图像分析：它是什么以及如何使用它
图像分析是从图像中提取信息的强大工具。
这可以用于多种目的，从跟踪环境变化到面部识别再到医学图像分析。
在本文中，我们将简要介绍图像分析及其使用方法。 我们将介绍图像分析的定义、可用的不同技术和工具，以及图像分析的潜在应用。
在这篇文章中，我们将介绍：
图像分析的定义
图像分析是一种用于深入了解的工具 数字 图片。 广泛应用于医学、科研、监控、图像处理等各个领域。
从本质上讲，它是从图像中收集数据并分析数据以获取有关图像内容的信息的过程。 图像分析有助于提供有关图像质量或特征的信息，例如图像的大小、形状、强度/亮度、 颜色 构图或其平面图。
图像分析中使用了多种技术，例如子图像提取和块处理等空间变换技术； 使用边缘检测器或边界跟踪算法找到感兴趣的点或区域的特征提取技术； 将对象分类的分类技术； 从背景中解析对象的分割技术； 以及使用统计方法识别对象的模式识别算法。
通过将图像分析工具用于对象检测和面部识别等应用，可以改善用户在使用数字媒体时的体验。 也可以将分析用于科学研究，以评估单个或一组图像中定义边界之间的相关性。 最后，这项技术也被包括放射学和病理学在内的各个专业的医疗专业人员大量使用，以根据从患者身上拍摄的扫描图像诊断各种疾病。
图像分析的类型
图像分析是从数字图像中提取有意义的信息。 这是一个非常广泛的术语，涵盖了许多不同类型的图像相关任务，包括对象识别和识别、形状测量、模式识别、场景分析和分类。
图像分析技术有很多种； 一些更常见的包括：
–像素基于/空间分析——这种类型的分析涉及手动计算单个像素或像素簇以测量面积（大小、形状）和密度（分布）。
-统计分析——这种方法使用统计方法来评估与图像内区域相关的特征，例如对比度或亮度。
- 机器学习/人工智能——人工智能 (AI) 算法可实现强大的自动化图像处理任务，例如使用卷积神经网络 (CNN) 的对象检测或语义分割。
- 纹理分析——该技术测量图像中的元素如何在纹理方面相对于彼此分布——灰度级或颜色在大面积上的变化。
- 直方图分析——直方图分析通常涉及测量图像内的统计分布，例如对比度、亮度、色调和饱和度。
-过滤技术——过滤技术涉及对整个处理过的强度阵列的数学运算，它修改阵列的某些部分，同时保留其他部分。 过滤器通常用于通过平滑这些不需要的区域来增强边缘或消除图像中的噪声。
- 傅立叶变换技术——该方法利用傅立叶变换，根据输入帧中存在的频率范围和/或方向将图像分解为多个分量。 这允许隔离可能具有相对于框架中其他组件整体外观的特定特征（例如纹理或形状差异）的部分和对象，从而在分割过程中更容易进行对象检测。
图像分析的好处
图像分析是从数字图像中获得洞察力的宝贵工具。 它用于识别模式、识别对象以及从媒体中提取有意义的信息。 从医学研究到面部识别，图像分析可以使众多行业受益。 在这里，我们将探讨图像分析的优势以及它如何用于增强各个领域。
改善客户体验
图像分析有助于改善客户体验，使公司能够快速准确地了解客户偏好。 通过实施图像分析技术，企业可以使用来自图像的数据（例如人口统计数据、位置和情绪反应）来更好地定位他们的广告或为客户提供个性化内容。 使用这些数据可以改善与客户的互动，并增加公司的销售额。
图像分析还可以帮助企业更好地理解其图像的上下文。 例如，颜色识别技术允许公司识别图像中的颜色并确定它们与产品或服务的关联方式。 此信息可以帮助企业了解客户对特定服务或产品的行为。 此外，企业可以使用对象识别技术来识别图像中的对象，并根据客户喜欢的对象更好地了解他们的偏好。
最后，图像分析使企业能够更快地收集数据，同时仍保持过程中的准确性。 公司在试图确定客户偏好时不再需要手动查看数百张图像； 相反，他们能够使用图像分析技术自动执行此过程，从而显着提高效率，同时仍能从图像分析中获得准确的结果。 这意味着客户可以比以往更快地访问个性化广告，从而使公司能够为其客户提供更好的整体用户体验。
提高准确性和效率
图像分析为企业带来许多好处，包括提高准确性和效率。 通过分析图像而不是依赖手动或基于文本的方法，图像分析可以显着减少数据输入错误并加快给定任务的处理时间。
图像分析还消除了手动筛选大量信息的需要。 相反，算法可以快速找到相关数据并识别出易于人类解读的模式。 这加快了决策过程，并最大限度地减少了由于人为错误或疏忽而导致的潜在代价高昂的错误。
此外，图像分析可以更轻松地在难以置信的大型数据集中快速识别模式，而手动筛选需要数千工时。 这大大降低了人工成本，同时提高了准确性和效率。 图像分析还允许组织量化传统方法可能错过的趋势，帮助他们比以往更快地做出更好的决策。
通过利用图像分析技术，企业可以最大限度地减少数据输入错误并降低人工成本，同时提高运营的准确性和效率。 与单独使用传统方法相比，这可以提高决策能力，并从更大的数据集中得出更准确的结果。
改善决策
在企业中使用图像分析来协助决策可以提高效率并帮助组织更好地管理其资源。 通过涉及的各种技术和技术，组织有能力快速处理和分析来自不同来源的图像。 这有助于他们几乎立即做出正确的决定。
图像分析可以帮助组织对数据进行分类、识别和评估，以便确定任务或战略目标的优先级。 它还允许快速分析图像中的复杂模式，从而节省执行更高级别决策任务的宝贵时间。 此外，图像分析可以帮助公司发现趋势或反复出现的问题，否则这些问题可能会被忽视。
组织越来越多地利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用程序等图像分析技术的力量来创建预测模型，使他们能够洞察未来客户行为和市场状况方面的情况。 此时，市场分析团队不断扫描从竞争对手网站和数字渠道等来源收集的图像。 借助正确的工具，这些团队可以快速确定客户如何与组织的产品或服务进行交互，从而建立可操作的洞察力，从而提供优于业内其他公司的竞争优势。
图像分析在当今的业务运营中发挥着不可或缺的作用，它为组织提供了访问有价值的数据驱动的洞察力的途径，这些洞察力比以往任何时候都更快地刺激增长和进步。
如何使用图像分析
图像分析是处理大量图像数据并从中提取有用信息的有效方法。 图像分析涉及使用计算机算法来确定图像的含义。 它可用于各种任务，例如对象识别、面部识别和图像分割。 在本节中，我们将讨论如何使用图像分析及其一些应用。
图像分割
图像分割是图像处理的一个分支，其中将图像分成多个片段或区域，这些片段或区域共同构成整个图像。 每个片段代表图像中的一个感兴趣区域，并且可以被认为是一个独立的离散对象。 分割的目标是将图像的表示简化和/或更改为更有意义且更易于分析的东西。 分割技术用于医学成像中的各种任务，从识别解剖结构到监测疾病的进展。 此外，分割算法是自动监控系统的关键组成部分，可用于机器人导航任务和目标检测。
分割算法通常依赖于基于像素的方法或基于分类的方法。 基于像素的方法使用颜色或纹理等指示将图像划分为单独的部分。 或者，基于分类的方法根据形状或纹理等描述性特征组合类别，以便自动将像素分组到适当的段/对象中。
基于像素的分割通常旨在通过计算整个区域的全局统计数据（例如，平均值），根据对象的强度或对比度值来分离对象。 基于分类的方法通常需要在算法开始工作之前手动输入和标记； 然而，这些方法在处理仅使用像素值无法成功分离的大型数据集或未知数据类型时非常强大。
图像分类
图像分类是使用计算机算法预测和标记给定图像中的类别的过程。 在此过程中，通常会有一组标记的训练图像作为学习算法的输入。 基于这些训练图像，提取图像的大小、形状和颜色等特征，用于图像分类。 与人工标记相比，这种技术可以获得更准确的结果，人工标记可能会因错误分类或标记错误而导致错误。
给定一张未知图像，可以应用现有分类器，然后根据预定义的不同类别数量为该特定输入分配一个输出类别。 这方面的一些示例用途包括从自动驾驶汽车系统为其提供对象识别功能到生物识别应用程序中的面部检测。 此外，通过图像分类获得准确的标记数据可以利用庞大的政府数据集进行进一步分析，从而更深入地了解我们的环境——尤其是在对象类型与商业应用程序（如零售分析或娱乐分析）之间的相关性方面。
从使用 GPU 优化技术实现神经网络以获得并行处理，直到各种形式的机器学习——人们可以通过无数种方式训练 AI 模型或在图像分类领域采用深度学习技术； 尽管无监督学习仍有相当多的障碍使研究人员无法充分利用它们的最大潜力，但这些方法仍在积极探索和研究中。 因此，理解如何实施它们需要全面掌握计算机视觉算法以及涉及后端工程实践的强大技术知识，例如用于实施目的的脚本语言（如 Python），以及对新兴技术（如区块链或无服务器基础设施）的深入了解实施
物体检测
对象检测是一种基于计算机的技术，用于确保图像数据集分析的准确性。 该技术使用各种复杂的算法来识别易于识别的图像中的对象及其特征。 它在许多领域发挥着重要作用，例如取证、医学、工业自动化、面部识别和自动检测系统。
对象检测涉及分析或收集数据以确定图像中特定对象的大小、形状和其他属性。 这种类型的图像分析可以包括根据颜色、纹理甚至放置在一起时创建的形状来识别对象。 如今，使用数学模型和统计方法可以使计算机更轻松地完成这项任务。
这里的主要目的是通过使用其分配的属性标签准确识别图像数据集中出现的每个对象。 该算法需要预先使用大量数据进行训练，包括在训练开始前准确预测每个目标对象特征的“好”示例。 训练完成且预测成功后，接下来将是推理等阶段，其中给定输入的预期结果与早期研究获得的结果相一致。
深度学习 (DL) 算法等技术有助于允许多个层一起工作，从而在比传统方法在当今使用的此类处理硬件设置中可用之前更短的时间内获得更准确的结果。 最终，这使得像深度学习这样的人工智能辅助方法比传统方法更具吸引力，因为它们大大减少了错误，同时提供了高效的对象检测精度指标，这些指标也可以很容易地在实时场景中产生输出。
图像分析工具
图像分析是一个涉及通过其计算方法从图像中提取有意义信息的过程。 该过程用于医学成像、人工智能和遥感等多个领域。 幸运的是，有多种工具可用于图像分析，使该过程更简单、更高效。 让我们看看一些可用于图像分析的工具。
OpenCV的
OpenCV 是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。 它支持各种windows、linux、platform等软件平台，因此常用于图像分析和图像处理任务。 OpenCV的应用领域包括：计算机视觉、人脸识别、物体识别、运动跟踪、分割和识别。
OpenCV 提供了范围广泛的强大工具，可用于执行复杂的任务，例如对象检测、面部识别、自动特征提取等。 它有一个活跃的社区，为常见问题提供用户友好的解决方案。 该库旨在与许多编程语言（如 C++、Java 或 Python）集成。 该库使开发人员能够以他们所需的语言处理图像，从而显着缩短开发时间。 OpenCV 支持任何类型的数据（例如 2D 和 3D 格式的图像），这使其成为当今可用的所有图像处理库中最通用的工具。
OpenCV 中包含的工具有：
-图像过滤
-对象分割
-特征提取
-特征匹配和分类
-对象跟踪和运动分析
-3D重建对象研究
由于其内存消耗低、在大多数平台（尤其是嵌入式平台）上执行速度快、在使用 OpenMPI/MPI4Py 等标准库的系统之间的可移植性等优势，其工具被广泛用于工业环境中的自动视觉检测。 它的开源许可证使它对想要使用它的用户更具吸引力，而无需支付任何版税或来自公司或组织（如 Mathworks 等）的许可证......
TensorFlow
TensorFlow 是一个用于开发和训练深度学习模型的开源软件库。 深度学习系统（例如图像分析模型）由处理输入数据（例如图片）的多层神经元构成。 TensorFlow 使开发人员能够更轻松地开发和部署最先进的深度学习模型，这些模型可用于视觉、自然语言处理和其他领域。
使用 TensorFlow 的主要好处是它提供了一种简单的方法来快速高效地创建和部署强大的机器学习模型。 TensorFlow 还支持跨 MacOS、Windows、Linux 和移动平台的广泛应用程序。 而且由于它是开源的并且拥有丰富的社区支持，您可以在开发过程中使用现有工具，而无需重新发明轮子或花费额外的时间从头开始调试代码。
除了从头开始训练新模型外，TensorFlow 还允许您重复使用预训练模型进行迁移学习或对特定问题集进行微调。 这使得可以快速构建针对特定问题量身定制的定制解决方案，同时利用现有网络中内置的现有知识。 有了这种灵活性，开发人员可以比以往更快地开始尝试不同的架构——让它们立即运行并获得高精度结果
谷歌云视觉
Google Cloud Vision 是一款功能强大的图像处理工具，旨在帮助企业分析图像并获得有价值的见解。 它基于与 Google Photos 使用的相同技术，使其可靠且易于使用。 这种基于云的工具允许企业快速处理大量图像、检测面部、识别对象和提取文本，同时避免人工劳动。
Google Cloud Vision 的另一个重要功能是它能够从广泛的类别（如动物或产品）中识别物体。 通过“标识检测”功能，用户可以连接 Facebook 或 Instagram 等品牌，获取详细的跟踪和分析信息。 “地标检测”功能可帮助用户即时发现周围的地标，更好地了解当地文化。
除了对象识别功能，Google Cloud Vision 还为用户提供情感分析以及图像自动字幕工具——非常适合即时分析！ 此外，该工具还提供面部识别功能，非常适合营销目的，因为它们可以高精度地检测年龄和性别等属性。 最后，关键字提取功能使用户能够快速浏览输入图像，同时找到可在后续流程或应用程序中使用的相关关键字。
总之，在寻找图像处理工具来帮助企业比以往更有效地分析图像时，Google Cloud Vision 是一个不错的选择！
结论
图像分析是从数字图像中收集见解的强大工具。 它可以用于许多不同的领域，例如医学、汽车和摄影。 使用图像分析的好处很多，可以节省时间、金钱和精力。 在本文中，我们了解了图像分析的基础知识、它是什么以及它如何使您受益。 我们还讨论了各种类型的分析和成功图像分析的最佳实践。 总之，很明显，图像分析是收集洞察力和做出明智的数据驱动决策的强大工具。
总结
咖啡烘焙的选择取决于您喜欢的风味和强度以及您的地区偏好。 不同的烘焙商提供范围广泛的名称和颜色类别，但总的来说，轻度烘焙的味道更温和，咖啡因含量略高，而深度烘焙则更苦，酸度更低。 每种受欢迎的类型包括 Light City、Half City、Cinnamon、City、American、Breakfast、Full City、High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French。 无论您是浅色咖啡豆还是深色咖啡豆的爱好者——或者介于两者之间——请务必在购买前询问，这样您才能准确找到自己想要的东西！
延伸阅读
使用图像分析来获得洞察力并从图像中得出结论在从医疗保健到安全的广泛行业中变得越来越流行。 如果您想了解有关此技术的更多信息，请考虑以下资源：
文章和教程
- Oracle 的“图像分析：它是什么以及如何使用它”
- “为对图像分析一无所知的人介绍图像分析”，作者 Kent Woodard
-“了解机器学习中图像分析和处理的 8 个步骤”，作者 Victor Charpenay
书籍和出版物
-图像处理：Milan Sonka 等人的原理和应用。
-ER Davies 的计算机和机器视觉 – 理论、算法、实用性（第 4 版）
- 使用 OpenCV 进行数字图像处理 - 参考书目（4.1 版）由 David Dardas 编译网络研讨会和播客
- Treehouse AI 主办的机器学习网络研讨会的计算机视觉
- 由 Google Cloud Platform 托管的机器学习基础播客 还有许多其他书籍、文章、网络研讨会、播客、研讨会和其他可用资源，可以帮助您更好地理解图像分析方法以及如何将其用于特定应用程序。
大家好，我是 Kim，一位母亲和定格动画爱好者，具有媒体创作和网络开发背景。 我对绘画和动画有着极大的热情，现在我正一头扎进定格动画世界。 通过我的博客，我与大家分享我的经验教训。
