பயனர் பேச்சு:Kasthuript/மணல்தொட்டி

Image processing

படப்பதிவு (Image Processing) என்பது, புகைப்படங்கள் அல்லது வீடியோக்களின் தரவைப் பெற, மாற்ற, மற்றும் பிழைகளை சரிசெய்யப் பயன்படுத்தப்படும் கணினி முறைமைகளைப் பொறுத்தது. இது பொதுவாக பின்வரும் படிகள் அடங்கும்:

1. படதிறன் (Image Acquisition): புகைப்படத்தை அல்லது வீடியோவை குறியீட்டுக் கொண்டுவரும் செயல்முறை.
2. பட முன்னணி (Image Preprocessing): வெறுமையாக படங்களை சுத்தம் செய்ய அல்லது முறையாக மாற்றும் செயல்முறை.
3. பட மாற்றங்கள் (Image Transformations): உருவமைப்பு, அளவு, வண்ண மாற்றங்கள் போன்ற செயல்கள்.
4. பட சோதனை (Image Analysis): படத்தில் உள்ள தகவல்களை நுணுக்கமாக ஆராய்வது.
5. பட விளக்கம் (Image Interpretation): படத்தின் பொருளியல் நிகர்வை அடையாளங்காட்டுதல்.

இந்த அடிப்படைகளைப் பயன்படுத்தி, பலவகையான பயன்பாடுகள், உதாரணமாக முக அறிதல், மருத்துவ படக்காட்சி, மற்றும் பையன் சீராக்கல் செய்யப்படுகின்றன.

மேலும் எந்த குறிப்பிட்ட பகுதிகளைப் பற்றி விரிவாக தெரிந்து கொள்ள விரும்புகிறீர்கள்? Kasthuript (பேச்சு) 14:14, 6 செப்டெம்பர் 2024 (UTC)

segmentation

படம் பகுப்பாய்வு (Image Segmentation) என்பது ஒரு படத்தைப் பாகங்களாகப் பிரித்து, ஒவ்வொரு பகுதிக்கும் தனித்துவமான தகவல்களைப் பெறும் செயல்முறை. இது பொதுவாக அந்தப் படத்தில் உள்ள பொருள்களை அல்லது பகுதிகளை தனியாக வகைப்படுத்த உதவுகிறது.

Image Segmentation-இன் அடிப்படையான அம்சங்கள்:

1. அமைப்பு (Segmentation):
   • Pixel-based Segmentation: ஒவ்வொரு பிக்சல் (Pixel) அமைப்பைப் பயன்படுத்தி, படத்தின் பகுதிகளை வகைப்படுத்துகிறது.
   • Region-based Segmentation: ஒரே நேரத்தில் ஒரே மாதிரியான பட பகுதிகளை அங்கீகரிக்கிறது.
   • Edge-based Segmentation: படத்தில் உள்ள வட்டு ஓரங்களை அடையாளங்காட்டி, அதன்படி பகுதிகளை பிரிக்கிறது.
2. முக்கிய பயன்பாடுகள்:
   • மருத்துவம்: மருத்துவ படங்களைப் பிரித்து, நோய்க்குறியீடுகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.
   • வசதி முறைமை: வீடியோ மானிடரிங் மற்றும் பாதுகாப்பு பிரிவில், அமைப்புகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.
   • உருவமைப்பு: ஏதேனும் உருவங்களை அல்லது மாடல் பகுதிகளை பிரிக்க உதவுகிறது.
3. அதிரடி முறைமைகள்:
   • Thresholding: ஒரு குறிப்பிட்ட அளவைக் கடந்து சென்ற பிக்சல்களைப் பிரிக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது.
   • Clustering: K-means, Mean Shift போன்ற முறைகள் பிக்சல்கள் அல்லது பகுதிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு வகைப்படுத்துகின்றன.
   • Region Growing: ஒரு தொடக்கப் புள்ளியிலிருந்து ஆரம்பித்து, அதற்கான பின்வருமான பகுதிகளை இணைக்கிறது.
   • Deep Learning: Convolutional Neural Networks (CNNs) போன்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க்களைப் பயன்படுத்தி மேம்பட்ட பாகமுறைமைகள்.

Image Segmentation-இன் மூலம், ஒரு படத்தின் தனித்துவமான பகுதிகளைப் புரிந்து கொள்ளலாம், இது வித்தியாசமான செயல்திறனை மற்றும் ஆழமான பகுப்பாய்வுகளை எளிதாக்குகிறது.

மேலும் விளக்கங்களுக்காக அல்லது குறிப்பிட்ட உதாரணங்களைப் பற்றி தெரிந்து கொள்ள விரும்பினால், தயவுசெய்து சொல்லுங்கள்! Kasthuript (பேச்சு) 14:17, 6 செப்டெம்பர் 2024 (UTC)

sobel image detection process

This technique Kasthuript (பேச்சு) 04:41, 8 செப்டெம்பர் 2024 (UTC)

Sobel edge detection என்பது ஒரு பிரபலமான இமேஜ் پروசஸ்சிங் (image processing) தொழில்நுட்பம் ஆகும். இது இமேஜ் (image) data-விலிருந்து edges (அதாவது, pixல்களில் வேகமாக மாற்றம் வரும் இடங்கள்) கண்டறிய உதவுகிறது. Sobel edge detection operator என்பது horizontal (x-axis) மற்றும் vertical (y-axis) இயக்கங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த edges-ஐ கண்டறிகிறது.

Sobel Edge Detection Algorithm: கால்குலேஷன்: இமேஜில் ஒவ்வொரு பிக்ஸல் (pixel)-க்கும் Sobel operator மூலம் convolution kernel பயன்படுத்தப்படுகிறது.

Horizontal edge-ஐ கண்டறிய Sobel x-kernel மற்றும் Vertical edge-ஐ கண்டறிய Sobel y-kernel பயன்படுத்தப்படுகிறது. Sobel X-Kernel:

canny image detection

this is also A SEGMENTATION PROCESS.DD Kasthuript (பேச்சு) 04:36, 9 செப்டெம்பர் 2024 (UTC)