மைல்கல் கண்டறிதல் அம்சத்துடன் கூடுதலாக Google Vision API வழங்கும் எல்லைப் பலகோணத் தகவல், படங்களின் புரிதல் மற்றும் பகுப்பாய்வை மேம்படுத்த பல்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம். எல்லைப் பலகோணத்தின் முனைகளின் ஆயத்தொலைவுகளைக் கொண்ட இந்தத் தகவல், பல்வேறு நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தக்கூடிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
எல்லைக்குட்பட்ட பலகோணத் தகவலின் முதன்மைப் பயன்பாடுகளில் ஒன்று பொருள் பரவல் ஆகும். எல்லைப் பலகோணத்தின் ஆயங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், படத்தில் கண்டறியப்பட்ட அடையாளத்தின் சரியான இருப்பிடம் மற்றும் அளவை நாம் தீர்மானிக்க முடியும். இந்த தகவல் குறிப்பாக பல அடையாளங்கள் இருக்கக்கூடிய சூழ்நிலைகளில் அல்லது மைல்கல் படத்தின் ஒரு சிறிய பகுதியை மட்டுமே ஆக்கிரமிக்கும் போது பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டிடத்தின் அடையாளமாக இருக்கும் நகரத்தின் வானலையின் படத்தைக் கவனியுங்கள். பலகோணத் தகவலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், மற்ற கட்டமைப்புகளால் சூழப்பட்டிருந்தாலும் கூட, படத்தில் உள்ள கட்டிடத்தின் இருப்பிடத்தை நாம் துல்லியமாக அடையாளம் காண முடியும்.
மேலும், எல்லைப் பலகோணத் தகவலைப் படப் பிரிப்பிற்குப் பயன்படுத்தலாம். படப் பிரிவு என்பது ஒரு படத்தை அவற்றின் காட்சி உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு பகுதிகளாகப் பிரிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. பலகோணத் தகவலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், கண்டறியப்பட்ட அடையாளத்துடன் தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட பகுதியைப் பிரித்தெடுக்கலாம். பட எடிட்டிங் அல்லது பொருள் அங்கீகாரம் போன்ற பயன்பாடுகளில் இது மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக இருக்கும், அங்கு படத்தின் மற்ற பகுதிகளிலிருந்து அடையாளத்தை தனிமைப்படுத்துவது அவசியம். எடுத்துக்காட்டாக, புகைப்பட எடிட்டிங் பயன்பாட்டில், கண்டறியப்பட்ட அடையாளத்தைச் சுற்றி படத்தைத் தானாக செதுக்க, எல்லைப் பலகோணத் தகவலைப் பயன்படுத்தலாம், இதனால் பயனர்கள் குறிப்பிட்ட பொருள்கள் அல்லது ஆர்வமுள்ள பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
கூடுதலாக, பலகோணத் தகவல் வடிவியல் பகுப்பாய்விற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். பலகோணத்தின் வடிவம் மற்றும் பரிமாணங்களை ஆராய்வதன் மூலம், கண்டறியப்பட்ட அடையாளத்தின் மதிப்புமிக்க வடிவியல் அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, மைல்கல்லின் அளவைக் கணக்கிட, எல்லைப் பலகோணத்தின் பரப்பளவு அல்லது சுற்றளவைக் கணக்கிடலாம். நகர்ப்புற திட்டமிடல் போன்ற பல்வேறு பயன்பாடுகளில் இந்தத் தகவல் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு உள்கட்டமைப்பை வடிவமைக்க அல்லது கூட்டத்தின் திறனை மதிப்பிடுவதற்கு அடையாளங்களின் பரிமாணங்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.
மேலும், எல்லைப் பலகோணத் தகவலைப் பட வகைப்பாடு மற்றும் வகைப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தலாம். படங்களின் தரவுத்தொகுப்பில் எல்லைப் பலகோணங்களின் இடப் பரவலை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், குறிப்பிட்ட வகை அடையாளங்களுடன் தொடர்புடைய பொதுவான வடிவங்கள் அல்லது பண்புகளை நாம் அடையாளம் காணலாம். படங்களை அவற்றின் உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் தானாக வகைப்படுத்த அல்லது வகைப்படுத்துவதற்கு மிகவும் துல்லியமான மற்றும் வலுவான மாதிரிகளை உருவாக்க இது எங்களுக்கு உதவும். உதாரணமாக, பாலங்கள், கோபுரங்கள் அல்லது அரங்கங்கள் போன்ற அடையாளங்களின் எல்லைப் பலகோணங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், அவற்றின் தானியங்கி அங்கீகாரத்திற்கு உதவக்கூடிய தனித்துவமான இடஞ்சார்ந்த வடிவங்களை நாம் அடையாளம் காணலாம்.
கூகுள் விஷன் ஏபிஐ வழங்கிய எல்லைப் பலகோணத் தகவல், மைல்கல் கண்டறிதல் அம்சத்துடன் கூடுதலாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இது பொருள் பரவல், படப் பிரிவு, வடிவியல் பகுப்பாய்வு மற்றும் பட வகைப்பாடு போன்றவற்றைச் செயல்படுத்துகிறது. இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், படங்களைப் பற்றிய நமது புரிதலையும் பகுப்பாய்வையும் மேம்படுத்தலாம், இது பல்வேறு களங்களில் மேம்பட்ட படப் புரிதல் மற்றும் மேம்பட்ட பயன்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல்:
- கூகுள் விஷன் ஏபிஐயில் பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான சில முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள் யாவை?
- பாதுகாப்பான தேடல் கண்டறிதல் அம்சத்தை மற்ற மிதமான நுட்பங்களுடன் இணைந்து பயன்படுத்துவதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை என்ன?
- பாதுகாப்பான தேடல் குறிப்புகளில் ஒவ்வொரு வகைக்கான சாத்தியக்கூறு மதிப்புகளை எவ்வாறு அணுகலாம் மற்றும் காட்டலாம்?
- Python இல் Google Vision API ஐப் பயன்படுத்தி பாதுகாப்பான தேடல் சிறுகுறிப்பை எவ்வாறு பெறுவது?
- பாதுகாப்பான தேடல் கண்டறிதல் அம்சத்தில் உள்ள ஐந்து பிரிவுகள் யாவை?
- கூகுள் விஷன் ஏபிஐயின் பாதுகாப்பான தேடல் அம்சமானது படங்களில் உள்ள வெளிப்படையான உள்ளடக்கத்தை எவ்வாறு கண்டறிகிறது?
- தலையணை நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு படத்தில் கண்டறியப்பட்ட பொருட்களை எவ்வாறு பார்வைக்கு அடையாளம் கண்டு தனிப்படுத்துவது?
- பாண்டாஸ் தரவு சட்டத்தைப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட பொருள் தகவலை அட்டவணை வடிவத்தில் எவ்வாறு ஒழுங்கமைக்க முடியும்?
- API இன் பதிலில் இருந்து அனைத்து பொருள் குறிப்புகளையும் எவ்வாறு பிரித்தெடுக்க முடியும்?
- கூகுள் விஷன் ஏபிஐயின் செயல்பாட்டை விளக்குவதற்கு என்ன நூலகங்கள் மற்றும் நிரலாக்க மொழி பயன்படுத்தப்படுகிறது?
மேம்பட்ட படங்களைப் புரிந்துகொள்வதில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க