Loại bỏ nền tự động
Khôi phục hình ảnh
Thiết kế đồ họa
Tạo nội dung
Annotab Studio, arivis Cloud, Phân đoạn Bất cứ điều gì, AI Co-pilot for Healthcare, KawniX, On-Premise Floor Plan Recognition, CloudStudio, FaceSymAI, DirectAI, Cutout.Pro là công cụ Image Segmentation trả phí/miễn phí tốt nhất.
Phân đoạn hình ảnh là một kỹ thuật thị giác máy tính mà liên quan đến việc chia một hình ảnh thành nhiều phân đoạn hoặc vùng, mỗi vùng đại diện cho một đối tượng cụ thể hoặc một phần của hình ảnh. Mục tiêu là đơn giản hóa việc biểu diễn của một hình ảnh thành điều gì đó có ý nghĩa hơn và dễ dàng phân tích hơn. Phân đoạn hình ảnh có một lịch sử lâu dài trong thị giác máy tính, với các phương pháp ban đầu xuất phát từ những năm 1970. Nó ngày càng trở nên quan trọng trong các ứng dụng khác nhau, như phân tích hình ảnh y khoa, lái xe tự động và nhận dạng đối tượng.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
---|---|---|---|
Cutout.Pro | Loại bỏ nền tự động |
Miễn phí $0 Các tính năng và sử dụng giới hạn
| Để sử dụng Cutout.Pro, chỉ cần tải ảnh hoặc video của bạn lên và chọn công cụ chỉnh sửa mong muốn. Các thuật toán AI sẽ tự động xử lý nội dung của bạn và tối ưu hóa nó theo sở thích của bạn. |
FaceSymAI | Phân tích đối xứng khuôn mặt | Tải lên một bức ảnh và để trí thông minh nhân tạo phân tích đối xứng khuôn mặt của bạn | |
Label Studio | Đánh dấu dữ liệu linh hoạt cho tất cả các loại dữ liệu | Để sử dụng Label Studio, bạn có thể làm theo các bước sau: 1. Cài đặt gói Label Studio qua pip, brew hoặc sao chép kho lưu trữ từ GitHub. 2. Khởi chạy Label Studio bằng cách sử dụng gói cài đặt hoặc Docker. 3. Nhập dữ liệu của bạn vào Label Studio. 4. Chọn loại dữ liệu (ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian, đa lĩnh vực hoặc video) và chọn nhiệm vụ nhãn cụ thể (ví dụ: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển thành văn bản). 5. Bắt đầu nhãn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các thẻ và mẫu có thể tùy chỉnh. 6. Kết nối với đường ống ML/AI của bạn và sử dụng webhooks, SDK Python hoặc API để xác thực, quản lý dự án và dự đoán mô hình. 7. Khám phá và quản lý tập dữ liệu của bạn trong Trình quản lý dữ liệu với bộ lọc tiên tiến. 8. Hỗ trợ nhiều dự án, trường hợp sử dụng và người dùng trong nền tảng Label Studio. | |
Phân đoạn Bất cứ điều gì | Phân đoạn dữ liệu được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo | Để sử dụng Phân đoạn Bất cứ điều gì, bạn cần tải lên tập dữ liệu của bạn lên nền tảng. Sau đó, bạn có thể chỉ định tiêu chí và tham số phân đoạn như biến số, bộ lọc và thuật toán. Nền tảng sẽ áp dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để phân mảnh dữ liệu của bạn và cung cấp cho bạn các đầu ra đã được phân mảnh. Các đầu ra này có thể được phân tích hoặc sử dụng cho các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu. | |
Liner.ai | Liner.ai cung cấp các tính năng chính sau: 1. Giao diện dễ sử dụng để huấn luyện mô hình ML mà không cần viết mã. 2. Hỗ trợ cho các mẫu dự án khác nhau bao gồm phân loại hình ảnh, phân loại văn bản, phân loại âm thanh, phân loại video, phát hiện vật thể, phân đoạn hình ảnh và phân loại tư thế. 3. Huấn luyện mô hình nhanh chóng và chính xác được tối ưu hóa cho cả CPU và GPU. 4. Xuất mô hình đã huấn luyện sang nhiều nền tảng. 5. Khả năng chia sẻ tệp và quản lý nhóm. | Để sử dụng Liner.ai, làm theo các bước sau: 1. Nhập dữ liệu của bạn hoặc sử dụng một tập dữ liệu đã được gán nhãn sẵn. 2. Huấn luyện mô hình của bạn chỉ với một nút nhấn trên Liner. 3. Triển khai mô hình đã huấn luyện của bạn bằng cách xuất nó ra các nền tảng khác nhau để dễ dàng tích hợp với ứng dụng của bạn. | |
arivis Cloud | Bộ công cụ trí tuệ nhân tạo cho việc xử lý ảnh | 1. Đăng ký tài khoản arivis Cloud. 2. Tải lên ảnh hoặc dữ liệu của bạn. 3. Truy cập vào bộ công cụ trí tuệ nhân tạo và chọn các nhiệm vụ mong muốn. 4. Huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo hoặc áp dụng các mô hình đã được huấn luyện trước. 5. Tùy chỉnh quy trình làm việc và tự động hóa các nhiệm vụ xử lý ảnh. | |
DirectAI | 1. Xây dựng Mô hình Ngay lập tức: DirectAI nhanh chóng xây dựng các mô hình thị giác máy tính phù hợp với mô tả được cung cấp. 2. Không cần Viết Mã hay Dữ liệu Huấn luyện: Người dùng có thể xây dựng mô hình mà không cần viết mã hay thu thập dữ liệu huấn luyện. 3. Triển khai Nhanh chóng: Mô hình có thể được triển khai và điều chỉnh chỉ trong vài giây. | 1. Nhận quyền truy cập API: Người dùng có thể nhận quyền truy cập API vào các mô hình thị giác máy tính của DirectAI. 2. Xem tài liệu: Khám phá tài liệu để hiểu công dụng và khả năng sử dụng. 3. Xây dựng bằng Ngôn ngữ thuần: Mô tả mô hình thị giác máy tính mong muốn bằng ngôn ngữ thuần, loại bỏ việc viết mã. 4. Triển khai và Điều chỉnh: Triển khai mô hình chỉ trong vài giây và điều chỉnh khi cần thiết. | |
On-Premise Floor Plan Recognition | Nhận dạng chính xác các bức tường, cửa, và cửa sổ | 1. Tải lên một hình ảnh kế hoạch tầng được thiết kế hoặc vẽ tay. 2. Cho phép bộ động cơ AI của chúng tôi phân tích và nhận dạng các bức tường, cửa, và cửa sổ. 3. Tùy chỉnh và tích hợp kết quả nhận dạng vào ứng dụng của bạn. | |
Annotab Studio | Công cụ web cho việc chú giải dữ liệu | Để sử dụng Annotab Studio, chỉ cần đăng ký phiên bản beta và bắt đầu tận dụng các tính năng của nó. Tải lên dữ liệu của bạn và dễ dàng tạo chú giải bằng cách gắn nhãn cho các đối tượng trong hình ảnh. Bạn có thể theo dõi tiến trình chú giải, kiểm soát phiên bản tập dữ liệu của bạn và thiết kế quy trình làm việc riêng của bạn hoặc chọn một trong thư viện có sẵn. | |
CloudStudio | Công cụ chỉnh sửa video tiên tiến | Để sử dụng CloudStudio, đơn giản đăng ký trên website và bắt đầu tạo video của bạn. Các nút điều khiển trực quan và công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến giúp dễ dàng chỉnh sửa và tối ưu hóa video của bạn. Bạn có thể điều chỉnh kích thước, cắt, thêm âm thanh và văn bản, kết hợp, loại bỏ nền và xuất video của bạn chỉ bằng vài cú nhấp chuột. |
Trình tạo bản đồ AI
Phân đoạn hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Trợ lý Phân tích AI
Quét ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Nhận diện hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Trình tạo ảnh và hình ảnh của AI
Chỉnh sửa ảnh & hình ảnh
Công cụ Tăng cường Ảnh AI
Phân đoạn hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo
Phân Tích Hình Ảnh Y Khoa: Chia cấu trúc hình thái, như cơ quan hoặc khối u, từ các hình ảnh y tế như cắt MRI hay CT để hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
Lái Xe Tự Động: Chia cảnh đường thành các thành phần khác nhau, như đường, phương tiện giao thông, người đi bộ, và biển báo giao thông để cho phép điều hướng và ra quyết định an toàn.
Phân Tích Hình Ảnh Vệ Tinh: Chia các hình ảnh vệ tinh để xác định các loại phủ bao, như khu đô thị, rừng, hoặc hồ nước, cho mục đích giám sát môi trường và lập kế hoạch đô thị.
Kiểm Tra Công Nghiệp: Chia các hình ảnh của sản phẩm được sản xuất để phát hiện khuyết điểm hoặc bất thường cho mục đích kiểm soát chất lượng.
Phân đoạn hình ảnh đã nhận được đánh giá tích cực từ người dùng trong các lĩnh vực khác nhau. Nhiều người dùng ca ngợi khả năng của nó trong việc đơn giản hóa hình ảnh phức tạp và trích xuất thông tin ý nghĩa, giúp phân tích chính xác và hiệu quả hơn. Một số người dùng đã báo cáo thách thức trong việc chọn thuật toán phân đoạn phù hợp nhất cho nhiệm vụ cụ thể của mình và tinh chỉnh các tham số cho kết quả tối ưu. Tuy nhiên, khái niệm chung là phân đoạn hình ảnh là một kỹ thuật mạnh mẽ và giá trị trong thị giác máy tính, với một loạt ứng dụng và lợi ích.
Người dùng tải lên một hình ảnh về một sẹo trên da cho một ứng dụng phân tích hình ảnh y khoa, sử dụng phân đoạn hình ảnh để xác định và cô lập sẹo khỏi da xung quanh. Ứng dụng sau đó phân tích sẹo đã phân đoạn để xác định xem nó có khả năng là ung thư hay không.
Người dùng chụp một bức ảnh bằng máy ảnh điện thoại thông minh và một ứng dụng chỉnh sửa hình ảnh áp dụng phân đoạn hình ảnh để tách riêng các đối tượng phần trước và phần sau. Người dùng sau đó có thể dễ dàng áp dụng các hiệu ứng hoặc bộ lọc khác nhau cho phần trước và phần sau.
Để thực hiện phân đoạn hình ảnh, hãy tuân theo các bước chung sau: 1. Tiền xử lý hình ảnh bằng cách áp dụng các kỹ thuật như giảm nhiễu, tăng cường đối phó hoặc thay đổi kích thước. 2. Chọn một thuật toán phân đoạn phù hợp dựa trên công việc cụ thể và đặc điểm của hình ảnh. Các phương pháp phổ biến bao gồm ngưỡng hóa, mở rộng vùng, phát hiện biên, và phân cụm. 3. Đặt các thông số cần thiết cho thuật toán đã chọn, như ngưỡng, điểm gốc hoặc số cụm. 4. Áp dụng thuật toán phân đoạn cho hình ảnh đã được tiền xử lý. 5. Sau xử lý hình ảnh đã phân đoạn bằng cách tinh chỉnh biên, loại bỏ các vùng nhỏ hoặc hợp nhất các đoạn tương tự. 6. Đánh giá kết quả phân đoạn bằng cách sử dụng các chỉ số phù hợp như độ chính xác, Sự giao lắc qua liên kết (IoU), hoặc hệ số Dice.
Đơn giản hóa việc biểu diễn của một hình ảnh, làm cho nó dễ phân tích và hiểu hơn.
Cho phép trích xuất thông tin cấp đối tượng, như hình dáng, kích thước và vị trí.
Hỗ trợ các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng, theo dõi, và hiểu cảnh.
Giúp giảm độ phức tạp tính toán của các nhiệm vụ xử lý hình ảnh tiếp theo.