që të vlerësohen korrelacionet midis kufijve të përcaktuar brenda një ose grupi imazhesh. Së fundmi, kjo teknologji përdoret gjithashtu në mënyrë të konsiderueshme nga profesionistë mjekësorë në të gjithë specialitetet, duke përfshirë radiologjinë dhe patologjinë për të diagnostikuar kushte të ndryshme bazuar në imazhet e skanuara të marra nga pacientët.

Llojet e analizës së imazhit

Analiza e imazhit është nxjerrja e informacionit kuptimplotë nga imazhet dixhitale. Është një term shumë i gjerë që mbulon shumë lloje të ndryshme detyrash të lidhura me imazhin, duke përfshirë njohjen dhe identifikimin e objekteve, matjen e formës, njohjen e modelit, analizën dhe klasifikimin e skenës.

Ka shumë lloje të teknikave të analizës së imazhit; disa nga më të zakonshmet përfshijnë:
-PixelAnaliza e bazuar/hapësinore – Ky lloj analize përfshin numërimin manual të pikselëve individualë ose grupeve të pikselave për të matur sipërfaqet (madhësinë, formën) dhe dendësinë (shpërndarjen).
-Analiza statistikore - Kjo qasje përdor metoda statistikore për të vlerësuar veçoritë e lidhura me rajonet brenda një imazhi si kontrasti ose shkëlqimi.
-Mësimi i makinerisë/Inteligjenca Artificiale – Algoritmet e inteligjencës artificiale (AI) mundësojnë detyra të fuqishme të përpunimit të automatizuar të imazhit si zbulimi i objekteve ose segmentimi semantik duke përdorur rrjetet nervore konvolucionale (CNN).
-Analiza e teksturës – Kjo teknikë mat se si elementët brenda një imazhi shpërndahen në lidhje me njëri-tjetrin për sa i përket teksturës—ndryshimi në nivelet gri ose ngjyrat në një zonë të madhe.
-Analiza e histogramit – Analiza e histogramit zakonisht përfshin matjen e shpërndarjeve statistikore brenda një imazhi si kontrasti, shkëlqimi, nuanca dhe ngopja.
-Teknikat e filtrimit - Teknikat e filtrimit përfshijnë operacione matematikore në një grup të tërë me intensitet të përpunuar që modifikojnë pjesë të caktuara të grupit duke ruajtur të tjerat. Filtrat përdoren shpesh për të përmirësuar skajet ose për të hequr zhurmën nga një imazh duke zbutur këto zona të padëshiruara.
-Teknikat e transformimit të Fourierit – Kjo metodë përdor transformimet Fourier të cilat zbërthejnë imazhet në disa komponentë bazuar në diapazonin e frekuencës dhe/ose orientimet e pranishme në kornizën hyrëse. Kjo lejon izolimin e pjesëve dhe objekteve që mund të kenë karakteristika të veçanta në lidhje me pamjen e përgjithshme të komponentëve të tjerë në kornizë – të tilla si ndryshimet në teksturë ose forma – duke mundësuar zbulimin më të lehtë të objekteve gjatë proceseve të segmentimit.

Përfitimet e analizës së imazhit

Analiza e imazheve është një mjet i paçmuar për të fituar njohuri nga imazhet dixhitale. Përdoret për të njohur modele, për të identifikuar objektet dhe për të nxjerrë informacione domethënëse nga media. Nga kërkimet mjekësore te njohja e fytyrës, analiza e imazhit mund të përfitojë nga një gamë e gjerë industrish. Këtu do të shqyrtojmë avantazhet e analizës së imazhit dhe se si mund të përdoret për të përmirësuar fusha të ndryshme.

Përvoja e përmirësuar e klientit

Analiza e imazhit mund të ndihmojë në përmirësimin e përvojave të klientëve, duke i lejuar kompanitë të kuptojnë preferencat e klientëve shpejt dhe saktë. Duke zbatuar teknikat e analizës së imazhit, bizneset mund të përdorin të dhëna nga imazhe të tilla si demografia, vendndodhjet dhe përgjigjet emocionale për të synuar më mirë reklamat e tyre ose për të personalizuar përmbajtjen për klientët. Përdorimi i këtyre të dhënave mund të çojë në përmirësimin e angazhimit me klientët, si dhe rritjen e shitjeve për kompaninë.

Analiza e imazhit gjithashtu ndihmon bizneset të kuptojnë më mirë kontekstin e imazheve të tyre. Për shembull, teknologjia e njohjes së ngjyrave i lejon kompanitë të identifikojnë ngjyrat në një imazh dhe të përcaktojnë se si ato lidhen me produktet ose shërbimet. Ky informacion mund t'i ndihmojë bizneset të kuptojnë sjelljet e klientëve në lidhje me një shërbim ose produkt të caktuar. Për më tepër, bizneset mund të përdorin teknologjinë e njohjes së objekteve për të identifikuar objektet në një imazh dhe për të kuptuar më mirë preferencat e klientëve bazuar në objektet që ata preferojnë.

Së fundi, analiza e imazhit u mundëson bizneseve të mbledhin të dhëna më shpejt duke ruajtur saktësinë në proces. Kompanitë nuk kanë më nevojë të rishikojnë manualisht qindra imazhe kur përpiqen të përcaktojnë preferencat e klientëve; Përkundrazi, ata janë në gjendje të automatizojnë këtë proces duke përdorur teknika të analizës së imazhit, të cilat përmirësojnë ndjeshëm efikasitetin, duke marrë ende rezultate të sakta nga analiza e imazheve. Kjo do të thotë që klientët fitojnë akses në reklamat e personalizuara më shpejt se kurrë më parë, duke u mundësuar kompanive të ofrojnë një përvojë më të mirë të përgjithshme të përdoruesit për klientët e tyre.

Saktësia dhe efikasiteti i rritur

Analiza e imazhit ofron përfitime të shumta për bizneset, duke përfshirë rritjen e saktësisë dhe efikasitetit. Duke analizuar imazhet në vend që të mbështeteni në metoda manuale ose të bazuara në tekst, analiza e imazhit mund të reduktojë ndjeshëm gabimet e futjes së të dhënave dhe të përshpejtojë kohën e përpunimit për një detyrë të caktuar.

Analiza e imazhit eliminon gjithashtu nevojën për të analizuar me dorë sasi të mëdha informacioni. Në vend të kësaj, një algoritëm mund të gjejë shpejt të dhënat përkatëse dhe të identifikojë modele që do të interpretohen lehtësisht nga njerëzit. Kjo përshpejton procesin e vendimmarrjes dhe minimizon gabimet e mundshme të kushtueshme për shkak të gabimit njerëzor ose mbikëqyrjes.

Për më tepër, analiza e imazhit e bën më të lehtë identifikimin e shpejtë të modeleve në grupe të dhënash tepër të mëdha që do të kërkonin mijëra orë njerëz për t'u shoshitur me dorë. Kjo redukton në mënyrë drastike kostot e punës duke rritur saktësinë dhe efikasitetin në të njëjtën kohë. Analiza e imazhit gjithashtu u lejon organizatave të përcaktojnë tendencat që mund të kenë humbur me metoda tradicionale, duke i ndihmuar ato të marrin vendime më të mira më shpejt se kurrë më parë.
Duke përdorur teknologjinë e analizës së imazhit, bizneset mund të minimizojnë gabimet e futjes së të dhënave dhe të zvogëlojnë kostot e punës duke rritur saktësinë dhe efikasitetin në operacionet e tyre. Kjo çon në përmirësimin e aftësisë së vendimmarrjes dhe rezultateve më të sakta që rrjedhin nga grupe të dhënash shumë më të mëdha sesa ato që mund të arriheshin vetëm duke përdorur metodat tradicionale.

Përmirësimi i vendimmarrjes

Përdorimi i analizës së imazhit në biznese për të ndihmuar në marrjen e vendimeve mund të çojë në përmirësimin e efikasitetit dhe të ndihmojë organizatat të menaxhojnë më mirë burimet e tyre. Nëpërmjet teknikave dhe teknologjive të ndryshme të përfshira, një organizatë ka aftësinë të përpunojë dhe analizojë shpejt imazhet nga burime të ndryshme. Kjo i ndihmon ata të marrin vendime të shëndosha pothuajse menjëherë.

Analiza e imazhit mund t'i ndihmojë organizatat të renditin, identifikojnë dhe vlerësojnë të dhënat në mënyrë që të prioritizojnë detyrat ose qëllimet strategjike. Ai gjithashtu lejon analizën e shpejtë të modeleve të ndërlikuara brenda imazheve, gjë që kursen kohë të vlefshme në detyrat e vendimmarrjes së nivelit më të lartë. Për më tepër, analiza e imazhit mund të ndihmojë kompanitë të zbulojnë tendencat ose çështjet e përsëritura që mund të kenë kaluar pa u vënë re.

Organizatat po përdorin gjithnjë e më shumë fuqinë e teknologjive të analizës së imazhit si inteligjenca artificiale (AI) dhe aplikacionet e mësimit të makinerive (ML) për të krijuar modele parashikuese që u japin atyre njohuri se çfarë do të ndodhë në lidhje me sjelljet e klientëve dhe kushtet e tregut në të ardhmen. Në këtë pikë, ekipet e analitikës së tregut po skanojnë vazhdimisht imazhet që kanë mbledhur nga burime si faqet e internetit të konkurrentëve dhe kanalet dixhitale. Me mjetet e duhura, këto ekipe mund të përcaktojnë shpejt se si klientët ndërveprojnë me produktet ose shërbimet e një organizate në mënyrë që të ndërtojnë njohuri të zbatueshme që ofrojnë një avantazh konkurrues ndaj të tjerëve në industri.

Analiza e imazhit luan një rol integral në operacionet e biznesit sot duke u ofruar organizatave akses në njohuri të vlefshme të bazuara nga të dhënat që stimulojnë rritjen dhe përparimin më shpejt se kurrë më parë.

Si të përdorni analizën e imazhit

Analiza e imazhit është një mënyrë efikase për të përpunuar sasi të mëdha të të dhënave të imazhit dhe për të nxjerrë informacione të dobishme prej tyre. Analiza e imazhit përfshin përdorimin e algoritmeve kompjuterike për të përcaktuar kuptimin e një imazhi. Mund të përdoret për një sërë detyrash si njohja e objekteve, njohja e fytyrës dhe segmentimi i imazhit. Në këtë seksion, ne do të diskutojmë se si mund të përdoret analiza e imazhit dhe disa nga aplikimet e saj.

Segmentimi i imazhit

Segmentimi i imazhit është një degë e përpunimit të imazhit në të cilën një imazh ndahet në segmente ose rajone të shumta, që së bashku përbëjnë të gjithë imazhin. Çdo segment përfaqëson një zonë interesi brenda imazhit dhe mund të mendohet si një objekt diskret më vete. Qëllimi i segmentimit është të thjeshtojë dhe/ose të ndryshojë paraqitjen e një imazhi në diçka që është më kuptimplotë dhe më e lehtë për t'u analizuar. Teknikat e segmentimit përdoren në imazherinë mjekësore për një sërë detyrash, duke filluar nga identifikimi i strukturave anatomike deri te monitorimi i përparimit të sëmundjes. Përveç kësaj, algoritmet e segmentimit janë komponentë kryesorë në sistemet e automatizuara të mbikqyrjes dhe mund të përdoren për detyrat e navigimit robotik dhe zbulimin e objekteve.

Algoritmet e segmentimit në përgjithësi mbështeten ose në metoda të bazuara në piksel ose në metoda të bazuara në klasifikim. Metodat e bazuara në pixel përdorin tregues të tillë si ngjyra ose tekstura për të ndarë një imazh në segmente të veçanta. Përndryshe, metodat e bazuara në klasifikim kombinojnë kategoritë e bazuara në veçori përshkruese si forma ose tekstura në mënyrë që të grupojnë automatikisht pikselët së bashku në segmente/objekte të përshtatshme.

Segmentimi i bazuar në piksel zakonisht synon të ndajë objektet sipas intensitetit ose vlerave të kontrastit duke llogaritur statistikat globale (p.sh., vlera mesatare) mbi një rajon të tërë. Qasjet e bazuara në klasifikim shpesh kërkojnë hyrje manuale dhe etiketim përpara se algoritmi të fillojë të funksionojë; megjithatë këto metoda janë shumë të fuqishme kur kemi të bëjmë me grupe të dhënash të mëdha ose lloje të panjohura të dhënash që nuk mund të ndahen me sukses duke përdorur vetëm vlerat e pikselit.

Klasifikimi i imazheve

Klasifikimi i imazheve është procesi i përdorimit të algoritmeve kompjuterike për të parashikuar dhe etiketuar klasat në një imazh të caktuar. Në këtë proces, është e zakonshme që të kemi një "koleksion" të imazheve të trajnimit të etiketuara që shërbejnë si hyrje në një algoritëm mësimor. Bazuar në këto imazhe trajnimi, veçori të tilla si madhësia, forma dhe ngjyra nxirren nga imazhi dhe përdoren për klasifikimin e imazhit. Kjo teknikë lejon rezultate më të sakta në krahasim me etiketimin manual, ku njerëzit mund të bëjnë gabime për shkak të klasifikimeve të gabuara ose gabimeve të etiketimit.

Duke pasur parasysh një imazh të panjohur, mund të aplikohet një klasifikues ekzistues i cili më pas i cakton kësaj hyrje specifike një kategori dalëse sipas numrit të paracaktuar të klasave të veçanta. Disa shembuj të përdorimit të kësaj variojnë nga sistemet autonome të drejtimit të makinës duke i dhënë asaj aftësi për njohjen e objekteve deri te zbulimi i fytyrës në aplikacionet biometrike. Për më tepër, të kesh të dhëna të sakta të etiketuara përmes klasifikimit të imazheve mund të japë shumë më shumë njohuri në mjedisin tonë duke përdorur grupe të mëdha të dhënash qeveritare për analiza të mëtejshme – veçanërisht në korrelacionet midis llojeve të objekteve dhe aplikacioneve të biznesit si analiza e shitjes me pakicë ose analitika argëtuese.

Nga zbatimi i rrjeteve nervore me teknikat e optimizimit të GPU-së për të përftuar përpunim paralel deri në forma të ndryshme të mësimit të makinerive – ka mënyra të panumërta që mund të trajnohen modele të AI ose të përdorin teknika të të mësuarit të thellë në fushën e Klasifikimit të Imazheve; Megjithëse të mësuarit pa mbikëqyrje ka ende mjaft pengesa që i pengojnë studiuesit t'i përdorin plotësisht ato në potencialin maksimal, këto metoda janë ende duke u eksploruar dhe hulumtuar në mënyrë aktive. Kështu, të kuptuarit se si t'i zbatoni ato kërkon një zotërim gjithëpërfshirës të algoritmeve të vizionit kompjuterik, si dhe njohuri të forta teknike që përfshijnë praktikat e inxhinierisë së pasme, siç janë gjuhët e skriptimit si Python për qëllime zbatimi, së bashku me të paturit e një sfondi intim rreth teknologjive në zhvillim si blockchain ose infrastrukturës pa server. implementimet

Zbulimi i objekteve

Zbulimi i objekteve është një teknologji dhe teknikë e bazuar në kompjuter për të siguruar saktësi në analizën e një grupi të dhënash imazhi. Kjo teknologji përdor algoritme të ndryshme të sofistikuara për të identifikuar objektet dhe karakteristikat e tyre në imazhe lehtësisht të identifikueshme. Ai luan një rol të madh në shumë fusha, të tilla si mjekësia ligjore, shkenca mjekësore, automatizimi industrial, identifikimi i fytyrës dhe sistemet e automatizuara të inspektimit.

Zbulimi i objekteve përfshin analizimin ose mbledhjen e të dhënave për të përcaktuar madhësinë, formën dhe vetitë e tjera të objekteve specifike në një imazh. Ky lloj analize imazhi mund të përfshijë identifikimin e objekteve bazuar në ngjyrën, strukturën apo edhe format që krijojnë kur vendosen së bashku. Përdorimi i modeleve matematikore dhe metodave statistikore e bën detyrën shumë më të lehtë për kompjuterët në ditët e sotme.

Qëllimi kryesor këtu është të identifikojë me saktësi çdo objekt që shfaqet në një grup të dhënash imazhi duke përdorur etiketat e atributeve të caktuara. Algoritmi duhet të trajnohet paraprakisht me shumë të dhëna, duke përfshirë shembuj 'të mirë' për parashikime të sakta rreth veçorive të secilit objekt objektiv përpara se të fillojë trajnimi. Pasi trajnimi të përfundojë dhe parashikimi të jetë i suksesshëm, ai do të pasohet nga faza të tilla si përfundimi ku rezultati i pritur nga një input i caktuar funksionon me rezultatet e marra nga studimet e mëparshme.

Teknologjia si algoritmet e mësimit të thellë (DL) ndihmon në lejimin e shtresave të shumëfishta të cilat së bashku punojnë drejt arritjes së rezultateve më të sakta brenda një afati më të shkurtër kohor sesa mund të siguronin metodat tradicionale përpara se të bëhej i disponueshëm brenda këtij lloji të konfigurimit të harduerit përpunues që përdoret sot. Në fund të fundit, kjo i bën mënyrat e ndihmuara nga AI, si Deep Learning, më tërheqëse sesa qasjet konvencionale, pasi ato reduktojnë në masë të madhe gabimet, ndërsa ofrojnë metrika efikase të saktësisë së zbulimit të objekteve që mund të prodhojnë lehtësisht rezultate edhe në skenarë në kohë reale.

Mjetet për analizën e imazhit

Analiza e imazhit është një proces që përfshin nxjerrjen e informacionit kuptimplotë nga imazhet me metodologjitë e tij llogaritëse. Ky proces përdoret në fusha të ndryshme, si imazhet mjekësore, inteligjenca artificiale dhe sensori në distancë. Për fat të mirë, ekzistojnë një sërë mjetesh për analizën e imazhit, duke e bërë procesin më të lehtë dhe më efikas. Le të shohim disa nga mjetet e disponueshme për analizën e imazhit.

OpenCV

OpenCV është një bibliotekë funksionesh programimi që synojnë kryesisht vizionin kompjuterik në kohë reale. Ai mbështet dritare të ndryshme, Linux, platforma dhe platforma të tjera softuerësh dhe për këtë arsye përdoret shpesh për analiza të imazhit dhe detyra të përpunimit të imazhit. Fushat e aplikimit të OpenCV përfshijnë: vizionin kompjuterik, njohjen e fytyrës, identifikimin e objekteve, ndjekjen e lëvizjes, segmentimin dhe njohjen.

OpenCV ofron një gamë të gjerë mjetesh të fuqishme që mund të përdoren për të kryer detyra komplekse si zbulimi i objekteve, njohja e fytyrës, nxjerrja automatike e veçorive dhe më shumë. Ajo ka një komunitet aktiv që ofron zgjidhje miqësore për përdoruesit për problemet e zakonshme. Biblioteka është krijuar për t'u integruar me shumë gjuhë programimi si C++, Java ose Python. Biblioteka u mundëson zhvilluesve të punojnë me imazhe në gjuhët e tyre të dëshiruara, duke ulur kështu ndjeshëm kohën e zhvillimit. OpenCV mbështet çdo lloj të dhënash (siç janë imazhet në formimin 2D dhe 3D), gjë që e bën atë mjetin më të gjithanshëm midis të gjitha bibliotekave të përpunimit të imazheve të disponueshme sot.

Mjetet e përfshira në OpenCV janë:
- Filtrimi i imazhit
-Segmentimi i objekteve
-Karakteristikat e nxjerrjes
-Përputhja dhe klasifikimi i veçorive
-Gjurmimi i objekteve dhe analiza e lëvizjes
-Rikonstruksion 3D për objektet që studiohen

Mjetet e tij përdoren gjerësisht për inspektimin vizual të automatizuar në mjediset industriale për shkak të veçorive të tij të favorshme si konsumi i ulët i memories, ekzekutimi i shpejtë në shumicën e platformave (veçanërisht ato të ngulitura), transportueshmëria midis sistemeve që përdorin bibliotekat standarde si OpenMPI/MPI4Py. Licenca e saj me burim të hapur e bën atë edhe më tërheqës për përdoruesit që duan ta përdorin atë pa pagesa të honorarëve ose licenca nga kompani ose organizata si matematika etj…

TensorFlow

TensorFlow është një bibliotekë softuerësh me burim të hapur që përdoret për të zhvilluar dhe trajnuar modele të mësimit të thellë. Sistemet e të mësuarit të thellë, të tilla si modelet e analizës së imazhit, janë ndërtuar nga shtresa të shumta neuronesh që përpunojnë të dhënat hyrëse, si p.sh. një foto. TensorFlow u mundëson zhvilluesve të zhvillojnë dhe vendosin më lehtë modele të të mësuarit të thellë më të fundit që mund të përdoren në vizion, përpunim të gjuhës natyrore dhe fusha të tjera.

Përfitimi kryesor i përdorimit të TensorFlow është se ai ofron një mënyrë të thjeshtë për të krijuar dhe vendosur modele të fuqishme të mësimit të makinerive shpejt dhe me efikasitet. TensorFlow gjithashtu mbështet një gamë të gjerë aplikacionesh në MacOS, Windows, Linux dhe platforma celulare. Dhe për shkak se është me burim të hapur dhe ka mbështetje të pasur nga komuniteti, ju mund të përdorni mjetet ekzistuese në procesin tuaj të zhvillimit pa pasur nevojë të rishpikni rrotat ose të shpenzoni kohë shtesë për korrigjimin e kodit nga e para.

Përveç trajnimit të modeleve të reja nga e para, TensorFlow ju lejon gjithashtu të ripërdorni modele të trajnuara paraprakisht për transferimin e të mësuarit ose rregullimin e imët në grupe të veçanta problemesh. Kjo bën të mundur ndërtimin e shpejtë të zgjidhjeve të personalizuara të përshtatura për probleme të veçanta duke përfituar nga njohuritë ekzistuese të integruara në rrjetet ekzistuese. Me këtë fleksibilitet në dorë, zhvilluesit mund të fillojnë të eksperimentojnë me arkitektura të ndryshme më shpejt se kurrë më parë - duke i vënë ato në përdorim dhe funksionim me rezultate të saktësisë së lartë në asnjë kohë

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision është një mjet i fuqishëm për përpunimin e imazheve i krijuar për të ndihmuar bizneset të analizojnë imazhet dhe të fitojnë njohuri të vlefshme. Ai bazohet në të njëjtën teknologji të përdorur nga Google Photos, duke e bërë atë të besueshëm dhe të lehtë për t'u përdorur. Ky mjet i bazuar në renë kompjuterike i lejon bizneset të përpunojnë shpejt sasi të mëdha imazhesh, të zbulojnë fytyrat, të identifikojnë objektet dhe të nxjerrin tekst të gjitha duke shmangur punën manuale.

Një tjetër veçori e shkëlqyer e Google Cloud Vision është aftësia e tij për të identifikuar objekte nga një gamë e gjerë kategorish si kafshët ose produktet. Me veçorinë "zbulimi i logos", përdoruesit mund të lidhen me marka si Facebook ose Instagram për informacione të hollësishme për gjurmimin dhe analizën. Funksioni "Zbulimi i pikës referimi" i ndihmon përdoruesit të dallojnë pikat referuese përreth tyre dhe të kuptojnë më mirë kulturën e tyre lokale në një çast.

Përveç aftësive të njohjes së objekteve, Google Cloud Vision gjithashtu u ofron përdoruesve analizën e ndjenjave, si dhe një mjet të automatizuar të titrave për imazhet - i përsosur për analiza të menjëhershme! Për më tepër, ky mjet ofron aftësi të njohjes së fytyrës, të cilat janë të shkëlqyera për qëllime marketingu pasi zbulojnë atribute të tilla si mosha dhe gjinia me saktësi të lartë. Së fundi, aftësitë e nxjerrjes së fjalëve kyçe u mundësojnë përdoruesve të skanojnë shpejt imazhet hyrëse duke gjetur fjalë kyçe përkatëse që mund të përdoren në proceset ose aplikacionet e mëvonshme.

Si përfundim, Google Cloud Vision është një opsion i shkëlqyeshëm kur kërkoni një mjet për përpunimin e imazhit për të ndihmuar bizneset të analizojnë imazhet e tyre në mënyrë më efikase se kurrë më parë!

Përfundim

Analiza e imazheve është një mjet i fuqishëm për mbledhjen e njohurive nga imazhet dixhitale. Mund të përdoret në shumë fusha të ndryshme si mjekësia, automobila dhe fotografia. Përfitimet e përdorimit të analizës së imazhit janë të shumta dhe mund të kursejnë kohë, para dhe përpjekje. Në këtë artikull, ne kemi parë bazat e analizës së imazhit, çfarë është dhe si mund t'ju sjellë dobi. Ne kemi diskutuar gjithashtu llojet e ndryshme të analizave dhe praktikat më të mira për analizën e suksesshme të imazhit. Si përfundim, është e qartë se analiza e imazhit është një mjet i fuqishëm për mbledhjen e njohurive dhe marrjen e vendimeve të informuara të bazuara në të dhëna.

përmbledhje

Zgjedhja e pjekjeve për kafenë tuaj varet nga shija dhe forca që preferoni si dhe nga preferencat tuaja rajonale. Pjekje të ndryshme ofrojnë një gamë të gjerë emrash dhe kategorish ngjyrash, por në përgjithësi, pjekjet e lehta do të kenë një shije më të butë dhe përmbajtje pak më të lartë kafeine ndërsa pjekjet e errëta janë më të hidhura me më pak aciditet. Llojet e njohura të secilit përfshijnë Light City, Half City, kanellë, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans Espresso Evropian Vjenez Frëngjisht Italian. Pavarësisht nëse jeni adhurues i kokrrave të kafesë të lehta ose të errëta - ose diku në mes - sigurohuni që të pyesni përpara se të blini, në mënyrë që të merrni saktësisht atë që kërkoni!

Leximi më tej

Përdorimi i analizës së imazheve për të fituar njohuri dhe për të nxjerrë përfundime nga imazhet po bëhet gjithnjë e më popullor në një gamë të gjerë industrish, nga kujdesi shëndetësor te siguria. Nëse dëshironi të mësoni më shumë rreth kësaj teknologjie, merrni parasysh burimet e mëposhtme:

Artikuj & Tutoriale
-"Analiza e imazhit: Çfarë është dhe si ta përdorim atë" nga Oracle
-“Një hyrje në analizën e imazhit për njerëzit që nuk dinë asgjë për analizën e imazhit” nga Kent Woodard
-"8 hapa drejt të kuptuarit të analizës dhe përpunimit të imazhit në mësimin e makinerisë" nga Victor Charpenay
Libra dhe Botime
-Përpunimi i imazhit: Parimet dhe aplikimet nga Milan Sonka et al.
-Vizioni kompjuterik dhe makineria – Teoria, Algoritmet, Praktika (Ed. 4.) nga ER Davies
-Përpunimi dixhital i imazhit me OpenCV – Bibliografi (Ver 4.1) Përpiluar nga David Dardas Webinars & Podcast
-Vizioni kompjuterik përmes uebinarit të mësimit të makinerisë i organizuar nga Treehouse AI
-Podkasti i Bazave të Mësimit të Makinerisë i organizuar nga Platforma e resë kompjuterike Google Ekzistojnë gjithashtu shumë libra të tjerë, artikuj, uebinarë, podkaste, seminare dhe burime të tjera të disponueshme që mund t'ju ndihmojnë të kuptoni më mirë metodologjinë e analizës së imazhit, si dhe mënyrën e përdorimit të saj për aplikacione specifike.

Përshëndetje, unë jam Kim, një mama dhe një entuziast i stop-motion me një përvojë në krijimin e mediave dhe zhvillimin e ueb-it. Unë kam një pasion të madh për vizatimin dhe animacionin, dhe tani po zhytem me kokë në botën e stop-motion. Me blogun tim, unë jam duke ndarë mësimet e mia me ju djema.