ឧបាយកល​រូបភាព​ជាមួយ​ការ​បដិវត្ត​ដោយ​ប្រើ Julia

ការណែនាំ៖ មើលរូបភាពតាមរយៈកញ្ចក់កុំព្យូទ័រ

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថល រូបភាពមានច្រើនជាងរូបភាព។ ពួកវាជាម៉ាទ្រីសស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ។ រាល់រូបថតទាំងអស់ ចាប់ពីរូបថតស្មាតហ្វូនធម្មតា រហូតដល់ការស្កេនផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ អាចត្រូវបានតំណាងជាក្រឡាចត្រង្គនៃភីកសែល ដែលនីមួយៗមានតម្លៃពណ៌របស់វា។ ការរៀបចំម៉ាទ្រីសទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងពង្រឹង វិភាគ និងទាញយកព័ត៌មានតាមវិធីដ៏មានឥទ្ធិពល។ បច្ចេកទេសជាមូលដ្ឋាន និងឆើតឆាយបំផុតមួយសម្រាប់ការនេះគឺ convolution ដែលជាប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាដែលស្ថិតនៅចំកណ្តាលនៃក្បួនដោះស្រាយដំណើរការរូបភាពជាច្រើន។ សម្រាប់អាជីវកម្មដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ ដូចជាអ្នកដែលប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មម៉ូឌុល Mewayz ដើម្បីសម្រួលប្រតិបត្តិការ ការយល់ដឹងអំពីគោលគំនិតគណនាស្នូលបែបនេះអាចដោះសោប្រសិទ្ធភាពថ្មីក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ អត្ថបទនេះស្វែងយល់ពីរបៀបដែល convolution ដំណើរការ និងបង្ហាញពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់វាសម្រាប់ការរៀបចំរូបភាពដោយប្រើភាសាកម្មវិធី Julia ដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

តើ​អ្វី​ទៅ​ជា Convolution ក្នុង​ដំណើរការ​រូបភាព?

នៅស្នូលរបស់វា ការបង្រួបបង្រួមគឺជាដំណើរការនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃព័ត៌មានពីរ។ នៅក្នុងដំណើរការរូបភាព វាពាក់ព័ន្ធនឹងរូបភាពប្រភព (ម៉ាទ្រីសនៃតម្លៃភីកសែល) និងម៉ាទ្រីសតូចជាងហៅថា ខឺណែល ឬ តម្រង។ ខឺណែល ជាធម្មតាក្រឡាចត្រង្គ 3x3 ឬ 5x5 ដើរតួនាទីជាសំណុំនៃការណែនាំ។ យើងរុញខឺណែលនេះលើគ្រប់ភីកសែលក្នុងរូបភាពប្រភព។ នៅទីតាំងនីមួយៗ យើងគណនាតម្លៃថ្មីសម្រាប់ភីកសែលកណ្តាល ដោយគុណតម្លៃខឺណែលដែលត្រួតលើគ្នាជាមួយនឹងតម្លៃភីកសែលរូបភាពក្រោម ហើយបូកសរុបលទ្ធផល។ តម្លៃ​ថ្មី​នេះ​ជំនួស​តម្លៃ​ដើម​ក្នុង​រូបភាព​ដែល​បាន​បំប្លែង​ថ្មី។ តម្លៃជាក់លាក់នៅក្នុងខឺណែលកំណត់ឥទ្ធិពល។ ប្រតិបត្តិការ​នេះ​ជា​មូលដ្ឋាន​សម្រាប់​ផល​ប៉ះពាល់​ដ៏ច្រើន​ពី​ភាព​ព្រិលៗ​សាមញ្ញ​ទៅ​ការ​រក​ឃើញ​គែម​ទំនើប​ដែល​ប្រើ​ក្នុង​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន​ និង​ការ​មើល​កុំព្យូទ័រ។

Convolution គឺជាវិធីគណិតវិទ្យានៃការបញ្ចេញគំនិតដែលគ្រប់ចំនុចនៅក្នុងអនុគមន៍មួយត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយចំនុចជិតខាងរបស់វា។ នៅក្នុងដំណើរការរូបភាព វាអនុញ្ញាតឱ្យយើងអនុវត្តជាប្រព័ន្ធនូវតម្រងមូលដ្ឋានដែលអាចធ្វើឱ្យច្បាស់ ព្រិល ឬរកឃើញលក្ខណៈពិសេស។

ការអនុវត្តន៍ Convolution នៅ Julia

Julia គឺស័ក្តិសមជាពិសេសសម្រាប់ការងារដំណើរការរូបភាព ដោយសារដំណើរការខ្ពស់ និងវាក្យសម្ព័ន្ធឆើតឆាយសម្រាប់ប្រតិបត្តិការពិជគណិតលីនេអ៊ែរ។ ដំណើរការចាប់ផ្តើមដោយការផ្ទុករូបភាព និងបំប្លែងវាទៅជាម៉ាទ្រីសលេខ។ ដោយប្រើកញ្ចប់ដូចជា Images.jl និង ImageFiltering.jl ការបង្រួបបង្រួមក្លាយជាកិច្ចការដ៏សាមញ្ញមួយ។ នេះ​ជា​ការ​បំបែក​ជំហាន​ងាយៗ៖

• ផ្ទុករូបភាព៖ អានឯកសាររូបភាព ហើយបំប្លែងវាទៅជាអារេនៃតម្លៃភីកសែល។
• កំណត់ខឺណែល៖ បង្កើតម៉ាទ្រីសតូចមួយ (ឧ. 3x3) ជាមួយនឹងតម្លៃដែលបានរចនាឡើងដើម្បីផលិតបែបផែនជាក់លាក់មួយ។
• អនុវត្ត Convolution៖ រុញខឺណែលពីលើម៉ាទ្រីសរូបភាព ដោយអនុវត្តការគុណ និងផលបូកតាមធាតុតាមជំហាននីមួយៗ ដើម្បីបង្កើតភីកសែលលទ្ធផល។
• រក្សាទុក ឬបង្ហាញ៖ បញ្ចេញរូបភាពដែលបានបំប្លែងលទ្ធផល។

ឧទាហរណ៍ ខឺណែលមធ្យមសាមញ្ញ (ជាមួយនឹងតម្លៃទាំងអស់ដែលបានកំណត់ទៅ 1/9) នឹងធ្វើឱ្យរូបភាពព្រិលៗដោយជាមធ្យមភីកសែលនីមួយៗជាមួយអ្នកជិតខាងរបស់វា។ ការគ្រប់គ្រងអារេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពរបស់ Julia ធ្វើឱ្យដំណើរការដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការគណនានេះលឿនគួរឱ្យកត់សម្គាល់ សូម្បីតែរូបភាពធំក៏ដោយ។

ការអនុវត្តជាក់ស្តែង៖ ការធ្វើឱ្យច្បាស់ ការធ្វើឱ្យព្រិល និងការរកឃើញគែម

អំណាច​ពិត​នៃ​ការ​បង្វិល​ត្រូវ​បាន​បង្ហាញ​តាម​រយៈ​កម្មវិធី​ចម្រុះ​របស់វា។ ដោយគ្រាន់តែផ្លាស់ប្តូរខឺណែល យើងអាចសម្រេចបានលទ្ធផលខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំង។ វេទិកាដែលផ្តោតលើលំហូរការងាររួមបញ្ចូលគ្នា ដូចជា Mewayz អាចប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសទាំងនេះ ដើម្បីដំណើរការរូបភាពមុនដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការវិភាគឯកសារ ឬការគ្រប់គ្រងគុណភាព។

ភាពមិនច្បាស់៖ ដូចដែលបានរៀបរាប់ ខឺណែលជាមធ្យមបង្កើតឥទ្ធិពលព្រិល មានប្រយោជន៍សម្រាប់កាត់បន្ថយសំឡេង ឬបង្កើតសោភ័ណភាពនៃការផ្តោតអារម្មណ៍ទន់។ ខឺណែល Gaussian ដែល​មាន​ទម្ងន់​កណ្តាល​ភីកសែល​កាន់​តែ​ខ្លាំង បង្កើត​ភាព​ព្រិល​ដែល​មើល​ទៅ​ដូច​ធម្មជាតិ​ជាង។

ការធ្វើឱ្យច្បាស់៖ ខឺណែលដែលមានតម្លៃវិជ្ជមានខ្ពស់នៅចំកណ្តាល (ដូចជា 5) ហ៊ុំព័ទ្ធដោយតម្លៃអវិជ្ជមាន (ដូចជា -1) បង្កើនភាពខុសគ្នារវាងភីកសែល និងអ្នកជិតខាងរបស់វា ធ្វើឱ្យគែមកាន់តែច្បាស់ ហើយរូបភាពទាំងមូលកាន់តែច្បាស់។

ការរកឃើញគែម៖ ខឺណែលដូចជាតម្រង Sobel ឬ Prewitt ត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីបន្លិចតំបន់នៅក្នុងរូបភាពដែលអាំងតង់ស៊ីតេភីកសែលផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស គូសបញ្ជាក់វត្ថុប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ នេះ​ជា​ជំហាន​ដំបូង​ដ៏​សំខាន់​មួយ​ក្នុង​កិច្ចការ​មើល​កុំព្យូទ័រ​ជា​ច្រើន​ពី​ការ​ត្រួត​ពិនិត្យ​ដោយ​ស្វ័យ​ប្រវត្តិ​ដល់​ការ​សម្គាល់​វត្ថុ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ថាមពលនៃប្រតិបត្តិការសាមញ្ញ

Convolution បង្ហាញពីរបៀបដែលប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាជាប្រព័ន្ធដ៏សាមញ្ញមួយអាចជាម៉ាស៊ីនសម្រាប់ការរៀបចំរូបភាពដ៏ស្មុគស្មាញ និងមានឥទ្ធិពល។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ល្បឿន និងភាពសាមញ្ញរបស់ Julia អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចបញ្ចូលបច្ចេកទេសទាំងនេះដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងបំពង់បង្ហូរវិភាគរបស់ពួកគេ។ សម្រាប់អាជីវកម្មដែលបង្កើតប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការបង្រួបបង្រួមជាមួយ Mewayz ការបញ្ចូលសមត្ថភាពដំណើរការរូបភាពដ៏រឹងមាំបែបនេះអាចបង្កើនម៉ូឌុលដែលទាក់ទងនឹងការបញ្ចូលទិន្នន័យ ការវិភាគ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដោយបង្វែរទិន្នន័យដែលមើលឃើញឆៅទៅជាភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្មដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។

សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់

ការណែនាំ៖ មើលរូបភាពតាមរយៈកញ្ចក់កុំព្យូទ័រ

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថល រូបភាពមានច្រើនជាងរូបភាព។ ពួកវាជាម៉ាទ្រីសស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ។ រាល់រូបថតទាំងអស់ ចាប់ពីរូបថតស្មាតហ្វូនធម្មតា រហូតដល់ការស្កេនផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ អាចត្រូវបានតំណាងជាក្រឡាចត្រង្គនៃភីកសែល ដែលនីមួយៗមានតម្លៃពណ៌របស់វា។ ការរៀបចំម៉ាទ្រីសទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងពង្រឹង វិភាគ និងទាញយកព័ត៌មានតាមវិធីដ៏មានឥទ្ធិពល។ បច្ចេកទេសជាមូលដ្ឋាន និងឆើតឆាយបំផុតមួយសម្រាប់ការនេះគឺ convolution ដែលជាប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាដែលស្ថិតនៅចំកណ្តាលនៃក្បួនដោះស្រាយដំណើរការរូបភាពជាច្រើន។ សម្រាប់អាជីវកម្មដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ ដូចជាអ្នកដែលប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអាជីវកម្មម៉ូឌុល Mewayz ដើម្បីសម្រួលប្រតិបត្តិការ ការយល់ដឹងអំពីគោលគំនិតគណនាស្នូលបែបនេះអាចដោះសោប្រសិទ្ធភាពថ្មីក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ អត្ថបទនេះស្វែងយល់ពីរបៀបដែល convolution ដំណើរការ និងបង្ហាញពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់វាសម្រាប់ការរៀបចំរូបភាពដោយប្រើភាសាកម្មវិធី Julia ដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

តើ​អ្វី​ទៅ​ជា Convolution ក្នុង​ដំណើរការ​រូបភាព?

នៅស្នូលរបស់វា ការបង្រួបបង្រួមគឺជាដំណើរការនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃព័ត៌មានពីរ។ នៅក្នុងដំណើរការរូបភាព នេះពាក់ព័ន្ធនឹងរូបភាពប្រភព (ម៉ាទ្រីសនៃតម្លៃភីកសែល) និងម៉ាទ្រីសតូចជាងហៅថា ខឺណែល ឬតម្រង។ ខឺណែល ជាធម្មតាក្រឡាចត្រង្គ 3x3 ឬ 5x5 ដើរតួនាទីជាសំណុំនៃការណែនាំ។ យើងរុញខឺណែលនេះលើគ្រប់ភីកសែលក្នុងរូបភាពប្រភព។ នៅទីតាំងនីមួយៗ យើងគណនាតម្លៃថ្មីសម្រាប់ភីកសែលកណ្តាល ដោយគុណតម្លៃខឺណែលដែលត្រួតលើគ្នាជាមួយនឹងតម្លៃភីកសែលរូបភាពក្រោម ហើយបូកសរុបលទ្ធផល។ តម្លៃ​ថ្មី​នេះ​ជំនួស​តម្លៃ​ដើម​ក្នុង​រូបភាព​ដែល​បាន​បំប្លែង​ថ្មី។ តម្លៃជាក់លាក់នៅក្នុងខឺណែលកំណត់ឥទ្ធិពល។ ប្រតិបត្តិការ​នេះ​ជា​មូលដ្ឋាន​សម្រាប់​ផល​ប៉ះពាល់​ដ៏ច្រើន​ពី​ភាព​ព្រិលៗ​សាមញ្ញ​ទៅ​ការ​រក​ឃើញ​គែម​ទំនើប​ដែល​ប្រើ​ក្នុង​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន​ និង​ការ​មើល​កុំព្យូទ័រ។

ការអនុវត្តន៍ Convolution នៅ Julia

Julia គឺស័ក្តិសមជាពិសេសសម្រាប់ការងារដំណើរការរូបភាព ដោយសារដំណើរការខ្ពស់ និងវាក្យសម្ព័ន្ធឆើតឆាយសម្រាប់ប្រតិបត្តិការពិជគណិតលីនេអ៊ែរ។ ដំណើរការចាប់ផ្តើមដោយការផ្ទុករូបភាព និងបំប្លែងវាទៅជាម៉ាទ្រីសលេខ។ ដោយប្រើកញ្ចប់ដូចជា Images.jl និង ImageFiltering.jl ការបង្រួបបង្រួមក្លាយជាកិច្ចការដ៏សាមញ្ញមួយ។ នេះ​ជា​ការ​បំបែក​ជំហាន​ងាយៗ៖

ការអនុវត្តជាក់ស្តែង៖ ការធ្វើឱ្យច្បាស់ ការធ្វើឱ្យព្រិល និងការរកឃើញគែម

អំណាច​ពិត​នៃ​ការ​បង្វិល​ត្រូវ​បាន​បង្ហាញ​តាម​រយៈ​កម្មវិធី​ចម្រុះ​របស់វា។ ដោយគ្រាន់តែផ្លាស់ប្តូរខឺណែល យើងអាចសម្រេចបានលទ្ធផលខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំង។ វេទិកាដែលផ្តោតលើលំហូរការងាររួមបញ្ចូលគ្នា ដូចជា Mewayz អាចប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសទាំងនេះ ដើម្បីដំណើរការរូបភាពមុនដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការវិភាគឯកសារ ឬការគ្រប់គ្រងគុណភាព។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ថាមពលនៃប្រតិបត្តិការសាមញ្ញ

Convolution បង្ហាញពីរបៀបដែលប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាជាប្រព័ន្ធដ៏សាមញ្ញមួយអាចជាម៉ាស៊ីនសម្រាប់ការរៀបចំរូបភាពដ៏ស្មុគស្មាញ និងមានឥទ្ធិពល។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ល្បឿន និងភាពសាមញ្ញរបស់ Julia អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចបញ្ចូលបច្ចេកទេសទាំងនេះដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងបំពង់បង្ហូរវិភាគរបស់ពួកគេ។ សម្រាប់អាជីវកម្មដែលបង្កើតប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការបង្រួបបង្រួមជាមួយ Mewayz ការបញ្ចូលសមត្ថភាពដំណើរការរូបភាពដ៏រឹងមាំបែបនេះអាចបង្កើនម៉ូឌុលដែលទាក់ទងនឹងការបញ្ចូលទិន្នន័យ ការវិភាគ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដោយបង្វែរទិន្នន័យដែលមើលឃើញឆៅទៅជាភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្មដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។