Анализа слике: шта је то и како се користи

би ким Ажурирано: Јун 29, 2022

Анализа слике је моћан алат за издвајање информација из слика.

Ово се може користити у различите сврхе, од праћења промена у окружењу до препознавања лица до анализе медицинских слика.

У овом чланку ћемо вам дати кратак увод у анализу слике и како је можете користити. Покрићемо дефиницију анализе слике, различите доступне технике и алате и потенцијалне примене анализе слике.

Дефиниција анализе слике

Анализа слике је алат који се користи за добијање увида дигитални слике. Обично се користи у различитим областима као што су медицина, научна истраживања, надзор, обрада слика и многе друге.

У суштини, то је процес прикупљања података са слике и анализе података како би се добиле информације о садржају слике. Анализа слике помаже у пружању информација о квалитету или карактеристикама слике као што су њена величина, облик, интензитет/светлост, боја композиција или њен тлоцрт.

Постоји неколико техника које се користе у анализи слике, као што су технике просторне трансформације као што су екстракција подслике и обрада блокова; технике издвајања карактеристика које проналазе тачке или регионе од интереса помоћу детектора ивица или алгоритама за праћење граница; технике класификације које класификују објекте у категорије; технике сегментације које анализирају објекте из позадине; и алгоритми за препознавање образаца који препознају објекте помоћу статистичких метода.

Коришћењем алата за анализу слика за апликације као што су детекција објеката и препознавање лица, може побољшати корисничко искуство при коришћењу дигиталних медија. Такође је могуће користити анализу за научна истраживања како би се процениле корелације између дефинисаних граница унутар једне или групе слика. На крају, ову технологију такође значајно користе медицински професионалци у различитим специјалностима, укључујући радиологију и патологију, за дијагностиковање различитих стања на основу скенираних слика узетих од пацијената.

Врсте анализе слике

Анализа слике је издвајање значајних информација из дигиталних слика. То је веома широк појам који покрива много различитих врста задатака у вези са сликом, укључујући препознавање и идентификацију објеката, мерење облика, препознавање образаца, анализу сцене и класификацију.

Постоји много врста техника анализе слике; неке од најчешћих укључују:
-пиксела-заснована/просторна анализа – Ова врста анализе укључује ручно бројање појединачних пиксела или кластера пиксела да би се измериле површине (величина, облик) и густине (дистрибуција).
-Статистичка анализа – Овај приступ користи статистичке методе за процену карактеристика повезаних са регионима унутар слике као што су контраст или осветљеност.
-Машинско учење/вештачка интелигенција – Алгоритми вештачке интелигенције (АИ) омогућавају моћне задатке аутоматизоване обраде слике као што је детекција објеката или семантичка сегментација коришћењем конволуционих неуронских мрежа (ЦНН).
-Анализа текстуре – Ова техника мери како су елементи унутар слике распоређени једни у односу на друге у смислу текстуре – варијације у нивоима сиве или бојама на великој површини.
-Анализа хистограма – Анализа хистограма обично укључује мерење статистичких дистрибуција унутар слике као што су контраст, осветљеност, нијанса и засићеност.
-Технике филтрирања – Технике филтрирања укључују математичке операције на читавом обрађеном низу интензитета које модификују одређене делове низа док се други чувају. Филтери се често користе за побољшање ивица или уклањање шума са слике заглађивањем ових нежељених области.
- Технике Фуријеове трансформације – Ова метода користи Фуријеове трансформације које разлажу слике на неколико компоненти на основу фреквентних опсега и/или оријентација присутних у улазном оквиру. Ово омогућава изоловање делова и објеката који могу имати посебне карактеристике у односу на укупан изглед осталих компоненти у оквиру – као што су разлике у текстури или облику – омогућавајући лакше откривање објеката током процеса сегментације.

Предности анализе слике

Анализа слике је непроцењив алат за стицање увида из дигиталних слика. Користи се за препознавање образаца, идентификацију објеката и издвајање значајних информација из медија. Од медицинског истраживања до препознавања лица, анализа слике може бити од користи за широк спектар индустрија. Овде ћемо истражити предности анализе слике и како се она може користити за побољшање различитих поља.

Побољшано корисничко искуство

Анализа слике може помоћи у побољшању корисничког искуства, омогућавајући компанијама да брзо и тачно разумеју жеље купаца. Применом техника анализе слика, предузећа могу да користе податке са слика као што су демографија, локације и емоционални одговори како би боље циљали своје оглашавање или персонализовали садржај за клијенте. Коришћење ових података може довести до побољшаног ангажмана са купцима, као и до повећања продаје за компанију.

Анализа слике такође помаже предузећима да боље разумеју контекст својих слика. На пример, технологија препознавања боја омогућава компанијама да идентификују боје на слици и одреде како су повезане са производима или услугама. Ове информације могу помоћи предузећима да стекну разумевање понашања купаца у вези са одређеном услугом или производом. Поред тога, предузећа могу да користе технологију препознавања објеката да идентификују објекте на слици и боље разумеју преференције купаца на основу објеката које преферирају.

Коначно, анализа слике омогућава предузећима да брже прикупљају податке, а да притом и даље одржавају тачност у процесу. Компаније више не морају ручно да прегледају стотине слика када покушавају да одреде жеље купаца; него су у стању да аутоматизују овај процес користећи технике анализе слика које значајно побољшавају ефикасност, а да притом добијају тачне резултате из анализе слика. То значи да купци добијају приступ персонализованом оглашавању брже него икада раније, омогућавајући компанијама да својим клијентима обезбеде боље опште корисничко искуство.

Повећана тачност и ефикасност

Анализа слике пружа бројне предности за предузећа, укључујући повећану тачност и ефикасност. Анализом слика уместо ослањањем на ручне или текстуалне методе, анализа слике може значајно смањити грешке у уносу података и убрзати време обраде задатог задатка.

Анализа слике такође елиминише потребу за ручним пробирањем великих количина информација. Уместо тога, алгоритам може брзо пронаћи релевантне податке и идентификовати обрасце које ће људи лако интерпретирати. Ово убрзава процес доношења одлука и минимизира потенцијалне скупе грешке због људске грешке или превида.

Поред тога, анализа слике олакшава брзо идентификацију образаца у невероватно великим скуповима података за које би биле потребне хиљаде радних сати да се ручно прегледају. Ово драстично смањује трошкове рада уз истовремено повећање тачности и ефикасности. Анализа имиџа такође омогућава организацијама да квантификују трендове које би иначе пропустиле традиционалним методама, помажући им да донесу боље одлуке брже него икада раније.
Коришћењем технологије анализе слике, предузећа могу да минимизирају грешке у уносу података и смање трошкове рада, док истовремено повећавају тачност и ефикасност у својим операцијама. Ово доводи до побољшане способности доношења одлука и прецизнијих резултата који су изведени из много већих скупова података него што би се могло постићи коришћењем само традиционалних метода.

Побољшано доношење одлука

Употреба анализе имиџа у предузећима као помоћ при доношењу одлука може довести до побољшања ефикасности и помоћи организацијама да боље управљају својим ресурсима. Кроз различите укључене технике и технологије, организација има могућност да брзо обрађује и анализира слике из различитих извора. Ово им помаже да донесу разумне одлуке скоро тренутно.

Анализа слике може помоћи организацијама да сортирају, идентификују и процене податке како би одредиле приоритете задатака или стратешких циљева. Такође омогућава брзу анализу компликованих образаца унутар слика, што штеди драгоцено време на задацима доношења одлука вишег нивоа. Поред тога, анализа имиџа може помоћи компанијама да открију трендове или проблеме који се понављају који би иначе остали непримећени.

Организације све више користе моћ технологија за анализу слика као што су апликације за вештачку интелигенцију (АИ) и машинско учење (МЛ) како би креирале предиктивне моделе који им дају увид у оно што ће се догодити у погледу понашања купаца и тржишних услова у будућности. У овом тренутку, тимови за тржишну аналитику непрестано скенирају слике које су прикупили из извора као што су веб локације конкурената и дигитални канали. Са правим алатима, ови тимови могу брзо да одреде како клијенти ступају у интеракцију са производима или услугама организације како би изградили увиде који могу да делују и који пружају конкурентску предност у односу на друге у индустрији.

Анализа имиџа данас игра интегралну улогу у пословним операцијама пружајући организацијама приступ вредним увидима заснованим на подацима који стимулишу раст и напредак брже него икада раније.

Како користити анализу слике

Анализа слике је ефикасан начин за обраду великих количина сликовних података и извлачење корисних информација из њих. Анализа слике подразумева коришћење компјутерских алгоритама за одређивање значења слике. Може се користити за различите задатке као што су препознавање објеката, препознавање лица и сегментација слике. У овом одељку ћемо разговарати о томе како се анализа слике може користити и неке од њених примена.

Сегментација слике

Сегментација слике је грана обраде слике у којој се слика дели на више сегмената, или региона, који заједно чине целу слику. Сваки сегмент представља област од интереса унутар слике и може се посматрати као засебан објекат. Циљ сегментације је да се поједностави и/или промени репрезентација слике у нешто што је смисленије и лакше за анализу. Технике сегментације се користе у медицинском снимању за различите задатке, у распону од идентификације анатомских структура до праћења прогресије болести. Поред тога, алгоритми сегментације су кључне компоненте у аутоматизованим системима за надзор и могу се користити за роботске навигационе задатке и детекцију објеката.

Алгоритми сегментације се углавном ослањају на методе засноване на пикселима или методе засноване на класификацији. Методе засноване на пикселима користе индикације као што су боја или текстура да поделе слику на засебне сегменте. Алтернативно, методе засноване на класификацији комбинују категорије засноване на описним карактеристикама као што су облик или текстура како би се пиксели аутоматски груписали у одговарајуће сегменте/објекте.

Сегментација заснована на пикселима обично има за циљ да одвоји објекте према њиховом интензитету или вредностима контраста израчунавањем глобалне статистике (нпр. средње вредности) за читав регион. Приступи засновани на класификацији често захтевају ручни унос и означавање пре него што алгоритам почне да ради; међутим, ове методе су веома моћне када се ради са великим скуповима података или непознатим типовима података који се не могу успешно раздвојити користећи само вредности пиксела.

Класификација слика

Класификација слика је процес коришћења компјутерских алгоритама за предвиђање и означавање класа на датој слици. У овом процесу, уобичајено је имати „колекцију“ означених слика тренинга које служе као улаз у алгоритам учења. На основу ових слика за обуку, карактеристике као што су величина, облик и боја се издвајају из слике и користе за класификацију слика. Ова техника омогућава прецизније резултате у поређењу са ручним обележавањем, где људи могу да погреше због погрешне класификације или грешака у означавању.

На основу непознате слике, може се применити постојећи класификатор који затим овом специфичном улазу додељује излазну категорију према унапред дефинисаном броју различитих класа. Неки примери употребе овога крећу се од система за аутономну вожњу аутомобила који му дају могућности препознавања објеката до детекције лица у биометријским апликацијама. Поред тога, поседовање тачних означених података кроз класификацију слика може пружити знатно бољи увид у наше окружење коришћењем огромних владиних скупова података за даљу анализу – посебно у корелацијама између типова објеката и пословних апликација као што су малопродајна анализа или аналитика забаве.

Од имплементације неуронских мрежа са техникама оптимизације ГПУ-а како би се постигла паралелна обрада до различитих облика машинског учења – постоји безброј начина на које се могу обучити АИ модели или користити технике дубоког учења у области класификације слика; иако учење без надзора још увек има доста препрека које спречавају истраживаче да их у потпуности искористе у максималном потенцијалу, ове методе се и даље активно истражују и истражују. Стога разумевање начина на који их имплементирати захтева свеобухватно разумевање алгоритама компјутерског вида, као и снажно техничко знање које укључује позадинске инжењерске праксе као што су скрипт језици као што је Питхон за потребе имплементације, заједно са познавањем нових технологија као што су блокчејн или инфраструктура без сервера. имплементације

Откривање предмета

Детекција објеката је компјутерски заснована технологија и техника за обезбеђивање тачности у анализи скупа података слике. Ова технологија користи различите софистициране алгоритме за идентификацију објеката и њихових карактеристика на сликама које се лако идентификују. Он игра главну улогу у многим областима, као што су форензика, медицинска наука, индустријска аутоматизација, идентификација лица и аутоматизовани системи инспекције.

Детекција објеката укључује анализу или прикупљање података да би се одредила величина, облик и друга својства одређених објеката на слици. Ова врста анализе слике може укључити идентификацију објеката на основу њихове боје, текстуре или чак облика које стварају када су постављени заједно. Коришћење математичких модела и статистичких метода данашњим рачунарима знатно олакшава задатак.

Примарни циљ је да се тачно идентификује сваки објекат који се појављује у скупу података слике коришћењем додељених ознака атрибута. Алгоритам мора бити претходно обучен са доста података, укључујући „добре“ примере за тачна предвиђања о карактеристикама сваког циљног објекта пре него што обука почне. Након што је обука завршена и предвиђање је успешно, следиће га фазе као што је закључивање где очекивани исход из датог инпута функционише са резултатима добијеним из ранијих студија.

Технологија попут алгоритама дубоког учења (ДЛ) помаже у омогућавању више слојева који заједно раде на постизању прецизнијих резултата у краћем временском оквиру него што би традиционалне методе могле да пруже пре него што су постале доступне у оквиру овог типа хардверског подешавања који се данас користи. На крају крајева, то чини начине потпомогнуте вештачком интелигенцијом као што је дубоко учење привлачнијим од конвенционалних приступа јер у великој мери смањују грешке док обезбеђују ефикасне метрике тачности детекције објеката које могу лако да произведу излаз иу сценаријима у реалном времену.

Алати за анализу слике

Анализа слике је процес који укључује издвајање значајних информација из слика помоћу својих рачунских методологија. Овај процес се користи у различитим областима, као што су медицинско снимање, вештачка интелигенција и даљинска детекција. Срећом, постоје различити алати доступни за анализу слике, чинећи процес лакшим и ефикаснијим. Погледајмо неке од алата доступних за анализу слике.

ОпенЦВ

ОпенЦВ је библиотека програмских функција углавном усмерених на компјутерску визију у реалном времену. Подржава различите Виндовс, Линук, платформе и друге софтверске платформе и стога се често користи за анализу слика и задатке обраде слика. Области примене ОпенЦВ-а укључују: компјутерски вид, препознавање лица, идентификацију објеката, праћење покрета, сегментацију и препознавање.

ОпенЦВ нуди широк спектар моћних алата који се могу користити за обављање сложених задатака као што су откривање објеката, препознавање лица, аутоматско издвајање карактеристика и још много тога. Има активну заједницу која пружа једноставна решења за уобичајене проблеме. Библиотека је дизајнирана да се интегрише са многим програмским језицима као што су Ц++, Јава или Питхон. Библиотека омогућава програмерима да раде са сликама на њиховим жељеним језицима, чиме се значајно смањује време развоја. ОпенЦВ подржава било коју врсту података (као што су слике у 2Д и 3Д формацији) што га чини најсвестранијим алатом међу свим библиотекама за обраду слика које су данас доступне.

Алати укључени у ОпенЦВ су:
-Филтрирање слике
-Сегментација објеката
- Карактеристике екстракције
-Упаривање карактеристика и класификација
-Праћење објеката и анализа кретања
-3Д реконструкција објеката за проучавање

Његови алати се широко користе за аутоматизовану визуелну инспекцију у индустријским окружењима због својих предности као што су ниска потрошња меморије, брзо извршавање на већини платформи (посебно на уграђеним), преносивост између система који користе стандардне библиотеке као што је ОпенМПИ/МПИ4Пи. Његова лиценца отвореног кода чини га још привлачнијим за кориснике који желе да га користе без икаквих плаћања тантијема или лиценци компанија или организација као што су математика итд...

ТенсорФлов

ТенсорФлов је софтверска библиотека отвореног кода која се користи за развој и обуку модела дубоког учења. Системи дубоког учења, као што су модели анализе слике, изграђени су од више слојева неурона који обрађују улазне податке, као што је слика. ТенсорФлов омогућава програмерима да лакше развијају и примењују најсавременије моделе дубоког учења који се могу користити у визији, обради природног језика и другим областима.

Главна предност коришћења ТенсорФлов-а је да пружа једноставан начин за брзо и ефикасно креирање и примену моћних модела машинског учења. ТенсорФлов такође подржава широк спектар апликација на МацОС, Виндовс, Линук и мобилним платформама. А пошто је отвореног кода и има богату подршку заједнице, можете користити постојеће алате у свом развојном процесу без потребе да поново измишљате точкове или трошите додатно време на отклањање грешака кода од нуле.

Поред обуке нових модела од нуле, ТенсорФлов вам такође омогућава да поново користите унапред обучене моделе за трансфер учења или фино подешавање на одређеним скуповима проблема. Ово омогућава брзу изградњу прилагођених решења прилагођених одређеним проблемима уз коришћење предности постојећег знања уграђеног у постојеће мреже. Са овом флексибилношћу у руци, програмери могу да почну да експериментишу са различитим архитектурама брже него икада раније — да их подигну и раде са високом прецизношћу за кратко време

Гоогле Цлоуд Висион

Гоогле Цлоуд Висион је моћна алатка за обраду слика дизајнирана да помогне предузећима да анализирају слике и стекну вредне увиде. Заснован је на истој технологији коју користе Гоогле фотографије, што га чини поузданим и лаким за употребу. Ова алатка заснована на облаку омогућава предузећима да брзо обрађују велике количине слика, откривају лица, идентификују објекте и издвајају текст уз избегавање ручног рада.

Још једна сјајна карактеристика Гоогле Цлоуд Висион-а је његова способност да идентификује објекте из широког спектра категорија као што су животиње или производи. Са функцијом „детекције логотипа“, корисници могу да се повежу са брендовима као што су Фацебоок или Инстаграм за детаљне информације о праћењу и анализи. Функција „откривања оријентира“ помаже корисницима да уоче оријентире око себе и боље схвате своју локалну културу у трену.

Поред могућности препознавања објеката, Гоогле Цлоуд Висион такође пружа корисницима анализу осећања, као и аутоматизовани алат за титловање слика — савршен за тренутну анализу! Поред тога, овај алат нуди могућности препознавања лица које су одличне за маркетиншке сврхе јер са великом прецизношћу откривају атрибуте као што су старост и пол. Коначно, могућности издвајања кључних речи омогућавају корисницима да брзо скенирају улазне слике док проналазе релевантне кључне речи које се могу користити у каснијим процесима или апликацијама.

У закључку, Гоогле Цлоуд Висион је одлична опција када тражите алатку за обраду слика која ће помоћи предузећима да анализирају своје слике ефикасније него икада раније!

Zakljucak

Анализа слике је моћан алат за прикупљање увида из дигиталних слика. Може се користити у многим различитим областима као што су медицина, аутомобилска индустрија и фотографија. Предности коришћења анализе слике су бројне и могу уштедети време, новац и труд. У овом чланку смо погледали основе анализе слике, шта је то и како вам може користити. Такође смо разговарали о различитим врстама анализа и најбољим праксама за успешну анализу слике. У закључку, очигледно је да је анализа слике моћан алат за прикупљање увида и доношење одлука заснованих на информацијама.

резиме

Избор печења за вашу кафу зависи од укуса и јачине коју преферирате, као и од ваших регионалних преференција. Различити печењари нуде широк спектар назива и категорија боја, али генерално, светло печење ће имати блажи укус и нешто већи садржај кофеина, док је тамно печење горко са мање киселости. Популарни типови сваке укључују Лигхт Цити, Халф Цити, Цимет, Цити, Америцан, Бреакфаст, Фулл Цити, Хигх Цонтинентал Нев Орлеанс, европски еспресо, бечки италијански француски. Без обзира да ли сте љубитељ светлих или тамних зрна кафе – или негде између – обавезно питајте пре куповине како бисте добили управо оно што тражите!

Даље читање

Употреба анализе слика за стицање увида и извлачење закључака на основу слика постаје све популарнија у широком спектру индустрија, од здравствене заштите до безбедности. Ако желите да сазнате више о овој технологији, размотрите следеће ресурсе:

Чланци и туторијали
-„Анализа слике: шта је то и како је користити“ од Орацле-а
- „Увод у анализу слике за људе који не знају ништа о анализи слике“ Кент Воодард
- „8 корака ка разумевању анализе и обраде слике у машинском учењу“ Виктор Шарпене
Књиге и публикације
-Обрада слике: принципи и примена Милана Сонке и др.
-Рачунар и машински вид – теорија, алгоритми, практичности (4. издање) ЕР Давиес
-Дигитална обрада слика помоћу ОпенЦВ – Библиографија (Вер 4.1) саставио Давид Дардас Вебинари и подкасти
-Визија рачунара кроз машинско учење Вебинар који води Треехоусе АИ
-Подкаст Основе машинског учења који хостује Гоогле Цлоуд Платформ Такође постоје многе друге књиге, чланци, вебинари, подкасти, радионице и други ресурси који вам могу помоћи да боље разумете методологију анализе слике, као и како да је користите за одређене апликације.

Здраво, ја сам Ким, мама и заљубљеник у стоп-мотион са искуством у креирању медија и развоју веба. Имам огромну страст за цртање и анимацију, а сада зарањам главом у свет стоп-моутион-а. Са својим блогом, делим своја сазнања са вама.