చిత్ర విశ్లేషణ: ఇది ఏమిటి మరియు దానిని ఎలా ఉపయోగించాలి
ఇమేజ్ విశ్లేషణ అనేది చిత్రాల నుండి సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం.
పర్యావరణంలో మార్పులను ట్రాక్ చేయడం నుండి ముఖ గుర్తింపు వరకు వైద్య చిత్రాల విశ్లేషణ వరకు వివిధ ప్రయోజనాల కోసం దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
ఈ ఆర్టికల్‌లో, చిత్ర విశ్లేషణ మరియు మీరు దానిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో మేము మీకు క్లుప్తంగా పరిచయం చేస్తాము. మేము చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క నిర్వచనం, అందుబాటులో ఉన్న విభిన్న సాంకేతికతలు మరియు సాధనాలు మరియు చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క సంభావ్య అనువర్తనాలను కవర్ చేస్తాము.
ఈ పోస్ట్‌లో మేము కవర్ చేస్తాము:
చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క నిర్వచనం
చిత్ర విశ్లేషణ అనేది అంతర్దృష్టిని పొందడానికి ఉపయోగించే సాధనం డిజిటల్ చిత్రాలు. ఇది సాధారణంగా ఔషధం, శాస్త్రీయ పరిశోధన, నిఘా, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు అనేక ఇతర రంగాలలో ఉపయోగించబడుతుంది.
ముఖ్యంగా, ఇది చిత్రం నుండి డేటాను సేకరించడం మరియు చిత్రం యొక్క కంటెంట్ గురించి సమాచారాన్ని పొందేందుకు డేటాను విశ్లేషించడం. చిత్ర విశ్లేషణ దాని పరిమాణం, ఆకారం, తీవ్రత/ప్రకాశం, వంటి చిత్రం యొక్క నాణ్యత లేదా లక్షణాల గురించి సమాచారాన్ని అందించడంలో సహాయపడుతుంది రంగు కూర్పు లేదా దాని నేల ప్రణాళిక.
చిత్ర విశ్లేషణలో ఉప-చిత్రం వెలికితీత మరియు బ్లాక్ ప్రాసెసింగ్ వంటి ప్రాదేశిక పరివర్తన పద్ధతులు వంటి అనేక పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి; అంచు డిటెక్టర్లు లేదా సరిహద్దు ట్రేసింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి ఆసక్తి ఉన్న పాయింట్లు లేదా ప్రాంతాలను కనుగొనే ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ టెక్నిక్‌లు; వస్తువులను వర్గాలుగా వర్గీకరించే వర్గీకరణ పద్ధతులు; నేపథ్యం నుండి వస్తువులను అన్వయించే విభజన పద్ధతులు; మరియు గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి వస్తువులను గుర్తించే నమూనా గుర్తింపు అల్గారిథమ్‌లు.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ వంటి అప్లికేషన్‌ల కోసం ఇమేజ్ అనాలిసిస్ టూల్స్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా, డిజిటల్ మీడియాను ఉపయోగించినప్పుడు ఇది యూజర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ఒకే లేదా చిత్రాల సమూహంలో నిర్వచించబడిన సరిహద్దుల మధ్య సహసంబంధాలను అంచనా వేయడానికి శాస్త్రీయ పరిశోధన కోసం విశ్లేషణను ఉపయోగించడం కూడా సాధ్యమే. చివరగా, రోగుల నుండి తీసిన స్కాన్ చేసిన చిత్రాల ఆధారంగా వివిధ పరిస్థితులను నిర్ధారించడానికి రేడియోలజీ మరియు పాథాలజీతో సహా స్పెషాలిటీలలోని వైద్య నిపుణులు కూడా ఈ సాంకేతికతను గణనీయంగా ఉపయోగిస్తున్నారు.
చిత్ర విశ్లేషణ రకాలు
ఇమేజ్ విశ్లేషణ అనేది డిజిటల్ చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు ఐడెంటిఫికేషన్, షేప్ మెజర్‌మెంట్, ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్, సీన్ అనాలిసిస్ మరియు క్లాసిఫికేషన్‌తో సహా అనేక రకాల ఇమేజ్-సంబంధిత పనులను కవర్ చేసే చాలా విస్తృత పదం.
అనేక రకాల చిత్ర విశ్లేషణ పద్ధతులు ఉన్నాయి; చాలా సాధారణమైన వాటిలో కొన్ని:
-పిక్సెల్-ఆధారిత/ప్రాదేశిక విశ్లేషణ – ఈ రకమైన విశ్లేషణలో ప్రాంతాలు (పరిమాణం, ఆకారం) మరియు సాంద్రతలు (పంపిణీ) కొలవడానికి వ్యక్తిగత పిక్సెల్‌లు లేదా పిక్సెల్‌ల సమూహాలను మానవీయంగా లెక్కించడం జరుగుతుంది.
-గణాంక విశ్లేషణ – కాంట్రాస్ట్ లేదా బ్రైట్‌నెస్ వంటి ఇమేజ్‌లోని ప్రాంతాలతో అనుబంధించబడిన లక్షణాలను అంచనా వేయడానికి ఈ విధానం గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.
-మెషిన్ లెర్నింగ్/ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ – ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అల్గారిథమ్‌లు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను (CNNలు) ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ లేదా సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి శక్తివంతమైన ఆటోమేటెడ్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ పనులను ప్రారంభిస్తాయి.
-ఆకృతి విశ్లేషణ - ఈ సాంకేతికత ఆకృతి పరంగా ఒక ఇమేజ్‌లోని మూలకాలు ఒకదానికొకటి సాపేక్షంగా ఎలా పంపిణీ చేయబడిందో కొలుస్తుంది-పెద్ద ప్రాంతంలో బూడిద స్థాయిలు లేదా రంగులలో వైవిధ్యం.
-హిస్టోగ్రామ్ విశ్లేషణ - హిస్టోగ్రామ్ విశ్లేషణ సాధారణంగా కాంట్రాస్ట్, ప్రకాశం, రంగు మరియు సంతృప్తత వంటి ఇమేజ్‌లోని గణాంక పంపిణీలను కొలవడం కలిగి ఉంటుంది.
-ఫిల్టరింగ్ టెక్నిక్స్ – వడపోత పద్ధతులు మొత్తం ప్రాసెస్ చేయబడిన ఇంటెన్సిటీ శ్రేణిపై గణిత కార్యకలాపాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇది శ్రేణిలోని కొన్ని భాగాలను సవరించేటప్పుడు ఇతరులను సంరక్షిస్తుంది. ఈ అవాంఛిత ప్రాంతాలను సున్నితంగా చేయడం ద్వారా అంచులను మెరుగుపరచడానికి లేదా చిత్రం నుండి శబ్దాన్ని తొలగించడానికి ఫిల్టర్‌లు తరచుగా ఉపయోగించబడతాయి.
-ఫోరియర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ టెక్నిక్స్ – ఇన్‌పుట్ ఫ్రేమ్‌లో ఉన్న ఫ్రీక్వెన్సీ పరిధులు మరియు/లేదా ధోరణుల ఆధారంగా చిత్రాలను అనేక భాగాలుగా విడదీసే ఫోరియర్ పరివర్తనలను ఈ పద్ధతి ఉపయోగించుకుంటుంది. ఇది ఫ్రేమ్‌లోని ఇతర భాగాల మొత్తం రూపానికి సంబంధించి నిర్దిష్ట లక్షణాలను కలిగి ఉండే భాగాలు మరియు వస్తువులను వేరుచేయడానికి అనుమతిస్తుంది - ఆకృతి లేదా ఆకార వ్యత్యాసాలు వంటివి - విభజన ప్రక్రియల సమయంలో సులభంగా ఆబ్జెక్ట్ గుర్తింపును ఎనేబుల్ చేస్తుంది.
చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క ప్రయోజనాలు
ఇమేజ్ విశ్లేషణ అనేది డిజిటల్ చిత్రాల నుండి అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు ఒక అమూల్యమైన సాధనం. ఇది నమూనాలను గుర్తించడానికి, వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు మీడియా నుండి అర్థవంతమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు ఉపయోగించబడుతుంది. వైద్య పరిశోధన నుండి ముఖ గుర్తింపు వరకు, చిత్ర విశ్లేషణ అనేక రకాల పరిశ్రమలకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది. ఇక్కడ మేము చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క ప్రయోజనాలను మరియు వివిధ రంగాలను మెరుగుపరచడానికి ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అన్వేషిస్తాము.
మెరుగైన కస్టమర్ అనుభవం
చిత్ర విశ్లేషణ కస్టమర్ అనుభవాలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది, కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలను త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి కంపెనీలను అనుమతిస్తుంది. చిత్ర విశ్లేషణ పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా, వ్యాపారాలు తమ ప్రకటనలను మెరుగ్గా లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి లేదా కస్టమర్‌ల కోసం కంటెంట్‌ను వ్యక్తిగతీకరించడానికి జనాభాలు, స్థానాలు మరియు భావోద్వేగ ప్రతిస్పందనల వంటి చిత్రాల నుండి డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ డేటాను ఉపయోగించడం వలన కస్టమర్‌లతో మెరుగైన నిశ్చితార్థం అలాగే కంపెనీకి అమ్మకాలు పెరగవచ్చు.
చిత్ర విశ్లేషణ వ్యాపారాలు వారి చిత్రాల సందర్భాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, కలర్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ కంపెనీలను ఇమేజ్‌లోని రంగులను గుర్తించడానికి మరియు ఉత్పత్తులు లేదా సేవలతో ఎలా అనుబంధించబడిందో గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది. నిర్దిష్ట సేవ లేదా ఉత్పత్తికి సంబంధించి కస్టమర్‌ల ప్రవర్తనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ సమాచారం వ్యాపారాలకు సహాయపడుతుంది. అదనంగా, వ్యాపారాలు ఇమేజ్‌లోని వస్తువులను గుర్తించడానికి ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించవచ్చు మరియు వారు ఇష్టపడే వస్తువుల ఆధారంగా కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలను బాగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
చివరగా, చిత్ర విశ్లేషణ ప్రక్రియలో ఖచ్చితత్వాన్ని కొనసాగిస్తూనే మరింత వేగంగా డేటాను సేకరించేందుకు వ్యాపారాలను అనుమతిస్తుంది. కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలను గుర్తించేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు కంపెనీలు ఇకపై వందల కొద్దీ చిత్రాలను మాన్యువల్‌గా సమీక్షించాల్సిన అవసరం లేదు; బదులుగా వారు ఇమేజ్ విశ్లేషణ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఈ ప్రక్రియను స్వయంచాలకంగా చేయగలరు, ఇది చిత్రాల విశ్లేషణ నుండి ఖచ్చితమైన ఫలితాలను పొందుతూనే సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. కస్టమర్‌లు మునుపెన్నడూ లేనంత వేగంగా వ్యక్తిగతీకరించిన ప్రకటనలకు ప్రాప్యతను పొందుతారని దీని అర్థం, కంపెనీలు తమ కస్టమర్‌లకు మెరుగైన మొత్తం వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
పెరిగిన ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం
చిత్ర విశ్లేషణ వ్యాపారాలకు అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, ఇందులో పెరిగిన ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం కూడా ఉన్నాయి. మాన్యువల్ లేదా టెక్స్ట్-ఆధారిత పద్ధతులపై ఆధారపడే బదులు చిత్రాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, ఇమేజ్ విశ్లేషణ డేటా ఎంట్రీ లోపాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు ఇచ్చిన పని కోసం ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది.
చిత్ర విశ్లేషణ పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని మాన్యువల్‌గా జల్లెడ పట్టాల్సిన అవసరాన్ని కూడా తొలగిస్తుంది. బదులుగా, ఒక అల్గోరిథం సంబంధిత డేటాను త్వరగా కనుగొనగలదు మరియు మానవులు సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి నమూనాలను గుర్తించగలదు. ఇది నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు మానవ తప్పిదాలు లేదా పర్యవేక్షణ కారణంగా సంభావ్య ఖరీదైన తప్పులను తగ్గిస్తుంది.
అదనంగా, చిత్ర విశ్లేషణ చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌లలో నమూనాలను త్వరగా గుర్తించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది, ఇది మాన్యువల్‌గా జల్లెడ పట్టడానికి వేల మనిషి గంటలు పడుతుంది. ఇది ఏకకాలంలో ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచుతూ కార్మిక వ్యయాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. చిత్ర విశ్లేషణ సాంప్రదాయ పద్ధతులతో వారు తప్పిపోయిన పోకడలను లెక్కించడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది, గతంలో కంటే మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో వారికి సహాయపడుతుంది.
చిత్ర విశ్లేషణ సాంకేతికతను ఉపయోగించడం ద్వారా, వ్యాపారాలు తమ కార్యకలాపాలలో ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచుకుంటూ డేటా ఎంట్రీ లోపాలను తగ్గించగలవు మరియు లేబర్ ఖర్చులను తగ్గించగలవు. ఇది సాంప్రదాయ పద్ధతులను ఉపయోగించి సాధించగలిగే దానికంటే చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి ఉద్భవించిన మెరుగైన నిర్ణయాధికారం మరియు మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు దారి తీస్తుంది.
మెరుగైన నిర్ణయం తీసుకోవడం
నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి వ్యాపారాలలో చిత్ర విశ్లేషణను ఉపయోగించడం వలన మెరుగైన సామర్థ్యాన్ని పొందవచ్చు మరియు సంస్థలు తమ వనరులను మెరుగ్గా నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి. వివిధ సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతల ద్వారా, వివిధ మూలాల నుండి చిత్రాలను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయగల మరియు విశ్లేషించే సామర్థ్యాన్ని ఒక సంస్థ కలిగి ఉంటుంది. ఇది దాదాపు తక్షణమే సరైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో వారికి సహాయపడుతుంది.
చిత్రాల విశ్లేషణ సంస్థలకు టాస్క్‌లు లేదా వ్యూహాత్మక లక్ష్యాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి డేటాను క్రమబద్ధీకరించడానికి, గుర్తించడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది చిత్రాలలో సంక్లిష్టమైన నమూనాలను వేగంగా విశ్లేషించడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది, ఇది ఉన్నత-స్థాయి నిర్ణయం తీసుకునే పనులపై విలువైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. అదనంగా, ఇమేజ్ విశ్లేషణ కంపెనీలకు ట్రెండ్‌లు లేదా పునరావృత సమస్యలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అప్లికేషన్‌ల వంటి ఇమేజ్ అనాలిసిస్ టెక్నాలజీల శక్తిని సంస్థలు ఎక్కువగా ఉపయోగించుకుంటున్నాయి, భవిష్యత్తులో కస్టమర్ ప్రవర్తనలు మరియు మార్కెట్ పరిస్థితుల పరంగా ఏమి జరుగుతుందో వారికి అంతర్దృష్టిని అందించే ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లను రూపొందించారు. ఈ సమయంలో, మార్కెట్ విశ్లేషణ బృందాలు పోటీదారుల వెబ్‌సైట్‌లు మరియు డిజిటల్ ఛానెల్‌ల వంటి మూలాల నుండి సేకరించిన చిత్రాల ద్వారా నిరంతరం స్కాన్ చేస్తాయి. సరైన సాధనాలతో, పరిశ్రమలోని ఇతరులపై పోటీతత్వాన్ని అందించే కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి కస్టమర్‌లు సంస్థ యొక్క ఉత్పత్తులు లేదా సేవలతో ఎలా పరస్పర చర్య చేస్తారో ఈ బృందాలు త్వరగా గుర్తించగలవు.
మునుపెన్నడూ లేనంత వేగంగా వృద్ధిని మరియు పురోగతిని ప్రేరేపించే విలువైన డేటా-ఆధారిత అంతర్దృష్టులకు సంస్థలకు ప్రాప్యతను అందించడం ద్వారా చిత్ర విశ్లేషణ నేడు వ్యాపార కార్యకలాపాలలో సమగ్ర పాత్రను పోషిస్తుంది.
చిత్ర విశ్లేషణను ఎలా ఉపయోగించాలి
చిత్ర విశ్లేషణ అనేది పెద్ద మొత్తంలో ఇమేజ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు దాని నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు సమర్థవంతమైన మార్గం. ఇమేజ్ విశ్లేషణ అనేది ఇమేజ్ యొక్క అర్థాన్ని గుర్తించడానికి కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్‌ల వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ మరియు ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి అనేక రకాల పనుల కోసం దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విభాగంలో, చిత్ర విశ్లేషణ ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో మరియు దానిలోని కొన్ని అనువర్తనాలను మేము చర్చిస్తాము.
మీ స్వంత స్టాప్ మోషన్ స్టోరీబోర్డ్‌లతో ప్రారంభించడం
మా వార్తాలేఖకు సభ్యత్వాన్ని పొందండి మరియు మూడు స్టోరీబోర్డ్‌లతో మీ ఉచిత డౌన్‌లోడ్‌ను పొందండి. మీ కథనాలను సజీవంగా తీసుకురావడం ప్రారంభించండి!
మేము మా వార్తాలేఖ కోసం మీ ఇమెయిల్ చిరునామాను మాత్రమే ఉపయోగిస్తాము మరియు మిమ్మల్ని గౌరవిస్తాము గోప్యతా
చిత్రం విభజన
ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ అనేది ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క ఒక శాఖ, దీనిలో చిత్రం మొత్తం చిత్రాన్ని కలిగి ఉన్న బహుళ విభాగాలు లేదా ప్రాంతాలుగా విభజించబడింది. ప్రతి సెగ్మెంట్ ఇమేజ్‌లో ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాన్ని సూచిస్తుంది మరియు దాని స్వంత వివిక్త వస్తువుగా భావించవచ్చు. విభజన యొక్క లక్ష్యం చిత్రం యొక్క ప్రాతినిధ్యాన్ని సరళీకృతం చేయడం మరియు/లేదా మరింత అర్థవంతంగా మరియు విశ్లేషించడానికి సులభంగా ఉండేలా మార్చడం. శరీర నిర్మాణ సంబంధమైన నిర్మాణాలను గుర్తించడం నుండి వ్యాధి యొక్క పురోగతిని పర్యవేక్షించడం వరకు వివిధ రకాల పనుల కోసం మెడికల్ ఇమేజింగ్‌లో సెగ్మెంటేషన్ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. అదనంగా, సెగ్మెంటేషన్ అల్గారిథమ్‌లు ఆటోమేటెడ్ సర్వైలెన్స్ సిస్టమ్‌లలో కీలకమైన భాగాలు మరియు రోబోటిక్ నావిగేషన్ టాస్క్‌లు మరియు ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
సెగ్మెంటేషన్ అల్గోరిథంలు సాధారణంగా పిక్సెల్-ఆధారిత పద్ధతులు లేదా వర్గీకరణ-ఆధారిత పద్ధతులపై ఆధారపడతాయి. పిక్సెల్ ఆధారిత పద్ధతులు చిత్రాన్ని ప్రత్యేక విభాగాలుగా విభజించడానికి రంగు లేదా ఆకృతి వంటి సూచనలను ఉపయోగిస్తాయి. ప్రత్యామ్నాయంగా, వర్గీకరణ-ఆధారిత పద్ధతులు స్వయంచాలకంగా పిక్సెల్‌లను సముచితమైన భాగాలు/వస్తువులుగా సమూహపరచడానికి ఆకృతి లేదా ఆకృతి వంటి వివరణాత్మక లక్షణాల ఆధారంగా వర్గాలను మిళితం చేస్తాయి.
పిక్సెల్-ఆధారిత విభజన సాధారణంగా మొత్తం ప్రాంతంలోని ప్రపంచ గణాంకాలను (ఉదా, సగటు విలువ) గణించడం ద్వారా వాటి తీవ్రత లేదా కాంట్రాస్ట్ విలువల ద్వారా వస్తువులను వేరు చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. వర్గీకరణ-ఆధారిత విధానాలకు అల్గోరిథం పని చేయడం ప్రారంభించే ముందు తరచుగా మాన్యువల్ ఇన్‌పుట్ మరియు లేబులింగ్ అవసరం; అయితే పిక్సెల్ విలువలను మాత్రమే ఉపయోగించి విజయవంతంగా వేరు చేయలేని పెద్ద డేటాసెట్‌లు లేదా తెలియని డేటా రకాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ పద్ధతులు చాలా శక్తివంతమైనవి.
చిత్రం వర్గీకరణ
ఇమేజ్ వర్గీకరణ అనేది కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి అందించిన ఇమేజ్‌లో తరగతులను అంచనా వేయడానికి మరియు లేబుల్ చేసే ప్రక్రియ. ఈ ప్రక్రియలో, అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లో ఇన్‌పుట్‌గా పనిచేసే లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ చిత్రాల "సేకరణ" కలిగి ఉండటం సర్వసాధారణం. ఈ శిక్షణ చిత్రాల ఆధారంగా, పరిమాణం, ఆకారం మరియు రంగు వంటి లక్షణాలు చిత్రం నుండి సంగ్రహించబడతాయి మరియు చిత్ర వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించబడతాయి. ఈ సాంకేతికత మాన్యువల్ లేబులింగ్‌తో పోలిస్తే మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ తప్పు వర్గీకరణలు లేదా లేబులింగ్ లోపాల కారణంగా మానవులు తప్పులు చేయవచ్చు.
తెలియని ఇమేజ్‌ని బట్టి, ఇప్పటికే ఉన్న క్లాసిఫైయర్‌ని వర్తింపజేయవచ్చు, అది ఈ నిర్దిష్ట ఇన్‌పుట్‌ని ముందే నిర్వచించబడిన విభిన్న తరగతుల సంఖ్య ప్రకారం అవుట్‌పుట్ వర్గాన్ని కేటాయిస్తుంది. స్వయంప్రతిపత్తమైన కార్ డ్రైవింగ్ సిస్టమ్‌ల నుండి బయోమెట్రిక్స్ అప్లికేషన్‌లలో ఫేషియల్ డిటెక్షన్ వరకు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సామర్థ్యాలను అందించడం వరకు దీని యొక్క కొన్ని ఉదాహరణ ఉపయోగాలు. అదనంగా, ఇమేజ్ వర్గీకరణ ద్వారా ఖచ్చితమైన లేబుల్ చేయబడిన డేటాను కలిగి ఉండటం వలన తదుపరి విశ్లేషణ కోసం భారీ ప్రభుత్వ డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా మన పర్యావరణంపై మరింత అంతర్దృష్టిని పొందవచ్చు - ప్రత్యేకించి రిటైల్ విశ్లేషణ లేదా వినోద విశ్లేషణలు వంటి వస్తువులు మరియు వ్యాపార అనువర్తనాల రకాలు మధ్య పరస్పర సంబంధాలలో.
GPU ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌లతో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అమలు చేయడం నుండి వివిధ రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ వరకు సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌ను పొందడం కోసం - AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి లేదా ఇమేజ్ వర్గీకరణ రంగంలో లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించుకోవడానికి లెక్కలేనన్ని మార్గాలు ఉన్నాయి; పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం ఇప్పటికీ పరిశోధకులను గరిష్ట సామర్థ్యంతో పూర్తిగా ఉపయోగించకుండా కొన్ని అడ్డంకులను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఈ పద్ధతులు ఇప్పటికీ చురుకుగా అన్వేషించబడుతున్నాయి మరియు పరిశోధించబడుతున్నాయి. కాబట్టి వాటిని ఎలా అమలు చేయాలో అర్థం చేసుకోవడానికి కంప్యూటర్ విజన్ అల్గారిథమ్‌లపై సమగ్రమైన అవగాహన మరియు బ్లాక్‌చెయిన్ లేదా సర్వర్-లెస్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ వంటి అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతల గురించి సన్నిహిత నేపథ్యంతో పాటు అమలు ప్రయోజనాల కోసం పైథాన్ వంటి భాషలను స్క్రిప్టింగ్ చేయడం వంటి బ్యాక్ ఎండ్ ఇంజనీరింగ్ పద్ధతులతో కూడిన బలమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అవసరం. అమలులు
వస్తువు గుర్తింపు
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ అనేది కంప్యూటర్ ఆధారిత సాంకేతికత మరియు ఇమేజ్ డేటాసెట్ యొక్క విశ్లేషణలో ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించే సాంకేతికత. ఈ సాంకేతికత సులభంగా గుర్తించబడిన చిత్రాలలో వస్తువులను మరియు వాటి లక్షణాలను గుర్తించడానికి వివిధ అధునాతన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఫోరెన్సిక్స్, మెడికల్ సైన్స్, ఇండస్ట్రియల్ ఆటోమేషన్, ఫేషియల్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు ఆటోమేటెడ్ ఇన్‌స్పెక్షన్ సిస్టమ్స్ వంటి అనేక రంగాలలో ఇది ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తుంది.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ అనేది ఇమేజ్‌లోని నిర్దిష్ట వస్తువుల పరిమాణం, ఆకారం మరియు ఇతర లక్షణాలను గుర్తించడానికి డేటాను విశ్లేషించడం లేదా సేకరించడం. ఈ రకమైన చిత్ర విశ్లేషణలో వస్తువులను వాటి రంగు, ఆకృతి లేదా కలిసి ఉంచినప్పుడు సృష్టించే ఆకారాల ఆధారంగా గుర్తించడం కూడా ఉంటుంది. గణిత నమూనాలు మరియు గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించడం ఈ రోజుల్లో కంప్యూటర్‌లకు పనిని చాలా సులభతరం చేస్తుంది.
చిత్ర డేటాసెట్‌లో కనిపించే ప్రతి వస్తువును దాని కేటాయించిన అట్రిబ్యూట్ లేబుల్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఖచ్చితంగా గుర్తించడం ఇక్కడ ప్రాథమిక లక్ష్యం. శిక్షణ ప్రారంభించే ముందు ప్రతి లక్ష్య వస్తువు యొక్క లక్షణాల గురించి ఖచ్చితమైన అంచనాల కోసం 'మంచి' ఉదాహరణలతో సహా పుష్కలంగా డేటాతో అల్గారిథమ్‌కు ముందుగానే శిక్షణ ఇవ్వాలి. శిక్షణ పూర్తి అయిన తర్వాత మరియు అంచనా విజయవంతమైన తర్వాత, ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్ నుండి ఆశించిన ఫలితం మునుపటి అధ్యయనాల నుండి పొందిన ఫలితాలతో పని చేసే అనుమితి వంటి దశల ద్వారా అనుసరించబడుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ (DL) అల్గారిథమ్‌ల వంటి సాంకేతికత బహుళ లేయర్‌లను అనుమతించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇవి ఈ రోజు ఉపయోగించే ఈ రకమైన ప్రాసెసింగ్ హార్డ్‌వేర్ సెటప్‌లో అందుబాటులోకి రాకముందే సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే తక్కువ సమయ వ్యవధిలో మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలను సాధించడానికి కలిసి పని చేస్తాయి. అంతిమంగా ఇది సాంప్రదాయిక విధానాల కంటే డీప్ లెర్నింగ్ వంటి AI సహాయక మార్గాలను మరింత ఆకర్షణీయంగా చేస్తుంది, ఎందుకంటే అవి నిజ సమయ దృశ్యాలలో కూడా అవుట్‌పుట్‌ను సులభంగా ఉత్పత్తి చేయగల సమర్ధవంతమైన ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ ఖచ్చితత్వ కొలమానాలను అందిస్తూ లోపాలను బాగా తగ్గిస్తాయి.
చిత్ర విశ్లేషణ కోసం సాధనాలు
చిత్ర విశ్లేషణ అనేది దాని గణన పద్ధతుల ద్వారా చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన సమాచారాన్ని సంగ్రహించే ప్రక్రియ. ఈ ప్రక్రియ మెడికల్ ఇమేజింగ్, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు రిమోట్ సెన్సింగ్ వంటి వివిధ రంగాలలో ఉపయోగించబడుతుంది. అదృష్టవశాత్తూ, చిత్ర విశ్లేషణ కోసం అనేక రకాల సాధనాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ప్రక్రియను సులభతరం మరియు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. ఇమేజ్ విశ్లేషణ కోసం అందుబాటులో ఉన్న కొన్ని సాధనాలను చూద్దాం.
OpenCV
OpenCV అనేది ప్రోగ్రామింగ్ ఫంక్షన్ల లైబ్రరీ, ఇది ప్రధానంగా నిజ-సమయ కంప్యూటర్ దృష్టిని లక్ష్యంగా చేసుకుంది. ఇది వివిధ విండోస్, లైనక్స్, ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు ఇతర సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు అందువల్ల ఇది తరచుగా ఇమేజ్ విశ్లేషణ మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. OpenCV యొక్క అప్లికేషన్ ప్రాంతాలలో ఇవి ఉన్నాయి: కంప్యూటర్ విజన్, ఫేస్ రికగ్నిషన్, ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్, మోషన్ ట్రాకింగ్, సెగ్మెంటేషన్ మరియు రికగ్నిషన్.
OpenCV ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్, ఆటోమేటిక్ ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ మరియు మరిన్ని వంటి సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి విస్తృత శ్రేణి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. ఇది సాధారణ సమస్యలకు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక పరిష్కారాలను అందించే క్రియాశీల కమ్యూనిటీని కలిగి ఉంది. లైబ్రరీ C++, Java లేదా Python వంటి అనేక ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లతో కలిసిపోయేలా రూపొందించబడింది. లైబ్రరీ డెవలపర్‌లను వారి కావలసిన భాషలలో చిత్రాలతో పని చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, తద్వారా అభివృద్ధి సమయం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. OpenCV ఏ రకమైన డేటాకైనా (2D మరియు 3D ఫార్మేషన్‌లోని ఇమేజ్‌లు వంటివి) మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ఈ రోజు అందుబాటులో ఉన్న అన్ని ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ లైబ్రరీలలో అత్యంత బహుముఖ సాధనంగా చేస్తుంది.
OpenCVలో చేర్చబడిన సాధనాలు:
-చిత్రం వడపోత
-ఆబ్జెక్ట్ సెగ్మెంటేషన్
- ఫీచర్స్ వెలికితీత
-ఫీచర్ మ్యాచింగ్ మరియు వర్గీకరణ
-ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ మరియు మోషన్ అనాలిసిస్
అధ్యయనం చేసే వస్తువుల కోసం -3D పునర్నిర్మాణం
తక్కువ మెమరీ వినియోగం, చాలా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో వేగవంతమైన అమలు (ముఖ్యంగా పొందుపరచబడినవి), OpenMPI/MPI4Py వంటి ప్రామాణిక లైబ్రరీలను ఉపయోగించే సిస్టమ్‌లలో పోర్టబిలిటీ వంటి ప్రయోజనకరమైన లక్షణాల కారణంగా పారిశ్రామిక సెట్టింగ్‌లలో స్వయంచాలక దృశ్య తనిఖీ కోసం దీని సాధనాలు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. దీని ఓపెన్ సోర్స్ లైసెన్స్ ఎటువంటి రాయల్టీ చెల్లింపులు లేదా మ్యాథ్‌వర్క్స్ వంటి కంపెనీలు లేదా సంస్థల నుండి లైసెన్స్‌లు లేకుండా ఉపయోగించాలనుకునే వినియోగదారులకు మరింత ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది…
TensorFlow
TensorFlow అనేది లోతైన అభ్యాస నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ లైబ్రరీ. ఇమేజ్ అనాలిసిస్ మోడల్స్ వంటి డీప్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్‌లు, పిక్చర్ వంటి ఇన్‌పుట్ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే న్యూరాన్‌ల బహుళ లేయర్‌లతో రూపొందించబడ్డాయి. టెన్సర్‌ఫ్లో డెవలపర్‌లను దృష్టి, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు ఇతర ప్రాంతాలలో ఉపయోగించగల స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను మరింత సులభంగా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
TensorFlowని ఉపయోగించడం యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే ఇది శక్తివంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా సృష్టించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సులభమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. TensorFlow MacOS, Windows, Linux మరియు మొబైల్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్‌లకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది. మరియు ఇది ఓపెన్ సోర్స్ మరియు రిచ్ కమ్యూనిటీ మద్దతు ఉన్నందున, మీరు చక్రాలను తిరిగి ఆవిష్కరించకుండా లేదా మొదటి నుండి డీబగ్గింగ్ కోడ్‌పై అదనపు సమయాన్ని వెచ్చించకుండానే మీ అభివృద్ధి ప్రక్రియలో ఇప్పటికే ఉన్న సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు.
మొదటి నుండి కొత్త మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడంతో పాటు, నిర్దిష్ట సమస్య సెట్‌లలో బదిలీ లెర్నింగ్ లేదా ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌లను మళ్లీ ఉపయోగించుకోవడానికి TensorFlow మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న నెట్‌వర్క్‌లలో రూపొందించబడిన ప్రస్తుత పరిజ్ఞానాన్ని సద్వినియోగం చేసుకుంటూ నిర్దిష్ట సమస్యలకు అనుగుణంగా అనుకూల పరిష్కారాలను త్వరగా రూపొందించడం సాధ్యం చేస్తుంది. చేతిలో ఉన్న ఈ సౌలభ్యతతో, డెవలపర్‌లు మునుపెన్నడూ లేనంత వేగంగా విభిన్న నిర్మాణాలతో ప్రయోగాలు చేయడం ప్రారంభించవచ్చు — వాటిని పొందడం మరియు అధిక ఖచ్చితత్వంతో అమలు చేయడం వల్ల ఏ సమయంలోనైనా ఫలితాలు వస్తాయి.
Google క్లౌడ్ విజన్
Google క్లౌడ్ విజన్ అనేది చిత్రాలను విశ్లేషించడానికి మరియు విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందడంలో వ్యాపారాలకు సహాయపడటానికి రూపొందించబడిన శక్తివంతమైన ఇమేజ్-ప్రాసెసింగ్ సాధనం. ఇది Google ఫోటోలు ఉపయోగించే అదే సాంకేతికతపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది నమ్మదగినదిగా మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైనదిగా చేస్తుంది. ఈ క్లౌడ్-ఆధారిత సాధనం వ్యాపారాలను పెద్ద మొత్తంలో చిత్రాలను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయడానికి, ముఖాలను గుర్తించడానికి, వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు మాన్యువల్ లేబర్‌ను తప్పించుకుంటూ వచనాన్ని సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
Google క్లౌడ్ విజన్ యొక్క మరొక గొప్ప లక్షణం జంతువులు లేదా ఉత్పత్తుల వంటి విస్తృత శ్రేణి వర్గాల నుండి వస్తువులను గుర్తించగల సామర్థ్యం. "లోగో డిటెక్షన్" ఫీచర్‌తో, వినియోగదారులు వివరణాత్మక ట్రాకింగ్ మరియు విశ్లేషణ సమాచారం కోసం Facebook లేదా Instagram వంటి బ్రాండ్‌లతో కనెక్ట్ అవ్వవచ్చు. "ల్యాండ్‌మార్క్ డిటెక్షన్" ఫీచర్ వినియోగదారులు తమ చుట్టూ ఉన్న ల్యాండ్‌మార్క్‌లను గుర్తించడంలో మరియు వారి స్థానిక సంస్కృతిని తక్షణం బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సామర్థ్యాలతో పాటు, Google క్లౌడ్ విజన్ వినియోగదారులకు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణతో పాటు చిత్రాల కోసం ఆటోమేటెడ్ క్యాప్షనింగ్ సాధనాన్ని కూడా అందిస్తుంది — తక్షణ విశ్లేషణకు సరైనది! అదనంగా, ఈ సాధనం అధిక ఖచ్చితత్వంతో వయస్సు మరియు లింగం వంటి లక్షణాలను గుర్తించడం వలన మార్కెటింగ్ ప్రయోజనాల కోసం గొప్పగా ఉండే ముఖ గుర్తింపు సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. చివరగా, కీవర్డ్ వెలికితీత సామర్థ్యాలు వినియోగదారులను ఇన్‌పుట్ చిత్రాల ద్వారా శీఘ్రంగా స్కాన్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి, అయితే తదుపరి ప్రక్రియలు లేదా అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగించగల సంబంధిత కీలకపదాలను కనుగొనవచ్చు.
ముగింపులో, వ్యాపారాలు తమ చిత్రాలను మునుపెన్నడూ లేనంత సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడంలో సహాయపడటానికి ఇమేజ్-ప్రాసెసింగ్ సాధనం కోసం చూస్తున్నప్పుడు Google క్లౌడ్ విజన్ గొప్ప ఎంపిక!
ముగింపు
ఇమేజ్ విశ్లేషణ అనేది డిజిటల్ చిత్రాల నుండి అంతర్దృష్టులను సేకరించడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం. ఔషధం, ఆటోమోటివ్ మరియు ఫోటోగ్రఫీ వంటి అనేక విభిన్న రంగాలలో దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. చిత్ర విశ్లేషణను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు అనేకం మరియు సమయం, డబ్బు మరియు కృషిని ఆదా చేయవచ్చు. ఈ ఆర్టికల్‌లో, చిత్ర విశ్లేషణ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు, అది ఏమిటి మరియు అది మీకు ఎలా ప్రయోజనం చేకూరుస్తుందో మేము పరిశీలించాము. మేము వివిధ రకాల విశ్లేషణలను మరియు విజయవంతమైన చిత్ర విశ్లేషణ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులను కూడా చర్చించాము. ముగింపులో, చిత్ర విశ్లేషణ అనేది అంతర్దృష్టులను సేకరించడానికి మరియు సమాచారంతో కూడిన డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం అని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది.
సారాంశం
మీ కాఫీ కోసం రోస్ట్‌ల ఎంపిక మీరు ఇష్టపడే రుచి మరియు బలం అలాగే మీ ప్రాంతీయ ప్రాధాన్యతలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వేర్వేరు రోస్టర్‌లు విస్తృత శ్రేణి పేర్లు మరియు రంగు వర్గాలను అందిస్తాయి, అయితే సాధారణంగా, తేలికపాటి రోస్ట్‌లు తేలికపాటి రుచిని కలిగి ఉంటాయి మరియు కొంచెం ఎక్కువ కెఫిన్ కంటెంట్ కలిగి ఉంటాయి, అయితే ముదురు రోస్ట్‌లు తక్కువ ఆమ్లత్వంతో మరింత చేదుగా ఉంటాయి. లైట్ సిటీ, హాఫ్ సిటీ, సిన్నమోన్, సిటీ, అమెరికన్, బ్రేక్‌ఫాస్ట్, ఫుల్ సిటీ, హై కాంటినెంటల్ న్యూ ఓర్లీన్స్ యూరోపియన్ ఎస్ప్రెస్సో వియన్నాస్ ఇటాలియన్ ఫ్రెంచ్ వంటి వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి ప్రసిద్ధ రకాలు. మీరు లైట్ లేదా డార్క్ కాఫీ గింజల అభిమాని అయినా—లేదా మధ్యలో ఎక్కడైనా—కొనుగోలు చేసే ముందు తప్పకుండా అడగండి, తద్వారా మీరు వెతుకుతున్న దాన్ని ఖచ్చితంగా పొందండి!
మరింత చదవడానికి
చిత్రాల నుండి అంతర్దృష్టిని పొందడానికి మరియు తీర్మానాలను రూపొందించడానికి ఇమేజ్ విశ్లేషణను ఉపయోగించడం ఆరోగ్య సంరక్షణ నుండి భద్రత వరకు అనేక రకాల పరిశ్రమలలో బాగా ప్రాచుర్యం పొందింది. మీరు ఈ సాంకేతికత గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే, కింది వనరులను పరిగణించండి:
వ్యాసాలు & ట్యుటోరియల్స్
ఒరాకిల్ ద్వారా "చిత్ర విశ్లేషణ: ఇది ఏమిటి మరియు దానిని ఎలా ఉపయోగించాలి"
కెంట్ వుడార్డ్ రచించిన "చిత్ర విశ్లేషణ గురించి ఏమీ తెలియని వ్యక్తుల కోసం చిత్ర విశ్లేషణకు ఒక పరిచయం"
-“మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఇమేజ్ విశ్లేషణ మరియు ప్రాసెసింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి 8 దశలు” విక్టర్ చార్పెనే ద్వారా
పుస్తకాలు & ప్రచురణలు
-ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్: మిలన్ సోంకా మరియు ఇతరులచే ప్రిన్సిపల్స్ అండ్ అప్లికేషన్స్.
-కంప్యూటర్ మరియు మెషిన్ విజన్ – థియరీ, అల్గారిథమ్స్, ప్రాక్టికాలిటీస్ (4వ ఎడి.) ER డేవిస్ ద్వారా
-OpenCVతో డిజిటల్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ – గ్రంథ పట్టిక (Ver 4.1) డేవిడ్ దర్దాస్ వెబ్‌నార్స్ & పాడ్‌క్యాస్ట్‌లచే సంకలనం చేయబడింది.
-కంప్యూటర్ విజన్ త్రూ మెషిన్ లెర్నింగ్ వెబ్‌నార్‌ని ట్రీహౌస్ AI హోస్ట్ చేసింది
-మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫండమెంటల్స్ పాడ్‌క్యాస్ట్ Google క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా హోస్ట్ చేయబడింది అనేక ఇతర పుస్తకాలు, కథనాలు, వెబ్‌నార్లు, పాడ్‌క్యాస్ట్‌లు, వర్క్‌షాప్‌లు మరియు ఇతర వనరులు కూడా అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇవి ఇమేజ్ అనాలిసిస్ మెథడాలజీని అలాగే నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌ల కోసం ఎలా ఉపయోగించాలో బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడతాయి.
హాయ్, నేను కిమ్, మీడియా సృష్టి మరియు వెబ్ డెవలప్‌మెంట్‌లో నేపథ్యంతో ఒక తల్లి మరియు స్టాప్-మోషన్ ఔత్సాహికుడిని. నాకు డ్రాయింగ్ మరియు యానిమేషన్ పట్ల విపరీతమైన అభిరుచి ఉంది మరియు ఇప్పుడు నేను స్టాప్-మోషన్ ప్రపంచంలోకి దూసుకుపోతున్నాను. నా బ్లాగ్‌తో, నేను నా అభ్యాసాలను మీతో పంచుకుంటున్నాను.
