Table of Contents
پیش پردازش تصویر یک گام مهم در بینایی کامپیوتر و جریان های یادگیری ماشین است.این شامل تبدیل تصاویر خام به یک فرمت مناسب برای تجزیه و تحلیل یا آموزش مدل است. پیش پردازش مناسب می تواند دقت مدل را بهبود بخشد و هزینه های محاسباتی را کاهش دهد.
تکنیک های پردازش تصویر عمومی
چندین تکنیک به طور گسترده ای برای آماده سازی تصاویر برای تجزیه و تحلیل استفاده می شود.این شامل بازسازی، عادی سازی و تقویت داده ها است.هر روش یک هدف خاص در افزایش کیفیت تصویر و عملکرد مدل است.
اصلاح و عادی سازی
اصلاح تصاویر به اندازه ثابت، که برای پردازش دسته در شبکه های عصبی ضروری است.کلید کردن مقادیر پیکسل به یک محدوده خاص، اغلب بین 0 و 1، برای تسهیل همگرایی سریع تر در طول آموزش.
تکنیک های Data Augmentation
تقویت داده ها به طور مصنوعی تنوع داده های آموزشی را افزایش می دهد. روش های مشترک شامل چرخش، چرخش، کاشت و تغییرات رنگ است.این تکنیک ها به جلوگیری از بیش از حد و بهبود استحکام مدل کمک می کند.
مثال های Application
در عمل، پیش پردازش تصویر به وظایف خاص طراحی شده است، به عنوان مثال، در تشخیص چهره، عادی سازی و تقویت دقت را بهبود می بخشد.در تشخیص شی، بازسازی ابعاد ورودی سازگار در سراسر مجموعه داده ها را تضمین می کند.