Pagsusuri ng Larawan: Ano Ito At Paano Ito Gamitin

ni kim Nai-update: Hunyo 29, 2022

Ang pagsusuri ng imahe ay isang makapangyarihang tool para sa pagkuha ng impormasyon mula sa mga larawan.

Magagamit ito para sa iba't ibang layunin, mula sa pagsubaybay sa mga pagbabago sa kapaligiran hanggang sa pagkilala sa mukha hanggang sa pagsusuri ng mga medikal na larawan.

Sa artikulong ito, bibigyan ka namin ng maikling panimula sa pagsusuri ng larawan at kung paano mo ito magagamit. Sasaklawin namin ang kahulugan ng pagsusuri ng imahe, ang iba't ibang mga diskarte at tool na magagamit, at ang mga potensyal na aplikasyon ng pagsusuri ng imahe.

Kahulugan ng pagsusuri ng imahe

Ang pagsusuri ng imahe ay isang tool na ginagamit upang makakuha ng insight sa digital mga larawan. Ito ay karaniwang ginagamit sa iba't ibang larangan tulad ng medisina, siyentipikong pananaliksik, pagsubaybay, pagproseso ng imahe, at marami pang iba.

Sa esensya, ito ay isang proseso ng pagkolekta ng data mula sa isang imahe at pagsusuri ng data upang makakuha ng impormasyon tungkol sa nilalaman ng imahe. Ang pagsusuri ng imahe ay tumutulong sa pagbibigay ng impormasyon tungkol sa kalidad o mga tampok ng isang imahe tulad ng laki, hugis, intensity/luminosity, kulay komposisyon o floor plan nito.

Mayroong ilang mga diskarte na ginagamit sa pagsusuri ng imahe tulad ng mga spatial transformation techniques tulad ng sub-image extraction at block processing; nagtatampok ng mga diskarte sa pagkuha na naghahanap ng mga punto o rehiyon ng interes gamit ang mga edge detector o mga algorithm sa pagsubaybay sa hangganan; mga diskarte sa pag-uuri na nag-uuri ng mga bagay sa mga kategorya; mga diskarte sa pagse-segment na nag-parse ng mga bagay mula sa background; at mga algorithm sa pagkilala ng pattern na kumikilala ng mga bagay gamit ang mga istatistikal na pamamaraan.

Sa pamamagitan ng paggamit ng mga tool sa pagsusuri ng imahe para sa mga application tulad ng object detection at facial recognition, maaari nitong mapabuti ang karanasan ng user kapag gumagamit ng digital media. Posible ring gumamit ng pagsusuri para sa siyentipikong pananaliksik upang masuri ang mga ugnayan sa pagitan ng mga tinukoy na hangganan sa loob ng isang solong o pangkat ng mga larawan. Panghuli, ang teknolohiyang ito ay ginagamit din nang malaki ng mga medikal na propesyonal sa lahat ng mga specialty kabilang ang radiology at patolohiya upang masuri ang iba't ibang mga kondisyon batay sa mga na-scan na larawang kinuha mula sa mga pasyente.

Mga uri ng pagsusuri ng imahe

Ang pagsusuri ng imahe ay ang pagkuha ng makabuluhang impormasyon mula sa mga digital na imahe. Ito ay isang napakalawak na termino na sumasaklaw sa maraming iba't ibang uri ng mga gawaing nauugnay sa imahe, kabilang ang pagkilala at pagkilala sa bagay, pagsukat ng hugis, pagkilala sa pattern, pagsusuri ng eksena at pag-uuri.

Mayroong maraming mga uri ng mga diskarte sa pagsusuri ng imahe; ilan sa mga mas karaniwan ay kinabibilangan ng:
-Pixel-based/Spatial Analysis – Kasama sa ganitong uri ng pagsusuri ang manu-manong pagbibilang ng mga indibidwal na pixel o cluster ng mga pixel upang sukatin ang mga lugar (laki, hugis) at densidad (distribusyon).
-Statistical Analysis – Gumagamit ang diskarteng ito ng mga istatistikal na pamamaraan upang masuri ang mga feature na nauugnay sa mga rehiyon sa loob ng isang imahe gaya ng contrast o liwanag.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Ang mga algorithm ng Artificial intelligence (AI) ay nagbibigay-daan sa makapangyarihang mga automated na gawain sa pagpoproseso ng imahe gaya ng object detection o semantic segmentation gamit ang convolutional neural networks (CNNs).
-Pagsusuri ng Texture - Sinusukat ng diskarteng ito kung paano ipinamamahagi ang mga elemento sa loob ng isang imahe nang may kaugnayan sa isa't isa sa mga tuntunin ng texture-ang pagkakaiba-iba sa mga kulay abong antas o mga kulay sa isang malaking lugar.
-Pagsusuri ng Histogram - Karaniwang kinasasangkutan ng pagsusuri ng histogram ang pagsukat ng mga istatistikal na distribusyon sa loob ng isang imahe gaya ng contrast, liwanag, kulay at saturation.
-Filtering Techniques - Ang mga diskarte sa pag-filter ay nagsasangkot ng mga mathematical na operasyon sa isang buong naprosesong intensity array na nagbabago ng ilang bahagi ng array habang pinapanatili ang iba. Ang mga filter ay kadalasang ginagamit upang pagandahin ang mga gilid o alisin ang ingay mula sa isang larawan sa pamamagitan ng pag-smoothing sa mga hindi gustong lugar na ito.
-Fourier Transform Techniques - Ang paraang ito ay gumagamit ng Fourier transformations na nagde-decompose ng mga imahe sa ilang bahagi batay sa frequency range at/o orientation na nasa input frame. Nagbibigay-daan ito para sa pagbubukod ng mga bahagi at bagay na maaaring may mga partikular na katangian na nauugnay sa iba pang mga bahagi sa pangkalahatang hitsura sa frame – gaya ng mga pagkakaiba-iba ng texture o hugis – na nagbibigay-daan sa mas madaling pagtuklas ng bagay sa panahon ng mga proseso ng pagse-segment .

Mga Pakinabang ng Pagsusuri ng Larawan

Ang pagsusuri ng imahe ay isang napakahalagang tool para makakuha ng mga insight mula sa mga digital na larawan. Ginagamit ito upang makilala ang mga pattern, kilalanin ang mga bagay, at kumuha ng makabuluhang impormasyon mula sa media. Mula sa medikal na pananaliksik hanggang sa pagkilala sa mukha, ang pagsusuri ng imahe ay maaaring makinabang sa isang malawak na hanay ng mga industriya. Dito ay tuklasin natin ang mga pakinabang ng pagsusuri ng imahe at kung paano ito magagamit upang mapahusay ang iba't ibang larangan.

Pinahusay na karanasan ng customer

Makakatulong ang pagsusuri ng larawan upang mapabuti ang mga karanasan ng customer, na nagbibigay-daan sa mga kumpanya na maunawaan nang mabilis at tumpak ang mga kagustuhan ng customer. Sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga diskarte sa pagsusuri ng larawan, maaaring gumamit ang mga negosyo ng data mula sa mga larawan tulad ng mga demograpiko, lokasyon, at emosyonal na mga tugon upang mas mahusay na ma-target ang kanilang pag-advertise o i-personalize ang nilalaman para sa mga customer. Ang paggamit ng data na ito ay maaaring humantong sa pinahusay na pakikipag-ugnayan sa mga customer pati na rin ang pagtaas ng mga benta para sa kumpanya.

Tinutulungan din ng pagsusuri ng larawan ang mga negosyo na mas maunawaan ang konteksto ng kanilang mga larawan. Halimbawa, ang teknolohiya sa pagkilala ng kulay ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na tukuyin ang mga kulay sa isang imahe at matukoy kung paano nauugnay ang mga ito sa mga produkto o serbisyo. Ang impormasyong ito ay maaaring makatulong sa mga negosyo na magkaroon ng pag-unawa sa mga gawi ng mga customer tungkol sa isang partikular na serbisyo o produkto. Bukod pa rito, maaaring gamitin ng mga negosyo ang teknolohiya sa pagkilala ng bagay upang matukoy ang mga bagay sa isang larawan at mas maunawaan ang mga kagustuhan ng customer batay sa mga bagay na gusto nila.

Sa wakas, ang pagsusuri ng imahe ay nagbibigay-daan sa mga negosyo na mangolekta ng data nang mas mabilis habang pinapanatili pa rin ang katumpakan sa proseso. Hindi na kailangang manu-manong suriin ng mga kumpanya ang daan-daang larawan kapag sinusubukang tukuyin ang mga kagustuhan ng customer; sa halip ay nagagawa nilang i-automate ang prosesong ito gamit ang mga diskarte sa pagsusuri ng imahe na makabuluhang nagpapabuti sa kahusayan habang nakakakuha pa rin ng mga tumpak na resulta mula sa pagsusuri nito ng mga larawan. Nangangahulugan ito na ang mga customer ay nakakakuha ng access sa personalized na advertising nang mas mabilis kaysa dati, na nagbibigay-daan sa mga kumpanya na magbigay ng mas mahusay na pangkalahatang karanasan ng user para sa kanilang mga customer.

Tumaas na katumpakan at kahusayan

Nagbibigay ang pagsusuri ng larawan ng maraming benepisyo para sa mga negosyo, kabilang ang mas mataas na katumpakan at kahusayan. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga larawan sa halip na umasa sa mga manu-manong o text-based na pamamaraan, ang pagsusuri ng imahe ay maaaring makabuluhang bawasan ang mga error sa pagpasok ng data at pabilisin ang oras ng pagproseso para sa isang partikular na gawain.

Tinatanggal din ng pagsusuri ng imahe ang pangangailangang magsala sa malalaking halaga ng impormasyon nang manu-mano. Sa halip, mabilis na makakahanap ang isang algorithm ng may-katuturang data at matukoy ang mga pattern na madaling bigyang-kahulugan ng mga tao. Pinapabilis nito ang proseso ng paggawa ng desisyon at pinapaliit ang mga potensyal na magastos na pagkakamali dahil sa pagkakamali ng tao o pangangasiwa.

Bilang karagdagan, ginagawang mas madali ng pagsusuri ng imahe ang mabilis na pagtukoy ng mga pattern sa hindi kapani-paniwalang malalaking dataset na aabutin ng libu-libong oras ng tao upang manu-manong suriin. Ito ay lubhang binabawasan ang mga gastos sa paggawa habang pinapataas ang katumpakan at kahusayan nang sabay-sabay. Nagbibigay-daan din ang pagsusuri ng larawan sa mga organisasyon na mabilang ang mga uso na maaaring napalampas nila sa pamamagitan ng mga tradisyonal na pamamaraan, na tumutulong sa kanila na gumawa ng mas mahusay na mga desisyon nang mas mabilis kaysa dati.
Sa pamamagitan ng paggamit ng teknolohiya sa pagsusuri ng imahe, maaaring mabawasan ng mga negosyo ang mga error sa pagpasok ng data at bawasan ang mga gastos sa paggawa habang pinapataas ang katumpakan at kahusayan sa kanilang mga operasyon. Ito ay humahantong sa pinahusay na kakayahan sa paggawa ng desisyon at mas tumpak na mga resulta na nagmula sa mas malalaking dataset kaysa sa kung ano ang maaaring makamit gamit ang mga tradisyonal na pamamaraan lamang.

Pinahusay na paggawa ng desisyon

Ang paggamit ng pagsusuri ng imahe sa mga negosyo upang tumulong sa paggawa ng desisyon ay maaaring humantong sa pinahusay na kahusayan at makakatulong sa mga organisasyon na mas mahusay na pamahalaan ang kanilang mga mapagkukunan. Sa pamamagitan ng iba't ibang mga diskarte at teknolohiyang kasangkot, ang isang organisasyon ay may kakayahang mabilis na magproseso at magsuri ng mga larawan mula sa iba't ibang mapagkukunan. Nakakatulong ito sa kanila na gumawa ng mga tamang desisyon nang halos kaagad.

Makakatulong ang pagsusuri ng larawan sa mga organisasyon na pagbukud-bukurin, tukuyin, at suriin ang data upang bigyang-priyoridad ang mga gawain o mga madiskarteng layunin. Nagbibigay-daan din ito para sa mabilis na pagsusuri ng mga kumplikadong pattern sa loob ng mga larawan, na nakakatipid ng mahalagang oras sa mga gawain sa paggawa ng desisyon sa mas mataas na antas. Bukod pa rito, makakatulong ang pagsusuri ng larawan sa mga kumpanya na tumuklas ng mga uso o paulit-ulit na isyu na maaaring hindi napapansin.

Ang mga organisasyon ay lalong gumagamit ng kapangyarihan ng mga teknolohiya sa pagsusuri ng imahe tulad ng artificial intelligence (AI) at machine learning (ML) na mga application upang lumikha ng mga predictive na modelo na nagbibigay sa kanila ng insight sa kung ano ang mangyayari sa mga tuntunin ng mga gawi ng customer at mga kondisyon ng merkado sa hinaharap. Sa puntong ito, patuloy na nag-i-scan ang mga market analytics team sa mga larawang nakolekta nila mula sa mga source tulad ng mga website ng kakumpitensya at mga digital na channel. Gamit ang mga tamang tool, mabilis na matutukoy ng mga team na ito kung paano nakikipag-ugnayan ang mga customer sa mga produkto o serbisyo ng isang organisasyon upang makabuo ng mga naaaksyunan na insight na nagbibigay ng competitive edge kumpara sa iba sa industriya.

Ang pagsusuri ng larawan ay gumaganap ng mahalagang papel sa mga pagpapatakbo ng negosyo ngayon sa pamamagitan ng pagbibigay sa mga organisasyon ng access sa mahahalagang insight na hinihimok ng data na nagpapasigla sa paglago at pag-unlad nang mas mabilis kaysa dati.

Paano Gamitin ang Pagsusuri ng Larawan

Ang pagsusuri ng imahe ay isang mahusay na paraan upang maproseso ang malaking halaga ng data ng imahe at kumuha ng kapaki-pakinabang na impormasyon mula dito. Ang pagsusuri ng imahe ay nagsasangkot ng paggamit ng mga algorithm ng computer upang matukoy ang kahulugan ng isang imahe. Maaari itong magamit para sa iba't ibang gawain tulad ng pagkilala sa bagay, pagkilala sa mukha, at pagse-segment ng larawan. Sa seksyong ito, tatalakayin natin kung paano magagamit ang pagsusuri ng imahe at ang ilan sa mga aplikasyon nito.

Pag-segment ng larawan

Ang segmentation ng imahe ay isang sangay ng pagpoproseso ng imahe kung saan ang isang imahe ay nahahati sa maraming mga segment, o mga rehiyon, na magkakasamang bumubuo sa buong imahe. Ang bawat segment ay kumakatawan sa isang lugar ng interes sa loob ng imahe, at maaaring isipin bilang isang discrete object sa sarili nitong. Ang layunin ng pagse-segment ay gawing simple at/o baguhin ang representasyon ng isang imahe sa isang bagay na mas makabuluhan at mas madaling suriin. Ginagamit ang mga diskarte sa pagse-segment sa medikal na imaging para sa iba't ibang gawain, mula sa pagtukoy ng mga anatomical na istruktura hanggang sa pagsubaybay sa pag-unlad ng sakit. Bilang karagdagan, ang mga algorithm ng pagse-segment ay mga pangunahing bahagi sa mga automated na sistema ng pagsubaybay at maaaring gamitin para sa mga robotic navigation task at object detection.

Ang mga algorithm ng segmentasyon ay karaniwang umaasa sa alinman sa mga pamamaraang batay sa pixel o mga pamamaraang batay sa pag-uuri. Gumagamit ang mga pamamaraang nakabatay sa pixel ng mga indikasyon gaya ng kulay o texture upang hatiin ang isang larawan sa magkakahiwalay na mga segment. Bilang kahalili, pinagsasama-sama ng mga pamamaraan na nakabatay sa pag-uuri ang mga kategorya batay sa mga mapaglarawang feature gaya ng hugis o texture upang awtomatikong pagsama-samahin ang mga pixel sa naaangkop na mga segment/object.

Karaniwang nilalayon ng pagse-segment na nakabatay sa pixel na paghiwalayin ang mga bagay sa pamamagitan ng kanilang intensity o contrast value sa pamamagitan ng pagkalkula ng mga global statistics (hal., mean value) sa isang buong rehiyon. Ang mga diskarte na nakabatay sa klasipikasyon ay kadalasang nangangailangan ng manu-manong pag-input at pag-label bago magsimulang gumana ang algorithm; gayunpaman, ang mga pamamaraang ito ay napakalakas kapag nakikitungo sa malalaking dataset o hindi kilalang mga uri ng data na hindi maaaring matagumpay na paghiwalayin gamit lamang ang mga halaga ng pixel lamang.

Pag-uuri ng imahe

Ang pag-uuri ng imahe ay ang proseso ng paggamit ng mga algorithm ng computer upang hulaan at lagyan ng label ang mga klase sa isang partikular na larawan. Sa prosesong ito, karaniwan na magkaroon ng "koleksyon" ng mga may label na larawan ng pagsasanay na nagsisilbing input sa isang algorithm ng pag-aaral. Batay sa mga larawang ito ng pagsasanay, ang mga tampok tulad ng laki, hugis at kulay ay kinukuha mula sa larawan at ginagamit para sa pag-uuri ng larawan. Nagbibigay-daan ang diskarteng ito para sa mas tumpak na mga resulta kumpara sa manu-manong pag-label, kung saan maaaring magkamali ang mga tao dahil sa mga maling pag-uuri o mga error sa pag-label.

Dahil sa isang hindi kilalang larawan, maaaring maglapat ang isa ng isang umiiral nang classifier na pagkatapos ay magtatalaga sa partikular na input na ito ng isang kategorya ng output ayon sa paunang natukoy na bilang ng mga natatanging klase. Ang ilang halimbawang paggamit nito ay mula sa mga autonomous na sistema sa pagmamaneho ng sasakyan na nagbibigay dito ng mga kakayahan sa pagkilala ng bagay hanggang sa pag-detect ng mukha sa mga biometrics application. Bukod pa rito, ang pagkakaroon ng tumpak na naka-label na data sa pamamagitan ng pag-uuri ng larawan ay maaaring magbigay ng higit na insight sa ating kapaligiran sa pamamagitan ng paggamit ng malalaking dataset ng gobyerno para sa karagdagang pagsusuri – lalo na sa mga ugnayan sa pagitan ng mga uri ng mga bagay at mga application sa negosyo gaya ng retail analysis o entertainment analytics.

Mula sa pagpapatupad ng mga neural network na may mga diskarte sa pag-optimize ng GPU upang makakuha ng parallel na pagpoproseso hanggang sa iba't ibang anyo ng machine learning - maraming paraan upang sanayin ang mga modelo ng AI o gumamit ng mga diskarte sa malalim na pag-aaral sa larangan ng Pag-uuri ng Larawan; bagama't ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay mayroon pa ring ilang mga hadlang na pumipigil sa mga mananaliksik mula sa ganap na paggamit sa kanila sa pinakamataas na potensyal, ang mga pamamaraang ito ay aktibong ginalugad at sinasaliksik. Kaya ang pag-unawa kung paano ipatupad ang mga ito ay nangangailangan ng isang komprehensibong kaalaman sa mga algorithm ng computer vision pati na rin ang malakas na teknikal na kaalaman na kinasasangkutan ng back end na mga kasanayan sa engineering tulad ng mga scripting language tulad ng Python para sa mga layunin ng pagpapatupad kasama ang pagkakaroon ng isang matalik na background tungkol sa mga umuusbong na teknolohiya tulad ng blockchain o server-less na imprastraktura mga pagpapatupad

Pagtuklas ng bagay

Ang Object detection ay isang computer-based na teknolohiya at pamamaraan para sa pagtiyak ng katumpakan sa pagsusuri ng isang dataset ng larawan. Gumagamit ang teknolohiyang ito ng iba't ibang mga sopistikadong algorithm upang matukoy ang mga bagay at ang kanilang mga katangian sa mga larawang madaling matukoy. Ito ay gumaganap ng isang malaking papel sa maraming mga lugar, tulad ng forensics, medikal na agham, industriyal na automation, facial identification at mga automated na sistema ng inspeksyon.

Kasama sa pagtuklas ng bagay ang pagsusuri o pagkolekta ng data upang matukoy ang laki, hugis at iba pang katangian ng mga partikular na bagay sa isang imahe. Maaaring kabilang sa ganitong uri ng pagsusuri ng larawan ang pagtukoy ng mga bagay batay sa kanilang kulay, texture o maging sa mga hugis na kanilang nilikha kapag pinagsama-sama. Ang paggamit ng mga mathematical na modelo at istatistikal na pamamaraan ay ginagawang mas madali ang gawain para sa mga computer sa kasalukuyan.

Ang pangunahing layunin dito ay tumpak na matukoy ang bawat bagay na lumalabas sa isang dataset ng larawan sa pamamagitan ng paggamit ng mga nakatalagang label ng katangian nito. Kailangang sanayin muna ang algorithm na may maraming data, kabilang ang mga 'magandang' halimbawa para sa mga tumpak na hula tungkol sa mga feature ng bawat target na bagay bago magsimula ang pagsasanay. Matapos makumpleto ang pagsasanay at matagumpay ang pagtataya, susundan ito ng mga yugto tulad ng inference kung saan gumagana ang inaasahang resulta mula sa isang naibigay na input sa mga resultang nakuha mula sa mga naunang pag-aaral.

Ang teknolohiya tulad ng mga algorithm ng deep learning (DL) ay nakakatulong sa pagpapahintulot sa maraming layer na magkakasamang gumagana tungo sa pagkamit ng mas tumpak na mga resulta sa loob ng mas maikling timeframe kaysa sa maibibigay ng mga tradisyonal na pamamaraan bago ito maging available sa ganitong uri ng pag-setup ng pagpoproseso ng hardware na ginagamit ngayon. Sa huli, ginagawa nitong mas kaakit-akit ang AI aided na mga paraan tulad ng Deep Learning kaysa sa mga conventional approach dahil lubos nilang binabawasan ang mga error habang nagbibigay ng mahusay na sukatan ng katumpakan ng pagtuklas ng bagay na madaling makagawa ng output sa mga real time na sitwasyon din.

Mga Tool para sa Pagsusuri ng Larawan

Ang pagsusuri ng imahe ay isang proseso na nagsasangkot ng pagkuha ng makabuluhang impormasyon mula sa mga imahe sa pamamagitan ng mga pamamaraan ng pagkalkula nito. Ginagamit ang prosesong ito sa iba't ibang larangan, gaya ng medikal na imaging, artificial intelligence, at remote sensing. Sa kabutihang palad, mayroong iba't ibang mga tool na magagamit para sa pagsusuri ng imahe, na ginagawang mas madali at mas mahusay ang proseso. Tingnan natin ang ilan sa mga tool na magagamit para sa pagsusuri ng imahe.

OpenCV

Ang OpenCV ay isang library ng mga function ng programming na pangunahing naglalayong sa real-time na computer vision. Sinusuportahan nito ang iba't ibang mga bintana, Linux, platform at iba pang software platform at samakatuwid ito ay madalas na ginagamit para sa pagsusuri ng imahe at mga gawain sa pagproseso ng imahe. Kabilang sa mga lugar ng aplikasyon ng OpenCV ang: computer vision, face recognition, object identification, motion tracking, segmentation at recognition.

Nag-aalok ang OpenCV ng malawak na hanay ng makapangyarihang mga tool na maaaring magamit upang magsagawa ng mga kumplikadong gawain tulad ng pagtuklas ng bagay, pagkilala sa mukha, awtomatikong pagkuha ng tampok at higit pa. Mayroon itong aktibong komunidad na nagbibigay ng user-friendly na mga solusyon sa mga karaniwang problema. Ang library ay idinisenyo upang isama sa maraming mga programming language tulad ng C++, Java o Python. Binibigyang-daan ng library ang mga developer na magtrabaho kasama ang mga imahe sa kanilang gustong mga wika kaya makabuluhang bawasan ang oras ng pag-develop. Sinusuportahan ng OpenCV ang anumang uri ng data (tulad ng mga imahe sa 2D at 3D formation) na ginagawa itong pinaka-versatile na tool sa lahat ng mga library sa pagpoproseso ng imahe na magagamit ngayon.

Ang mga tool na kasama sa OpenCV ay:
-Pag-filter ng imahe
-Paghati ng bagay
-Nagtatampok ng pagkuha
-Pagtutugma ng tampok at pag-uuri
-Pagsubaybay sa bagay at pagsusuri ng paggalaw
-3D reconstruction para sa mga bagay na pinag-aaralan

Ang mga tool nito ay malawakang ginagamit para sa awtomatikong visual na inspeksyon sa mga pang-industriyang setting dahil sa mga kapaki-pakinabang na tampok nito tulad ng mababang pagkonsumo ng memorya, mabilis na pagpapatupad sa karamihan ng mga platform (lalo na ang mga naka-embed), maaaring dalhin sa mga system na gumagamit ng mga karaniwang aklatan tulad ng OpenMPI/MPI4Py. Ang open source na lisensya nito ay ginagawang mas kaakit-akit para sa mga user na gustong gamitin ito nang walang anumang bayad sa royalty o lisensya mula sa mga kumpanya o organisasyon tulad ng mathworks atbp...

TensorFlow

Ang TensorFlow ay isang open source software library na ginagamit upang bumuo at magsanay ng mga modelo ng malalim na pag-aaral. Ang mga deep learning system, tulad ng mga modelo ng pagsusuri ng imahe, ay binubuo ng maraming layer ng mga neuron na nagpoproseso ng data ng input, gaya ng isang larawan. Binibigyang-daan ng TensorFlow ang mga developer na mas madaling bumuo at mag-deploy ng mga makabagong modelo ng malalim na pag-aaral na magagamit sa paningin, pagproseso ng natural na wika at iba pang mga lugar.

Ang pangunahing benepisyo ng paggamit ng TensorFlow ay ang pagbibigay nito ng madaling paraan upang gumawa at mag-deploy ng mga mahuhusay na modelo ng machine learning nang mabilis at mahusay. Sinusuportahan din ng TensorFlow ang isang malawak na hanay ng mga application sa buong MacOS, Windows, Linux at mga mobile platform. At dahil open source ito at may masaganang suporta sa komunidad, maaari mong gamitin ang mga umiiral nang tool sa iyong proseso ng pag-develop nang hindi kinakailangang muling likhain ang mga gulong o gumugol ng dagdag na oras sa pag-debug ng code mula sa simula.

Bilang karagdagan sa pagsasanay ng mga bagong modelo mula sa simula, pinapayagan ka rin ng TensorFlow na gumamit muli ng mga pre-trained na modelo para sa paglipat ng pag-aaral o pag-fine-tuning sa mga partikular na hanay ng problema. Ginagawa nitong posible na mabilis na makabuo ng mga custom na solusyon na iniayon sa mga partikular na problema habang sinasamantala ang umiiral na kaalaman na binuo sa mga kasalukuyang network. Gamit ang kakayahang umangkop na ito sa kamay, ang mga developer ay maaaring magsimulang mag-eksperimento sa iba't ibang mga arkitektura nang mas mabilis kaysa dati — ang pagpapatakbo ng mga ito nang may mataas na katumpakan ay nagreresulta sa anumang oras.

Google Cloud Vision

Ang Google Cloud Vision ay isang mahusay na tool sa pagproseso ng imahe na idinisenyo upang tulungan ang mga negosyo na suriin ang mga larawan at makakuha ng mahahalagang insight. Ito ay batay sa parehong teknolohiya na ginagamit ng Google Photos, na ginagawa itong maaasahan at madaling gamitin. Ang tool na ito na nakabatay sa cloud ay nagbibigay-daan sa mga negosyo na mabilis na magproseso ng maraming larawan, makakita ng mga mukha, matukoy ang mga bagay, at mag-extract ng text lahat habang iniiwasan ang manu-manong paggawa.

Ang isa pang magandang feature ng Google Cloud Vision ay ang kakayahang tumukoy ng mga bagay mula sa malawak na hanay ng mga kategorya tulad ng mga hayop o produkto. Gamit ang feature na "logo detection", maaaring kumonekta ang mga user sa mga brand tulad ng Facebook o Instagram para sa detalyadong impormasyon sa pagsubaybay at pagsusuri. Ang feature na "landmark detection" ay tumutulong sa mga user na makita ang mga landmark sa kanilang paligid at mas maunawaan ang kanilang lokal na kultura sa isang iglap.

Bukod sa mga kakayahan sa pagkilala ng bagay, nagbibigay din ang Google Cloud Vision sa mga user ng pagsusuri ng sentimento pati na rin ng isang automated na tool sa pag-caption para sa mga larawan — perpekto para sa agarang pagsusuri! Bukod pa rito, nag-aalok ang tool na ito ng mga kakayahan sa pagkilala sa mukha na mahusay para sa mga layunin ng marketing dahil natukoy nila ang mga katangian tulad ng edad at kasarian na may mataas na katumpakan. Sa wakas, ang mga kakayahan sa pagkuha ng keyword ay nagbibigay-daan sa mga user na mabilis na mag-scan sa pamamagitan ng mga input na larawan habang naghahanap ng mga nauugnay na keyword na maaaring magamit sa mga susunod na proseso o application.

Sa konklusyon, ang Google Cloud Vision ay isang mahusay na opsyon kapag naghahanap ng tool sa pagproseso ng imahe upang matulungan ang mga negosyo na suriin ang kanilang mga larawan nang mas mahusay kaysa dati!

Konklusyon

Ang pagsusuri ng imahe ay isang mahusay na tool para sa pangangalap ng mga insight mula sa mga digital na larawan. Maaari itong magamit sa maraming iba't ibang larangan tulad ng medisina, automotive, at photography. Ang mga benepisyo ng paggamit ng pagsusuri ng imahe ay marami at maaaring makatipid ng oras, pera, at pagsisikap. Sa artikulong ito, tiningnan namin ang mga pangunahing kaalaman sa pagsusuri ng imahe, kung ano ito, at kung paano ito makikinabang sa iyo. Napag-usapan din namin ang iba't ibang uri ng pagsusuri at ang pinakamahusay na kasanayan para sa matagumpay na pagsusuri ng imahe. Sa konklusyon, maliwanag na ang pagsusuri ng imahe ay isang makapangyarihang tool para sa pangangalap ng mga insight at paggawa ng matalinong mga desisyon na batay sa data.

Buod

Ang pagpili ng mga litson para sa iyong kape ay depende sa lasa at lakas na gusto mo pati na rin sa iyong mga kagustuhan sa rehiyon. Nag-aalok ang iba't ibang roaster ng malawak na hanay ng mga pangalan at kategorya ng kulay, ngunit sa pangkalahatan, ang mga light roast ay magkakaroon ng mas banayad na lasa at bahagyang mas mataas na caffeine content habang ang dark roast ay mas mapait na may kaunting acidity. Kabilang sa mga sikat na uri ng bawat isa ang Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Fan ka man ng light o dark coffee beans—o sa isang lugar sa pagitan—siguraduhing magtanong bago ka bumili para makuha mo mismo ang hinahanap mo!

Karagdagang Reading

Ang paggamit ng pagsusuri ng imahe upang makakuha ng insight at gumawa ng mga konklusyon mula sa mga larawan ay nagiging popular sa isang malawak na hanay ng mga industriya, mula sa pangangalagang pangkalusugan hanggang sa seguridad. Kung gusto mong matuto nang higit pa tungkol sa teknolohiyang ito, isaalang-alang ang mga sumusunod na mapagkukunan:

Mga Artikulo at Tutorial
-"Pagsusuri ng Larawan: Ano Ito at Paano Ito Gamitin" ng Oracle
-"Isang Panimula sa Pagsusuri ng Imahe para sa Mga Taong Walang Alam Tungkol sa Pagsusuri ng Larawan" ni Kent Woodard
-“8 Hakbang Tungo sa Pag-unawa sa Pagsusuri at Pagproseso ng Imahe sa Machine Learning” ni Victor Charpenay
Mga Libro at Publikasyon
-Pagproseso ng Larawan: Mga Prinsipyo at Aplikasyon ni Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.) ni ER Davies
-Digital na Pagproseso ng Imahe gamit ang OpenCV – Bibliography (Ver 4.1) Compiled Ni David Dardas Mga Webinar at Podcast
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar na hino-host ng Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast na hino-host ng Google Cloud Platform Mayroon ding maraming iba pang mga libro, artikulo, webinar, podcast, workshop at iba pang mga mapagkukunan na magagamit na makakatulong sa iyong mas maunawaan ang pamamaraan ng pagsusuri ng imahe pati na rin kung paano ito gamitin para sa mga partikular na application.

Kumusta, ako si Kim, isang ina at isang mahilig sa stop-motion na may background sa paggawa ng media at web development. Mayroon akong isang malaking hilig para sa pagguhit at animation, at ngayon ako ay sumisid muna sa mundo ng stop-motion. Sa aking blog, ibinabahagi ko sa inyo ang aking mga natutunan.