Eksplorowanie danych obrazów i formuł — narzędzia AI w akcji

Wprowadzenie do analizy obrazów w Excelu

Microsoft Excel od lat pełni funkcję wszechstronnego narzędzia do analizy danych tabelarycznych i finansowych. Jednak w ostatnich latach, wraz z rozwojem technologii i zwiększonym zapotrzebowaniem na przetwarzanie różnorodnych typów informacji, coraz częściej pojawia się potrzeba zintegrowania arkuszy kalkulacyjnych z analizą danych wizualnych — takich jak zdjęcia, wykresy, zrzuty ekranu czy zeskanowane dokumenty.

Tradycyjnie Excel nie był projektowany do bezpośredniego przetwarzania obrazów, jednak dzięki możliwościom integracji z narzędziami zewnętrznymi, w tym językiem Python i rozwiązaniami sztucznej inteligencji, możliwe stało się rozszerzenie jego funkcjonalności o analizę danych wizualnych. Otwiera to nowe możliwości dla użytkowników chcących łączyć dane liczbowe z informacjami pozyskanymi z obrazów.

Analiza obrazów w kontekście Excela może przyjmować różne formy, od ekstrakcji tekstu z grafik (np. za pomocą OCR), przez rozpoznawanie obiektów na zdjęciach, aż po identyfikację wzorców i klasyfikację typów zawartości wizualnej. Dzięki tym możliwościom Excel może stać się nie tylko arkuszem kalkulacyjnym, ale również interaktywnym środowiskiem do pracy z multimodalnymi danymi.

W praktyce oznacza to, że użytkownik może np. zaimportować zdjęcie faktury i automatycznie odczytać z niej wartości liczbowe, które następnie zostaną użyte w obliczeniach, lub przetwarzać obrazy techniczne i identyfikować określone komponenty w ramach analizy jakości. To podejście znajduje zastosowanie zarówno w finansach, logistyce, przemyśle, jak i w edukacji czy badaniach naukowych.

Wprowadzenie do analizy obrazów w Excelu stanowi pierwszy krok w kierunku bardziej zaawansowanej, zautomatyzowanej analizy danych, w której treści wizualne traktowane są na równi z danymi liczbowymi i tekstowymi.

Rola sztucznej inteligencji w przetwarzaniu treści wizualnych

Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w interpretacji i analizie danych wizualnych, umożliwiając automatyczne rozpoznawanie, klasyfikowanie oraz wydobywanie informacji z obrazów i wykresów. W kontekście pracy z arkuszami kalkulacyjnymi, AI pozwala nie tylko na rozpoznanie zawartości graficznej, ale także na jej konwersję do danych liczbowych lub tekstowych, które można poddać dalszej obróbce w Excelu.

AI w analizie treści wizualnych opiera się przede wszystkim na technikach takich jak uczenie maszynowe (ML), sieci neuronowe oraz przetwarzanie obrazu. Dzięki nim możliwe jest między innymi:

• Rozpoznawanie obiektów – identyfikacja elementów znajdujących się na obrazach, takich jak przedmioty, logotypy, czy wykresy.
• Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) – konwersja tekstu z obrazów (np. z dokumentów zeskanowanych lub zdjęć ekranów) do postaci edytowalnej.
• Ekstrakcja danych – automatyczne wydobywanie przydatnych informacji z wykresów, map ciepła, diagramów lub zdjęć tabel.
• Kategoryzacja obrazów – przypisywanie obrazom odpowiednich kategorii tematycznych lub funkcjonalnych na podstawie ich zawartości.
• Usprawnienie analizy wykresów – rozpoznawanie typów wykresów, ich elementów (np. osi, słupków, legendy) i automatyczne przeliczanie danych źródłowych.

Dzięki tym możliwościom, AI staje się nieocenionym wsparciem w pracy z wizualnymi danymi, które dotąd wymagały ręcznego przetwarzania. Ułatwia to nie tylko analizę samych obrazów, ale także integrację ich wyników z danymi tabelarycznymi, co znacząco zwiększa efektywność pracy w środowisku takim jak Excel. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Integracja Excela z Pythonem – podstawy techniczne

Połączenie Excela z Pythonem otwiera nowe możliwości analizy danych wizualnych, które w samym Excelu byłyby trudne lub niemożliwe do przeprowadzenia. Dzięki wykorzystaniu bibliotek Pythona można przetwarzać obrazy, rozpoznawać zawarte w nich informacje, a następnie przedstawiać wyniki bezpośrednio w arkuszu kalkulacyjnym.

Istnieją różne podejścia techniczne do integracji Excela z Pythonem. Każde z nich ma swoje zalety i ograniczenia, a wybór konkretnej metody zależy od potrzeb projektu oraz poziomu zaawansowania użytkownika.

Najbardziej uniwersalnym podejściem jest użycie biblioteki xlwings, która pozwala na pełną dwukierunkową komunikację między Pythona a Excelem. Przykładowy kod pokazujący, jak wpisać dane do komórki Excela z poziomu Pythona może wyglądać następująco:

import xlwings as xw

wb = xw.Book()
sht = wb.sheets[0]
sht.range("A1").value = "Witaj, Excel!"

Podczas gdy sam Excel doskonale sprawdza się w analizie danych tabelarycznych, to Python wnosi możliwość zaawansowanego przetwarzania obrazów, rozpoznawania wzorców czy stosowania modeli sztucznej inteligencji. Dzięki integracji tych dwóch środowisk możliwe staje się tworzenie rozwiązań łączących wizualizację, automatyzację i analizę w jednym narzędziu. Jeśli chcesz nauczyć się, jak wykorzystać AI w praktyce — od generowania treści po tworzenie grafik i wizualizacji — sprawdź Kurs AI w Praktyce: generowanie treści, grafik i wizualizacji.

Przykłady wykorzystania AI do analizy obrazów w arkuszach kalkulacyjnych

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy obrazów w połączeniu z arkuszami kalkulacyjnymi, takimi jak Excel, otwiera nowe możliwości przetwarzania danych wizualnych. Dzięki integracji z narzędziami opartymi na uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu, użytkownicy mogą analizować obrazy bez konieczności opuszczania środowiska arkusza. Poniżej przedstawiono kilka typowych zastosowań tego podejścia.

• Rozpoznawanie tekstu (OCR) z obrazów w Excelu — AI może zostać użyta do wydobywania tekstu z zeskanowanych dokumentów, zdjęć faktur czy etykiet produktów. Rozpoznany tekst może być automatycznie wstawiany do odpowiednich komórek arkusza w celu dalszej analizy.
• Klasyfikacja obrazów — obrazy zaimportowane do Excela mogą być klasyfikowane na podstawie ich zawartości, np. rozpoznawanie rodzaju produktu, kategorii obiektu czy stanu technicznego (np. zużycie elementu mechanicznego na zdjęciu).
• Wykrywanie obiektów — algorytmy AI mogą identyfikować i lokalizować obiekty na obrazach, np. liczyć elementy na zdjęciu magazynowym lub wykrywać konkretne komponenty na płytce elektronicznej.
• Analiza porównawcza obrazów — użytkownicy mogą analizować różnice między obrazami, np. porównać zdjęcie produktu przed i po procesie produkcyjnym w celu wykrycia defektów.
• Ocena jakości wizualnej — AI może wspomagać ocenę jakości zdjęć lub produktów na ich podstawie, np. rozpoznawać zarysowania, przebarwienia lub inne odstępstwa od normy.

Różne techniki analizy obrazów mogą być stosowane w zależności od celu. Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice w podejściu:

W praktyce integracja AI z Excelem odbywa się najczęściej za pomocą wtyczek lub skryptów w językach takich jak Python, które umożliwiają analizę obrazu i zwracanie wyników bezpośrednio do arkusza. Przykład prostego skryptu rozpoznającego tekst z obrazu może wyglądać następująco:

from PIL import Image
import pytesseract

img = Image.open('faktura.jpg')
tekst = pytesseract.image_to_string(img)
print(tekst)

Wyniki takiego przetwarzania mogą być następnie zaimportowane do Excela za pomocą Power Query, VBA lub bibliotek do obsługi arkuszy, takich jak openpyxl czy pandas. Przykłady te pokazują, jak AI może wspierać automatyzację zadań, które wcześniej wymagały ręcznego przetwarzania danych wizualnych. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

5. Narzędzia i biblioteki Python przydatne w analizie wizualnej

Analiza obrazów przy użyciu Pythona opiera się na zestawie wyspecjalizowanych bibliotek, które umożliwiają przetwarzanie, rozpoznawanie i interpretację danych wizualnych. Poniżej przedstawiono najważniejsze z nich, ze wskazaniem ich głównych zastosowań oraz różnic funkcjonalnych.

Każda z wyżej wymienionych bibliotek pełni określoną rolę w procesie analizy wizualnej. Przykładowo, do prostego odczytu obrazów wystarczy Pillow, natomiast zaawansowane modele klasyfikujące zawartość obrazu wymagają wykorzystania PyTorch lub TensorFlow. Dla zastosowań związanych z rozpoznawaniem tekstu zawartego w zdjęciach czy zeskanowanych dokumentach, kluczowym narzędziem będzie Tesseract. Jeśli chcesz jeszcze lepiej zrozumieć praktyczne zastosowanie tych technologii, polecamy Kurs ComfyUI i RunComfy: AI Visual Lab – grafika i wideo z AI.

Oto krótki przykład użycia biblioteki Pillow do otwarcia i wyświetlenia obrazu:

from PIL import Image
img = Image.open('przyklad.jpg')
img.show()

Wybór odpowiednich narzędzi zależy od celu analizy oraz poziomu złożoności danych wizualnych. W kolejnych etapach pracy można łączyć możliwości kilku bibliotek, np. wykorzystując OpenCV do wstępnego przetwarzania obrazu, a następnie Tesseract do rozpoznania tekstu.

Automatyzacja analiz i raportowanie wyników w Excelu

Automatyzacja analizy obrazów w środowisku Excela umożliwia sprawne przekształcanie surowych danych wizualnych w czytelne, zrozumiałe raporty. Dzięki połączeniu Excela z narzędziami sztucznej inteligencji oraz językiem Python, możliwe jest zbudowanie zautomatyzowanych przepływów pracy, które obejmują import danych graficznych, ich analizę oraz przedstawienie wyników w formie wykresów, tabel czy interaktywnych dashboardów.

Automatyzacja może odbywać się na kilku poziomach:

• Import danych i obrazów: zautomatyzowane wczytywanie plików graficznych do arkuszy, np. z folderów lokalnych lub chmury.
• Analiza i interpretacja: integracja z algorytmami AI, które przetwarzają obrazy (np. rozpoznają obiekty, klasyfikują, analizują tekstury).
• Raportowanie: generowanie zautomatyzowanych wykresów, podsumowań liczbowych oraz wizualizacji na podstawie wyników analizy.
• Powiadomienia i alerty: możliwość uruchamiania automatycznych wiadomości e-mail, kiedy określone warunki zostaną spełnione (np. detekcja nieprawidłowości).

Excel, dzięki funkcjom Power Query, Power Pivot i językowi VBA, potrafi obsłużyć wiele zadań związanych z automatyzacją. Jednak jego pełny potencjał ujawnia się w połączeniu z Pythonem. Przykładowo, wykorzystując bibliotekę openpyxl, można zapisać wyniki analizy obrazów bezpośrednio do skoroszytu Excela:

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Wyniki Analizy"

ws.append(["Nazwa obrazu", "Wykryty obiekt", "Pewność (%)"])
ws.append(["zdjecie1.jpg", "pies", 95])
ws.append(["zdjecie2.jpg", "kot", 88])

wb.save("raport.xlsx")

Dzięki tego typu rozwiązaniom, użytkownicy mogą tworzyć powtarzalne procesy analityczne, które nie wymagają ręcznej ingerencji na każdym etapie. Poniższa tabela porównuje tradycyjne i zautomatyzowane podejście:

Automatyzacja w Excelu przy użyciu narzędzi AI zwiększa efektywność, minimalizuje błędy i pozwala skupić się na interpretacji wyników zamiast na mechanicznym przetwarzaniu danych.

Wyzwania i ograniczenia stosowania AI w analizie obrazów w Excelu

Choć integracja narzędzi sztucznej inteligencji z Excelem otwiera nowe możliwości w zakresie analizy danych wizualnych, towarzyszy jej szereg wyzwań i ograniczeń, które mogą wpływać na skuteczność i dostępność tego typu rozwiązań.

• Ograniczenia wydajnościowe Excela: Excel nie jest natywnie przystosowany do przetwarzania dużych zbiorów danych wizualnych ani do obsługi skomplikowanych modeli AI. Wydajność arkusza może znacząco spaść przy próbie przetwarzania obrazów bezpośrednio w jego środowisku.
• Złożoność integracji: Łączenie Excela z zewnętrznymi narzędziami, takimi jak Python czy biblioteki uczenia maszynowego, wymaga dodatkowej wiedzy technicznej i konfiguracji, co może być barierą dla użytkowników nietechnicznych.
• Problemy z jakością danych: Obrazy wprowadzane do Excela często są niskiej jakości, skanowane lub w niejednolitym formacie, co znacząco utrudnia skuteczne zastosowanie algorytmów rozpoznawania i klasyfikacji.
• Bezpieczeństwo i prywatność: Przetwarzanie obrazów zawierających wrażliwe informacje — np. dane osobowe lub dokumenty — wymaga szczególnej ostrożności i zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych.
• Ograniczona interpretowalność wyników: Modele AI, szczególnie oparte na głębokim uczeniu, mogą generować trafne, ale trudne do zinterpretowania wyniki. W środowisku Excela, który służy głównie do przejrzystej analizy danych, może to stanowić poważne wyzwanie.
• Zależność od aktualizacji oprogramowania: Zmiany w API, wersjach bibliotek lub politykach bezpieczeństwa mogą wpływać na trwałość i funkcjonalność zintegrowanych rozwiązań AI w arkuszach kalkulacyjnych.

Pomimo tych ograniczeń, odpowiednie podejście projektowe oraz wybór narzędzi mogą znacząco zminimalizować przeszkody i umożliwić efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie obrazów bezpośrednio w Excelu.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju

Integracja narzędzi sztucznej inteligencji z arkuszami kalkulacyjnymi, takimi jak Excel, otwiera nowe możliwości w analizie danych wizualnych. W szczególności, przetwarzanie obrazów i formuł z użyciem AI pozwala nie tylko na automatyzację żmudnych procesów, ale i na wydobycie informacji wcześniej niedostępnych bez zaawansowanego przetwarzania.

Wprowadzenie AI do analiz obrazów w środowisku tak powszechnie używanym, jakim jest Excel, pozwala osobom pracującym z danymi korzystać z zaawansowanych technologii bez konieczności porzucania znajomego interfejsu. Dzięki temu możliwe staje się m.in. rozpoznawanie tekstu na obrazach, automatyczne tagowanie zawartości wizualnej, a także klasyfikacja czy ekstrakcja kluczowych informacji z grafiki technicznej i dokumentów.

Coraz szersze zastosowania algorytmów uczenia maszynowego oraz rozwój bibliotek wspierających analizę wizualną w Pythonie pozwalają na tworzenie coraz bardziej precyzyjnych i elastycznych rozwiązań. W połączeniu z możliwościami Excela w zakresie organizowania, filtrowania i wizualizacji danych, tworzy to silne narzędzie do eksploracji informacji zawartych w obrazach.

Perspektywy rozwoju tego podejścia obejmują integrację z chmurą, rozwój interfejsów opartych na głosie i obrazie, a także jeszcze silniejsze powiązania między kodem a arkuszem kalkulacyjnym. W miarę jak technologie te stają się coraz bardziej dostępne i przyjazne użytkownikowi, można spodziewać się ich rosnącego znaczenia w codziennej analizie danych oraz w procesach decyzyjnych opartych na treściach wizualnych. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Excel i Python — jak wykorzystać Python w analizie danych bezpośrednio w Excelu 27 grudnia 2025

AI Builder w Power Automate: przegląd dostępnych modeli i ich zastosowań 25 grudnia 2025