Принцип работы алгоритмов машинного обучения при обработке изображений заключается в следующем:

1. Подготовка данных. 1 Для обучения и получения точных результатов алгоритмам нужен значительный объём качественных данных. 1 С помощью компьютерного зрения изображения обрабатывают, загружают, преобразуют и манипулируют ими, чтобы создать идеальный датасет для алгоритма машинного обучения. 1
2. Преобработка изображений. 14 Включает в себя преобразование всех изображений в одинаковый формат, обрезку ненужных областей и преобразование их в числа для обучения алгоритмов (массив чисел). 1
3. Извлечение признаков и обучение. 4 На этом этапе с помощью статистических или методов глубокого обучения выявляют наиболее интересные закономерности на изображении, которые могут быть уникальны для определённого класса и в будущем помогут модели различать разные классы. 4
4. Классификация объекта. 4 На этом этапе обнаруженные объекты категоризируют в заранее определённые классы с помощью подходящей техники классификации, которая сравнивает закономерности на изображении с целевыми закономерностями. 4

Чем больше данных проанализировано, тем точнее результаты. 3