Bildanalys: Vad är det och hur man använder det

av kim Uppdaterad: Juni 29, 2022

Bildanalys är ett kraftfullt verktyg för att extrahera information från bilder.

Detta kan användas för en mängd olika ändamål, från att spåra förändringar i miljön till ansiktsigenkänning till analys av medicinska bilder.

I den här artikeln kommer vi att ge dig en kort introduktion till bildanalys och hur du kan använda den. Vi kommer att täcka definitionen av bildanalys, de olika teknikerna och verktygen som finns tillgängliga och de potentiella tillämpningarna av bildanalys.

Definition av bildanalys

Bildanalys är ett verktyg som används för att få inblick i digital bilder. Det används ofta inom olika områden som medicin, vetenskaplig forskning, övervakning, bildbehandling och många andra.

I huvudsak är det en process för att samla in data från en bild och analysera data för att få information om innehållet i bilden. Bildanalys hjälper till att ge information om kvaliteten eller egenskaperna hos en bild som dess storlek, form, intensitet/ljusstyrka, färg sammansättning eller dess planlösning.

Det finns flera tekniker som används i bildanalys såsom rumslig transformationsteknik som subbildextraktion och blockbearbetning; har extraktionstekniker som hittar punkter eller områden av intresse med hjälp av kantdetektorer eller gränsspårningsalgoritmer; klassificeringstekniker som klassificerar objekt i kategorier; segmenteringstekniker som analyserar objekt från bakgrunden; och mönsterigenkänningsalgoritmer som känner igen objekt med hjälp av statistiska metoder.

Genom att använda bildanalysverktyg för applikationer som objektdetektering och ansiktsigenkänning kan det förbättra användarupplevelsen när man använder digitala medier. Det är också möjligt att använda analys för vetenskaplig forskning för att bedöma samband mellan definierade gränser inom en enskild eller grupp av bilder. Slutligen används denna teknik också avsevärt av medicinsk personal inom specialiteter inklusive radiologi och patologi för att diagnostisera olika tillstånd baserat på skannade bilder tagna från patienter.

Typer av bildanalys

Bildanalys är utvinning av meningsfull information från digitala bilder. Det är ett mycket brett begrepp som täcker många olika typer av bildrelaterade uppgifter, inklusive objektigenkänning och identifiering, formmätning, mönsterigenkänning, scenanalys och klassificering.

Det finns många typer av bildanalystekniker; några av de vanligaste inkluderar:
-pixel-baserad/spatial analys – Denna typ av analys innebär manuell räkning av enskilda pixlar eller kluster av pixlar för att mäta områden (storlek, form) och tätheter (fördelning).
-Statistisk analys – Detta tillvägagångssätt använder statistiska metoder för att bedöma funktioner som är associerade med regioner i en bild, såsom kontrast eller ljusstyrka.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Artificiell intelligens (AI) algoritmer möjliggör kraftfulla automatiserade bildbehandlingsuppgifter som objektdetektering eller semantisk segmentering med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN).
-Texturanalys – Denna teknik mäter hur element i en bild är fördelade i förhållande till varandra när det gäller textur – variationen i grånivåer eller färger över ett stort område.
- Histogramanalys – Histogramanalys innebär vanligtvis att mäta statistiska fördelningar inom en bild, såsom kontrast, ljusstyrka, nyans och mättnad.
-Filtreringstekniker – Filtreringstekniker involverar matematiska operationer på en hel bearbetad intensitetsmatris som modifierar vissa delar av matrisen samtidigt som andra bevaras. Filter används ofta för att förbättra kanter eller ta bort brus från en bild genom att jämna ut dessa oönskade områden.
-Fourier-transformationstekniker – Denna metod använder Fourier-transformationer som bryter ner bilder i flera komponenter baserat på frekvensområden och/eller orienteringar som finns i inmatningsramen. Detta gör det möjligt att isolera delar och objekt som kan ha särskilda egenskaper i förhållande till andra komponenters övergripande utseende i ramen – såsom textur eller formskillnader – vilket möjliggör enklare objektdetektering under segmenteringsprocesser.

Fördelar med bildanalys

Bildanalys är ett ovärderligt verktyg för att få insikter från digitala bilder. Det används för att känna igen mönster, identifiera objekt och extrahera meningsfull information från media. Från medicinsk forskning till ansiktsigenkänning kan bildanalys gynna ett brett spektrum av industrier. Här kommer vi att utforska fördelarna med bildanalys och hur den kan användas för att förbättra olika fält.

Förbättrad kundupplevelse

Bildanalys kan hjälpa till att förbättra kundupplevelsen, vilket gör att företag kan förstå kundernas preferenser snabbt och korrekt. Genom att implementera bildanalystekniker kan företag använda data från bilder som demografi, platser och känslomässiga reaktioner för att bättre rikta sin reklam eller anpassa innehåll för kunder. Att använda denna data kan leda till förbättrat engagemang med kunder samt ökad försäljning för företaget.

Bildanalys hjälper också företag att bättre förstå sammanhanget för sina bilder. Till exempel tillåter färgigenkänningsteknik företag att identifiera färger i en bild och bestämma hur de är förknippade med produkter eller tjänster. Denna information kan hjälpa företag att få förståelse för kundernas beteenden angående en viss tjänst eller produkt. Dessutom kan företag använda objektigenkänningsteknik för att identifiera objekt i en bild och bättre förstå kundernas preferenser baserat på de objekt de föredrar.

Slutligen, bildanalys gör det möjligt för företag att samla in data snabbare samtidigt som noggrannheten i processen bibehålls. Företag behöver inte längre manuellt granska hundratals bilder när de försöker fastställa kundernas preferenser; snarare kan de automatisera denna process med bildanalystekniker som förbättrar effektiviteten avsevärt samtidigt som de får korrekta resultat från analysen av bilder. Detta innebär att kunder får tillgång till personlig reklam snabbare än någonsin tidigare, vilket gör det möjligt för företag att erbjuda en bättre övergripande användarupplevelse för sina kunder.

Ökad noggrannhet och effektivitet

Bildanalys ger många fördelar för företag, inklusive ökad noggrannhet och effektivitet. Genom att analysera bilder istället för att förlita sig på manuella eller textbaserade metoder kan bildanalys avsevärt minska inmatningsfel och påskynda bearbetningstiden för en given uppgift.

Bildanalys eliminerar också behovet av att sålla igenom stora mängder information manuellt. Istället kan en algoritm snabbt hitta relevant data och identifiera mönster som lätt kan tolkas av människor. Detta påskyndar beslutsprocessen och minimerar potentiella kostsamma misstag på grund av mänskliga fel eller förbiseende.

Dessutom gör bildanalys det lättare att snabbt identifiera mönster i otroligt stora datamängder som skulle ta tusentals mantimmar att sålla igenom manuellt. Detta minskar arbetskostnaderna drastiskt samtidigt som noggrannheten och effektiviteten ökar. Bildanalys gör det också möjligt för organisationer att kvantifiera trender som de annars kan ha missat med traditionella metoder, vilket hjälper dem att fatta bättre beslut snabbare än någonsin tidigare.
Genom att använda bildanalysteknik kan företag minimera inmatningsfel och minska arbetskostnaderna samtidigt som de ökar noggrannheten och effektiviteten i sin verksamhet. Detta leder till förbättrad beslutsförmåga och mer exakta resultat som härrör från mycket större datauppsättningar än vad som kunde uppnås med enbart traditionella metoder.

Förbättrat beslutsfattande

Användningen av bildanalys i företag för att hjälpa till med beslutsfattande kan leda till förbättrad effektivitet och hjälpa organisationer att bättre hantera sina resurser. Genom de olika tekniker och teknologier som är involverade har en organisation förmågan att snabbt bearbeta och analysera bilder från olika källor. Detta hjälper dem att fatta sunda beslut nästan omedelbart.

Bildanalys kan hjälpa organisationer att sortera, identifiera och utvärdera data för att prioritera uppgifter eller strategiska mål. Det möjliggör också snabb analys av komplicerade mönster i bilder, vilket sparar värdefull tid på beslutsfattande på högre nivå. Dessutom kan bildanalys hjälpa företag att upptäcka trender eller återkommande problem som annars kan ha gått obemärkt förbi.

Organisationer utnyttjar i allt högre grad kraften i bildanalystekniker som artificiell intelligens (AI) och applikationer för maskininlärning (ML) för att skapa prediktiva modeller som ger dem insikt i vad som kommer att hända när det gäller kunders beteenden och marknadsförhållanden i framtiden. Vid denna tidpunkt söker marknadsanalysteam ständigt igenom bilder som de har samlat in från källor som konkurrentwebbplatser och digitala kanaler. Med rätt verktyg kan dessa team snabbt avgöra hur kunder interagerar med en organisations produkter eller tjänster för att bygga handlingsbara insikter som ger en konkurrensfördel gentemot andra i branschen.

Bildanalys spelar en integrerad roll i affärsverksamheten idag genom att ge organisationer tillgång till värdefulla datadrivna insikter som stimulerar tillväxt och framsteg snabbare än någonsin tidigare.

Hur man använder bildanalys

Bildanalys är ett effektivt sätt att bearbeta stora mängder bilddata och extrahera användbar information från den. Bildanalys innebär användning av datoralgoritmer för att bestämma betydelsen av en bild. Den kan användas för en mängd olika uppgifter som objektigenkänning, ansiktsigenkänning och bildsegmentering. I det här avsnittet kommer vi att diskutera hur bildanalys kan användas och några av dess tillämpningar.

Bildsegmentering

Bildsegmentering är en gren av bildbehandling där en bild är uppdelad i flera segment, eller regioner, som tillsammans utgör hela bilden. Varje segment representerar ett intresseområde i bilden och kan ses som ett separat objekt i sig. Målet med segmentering är att förenkla och/eller förändra representationen av en bild till något som är mer meningsfullt och lättare att analysera. Segmenteringstekniker används inom medicinsk bildbehandling för en mängd olika uppgifter, allt från att identifiera anatomiska strukturer till att övervaka sjukdomens fortskridande. Dessutom är segmenteringsalgoritmer nyckelkomponenter i automatiserade övervakningssystem och kan användas för robotnavigeringsuppgifter och objektdetektering.

Segmenteringsalgoritmer förlitar sig i allmänhet på antingen pixelbaserade metoder eller klassificeringsbaserade metoder. Pixelbaserade metoder använder indikationer som färg eller textur för att dela upp en bild i separata segment. Alternativt kombinerar klassificeringsbaserade metoder kategorier baserade på beskrivande egenskaper som form eller textur för att automatiskt gruppera pixlar till lämpliga segment/objekt.

Pixelbaserad segmentering syftar vanligtvis till att separera objekt efter deras intensitets- eller kontrastvärden genom att beräkna global statistik (t.ex. medelvärde) över en hel region. Klassificeringsbaserade tillvägagångssätt kräver ofta manuell inmatning och märkning innan algoritmen kan börja fungera; dessa metoder är dock mycket kraftfulla när man hanterar stora datamängder eller okända datatyper som inte kan separeras med enbart pixelvärden.

Bildklassificering

Bildklassificering är processen att använda datoralgoritmer för att förutsäga och märka klasser i en given bild. I denna process är det vanligt att ha en "samling" av märkta träningsbilder som fungerar som input i en inlärningsalgoritm. Baserat på dessa träningsbilder extraheras funktioner som storlek, form och färg från bilden och används för bildklassificering. Denna teknik möjliggör mer exakta resultat jämfört med manuell märkning, där människor kan göra misstag på grund av felklassificeringar eller märkningsfel.

Givet en okänd bild kan man använda en befintlig klassificerare som sedan tilldelar denna specifika ingång en utmatningskategori enligt det fördefinierade antalet distinkta klasser. Några exempel på användningar av detta sträcker sig från autonoma bilkörningssystem som ger den objektigenkänning till ansiktsdetektering i biometriska tillämpningar. Att ha korrekt märkt data genom bildklassificering kan dessutom ge betydligt mer insikt i vår miljö genom att utnyttja enorma statliga datauppsättningar för ytterligare analys – särskilt i samband mellan typer av objekt och affärsapplikationer som detaljhandelsanalys eller underhållningsanalys.

Från att implementera neurala nätverk med GPU-optimeringstekniker för att få parallell bearbetning fram till olika former av maskininlärning – det finns otaliga sätt man kan träna AI-modeller eller använda djupinlärningstekniker inom området bildklassificering; Även om oövervakat lärande fortfarande har en hel del hinder som hindrar forskare från att fullt ut utnyttja dem med maximal potential, utforskas och formas dessa metoder fortfarande aktivt. Att förstå hur man implementerar dem kräver därför ett heltäckande grepp om datorseendealgoritmer såväl som stark teknisk kunskap som involverar backend-teknikpraktiker som skriptspråk som Python för implementeringsändamål tillsammans med att ha en intim bakgrund om framväxande teknologier som blockchain eller serverlös infrastruktur implementeringar

Objektdetektering

Objektdetektion är en datorbaserad teknologi och teknik för att säkerställa noggrannhet i analysen av en bilddatauppsättning. Denna teknik använder olika sofistikerade algoritmer för att identifiera objekt och deras egenskaper i lättidentifierade bilder. Det spelar en stor roll inom många områden, såsom kriminalteknik, medicinsk vetenskap, industriell automation, ansiktsidentifiering och automatiserade inspektionssystem.

Objektdetektering innebär att man analyserar eller samlar in data för att bestämma storleken, formen och andra egenskaper hos specifika objekt i en bild. Denna typ av bildanalys kan inkludera identifiering av objekt baserat på deras färg, textur eller till och med de former de skapar när de placeras tillsammans. Att använda sig av matematiska modeller och statistiska metoder gör uppgiften mycket enklare för datorer nuförtiden.

Det primära syftet här är att exakt identifiera varje objekt som visas i en bilddatauppsättning genom att använda dess tilldelade attributetiketter. Algoritmen måste tränas i förväg med massor av data, inklusive "bra" exempel för exakta förutsägelser om varje målobjekts egenskaper innan träningen börjar. Efter att utbildningen är klar och prognostiseringen är framgångsrik, kommer den att följas av faser som slutledning där det förväntade resultatet från en given input fungerar med resultat från tidigare studier.

Teknik som algoritmer för djupinlärning (DL) hjälper till att möjliggöra flera lager som tillsammans arbetar för att uppnå mer exakta resultat inom en kortare tidsram än vad traditionella metoder kunde ge innan det blev tillgängligt inom denna typ av bearbetningshårdvaruuppsättning som används idag. I slutändan gör detta AI-stödda sätt som Deep Learning mer attraktiva än konventionella tillvägagångssätt eftersom de avsevärt minskar fel samtidigt som de tillhandahåller effektiva objektdetekteringsnoggrannhetsmått som enkelt kan producera utdata i realtidsscenarier också.

Verktyg för bildanalys

Bildanalys är en process som involverar att extrahera meningsfull information från bilder genom dess beräkningsmetoder. Denna process används inom en mängd olika områden, såsom medicinsk bildbehandling, artificiell intelligens och fjärranalys. Lyckligtvis finns det en mängd olika verktyg tillgängliga för bildanalys, vilket gör processen enklare och effektivare. Låt oss titta på några av de verktyg som finns tillgängliga för bildanalys.

OpenCV

OpenCV är ett bibliotek med programmeringsfunktioner främst inriktade på datorseende i realtid. Den stöder olika Windows, Linux, plattformar och andra mjukvaruplattformar och därför används den ofta för bildanalys och bildbehandlingsuppgifter. OpenCVs applikationsområden inkluderar: datorseende, ansiktsigenkänning, objektidentifiering, rörelsespårning, segmentering och igenkänning.

OpenCV erbjuder ett brett utbud av kraftfulla verktyg som kan användas för att utföra komplexa uppgifter som objektdetektering, ansiktsigenkänning, automatisk funktionsextraktion och mer. Den har en aktiv community som tillhandahåller användarvänliga lösningar på vanliga problem. Biblioteket har designats för att integreras med många programmeringsspråk som C++, Java eller Python. Biblioteket gör det möjligt för utvecklare att arbeta med bilder på sina önskade språk, vilket minskar utvecklingstiden avsevärt. OpenCV stöder alla typer av data (som bilder i 2D- och 3D-format) vilket gör det till det mest mångsidiga verktyget bland alla bildbehandlingsbibliotek som finns tillgängliga idag.

Verktyg som ingår i OpenCV är:
- Bildfiltrering
- Objektsegmentering
-Funktioner extraktion
- Funktionsmatchning och klassificering
-Objektspårning och rörelseanalys
-3D-rekonstruktion för föremål som studerar

Dess verktyg används ofta för automatiserad visuell inspektion i industriella miljöer på grund av dess fördelaktiga funktioner som låg minnesförbrukning, snabb exekvering på de flesta plattformar (särskilt inbäddade), portabilitet mellan system som använder standardbibliotek som OpenMPI/MPI4Py. Dess öppen källkodslicens gör den ännu mer attraktiv för användare som vill använda den utan några royaltybetalningar eller licenser från företag eller organisationer som mathworks etc...

TensorFlow

TensorFlow är ett mjukvarubibliotek med öppen källkod som används för att utveckla och träna modeller för djupinlärning. System för djupinlärning, som bildanalysmodeller, är uppbyggda av flera lager av neuroner som bearbetar indata, till exempel en bild. TensorFlow gör det möjligt för utvecklare att lättare utveckla och distribuera toppmoderna djupinlärningsmodeller som kan användas inom syn, naturlig språkbehandling och andra områden.

Den största fördelen med att använda TensorFlow är att det ger ett enkelt sätt att skapa och distribuera kraftfulla maskininlärningsmodeller snabbt och effektivt. TensorFlow stöder också ett brett utbud av applikationer över MacOS, Windows, Linux och mobila plattformar. Och eftersom det är öppen källkod och har ett rikt communitystöd, kan du använda befintliga verktyg i din utvecklingsprocess utan att behöva uppfinna hjulen på nytt eller lägga extra tid på att felsöka kod från grunden.

Förutom att träna nya modeller från grunden, låter TensorFlow dig också återanvända förtränade modeller för överföringsinlärning eller finjustering av specifika problemuppsättningar. Detta gör det möjligt att snabbt bygga skräddarsydda lösningar skräddarsydda för specifika problem samtidigt som man drar nytta av befintlig kunskap inbyggd i befintliga nätverk. Med denna flexibilitet i handen kan utvecklare börja experimentera med olika arkitekturer snabbare än någonsin tidigare – få dem igång med hög noggrannhet resultat på nolltid alls

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision är ett kraftfullt bildbehandlingsverktyg utformat för att hjälpa företag att analysera bilder och få värdefulla insikter. Den är baserad på samma teknik som används av Google Foto, vilket gör den tillförlitlig och enkel att använda. Detta molnbaserade verktyg låter företag bearbeta stora mängder bilder snabbt, upptäcka ansikten, identifiera objekt och extrahera text samtidigt som man undviker manuellt arbete.

En annan stor egenskap hos Google Cloud Vision är dess förmåga att identifiera objekt från ett brett spektrum av kategorier som djur eller produkter. Med funktionen "logoidentifiering" kan användare ansluta till varumärken som Facebook eller Instagram för detaljerad spårnings- och analysinformation. Funktionen "landmärkesidentifiering" hjälper användare att upptäcka landmärken runt dem och förstå sin lokala kultur bättre på ett ögonblick.

Förutom objektigenkänningsfunktioner ger Google Cloud Vision också användarna sentimentanalys samt ett automatiskt textningsverktyg för bilder – perfekt för ögonblicklig analys! Dessutom erbjuder detta verktyg ansiktsigenkänningsfunktioner som är utmärkta för marknadsföringsändamål eftersom de upptäcker attribut som ålder och kön med hög noggrannhet. Slutligen gör nyckelordsextraktionsfunktionerna det möjligt för användare att snabbt skanna igenom indatabilder samtidigt som de hittar relevanta nyckelord som kan användas i senare processer eller applikationer.

Sammanfattningsvis är Google Cloud Vision ett utmärkt alternativ när man letar efter ett bildbehandlingsverktyg som hjälper företag att analysera sina bilder mer effektivt än någonsin tidigare!

Slutsats

Bildanalys är ett kraftfullt verktyg för att samla in insikter från digitala bilder. Det kan användas inom många olika områden som medicin, fordon och fotografi. Fördelarna med att använda bildanalys är många och kan spara tid, pengar och ansträngning. I den här artikeln har vi tittat på grunderna för bildanalys, vad det är och hur det kan gynna dig. Vi har också diskuterat olika typer av analyser och de bästa metoderna för framgångsrik bildanalys. Sammanfattningsvis är det uppenbart att bildanalys är ett kraftfullt verktyg för att samla in insikter och fatta välgrundade datadrivna beslut.

Sammanfattning

Valet av rostningar för ditt kaffe beror på vilken smak och styrka du föredrar samt dina regionala preferenser. Olika rostar erbjuder ett brett utbud av namn och färgkategorier, men i allmänhet kommer ljusa rostar att ha en mildare smak och något högre koffeininnehåll medan mörka rostar är mer bittra med mindre syra. Populära typer av varje inkluderar Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Wiener Italiensk Franska. Oavsett om du är ett fan av ljusa eller mörka kaffebönor – eller någonstans däremellan – se till att fråga innan du köper så att du får precis det du letar efter!

Ytterligare läsning

Användningen av bildanalys för att få insikt och dra slutsatser från bilder blir allt mer populärt inom en lång rad branscher, från sjukvård till säkerhet. Om du vill lära dig mer om den här tekniken kan du överväga följande resurser:

Artiklar och handledning
-"Bildanalys: vad är det och hur man använder det" av Oracle
-"En introduktion till bildanalys för människor som inte vet något om bildanalys" av Kent Woodard
-"8 steg mot att förstå bildanalys och bearbetning i maskininlärning" av Victor Charpenay
Böcker och publikationer
-Bildbehandling: Principer och tillämpningar av Milan Sonka et al.
-Dator- och maskinseende – teori, algoritmer, praktik (4:e upplagan) av ER Davies
-Digital bildbehandling med OpenCV – Bibliografi (Ver 4.1) Sammanställd av David Dardas Webinars & Podcasts
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar värd av Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast som drivs av Google Cloud Platform. Det finns också många andra böcker, artiklar, webbseminarier, poddsändningar, workshops och andra resurser tillgängliga som kan hjälpa dig att bättre förstå bildanalysmetoder och hur du använder den för specifika applikationer.

Hej, jag heter Kim, en mamma och en stop-motion-entusiast med bakgrund inom medieskapande och webbutveckling. Jag har en enorm passion för teckning och animation, och nu dyker jag med huvudet först in i stop-motion-världen. Med min blogg delar jag mina lärdomar med er.