|
Rasm va videolarni qayta ishlash uchun OpenCV va TensorFlow kabi kutubxonalar bilan tanishish
|
| bet | 91/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 7.2.Rasm va videolarni qayta ishlash uchun OpenCV va TensorFlow kabi kutubxonalar bilan tanishish
Tensor Flow tomonidan qo‘llab-quvvatlangan OpenCV, CNN va Keras yordamida tasvirni qayta ishlash
Kompyuterda ko‘rishda tasvirni qayta ishlashning turli xil ilovalari mavjud.
Rasmga ishlov berish qo‘shimcha ma’lumot olish uchun raqamli tasvirlarni manipulyatsiya qilishni o‘z ichiga oladi. So‘nggi o‘n yillikda biz kompyuter uskunalarida ko‘plab evolyutsiyalarni ko‘rdik, natijada protsessorlar va GPUlar tezroq bo‘ldi. Bu bizga tasvirni qayta ishlash yordamida yangi va paydo bo‘ladigan muammolarni hal qilish imkonini berdi.
Uning qo‘llanilishi tibbiyotdan tortib o‘yin-kulgigacha, geologik ishlov berish va masofadan zondlash orqali o‘tadi. Zamonaviy axborot jamiyatining ustunlaridan biri bo‘lgan multimedia tizimlari asosan raqamli tasvirni qayta ishlashga tayanadi.
Ushbu maqolada biz tasvirni qayta ishlash yordamida oddiyroq muammoni hal qilishga harakat qilamiz.
Muammo bayoni
Biz klassik tasniflash masalasini hal qilishga harakat qilamiz. Faraz qilaylik, biz tikuvchilik sanoati bilan shug’ullanamiz. Har bir ishlab chiqarish birligidan so‘ng, biz birliklar sotishga tayyor yoki yo‘qligini tekshirishimiz kerak, bu esa o‘z navbatida ishlab chiqarilgan kiyimdagi har qanday nuqsonlarni aniqlashni o‘z ichiga oladi.
Kiyimdagi nuqsonlarning ikki turini aniqlashga harakat qilaylik:
Yirtilgan kiyimlar
Kirli kiyimlar
Har bir ishlab chiqarishdan so‘ng, g’oya ishlab chiqarilgan kiyimlarning tasvirlarini yuqorida aytib o‘tilgan kamchiliklardan birini o‘z ichiga olgan holda tasniflaydigan tizimga o‘tkazishdir.
Old shart
Asosiy tushuncha,
Chuqur neyron tarmoq
Python
Har qanday ML kutubxonasi afzalroq Tensor Flow
CNN
Kontseptsiya
Raqamli tasvir turli qiymatdagi piksellarning ikki o‘lchovli matritsasidir.
Barcha tasvirlar tasvirning xom ashyosi bo‘lgan piksellardan iborat. Tasvirlar griddagi piksellardan iborat. 640 x 480 o‘lchamdagi rasmda 640 ustun (kenglik) va 480 qator (balandlik) mavjud. Ushbu o‘lchamdagi rasmda 640 * 480 = 307200 piksel mavjud.
Asosan, tasvirni qayta ishlash quyidagi asosiy bosqichlarni o‘z ichiga oladi:
Tasvir olish vositalari yordamida tasvirni import qilish.
Tasvirni oldindan qayta ishlash / Tasvirlarni tahlil qilish va manipulyatsiya qilish.
Tasvirni o‘zgartirishingiz yoki uni tahlil qilishingiz mumkin bo‘lgan chiqish.
Bu OpenCV kutubxonasidan rasmni qayta ishlashning barcha vazifalari uchun foydalanamiz. OpenCV qo‘shni xotira joyidan ma’lumotlarni o‘qiydi. Buning uchun biz rasm ma’lumotlarini o‘qish va yozish uchun HDF5 formatidan foydalanamiz.
Yaxshiroq tushunish uchun biz barcha kerakli vositalar/kutubxonalar haqida qisqacha to‘xtalib o‘tamiz.
|
| |
