การวิเคราะห์ภาพ: มันคืออะไรและใช้อย่างไร
การวิเคราะห์รูปภาพเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลจากรูปภาพ
สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ตั้งแต่การติดตามการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม การจดจำใบหน้า ไปจนถึงการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
ในบทความนี้ เราจะแนะนำคุณสั้นๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปภาพและวิธีใช้งาน เราจะกล่าวถึงคำจำกัดความของการวิเคราะห์รูปภาพ เทคนิคและเครื่องมือต่างๆ ที่มี และการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์รูปภาพที่เป็นไปได้
ในโพสต์นี้เราจะกล่าวถึง:
ความหมายของการวิเคราะห์ภาพ
การวิเคราะห์รูปภาพเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการทำความเข้าใจ ดิจิตอล ภาพ เป็นที่นิยมใช้ในด้านต่างๆ เช่น การแพทย์ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การเฝ้าระวัง การประมวลผลภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย
โดยพื้นฐานแล้วเป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากรูปภาพและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหาของรูปภาพ การวิเคราะห์รูปภาพช่วยให้ข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพหรือคุณสมบัติของรูปภาพ เช่น ขนาด รูปร่าง ความเข้ม/ความส่องสว่าง สี องค์ประกอบหรือแผนผังชั้น
มีเทคนิคหลายอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์ภาพ เช่น เทคนิคการแปลงเชิงพื้นที่ เช่น การดึงภาพย่อยและการประมวลผลบล็อก เทคนิคการแยกคุณลักษณะที่ค้นหาจุดหรือพื้นที่ที่น่าสนใจโดยใช้ตัวตรวจจับขอบหรืออัลกอริทึมการติดตามเส้นขอบ เทคนิคการจำแนกประเภทที่จำแนกวัตถุเป็นหมวดหมู่ เทคนิคการแบ่งส่วนที่แยกวิเคราะห์วัตถุจากพื้นหลัง และอัลกอริธึมการจดจำรูปแบบที่จดจำวัตถุโดยใช้วิธีการทางสถิติ
ด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ภาพสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการจดจำใบหน้า ทำให้สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้เมื่อใช้สื่อดิจิทัล นอกจากนี้ยังสามารถใช้การวิเคราะห์สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างขอบเขตที่กำหนดภายในภาพเดียวหรือกลุ่ม สุดท้ายนี้ เทคโนโลยีนี้ยังถูกใช้อย่างมากโดยผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ในสาขาเฉพาะทางต่างๆ เช่น รังสีวิทยาและพยาธิวิทยา เพื่อวินิจฉัยภาวะต่างๆ ตามภาพสแกนที่ถ่ายจากผู้ป่วย
ประเภทของการวิเคราะห์ภาพ
การวิเคราะห์ภาพคือการดึงข้อมูลที่มีความหมายจากภาพดิจิทัล เป็นคำที่กว้างมากซึ่งครอบคลุมงานประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาพ รวมถึงการจดจำและการระบุวัตถุ การวัดรูปร่าง การจดจำรูปแบบ การวิเคราะห์ฉากและการจำแนกประเภท
เทคนิคการวิเคราะห์ภาพมีหลายประเภท บางส่วนที่พบบ่อย ได้แก่ :
-พิกเซล-อิงตาม/การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ – การวิเคราะห์ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับการนับพิกเซลแต่ละพิกเซลหรือกลุ่มของพิกเซลด้วยตนเองเพื่อวัดพื้นที่ (ขนาด รูปร่าง) และความหนาแน่น (การกระจาย)
-การวิเคราะห์ทางสถิติ – วิธีการนี้ใช้วิธีการทางสถิติเพื่อประเมินคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่ภายในภาพ เช่น คอนทราสต์หรือความสว่าง
-การเรียนรู้ของเครื่อง/ปัญญาประดิษฐ์ – อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปิดใช้งานงานประมวลผลภาพอัตโนมัติที่ทรงพลัง เช่น การตรวจจับวัตถุหรือการแบ่งส่วนความหมายโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนรอบ (CNN)
-การวิเคราะห์พื้นผิว – เทคนิคนี้วัดว่าองค์ประกอบภายในภาพมีการกระจายสัมพันธ์กันอย่างไรในแง่ของพื้นผิว ซึ่งก็คือการเปลี่ยนแปลงของระดับสีเทาหรือสีในพื้นที่ขนาดใหญ่
-การวิเคราะห์ฮิสโตแกรม – โดยทั่วไปแล้วการวิเคราะห์ฮิสโตแกรมเกี่ยวข้องกับการวัดการกระจายทางสถิติภายในภาพ เช่น คอนทราสต์ ความสว่าง เฉดสี และความอิ่มตัวของสี
-เทคนิคการกรอง – เทคนิคการกรองเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ในอาร์เรย์ความเข้มที่ผ่านการประมวลผลทั้งหมด ซึ่งแก้ไขบางส่วนของอาร์เรย์ในขณะที่รักษาส่วนอื่นไว้ ฟิลเตอร์มักจะใช้เพื่อเพิ่มขอบหรือลบสัญญาณรบกวนออกจากภาพโดยการปรับพื้นที่ที่ไม่ต้องการเหล่านี้ให้เรียบ
- เทคนิคการแปลงฟูเรียร์ – วิธีนี้ใช้การแปลงฟูริเยร์ซึ่งจะแยกองค์ประกอบภาพออกเป็นหลายองค์ประกอบตามช่วงความถี่และ/หรือการวางแนวที่มีอยู่ในเฟรมอินพุต ซึ่งช่วยให้สามารถแยกชิ้นส่วนและวัตถุที่อาจมีลักษณะเฉพาะเมื่อเทียบกับส่วนประกอบอื่นๆ ที่ปรากฏโดยรวมในเฟรม เช่น ความแตกต่างของพื้นผิวหรือรูปร่าง ทำให้สามารถตรวจจับวัตถุได้ง่ายขึ้นในระหว่างกระบวนการแบ่งส่วน
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ภาพ
การวิเคราะห์ภาพเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าสำหรับการได้รับข้อมูลเชิงลึกจากภาพดิจิทัล ใช้เพื่อจดจำรูปแบบ ระบุวัตถุ และดึงข้อมูลที่มีความหมายจากสื่อ ตั้งแต่การวิจัยทางการแพทย์ไปจนถึงการจดจำใบหน้า การวิเคราะห์ภาพจะเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมหลากหลายประเภท ที่นี่เราจะสำรวจข้อดีของการวิเคราะห์ภาพและวิธีที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงฟิลด์ต่างๆ
ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
การวิเคราะห์รูปภาพสามารถช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ทำให้บริษัทสามารถเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ด้วยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์รูปภาพ ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลจากรูปภาพ เช่น ข้อมูลประชากร สถานที่ และการตอบสนองทางอารมณ์เพื่อกำหนดเป้าหมายการโฆษณาหรือปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น การใช้ข้อมูลนี้สามารถนำไปสู่การปรับปรุงการมีส่วนร่วมกับลูกค้าและเพิ่มยอดขายให้กับบริษัท
การวิเคราะห์รูปภาพยังช่วยให้ธุรกิจเข้าใจบริบทของรูปภาพได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีการจดจำสีช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถระบุสีในรูปภาพและกำหนดว่าสีเหล่านี้เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างไร ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าเกี่ยวกับบริการหรือผลิตภัณฑ์เฉพาะได้ นอกจากนี้ ธุรกิจสามารถใช้เทคโนโลยีการจดจำวัตถุเพื่อระบุวัตถุในภาพและเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้นตามวัตถุที่พวกเขาต้องการ
ประการสุดท้าย การวิเคราะห์ภาพช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลได้เร็วขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาความถูกต้องในกระบวนการ บริษัทต่างๆ ไม่จำเป็นต้องตรวจทานภาพหลายร้อยภาพด้วยตนเองอีกต่อไปเมื่อพยายามระบุความต้องการของลูกค้า แต่สามารถทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติได้โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์รูปภาพ ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากในขณะที่ยังคงได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำจากการวิเคราะห์รูปภาพ ซึ่งหมายความว่าลูกค้าสามารถเข้าถึงโฆษณาส่วนบุคคลได้เร็วกว่าที่เคย ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถมอบประสบการณ์การใช้งานโดยรวมที่ดีขึ้นให้กับลูกค้าของตน
เพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์รูปภาพมีประโยชน์มากมายสำหรับธุรกิจ รวมถึงความแม่นยำและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ด้วยการวิเคราะห์รูปภาพแทนที่จะใช้วิธีการแบบแมนนวลหรือแบบข้อความ การวิเคราะห์รูปภาพสามารถลดข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลได้อย่างมาก และเพิ่มความเร็วในการประมวลผลสำหรับงานที่กำหนด
การวิเคราะห์ภาพยังช่วยขจัดความจำเป็นในการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมากด้วยตนเอง อัลกอริทึมสามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วและระบุรูปแบบที่มนุษย์ตีความได้ง่าย สิ่งนี้ช่วยเร่งกระบวนการตัดสินใจและลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือการกำกับดูแล
นอกจากนี้ การวิเคราะห์รูปภาพยังช่วยให้สามารถระบุรูปแบบได้อย่างรวดเร็วในชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างไม่น่าเชื่อ ซึ่งต้องใช้เวลาหลายพันชั่วโมงในการกลั่นกรองด้วยตนเอง สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนแรงงานได้อย่างมากในขณะที่เพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพไปพร้อมกัน การวิเคราะห์รูปภาพยังช่วยให้องค์กรสามารถประเมินแนวโน้มที่พวกเขาอาจพลาดด้วยวิธีดั้งเดิม ซึ่งช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นเร็วกว่าที่เคยเป็นมา
ด้วยการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพ ธุรกิจสามารถลดข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลและลดต้นทุนแรงงาน ในขณะที่เพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการดำเนินการ สิ่งนี้นำไปสู่การปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจและผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งได้มาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่าที่สามารถทำได้โดยใช้วิธีการแบบเดิมเพียงอย่างเดียว
ปรับปรุงการตัดสินใจ
การใช้การวิเคราะห์ภาพในธุรกิจเพื่อช่วยในการตัดสินใจสามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพและช่วยให้องค์กรจัดการทรัพยากรได้ดีขึ้น ด้วยเทคนิคและเทคโนโลยีต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง องค์กรมีความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์รูปภาพจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างถูกต้องในทันที
การวิเคราะห์รูปภาพสามารถช่วยองค์กรในการจัดเรียง ระบุ และประเมินข้อมูลเพื่อจัดลำดับความสำคัญของงานหรือเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์รูปแบบที่ซับซ้อนภายในภาพได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าในการตัดสินใจในระดับที่สูงขึ้น นอกจากนี้ การวิเคราะห์รูปภาพยังช่วยให้บริษัทต่างๆ ค้นพบแนวโน้มหรือปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ซึ่งอาจไม่มีใครสังเกตเห็น
องค์กรต่าง ๆ กำลังใช้ประโยชน์จากพลังของเทคโนโลยีการวิเคราะห์รูปภาพ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มากขึ้น เพื่อสร้างโมเดลคาดการณ์ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในแง่ของพฤติกรรมของลูกค้าและสภาวะตลาดในอนาคต ณ จุดนี้ ทีมวิเคราะห์ตลาดกำลังสแกนภาพที่รวบรวมจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น เว็บไซต์คู่แข่งและช่องทางดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม ทีมเหล่านี้สามารถกำหนดได้อย่างรวดเร็วว่าลูกค้าโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์หรือบริการขององค์กรอย่างไร เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ซึ่งมอบความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือผู้อื่นในอุตสาหกรรม
การวิเคราะห์รูปภาพมีบทบาทสำคัญในการดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน โดยช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าซึ่งขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งกระตุ้นการเติบโตและความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกว่าที่เคยเป็นมา
วิธีใช้การวิเคราะห์รูปภาพ
การวิเคราะห์รูปภาพเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลรูปภาพจำนวนมากและดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมา การวิเคราะห์รูปภาพเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์เพื่อกำหนดความหมายของรูปภาพ สามารถใช้กับงานที่หลากหลาย เช่น การจดจำวัตถุ การจดจำใบหน้า และการแบ่งส่วนภาพ ในส่วนนี้ เราจะพูดถึงวิธีการใช้การวิเคราะห์ภาพและการใช้งานบางส่วน
เริ่มต้นด้วยสตอรี่บอร์ดสต็อปโมชันของคุณเอง
สมัครรับจดหมายข่าวของเราและดาวน์โหลดสตอรีบอร์ดสามชุดได้ฟรี เริ่มต้นด้วยการทำให้เรื่องราวของคุณมีชีวิตชีวา!
เราจะใช้ที่อยู่อีเมลของคุณสำหรับจดหมายข่าวของเราเท่านั้น และเคารพ ความเป็นส่วนตัว
การแบ่งส่วนรูปภาพ
การแบ่งส่วนรูปภาพเป็นแขนงหนึ่งของการประมวลผลรูปภาพ ซึ่งรูปภาพถูกแบ่งออกเป็นหลายส่วนหรือหลายส่วน ซึ่งประกอบกันเป็นรูปภาพทั้งหมด แต่ละส่วนแสดงถึงพื้นที่ที่น่าสนใจภายในภาพ และอาจถูกมองว่าเป็นวัตถุแยกจากกัน เป้าหมายของการแบ่งกลุ่มคือการทำให้ง่ายขึ้นและ/หรือเปลี่ยนการแสดงรูปภาพเป็นสิ่งที่มีความหมายมากขึ้นและง่ายต่อการวิเคราะห์ เทคนิคการแบ่งส่วนจะใช้ในการถ่ายภาพทางการแพทย์สำหรับงานต่างๆ ตั้งแต่การระบุโครงสร้างทางกายวิภาคไปจนถึงการติดตามการลุกลามของโรค นอกจากนี้ อัลกอริธึมการแบ่งส่วนยังเป็นองค์ประกอบหลักในระบบเฝ้าระวังอัตโนมัติ และสามารถใช้สำหรับงานนำทางด้วยหุ่นยนต์และการตรวจจับวัตถุ
อัลกอริทึมการแบ่งส่วนโดยทั่วไปใช้วิธีตามพิกเซลหรือวิธีตามการจัดประเภท วิธีที่ใช้พิกเซลใช้ตัวบ่งชี้ เช่น สีหรือพื้นผิวเพื่อแบ่งภาพออกเป็นส่วนๆ อีกวิธีหนึ่ง วิธีการจัดประเภทจะรวมหมวดหมู่ตามลักษณะเด่น เช่น รูปร่างหรือพื้นผิว เพื่อจัดกลุ่มพิกเซลเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติเป็นส่วน/วัตถุที่เหมาะสม
การแบ่งส่วนตามพิกเซลโดยทั่วไปมีเป้าหมายเพื่อแยกวัตถุตามค่าความเข้มหรือค่าคอนทราสต์โดยการคำนวณสถิติทั่วโลก (เช่น ค่าเฉลี่ย) ทั่วทั้งภูมิภาค วิธีการตามการจัดประเภทมักต้องมีการป้อนข้อมูลและการติดฉลากด้วยตนเองก่อนที่อัลกอริทึมจะเริ่มทำงาน อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือประเภทข้อมูลที่ไม่รู้จักซึ่งไม่สามารถแยกได้สำเร็จโดยใช้ค่าพิกเซลเพียงอย่างเดียว
การจำแนกรูปภาพ
การจัดประเภทรูปภาพเป็นกระบวนการของการใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์เพื่อทำนายและระบุคลาสในภาพที่กำหนด ในกระบวนการนี้ เป็นเรื่องปกติที่จะมี "คอลเลกชัน" ของรูปภาพการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับซึ่งทำหน้าที่เป็นอินพุตในอัลกอริทึมการเรียนรู้ จากภาพการฝึกเหล่านี้ คุณสมบัติต่างๆ เช่น ขนาด รูปร่าง และสี จะถูกแยกออกจากภาพและใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ภาพ เทคนิคนี้ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นเมื่อเทียบกับการติดฉลากด้วยตนเอง ซึ่งมนุษย์อาจทำผิดพลาดได้เนื่องจากการจำแนกประเภทผิดหรือข้อผิดพลาดในการติดฉลาก
เมื่อพิจารณาจากรูปภาพที่ไม่รู้จัก เราสามารถใช้ลักษณนามที่มีอยู่ซึ่งจากนั้นกำหนดอินพุตเฉพาะนี้เป็นหมวดหมู่เอาต์พุตตามจำนวนคลาสที่แตกต่างกันที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างการใช้งานบางส่วนมีตั้งแต่ระบบขับเคลื่อนรถยนต์อัตโนมัติที่ให้ความสามารถในการจดจำวัตถุ ไปจนถึงการตรวจจับใบหน้าในแอปพลิเคชันไบโอเมตริก นอกจากนี้ การมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับที่ถูกต้องผ่านการจำแนกประเภทภาพยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมของเราได้อย่างมาก โดยใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรัฐบาลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในความสัมพันธ์ระหว่างประเภทของออบเจกต์กับแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์การค้าปลีกหรือการวิเคราะห์ความบันเทิง
ตั้งแต่การนำโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้กับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GPU เพื่อให้ได้การประมวลผลแบบคู่ขนานไปจนถึงรูปแบบต่างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่อง – มีวิธีนับไม่ถ้วนที่เราสามารถฝึกโมเดล AI หรือใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในด้านการจำแนกภาพ แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลยังคงมีอุปสรรคบางประการที่ทำให้นักวิจัยไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ตามศักยภาพสูงสุด แต่วิธีการเหล่านี้ยังคงได้รับการสำรวจและวิจัยอย่างแข็งขัน ดังนั้นการทำความเข้าใจวิธีการใช้งานจึงต้องมีความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับอัลกอริธึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ รวมถึงความรู้ทางเทคนิคที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติด้านวิศวกรรมส่วนหลัง เช่น ภาษาสคริปต์ เช่น Python เพื่อวัตถุประสงค์ในการนำไปใช้งาน พร้อมด้วยพื้นหลังที่ใกล้ชิดเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงสร้างพื้นฐานแบบบล็อกเชนหรือเซิร์ฟเวอร์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ การใช้งาน
การตรวจจับวัตถุ
การตรวจจับวัตถุเป็นเทคโนโลยีและเทคนิคที่ใช้คอมพิวเตอร์เพื่อรับรองความถูกต้องในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลภาพ เทคโนโลยีนี้ใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนต่างๆ เพื่อระบุวัตถุและคุณลักษณะของวัตถุในภาพที่ระบุได้ง่าย มีบทบาทสำคัญในหลายด้าน เช่น นิติวิทยาศาสตร์ วิทยาศาสตร์การแพทย์ ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม การระบุใบหน้า และระบบตรวจสอบอัตโนมัติ
การตรวจจับวัตถุเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์หรือรวบรวมข้อมูลเพื่อกำหนดขนาด รูปร่าง และคุณสมบัติอื่นๆ ของวัตถุเฉพาะในภาพ การวิเคราะห์รูปภาพประเภทนี้อาจรวมถึงการระบุวัตถุตามสี พื้นผิว หรือแม้กระทั่งรูปร่างที่สร้างขึ้นเมื่อนำมารวมกัน การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และวิธีการทางสถิติทำให้งานง่ายขึ้นมากสำหรับคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน
จุดมุ่งหมายหลักที่นี่คือการระบุวัตถุแต่ละชิ้นที่ปรากฏในชุดข้อมูลรูปภาพอย่างแม่นยำโดยใช้ป้ายกำกับแอตทริบิวต์ที่กำหนด อัลกอริทึมจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงตัวอย่างที่ 'ดี' สำหรับการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับคุณลักษณะของวัตถุเป้าหมายแต่ละรายการก่อนที่จะเริ่มการฝึกอบรม หลังจากการฝึกอบรมเสร็จสิ้นและการคาดการณ์ประสบความสำเร็จ จะตามมาด้วยขั้นตอนต่างๆ เช่น การอนุมาน ซึ่งผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการป้อนข้อมูลที่ได้รับจะทำงานร่วมกับผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษาก่อนหน้านี้
เทคโนโลยีอย่างอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ช่วยให้เลเยอร์หลายชั้นทำงานร่วมกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นภายในกรอบเวลาที่สั้นกว่าวิธีดั้งเดิมก่อนที่จะมีให้ในการตั้งค่าฮาร์ดแวร์การประมวลผลประเภทนี้ที่ใช้ในปัจจุบัน ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งนี้ทำให้วิธีที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เช่น Deep Learning มีความน่าสนใจมากกว่าวิธีการแบบเดิม เนื่องจากช่วยลดข้อผิดพลาดได้อย่างมาก ในขณะที่ให้เมตริกความแม่นยำในการตรวจจับวัตถุที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถสร้างผลลัพธ์ในสถานการณ์แบบเรียลไทม์ได้เช่นกัน
เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์รูปภาพ
การวิเคราะห์รูปภาพเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่มีความหมายออกจากรูปภาพด้วยวิธีการคำนวณ กระบวนการนี้ใช้ในหลากหลายสาขา เช่น การสร้างภาพทางการแพทย์ ปัญญาประดิษฐ์ และการสำรวจระยะไกล โชคดีที่มีเครื่องมือมากมายสำหรับการวิเคราะห์ภาพ ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น มาดูเครื่องมือบางอย่างสำหรับการวิเคราะห์รูปภาพกัน
OpenCV
OpenCV เป็นไลบรารีของฟังก์ชันการเขียนโปรแกรมซึ่งมุ่งเป้าไปที่การมองเห็นคอมพิวเตอร์แบบเรียลไทม์เป็นหลัก รองรับ windows, Linux, แพลตฟอร์มและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์อื่น ๆ ที่หลากหลาย ดังนั้นจึงมักใช้สำหรับการวิเคราะห์ภาพและงานประมวลผลภาพ ขอบเขตการใช้งานของ OpenCV ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การจดจำใบหน้า การระบุวัตถุ การติดตามการเคลื่อนไหว การแบ่งส่วน และการจดจำ
OpenCV นำเสนอเครื่องมืออันทรงพลังมากมายที่สามารถใช้เพื่อทำงานที่ซับซ้อน เช่น การตรวจจับวัตถุ การจดจำใบหน้า การดึงคุณสมบัติอัตโนมัติ และอื่นๆ มีชุมชนที่ใช้งานอยู่ซึ่งให้วิธีแก้ปัญหาทั่วไปที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ ไลบรารีได้รับการออกแบบให้รวมเข้ากับภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น C++, Java หรือ Python ไลบรารีนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานกับภาพในภาษาที่ต้องการ ซึ่งช่วยลดเวลาในการพัฒนาลงอย่างมาก OpenCV รองรับข้อมูลประเภทใดก็ได้ (เช่น รูปภาพในรูปแบบ 2 มิติและ 3 มิติ) ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่หลากหลายที่สุดในบรรดาไลบรารีการประมวลผลรูปภาพที่มีอยู่ในปัจจุบัน
เครื่องมือที่รวมอยู่ใน OpenCV คือ:
- การกรองภาพ
- การแบ่งส่วนวัตถุ
- คุณสมบัติการสกัด
- การจับคู่คุณสมบัติและการจำแนกประเภท
- การติดตามวัตถุและการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว
-3D การสร้างใหม่สำหรับวัตถุที่กำลังศึกษา
เครื่องมือนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการตรวจสอบด้วยภาพอัตโนมัติในโรงงานอุตสาหกรรม เนื่องจากคุณสมบัติที่เป็นประโยชน์ เช่น การใช้หน่วยความจำต่ำ การดำเนินการที่รวดเร็วบนแพลตฟอร์มส่วนใหญ่ ใบอนุญาตแบบโอเพ่นซอร์สทำให้น่าสนใจยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการใช้โดยไม่ต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์หรือใบอนุญาตจากบริษัทหรือองค์กรต่างๆ เช่น งานคณิตศาสตร์ ฯลฯ...
TensorFlow
TensorFlow เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้ในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ระบบการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โมเดลการวิเคราะห์ภาพ สร้างขึ้นจากเซลล์ประสาทหลายชั้นที่ประมวลผลข้อมูลอินพุต เช่น รูปภาพ TensorFlow ช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอันล้ำสมัยได้ง่ายขึ้น ซึ่งสามารถใช้ในการมองเห็น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และพื้นที่อื่นๆ
ประโยชน์หลักของการใช้ TensorFlow คือเป็นวิธีที่ง่ายในการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ทรงพลังอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ TensorFlow ยังรองรับแอปพลิเคชันที่หลากหลายใน MacOS, Windows, Linux และแพลตฟอร์มมือถือ และเนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและมีการสนับสนุนจากชุมชนมากมาย คุณจึงสามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่แล้วในกระบวนการพัฒนาของคุณได้โดยไม่ต้องคิดค้นสิ่งใหม่ๆ หรือใช้เวลาเพิ่มเติมในการแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น
นอกจากการฝึกโมเดลใหม่ตั้งแต่เริ่มต้นแล้ว TensorFlow ยังให้คุณนำโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้ากลับมาใช้ใหม่เพื่อถ่ายโอนการเรียนรู้หรือปรับแต่งชุดปัญหาเฉพาะได้อย่างละเอียด สิ่งนี้ทำให้สามารถสร้างโซลูชันแบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับปัญหาเฉพาะได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่มีอยู่ในเครือข่ายที่มีอยู่ ด้วยความยืดหยุ่นในมือนี้ นักพัฒนาสามารถเริ่มทดลองกับสถาปัตยกรรมต่างๆ ได้เร็วกว่าที่เคย ทำให้พวกเขาพร้อมทำงานด้วยผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงในเวลาไม่นาน
Google Cloud วิสัยทัศน์
Google Cloud Vision เป็นเครื่องมือประมวลผลภาพอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ วิเคราะห์ภาพและรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ใช้เทคโนโลยีเดียวกับที่ Google Photos ใช้ ทำให้เชื่อถือได้และใช้งานง่าย เครื่องมือบนระบบคลาวด์นี้ช่วยให้ธุรกิจประมวลผลภาพจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ตรวจจับใบหน้า ระบุวัตถุ และแยกข้อความทั้งหมดในขณะที่หลีกเลี่ยงการใช้แรงงานคน
คุณลักษณะที่ยอดเยี่ยมอีกอย่างหนึ่งของ Google Cloud Vision คือความสามารถในการระบุวัตถุจากหมวดหมู่ต่างๆ มากมาย เช่น สัตว์หรือผลิตภัณฑ์ ด้วยคุณสมบัติ “การตรวจจับโลโก้” ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกับแบรนด์ต่างๆ เช่น Facebook หรือ Instagram เพื่อดูข้อมูลการติดตามและการวิเคราะห์โดยละเอียด ฟีเจอร์ “การตรวจจับจุดสังเกต” ช่วยให้ผู้ใช้มองเห็นจุดสังเกตรอบๆ ตัว และเข้าใจวัฒนธรรมท้องถิ่นได้ดีขึ้นในทันที
นอกจากความสามารถในการจดจำวัตถุแล้ว Google Cloud Vision ยังให้การวิเคราะห์ความรู้สึกแก่ผู้ใช้ ตลอดจนเครื่องมือคำบรรยายอัตโนมัติสำหรับรูปภาพ ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ทันที! นอกจากนี้ เครื่องมือนี้ยังมีความสามารถในการจดจำใบหน้าซึ่งเหมาะสำหรับวัตถุประสงค์ทางการตลาด เนื่องจากสามารถตรวจจับคุณลักษณะต่างๆ เช่น อายุและเพศด้วยความแม่นยำสูง สุดท้าย ความสามารถในการแยกคำหลักช่วยให้ผู้ใช้สามารถสแกนผ่านรูปภาพที่ป้อนได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ค้นหาคำหลักที่เกี่ยวข้องซึ่งสามารถใช้ในกระบวนการหรือแอปพลิเคชันในภายหลังได้
โดยสรุป Google Cloud Vision เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมเมื่อมองหาเครื่องมือประมวลผลภาพเพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ วิเคราะห์ภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม!
สรุป
การวิเคราะห์ภาพเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากภาพดิจิทัล สามารถนำไปใช้งานในด้านต่างๆ เช่น การแพทย์ ยานยนต์ และการถ่ายภาพ ประโยชน์ของการใช้การวิเคราะห์ภาพมีมากมายและสามารถประหยัดเวลา เงิน และความพยายาม ในบทความนี้ เราได้ดูพื้นฐานของการวิเคราะห์รูปภาพ ว่ามันคืออะไร และจะมีประโยชน์กับคุณอย่างไร เรายังได้พูดคุยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ประเภทต่างๆ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์รูปภาพที่ประสบความสำเร็จ โดยสรุป เห็นได้ชัดว่าการวิเคราะห์ภาพเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
สรุป
ทางเลือกของการคั่วสำหรับกาแฟของคุณขึ้นอยู่กับรสชาติและความแรงที่คุณต้องการ เช่นเดียวกับความชอบในภูมิภาคของคุณ นักคั่วที่แตกต่างกันเสนอชื่อและประเภทสีที่หลากหลาย แต่โดยทั่วไปแล้ว การคั่วแบบอ่อนจะมีรสชาติที่อ่อนกว่าและมีปริมาณคาเฟอีนสูงกว่าเล็กน้อย ในขณะที่การคั่วแบบเข้มจะมีรสขมมากกว่าและมีกรดน้อยกว่า ประเภทที่นิยม ได้แก่ Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French ไม่ว่าคุณจะเป็นแฟนพันธุ์แท้ของเมล็ดกาแฟสีอ่อนหรือเข้ม—หรือระหว่างนั้น—อย่าลืมถามก่อนตัดสินใจซื้อ เพื่อให้ได้สิ่งที่คุณต้องการ!
อ่านเพิ่มเติม
การใช้การวิเคราะห์รูปภาพเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและสรุปผลจากรูปภาพกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการรักษาความปลอดภัย หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ โปรดพิจารณาแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
บทความ & บทช่วยสอน
-“การวิเคราะห์ภาพ: คืออะไรและใช้งานอย่างไร” โดย Oracle
- "ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปภาพสำหรับผู้ที่ไม่รู้อะไรเลยเกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปภาพ" โดย Kent Woodard
-“8 ขั้นตอนในการทำความเข้าใจการวิเคราะห์ภาพและการประมวลผลในการเรียนรู้ของเครื่อง” โดย Victor Charpeay
หนังสือและสิ่งพิมพ์
-การประมวลผลภาพ: หลักการและการประยุกต์ใช้โดย Milan Sonka และคณะ
- คอมพิวเตอร์และวิชันซิสเต็ม - ทฤษฎี อัลกอริทึม การปฏิบัติ (ฉบับที่ 4) โดย ER Davies
- การประมวลผลภาพดิจิทัลด้วย OpenCV – บรรณานุกรม (เวอร์ชัน 4.1) รวบรวมโดย David Dardas การสัมมนาผ่านเว็บและพอดคาสต์
- การมองเห็นคอมพิวเตอร์ผ่านการสัมมนาผ่านเว็บการเรียนรู้ของเครื่องที่จัดทำโดย Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast ที่โฮสต์โดย Google Cloud Platform นอกจากนี้ยังมีหนังสือ บทความ การสัมมนาผ่านเว็บ พอดคาสต์ เวิร์กชอป และแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่สามารถช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการวิเคราะห์ภาพได้ดียิ่งขึ้น ตลอดจนวิธีใช้งานสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ
สวัสดี ฉันชื่อคิม เป็นแม่และผู้ชื่นชอบสต็อปโมชันที่มีพื้นฐานด้านการสร้างสื่อและการพัฒนาเว็บ ฉันมีความหลงใหลอย่างมากในการวาดภาพและแอนิเมชั่น และตอนนี้ฉันกำลังดำดิ่งสู่โลกแห่งสต็อปโมชันก่อนใคร ด้วยบล็อกของฉัน ฉันกำลังแบ่งปันการเรียนรู้กับพวกคุณ
