圖像分析：它是什麼以及如何使用它
圖像分析是從圖像中提取信息的強大工具。
這可以用於多種目的，從跟踪環境變化到面部識別再到醫學圖像分析。
在本文中，我們將簡要介紹圖像分析及其使用方法。 我們將介紹圖像分析的定義、可用的不同技術和工具，以及圖像分析的潛在應用。
在這篇文章中，我們將介紹：
圖像分析的定義
圖像分析是一種用於深入了解的工具 數字 圖片。 廣泛應用於醫學、科研、監控、圖像處理等各個領域。
從本質上講，它是從圖像中收集數據並分析數據以獲取有關圖像內容的信息的過程。 圖像分析有助於提供有關圖像質量或特徵的信息，例如圖像的大小、形狀、強度/亮度、 顏色 構圖或其平面圖。
圖像分析中使用了多種技術，例如子圖像提取和塊處理等空間變換技術； 使用邊緣檢測器或邊界跟踪算法找到感興趣的點或區域的特徵提取技術； 將對象分類的分類技術； 從背景中解析對象的分割技術； 以及使用統計方法識別對象的模式識別算法。
通過將圖像分析工具用於對象檢測和麵部識別等應用，可以改善用戶在使用數字媒體時的體驗。 也可以將分析用於科學研究，以評估單個或一組圖像中定義邊界之間的相關性。 最後，這項技術也被包括放射學和病理學在內的各個專業的醫療專業人員大量使用，以根據從患者身上拍攝的掃描圖像診斷各種疾病。
圖像分析的類型
圖像分析是從數字圖像中提取有意義的信息。 這是一個非常廣泛的術語，涵蓋了許多不同類型的圖像相關任務，包括對象識別和識別、形狀測量、模式識別、場景分析和分類。
圖像分析技術有很多種； 一些更常見的包括：
- 像素基於/空間分析——這種類型的分析涉及手動計算單個像素或像素簇以測量面積（大小、形狀）和密度（分佈）。
-統計分析——這種方法使用統計方法來評估與圖像內區域相關的特徵，例如對比度或亮度。
- 機器學習/人工智能——人工智能 (AI) 算法可實現強大的自動化圖像處理任務，例如使用卷積神經網絡 (CNN) 的對象檢測或語義分割。
- 紋理分析——該技術測量圖像中的元素如何在紋理方面相對於彼此分佈——灰度級或顏色在大面積上的變化。
- 直方圖分析——直方圖分析通常涉及測量圖像內的統計分佈，例如對比度、亮度、色調和飽和度。
-過濾技術——過濾技術涉及對整個處理過的強度陣列的數學運算，它修改陣列的某些部分，同時保留其他部分。 過濾器通常用於通過平滑這些不需要的區域來增強邊緣或消除圖像中的噪聲。
- 傅立葉變換技術——該方法利用傅立葉變換，根據輸入幀中存在的頻率範圍和/或方向將圖像分解為多個分量。 這允許隔離可能具有相對於框架中其他組件整體外觀的特定特徵（例如紋理或形狀差異）的部分和對象，從而在分割過程中更容易進行對象檢測。
圖像分析的好處
圖像分析是從數字圖像中獲得洞察力的寶貴工具。 它用於識別模式、識別對像以及從媒體中提取有意義的信息。 從醫學研究到面部識別，圖像分析可以使眾多行業受益。 在這裡，我們將探討圖像分析的優勢以及它如何用於增強各個領域。
改善客戶體驗
圖像分析有助於改善客戶體驗，使公司能夠快速準確地了解客戶偏好。 通過實施圖像分析技術，企業可以使用來自圖像的數據（例如人口統計數據、位置和情緒反應）來更好地定位他們的廣告或為客戶提供個性化內容。 使用這些數據可以改善與客戶的互動，並增加公司的銷售額。
圖像分析還可以幫助企業更好地理解其圖像的上下文。 例如，顏色識別技術允許公司識別圖像中的顏色並確定它們如何與產品或服務相關聯。 此信息可以幫助企業了解客戶對特定服務或產品的行為。 此外，企業可以使用對象識別技術來識別圖像中的對象，並根據客戶喜歡的對象更好地了解他們的偏好。
最後，圖像分析使企業能夠更快地收集數據，同時仍保持過程中的準確性。 公司在試圖確定客戶偏好時不再需要手動查看數百張圖像； 相反，他們能夠使用圖像分析技術自動執行此過程，從而顯著提高效率，同時仍能從圖像分析中獲得準確的結果。 這意味著客戶可以比以往更快地訪問個性化廣告，從而使公司能夠為其客戶提供更好的整體用戶體驗。
提高準確性和效率
圖像分析為企業帶來許多好處，包括提高準確性和效率。 通過分析圖像而不是依賴手動或基於文本的方法，圖像分析可以顯著減少數據輸入錯誤並加快給定任務的處理時間。
圖像分析還消除了手動篩選大量信息的需要。 相反，算法可以快速找到相關數據並識別出易於人類解讀的模式。 這加快了決策過程，並最大限度地減少了由於人為錯誤或疏忽而導致的潛在代價高昂的錯誤。
此外，圖像分析可以更輕鬆地在難以置信的大型數據集中快速識別模式，而手動篩選需要數千工時。 這大大降低了人工成本，同時提高了準確性和效率。 圖像分析還允許組織量化傳統方法可能錯過的趨勢，幫助他們比以往更快地做出更好的決策。
通過利用圖像分析技術，企業可以最大限度地減少數據輸入錯誤並降低人工成本，同時提高運營的準確性和效率。 與單獨使用傳統方法相比，這可以提高決策能力，並從更大的數據集中得出更準確的結果。
改進決策
在企業中使用圖像分析來協助決策可以提高效率並幫助組織更好地管理其資源。 通過涉及的各種技術和技術，組織有能力快速處理和分析來自不同來源的圖像。 這有助於他們幾乎立即做出正確的決定。
圖像分析可以幫助組織對數據進行分類、識別和評估，以便確定任務或戰略目標的優先級。 它還允許快速分析圖像中的複雜模式，從而節省執行更高級別決策任務的寶貴時間。 此外，圖像分析可以幫助公司發現趨勢或反復出現的問題，否則這些問題可能會被忽視。
組織越來越多地利用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 應用程序等圖像分析技術的力量來創建預測模型，使他們能夠洞察未來客戶行為和市場狀況方面的情況。 此時，市場分析團隊不斷掃描從競爭對手網站和數字渠道等來源收集的圖像。 借助正確的工具，這些團隊可以快速確定客戶如何與組織的產品或服務進行交互，從而建立可操作的洞察力，從而提供優於業內其他公司的競爭優勢。
圖像分析在當今的業務運營中發揮著不可或缺的作用，它為組織提供了訪問有價值的數據驅動的洞察力的途徑，這些洞察力比以往任何時候都更快地刺激增長和進步。
如何使用圖像分析
圖像分析是處理大量圖像數據並從中提取有用信息的有效方法。 圖像分析涉及使用計算機算法來確定圖像的含義。 它可用於各種任務，例如對象識別、面部識別和圖像分割。 在本節中，我們將討論如何使用圖像分析及其一些應用。
圖像分割
圖像分割是圖像處理的一個分支，其中將圖像分成多個片段或區域，這些片段或區域共同構成整個圖像。 每個片段代表圖像中的一個感興趣區域，並且可以被認為是一個獨立的離散對象。 分割的目標是將圖像的表示簡化和/或更改為更有意義且更易於分析的東西。 分割技術用於醫學成像中的各種任務，從識別解剖結構到監測疾病的進展。 此外，分割算法是自動監控系統的關鍵組成部分，可用於機器人導航任務和目標檢測。
分割算法通常依賴於基於像素的方法或基於分類的方法。 基於像素的方法使用顏色或紋理等指示將圖像劃分為單獨的部分。 或者，基於分類的方法根據形狀或紋理等描述性特徵組合類別，以便自動將像素分組到適當的段/對像中。
基於像素的分割通常旨在通過計算整個區域的全局統計數據（例如，平均值），根據對象的強度或對比度值來分離對象。 基於分類的方法通常需要在算法開始工作之前手動輸入和標記； 然而，這些方法在處理僅使用像素值無法成功分離的大型數據集或未知數據類型時非常強大。
圖像分類
圖像分類是使用計算機算法預測和標記給定圖像中的類別的過程。 在此過程中，通常會有一組標記的訓練圖像作為學習算法的輸入。 基於這些訓練圖像，提取圖像的大小、形狀和顏色等特徵，用於圖像分類。 與人工標記相比，這種技術可以獲得更準確的結果，人工標記可能會因錯誤分類或標記錯誤而導致錯誤。
給定一張未知圖像，可以應用現有分類器，然後根據預定義的不同類別數量為該特定輸入分配一個輸出類別。 這方面的一些示例用途包括從自動駕駛汽車系統為其提供對象識別功能到生物識別應用程序中的面部檢測。 此外，通過圖像分類獲得準確的標記數據可以利用龐大的政府數據集進行進一步分析，從而更深入地了解我們的環境——尤其是在對像類型與商業應用程序（如零售分析或娛樂分析）之間的相關性方面。
從使用 GPU 優化技術實現神經網絡以獲得併行處理，直到各種形式的機器學習——人們可以通過無數種方式訓練 AI 模型或在圖像分類領域採用深度學習技術； 儘管無監督學習仍有相當多的障礙使研究人員無法充分利用它們的最大潛力，但這些方法仍在積極探索和研究中。 因此，理解如何實施它們需要全面掌握計算機視覺算法以及涉及後端工程實踐的強大技術知識，例如用於實施目的的腳本語言（如 Python），以及對新興技術（如區塊鍊或無服務器基礎設施）的深入了解實施
物體檢測
對象檢測是一種基於計算機的技術，用於確保圖像數據集分析的準確性。 該技術使用各種複雜的算法來識別易於識別的圖像中的對象及其特徵。 它在許多領域發揮著重要作用，例如取證、醫學、工業自動化、面部識別和自動檢查系統。
對象檢測涉及分析或收集數據以確定圖像中特定對象的大小、形狀和其他屬性。 這種類型的圖像分析可以包括根據顏色、紋理甚至放置在一起時創建的形狀來識別對象。 如今，使用數學模型和統計方法可以使計算機更輕鬆地完成這項任務。
這裡的主要目的是通過使用其分配的屬性標籤準確識別圖像數據集中出現的每個對象。 該算法需要預先使用大量數據進行訓練，包括在訓練開始前準確預測每個目標對象特徵的“好”示例。 訓練完成且預測成功後，接下來將是推理等階段，其中給定輸入的預期結果與早期研究獲得的結果相一致。
深度學習 (DL) 算法等技術有助於允許多個層一起工作，從而在比傳統方法在當今使用的此類處理硬件設置中可用之前更短的時間內獲得更準確的結果。 最終，這使得像深度學習這樣的人工智能輔助方法比傳統方法更具吸引力，因為它們大大減少了錯誤，同時提供了高效的對象檢測精度指標，這些指標也可以很容易地在實時場景中產生輸出。
圖像分析工具
圖像分析是一個涉及通過其計算方法從圖像中提取有意義信息的過程。 該過程用於醫學成像、人工智能和遙感等多個領域。 幸運的是，有多種工具可用於圖像分析，使該過程更簡單、更高效。 讓我們看看一些可用於圖像分析的工具。
OpenCV的
OpenCV 是一個主要針對實時計算機視覺的編程函數庫。 它支持各種windows、linux、platform等軟件平台，因此常用於圖像分析和圖像處理任務。 OpenCV的應用領域包括：計算機視覺、人臉識別、物體識別、運動跟踪、分割和識別。
OpenCV 提供了範圍廣泛的強大工具，可用於執行複雜的任務，例如對象檢測、面部識別、自動特徵提取等。 它有一個活躍的社區，為常見問題提供用戶友好的解決方案。 該庫旨在與許多編程語言（如 C++、Java 或 Python）集成。 該庫使開發人員能夠以他們所需的語言處理圖像，從而顯著縮短開發時間。 OpenCV 支持任何類型的數據（例如 2D 和 3D 格式的圖像），這使其成為當今可用的所有圖像處理庫中最通用的工具。
OpenCV 中包含的工具有：
-圖像過濾
-對象分割
-特徵提取
-特徵匹配和分類
-對象跟踪和運動分析
-3D重建對象研究
由於其內存消耗低、在大多數平台（尤其是嵌入式平台）上執行速度快、在使用 OpenMPI/MPI4Py 等標準庫的系統之間的可移植性等優勢，其工具被廣泛用於工業環境中的自動視覺檢測。 它的開源許可證使它對想要使用它的用戶更具吸引力，而無需支付任何版稅或來自公司或組織（如 Mathworks 等）的許可證......
TensorFlow
TensorFlow 是一個用於開發和訓練深度學習模型的開源軟件庫。 深度學習系統（例如圖像分析模型）由處理輸入數據（例如圖片）的多層神經元構成。 TensorFlow 使開發人員能夠更輕鬆地開發和部署最先進的深度學習模型，這些模型可用於視覺、自然語言處理和其他領域。
使用 TensorFlow 的主要好處是它提供了一種簡單的方法來快速高效地創建和部署強大的機器學習模型。 TensorFlow 還支持跨 MacOS、Windows、Linux 和移動平台的廣泛應用程序。 而且由於它是開源的並且擁有豐富的社區支持，您可以在開發過程中使用現有工具，而無需重新發明輪子或花費額外的時間從頭開始調試代碼。
除了從頭開始訓練新模型外，TensorFlow 還允許您重複使用預訓練模型進行遷移學習或對特定問題集進行微調。 這使得可以快速構建針對特定問題量身定制的定制解決方案，同時利用現有網絡中內置的現有知識。 有了這種靈活性，開發人員可以比以往更快地開始嘗試不同的架構——讓它們立即運行並獲得高精度結果
谷歌云願景
Google Cloud Vision 是一款功能強大的圖像處理工具，旨在幫助企業分析圖像並獲得有價值的見解。 它基於與 Google Photos 使用的相同技術，使其可靠且易於使用。 這種基於雲的工具允許企業快速處理大量圖像、檢測面部、識別對象和提取文本，同時避免人工勞動。
Google Cloud Vision 的另一個重要功能是它能夠從廣泛的類別（如動物或產品）中識別物體。 通過“標識檢測”功能，用戶可以連接 Facebook 或 Instagram 等品牌，獲取詳細的跟踪和分析信息。 “地標檢測”功能可幫助用戶即時發現周圍的地標，更好地了解當地文化。
除了對象識別功能，Google Cloud Vision 還為用戶提供情感分析以及圖像自動字幕工具——非常適合即時分析！ 此外，該工具還提供面部識別功能，非常適合營銷目的，因為它們可以高精度地檢測年齡和性別等屬性。 最後，關鍵字提取功能使用戶能夠快速瀏覽輸入圖像，同時找到可在後續流程或應用程序中使用的相關關鍵字。
總之，在尋找圖像處理工具來幫助企業比以往更有效地分析圖像時，Google Cloud Vision 是一個不錯的選擇！
結論
圖像分析是從數字圖像中收集見解的強大工具。 它可以用於許多不同的領域，例如醫學、汽車和攝影。 使用圖像分析的好處很多，可以節省時間、金錢和精力。 在本文中，我們了解了圖像分析的基礎知識、它是什麼以及它如何使您受益。 我們還討論了各種類型的分析和成功圖像分析的最佳實踐。 總之，很明顯，圖像分析是收集洞察力和做出明智的數據驅動決策的強大工具。
總結
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延伸閱讀
使用圖像分析來獲得洞察力並從圖像中得出結論在從醫療保健到安全的廣泛行業中變得越來越流行。 如果您想了解有關此技術的更多信息，請考慮以下資源：
文章和教程
- Oracle 的“圖像分析：它是什麼以及如何使用它”
- “為對圖像分析一無所知的人介紹圖像分析”，作者 Kent Woodard
-“了解機器學習中圖像分析和處理的 8 個步驟”，作者 Victor Charpenay
書籍和出版物
-圖像處理：Milan Sonka 等人的原理和應用。
-ER Davies 的計算機和機器視覺 – 理論、算法、實用性（第 4 版）
- 使用 OpenCV 進行數字圖像處理 - 參考書目（4.1 版）由 David Dardas 編譯網絡研討會和播客
- Treehouse AI 主辦的機器學習網絡研討會的計算機視覺
- 由 Google Cloud Platform 託管的機器學習基礎播客 還有許多其他書籍、文章、網絡研討會、播客、研討會和其他可用資源，可以幫助您更好地理解圖像分析方法以及如何將其用於特定應用程序。
大家好，我是 Kim，一位母親和定格動畫愛好者，具有媒體創作和網絡開發背景。 我對繪畫和動畫有著極大的熱情，現在我正一頭扎進定格動畫世界。 通過我的博客，我與大家分享我的經驗教訓。
