{"id":172692,"date":"2023-03-20T09:51:08","date_gmt":"2023-03-20T08:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=172692"},"modified":"2023-10-29T20:59:14","modified_gmt":"2023-10-29T19:59:14","slug":"image-processing-grundlagen-und-praktische-anwendung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/image-processing-grundlagen-und-praktische-anwendung","title":{"rendered":"Image Processing: Grundlagen und praktische Anwendung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"172692\" class=\"elementor elementor-172692\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-560ec19b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"560ec19b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-69fe3cb5\" data-id=\"69fe3cb5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79ded9e5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"79ded9e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Bilder enthalten viele wichtige Informationen. W\u00e4hrend sie f\u00fcr unsere ge\u00fcbten Augen leicht zu erkennen sind, stellen sie eine echte Herausforderung f\u00fcr die Datenanalyse dar. Die Gesamtheit dieser Techniken ist unter dem Namen &#8222;Image Processing&#8220; oder Bildverarbeitung bekannt. In diesem Artikel erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber die klassischen Algorithmen, Techniken und Werkzeuge zur Verarbeitung von Daten in Form von Bildern.<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f44957 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1f44957\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Image Processing ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1822a8a6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1822a8a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie der Name schon sagt, geht es bei der <strong>Bildverarbeitung um die Bearbeitung von Bildern,<\/strong> was viele verschiedene Techniken beinhalten kann. Das Endergebnis kann ein anderes Bild, eine Variation oder einfach ein Parameter dieses Bildes sein. Dieses Ergebnis kann dann f\u00fcr eine weitere Analyse oder Entscheidungsfindung verwendet werden.<\/p><p>Dies ist der zentrale Teil der Computervision die in vielen Beispielen aus der realen Welt wie <strong>Robotik, selbstfahrenden Autos und der Erkennung von Objekten eine entscheidende Rolle spielt<\/strong>. Die Bildverarbeitung erm\u00f6glicht es uns, Tausende von Bildern auf einmal umzuwandeln und zu manipulieren und daraus n\u00fctzliche Informationen zu extrahieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d1b3f08 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d1b3f08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein Bild ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f377474 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f377474\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Ein<strong> Bild kann als eine 2D-Funktion F(x,y)<\/strong> dargestellt werden, wobei x und y Raumkoordinaten sind. Es handelt sich also um eine Tabelle von Pixeln, die in Spalten und Reihen angeordnet sind. Der Wert von F an einem Punkt x,y ist als die Intensit\u00e4t eines Bildes an diesem Punkt bekannt. Wenn x, y und der Wert der Amplitude endlich sind, spricht man von einem digitalen Bild.<\/p><p>Ein<strong> Bild kann auch in 3D dargestellt werden, dessen Koordinaten x, y und z<\/strong> sind. Die Pixel sind dann in Form einer Matrix angeordnet. Das nennt man ein RGB-Bild (oder RGB auf Englisch). Wenn das Bild in Graustufen vorliegt, gibt es nur einen Kanal: z = 1.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c935c8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7c935c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"430\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x-1024x550.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-172695\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x-1024x550.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x-300x161.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x-768x412.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x-1536x824.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Repre\u0301sentation-Fond-Blanc@2x.png 1742w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-703fd7c5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"703fd7c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Klassische Techniken der Bildbearbeitung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28cc3ac0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28cc3ac0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Historisch gesehen wurden Bilder mit mathematischen Analysemethoden bearbeitet, von denen wir im Folgenden einige vorstellen wollen:<\/p><ul><li><strong>Gau\u00dfsche Unsch\u00e4rfe<\/strong> oder Gau\u00dfsche Gl\u00e4ttung ist das Ergebnis der Anwendung einer Gau\u00dfschen Funktion auf ein Bild, d. h. auf eine Matrix wie oben definiert. Sie wird verwendet, um das Bildrauschen zu reduzieren und Details abzuschw\u00e4chen. Der visuelle Effekt dieser Unsch\u00e4rfetechnik ist \u00e4hnlich wie das Betrachten eines Bildes durch eine lichtdurchl\u00e4ssige Leinwand. Sie wird manchmal als Datenerh\u00f6hungstechnik f\u00fcr Deep Learning verwendet, auf das wir weiter unten noch genauer eingehen werden.<\/li><li><strong>Die Fourier-Transformation<\/strong> zerlegt ein Bild in seine Sinus- und Kosinuskomponenten. Sie hat zahlreiche Anwendungen wie die Rekonstruktion von Bildern, die Komprimierung von Bildern oder die Filterung von Bildern. Da wir von Bildern sprechen, wollen wir die diskrete Fourier-Transformation in Betracht ziehen.<\/li><\/ul><p>Betrachten wir eine Sinuskurve, sie setzt sich aus drei Komponenten zusammen:<\/p><ul><li>Die Amplitude &#8211; verbunden mit dem Kontrast.<\/li><li>Die Ortsfrequenz &#8211; verbunden mit der Helligkeit<\/li><li>Die Phase &#8211; verbunden mit der Farbinformation.<\/li><\/ul><p>Die Kantenerkennung ist eine Bildverarbeitungstechnik, mit der man die Grenzen von Objekten in Bildern finden kann. Sie funktioniert, indem sie Diskontinuit\u00e4ten in der Helligkeit erkennt. Genauer gesagt werden Kanten als lokale <strong>Maxima des Bildgradienten definiert,<\/strong> d. h. Bereiche, in denen es eine gro\u00dfe Wertevariation zwischen zwei Pixelbereichen gibt. Der g\u00e4ngigste Algorithmus zur Erkennung von R\u00e4ndern ist der Sobel-Algorithmus.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57cbe671 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"57cbe671\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Image Processing lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a6ec674 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a6ec674\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Image Processing mit neuronalen Netzen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62dea57 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"62dea57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"412\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Detection-des-contours@2x-1024x527.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-172696\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Detection-des-contours@2x-1024x527.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Detection-des-contours@2x-300x154.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Detection-des-contours@2x-768x395.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Detection-des-contours@2x.png 1464w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-118f7b48 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"118f7b48\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit dem Aufkommen von<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\"> neuronalen Netzen<\/a> und erh\u00f6hter Rechenleistung wurde die Bildverarbeitung revolutioniert. Insbesondere Faltungsnetze, die auf den oben genannten Techniken basieren, zeichnen sich bei der Erkennung und dem Erkennen von Objekten oder Personen aus. Wie funktionieren sie?<\/p><p>Ein neuronales Faltungsnetz, kurz CNN, besteht aus drei Hauptschichten:<\/p><p>Die<strong> Faltungsschicht (CONV): Sie ist f\u00fcr die Ausf\u00fchrung der Faltungsoperation<\/strong> verantwortlich. Das Element, das an der Ausf\u00fchrung der Faltungsoperation beteiligt ist, wird als Kern\/Filter (Matrix) bezeichnet. Der Kern f\u00fchrt horizontale und vertikale Verschiebungen durch, bis das gesamte Bild durchlaufen wird. Er funktioniert \u00e4hnlich wie die Technik zur Erkennung von Konturen.<br \/><strong>Pooling-Schicht (POOL):<\/strong> Diese Schicht ist f\u00fcr die Reduzierung der <strong>Dimensionalit\u00e4t<\/strong> verantwortlich. Sie verringert die Rechenleistung, die f\u00fcr die Verarbeitung der Daten erforderlich ist. Es gibt zwei Arten von Pooling: Maximales Pooling und mittleres Pooling.<\/p><p>Maximales Pooling gibt den maximalen Wert des Bereichs zur\u00fcck, der vom Kern auf dem Bild abgedeckt wird. Das Durchschnitts-Pooling gibt den Mittelwert aller Werte des vom Kern abgedeckten Bereichs des Bildes zur\u00fcck.<br \/><strong>Fully Connected Layer (FC): Der Fully Connected Layer (FC)<\/strong> ist am Ende der CNN-Architekturen vorhanden. Sie \u00e4hnelt einer herk\u00f6mmlichen Schicht in neuronalen Netzen und erm\u00f6glicht es, nach Anwendung einer Aktivierungsfunktion die vom Netz erwartete Ausgabe, z. B. eine Klassifizierung, zur\u00fcckzugeben.<\/p><p>Durch das Hinzuf\u00fcgen von<strong> nichtlinearen Funktionen (&#8222;RELU&#8220;)<\/strong> innerhalb der Netze oder durch spezielle Architekturen k\u00f6nnen komplexere Probleme gel\u00f6st werden. Es gibt zahlreiche Beispiele: DenseNet, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\">U-Net<\/a>, VGG&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2659dad7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2659dad7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generative Adversarial Networks<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ef6972e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ef6972e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Da die gelabelten Daten manchmal nicht ausreichen, um komplexe Netzwerke zu trainieren, werden heute besonders generative Modelle, sogenannte<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan\"> GANs f\u00fcr Generative Adversarial Networks,<\/a> verwendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e7779ed elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7e7779ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"856\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Second-Sche\u0301ma-Fond-Blanc@2x-957x1024.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-172697\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Second-Sche\u0301ma-Fond-Blanc@2x-957x1024.png 957w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Second-Sche\u0301ma-Fond-Blanc@2x-280x300.png 280w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Second-Sche\u0301ma-Fond-Blanc@2x-768x822.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/Image-Processing-Second-Sche\u0301ma-Fond-Blanc@2x.png 1197w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f64fe54 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f64fe54\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>GANs bestehen aus zwei Modellen: Generator und Discriminator<\/strong>. Der Generator lernt, falsche Bilder zu erzeugen, die realistisch aussehen, um den Diskriminator zu t\u00e4uschen, und der Diskriminator lernt, falsche von echten Bildern zu unterscheiden.<\/p><p>Der Generator darf keine echten Bilder sehen und kann daher in der Startphase schlechte Ergebnisse liefern, w\u00e4hrend der Diskriminator echte Bilder sehen darf, die aber mit den vom Generator erzeugten falschen Bildern vermischt werden, die er als echt oder falsch einstufen muss.<\/p><p>In den Generator wird ein gewisses Rauschen eingebracht, damit er in der Lage ist, jedes Mal andere Beispiele und nicht denselben Bildtyp zu erzeugen. Auf der Grundlage der vom Diskriminator vorhergesagten Punktzahlen versucht der Generator, seine Ergebnisse zu verbessern. Nach einiger Zeit wird der Generator in der Lage sein, Bilder zu produzieren, die schwerer zu unterscheiden sind. Auch der Diskriminator wird besser, da er dem Generator mit jeder Runde immer realistischere Bilder entlockt.<\/p><p>Die beliebtesten Arten von<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan\"><strong> GANs sind Deep Convolutional GANs (DCGAN), Conditional GANs (cGAN), StyleGANs, CycleGANs etc.<\/strong><\/a><\/p><p>GANs eignen sich hervorragend f\u00fcr die Erzeugung und Manipulation von Bildern: Gesichtsalterung, Mischen von Fotos, Superaufl\u00f6sung, Malen von Fotos, \u00dcbersetzen von Kleidung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6283a236 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6283a236\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5833620a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5833620a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt viele Techniken der Bildbearbeitung, und wie in vielen F\u00e4llen heutzutage, kann man mit neuronalen Netzen viele Informationen und sehr genaue Schlussfolgerungen erhalten. Python ist die Sprache der Wahl f\u00fcr diese Art von Aufgaben, mit Tools wie OpenCv, Scikit Image, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow-installieren-mit-anaconda-auf-macos\">Tensorflow<\/a> oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch\">Pytorch.<\/a><\/p><p>Die von DataScientest angebotenen Kurse bieten zahlreiche Tools, um zu lernen, wie man Daten in Bildform verarbeitet und wie man die komplexesten <strong>neuronalen Netze verwendet.<\/strong><\/p><div class=\"notranslate\" style=\"all: initial;\">\u00a0<\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-10c9899d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"10c9899d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-243bbe34\" data-id=\"243bbe34\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53f4b3e1 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"53f4b3e1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">DataScientest Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4173e480 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4173e480\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b0997f6\" data-id=\"b0997f6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17f17f7b elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"17f17f7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Image Processing?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Wie der Name schon sagt, geht es bei der Bildverarbeitung darum, Bilder zu verarbeiten, was viele verschiedene Techniken beinhalten kann, und das Endergebnis kann ein anderes Bild, eine Variation oder einfach ein Parameter dieses Bildes sein. Dieses Ergebnis kann dann f\u00fcr eine weitere Analyse oder Entscheidungsfindung verwendet werden.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das Aufkommen neuronaler Netze und die steigende Rechenleistung haben die Bildverarbeitung revolutioniert. Insbesondere Faltungsnetze, die auf den oben genannten Techniken basieren, eignen sich hervorragend f\u00fcr die Erkennung von Objekten und Personen. Wie funktionieren sie?\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bilder enthalten viele wichtige Informationen. W\u00e4hrend sie f\u00fcr unsere ge\u00fcbten Augen leicht zu erkennen sind, stellen sie eine echte Herausforderung f\u00fcr die Datenanalyse dar. Die Gesamtheit dieser Techniken ist unter dem Namen &#8222;Image Processing&#8220; oder Bildverarbeitung bekannt. In diesem Artikel erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber die klassischen Algorithmen, Techniken und Werkzeuge zur Verarbeitung von Daten in [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":172704,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Image Processing: Grundlagen und praktische Anwendung<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Kennst Du Dich mit Image Processing aus ? 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