Görüntü Analizi: Nedir ve Nasıl Kullanılır?

kim tarafından Güncellenmiş: Haziran 29, 2022

Görüntü analizi, görüntülerden bilgi çıkarmak için güçlü bir araçtır.

Bu, ortamdaki değişiklikleri izlemekten yüz tanımaya ve tıbbi görüntülerin analizine kadar çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Bu yazıda, size görüntü analizine ve onu nasıl kullanabileceğinize kısa bir giriş yapacağız. Görüntü analizinin tanımını, mevcut farklı teknikleri ve araçları ve görüntü analizinin potansiyel uygulamalarını ele alacağız.

görüntü analizinin tanımı

Görüntü analizi, içgörü elde etmek için kullanılan bir araçtır. dijital Görüntüler. Tıp, bilimsel araştırma, gözetleme, görüntü işleme ve diğerleri gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Temel olarak, bir görüntüden veri toplama ve görüntünün içeriği hakkında bilgi elde etmek için verileri analiz etme işlemidir. Görüntü analizi, bir görüntünün boyutu, şekli, yoğunluğu/parlaklığı gibi kalitesi veya özellikleri hakkında bilgi sağlamaya yardımcı olur. renk kompozisyon veya kat planı.

Alt görüntü çıkarma ve blok işleme gibi uzamsal dönüştürme teknikleri gibi görüntü analizinde kullanılan çeşitli teknikler vardır; kenar detektörleri veya sınır izleme algoritmaları kullanarak ilgi noktalarını veya bölgelerini bulan özellik çıkarma teknikleri; nesneleri kategoriler halinde sınıflandıran sınıflandırma teknikleri; nesneleri arka plandan ayrıştıran bölümleme teknikleri; ve istatistiksel yöntemler kullanarak nesneleri tanıyan örüntü tanıma algoritmaları.

Nesne algılama ve yüz tanıma gibi uygulamalar için görüntü analiz araçlarını kullanarak, dijital medyayı kullanırken kullanıcı deneyimini iyileştirebilir. Analizi, tek bir görüntü veya görüntü grubu içinde tanımlanmış sınırlar arasındaki korelasyonları değerlendirmek için bilimsel araştırma için kullanmak da mümkündür. Son olarak, bu teknoloji, hastalardan alınan taranmış görüntülere dayalı olarak çeşitli durumları teşhis etmek için radyoloji ve patoloji dahil olmak üzere uzmanlık alanlarındaki tıp uzmanları tarafından da önemli ölçüde kullanılmaktadır.

Görüntü analizi türleri

Görüntü analizi, dijital görüntülerden anlamlı bilgilerin çıkarılmasıdır. Nesne tanıma ve tanımlama, şekil ölçümü, örüntü tanıma, sahne analizi ve sınıflandırma dahil olmak üzere görüntüyle ilgili birçok farklı görevi kapsayan çok geniş bir terimdir.

Birçok görüntü analiz tekniği türü vardır; daha yaygın olanlardan bazıları şunlardır:
-pikseltabanlı/Uzamsal Analiz – Bu tür analiz, alanları (boyut, şekil) ve yoğunlukları (dağılım) ölçmek için tek tek piksellerin veya piksel kümelerinin manuel olarak sayılmasını içerir.
-İstatistiksel Analiz – Bu yaklaşım, bir görüntüdeki kontrast veya parlaklık gibi bölgelerle ilişkili özellikleri değerlendirmek için istatistiksel yöntemler kullanır.
-Makine Öğrenimi/Yapay Zeka – Yapay zeka (AI) algoritmaları, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) kullanarak nesne algılama veya anlamsal bölümleme gibi güçlü otomatik görüntü işleme görevlerini mümkün kılar.
-Doku Analizi – Bu teknik, bir görüntüdeki öğelerin doku açısından birbirine göre nasıl dağıldığını ölçer - geniş bir alandaki gri düzeylerdeki veya renklerdeki değişiklik.
-Histogram Analizi – Histogram analizi tipik olarak bir görüntüdeki kontrast, parlaklık, ton ve doygunluk gibi istatistiksel dağılımların ölçülmesini içerir.
Filtreleme Teknikleri – Filtreleme teknikleri, dizinin belirli kısımlarını değiştirirken diğerlerini koruyan tüm işlenmiş yoğunluk dizisi üzerinde matematiksel işlemleri içerir. Filtreler genellikle bu istenmeyen alanları yumuşatarak bir görüntünün kenarlarını iyileştirmek veya paraziti gidermek için kullanılır.
-Fourier Dönüşüm Teknikleri – Bu yöntem, görüntüleri giriş çerçevesinde bulunan frekans aralıkları ve/veya yönlere dayalı olarak çeşitli bileşenlere ayıran Fourier dönüşümlerini kullanır. Bu, çerçevedeki diğer bileşenlerin genel görünümüne göre belirli özelliklere (doku veya şekil farklılıkları gibi) sahip olabilecek parçaların ve nesnelerin izole edilmesine izin verir ve segmentasyon işlemleri sırasında daha kolay nesne algılama sağlar.

Görüntü Analizinin Faydaları

Görüntü analizi, dijital görüntülerden içgörü elde etmek için paha biçilmez bir araçtır. Kalıpları tanımak, nesneleri tanımlamak ve medyadan anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılır. Tıbbi araştırmalardan yüz tanımaya kadar, görüntü analizi çok çeşitli sektörlere fayda sağlayabilir. Burada görüntü analizinin avantajlarını ve çeşitli alanları geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini keşfedeceğiz.

Gelişmiş müşteri deneyimi

Görüntü analizi, şirketlerin müşteri tercihlerini hızlı ve doğru bir şekilde anlamalarını sağlayarak müşteri deneyimlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir. İşletmeler, görüntü analizi tekniklerini uygulayarak, reklamlarını daha iyi hedeflemek veya müşterileri için içeriği kişiselleştirmek amacıyla demografik bilgiler, konumlar ve duygusal tepkiler gibi görüntülerden elde edilen verileri kullanabilir. Bu verileri kullanmak, müşterilerle daha iyi etkileşim kurmanın yanı sıra şirket için artan satışlara yol açabilir.

Görüntü analizi ayrıca işletmelerin görüntülerinin bağlamını daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Örneğin, renk tanıma teknolojisi, şirketlerin bir görüntüdeki renkleri tanımlamasına ve bunların ürün veya hizmetlerle nasıl ilişkilendirildiğini belirlemesine olanak tanır. Bu bilgiler, işletmelerin müşterilerin belirli bir hizmet veya ürünle ilgili davranışlarını anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca işletmeler, bir görüntüdeki nesneleri tanımlamak ve tercih ettikleri nesnelere göre müşteri tercihlerini daha iyi anlamak için nesne tanıma teknolojisini kullanabilir.

Son olarak, görüntü analizi, işletmelerin süreçte doğruluğu korurken verileri daha hızlı toplamasını sağlar. Şirketlerin müşteri tercihlerini belirlemeye çalışırken artık yüzlerce görüntüyü manuel olarak incelemesine gerek yok; bunun yerine, görüntülerin analizinden doğru sonuçlar alırken verimliliği önemli ölçüde artıran görüntü analizi tekniklerini kullanarak bu süreci otomatik hale getirebilirler. Bu, müşterilerin kişiselleştirilmiş reklamcılığa her zamankinden daha hızlı eriştiği ve şirketlerin müşterileri için daha iyi bir genel kullanıcı deneyimi sunmasını sağladığı anlamına gelir.

Artan doğruluk ve verimlilik

Görüntü analizi, artan doğruluk ve verimlilik dahil olmak üzere işletmeler için sayısız fayda sağlar. Görüntü analizi, manuel veya metin tabanlı yöntemlere güvenmek yerine görüntüleri analiz ederek veri girişi hatalarını önemli ölçüde azaltabilir ve belirli bir görev için işlem süresini hızlandırabilir.

Görüntü analizi ayrıca büyük miktarda bilgiyi manuel olarak eleme ihtiyacını da ortadan kaldırır. Bunun yerine, bir algoritma ilgili verileri hızlı bir şekilde bulabilir ve insanlar tarafından kolayca yorumlanacak kalıpları belirleyebilir. Bu, karar verme sürecini hızlandırır ve insan hatası veya gözetiminden kaynaklanan olası maliyetli hataları en aza indirir.

Ek olarak, görüntü analizi, manuel olarak incelenmesi binlerce saat sürecek olan inanılmaz derecede büyük veri kümelerinde kalıpların hızlı bir şekilde tanımlanmasını kolaylaştırır. Bu, aynı anda doğruluk ve verimliliği artırırken işçilik maliyetlerini de büyük ölçüde azaltır. Görüntü analizi aynı zamanda kuruluşların geleneksel yöntemlerle kaçırabilecekleri eğilimleri ölçmelerine olanak tanıyarak, her zamankinden daha hızlı daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur.
İşletmeler, görüntü analizi teknolojisini kullanarak veri girişi hatalarını en aza indirebilir ve operasyonlarında doğruluk ve verimliliği artırırken işçilik maliyetlerini azaltabilir. Bu, gelişmiş karar verme kabiliyetine ve tek başına geleneksel yöntemlerle elde edilebilecek olandan çok daha büyük veri kümelerinden elde edilen daha doğru sonuçlara yol açar.

Geliştirilmiş karar verme

İşletmelerde karar vermeye yardımcı olmak için görüntü analizinin kullanılması, verimliliğin artmasına yol açabilir ve kuruluşların kaynaklarını daha iyi yönetmelerine yardımcı olabilir. İlgili çeşitli teknikler ve teknolojiler sayesinde, bir kuruluş farklı kaynaklardan gelen görüntüleri hızlı bir şekilde işleme ve analiz etme yeteneğine sahiptir. Bu, neredeyse anında doğru kararlar almalarına yardımcı olur.

Görüntü analizi, kuruluşların görevleri veya stratejik hedefleri önceliklendirmek için verileri sıralamasına, tanımlamasına ve değerlendirmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, görüntülerdeki karmaşık modellerin hızlı bir şekilde analiz edilmesini sağlayarak üst düzey karar verme görevlerinde değerli zamandan tasarruf sağlar. Ek olarak, görüntü analizi, şirketlerin başka türlü gözden kaçabilecek eğilimleri veya tekrar eden sorunları keşfetmesine yardımcı olabilir.

Kuruluşlar, gelecekte müşteri davranışları ve pazar koşulları açısından ne olacağına dair içgörü sağlayan tahmine dayalı modeller oluşturmak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamaları gibi görüntü analizi teknolojilerinin gücünden giderek daha fazla yararlanıyor. Bu noktada pazar analitiği ekipleri, rakip web siteleri ve dijital kanallar gibi kaynaklardan topladıkları görselleri sürekli olarak tarıyor. Doğru araçlarla bu ekipler, sektördeki diğerlerine göre rekabet avantajı sağlayan eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için müşterilerin bir kuruluşun ürünleri veya hizmetleriyle nasıl etkileşime girdiğini hızlı bir şekilde belirleyebilir.

Görüntü analizi, kuruluşlara her zamankinden daha hızlı büyümeyi ve ilerlemeyi teşvik eden değerli veri odaklı içgörülere erişim sağlayarak günümüz iş operasyonlarında ayrılmaz bir rol oynamaktadır.

Görüntü Analizi Nasıl Kullanılır?

Görüntü analizi, büyük miktarda görüntü verisini işlemek ve ondan yararlı bilgiler çıkarmak için etkili bir yoldur. Görüntü analizi, bir görüntünün anlamını belirlemek için bilgisayar algoritmalarının kullanılmasını içerir. Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü bölümleme gibi çeşitli görevler için kullanılabilir. Bu bölümde, görüntü analizinin nasıl kullanılabileceğini ve bazı uygulamalarını tartışacağız.

Resim parçalama

Görüntü bölütleme, bir görüntünün, birlikte tüm görüntüyü oluşturan birden çok parçaya veya bölgeye ayrıldığı bir görüntü işleme dalıdır. Her parça, görüntü içindeki bir ilgi alanını temsil eder ve kendi başına ayrı bir nesne olarak düşünülebilir. Segmentasyonun amacı, bir görüntünün temsilini basitleştirmek ve/veya daha anlamlı ve analiz edilmesi daha kolay bir şeye dönüştürmektir. Bölütleme teknikleri, anatomik yapıların tanımlanmasından hastalığın ilerlemesinin izlenmesine kadar çeşitli görevler için tıbbi görüntülemede kullanılır. Ek olarak, segmentasyon algoritmaları, otomatik gözetim sistemlerinin temel bileşenleridir ve robotik navigasyon görevleri ve nesne algılama için kullanılabilir.

Segmentasyon algoritmaları genellikle ya piksel tabanlı yöntemlere ya da sınıflandırma tabanlı yöntemlere dayanır. Piksel tabanlı yöntemler, bir görüntüyü ayrı parçalara bölmek için renk veya doku gibi göstergeler kullanır. Alternatif olarak, sınıflandırma tabanlı yöntemler, pikselleri otomatik olarak uygun bölümlere/nesnelere göre gruplandırmak için şekil veya doku gibi tanımlayıcı özelliklere dayalı kategorileri birleştirir.

Piksel tabanlı segmentasyon, tipik olarak, tüm bir bölge üzerinden genel istatistikleri (örneğin, ortalama değer) hesaplayarak nesneleri yoğunluk veya kontrast değerlerine göre ayırmayı amaçlar. Sınıflandırmaya dayalı yaklaşımlar, algoritma çalışmaya başlamadan önce genellikle manuel giriş ve etiketleme gerektirir; ancak bu yöntemler, yalnızca piksel değerleri kullanılarak başarılı bir şekilde ayrılamayan büyük veri kümeleri veya bilinmeyen veri türleri ile uğraşırken çok güçlüdür.

Görüntü sınıflandırması

Görüntü sınıflandırma, belirli bir görüntüdeki sınıfları tahmin etmek ve etiketlemek için bilgisayar algoritmalarını kullanma sürecidir. Bu süreçte, bir öğrenme algoritmasına girdi görevi gören etiketli eğitim görüntülerinin bir "koleksiyonuna" sahip olmak yaygın bir durumdur. Bu eğitim görüntülerinden yola çıkarak boyut, şekil ve renk gibi özellikler görüntüden çıkarılarak görüntü sınıflandırmasında kullanılmaktadır. Bu teknik, insanların yanlış sınıflandırmalar veya etiketleme hataları nedeniyle hata yapabileceği manuel etiketlemeye kıyasla daha doğru sonuçlar sağlar.

Bilinmeyen bir görüntü verildiğinde, daha sonra bu belirli girdiyi önceden tanımlanmış farklı sınıf sayısına göre bir çıktı kategorisi atayan mevcut bir sınıflandırıcı uygulanabilir. Bunun bazı örnek kullanımları, nesne tanıma yetenekleri veren otonom araba sürüş sistemlerinden biyometrik uygulamalarda yüz algılamaya kadar uzanır. Ek olarak, görüntü sınıflandırması yoluyla doğru etiketlenmiş verilere sahip olmak, özellikle nesne türleri ile perakende analizi veya eğlence analitiği gibi iş uygulamaları arasındaki korelasyonlarda daha fazla analiz için devasa devlet veri kümelerinden yararlanarak çevremiz hakkında önemli ölçüde daha fazla bilgi sağlayabilir.

Paralel işleme elde etmek için sinir ağlarını GPU optimizasyon teknikleriyle uygulamaktan çeşitli makine öğrenimi biçimlerine kadar - AI modellerini eğitmenin veya Görüntü Sınıflandırma alanında derin öğrenme tekniklerini kullanmanın sayısız yolu vardır; denetimsiz öğrenme, araştırmacıları bunları maksimum potansiyelde tam olarak kullanmaktan alıkoyan bazı engellere sahip olsa da, bu yöntemler hala aktif olarak araştırılmakta ve araştırılmaktadır. Bu nedenle, bunların nasıl uygulanacağını anlamak, bilgisayar görme algoritmaları hakkında kapsamlı bir kavrayışın yanı sıra uygulama amaçları için Python gibi betik dilleri gibi arka uç mühendislik uygulamalarını içeren güçlü teknik bilginin yanı sıra blockchain veya sunucusuz altyapı gibi gelişmekte olan teknolojiler hakkında samimi bir geçmişe sahip olmayı gerektirir. uygulamalar

Nesne algılama

Nesne algılama, bir görüntü veri setinin analizinde doğruluğu sağlamak için bilgisayar tabanlı bir teknoloji ve tekniktir. Bu teknoloji, nesneleri ve özelliklerini kolayca tanımlanabilen görüntülerde tanımlamak için çeşitli gelişmiş algoritmalar kullanır. Adli tıp, tıp bilimi, endüstriyel otomasyon, yüz tanıma ve otomatik denetim sistemleri gibi birçok alanda büyük rol oynamaktadır.

Nesne algılama, bir görüntüdeki belirli nesnelerin boyutunu, şeklini ve diğer özelliklerini belirlemek için verilerin analiz edilmesini veya toplanmasını içerir. Bu tür görüntü analizi, nesnelerin renklerine, dokularına ve hatta bir araya geldiklerinde oluşturdukları şekillere göre tanımlanmasını içerebilir. Matematiksel modellerden ve istatistiksel yöntemlerden faydalanmak günümüzde bilgisayarlar için işi çok daha kolaylaştırmaktadır.

Buradaki birincil amaç, bir görüntü veri setinde görünen her nesneyi, atanan nitelik etiketlerinden yararlanarak doğru bir şekilde tanımlamaktır. Algoritmanın, eğitim başlamadan önce her hedef nesnenin özellikleri hakkında doğru tahminler için 'iyi' örnekler de dahil olmak üzere bol miktarda veri ile önceden eğitilmesi gerekir. Eğitim tamamlandıktan ve tahmin başarılı olduktan sonra, belirli bir girdiden beklenen sonucun daha önceki çalışmalardan elde edilen sonuçlarla çalıştığı çıkarım gibi aşamalar gelir.

Derin öğrenme (DL) algoritmaları gibi teknolojiler, günümüzde kullanılan bu tür işleme donanımı kurulumunda kullanıma sunulmadan önce geleneksel yöntemlerin sağlayabileceğinden daha kısa bir süre içinde daha doğru sonuçlar elde etmek için birlikte çalışan birden çok katmanın kullanılmasına izin vermeye yardımcı olur. Sonuç olarak bu, Derin Öğrenme gibi yapay zeka destekli yöntemleri, gerçek zamanlı senaryolarda da kolayca çıktı üretebilen verimli nesne algılama doğruluğu ölçümleri sağlarken hataları büyük ölçüde azalttığı için geleneksel yaklaşımlardan daha çekici hale getirir.

Görüntü Analizi için Araçlar

Görüntü analizi, hesaplama yöntemleriyle görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarmayı içeren bir süreçtir. Bu işlem, tıbbi görüntüleme, yapay zeka ve uzaktan algılama gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Neyse ki, görüntü analizi için süreci daha kolay ve verimli hale getiren çeşitli araçlar mevcuttur. Görüntü analizi için mevcut araçlardan bazılarına göz atalım.

OpenCV

OpenCV, temel olarak gerçek zamanlı bilgisayar görüşünü amaçlayan bir programlama işlevleri kitaplığıdır. Çeşitli pencereleri, Linux'u, platformu ve diğer yazılım platformlarını destekler ve bu nedenle genellikle görüntü analizi ve görüntü işleme görevleri için kullanılır. OpenCV'nin uygulama alanları şunları içerir: bilgisayarla görme, yüz tanıma, nesne tanımlama, hareket izleme, segmentasyon ve tanıma.

OpenCV, nesne algılama, yüz tanıma, otomatik özellik çıkarma ve daha fazlası gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilecek çok çeşitli güçlü araçlar sunar. Yaygın sorunlara kullanıcı dostu çözümler sunan aktif bir topluluğa sahiptir. Kütüphane, C++, Java veya Python gibi birçok programlama dili ile entegre olacak şekilde tasarlanmıştır. Kitaplık, geliştiricilerin görsellerle istedikleri dillerde çalışmasını sağlayarak geliştirme süresini önemli ölçüde azaltır. OpenCV, her tür veriyi (2B ve 3B formasyondaki görüntüler gibi) destekler ve bu da onu günümüzde mevcut olan tüm görüntü işleme kitaplıkları arasında en çok yönlü araç haline getirir.

OpenCV'de bulunan araçlar şunlardır:
-Görüntü filtreleme
-Nesne segmentasyonu
-Özellik çıkarma
-Özellik eşleştirme ve sınıflandırma
-Nesne takibi ve hareket analizi
- İncelenen nesneler için 3 boyutlu rekonstrüksiyon

Araçları, düşük bellek tüketimi, çoğu platformda (özellikle gömülü olanlar) hızlı yürütme, OpenMPI/MPI4Py gibi standart kitaplıkları kullanan sistemler arasında taşınabilirlik gibi avantajlı özellikleri nedeniyle endüstriyel ortamlarda otomatik görsel denetim için yaygın olarak kullanılmaktadır. Açık kaynak lisansı, herhangi bir telif ödemesi veya şirket veya mathworks vb. kuruluşlardan lisans almadan kullanmak isteyen kullanıcılar için onu daha da çekici kılıyor…

TensorFlow

TensorFlow, derin öğrenme modelleri geliştirmek ve eğitmek için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. Görüntü analizi modelleri gibi derin öğrenme sistemleri, resim gibi girdi verilerini işleyen çok sayıda nöron katmanından oluşur. TensorFlow, geliştiricilerin görme, doğal dil işleme ve diğer alanlarda kullanılabilecek son teknoloji derin öğrenme modellerini daha kolay geliştirip devreye almalarını sağlar.

TensorFlow kullanmanın en büyük yararı, güçlü makine öğrenimi modellerini hızlı ve verimli bir şekilde oluşturmanın ve devreye almanın kolay bir yolunu sağlamasıdır. TensorFlow ayrıca MacOS, Windows, Linux ve mobil platformlarda çok çeşitli uygulamaları destekler. Ve açık kaynak olduğundan ve zengin topluluk desteğine sahip olduğundan, tekerlekleri yeniden icat etmek veya sıfırdan kod hata ayıklaması için fazladan zaman harcamak zorunda kalmadan geliştirme sürecinizde mevcut araçları kullanabilirsiniz.

TensorFlow, yeni modelleri sıfırdan eğitmenin yanı sıra önceden eğitilmiş modelleri transfer öğrenimi veya belirli problem setlerinde ince ayar yapmak için yeniden kullanmanıza olanak tanır. Bu, mevcut ağlarda yerleşik mevcut bilgiden yararlanırken, belirli sorunlara göre uyarlanmış özel çözümleri hızlı bir şekilde oluşturmayı mümkün kılar. Eldeki bu esneklikle, geliştiriciler farklı mimarileri her zamankinden daha hızlı bir şekilde denemeye başlayabilirler — onları yüksek doğrulukla çalıştırıp çalışır duruma getirmek hiç vakit kaybetmeden

Google Bulut Vizyonu

Google Cloud Vision, işletmelerin görüntüleri analiz etmesine ve değerli bilgiler edinmesine yardımcı olmak için tasarlanmış güçlü bir görüntü işleme aracıdır. Google Fotoğraflar tarafından kullanılan teknolojinin aynısını temel alır, bu da onu güvenilir ve kullanımı kolay hale getirir. Bu bulut tabanlı araç, işletmelerin büyük miktarda görüntüyü hızlı bir şekilde işlemesine, yüzleri algılamasına, nesneleri tanımlamasına ve el işçiliğinden kaçınarak metin çıkarmasına olanak tanır.

Google Cloud Vision'ın bir başka harika özelliği de, hayvanlar veya ürünler gibi çok çeşitli kategorilerdeki nesneleri tanımlayabilmesidir. “Logo algılama” özelliği ile kullanıcılar, detaylı takip ve analiz bilgileri için Facebook veya Instagram gibi markalarla bağlantı kurabiliyor. "Yer işareti algılama" özelliği, kullanıcıların çevrelerindeki önemli noktaları görmelerine ve yerel kültürlerini bir anda daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

Google Cloud Vision, nesne tanıma özelliklerinin yanı sıra, kullanıcılara duyarlılık analizinin yanı sıra resimler için otomatik bir altyazı oluşturma aracı da sağlar - anlık analiz için mükemmel! Ek olarak, bu araç, yaş ve cinsiyet gibi nitelikleri yüksek doğrulukla tespit ettikleri için pazarlama amaçları için harika olan yüz tanıma yetenekleri sunar. Son olarak, anahtar kelime ayıklama yetenekleri, kullanıcıların daha sonraki işlemlerde veya uygulamalarda kullanılabilecek ilgili anahtar kelimeleri bulurken giriş görüntülerini hızlı bir şekilde taramasına olanak tanır.

Sonuç olarak, işletmelerin görüntülerini her zamankinden daha verimli bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olacak bir görüntü işleme aracı ararken Google Cloud Vision harika bir seçenektir!

Sonuç

Görüntü analizi, dijital görüntülerden bilgi toplamak için güçlü bir araçtır. Tıp, otomotiv, fotoğrafçılık gibi birçok farklı alanda kullanılabilir. Görüntü analizini kullanmanın faydaları çoktur ve zamandan, paradan ve emekten tasarruf sağlayabilir. Bu yazımızda görüntü analizinin temellerini, ne olduğunu ve size nasıl fayda sağlayabileceğini inceledik. Başarılı görüntü analizi için çeşitli analiz türlerini ve en iyi uygulamaları da tartıştık. Sonuç olarak, görüntü analizinin içgörü toplamak ve bilgiye dayalı verilere dayalı kararlar almak için güçlü bir araç olduğu açıktır.

Özet

Kahveniz için kavurma seçimi, bölgesel tercihlerinizin yanı sıra tercih ettiğiniz lezzet ve sertliğe bağlıdır. Farklı kavurucular çok çeşitli adlar ve renk kategorileri sunar, ancak genel olarak hafif kavurmalar daha hafif bir tada ve biraz daha yüksek kafein içeriğine sahip olurken, koyu kavurmalar daha acı ve daha az asitlidir. Her birinin popüler türleri arasında Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans Avrupa Espresso Viyana İtalyan Fransız yer alır. İster açık ister koyu kahve çekirdeklerinin hayranı olun veya ikisinin arasında bir yerde olun, tam olarak aradığınızı elde etmek için satın almadan önce mutlaka sorun!

Daha fazla Okuma

İçgörü elde etmek ve görüntülerden sonuç çıkarmak için görüntü analizinin kullanımı, sağlık hizmetlerinden güvenliğe kadar çok çeşitli sektörlerde giderek daha popüler hale geliyor. Bu teknoloji hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, aşağıdaki kaynakları göz önünde bulundurun:

Makaleler ve Eğiticiler
- Oracle tarafından “Görüntü Analizi: Nedir ve Nasıl Kullanılır”
-“Görüntü Analizi Hakkında Hiçbir Şey Bilmeyenler İçin Görüntü Analizine Giriş”, Kent Woodard
-“Makine Öğreniminde Görüntü Analizini ve İşlemeyi Anlamaya Yönelik 8 Adım”, Victor Charpenay
Kitaplar ve Yayınlar
-Görüntü İşleme: İlkeler ve Uygulamalar, Milan Sonka ve diğerleri.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4. Baskı), ER Davies
-OpenCV ile Dijital Görüntü İşleme – David Dardas Tarafından Derlenen Kaynakça (Ver 4.1) Web Seminerleri ve Podcast'ler
-Treehouse AI tarafından barındırılan Makine Öğrenimi Aracılığıyla Bilgisayarla Görme Web Semineri
Google Cloud Platform tarafından barındırılan -Machine Learning Fundamentals Podcast Ayrıca, görüntü analizi metodolojisini ve bunun belirli uygulamalar için nasıl kullanılacağını daha iyi anlamanıza yardımcı olabilecek birçok başka kitap, makale, web semineri, podcast, atölye çalışması ve diğer kaynaklar mevcuttur.

Merhaba, ben Kim, bir anne ve medya oluşturma ve web geliştirme geçmişi olan bir stop-motion meraklısıyım. Çizime ve animasyona büyük bir tutkum var ve şimdi stop-motion dünyasına kafa kafaya dalıyorum. Blogumla öğrendiklerimi sizlerle paylaşıyorum.