பட பகுப்பாய்வு: அது என்ன மற்றும் அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது
பட பகுப்பாய்வு என்பது படங்களிலிருந்து தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும்.
சுற்றுச்சூழலில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்காணிப்பது முதல் முக அங்கீகாரம் வரை மருத்துவப் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது வரை பல்வேறு நோக்கங்களுக்காக இதைப் பயன்படுத்தலாம்.
இந்த கட்டுரையில், பட பகுப்பாய்வு மற்றும் அதை நீங்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பது பற்றிய சுருக்கமான அறிமுகத்தை நாங்கள் உங்களுக்கு வழங்குவோம். பட பகுப்பாய்வின் வரையறை, கிடைக்கக்கூடிய பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகள் மற்றும் பட பகுப்பாய்வின் சாத்தியமான பயன்பாடுகள் ஆகியவற்றை நாங்கள் உள்ளடக்குவோம்.
இந்த இடுகையில் நாம் உள்ளடக்குவோம்:
பட பகுப்பாய்வு வரையறை
பட பகுப்பாய்வு என்பது நுண்ணறிவைப் பெற பயன்படும் ஒரு கருவியாகும் டிஜிட்டல் படங்கள். இது பொதுவாக மருத்துவம், அறிவியல் ஆராய்ச்சி, கண்காணிப்பு, பட செயலாக்கம் மற்றும் பல துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
அடிப்படையில், இது ஒரு படத்திலிருந்து தரவைச் சேகரித்து, படத்தின் உள்ளடக்கத்தைப் பற்றிய தகவலைப் பெற தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு செயல்முறையாகும். ஒரு படத்தின் தரம் அல்லது அதன் அளவு, வடிவம், தீவிரம்/ஒளிர்வு போன்ற அம்சங்களைப் பற்றிய தகவலை வழங்க பட பகுப்பாய்வு உதவுகிறது. நிறம் கலவை அல்லது அதன் தரைத் திட்டம்.
பட பகுப்பாய்வில் பல நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அதாவது துணை-படம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் தொகுதி செயலாக்கம் போன்ற இடஞ்சார்ந்த உருமாற்ற நுட்பங்கள்; எட்ஜ் டிடெக்டர்கள் அல்லது பார்டர் டிரேசிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி ஆர்வமுள்ள புள்ளிகள் அல்லது பகுதிகளைக் கண்டறியும் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் நுட்பங்கள்; பொருட்களை வகைகளாக வகைப்படுத்தும் வகைப்பாடு நுட்பங்கள்; பின்னணியில் இருந்து பொருட்களை அலசும் பிரிவு நுட்பங்கள்; மற்றும் புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி பொருள்களை அடையாளம் காணும் வடிவ அங்கீகாரம் அல்காரிதம்கள்.
பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் முக அங்கீகாரம் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு பட பகுப்பாய்வு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டிஜிட்டல் மீடியாவைப் பயன்படுத்தும் போது பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தலாம். ஒரு ஒற்றை அல்லது படங்களின் குழுவிற்குள் வரையறுக்கப்பட்ட எல்லைகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளை மதிப்பிடுவதற்கு அறிவியல் ஆராய்ச்சிக்கு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதும் சாத்தியமாகும். கடைசியாக, நோயாளிகளிடமிருந்து எடுக்கப்பட்ட ஸ்கேன் செய்யப்பட்ட படங்களின் அடிப்படையில் பல்வேறு நிலைமைகளைக் கண்டறிய, கதிரியக்கவியல் மற்றும் நோயியல் உள்ளிட்ட சிறப்புத் துறைகளில் உள்ள மருத்துவ நிபுணர்களால் இந்தத் தொழில்நுட்பம் கணிசமாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
பட பகுப்பாய்வு வகைகள்
பட பகுப்பாய்வு என்பது டிஜிட்டல் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதாகும். பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் அடையாளம் காணுதல், வடிவ அளவீடு, வடிவ அறிதல், காட்சி பகுப்பாய்வு மற்றும் வகைப்பாடு உள்ளிட்ட பல்வேறு வகையான படம் தொடர்பான பணிகளை உள்ளடக்கிய மிகவும் பரந்த சொல் இது.
பல வகையான பட பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் உள்ளன; மிகவும் பொதுவானவைகளில் சில அடங்கும்:
-பிக்சல்-அடிப்படையான/இடவெளி பகுப்பாய்வு - இந்த வகை பகுப்பாய்வு பகுதிகள் (அளவு, வடிவம்) மற்றும் அடர்த்தி (விநியோகம்) ஆகியவற்றை அளவிடுவதற்கு தனிப்பட்ட பிக்சல்கள் அல்லது பிக்சல்களின் கொத்துகளை கைமுறையாக எண்ணுவதை உள்ளடக்குகிறது.
-புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு - இந்த அணுகுமுறையானது மாறுபட்ட அல்லது பிரகாசம் போன்ற ஒரு படத்தில் உள்ள பகுதிகளுடன் தொடர்புடைய அம்சங்களை மதிப்பிடுவதற்கு புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
-இயந்திர கற்றல்/செயற்கை நுண்ணறிவு – செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) அல்காரிதம்கள், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNNகள்) பயன்படுத்தி பொருள் கண்டறிதல் அல்லது சொற்பொருள் பிரிவு போன்ற சக்திவாய்ந்த தானியங்கி பட செயலாக்க பணிகளை செயல்படுத்துகிறது.
- அமைப்பு பகுப்பாய்வு - இந்த நுட்பம் ஒரு படத்தில் உள்ள கூறுகள் அமைப்புமுறையின் அடிப்படையில் ஒருவருக்கொருவர் எவ்வாறு விநியோகிக்கப்படுகின்றன என்பதை அளவிடுகிறது - ஒரு பெரிய பகுதியில் சாம்பல் நிலைகள் அல்லது வண்ணங்களின் மாறுபாடு.
-ஹிஸ்டோகிராம் பகுப்பாய்வு - ஹிஸ்டோகிராம் பகுப்பாய்வு பொதுவாக ஒரு படத்தில் உள்ள மாறுபாடு, பிரகாசம், சாயல் மற்றும் செறிவு போன்ற புள்ளிவிவர விநியோகங்களை அளவிடுவதை உள்ளடக்குகிறது.
-வடிகட்டுதல் நுட்பங்கள் - வடிகட்டுதல் நுட்பங்கள் முழு செயலாக்கப்பட்ட தீவிரம் வரிசையில் கணித செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது, இது அணிவரிசையின் சில பகுதிகளை மாற்றியமைக்கிறது. இந்த தேவையற்ற பகுதிகளை மென்மையாக்குவதன் மூலம் விளிம்புகளை அதிகரிக்க அல்லது படத்திலிருந்து சத்தத்தை அகற்ற வடிப்பான்கள் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
-ஃபோரியர் டிரான்ஸ்ஃபார்ம் டெக்னிக்ஸ் - இந்த முறை ஃபோரியர் மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது உள்ளீட்டு சட்டத்தில் இருக்கும் அதிர்வெண் வரம்புகள் மற்றும்/அல்லது நோக்குநிலைகளின் அடிப்படையில் படங்களை பல கூறுகளாக சிதைக்கிறது. அமைப்பு அல்லது வடிவ வேறுபாடுகள் போன்ற - பிரிவு செயல்முறைகளின் போது எளிதாக பொருள் கண்டறிதலை செயல்படுத்தும் - சட்டத்தில் உள்ள மற்ற கூறுகளின் ஒட்டுமொத்த தோற்றத்துடன் தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட குணாதிசயங்களைக் கொண்ட பகுதிகள் மற்றும் பொருட்களை தனிமைப்படுத்த இது அனுமதிக்கிறது.
பட பகுப்பாய்வின் நன்மைகள்
பட பகுப்பாய்வு என்பது டிஜிட்டல் படங்களிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கான ஒரு விலைமதிப்பற்ற கருவியாகும். வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், பொருள்களை அடையாளம் காணவும், ஊடகத்திலிருந்து அர்த்தமுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் இது பயன்படுகிறது. மருத்துவ ஆராய்ச்சியில் இருந்து முக அங்கீகாரம் வரை, பட பகுப்பாய்வு பல்வேறு தொழில்களுக்கு பயனளிக்கும். பட பகுப்பாய்வின் நன்மைகள் மற்றும் பல்வேறு துறைகளை மேம்படுத்துவதற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை இங்கே ஆராய்வோம்.
மேம்பட்ட வாடிக்கையாளர் அனுபவம்
பட பகுப்பாய்வு வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை மேம்படுத்த உதவுகிறது, வாடிக்கையாளர்களின் விருப்பங்களை விரைவாகவும் துல்லியமாகவும் புரிந்துகொள்ள நிறுவனங்களை அனுமதிக்கிறது. பட பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், வணிகங்கள் தங்கள் விளம்பரத்தை சிறப்பாக இலக்கிட அல்லது வாடிக்கையாளர்களுக்கான உள்ளடக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்க, மக்கள்தொகை, இருப்பிடங்கள் மற்றும் உணர்ச்சிபூர்வமான பதில்கள் போன்ற படங்களிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்தலாம். இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்துவது வாடிக்கையாளர்களுடன் மேம்பட்ட ஈடுபாட்டை ஏற்படுத்துவதோடு, நிறுவனத்தின் விற்பனையையும் அதிகரிக்க வழிவகுக்கும்.
பட பகுப்பாய்வு வணிகங்கள் தங்கள் படங்களின் சூழலை நன்கு புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நிற அங்கீகாரம் தொழில்நுட்பம் நிறுவனங்களை ஒரு படத்தில் நிறங்களை அடையாளம் காணவும், அவை தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளுடன் எவ்வாறு தொடர்புடையவை என்பதை தீர்மானிக்கவும் அனுமதிக்கிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட சேவை அல்லது தயாரிப்பு தொடர்பான வாடிக்கையாளர்களின் நடத்தைகளைப் புரிந்துகொள்ள வணிகங்களுக்கு இந்தத் தகவல் உதவும். கூடுதலாக, வணிகங்கள் ஒரு படத்தில் உள்ள பொருட்களை அடையாளம் காணவும், அவர்கள் விரும்பும் பொருட்களின் அடிப்படையில் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களை நன்கு புரிந்துகொள்ளவும் பொருள் அங்கீகார தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.
இறுதியாக, பட பகுப்பாய்வு, செயல்பாட்டில் துல்லியத்தைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில், வணிகங்களை விரைவாகத் தரவைச் சேகரிக்க உதவுகிறது. வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களைத் தீர்மானிக்க முயற்சிக்கும் போது நிறுவனங்கள் இனி நூற்றுக்கணக்கான படங்களை கைமுறையாக மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டியதில்லை; மாறாக, பட பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த செயல்முறையைத் தானியக்கமாக்க முடியும், இது படங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வதிலிருந்து துல்லியமான முடிவுகளைப் பெறும்போது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது. வாடிக்கையாளர்கள் முன்பை விட வேகமாக தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விளம்பரத்திற்கான அணுகலைப் பெறுகிறார்கள், இதனால் நிறுவனங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு சிறந்த ஒட்டுமொத்த பயனர் அனுபவத்தை வழங்க முடியும்.
அதிகரித்த துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன்
பட பகுப்பாய்வு வணிகங்களுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது, அதிகரித்த துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன் உட்பட. கையேடு அல்லது உரை அடிப்படையிலான முறைகளை நம்புவதற்குப் பதிலாக படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், பட பகுப்பாய்வு தரவு உள்ளீடு பிழைகளை கணிசமாகக் குறைக்கலாம் மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட பணிக்கான செயலாக்க நேரத்தை விரைவுபடுத்தலாம்.
பட பகுப்பாய்வு பெரிய அளவிலான தகவல்களை கைமுறையாகப் பிரிப்பதற்கான தேவையையும் நீக்குகிறது. அதற்குப் பதிலாக, ஒரு வழிமுறையானது தொடர்புடைய தரவை விரைவாகக் கண்டறிந்து, மனிதர்களால் எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய வடிவங்களை அடையாளம் காண முடியும். இது முடிவெடுக்கும் செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது மற்றும் மனித தவறு அல்லது மேற்பார்வை காரணமாக சாத்தியமான விலையுயர்ந்த தவறுகளை குறைக்கிறது.
கூடுதலாக, பட பகுப்பாய்வு நம்பமுடியாத பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் வடிவங்களை விரைவாக அடையாளம் காண்பதை எளிதாக்குகிறது, இது கைமுறையாகப் பிரிக்க ஆயிரக்கணக்கான மனித மணிநேரங்கள் எடுக்கும். இது துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை ஒரே நேரத்தில் அதிகரிக்கும் அதே வேளையில் தொழிலாளர் செலவினங்களை வெகுவாகக் குறைக்கிறது. படப் பகுப்பாய்வு நிறுவனங்களை பாரம்பரிய முறைகள் மூலம் அவர்கள் தவறவிட்ட போக்குகளைக் கணக்கிட அனுமதிக்கிறது, முன்பை விட விரைவாக சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
பட பகுப்பாய்வு தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வணிகங்கள் தரவு உள்ளீடு பிழைகளைக் குறைக்கலாம் மற்றும் தொழிலாளர் செலவுகளைக் குறைக்கலாம், அதே நேரத்தில் அவற்றின் செயல்பாடுகளில் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை அதிகரிக்கும். இது மேம்பட்ட முடிவெடுக்கும் திறன் மற்றும் பாரம்பரிய முறைகளை மட்டும் பயன்படுத்தி அடையக்கூடியதை விட மிகப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து பெறப்பட்ட மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
மேம்பட்ட முடிவெடுப்பது
முடிவெடுப்பதில் உதவ வணிகங்களில் படப் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவது மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் நிறுவனங்கள் தங்கள் வளங்களை சிறப்பாக நிர்வகிக்க உதவும். பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் மூலம், பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து படங்களை விரைவாக செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யும் திறனை ஒரு நிறுவனம் கொண்டுள்ளது. இது அவர்கள் உடனடியாக சரியான முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
பணிகள் அல்லது மூலோபாய இலக்குகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க, நிறுவனங்களுக்கு தரவை வரிசைப்படுத்தவும், அடையாளம் காணவும் மற்றும் மதிப்பீடு செய்யவும் பட பகுப்பாய்வு உதவும். படங்களுக்குள் உள்ள சிக்கலான வடிவங்களை விரைவாக பகுப்பாய்வு செய்ய இது அனுமதிக்கிறது, இது உயர்நிலை முடிவெடுக்கும் பணிகளில் மதிப்புமிக்க நேரத்தை மிச்சப்படுத்துகிறது. கூடுதலாக, பட பகுப்பாய்வு நிறுவனங்கள் கவனிக்கப்படாமல் போகக்கூடிய போக்குகள் அல்லது தொடர்ச்சியான சிக்கல்களைக் கண்டறிய உதவும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாடுகள் போன்ற பட பகுப்பாய்வு தொழில்நுட்பங்களின் சக்தியை நிறுவனங்கள் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தி, எதிர்காலத்தில் வாடிக்கையாளர் நடத்தைகள் மற்றும் சந்தை நிலைமைகளின் அடிப்படையில் என்ன நடக்கும் என்பதைப் பற்றிய முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன. இந்த கட்டத்தில், சந்தை பகுப்பாய்வு குழுக்கள் போட்டியாளர் வலைத்தளங்கள் மற்றும் டிஜிட்டல் சேனல்கள் போன்ற மூலங்களிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட படங்களை தொடர்ந்து ஸ்கேன் செய்கின்றன. சரியான கருவிகள் மூலம், தொழில்துறையில் உள்ள மற்றவர்களை விட போட்டித்தன்மையை வழங்கும் செயல்திறமிக்க நுண்ணறிவுகளை உருவாக்க வாடிக்கையாளர்கள் ஒரு நிறுவனத்தின் தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறார்கள் என்பதை இந்தக் குழுக்கள் விரைவாகத் தீர்மானிக்க முடியும்.
முன்னெப்போதையும் விட வேகமாக வளர்ச்சி மற்றும் முன்னேற்றத்தைத் தூண்டும் மதிப்புமிக்க தரவு சார்ந்த நுண்ணறிவுகளுக்கான அணுகலை நிறுவனங்களுக்கு வழங்குவதன் மூலம் இன்று வணிகச் செயல்பாடுகளில் பட பகுப்பாய்வு ஒரு ஒருங்கிணைந்த பாத்திரத்தை வகிக்கிறது.
பட பகுப்பாய்வை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது
பட பகுப்பாய்வு என்பது பெரிய அளவிலான படத் தரவைச் செயலாக்குவதற்கும் அதிலிருந்து பயனுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் ஒரு திறமையான வழியாகும். பட பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு படத்தின் பொருளைத் தீர்மானிக்க கணினி வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. பொருள் கண்டறிதல், முகத்தை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் படத்தைப் பிரித்தல் போன்ற பல்வேறு பணிகளுக்கு இதைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த பிரிவில், பட பகுப்பாய்வு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் அதன் சில பயன்பாடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
உங்கள் சொந்த ஸ்டாப் மோஷன் ஸ்டோரிபோர்டுகளுடன் தொடங்குதல்
எங்கள் செய்திமடலுக்கு குழுசேர்ந்து மூன்று ஸ்டோரிபோர்டுகளுடன் உங்கள் இலவச பதிவிறக்கத்தைப் பெறுங்கள். உங்கள் கதைகளை உயிர்ப்பிக்கத் தொடங்குங்கள்!
நாங்கள் உங்கள் மின்னஞ்சல் முகவரியை எங்கள் செய்திமடலுக்கு மட்டுமே பயன்படுத்துவோம் மற்றும் உங்களை மதிக்கிறோம் தனியுரிமை
படப் பிரிவு
படப் பிரிவு என்பது பட செயலாக்கத்தின் ஒரு கிளை ஆகும், இதில் ஒரு படம் பல பிரிவுகளாக அல்லது பகுதிகளாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது, அவை முழு படத்தையும் உள்ளடக்கியது. ஒவ்வொரு பிரிவும் படத்தில் உள்ள ஆர்வத்தை பிரதிபலிக்கிறது, மேலும் அதன் சொந்த ஒரு தனித்துவமான பொருளாக கருதப்படலாம். பிரிவின் குறிக்கோள், ஒரு படத்தின் பிரதிநிதித்துவத்தை எளிமைப்படுத்துவது மற்றும்/அல்லது மாற்றுவது மிகவும் அர்த்தமுள்ள மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய எளிதானது. உடற்கூறியல் கட்டமைப்புகளை அடையாளம் காண்பது முதல் நோயின் முன்னேற்றத்தை கண்காணிப்பது வரை பல்வேறு பணிகளுக்கு மருத்துவ இமேஜிங்கில் பிரிவு நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கூடுதலாக, பிரிவு வழிமுறைகள் தானியங்கு கண்காணிப்பு அமைப்புகளில் முக்கிய கூறுகள் மற்றும் ரோபோ வழிசெலுத்தல் பணிகள் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் ஆகியவற்றிற்கு பயன்படுத்தப்படலாம்.
பிரிவு வழிமுறைகள் பொதுவாக பிக்சல் அடிப்படையிலான முறைகள் அல்லது வகைப்பாடு அடிப்படையிலான முறைகளை சார்ந்துள்ளது. பிக்சல் அடிப்படையிலான முறைகள் ஒரு படத்தை தனித்தனி பிரிவுகளாகப் பிரிக்க நிறம் அல்லது அமைப்பு போன்ற அறிகுறிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. மாற்றாக, வகைப்பாடு-அடிப்படையிலான முறைகள், வடிவம் அல்லது அமைப்பு போன்ற விளக்க அம்சங்களின் அடிப்படையில் வகைகளை ஒருங்கிணைத்து, பிக்சல்களைத் தானாகத் தகுந்த பிரிவுகள்/பொருளாகக் குழுவாக்கும்.
பிக்சல்-அடிப்படையிலான பிரிவு பொதுவாக ஒரு முழு பிராந்தியத்திலும் உலகளாவிய புள்ளிவிவரங்களை (எ.கா. சராசரி மதிப்பு) கணக்கிடுவதன் மூலம் பொருட்களை அவற்றின் தீவிரம் அல்லது மாறுபட்ட மதிப்புகளால் பிரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அல்காரிதம் வேலை செய்யத் தொடங்கும் முன் வகைப்பாடு அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகளுக்கு கைமுறை உள்ளீடு மற்றும் லேபிளிங் தேவைப்படுகிறது; இருப்பினும், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது அறியப்படாத தரவு வகைகளைக் கையாளும் போது இந்த முறைகள் மிகவும் சக்திவாய்ந்தவை, அவை பிக்சல் மதிப்புகளை மட்டும் பயன்படுத்தி வெற்றிகரமாகப் பிரிக்க முடியாது.
பட வகைப்பாடு
பட வகைப்பாடு என்பது கொடுக்கப்பட்ட படத்தில் வகுப்புகளைக் கணித்து லேபிளிட கணினி வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையாகும். இந்தச் செயல்பாட்டில், கற்றல் அல்காரிதத்தில் உள்ளீடாகச் செயல்படும் லேபிளிடப்பட்ட பயிற்சிப் படங்களின் "சேகரிப்பு" இருப்பது பொதுவானது. இந்தப் பயிற்சிப் படங்களின் அடிப்படையில், படத்திலிருந்து அளவு, வடிவம் மற்றும் நிறம் போன்ற அம்சங்கள் பிரித்தெடுக்கப்பட்டு, பட வகைப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த நுட்பம் கையேடு லேபிளிங்குடன் ஒப்பிடும்போது மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளை அனுமதிக்கிறது, அங்கு தவறான வகைப்படுத்தல்கள் அல்லது லேபிளிங் பிழைகள் காரணமாக மனிதர்கள் தவறு செய்யலாம்.
அறியப்படாத படம் கொடுக்கப்பட்டால், ஏற்கனவே உள்ள வகைப்படுத்தியை ஒருவர் பயன்படுத்தலாம், இது குறிப்பிட்ட உள்ளீட்டை வெவ்வேறு வகுப்புகளின் முன் வரையறுக்கப்பட்ட எண்ணிக்கையின்படி ஒரு வெளியீட்டு வகையை ஒதுக்குகிறது. இதன் சில எடுத்துக்காட்டு பயன்பாடுகள் தன்னாட்சி கார் டிரைவிங் சிஸ்டங்கள் முதல் பயோமெட்ரிக்ஸ் பயன்பாடுகளில் முகம் கண்டறிதல் வரை பொருள் அங்கீகார திறன்களை வழங்குகிறது. கூடுதலாக, பட வகைப்பாட்டின் மூலம் துல்லியமான லேபிளிடப்பட்ட தரவைக் கொண்டிருப்பது, கூடுதல் பகுப்பாய்வுக்காக பெரிய அரசாங்க தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் நமது சுற்றுச்சூழலில் குறிப்பிடத்தக்க கூடுதல் நுண்ணறிவைக் கொடுக்க முடியும் - குறிப்பாக சில்லறை பகுப்பாய்வு அல்லது பொழுதுபோக்கு பகுப்பாய்வு போன்ற பொருட்களின் வகைகள் மற்றும் வணிக பயன்பாடுகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளில்.
GPU தேர்வுமுறை நுட்பங்களுடன் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை செயல்படுத்துவது முதல் பல்வேறு வகையான இயந்திர கற்றல் வரை இணையான செயலாக்கத்தைப் பெறுவது வரை - AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு அல்லது பட வகைப்படுத்தல் துறையில் ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதற்கு எண்ணற்ற வழிகள் உள்ளன; மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் இன்னும் சில இடையூறுகளைக் கொண்டிருந்தாலும், ஆராய்ச்சியாளர்களை அதிகபட்ச திறனில் முழுமையாகப் பயன்படுத்துவதைத் தடுக்கிறது, இந்த முறைகள் இன்னும் தீவிரமாக ஆராயப்பட்டு ஆராய்ச்சி செய்யப்பட்டு வருகின்றன. எனவே அவற்றை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கு கணினி பார்வை வழிமுறைகள் பற்றிய விரிவான பிடிப்பு மற்றும் பிளாக்செயின் அல்லது சர்வர்-லெஸ் இன்ஃப்ராஸ்ட்ரக்சர் போன்ற வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றிய நெருக்கமான பின்னணியுடன், செயல்படுத்தும் நோக்கங்களுக்காக பைதான் போன்ற ஸ்கிரிப்டிங் மொழிகள் போன்ற பின் இறுதியில் பொறியியல் நடைமுறைகளை உள்ளடக்கிய வலுவான தொழில்நுட்ப அறிவு தேவைப்படுகிறது. செயலாக்கங்கள்
பொருள் கண்டறிதல்
பொருள் கண்டறிதல் என்பது கணினி அடிப்படையிலான தொழில்நுட்பம் மற்றும் பட தரவுத்தொகுப்பின் பகுப்பாய்வில் துல்லியத்தை உறுதி செய்வதற்கான நுட்பமாகும். இந்த தொழில்நுட்பம் பல்வேறு அதிநவீன வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி எளிதில் அடையாளம் காணக்கூடிய படங்களில் உள்ள பொருட்களையும் அவற்றின் பண்புகளையும் அடையாளம் காண உதவுகிறது. தடயவியல், மருத்துவ அறிவியல், தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன், முக அடையாளம் மற்றும் தானியங்கு ஆய்வு அமைப்புகள் போன்ற பல பகுதிகளில் இது முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
பொருள் கண்டறிதல் என்பது படத்தில் உள்ள குறிப்பிட்ட பொருட்களின் அளவு, வடிவம் மற்றும் பிற பண்புகளை தீர்மானிக்க தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வது அல்லது சேகரிப்பது ஆகும். இந்த வகைப் படப் பகுப்பாய்வில், பொருட்களை அவற்றின் நிறம், அமைப்பு அல்லது ஒன்றாக வைக்கும்போது அவை உருவாக்கும் வடிவங்களின் அடிப்படையில் அடையாளம் காண்பது அடங்கும். கணித மாதிரிகள் மற்றும் புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், இப்போதெல்லாம் கணினிகளுக்கு பணியை மிகவும் எளிதாக்குகிறது.
ஒரு படத் தரவுத்தொகுப்பில் தோன்றும் ஒவ்வொரு பொருளையும் அதன் ஒதுக்கப்பட்ட பண்புக்கூறு லேபிள்களைப் பயன்படுத்தி துல்லியமாக அடையாளம் காண்பதே இங்கு முதன்மையான நோக்கமாகும். பயிற்சி தொடங்கும் முன், ஒவ்வொரு இலக்கு பொருளின் அம்சங்களைப் பற்றிய துல்லியமான கணிப்புகளுக்கான 'நல்ல' எடுத்துக்காட்டுகள் உட்பட, ஏராளமான தரவுகளுடன் அல்காரிதம் முன்பே பயிற்சியளிக்கப்பட வேண்டும். பயிற்சி முடிந்து, முன்னறிவிப்பு வெற்றிகரமாக முடிந்த பிறகு, கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டில் இருந்து எதிர்பார்க்கப்படும் விளைவு முந்தைய ஆய்வுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட முடிவுகளுடன் வேலை செய்யும் அனுமானம் போன்ற கட்டங்களைத் தொடர்ந்து பின்பற்றப்படும்.
ஆழ்ந்த கற்றல் (DL) அல்காரிதம் போன்ற தொழில்நுட்பமானது, இன்று பயன்படுத்தப்படும் இந்த வகையான செயலாக்க வன்பொருள் அமைப்பிற்குள் கிடைக்கும் முன் பாரம்பரிய முறைகளை விட குறுகிய காலக்கெடுவிற்குள் மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளை அடைவதற்கு பல அடுக்குகளை அனுமதிக்க உதவுகிறது. இறுதியில் இது டீப் லேர்னிங் போன்ற AI உதவி வழிகளை வழக்கமான அணுகுமுறைகளை விட கவர்ச்சிகரமானதாக ஆக்குகிறது, ஏனெனில் அவை பிழைகளை வெகுவாகக் குறைக்கின்றன.
பட பகுப்பாய்விற்கான கருவிகள்
பட பகுப்பாய்வு என்பது அதன் கணக்கீட்டு முறைகள் மூலம் படங்களில் இருந்து அர்த்தமுள்ள தகவலை பிரித்தெடுப்பதை உள்ளடக்கிய ஒரு செயல்முறையாகும். இந்த செயல்முறை மருத்துவ இமேஜிங், செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் தொலை உணர்தல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அதிர்ஷ்டவசமாக, படத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு பல்வேறு கருவிகள் உள்ளன, இது செயல்முறையை எளிதாகவும் திறமையாகவும் செய்கிறது. பட பகுப்பாய்விற்கான சில கருவிகளைப் பார்ப்போம்.
ஓபன்சிவி
OpenCV என்பது நிகழ்நேர கணினி பார்வையை முக்கியமாக நோக்கமாகக் கொண்ட நிரலாக்க செயல்பாடுகளின் ஒரு நூலகம் ஆகும். இது பல்வேறு விண்டோஸ், லினக்ஸ், இயங்குதளம் மற்றும் பிற மென்பொருள் தளங்களை ஆதரிக்கிறது, எனவே இது பெரும்பாலும் பட பகுப்பாய்வு மற்றும் பட செயலாக்க பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. OpenCV இன் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளில் பின்வருவன அடங்கும்: கணினி பார்வை, முகம் கண்டறிதல், பொருள் அடையாளம், இயக்கம் கண்காணிப்பு, பிரிவு மற்றும் அங்கீகாரம்.
OpenCV ஆனது பொருள் கண்டறிதல், முக அங்கீகாரம், தானியங்கி அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பல போன்ற சிக்கலான பணிகளைச் செய்யப் பயன்படுத்தக்கூடிய பலவிதமான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது. இது பொதுவான பிரச்சனைகளுக்கு பயனர் நட்பு தீர்வுகளை வழங்கும் செயலில் உள்ள சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது. நூலகம் C++, Java அல்லது Python போன்ற பல நிரலாக்க மொழிகளுடன் ஒருங்கிணைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த நூலகம் டெவலப்பர்கள் விரும்பிய மொழிகளில் படங்களுடன் பணிபுரிய உதவுகிறது, இதனால் வளர்ச்சி நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. OpenCV எந்த வகையான தரவையும் (2D மற்றும் 3D உருவாக்கத்தில் உள்ள படங்கள் போன்றவை) ஆதரிக்கிறது, இது இன்று கிடைக்கும் அனைத்து பட செயலாக்க நூலகங்களிலும் மிகவும் பல்துறை கருவியாக மாற்றுகிறது.
OpenCV இல் உள்ள கருவிகள்:
-பட வடிகட்டுதல்
- பொருள் பிரிவு
- அம்சங்கள் பிரித்தெடுத்தல்
-அம்ச பொருத்தம் மற்றும் வகைப்பாடு
- பொருள் கண்காணிப்பு மற்றும் இயக்க பகுப்பாய்வு
படிக்கும் பொருட்களுக்கான 3D புனரமைப்பு
குறைந்த நினைவக நுகர்வு, பெரும்பாலான தளங்களில் வேகமாகச் செயல்படுத்துதல் (குறிப்பாக உட்பொதிக்கப்பட்டவை), OpenMPI/MPI4Py போன்ற நிலையான நூலகங்களைப் பயன்படுத்தும் கணினிகளில் பெயர்வுத்திறன் போன்ற சாதகமான அம்சங்களால் தொழில்துறை அமைப்புகளில் தானியங்கு காட்சி ஆய்வுக்கு அதன் கருவிகள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அதன் ஓப்பன் சோர்ஸ் உரிமம், எந்த ராயல்டி கொடுப்பனவுகளோ அல்லது கணிதவியல் போன்ற நிறுவனங்கள் அல்லது நிறுவனங்களின் உரிமங்களோ இல்லாமல் அதைப் பயன்படுத்த விரும்பும் பயனர்களுக்கு இன்னும் கவர்ச்சிகரமானதாக ஆக்குகிறது.
TensorFlow
TensorFlow என்பது ஒரு திறந்த மூல மென்பொருள் நூலகமாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயிற்சியளிக்கவும் பயன்படுகிறது. பட பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் போன்ற ஆழமான கற்றல் அமைப்புகள், படம் போன்ற உள்ளீட்டுத் தரவைச் செயலாக்கும் நியூரான்களின் பல அடுக்குகளால் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன. பார்வை, இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பிற பகுதிகளில் பயன்படுத்தக்கூடிய அதிநவீன ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை டெவலப்பர்கள் எளிதாக உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் TensorFlow உதவுகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதன் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், இது சக்திவாய்ந்த இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை விரைவாகவும் திறமையாகவும் உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த எளிதான வழியை வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ MacOS, Windows, Linux மற்றும் மொபைல் தளங்களில் பரவலான பயன்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது. மேலும் இது ஓப்பன் சோர்ஸ் மற்றும் சிறந்த சமூக ஆதரவைக் கொண்டிருப்பதால், சக்கரங்களை மீண்டும் கண்டுபிடிக்காமலோ அல்லது புதிதாகக் குறியீட்டை பிழைத்திருத்துவதில் கூடுதல் நேரத்தை செலவிடாமலோ உங்கள் மேம்பாட்டு செயல்பாட்டில் இருக்கும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
புதிதாகப் புதிய மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதைத் தவிர, குறிப்பிட்ட சிக்கல் தொகுப்புகளில் பரிமாற்றக் கற்றல் அல்லது நன்றாகச் சரிசெய்வதற்கு முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை மீண்டும் பயன்படுத்தவும் டென்சர்ஃப்ளோ உங்களை அனுமதிக்கிறது. ஏற்கனவே உள்ள நெட்வொர்க்குகளில் உள்ள அறிவைப் பயன்படுத்தி, குறிப்பிட்ட சிக்கல்களுக்கு ஏற்ப தனிப்பயன் தீர்வுகளை விரைவாக உருவாக்குவதை இது சாத்தியமாக்குகிறது. இந்த நெகிழ்வுத்தன்மையை கையில் கொண்டு, டெவலப்பர்கள் முன்னெப்போதையும் விட வேகமாக வெவ்வேறு கட்டமைப்புகளை பரிசோதிக்கத் தொடங்கலாம் - எந்த நேரத்திலும் அதிக துல்லியத்துடன் அவற்றைப் பெறுவதும் இயங்குவதும்
Google Cloud Vision
கூகுள் கிளவுட் விஷன் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த படச் செயலாக்கக் கருவியாகும், இது வணிகங்கள் படங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் உதவும். இது Google Photos பயன்படுத்தும் அதே தொழில்நுட்பத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது நம்பகமானதாகவும் பயன்படுத்த எளிதாகவும் செய்கிறது. இந்த கிளவுட் அடிப்படையிலான கருவியானது, பெரிய அளவிலான படங்களை விரைவாகச் செயலாக்கவும், முகங்களைக் கண்டறியவும், பொருள்களை அடையாளம் காணவும் மற்றும் உரையைப் பிரித்தெடுக்கவும் கைமுறை உழைப்பைத் தவிர்க்கவும் வணிகங்களை அனுமதிக்கிறது.
கூகிள் கிளவுட் விஷனின் மற்றொரு சிறந்த அம்சம், விலங்குகள் அல்லது தயாரிப்புகள் போன்ற பல்வேறு வகைகளில் இருந்து பொருட்களை அடையாளம் காணும் திறன் ஆகும். "லோகோ கண்டறிதல்" அம்சத்தின் மூலம், பயனர்கள் விரிவான கண்காணிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு தகவலுக்கு Facebook அல்லது Instagram போன்ற பிராண்டுகளுடன் இணைக்க முடியும். "மைல்கல் கண்டறிதல்" அம்சம், பயனர்கள் தங்களைச் சுற்றியுள்ள அடையாளங்களைக் கண்டறிந்து, அவர்களின் உள்ளூர் கலாச்சாரத்தை உடனடியாகப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
பொருள் அறிதல் திறன்களைத் தவிர, கூகுள் கிளவுட் விஷன் பயனர்களுக்கு உணர்வுப் பகுப்பாய்வையும், படங்களுக்கான தானியங்கு தலைப்புக் கருவியையும் வழங்குகிறது — உடனடி பகுப்பாய்விற்கு ஏற்றது! கூடுதலாக, இந்தக் கருவி, வயது மற்றும் பாலினம் போன்ற பண்புகளை அதிக துல்லியத்துடன் கண்டறிவதால், சந்தைப்படுத்தல் நோக்கங்களுக்காக சிறந்த முக அங்கீகார திறன்களை வழங்குகிறது. இறுதியாக, முக்கியச் சொல்லைப் பிரித்தெடுக்கும் திறன்கள் பயனர்கள் உள்ளீட்டுப் படங்களை விரைவாக ஸ்கேன் செய்ய உதவுகின்றன.
முடிவில், வணிகங்கள் தங்கள் படங்களை முன்பை விட திறமையாக பகுப்பாய்வு செய்ய உதவும் பட செயலாக்க கருவியைத் தேடும் போது Google Cloud Vision ஒரு சிறந்த வழி!
தீர்மானம்
பட பகுப்பாய்வு என்பது டிஜிட்டல் படங்களிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைச் சேகரிப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். மருத்துவம், வாகனம் மற்றும் புகைப்படம் எடுத்தல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் இதைப் பயன்படுத்தலாம். பட பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் ஏராளம் மற்றும் நேரம், பணம் மற்றும் முயற்சியைச் சேமிக்கலாம். இந்த கட்டுரையில், பட பகுப்பாய்வின் அடிப்படைகள், அது என்ன, அது உங்களுக்கு எவ்வாறு பயனளிக்கும் என்பதை நாங்கள் பார்த்தோம். பல்வேறு வகையான பகுப்பாய்வுகள் மற்றும் வெற்றிகரமான பட பகுப்பாய்விற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் பற்றியும் நாங்கள் விவாதித்துள்ளோம். முடிவில், பட பகுப்பாய்வு என்பது நுண்ணறிவுகளைச் சேகரிப்பதற்கும் தகவலறிந்த தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவி என்பது தெளிவாகிறது.
சுருக்கம்
உங்கள் காபிக்கான வறுவல்களின் தேர்வு நீங்கள் விரும்பும் சுவை மற்றும் வலிமை மற்றும் உங்கள் பிராந்திய விருப்பங்களைப் பொறுத்தது. வெவ்வேறு ரோஸ்டர்கள் பலவிதமான பெயர்கள் மற்றும் வண்ண வகைகளை வழங்குகின்றன, ஆனால் பொதுவாக, லேசான வறுவல்கள் லேசான சுவை மற்றும் சற்றே அதிக காஃபின் உள்ளடக்கத்தைக் கொண்டிருக்கும், அதே நேரத்தில் இருண்ட ரோஸ்ட்கள் குறைந்த அமிலத்தன்மையுடன் அதிக கசப்பாக இருக்கும். லைட் சிட்டி, ஹாஃப் சிட்டி, சினமன், சிட்டி, அமெரிக்கன், ப்ரேக்ஃபாஸ்ட், ஃபுல் சிட்டி, ஹை கான்டினென்டல் நியூ ஆர்லியன்ஸ் ஐரோப்பிய எஸ்பிரெசோ வியன்னாஸ் இத்தாலிய பிரஞ்சு ஆகியவை ஒவ்வொன்றின் பிரபலமான வகைகளும் அடங்கும். நீங்கள் லைட் அல்லது டார்க் காபி பீன்ஸின் ரசிகராக இருந்தாலும் - அல்லது இடையில் எங்காவது இருந்தாலும் - வாங்கும் முன் கண்டிப்பாகக் கேளுங்கள்.
மேலும் படிக்க
படங்களின் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி நுண்ணறிவைப் பெறுவதற்கும், படங்களிலிருந்து முடிவுகளை எடுப்பதற்கும், சுகாதாரம் முதல் பாதுகாப்பு வரை பலதரப்பட்ட தொழில்களில் பிரபலமடைந்து வருகிறது. இந்தத் தொழில்நுட்பத்தைப் பற்றி மேலும் அறிய விரும்பினால், பின்வரும் ஆதாரங்களைக் கவனியுங்கள்:
கட்டுரைகள் மற்றும் பயிற்சிகள்
-“பட பகுப்பாய்வு: அது என்ன மற்றும் அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது” ஆரக்கிள்
கென்ட் வுடார்ட் எழுதிய "பட பகுப்பாய்வைப் பற்றி எதுவும் தெரியாத நபர்களுக்கான பட பகுப்பாய்வுக்கான அறிமுகம்"
விக்டர் சார்பனே எழுதிய “பட பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றலில் செயலாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கான 8 படிகள்”
புத்தகங்கள் மற்றும் வெளியீடுகள்
-பட செயலாக்கம்: கொள்கைகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் மிலன் சோன்கா மற்றும் பலர்.
-கணினி மற்றும் இயந்திர பார்வை – கோட்பாடு, அல்காரிதம்கள், நடைமுறைகள் (4வது பதிப்பு) ஈஆர் டேவிஸ்
-OpenCV உடன் டிஜிட்டல் பட செயலாக்கம் – புத்தக பட்டியல் (Ver 4.1) டேவிட் தர்தாஸ் வெபினர்ஸ் & பாட்காஸ்ட்களால் தொகுக்கப்பட்டது
ட்ரீஹவுஸ் AI ஆல் நடத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் வலைநார் மூலம் கணினி பார்வை
கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் மெஷின் லேர்னிங் ஃபண்டமெண்டல்ஸ் பாட்காஸ்ட் மேலும் பல புத்தகங்கள், கட்டுரைகள், வெபினார்கள், பாட்காஸ்ட்கள், வொர்க்ஷாப்கள் மற்றும் பிற ஆதாரங்கள் உள்ளன, அவை பட பகுப்பாய்வு முறையையும் குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளுக்கு அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதையும் நன்கு புரிந்துகொள்ள உதவும்.
வணக்கம், நான் கிம், ஒரு அம்மா மற்றும் ஸ்டாப்-மோஷன் ஆர்வலர், மீடியா உருவாக்கம் மற்றும் வலை உருவாக்கம் ஆகியவற்றில் பின்னணி கொண்டவர். வரைதல் மற்றும் அனிமேஷனில் எனக்கு மிகுந்த ஆர்வம் உள்ளது, இப்போது நான் ஸ்டாப்-மோஷன் உலகில் தலையாட்டுகிறேன். எனது வலைப்பதிவின் மூலம், எனது கற்றலை உங்களுடன் பகிர்ந்து கொள்கிறேன்.
