Phân tích hình ảnh: Nó là gì và sử dụng nó như thế nào

bởi kim Cập nhật: 29 Tháng Sáu, 2022

Phân tích hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ để trích xuất thông tin từ hình ảnh.

Điều này có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, từ theo dõi những thay đổi trong môi trường đến nhận dạng khuôn mặt đến phân tích hình ảnh y tế.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu ngắn gọn về phân tích hình ảnh và cách bạn có thể sử dụng nó. Chúng tôi sẽ đề cập đến định nghĩa về phân tích hình ảnh, các kỹ thuật và công cụ khác nhau có sẵn cũng như các ứng dụng tiềm năng của phân tích hình ảnh.

Định nghĩa phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là một công cụ được sử dụng để hiểu rõ hơn về kỹ thuật số hình ảnh. Nó thường được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y học, nghiên cứu khoa học, giám sát, xử lý hình ảnh và nhiều lĩnh vực khác.

Về cơ bản, đó là một quá trình thu thập dữ liệu từ một hình ảnh và phân tích dữ liệu để có được thông tin về nội dung của hình ảnh. Phân tích hình ảnh giúp cung cấp thông tin về chất lượng hoặc các tính năng của hình ảnh như kích thước, hình dạng, cường độ/độ sáng, màu sắc thành phần hoặc kế hoạch sàn của nó.

Có một số kỹ thuật được sử dụng trong phân tích ảnh chẳng hạn như kỹ thuật biến đổi không gian như trích xuất ảnh con và xử lý khối; các kỹ thuật trích xuất tính năng tìm các điểm hoặc vùng quan tâm bằng cách sử dụng bộ phát hiện cạnh hoặc thuật toán theo dõi đường viền; kỹ thuật phân loại phân loại các đối tượng thành các loại; kỹ thuật phân đoạn phân tích các đối tượng từ nền; và các thuật toán nhận dạng mẫu nhận dạng các đối tượng bằng các phương pháp thống kê.

Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích hình ảnh cho các ứng dụng như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt, nó có thể cải thiện trải nghiệm người dùng khi sử dụng phương tiện kỹ thuật số. Cũng có thể sử dụng phân tích cho nghiên cứu khoa học để đánh giá mối tương quan giữa các ranh giới được xác định trong một hoặc một nhóm hình ảnh. Cuối cùng, công nghệ này cũng được các chuyên gia y tế sử dụng đáng kể trong các chuyên khoa bao gồm X quang và bệnh lý học để chẩn đoán các tình trạng khác nhau dựa trên hình ảnh quét từ bệnh nhân.

Các loại phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số. Đó là một thuật ngữ rất rộng bao gồm nhiều loại tác vụ khác nhau liên quan đến hình ảnh, bao gồm nhận dạng và nhận dạng đối tượng, đo lường hình dạng, nhận dạng mẫu, phân tích và phân loại cảnh.

Có nhiều loại kỹ thuật phân tích hình ảnh; một số trong những cái phổ biến hơn bao gồm:
–điểm ảnh-based/Spatial Analysis – Loại phân tích này liên quan đến việc đếm thủ công từng pixel hoặc cụm pixel để đo diện tích (kích thước, hình dạng) và mật độ (phân phối).
-Phân tích thống kê – Cách tiếp cận này sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá các tính năng được liên kết với các vùng trong một hình ảnh, chẳng hạn như độ tương phản hoặc độ sáng.
-Học máy/Trí tuệ nhân tạo – Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh tự động mạnh mẽ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn ngữ nghĩa bằng cách sử dụng mạng thần kinh tích chập (CNN).
-Phân tích kết cấu – Kỹ thuật này đo lường cách các phần tử trong một hình ảnh được phân bổ tương đối với nhau về mặt kết cấu—sự thay đổi về mức độ xám hoặc màu sắc trên một khu vực rộng lớn.
-Phân tích biểu đồ – Phân tích biểu đồ thường liên quan đến việc đo lường các phân phối thống kê trong một hình ảnh như độ tương phản, độ sáng, màu sắc và độ bão hòa.
-Kỹ thuật lọc – Kỹ thuật lọc liên quan đến các phép toán trên toàn bộ mảng cường độ được xử lý để sửa đổi các phần nhất định của mảng trong khi vẫn giữ nguyên các phần khác. Các bộ lọc thường được sử dụng để tăng cường các cạnh hoặc loại bỏ nhiễu khỏi hình ảnh bằng cách làm mịn các vùng không mong muốn này.
-Kỹ thuật biến đổi Fourier – Phương pháp này sử dụng các phép biến đổi Fourier giúp phân tách hình ảnh thành một số thành phần dựa trên dải tần số và/hoặc hướng có trong khung hình đầu vào. Điều này cho phép cô lập các bộ phận và đối tượng có thể có các đặc điểm cụ thể so với hình thức tổng thể của các thành phần khác trong khung – chẳng hạn như sự khác biệt về kết cấu hoặc hình dạng – cho phép phát hiện đối tượng dễ dàng hơn trong quá trình phân đoạn.

Lợi ích của phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là một công cụ vô giá để thu được thông tin chi tiết từ hình ảnh kỹ thuật số. Nó được sử dụng để nhận dạng các mẫu, xác định đối tượng và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ phương tiện. Từ nghiên cứu y học đến nhận dạng khuôn mặt, phân tích hình ảnh có thể mang lại lợi ích cho nhiều ngành công nghiệp. Ở đây chúng ta sẽ khám phá những ưu điểm của phân tích hình ảnh và cách nó có thể được sử dụng để nâng cao các lĩnh vực khác nhau.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Phân tích hình ảnh có thể giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng, cho phép các công ty hiểu được sở thích của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Bằng cách triển khai các kỹ thuật phân tích hình ảnh, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu từ hình ảnh như nhân khẩu học, vị trí và phản ứng cảm xúc để nhắm mục tiêu quảng cáo hoặc cá nhân hóa nội dung cho khách hàng tốt hơn. Việc sử dụng dữ liệu này có thể giúp cải thiện mức độ tương tác với khách hàng cũng như tăng doanh số bán hàng cho công ty.

Phân tích hình ảnh cũng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về bối cảnh hình ảnh của họ. Ví dụ: công nghệ nhận dạng màu sắc cho phép các công ty xác định màu sắc trong hình ảnh và xác định cách chúng được liên kết với sản phẩm hoặc dịch vụ. Thông tin này có thể giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi của khách hàng đối với một dịch vụ hoặc sản phẩm cụ thể. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể sử dụng công nghệ nhận dạng đối tượng để xác định đối tượng trong hình ảnh và hiểu rõ hơn sở thích của khách hàng dựa trên đối tượng họ thích.

Cuối cùng, phân tích hình ảnh cho phép doanh nghiệp thu thập dữ liệu nhanh hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác trong quy trình. Các công ty không còn cần phải xem xét thủ công hàng trăm hình ảnh khi cố gắng xác định sở thích của khách hàng; thay vào đó, họ có thể tự động hóa quy trình này bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích hình ảnh giúp cải thiện đáng kể hiệu quả trong khi vẫn nhận được kết quả chính xác từ quá trình phân tích hình ảnh. Điều này có nghĩa là khách hàng có quyền truy cập vào quảng cáo được cá nhân hóa nhanh hơn bao giờ hết, cho phép các công ty cung cấp trải nghiệm người dùng tổng thể tốt hơn cho khách hàng của họ.

Tăng độ chính xác và hiệu quả

Phân tích hình ảnh mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm tăng độ chính xác và hiệu quả. Bằng cách phân tích hình ảnh thay vì dựa vào các phương pháp thủ công hoặc dựa trên văn bản, phân tích hình ảnh có thể giảm đáng kể lỗi nhập dữ liệu và tăng tốc thời gian xử lý cho một tác vụ nhất định.

Phân tích hình ảnh cũng loại bỏ nhu cầu sàng lọc một lượng lớn thông tin theo cách thủ công. Thay vào đó, một thuật toán có thể nhanh chóng tìm thấy dữ liệu liên quan và xác định các mẫu để con người dễ dàng diễn giải. Điều này đẩy nhanh quá trình ra quyết định và giảm thiểu những sai lầm tốn kém tiềm ẩn do lỗi của con người hoặc sự giám sát.

Ngoài ra, phân tích hình ảnh giúp dễ dàng xác định các mẫu một cách nhanh chóng trong các bộ dữ liệu cực kỳ lớn mà sẽ mất hàng nghìn giờ để sàng lọc thủ công. Điều này làm giảm đáng kể chi phí lao động đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả. Phân tích hình ảnh cũng cho phép các tổ chức định lượng các xu hướng mà họ có thể đã bỏ lỡ bằng các phương pháp truyền thống, giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn nhanh hơn bao giờ hết.
Bằng cách sử dụng công nghệ phân tích hình ảnh, doanh nghiệp có thể giảm thiểu lỗi nhập liệu, giảm chi phí nhân công đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả trong hoạt động của mình. Điều này dẫn đến khả năng ra quyết định được cải thiện và kết quả chính xác hơn thu được từ các bộ dữ liệu lớn hơn nhiều so với những gì có thể đạt được chỉ bằng các phương pháp truyền thống.

Cải thiện việc ra quyết định

Việc sử dụng phân tích hình ảnh trong các doanh nghiệp để hỗ trợ ra quyết định có thể dẫn đến hiệu quả được cải thiện và giúp các tổ chức quản lý tài nguyên của họ tốt hơn. Thông qua các kỹ thuật và công nghệ khác nhau có liên quan, một tổ chức có khả năng nhanh chóng xử lý và phân tích hình ảnh từ các nguồn khác nhau. Điều này giúp họ đưa ra quyết định hợp lý gần như ngay lập tức.

Phân tích hình ảnh có thể giúp các tổ chức sắp xếp, xác định và đánh giá dữ liệu để ưu tiên các nhiệm vụ hoặc mục tiêu chiến lược. Nó cũng cho phép phân tích nhanh các mẫu phức tạp trong hình ảnh, giúp tiết kiệm thời gian quý báu cho các nhiệm vụ ra quyết định cấp cao hơn. Ngoài ra, phân tích hình ảnh có thể giúp các công ty khám phá các xu hướng hoặc các vấn đề thường xuyên xảy ra mà có thể không được chú ý.

Các tổ chức đang ngày càng tận dụng sức mạnh của các công nghệ phân tích hình ảnh như ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để tạo ra các mô hình dự đoán giúp họ hiểu rõ điều gì sẽ xảy ra về hành vi của khách hàng và điều kiện thị trường trong tương lai. Tại thời điểm này, các nhóm phân tích thị trường liên tục quét qua các hình ảnh mà họ đã thu thập được từ các nguồn như trang web của đối thủ cạnh tranh và các kênh kỹ thuật số. Với các công cụ phù hợp, các nhóm này có thể nhanh chóng xác định cách khách hàng tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ của tổ chức để xây dựng thông tin chi tiết có thể hành động mang lại lợi thế cạnh tranh so với những người khác trong ngành.

Phân tích hình ảnh đóng một vai trò không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh ngày nay bằng cách cung cấp cho các tổ chức quyền truy cập vào những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu có giá trị nhằm kích thích tăng trưởng và tiến bộ nhanh hơn bao giờ hết.

Cách sử dụng Phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là một cách hiệu quả để xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và trích xuất thông tin hữu ích từ nó. Phân tích hình ảnh liên quan đến việc sử dụng các thuật toán máy tính để xác định ý nghĩa của hình ảnh. Nó có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ như nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt và phân đoạn hình ảnh. Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về cách thức phân tích hình ảnh có thể được sử dụng và một số ứng dụng của nó.

Phân đoạn hình ảnh

Phân đoạn hình ảnh là một nhánh của xử lý hình ảnh trong đó một hình ảnh được chia thành nhiều phân đoạn hoặc vùng, cùng nhau tạo nên toàn bộ hình ảnh. Mỗi phân đoạn đại diện cho một khu vực quan tâm trong hình ảnh và có thể được coi là một đối tượng riêng biệt. Mục tiêu của phân đoạn là đơn giản hóa và/hoặc thay đổi cách thể hiện của một hình ảnh thành thứ gì đó có ý nghĩa hơn và dễ phân tích hơn. Kỹ thuật phân đoạn được sử dụng trong hình ảnh y tế cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ việc xác định cấu trúc giải phẫu đến theo dõi sự tiến triển của bệnh. Ngoài ra, các thuật toán phân đoạn là thành phần chính trong các hệ thống giám sát tự động và có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ điều hướng rô-bốt và phát hiện đối tượng.

Các thuật toán phân đoạn thường dựa vào phương pháp dựa trên pixel hoặc phương pháp dựa trên phân loại. Các phương pháp dựa trên pixel sử dụng các dấu hiệu như màu sắc hoặc kết cấu để chia hình ảnh thành các phân đoạn riêng biệt. Ngoài ra, các phương pháp dựa trên phân loại kết hợp các danh mục dựa trên các đặc điểm mô tả như hình dạng hoặc kết cấu để tự động nhóm các pixel lại với nhau thành các phân đoạn/đối tượng thích hợp.

Phân đoạn dựa trên pixel thường nhằm mục đích phân tách các đối tượng theo cường độ hoặc giá trị độ tương phản của chúng bằng cách tính toán thống kê toàn cầu (ví dụ: giá trị trung bình) trên toàn bộ khu vực. Các phương pháp tiếp cận dựa trên phân loại thường yêu cầu nhập thủ công và ghi nhãn trước khi thuật toán có thể bắt đầu hoạt động; tuy nhiên, các phương pháp này rất hiệu quả khi xử lý các tập dữ liệu lớn hoặc các loại dữ liệu không xác định không thể phân tách thành công chỉ bằng các giá trị pixel.

Phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh là quá trình sử dụng các thuật toán máy tính để dự đoán và gắn nhãn các lớp trong một hình ảnh nhất định. Trong quá trình này, thông thường sẽ có một “bộ sưu tập” các hình ảnh đào tạo được gắn nhãn dùng làm đầu vào cho một thuật toán học tập. Dựa trên những hình ảnh đào tạo này, các đặc điểm như kích thước, hình dạng và màu sắc được trích xuất từ ​​​​hình ảnh và được sử dụng để phân loại hình ảnh. Kỹ thuật này cho phép thu được kết quả chính xác hơn so với việc dán nhãn thủ công, trong đó con người có thể mắc lỗi do phân loại sai hoặc lỗi ghi nhãn.

Với một hình ảnh không xác định, người ta có thể áp dụng một bộ phân loại hiện có, sau đó gán cho đầu vào cụ thể này một danh mục đầu ra theo số lượng các lớp riêng biệt được xác định trước. Một số cách sử dụng ví dụ về điều này bao gồm từ các hệ thống lái xe ô tô tự động cung cấp cho nó khả năng nhận dạng đối tượng để phát hiện khuôn mặt trong các ứng dụng sinh trắc học. Ngoài ra, việc có dữ liệu được dán nhãn chính xác thông qua phân loại hình ảnh có thể giúp hiểu rõ hơn về môi trường của chúng ta bằng cách tận dụng bộ dữ liệu khổng lồ của chính phủ để phân tích thêm – đặc biệt là trong mối tương quan giữa các loại đối tượng và ứng dụng kinh doanh như phân tích bán lẻ hoặc phân tích giải trí.

Từ việc triển khai mạng thần kinh với các kỹ thuật tối ưu hóa GPU để có được quá trình xử lý song song cho đến các hình thức học máy khác nhau – có vô số cách để người ta có thể đào tạo các mô hình AI hoặc sử dụng các kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực Phân loại hình ảnh; mặc dù học tập không giám sát vẫn còn khá nhiều trở ngại khiến các nhà nghiên cứu không thể sử dụng hết tiềm năng của chúng, nhưng các phương pháp này vẫn đang được tích cực khám phá và nghiên cứu. Do đó, để hiểu cách triển khai chúng đòi hỏi phải nắm bắt toàn diện các thuật toán thị giác máy tính cũng như kiến ​​thức kỹ thuật vững chắc liên quan đến các thực hành kỹ thuật phụ trợ, chẳng hạn như các ngôn ngữ kịch bản như Python cho mục đích triển khai cùng với việc có kiến ​​thức cơ bản về các công nghệ mới nổi như chuỗi khối hoặc cơ sở hạ tầng không có máy chủ triển khai

Phát hiện đối tượng

Phát hiện đối tượng là một công nghệ và kỹ thuật dựa trên máy tính để đảm bảo độ chính xác trong quá trình phân tích tập dữ liệu hình ảnh. Công nghệ này sử dụng nhiều thuật toán phức tạp khác nhau để xác định các đối tượng và đặc điểm của chúng trong các hình ảnh dễ dàng xác định. Nó đóng một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như pháp y, khoa học y tế, tự động hóa công nghiệp, nhận dạng khuôn mặt và hệ thống kiểm tra tự động.

Phát hiện đối tượng liên quan đến việc phân tích hoặc thu thập dữ liệu để xác định kích thước, hình dạng và các thuộc tính khác của các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh. Loại phân tích hình ảnh này có thể bao gồm việc xác định các đối tượng dựa trên màu sắc, kết cấu hoặc thậm chí hình dạng mà chúng tạo ra khi được đặt cùng nhau. Việc sử dụng các mô hình toán học và phương pháp thống kê làm cho công việc trở nên dễ dàng hơn nhiều đối với máy tính ngày nay.

Mục đích chính ở đây là xác định chính xác từng đối tượng xuất hiện trong tập dữ liệu hình ảnh bằng cách sử dụng các nhãn thuộc tính được chỉ định của nó. Thuật toán cần được đào tạo trước với nhiều dữ liệu, bao gồm các ví dụ 'tốt' để dự đoán chính xác về các tính năng của từng đối tượng mục tiêu trước khi bắt đầu đào tạo. Sau khi đào tạo hoàn tất và dự báo thành công, nó sẽ được theo sau bởi các giai đoạn như suy luận trong đó kết quả mong đợi từ một đầu vào nhất định hoạt động với kết quả thu được từ các nghiên cứu trước đó.

Công nghệ như thuật toán học sâu (DL) giúp cho phép nhiều lớp hoạt động cùng nhau để đạt được kết quả chính xác hơn trong khung thời gian ngắn hơn so với các phương pháp truyền thống có thể cung cấp trước khi có sẵn trong loại thiết lập phần cứng xử lý được sử dụng ngày nay. Cuối cùng, điều này làm cho các cách được hỗ trợ bởi AI như Deep Learning trở nên hấp dẫn hơn so với các phương pháp thông thường vì chúng giúp giảm đáng kể lỗi đồng thời cung cấp các chỉ số đo độ chính xác phát hiện đối tượng hiệu quả, có thể dễ dàng tạo ra kết quả trong các tình huống thời gian thực..

Công cụ phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là một quá trình liên quan đến việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh bằng các phương pháp tính toán của nó. Quá trình này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như hình ảnh y tế, trí tuệ nhân tạo và viễn thám. May mắn thay, có rất nhiều công cụ có sẵn để phân tích hình ảnh, giúp quá trình này trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Hãy xem xét một số công cụ có sẵn để phân tích hình ảnh.

OpenCV

OpenCV là một thư viện các chức năng lập trình chủ yếu nhằm vào thị giác máy tính thời gian thực. Nó hỗ trợ nhiều cửa sổ, Linux, nền tảng và các nền tảng phần mềm khác và do đó nó thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân tích hình ảnh và xử lý hình ảnh. Các lĩnh vực ứng dụng của OpenCV bao gồm: thị giác máy tính, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng, theo dõi chuyển động, phân đoạn và nhận dạng.

OpenCV cung cấp một loạt các công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ phức tạp như phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, trích xuất tính năng tự động, v.v. Nó có một cộng đồng tích cực cung cấp các giải pháp thân thiện với người dùng cho các vấn đề phổ biến. Thư viện được thiết kế để tích hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, Java hay Python. Thư viện cho phép các nhà phát triển làm việc với hình ảnh bằng ngôn ngữ mong muốn của họ, do đó giảm đáng kể thời gian phát triển. OpenCV hỗ trợ bất kỳ loại dữ liệu nào (chẳng hạn như hình ảnh ở dạng 2D và 3D), điều này làm cho nó trở thành công cụ linh hoạt nhất trong số tất cả các thư viện xử lý hình ảnh hiện có.

Các công cụ có trong OpenCV là:
-Lọc hình ảnh
-Phân khúc đối tượng
-Tính năng khai thác
-Tính năng phù hợp và phân loại
-Đối tượng theo dõi và phân tích chuyển động
Tái tạo -3D cho các đối tượng nghiên cứu

Các công cụ của nó được sử dụng rộng rãi để kiểm tra trực quan tự động trong cài đặt công nghiệp do các tính năng ưu việt của nó như mức tiêu thụ bộ nhớ thấp, thực thi nhanh trên hầu hết các nền tảng (đặc biệt là nền tảng nhúng), tính di động giữa các hệ thống sử dụng thư viện tiêu chuẩn như OpenMPI/MPI4Py. Giấy phép nguồn mở của nó làm cho nó thậm chí còn hấp dẫn hơn đối với những người dùng muốn sử dụng nó mà không phải trả tiền bản quyền hoặc giấy phép từ các công ty hoặc tổ chức như mathworks, v.v...

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở được sử dụng để phát triển và đào tạo các mô hình học sâu. Các hệ thống học sâu, chẳng hạn như mô hình phân tích hình ảnh, được xây dựng từ nhiều lớp tế bào thần kinh xử lý dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như ảnh. TensorFlow cho phép các nhà phát triển dễ dàng phát triển và triển khai các mô hình học sâu tiên tiến nhất có thể được sử dụng trong thị giác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các lĩnh vực khác.

Lợi ích chính của việc sử dụng TensorFlow là nó cung cấp một cách dễ dàng để tạo và triển khai các mô hình máy học mạnh mẽ một cách nhanh chóng và hiệu quả. TensorFlow cũng hỗ trợ nhiều ứng dụng trên MacOS, Windows, Linux và các nền tảng di động. Và bởi vì nó là nguồn mở và có sự hỗ trợ cộng đồng phong phú, bạn có thể sử dụng các công cụ hiện có trong quá trình phát triển của mình mà không cần phải phát minh lại bánh xe hoặc dành thêm thời gian để gỡ lỗi mã từ đầu.

Ngoài việc đào tạo các mô hình mới từ đầu, TensorFlow cũng cho phép bạn sử dụng lại các mô hình được đào tạo trước để học chuyển đổi hoặc tinh chỉnh các nhóm vấn đề cụ thể. Điều này giúp có thể nhanh chóng xây dựng các giải pháp tùy chỉnh phù hợp với các vấn đề cụ thể trong khi tận dụng kiến ​​thức hiện có được tích hợp trong các mạng hiện có. Với sự linh hoạt này trong tay, các nhà phát triển có thể bắt đầu thử nghiệm các kiến ​​trúc khác nhau nhanh hơn bao giờ hết — thiết lập và chạy chúng với kết quả chính xác cao ngay lập tức

Tầm nhìn đám mây của Google

Google Cloud Vision là một công cụ xử lý hình ảnh mạnh mẽ được thiết kế để giúp các doanh nghiệp phân tích hình ảnh và thu được thông tin chi tiết có giá trị. Nó dựa trên cùng một công nghệ được sử dụng bởi Google Photos, khiến nó trở nên đáng tin cậy và dễ sử dụng. Công cụ dựa trên đám mây này cho phép doanh nghiệp xử lý số lượng lớn hình ảnh một cách nhanh chóng, phát hiện khuôn mặt, xác định đối tượng và trích xuất văn bản trong khi tránh lao động thủ công.

Một tính năng tuyệt vời khác của Google Cloud Vision là khả năng xác định đối tượng từ nhiều danh mục như động vật hoặc sản phẩm. Với tính năng “phát hiện logo”, người dùng có thể kết nối với các thương hiệu như Facebook hay Instagram để có thông tin theo dõi và phân tích chi tiết. Tính năng “phát hiện mốc” giúp người dùng xác định các mốc xung quanh họ và hiểu rõ hơn về văn hóa địa phương của họ ngay lập tức.

Bên cạnh khả năng nhận dạng đối tượng, Google Cloud Vision còn cung cấp cho người dùng phân tích cảm tính cũng như công cụ tạo phụ đề tự động cho hình ảnh — hoàn hảo để phân tích tức thời! Ngoài ra, công cụ này cung cấp khả năng nhận dạng khuôn mặt rất phù hợp cho mục đích tiếp thị vì chúng phát hiện các thuộc tính như tuổi và giới tính với độ chính xác cao. Cuối cùng, khả năng trích xuất từ ​​khóa cho phép người dùng quét nhanh các hình ảnh đầu vào trong khi tìm các từ khóa có liên quan có thể được sử dụng trong các quy trình hoặc ứng dụng sau này.

Tóm lại, Google Cloud Vision là một lựa chọn tuyệt vời khi tìm kiếm một công cụ xử lý hình ảnh để giúp các doanh nghiệp phân tích hình ảnh của họ hiệu quả hơn bao giờ hết!

Kết luận

Phân tích hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ để thu thập thông tin chi tiết từ hình ảnh kỹ thuật số. Nó có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y học, ô tô và nhiếp ảnh. Lợi ích của việc sử dụng phân tích hình ảnh là rất nhiều và có thể tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức. Trong bài viết này, chúng ta đã xem xét các khái niệm cơ bản về phân tích hình ảnh, nó là gì và nó có thể mang lại lợi ích gì cho bạn. Chúng tôi cũng đã thảo luận về các loại phân tích khác nhau và các phương pháp hay nhất để phân tích hình ảnh thành công. Tóm lại, rõ ràng là phân tích hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ để thu thập thông tin chi tiết và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sáng suốt.

Tổng kết

Việc lựa chọn rang cho cà phê của bạn phụ thuộc vào hương vị và độ mạnh mà bạn thích cũng như sở thích khu vực của bạn. Các nhà rang xay khác nhau cung cấp nhiều loại tên và loại màu sắc, nhưng nói chung, cà phê rang nhẹ sẽ có hương vị nhẹ hơn và hàm lượng caffein cao hơn một chút trong khi cà phê rang đậm sẽ đắng hơn và ít axit hơn. Các loại phổ biến của từng loại bao gồm Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Cho dù bạn là người yêu thích hạt cà phê nhạt hay đậm—hay ở đâu đó ở giữa—hãy nhớ hỏi trước khi mua để bạn có được chính xác thứ mình đang tìm kiếm!

Đọc thêm

Việc sử dụng phân tích hình ảnh để hiểu rõ hơn và rút ra kết luận từ hình ảnh đang ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến an ninh. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về công nghệ này, hãy xem xét các tài nguyên sau:

Bài viết & Hướng dẫn
- “Phân tích hình ảnh: Nó là gì và sử dụng nó như thế nào” của Oracle
-“Giới thiệu về phân tích hình ảnh cho những người không biết gì về phân tích hình ảnh” của Kent Woodard
-“8 bước để hiểu về phân tích và xử lý hình ảnh trong học máy” của Victor Charpenay
Sách & ấn phẩm
-Xử lý hình ảnh: Nguyên tắc và Ứng dụng của Milan Sonka et al.
-Máy tính và thị giác máy – Lý thuyết, thuật toán, thực tiễn (tái bản lần thứ 4) của ER Davies
-Xử lý ảnh kỹ thuật số với OpenCV – Bibliography (Phiên bản 4.1) do David Dardas biên soạn Hội thảo trên web & Podcast
-Hội thảo trực tuyến về thị giác máy tính thông qua học máy do Treehouse AI tổ chức
-Machine Learning Fundamentals Podcast do Google Cloud Platform lưu trữ Ngoài ra còn có nhiều sách, bài báo, hội thảo trên web, podcast, hội thảo và các tài nguyên khác có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về phương pháp phân tích hình ảnh cũng như cách sử dụng phương pháp này cho các ứng dụng cụ thể.

Xin chào, tôi là Kim, một người mẹ và là người đam mê stop-motion với kiến ​​thức nền tảng về tạo phương tiện truyền thông và phát triển web. Tôi có niềm đam mê lớn với vẽ và hoạt hình, và bây giờ tôi đang lao đầu vào thế giới stop-motion. Với blog của mình, tôi đang chia sẻ những kiến ​​thức của mình với các bạn.