Tasvirni tahlil qilish: bu nima va undan qanday foydalanish kerak

kim tomonidan Yangilandi: Iyun 29, 2022

Tasvirlarni tahlil qilish tasvirlardan ma'lumot olish uchun kuchli vositadir.

Bu atrof-muhitdagi o'zgarishlarni kuzatishdan yuzni tanib olishdan tortib, tibbiy tasvirlarni tahlil qilishgacha bo'lgan turli maqsadlarda qo'llanilishi mumkin.

Ushbu maqolada biz sizga tasvir tahlili va undan qanday foydalanish haqida qisqacha ma'lumot beramiz. Biz tasvir tahlilining ta'rifini, mavjud bo'lgan turli texnika va vositalarni va tasvir tahlilining potentsial qo'llanilishini ko'rib chiqamiz.

Tasvir tahlilining ta'rifi

Tasvirni tahlil qilish - bu ma'lumot olish uchun ishlatiladigan vosita raqamli tasvirlar. Odatda tibbiyot, ilmiy tadqiqotlar, kuzatuv, tasvirni qayta ishlash va boshqa ko'plab sohalarda qo'llaniladi.

Asosan, bu tasvirdan ma'lumotlarni yig'ish va tasvirning mazmuni haqida ma'lumot olish uchun ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonidir. Tasvirni tahlil qilish tasvirning sifati yoki xususiyatlari haqida ma'lumot berishga yordam beradi, masalan, uning hajmi, shakli, intensivligi/yorqinligi, rang tarkibi yoki uning qavat rejasi.

Tasvirni tahlil qilishda fazoviy o'zgartirish texnikasi kabi sub-tasvirlarni olish va bloklarni qayta ishlash kabi bir nechta usullar qo'llaniladi; chekka detektorlari yoki chegaralarni kuzatish algoritmlari yordamida qiziqarli nuqtalar yoki hududlarni topadigan xususiyatlarni ajratib olish usullari; ob'ektlarni toifalarga ajratadigan tasniflash usullari; ob'ektlarni fondan ajratadigan segmentatsiya usullari; va statistik usullar yordamida ob'ektlarni tan oladigan naqshni aniqlash algoritmlari.

Ob'ektni aniqlash va yuzni tanish kabi ilovalar uchun tasvirni tahlil qilish vositalaridan foydalangan holda, raqamli mediadan foydalanishda foydalanuvchi tajribasini yaxshilash mumkin. Bitta yoki bir guruh tasvirlar ichida belgilangan chegaralar o'rtasidagi korrelyatsiyani baholash uchun ilmiy tadqiqot uchun tahlildan foydalanish ham mumkin. Va nihoyat, ushbu texnologiya tibbiyot mutaxassislari tomonidan bemorlardan olingan skanerlangan tasvirlar asosida turli xil sharoitlarni tashxislash uchun radiologiya va patologiyani o'z ichiga olgan mutaxassisliklar tomonidan sezilarli darajada qo'llaniladi.

Tasvirlarni tahlil qilish turlari

Tasvirni tahlil qilish raqamli tasvirlardan mazmunli ma'lumotlarni olishdir. Bu ob'ektni aniqlash va identifikatsiya qilish, shakl o'lchash, naqshni aniqlash, sahna tahlili va tasniflash kabi ko'plab turli xil tasvirlar bilan bog'liq vazifalarni o'z ichiga olgan juda keng atama.

Tasvirni tahlil qilish texnikasining ko'p turlari mavjud; keng tarqalganlaridan ba'zilari:
-pixel-asoslangan/fazoviy tahlil - Ushbu turdagi tahlil maydonlarni (o'lcham, shakl) va zichlikni (tarqatish) o'lchash uchun alohida piksellar yoki piksellar klasterlarini qo'lda hisoblashni o'z ichiga oladi.
-Statistik tahlil - bu yondashuv kontrast yoki yorqinlik kabi tasvir ichidagi hududlar bilan bog'liq xususiyatlarni baholash uchun statistik usullardan foydalanadi.
-Mashina o'rganish/sun'iy intellekt - Sun'iy intellekt (AI) algoritmlari konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) yordamida ob'ektni aniqlash yoki semantik segmentatsiya kabi kuchli avtomatlashtirilgan tasvirni qayta ishlash vazifalarini ta'minlaydi.
- Tekstura tahlili - Bu usul tasvir ichidagi elementlarning tekstura bo'yicha bir-biriga nisbatan taqsimlanishini o'lchaydi - katta maydondagi kulrang darajalar yoki ranglarning o'zgarishi.
-Gistogramma tahlili - Gistogramma tahlili odatda tasvirdagi kontrast, yorqinlik, rang va to'yinganlik kabi statistik taqsimotlarni o'lchashni o'z ichiga oladi.
Filtrlash texnikasi - Filtrlash usullari butun qayta ishlangan intensivlik massivida matematik operatsiyalarni o'z ichiga oladi, ular massivning ma'lum qismlarini o'zgartiradi va boshqalarni saqlaydi. Filtrlar ko'pincha qirralarni yaxshilash yoki bu kiruvchi joylarni tekislash orqali tasvirdan shovqinni olib tashlash uchun ishlatiladi.
-Furyeni o'zgartirish texnikasi - bu usul kirish ramkasida mavjud bo'lgan chastota diapazonlari va/yoki yo'nalishlari asosida tasvirlarni bir nechta komponentlarga ajratadigan Furye transformatsiyasidan foydalanadi. Bu freymdagi umumiy ko'rinishdagi boshqa komponentlarga nisbatan o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lishi mumkin bo'lgan qismlar va ob'ektlarni ajratish imkonini beradi, masalan, tekstura yoki shakl farqlari - segmentatsiyalash jarayonida ob'ektni osonroq aniqlash imkonini beradi.

Tasvir tahlilining afzalliklari

Rasm tahlili raqamli tasvirlardan tushuncha olish uchun bebaho vositadir. U naqshlarni aniqlash, ob'ektlarni aniqlash va ommaviy axborot vositalaridan mazmunli ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladi. Tibbiy tadqiqotlardan tortib yuzni tanib olishgacha, tasvirni tahlil qilish sanoatning keng doirasi uchun foydali bo'lishi mumkin. Bu erda biz tasvir tahlilining afzalliklari va undan turli sohalarni yaxshilash uchun qanday foydalanish mumkinligini o'rganamiz.

Yaxshilangan mijozlar tajribasi

Rasmlarni tahlil qilish mijozlar tajribasini yaxshilashga yordam beradi, bu esa kompaniyalarga mijozlarning afzalliklarini tez va aniq tushunish imkonini beradi. Tasvirlarni tahlil qilish usullarini qo'llash orqali korxonalar o'zlarining reklamalarini yaxshiroq yo'naltirish yoki mijozlar uchun kontentni shaxsiylashtirish uchun demografiya, joylashuv va hissiy javoblar kabi tasvirlar ma'lumotlaridan foydalanishlari mumkin. Ushbu ma'lumotlardan foydalanish mijozlar bilan aloqani yaxshilashga, shuningdek, kompaniyaning savdo hajmini oshirishga olib kelishi mumkin.

Rasmlarni tahlil qilish, shuningdek, korxonalarga o'z rasmlari kontekstini yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Masalan, ranglarni aniqlash texnologiyasi kompaniyalarga tasvirdagi ranglarni aniqlash va ularning mahsulot yoki xizmatlar bilan qanday bog‘liqligini aniqlash imkonini beradi. Ushbu ma'lumotlar korxonalarga mijozlarning muayyan xizmat yoki mahsulotga nisbatan xatti-harakatlarini tushunishga yordam beradi. Bundan tashqari, korxonalar tasvirdagi ob'ektlarni aniqlash va o'zlari afzal ko'rgan ob'ektlar asosida mijozlarning afzalliklarini yaxshiroq tushunish uchun ob'ektni aniqlash texnologiyasidan foydalanishlari mumkin.

Nihoyat, tasvirni tahlil qilish korxonalarga jarayonda aniqlikni saqlagan holda ma'lumotlarni tezroq to'plash imkonini beradi. Kompaniyalar endi mijozlarning afzalliklarini aniqlashga urinayotganda yuzlab tasvirlarni qo'lda ko'rib chiqishlari shart emas; aksincha, ular bu jarayonni tasvirni tahlil qilish usullaridan foydalangan holda avtomatlashtirishga qodir, bu esa samaradorlikni sezilarli darajada oshiradi va shu bilan birga tasvirlarni tahlil qilishdan aniq natijalar oladi. Bu shuni anglatadiki, mijozlar shaxsiylashtirilgan reklamaga har qachongidan ham tezroq kirishadi, bu esa kompaniyalarga o'z mijozlari uchun yaxshiroq umumiy foydalanuvchi tajribasini taqdim etish imkonini beradi.

Aniqlik va samaradorlikni oshirish

Tasvirlarni tahlil qilish korxonalar uchun ko'plab afzalliklarni, jumladan, aniqlik va samaradorlikni oshiradi. Tasvirlarni qo'lda yoki matnga asoslangan usullarga tayanish o'rniga tahlil qilish orqali tasvir tahlili ma'lumotlarni kiritish xatolarini sezilarli darajada kamaytirishi va berilgan vazifani qayta ishlash vaqtini tezlashtirishi mumkin.

Tasvirni tahlil qilish, shuningdek, katta hajmdagi ma'lumotlarni qo'lda elakdan o'tkazish zaruratini ham yo'q qiladi. Buning o'rniga, algoritm tezda tegishli ma'lumotlarni topishi va odamlar tomonidan oson talqin qilinishi mumkin bo'lgan naqshlarni aniqlashi mumkin. Bu qaror qabul qilish jarayonini tezlashtiradi va inson xatosi yoki nazorati tufayli yuzaga kelishi mumkin bo'lgan qimmat xatolarni minimallashtiradi.

Bundan tashqari, tasvirni tahlil qilish qo'lda elakdan o'tkazish uchun minglab soatlar ketadigan nihoyatda katta ma'lumotlar to'plamidagi naqshlarni tezda aniqlashni osonlashtiradi. Bu bir vaqtning o'zida aniqlik va samaradorlikni oshirish bilan birga, mehnat xarajatlarini keskin kamaytiradi. Tasvirlarni tahlil qilish, shuningdek, tashkilotlarga an'anaviy usullar bilan o'tkazib yuborilgan tendentsiyalarni aniqlashga imkon beradi, bu ularga har qachongidan ham tezroq qaror qabul qilishga yordam beradi.
Tasvirlarni tahlil qilish texnologiyasidan foydalangan holda, korxonalar o'z operatsiyalarida aniqlik va samaradorlikni oshirgan holda ma'lumotlarni kiritish xatolarini minimallashtirishi va mehnat xarajatlarini kamaytirishi mumkin. Bu qaror qabul qilish qobiliyatini yaxshilashga va an'anaviy usullar yordamida erishish mumkin bo'lgandan ko'ra ancha katta ma'lumotlar to'plamidan olingan aniqroq natijalarga olib keladi.

Yaxshilangan qaror qabul qilish

Qaror qabul qilishda yordam berish uchun korxonalarda imidj tahlilidan foydalanish samaradorlikni oshirishga olib keladi va tashkilotlarga o'z resurslarini yaxshiroq boshqarishga yordam beradi. Turli xil texnika va texnologiyalar yordamida tashkilot turli manbalardan olingan tasvirlarni tezda qayta ishlash va tahlil qilish imkoniyatiga ega. Bu ularga deyarli bir zumda to'g'ri qaror qabul qilishga yordam beradi.

Tasvirlarni tahlil qilish tashkilotlarga vazifalar yoki strategik maqsadlarga ustuvorlik berish uchun ma'lumotlarni saralash, aniqlash va baholashda yordam berishi mumkin. Shuningdek, u tasvirlar ichidagi murakkab naqshlarni tezkor tahlil qilish imkonini beradi, bu esa yuqori darajadagi qaror qabul qilish vazifalarida qimmatli vaqtni tejaydi. Bundan tashqari, rasm tahlili kompaniyalarga e'tibor berilmagan tendentsiyalarni yoki takrorlanadigan muammolarni aniqlashga yordam beradi.

Tashkilotlar mijozlarning xatti-harakatlari va kelajakda bozor sharoitlari nuqtai nazaridan nima sodir bo'lishini tushunishga imkon beradigan bashoratli modellarni yaratish uchun sun'iy intellekt (AI) va mashinani o'rganish (ML) ilovalari kabi tasvirlarni tahlil qilish texnologiyalari kuchidan tobora ko'proq foydalanmoqda. Ayni paytda, bozor tahlili guruhlari raqobatchilar veb-saytlari va raqamli kanallar kabi manbalardan to'plagan rasmlarni doimiy ravishda skanerlashadi. To'g'ri vositalar yordamida ushbu jamoalar mijozlarning sanoatdagi boshqalarga nisbatan raqobatdosh ustunligini ta'minlaydigan amaliy tushunchalarni yaratish uchun tashkilot mahsulotlari yoki xizmatlari bilan qanday munosabatda bo'lishini tezda aniqlashlari mumkin.

Tasvirlarni tahlil qilish bugungi kunda tashkilotlarga o'sish va taraqqiyotni har qachongidan ham tezroq rag'batlantiradigan qimmatli ma'lumotlarga asoslangan tushunchalarga kirishni ta'minlash orqali biznes operatsiyalarida ajralmas rol o'ynaydi.

Rasm tahlilidan qanday foydalanish kerak

Rasmni tahlil qilish katta hajmdagi tasvir ma'lumotlarini qayta ishlash va undan foydali ma'lumotlarni olishning samarali usuli hisoblanadi. Rasmni tahlil qilish tasvirning ma'nosini aniqlash uchun kompyuter algoritmlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi. U ob'ektni aniqlash, yuzni aniqlash va tasvirni segmentatsiyalash kabi turli xil vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu bo'limda biz tasvir tahlilidan qanday foydalanish mumkinligini va uning ba'zi ilovalarini muhokama qilamiz.

Tasvir segmentatsiyasi

Tasvirni segmentatsiyalash - tasvirni qayta ishlashning bir tarmog'i bo'lib, unda tasvir bir nechta segmentlarga yoki mintaqalarga bo'linadi va ular birgalikda butun tasvirni tashkil qiladi. Har bir segment tasvir ichidagi qiziqish maydonini ifodalaydi va uni alohida ob'ekt sifatida ko'rish mumkin. Segmentatsiyaning maqsadi - tasvirni yanada mazmunli va tahlil qilish osonroq bo'lgan narsaga soddalashtirish va/yoki o'zgartirish. Segmentatsiya usullari tibbiy tasvirlashda anatomik tuzilmalarni aniqlashdan tortib kasallikning rivojlanishini kuzatishgacha bo'lgan turli vazifalar uchun qo'llaniladi. Bundan tashqari, segmentatsiya algoritmlari avtomatlashtirilgan kuzatuv tizimlarining asosiy komponentlari bo'lib, robotlashtirilgan navigatsiya vazifalari va ob'ektlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.

Segmentatsiya algoritmlari odatda pikselga asoslangan usullarga yoki tasnifga asoslangan usullarga tayanadi. Pikselga asoslangan usullar tasvirni alohida segmentlarga bo'lish uchun rang yoki tekstura kabi ko'rsatkichlardan foydalanadi. Shu bilan bir qatorda, tasnifga asoslangan usullar piksellarni avtomatik ravishda tegishli segmentlar/ob'ektlarga guruhlash uchun shakl yoki tekstura kabi tavsiflovchi xususiyatlarga asoslangan toifalarni birlashtiradi.

Pikselga asoslangan segmentatsiya odatda butun mintaqa bo'yicha global statistikani (masalan, o'rtacha qiymat) hisoblash orqali ob'ektlarni intensivligi yoki kontrast qiymatlari bo'yicha ajratishga qaratilgan. Tasnifga asoslangan yondashuvlar algoritm ishlay boshlashdan oldin ko'pincha qo'lda kiritish va etiketlashni talab qiladi; ammo bu usullar faqat piksel qiymatlari yordamida muvaffaqiyatli ajratilmaydigan katta ma'lumotlar to'plamlari yoki noma'lum ma'lumotlar turlari bilan ishlashda juda kuchli.

Tasvir tasnifi

Tasvirlarni tasniflash - bu berilgan tasvirdagi sinflarni bashorat qilish va belgilash uchun kompyuter algoritmlaridan foydalanish jarayoni. Ushbu jarayonda, odatda, o'rganish algoritmiga kirish sifatida xizmat qiladigan yorliqli o'quv tasvirlarining "to'plami" mavjud. Ushbu o'quv tasvirlari asosida o'lcham, shakl va rang kabi xususiyatlar tasvirdan chiqariladi va tasvirni tasniflash uchun ishlatiladi. Ushbu usul qo'lda yorliqlash bilan solishtirganda aniqroq natijalarga erishishga imkon beradi, bu erda odamlar noto'g'ri tasniflash yoki etiketlash xatolari tufayli xatolarga yo'l qo'yishi mumkin.

Noma'lum tasvirni hisobga olgan holda, mavjud tasniflagichni qo'llash mumkin, u keyinchalik ushbu maxsus kirishga oldindan belgilangan turli sinflar soniga ko'ra chiqish toifasini belgilaydi. Buning ba'zi bir misollari - avtonom avtomashinalarni boshqarish tizimlaridan tortib, biometrik ilovalarda yuzni aniqlash qobiliyatiga ega. Bundan tashqari, tasvirlarni tasniflash orqali aniq belgilangan ma'lumotlarga ega bo'lish, keyingi tahlil qilish uchun ulkan davlat ma'lumotlar to'plamidan foydalanish orqali bizning atrof-muhitimizni sezilarli darajada ko'proq tushunishga yordam beradi - ayniqsa ob'ektlar turlari va chakana tahlil yoki ko'ngilochar tahlillar kabi biznes ilovalari o'rtasidagi korrelyatsiyalarda.

Parallel ishlov berish uchun GPU optimallashtirish texnikasi bilan neyron tarmoqlarni amalga oshirishdan tortib, mashinani o'rganishning turli shakllarigacha - AI modellarini o'rgatish yoki Tasvir tasnifi sohasida chuqur o'rganish usullarini qo'llashning son-sanoqsiz usullari mavjud; nazoratsiz ta'lim tadqiqotchilarni ulardan maksimal darajada to'liq foydalanishga xalaqit beradigan ba'zi to'siqlarga ega bo'lsa-da, bu usullar hali ham faol ravishda o'rganilmoqda va tadqiq qilinmoqda. Shunday qilib, ularni qanday amalga oshirishni tushunish kompyuterni ko'rish algoritmlarini to'liq tushunish, shuningdek, blokcheyn yoki serversiz infratuzilma kabi rivojlanayotgan texnologiyalar haqida yaqin ma'lumotga ega bo'lish bilan bir qatorda amalga oshirish uchun Python kabi skript tillari kabi muhandislik amaliyotlarini o'z ichiga olgan kuchli texnik bilimlarni talab qiladi. amalga oshirishlar

Ob'ektni aniqlash

Ob'ektni aniqlash - bu tasvir ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishda aniqlikni ta'minlash uchun kompyuterga asoslangan texnologiya va texnika. Bu texnologiya osongina aniqlangan tasvirlardagi ob'ektlar va ularning xususiyatlarini aniqlash uchun turli murakkab algoritmlardan foydalanadi. U sud ekspertizasi, tibbiyot fanlari, sanoatni avtomatlashtirish, yuzni identifikatsiyalash va avtomatlashtirilgan tekshirish tizimlari kabi ko'plab sohalarda katta rol o'ynaydi.

Ob'ektni aniqlash tasvirdagi aniq ob'ektlarning hajmi, shakli va boshqa xususiyatlarini aniqlash uchun ma'lumotlarni tahlil qilish yoki to'plashni o'z ichiga oladi. Tasvirni tahlil qilishning ushbu turi ob'ektlarni rangi, tuzilishi yoki hatto birga joylashtirilganda yaratgan shakllariga qarab aniqlashni o'z ichiga olishi mumkin. Matematik modellar va statistik usullardan foydalanish hozirgi vaqtda kompyuterlar uchun vazifani ancha osonlashtiradi.

Bu erda asosiy maqsad tasvir ma'lumotlar to'plamida paydo bo'ladigan har bir ob'ektni tayinlangan atribut belgilaridan foydalangan holda aniq aniqlashdir. Algoritmni ko'plab ma'lumotlar bilan oldindan o'rgatish kerak, shu jumladan trening boshlanishidan oldin har bir maqsadli ob'ektning xususiyatlari haqida aniq bashorat qilish uchun "yaxshi" misollar. Trening tugallangandan va prognoz muvaffaqiyatli bo'lgandan so'ng, ma'lum bir ma'lumotdan kutilgan natija oldingi tadqiqotlar natijasida olingan natijalar bilan ishlaydigan xulosa kabi bosqichlar bo'ladi.

Chuqur o'rganish (DL) algoritmlari kabi texnologiya bugungi kunda qo'llanilayotgan ushbu turdagi ishlov berish uskunasi sozlamalarida mavjud bo'lishidan oldin an'anaviy usullardan ko'ra qisqaroq vaqt ichida aniqroq natijalarga erishish uchun birgalikda ishlaydigan bir nechta qatlamlarga ruxsat berishga yordam beradi. Oxir oqibat, bu sun'iy intellekt yordamida "Deep Learning" kabi usullarni an'anaviy yondashuvlarga qaraganda jozibador qiladi, chunki ular xatolarni sezilarli darajada kamaytiradi va real vaqt stsenariylarida ham chiqishni osonlashtiradigan ob'ektni aniqlashning samarali aniqlik ko'rsatkichlarini taqdim etadi.

Rasmlarni tahlil qilish uchun asboblar

Tasvirlarni tahlil qilish - bu hisoblash metodologiyasi yordamida tasvirlardan mazmunli ma'lumotlarni olishni o'z ichiga olgan jarayon. Bu jarayon tibbiy tasvirlash, sun’iy intellekt va masofadan zondlash kabi turli sohalarda qo‘llaniladi. Yaxshiyamki, tasvirni tahlil qilish uchun jarayonni oson va samaraliroq qilish uchun turli xil vositalar mavjud. Keling, tasvirni tahlil qilish uchun mavjud bo'lgan ba'zi vositalarni ko'rib chiqaylik.

OpenCV

OpenCV - bu asosan real vaqtda kompyuterni ko'rishga qaratilgan dasturlash funktsiyalari kutubxonasi. U turli xil Windows, Linux, platforma va boshqa dasturiy platformalarni qo'llab-quvvatlaydi va shuning uchun u ko'pincha tasvirni tahlil qilish va tasvirni qayta ishlash vazifalari uchun ishlatiladi. OpenCV ning qo'llanilish sohalariga quyidagilar kiradi: kompyuterni ko'rish, yuzni aniqlash, ob'ektni identifikatsiyalash, harakatni kuzatish, segmentatsiya va tanib olish.

OpenCV ob'ektni aniqlash, yuzni tanish, avtomatik xususiyatni ajratib olish va boshqalar kabi murakkab vazifalarni bajarish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan keng ko'lamli kuchli vositalarni taklif etadi. U keng tarqalgan muammolarga foydalanuvchilar uchun qulay echimlarni taqdim etadigan faol hamjamiyatga ega. Kutubxona C++, Java yoki Python kabi ko'plab dasturlash tillari bilan integratsiya qilish uchun mo'ljallangan. Kutubxona ishlab chiquvchilarga o'zlarining xohlagan tillarida tasvirlar bilan ishlash imkonini beradi, bu esa rivojlanish vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi. OpenCV har qanday turdagi ma'lumotlarni (masalan, 2D va 3D formatidagi tasvirlarni) qo'llab-quvvatlaydi, bu uni bugungi kunda mavjud bo'lgan barcha tasvirlarni qayta ishlash kutubxonalari orasida eng ko'p qirrali vositaga aylantiradi.

OpenCV-ga kiritilgan vositalar:
- Rasmlarni filtrlash
-Obyekt segmentatsiyasi
- Xususiyatlarni ajratib olish
-Xususiyatlar mosligi va tasnifi
-Obyektni kuzatish va harakat tahlili
-O'rganilayotgan ob'ektlar uchun 3D rekonstruksiya

Uning asboblari past xotira sarfi, ko‘pchilik platformalarda (ayniqsa, o‘rnatilgan platformalarda) tez bajarilishi, OpenMPI/MPI4Py kabi standart kutubxonalardan foydalanadigan tizimlar orasida ko‘chma qulaylik kabi afzalliklari tufayli sanoat sharoitida avtomatlashtirilgan vizual tekshirish uchun keng qo‘llaniladi. Uning ochiq kodli litsenziyasi uni royalti to'lovlarisiz yoki mathworks kabi kompaniyalar yoki tashkilotlardan litsenziyalarsiz foydalanishni istagan foydalanuvchilar uchun yanada jozibador qiladi ...

TensorFlow

TensorFlow - bu chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqish va o'qitish uchun ishlatiladigan ochiq kodli dasturiy ta'minot kutubxonasi. Tasvirni tahlil qilish modellari kabi chuqur o'rganish tizimlari rasm kabi kirish ma'lumotlarini qayta ishlovchi neyronlarning bir nechta qatlamlaridan tashkil topgan. TensorFlow ishlab chiquvchilarga ko'rish, tabiiy tilni qayta ishlash va boshqa sohalarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan zamonaviy chuqur o'rganish modellarini osonroq ishlab chiqish va joylashtirish imkonini beradi.

TensorFlow-dan foydalanishning asosiy afzalligi shundaki, u kuchli mashinani o'rganish modellarini tez va samarali yaratish va o'rnatishning oson yo'lini taqdim etadi. TensorFlow shuningdek, MacOS, Windows, Linux va mobil platformalarda keng ko'lamli ilovalarni qo'llab-quvvatlaydi. Va u ochiq manba bo'lgani uchun va boy hamjamiyat tomonidan qo'llab-quvvatlanganligi sababli, siz g'ildiraklarni qayta ixtiro qilmasdan yoki noldan kodni tuzatishga qo'shimcha vaqt sarflamasdan, ishlab chiqish jarayonida mavjud vositalardan foydalanishingiz mumkin.

Yangi modellarni noldan o'rgatishdan tashqari, TensorFlow sizga oldindan o'rgatilgan modellarni o'rganish yoki muayyan muammolar to'plamida nozik sozlash uchun qayta ishlatishga ham imkon beradi. Bu mavjud tarmoqlarga o'rnatilgan mavjud bilimlardan foydalangan holda muayyan muammolarga moslashtirilgan maxsus echimlarni tezda yaratish imkonini beradi. Ushbu moslashuvchanlik bilan ishlab chiquvchilar har qachongidan ham tezroq turli xil arxitekturalar bilan tajriba o'tkazishni boshlashlari mumkin - ularni hech qanday vaqtda yuqori aniqlik bilan ishga tushirish va ishga tushirish

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision - bu korxonalarga rasmlarni tahlil qilish va qimmatli tushunchalarni olishda yordam berish uchun moʻljallangan kuchli tasvirni qayta ishlash vositasi. U Google Photos tomonidan qo'llaniladigan texnologiyaga asoslangan bo'lib, uni ishonchli va ishlatish uchun qulay qiladi. Bulutga asoslangan ushbu vosita korxonalarga katta hajmdagi rasmlarni tezda qayta ishlash, yuzlarni aniqlash, ob'ektlarni aniqlash va matnni chiqarib olish, shu bilan birga qo'l mehnatidan qochish imkonini beradi.

Google Cloud Vision-ning yana bir ajoyib xususiyati uning hayvonlar yoki mahsulotlar kabi keng toifadagi ob'ektlarni aniqlash qobiliyatidir. “Loqotipni aniqlash” funksiyasi yordamida foydalanuvchilar batafsil kuzatish va tahlil qilish uchun Facebook yoki Instagram kabi brendlar bilan bog‘lanishlari mumkin. “Manzilni aniqlash” funksiyasi foydalanuvchilarga bir zumda atrofidagi diqqatga sazovor joylarni aniqlashga va mahalliy madaniyatini yaxshiroq tushunishga yordam beradi.

Ob'ektni aniqlash imkoniyatlaridan tashqari, Google Cloud Vision foydalanuvchilarga his-tuyg'ularni tahlil qilish bilan bir qatorda tasvirlar uchun avtomatlashtirilgan taglavhalar vositasini ham taqdim etadi - bir zumda tahlil qilish uchun juda mos keladi! Bundan tashqari, ushbu vosita yosh va jins kabi atributlarni yuqori aniqlik bilan aniqlaganligi sababli marketing maqsadlari uchun juda mos bo'lgan yuzni aniqlash imkoniyatlarini taklif etadi. Nihoyat, kalit so'zlarni ajratib olish imkoniyatlari foydalanuvchilarga keyingi jarayonlarda yoki ilovalarda ishlatilishi mumkin bo'lgan tegishli kalit so'zlarni topishda kiritilgan rasmlarni tezda skanerlash imkonini beradi.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, Google Cloud Vision biznesga o'z rasmlarini har qachongidan ham samaraliroq tahlil qilishda yordam beradigan tasvirni qayta ishlash vositasini izlashda ajoyib imkoniyatdir!

Xulosa

Tasvirlarni tahlil qilish raqamli tasvirlardan tushunchalar to'plash uchun kuchli vositadir. U tibbiyot, avtomobilsozlik va fotografiya kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin. Rasm tahlilidan foydalanishning afzalliklari juda ko'p va vaqt, pul va kuchni tejashga yordam beradi. Ushbu maqolada biz tasvirni tahlil qilish asoslarini, bu nima ekanligini va u sizga qanday foyda keltirishi mumkinligini ko'rib chiqdik. Shuningdek, biz turli xil tahlil turlarini va tasvirni muvaffaqiyatli tahlil qilishning eng yaxshi amaliyotlarini muhokama qildik. Xulosa qilib aytganda, tasvir tahlili tushunchalarni to'plash va ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish uchun kuchli vosita ekanligi aniq.

xulosa

Qahvangiz uchun qovurilgan taomlarni tanlash siz tanlagan lazzat va kuchga, shuningdek, mintaqaviy imtiyozlarga bog'liq. Turli xil qovuruvchilar turli xil nomlar va rang toifalarini taklif qiladilar, ammo umuman olganda, engil qovurilgan qovurilganlar yumshoqroq ta'mga ega va kofein miqdori biroz yuqoriroq bo'ladi, quyuq qovurilgan qovurilganlar esa kamroq kislotalilik bilan achchiqroq bo'ladi. Har birining mashhur turlariga Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Nonushta, Full City, High Continental New Orleans Yevropa Espresso Vena Italiya Fransuzlari kiradi. Siz och yoki quyuq kofe loviyalarining muxlisi bo'lasizmi yoki ular orasida bo'ladimi - sotib olishdan oldin so'rashni unutmang, shunda siz aynan o'zingiz qidirayotgan narsaga ega bo'lasiz!

Qo'shimcha ma'lumot

Tasvirlarni tushunish va ulardan xulosa chiqarish uchun tasvir tahlilidan foydalanish sog‘liqni saqlashdan tortib xavfsizlikgacha bo‘lgan sohalarning keng doiralarida tobora ommalashib bormoqda. Agar siz ushbu texnologiya haqida ko'proq ma'lumot olishni istasangiz, quyidagi manbalarni ko'rib chiqing:

Maqolalar va o'quv qo'llanmalar
-Oracle tomonidan "Tasvir tahlili: bu nima va undan qanday foydalanish"
Kent Vudard tomonidan "Tasvir tahlili haqida hech narsa bilmagan odamlar uchun tasvir tahliliga kirish"
Viktor Charpenay tomonidan "Mashina o'rganishda tasvirni tahlil qilish va qayta ishlashni tushunish yo'lidagi 8 qadam"
Kitoblar va nashrlar
-Tasvirga ishlov berish: Milan Sonka va boshqalarning printsiplari va ilovalari.
-Kompyuter va mashinani ko'rish - nazariya, algoritmlar, amaliyotlar (4-nashr) ER Davies
- OpenCV yordamida raqamli tasvirni qayta ishlash - Bibliografiya (Ver 4.1) Devid Dardas tomonidan tuzilgan veb-seminarlar va podkastlar
-Treehouse AI tomonidan o'tkaziladigan mashinani o'rganish orqali kompyuterni ko'rish webinar
-Mashinani o'rganish asoslari podkasti Google Cloud Platform tomonidan joylashtirilgan. Shuningdek, tasvirni tahlil qilish metodologiyasini va undan aniq ilovalar uchun qanday foydalanishni yaxshiroq tushunishga yordam beradigan ko'plab boshqa kitoblar, maqolalar, vebinarlar, podkastlar, seminarlar va boshqa resurslar mavjud.

Salom, men Kim, onam va media yaratish va veb-ishlab chiqish bo'yicha ma'lumotga ega bo'lgan stop-motion ishqiboziman. Menda rasm chizish va animatsiyaga bo‘lgan ishtiyoqim baland, hozir esa to‘xtash-harakat olamiga sho‘ng‘iyapman. Blogim orqali men o'rganganlarimni sizlar bilan baham ko'raman.