Аналіз зображень: що це таке і як ним користуватися

від kim Оновлено: 29 Червня, 2022.

Аналіз зображень є потужним інструментом для отримання інформації із зображень.

Це можна використовувати для різноманітних цілей, від відстеження змін у навколишньому середовищі до розпізнавання обличчя та аналізу медичних зображень.

У цій статті ми коротко розповімо вам про аналіз зображень і про те, як його використовувати. Ми розглянемо визначення аналізу зображень, різні доступні методи та інструменти та потенційні застосування аналізу зображень.

Визначення аналізу зображення

Аналіз зображень – це інструмент, який використовується для розуміння цифровий зображення. Він широко використовується в різних галузях, таких як медицина, наукові дослідження, спостереження, обробка зображень і багато інших.

По суті, це процес збору даних із зображення та аналізу даних для отримання інформації про вміст зображення. Аналіз зображення допомагає надати інформацію про якість або особливості зображення, наприклад його розмір, форму, інтенсивність/яскравість, color композиції або її поверхового плану.

Існує кілька методів, які використовуються в аналізі зображень, наприклад, методи просторової трансформації, такі як вилучення частин зображення та обробка блоків; методи виділення ознак, які знаходять цікаві точки або області за допомогою детекторів країв або алгоритмів трасування меж; методи класифікації, які класифікують об’єкти за категоріями; методи сегментації, які аналізують об’єкти з фону; і алгоритми розпізнавання образів, які розпізнають об'єкти за допомогою статистичних методів.

Використовуючи інструменти аналізу зображень для таких програм, як виявлення об’єктів і розпізнавання облич, можна покращити роботу користувача під час використання цифрових медіа. Також можна використовувати аналіз для наукових досліджень, щоб оцінити кореляції між визначеними межами в межах одного чи групи зображень. Нарешті, ця технологія також широко використовується медичними працівниками різних спеціальностей, включаючи радіологію та патологію, для діагностики різних станів на основі сканованих зображень пацієнтів.

Види аналізу зображення

Аналіз зображень — це вилучення значущої інформації з цифрових зображень. Це дуже широкий термін, який охоплює багато різних завдань, пов’язаних із зображеннями, включаючи розпізнавання та ідентифікацію об’єктів, вимірювання форми, розпізнавання образів, аналіз сцени та класифікацію.

Існує багато типів методів аналізу зображень; деякі з найбільш поширених включають:
-піксельПросторовий аналіз – цей тип аналізу включає вручну підрахунок окремих пікселів або кластерів пікселів для вимірювання площ (розмір, форма) і щільності (розподіл).
-Статистичний аналіз – цей підхід використовує статистичні методи для оцінки характеристик, пов’язаних із областями зображення, наприклад контрастності чи яскравості.
- Машинне навчання/штучний інтелект – алгоритми штучного інтелекту (ШІ) дозволяють виконувати потужні автоматизовані завдання обробки зображень, такі як виявлення об’єктів або семантична сегментація за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN).
- Аналіз текстури – ця техніка вимірює, як елементи всередині зображення розподілені відносно один одного з точки зору текстури – коливання рівнів сірого або кольорів на великій площі.
-Аналіз гістограми – аналіз гістограми зазвичай передбачає вимірювання статистичних розподілів у зображенні, таких як контраст, яскравість, відтінок і насиченість.
- Методи фільтрації – методи фільтрації включають математичні операції над усім обробленим масивом інтенсивності, які змінюють певні частини масиву, зберігаючи інші. Фільтри часто використовуються для покращення країв або видалення шуму із зображення шляхом згладжування цих небажаних ділянок.
- Методи перетворення Фур’є – цей метод використовує перетворення Фур’є, які розкладають зображення на кілька компонентів на основі частотних діапазонів і/або орієнтацій, присутніх у вхідному кадрі. Це дозволяє виокремлювати частини та об’єкти, які можуть мати певні характеристики щодо загального вигляду інших компонентів у кадрі, наприклад відмінності текстури чи форми, що полегшує виявлення об’єктів під час процесів сегментації.

Переваги аналізу зображень

Аналіз зображень є безцінним інструментом для отримання інформації з цифрових зображень. Він використовується для розпізнавання шаблонів, ідентифікації об’єктів і вилучення значущої інформації з медіа. Від медичних досліджень до розпізнавання облич, аналіз зображень може принести користь багатьом галузям. Тут ми дослідимо переваги аналізу зображень і як його можна використовувати для покращення різних полів.

Покращений досвід клієнтів

Аналіз зображень може допомогти покращити взаємодію з клієнтами, дозволяючи компаніям швидко й точно зрозуміти вподобання клієнтів. Впроваджуючи методи аналізу зображень, компанії можуть використовувати такі дані зображень, як демографічні показники, місцезнаходження та емоційні реакції, щоб краще націлювати свою рекламу або персоналізувати вміст для клієнтів. Використання цих даних може сприяти покращенню взаємодії з клієнтами, а також збільшенню продажів компанії.

Аналіз зображень також допомагає компаніям краще зрозуміти контекст їхніх зображень. Наприклад, технологія розпізнавання кольорів дозволяє компаніям ідентифікувати кольори на зображенні та визначати, як вони пов’язані з продуктами чи послугами. Ця інформація може допомогти підприємствам зрозуміти поведінку клієнтів щодо конкретної послуги чи продукту. Крім того, підприємства можуть використовувати технологію розпізнавання об’єктів, щоб ідентифікувати об’єкти на зображенні та краще зрозуміти вподобання клієнтів на основі об’єктів, яким вони віддають перевагу.

Нарешті, аналіз зображень дозволяє підприємствам швидше збирати дані, зберігаючи при цьому точність процесу. Компаніям більше не потрібно вручну переглядати сотні зображень, намагаючись визначити переваги клієнтів; скоріше вони можуть автоматизувати цей процес, використовуючи методи аналізу зображень, які значно підвищують ефективність, водночас отримуючи точні результати аналізу зображень. Це означає, що клієнти отримують доступ до персоналізованої реклами швидше, ніж будь-коли раніше, що дозволяє компаніям забезпечувати кращий загальний досвід користувачів для своїх клієнтів.

Підвищена точність і ефективність

Аналіз зображень надає підприємствам численні переваги, зокрема підвищену точність і ефективність. Аналізуючи зображення замість використання ручних або текстових методів, аналіз зображень може значно зменшити кількість помилок при введенні даних і пришвидшити час обробки для певного завдання.

Аналіз зображень також позбавляє від необхідності переглядати великі обсяги інформації вручну. Натомість алгоритм може швидко знаходити релевантні дані та ідентифікувати шаблони, які легко інтерпретувати людині. Це прискорює процес прийняття рішень і мінімізує можливі дорогі помилки через людську помилку або недогляд.

Крім того, аналіз зображень полегшує швидке визначення закономірностей у неймовірно великих наборах даних, на перевірку яких уручну знадобляться тисячі людино-годин. Це суттєво зменшує витрати на оплату праці, одночасно підвищуючи точність і ефективність. Аналіз зображень також дозволяє організаціям кількісно визначити тенденції, які вони могли б упустити за допомогою традиційних методів, допомагаючи їм приймати кращі рішення швидше, ніж будь-коли раніше.
Використовуючи технологію аналізу зображень, компанії можуть мінімізувати помилки при введенні даних і зменшити витрати на оплату праці, підвищуючи при цьому точність і ефективність своїх операцій. Це веде до покращення можливостей прийняття рішень і більш точних результатів, отриманих із значно більших наборів даних, ніж те, що можна було б отримати за допомогою лише традиційних методів.

Покращено прийняття рішень

Використання аналізу зображень у бізнесі для сприяння прийняттю рішень може підвищити ефективність і допомогти організаціям краще керувати своїми ресурсами. За допомогою різноманітних методів і технологій організація має можливість швидко обробляти й аналізувати зображення з різних джерел. Це допомагає їм майже миттєво приймати правильні рішення.

Аналіз зображень може допомогти організаціям сортувати, ідентифікувати та оцінювати дані, щоб визначити пріоритетність завдань або стратегічних цілей. Це також дозволяє швидко аналізувати складні шаблони в зображеннях, що економить дорогоцінний час на завданнях прийняття рішень вищого рівня. Крім того, аналіз зображень може допомогти компаніям виявити тенденції або повторювані проблеми, які в іншому випадку могли б залишитися непоміченими.

Організації все більше використовують можливості технологій аналізу зображень, таких як програми штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML), щоб створювати прогнозні моделі, які дають їм зрозуміти, що станеться з точки зору поведінки клієнтів і ринкових умов у майбутньому. На даний момент групи ринкових аналітиків постійно сканують зображення, які вони зібрали з таких джерел, як веб-сайти конкурентів і цифрові канали. За допомогою правильних інструментів ці команди можуть швидко визначити, як клієнти взаємодіють з продуктами або послугами організації, щоб створити практичну інформацію, яка забезпечить конкурентну перевагу над іншими в галузі.

Аналіз зображень відіграє невід’ємну роль у сьогоднішніх бізнес-операціях, надаючи організаціям доступ до цінної інформації на основі даних, яка стимулює ріст і прогрес швидше, ніж будь-коли раніше.

Як використовувати аналіз зображень

Аналіз зображень – це ефективний спосіб обробки великої кількості даних зображення та вилучення з них корисної інформації. Аналіз зображення передбачає використання комп’ютерних алгоритмів для визначення значення зображення. Його можна використовувати для різноманітних завдань, таких як розпізнавання об’єктів, розпізнавання обличчя та сегментація зображень. У цьому розділі ми обговоримо, як можна використовувати аналіз зображень і деякі його застосування.

Сегментація зображення

Сегментація зображення — це розділ обробки зображень, у якому зображення ділиться на кілька сегментів або областей, які разом складають усе зображення. Кожен сегмент представляє область інтересу в межах зображення, і його можна розглядати як окремий об’єкт. Мета сегментації полягає в тому, щоб спростити та/або змінити подання зображення на щось, що є більш значущим і легшим для аналізу. Методи сегментації використовуються в медичній візуалізації для різноманітних завдань, починаючи від визначення анатомічних структур і закінчуючи моніторингом прогресування захворювання. Крім того, алгоритми сегментації є ключовими компонентами в автоматизованих системах спостереження і можуть використовуватися для роботизованої навігації та виявлення об’єктів.

Алгоритми сегментації зазвичай покладаються або на методи на основі пікселів, або на методи на основі класифікації. Методи на основі пікселів використовують такі ознаки, як колір або текстура, щоб розділити зображення на окремі сегменти. Крім того, методи на основі класифікації поєднують категорії на основі описових ознак, таких як форма або текстура, щоб автоматично групувати пікселі разом у відповідні сегменти/об’єкти.

Сегментація на основі пікселів зазвичай спрямована на розділення об’єктів за значеннями інтенсивності або контрасту шляхом обчислення глобальної статистики (наприклад, середнього значення) для цілого регіону. Підходи, засновані на класифікації, часто вимагають ручного введення та маркування, перш ніж алгоритм може почати працювати; однак ці методи є дуже потужними при роботі з великими наборами даних або невідомими типами даних, які неможливо успішно розділити, використовуючи лише значення пікселів.

Класифікація зображень

Класифікація зображень — це процес використання комп’ютерних алгоритмів для прогнозування та позначення класів у даному зображенні. У цьому процесі звичайно мати «колекцію» позначених навчальних зображень, які служать вхідними даними для алгоритму навчання. На основі цих навчальних зображень такі характеристики, як розмір, форма та колір, витягуються із зображення та використовуються для класифікації зображень. Ця техніка дозволяє отримувати більш точні результати порівняно з маркуванням вручну, коли люди можуть помилятися через неправильну класифікацію або помилки маркування.

Маючи невідоме зображення, можна застосувати існуючий класифікатор, який потім призначає цьому конкретному входу вихідну категорію відповідно до попередньо визначеної кількості окремих класів. Деякі приклади використання цього варіюються від систем автономного керування автомобілем, які надають йому можливості розпізнавання об’єктів, до виявлення обличчя в біометричних програмах. Крім того, наявність точних позначених даних за допомогою класифікації зображень може значно краще зрозуміти наше оточення, використовуючи величезні державні набори даних для подальшого аналізу, особливо у зв’язках між типами об’єктів і бізнес-додатками, такими як аналіз роздрібної торгівлі чи аналітика розваг.

Від впровадження нейронних мереж із методами оптимізації графічного процесора для отримання паралельної обробки до різних форм машинного навчання – існує незліченна кількість способів, як можна навчити моделі AI або застосувати методи глибокого навчання в області класифікації зображень; хоча неконтрольоване навчання все ще має певні перешкоди, які заважають дослідникам повністю використовувати їх із максимальним потенціалом, ці методи все ще активно вивчаються та досліджуються. Таким чином, розуміння того, як їх реалізувати, потребує всебічного розуміння алгоритмів комп’ютерного бачення, а також сильних технічних знань із залученням інженерних практик внутрішньої обробки, таких як мови сценаріїв, як-от Python, для цілей впровадження, а також глибоке знання нових технологій, таких як блокчейн або безсерверна інфраструктура. реалізації

Виявлення об'єктів

Виявлення об’єктів – це комп’ютерна технологія та техніка для забезпечення точності аналізу набору даних зображення. Ця технологія використовує різноманітні складні алгоритми для ідентифікації об’єктів та їхніх характеристик на легко ідентифікованих зображеннях. Він відіграє важливу роль у багатьох сферах, таких як криміналістика, медична наука, промислова автоматизація, ідентифікація обличчя та автоматизовані системи перевірки.

Виявлення об’єктів передбачає аналіз або збір даних для визначення розміру, форми та інших властивостей конкретних об’єктів на зображенні. Цей тип аналізу зображень може включати ідентифікацію об’єктів на основі їх кольору, текстури або навіть форм, які вони створюють, коли їх поміщають разом. Використання математичних моделей і статистичних методів значно полегшує завдання для сучасних комп’ютерів.

Основною метою тут є точна ідентифікація кожного об’єкта, який з’являється в наборі даних зображення, використовуючи призначені йому мітки атрибутів. Алгоритм потрібно заздалегідь навчити з великою кількістю даних, включаючи «хороші» приклади для точних прогнозів щодо характеристик кожного цільового об’єкта перед початком навчання. Після завершення навчання та успішного прогнозування слідують такі етапи, як висновок, де очікуваний результат від заданих вхідних даних співпадає з результатами, отриманими з попередніх досліджень.

Такі технології, як алгоритми глибокого навчання (DL), допомагають створювати кілька рівнів, які разом працюють на досягнення більш точних результатів за коротший період часу, ніж могли надати традиційні методи до того, як вони стали доступними в цьому типі обладнання для обробки, яке використовується сьогодні. Зрештою, це робить способи штучного інтелекту, такі як Deep Learning, більш привабливими, ніж звичайні підходи, оскільки вони значно зменшують кількість помилок, водночас забезпечуючи ефективні показники точності виявлення об’єктів, які також можуть легко створювати результати в сценаріях реального часу.

Інструменти для аналізу зображень

Аналіз зображень – це процес, який включає витяг значущої інформації із зображень за допомогою обчислювальних методологій. Цей процес використовується в різних сферах, таких як медична візуалізація, штучний інтелект і дистанційне зондування. На щастя, для аналізу зображень доступні різноманітні інструменти, які роблять процес простішим і ефективнішим. Давайте розглянемо деякі інструменти, доступні для аналізу зображень.

OpenCV

OpenCV — це бібліотека програмних функцій, спрямованих головним чином на комп’ютерне бачення в реальному часі. Він підтримує різні платформи Windows, Linux, платформи та інші програмні платформи, тому часто використовується для аналізу та обробки зображень. Сфери застосування OpenCV включають: комп’ютерний зір, розпізнавання облич, ідентифікацію об’єктів, відстеження руху, сегментацію та розпізнавання.

OpenCV пропонує широкий спектр потужних інструментів, які можна використовувати для виконання складних завдань, таких як виявлення об’єктів, розпізнавання облич, автоматичне виділення ознак тощо. Він має активну спільноту, яка пропонує зручні для користувача рішення типових проблем. Бібліотека була розроблена для інтеграції з багатьма мовами програмування, такими як C++, Java або Python. Бібліотека дозволяє розробникам працювати із зображеннями на бажаних мовах, що значно скорочує час розробки. OpenCV підтримує будь-які типи даних (наприклад, зображення у 2D та 3D), що робить його найбільш універсальним інструментом серед усіх доступних сьогодні бібліотек обробки зображень.

Інструменти, включені в OpenCV:
-Фільтрація зображень
-Сегментація об'єктів
-Особливості вилучення
-Відповідність ознак і класифікація
- Відстеження об'єктів і аналіз руху
-3D реконструкція для вивчення об'єктів

Його інструменти широко використовуються для автоматизованого візуального контролю в промислових умовах завдяки таким перевагам, як низьке споживання пам’яті, швидке виконання на більшості платформ (особливо вбудованих), переносимість між системами, що використовують стандартні бібліотеки, такі як OpenMPI/MPI4Py. Його ліцензія з відкритим кодом робить його ще привабливішим для користувачів, які хочуть використовувати його без будь-яких роялті чи ліцензій від компаній чи організацій, таких як mathworks тощо…

TensorFlow

TensorFlow — це бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом, яка використовується для розробки та навчання моделей глибокого навчання. Системи глибокого навчання, такі як моделі аналізу зображень, складаються з кількох шарів нейронів, які обробляють вхідні дані, наприклад зображення. TensorFlow дозволяє розробникам легше розробляти та розгортати найсучасніші моделі глибокого навчання, які можна використовувати в баченні, обробці природної мови та інших сферах.

Основна перевага використання TensorFlow полягає в тому, що він надає простий спосіб швидко й ефективно створювати й розгортати потужні моделі машинного навчання. TensorFlow також підтримує широкий спектр програм для MacOS, Windows, Linux і мобільних платформ. І оскільки він є відкритим кодом і має багату підтримку спільноти, ви можете використовувати наявні інструменти в процесі розробки, не винаходячи колеса або витрачаючи додатковий час на налагодження коду з нуля.

На додаток до навчання нових моделей з нуля, TensorFlow також дозволяє повторно використовувати попередньо навчені моделі для перенесення навчання або тонкого налаштування конкретних наборів проблем. Це дає змогу швидко створювати індивідуальні рішення, адаптовані до конкретних проблем, використовуючи наявні знання, вбудовані в існуючі мережі. Завдяки цій гнучкості розробники можуть починати експериментувати з різними архітектурами швидше, ніж будь-коли раніше — запустити їх і запустити з високою точністю в найкоротші терміни.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision — це потужний інструмент обробки зображень, який допомагає компаніям аналізувати зображення та отримувати цінну інформацію. Він заснований на тій самій технології, що й Google Photos, що робить його надійним і простим у використанні. Цей хмарний інструмент дозволяє компаніям швидко обробляти велику кількість зображень, виявляти обличчя, ідентифікувати об’єкти та витягувати текст, уникаючи ручної праці.

Ще однією чудовою особливістю Google Cloud Vision є його здатність ідентифікувати об’єкти з широкого діапазону категорій, наприклад тварин або продуктів. Завдяки функції «розпізнавання логотипу» користувачі можуть зв’язуватися з такими брендами, як Facebook або Instagram, для детального відстеження та аналізу інформації. Функція «виявлення орієнтирів» допомагає користувачам миттєво виявляти орієнтири навколо себе та краще розуміти свою місцеву культуру.

Окрім можливостей розпізнавання об’єктів, Google Cloud Vision також надає користувачам аналіз настроїв, а також автоматичний інструмент субтитрів для зображень — ідеальний варіант для миттєвого аналізу! Крім того, цей інструмент пропонує можливості розпізнавання обличчя, які чудово підходять для маркетингових цілей, оскільки вони з високою точністю визначають такі атрибути, як вік і стать. Нарешті, можливості вилучення ключових слів дозволяють користувачам швидко переглядати вхідні зображення, знаходячи відповідні ключові слова, які можна використовувати в подальших процесах або програмах.

Підсумовуючи, Google Cloud Vision є чудовим вибором, коли шукаєте інструмент для обробки зображень, який допоможе компаніям аналізувати свої зображення ефективніше, ніж будь-коли раніше!

Висновок

Аналіз зображень є потужним інструментом для збору інформації з цифрових зображень. Його можна використовувати в багатьох галузях, таких як медицина, автомобілебудування та фотографія. Переваги використання аналізу зображень численні та можуть заощадити час, гроші та зусилля. У цій статті ми розглянули основи аналізу зображень, що це таке та яку користь він може вам принести. Ми також обговорили різні типи аналізу та найкращі методи успішного аналізу зображень. Підсумовуючи, очевидно, що аналіз зображень є потужним інструментом для збору інформації та прийняття обґрунтованих рішень на основі даних.

Підсумки

Вибір обсмаження для вашої кави залежить від смаку та міцності, які ви віддаєте перевагу, а також від ваших регіональних уподобань. Різні обсмажувачі пропонують широкий вибір назв і категорій кольорів, але загалом світле смажене м’яке смак і трохи вищий вміст кофеїну, тоді як темне смажене більш гірке з меншою кислотністю. Серед популярних типів кожного: Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Незалежно від того, чи є ви прихильником світлих чи темних кавових зерен — чи щось посередині — обов’язково запитайте, перш ніж купувати, щоб отримати саме те, що шукаєте!

Подальше читання

Використання аналізу зображень для отримання розуміння та висновків із зображень стає все більш популярним у багатьох галузях, від охорони здоров’я до безпеки. Якщо ви хочете дізнатися більше про цю технологію, розгляньте такі ресурси:

Статті та навчальні посібники
-«Аналіз зображень: що це таке і як ним користуватися» від Oracle
- «Вступ до аналізу зображень для людей, які нічого не знають про аналіз зображень», Кент Вудард
- «8 кроків до розуміння аналізу та обробки зображень у машинному навчанні» Віктора Шарпене
Книги та публікації
- Обробка зображень: принципи та застосування Мілан Сонка та ін.
-Комп’ютерне та машинне бачення – Теорія, алгоритми, практичні аспекти (4-е видання) Е. Р. Девіса
-Цифрова обробка зображень за допомогою OpenCV – Бібліографія (версія 4.1) Складено Девідом Дардасом Вебінари та подкасти
- Вебінар «Комп’ютерне бачення через машинне навчання», організований Treehouse AI
- Подкаст Основи машинного навчання, розміщений на Google Cloud Platform. Також доступно багато інших книг, статей, вебінарів, подкастів, семінарів та інших ресурсів, які допоможуть вам краще зрозуміти методологію аналізу зображень, а також як використовувати її для конкретних програм.

Привіт, я Кім, мама та ентузіаст стоп-моушну з досвідом створення медіа та веб-розробки. Я маю величезну пристрасть до малювання та анімації, і тепер я з головою занурююся у світ стоп-моушну. У своєму блозі я ділюся з вами своїми знаннями.