Computer Vision vs. Bildverarbeitung: Die wichtigsten Unterschiede

Werden Kameras intelligenter oder werden sie nur besser darin, Bilder zu verbessern? Es kommt darauf an, wie sie visuelle Daten verarbeiten und verfeinern.

Im Mittelpunkt dieser Entwicklung stehen zwei Schlüsseltechnologien: Bildverarbeitung und Computer Vision. Obwohl sie oft zusammen erwähnt werden, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Bei der Bildverarbeitung geht es darum, Bilder zu verbessern, die Helligkeit anzupassen, Details zu schärfen und Rauschen zu reduzieren, ohne unbedingt zu verstehen, was in den Bildern steckt. 

Computer Vision hingegen geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es Maschinen, Bilder und Videos wie Menschen zu erkennen und zu interpretieren. Das macht Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Szenenanalyse in Echtzeit möglich.

Beide Technologien werden in einer Vielzahl von Branchen immer wichtiger. Von der Verbesserung von Smartphone-Fotos bis hin zum Antrieb von selbstfahrenden Autos - ihre Auswirkungen sind weit verbreitet. Bis 2033 wird der Markt für Computer Vision voraussichtlich 111,43 Milliarden US-Dollar erreichen, während der Markt für digitale Bildverarbeitung bis 2034 voraussichtlich auf 378,71 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.

In diesem Artikel erfahren wir, wie Bildverarbeitung und Computer Vision funktionieren, wie sie in der Praxis angewendet werden und wie sie sich überschneiden. Lasst uns eintauchen!

Ein Überblick: Computer Vision vs. Bildverarbeitung

Computer Vision und Bildverarbeitung befassen sich beide mit Bildern, aber sie haben unterschiedliche Ziele. Computer Vision hilft Maschinen, Bilder oder Videos zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Bildverarbeitung darauf, ein Bild zu verbessern oder zu verändern, um es klarer oder optisch ansprechender zu machen, ohne seinen Inhalt zu interpretieren.

Darüber hinaus nutzen Computer Vision Lösungen Modelle wie Ultralytics YOLO11 um den Inhalt eines Bildes zu analysieren und zu verstehen. Zu den üblichen Aufgaben der Computer Vision gehören die Objekterkennung, die Bildklassifizierung, die Segmentierung von Objekten und die Objektverfolgung. Computer Vision wird häufig in Anwendungen wie selbstfahrenden Autos eingesetzt, wo es hilft, Fußgänger, Verkehrszeichen und andere Fahrzeuge in Echtzeit zu erkennen, um ein sicheres Fahren zu gewährleisten.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Bildverarbeitung auf die Veränderung von Bildern mithilfe mathematischer Funktionen, die Pixelwerte anpassen, ohne das Bild als Ganzes zu verstehen. Techniken wie Rauschunterdrückung, Schärfung und Kontrastverbesserung verändern die Farben und Intensität einzelner Pixel, um die Bildqualität zu verbessern, aber sie erkennen keine Objekte, Formen oder Bedeutungen im Bild. Diese Ebene des Verständnisses wird von der Computer Vision übernommen.

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Du kannst dir die Bildverarbeitung als das Werkzeug vorstellen, das das Bild verbessert und es klarer oder optisch ansprechender macht. Sobald ein Bild verarbeitet ist, kann die Computer Vision als das Gehirn fungieren, das die Bilder analysiert, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen.

Wie funktioniert die Bildbearbeitung?

Die Bildverarbeitung ist ein grundlegendes Konzept, das den Grundstein für die Entwicklung der Computer Vision gelegt hat. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um visuelle Daten wie Fotos und Videos zu verbessern, zu analysieren oder zu verändern. Sie kann digitale Bilder manipulieren und verbessern, indem sie Parameter wie Helligkeit, Kontrast und Farbbalance anpasst oder Rauschen herausfiltert. Diese Methoden bereiten die Bilder für eine weitergehende Analyse durch Computer Vision Modelle vor.

Bei der Bildverarbeitung werden die Bilder in einzelne Pixel zerlegt und dann manipuliert, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Um zum Beispiel Kanten zu erkennen, überprüfen Algorithmen die Pixel auf plötzliche Veränderungen der Pixelwerte. Das macht es für KI-Systeme einfacher, Objekte oder Muster genau zu erkennen. Von der Verbesserung von Smartphone-Fotos über die Optimierung von Überwachungskameraaufnahmen bis hin zum Einscannen von Dokumenten zur besseren Lesbarkeit wird die Bildverarbeitung häufig in alltäglichen Anwendungen eingesetzt, bei denen die Verbesserung der visuellen Qualität wichtig ist.

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Bildverarbeitungstechniken erforschen

Hier sind einige Beispiele für wichtige Bildverarbeitungsmethoden:

• Vorlagenabgleich: Vergleicht Teile eines Bildes mit einer vordefinierten Vorlage, um bestimmte Muster oder Objekte zu finden.

• Unschärfe (Glättung): Verringert das Bildrauschen und die Detailgenauigkeit, indem die Pixelwerte gemittelt werden; wird häufig bei der Vorverarbeitung für die weitere Analyse verwendet.

• Morphologische Operationen: Sie passen die Form von Objekten in einem Bild an, indem sie Techniken wie Dilatation (Vergrößerung von Objekten), Erosion (Verkleinerung von Objekten), Öffnung (Entfernung kleiner Störungen) und Schließung (Füllen kleiner Lücken) anwenden.

• Schwellenwertbildung: Trennt Objekte auf der Grundlage der Pixelintensität vom Hintergrund und erleichtert so die Segmentierung und Merkmalsextraktion.

Entwickler/innen verwenden oft spezialisierte Tools wie OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow und PyTorch , um Bildverarbeitungstechniken einfach auf Bilder anzuwenden. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Funktionen und optimierte Algorithmen, sodass du keinen komplexen Code von Grund auf schreiben musst. 

Sie unterstützen außerdem mehrere Programmiersprachen, lassen sich gut mit anderen Tools integrieren und bieten eine ausführliche Dokumentation, die die Bildverarbeitung schneller und effizienter macht und auch für diejenigen zugänglich ist, die kein tiefes Fachwissen auf diesem Gebiet haben.

Wie funktioniert die Computer Vision?

Einige der fortschrittlichsten Computer Vision Modelle stammen aus der YOLO (You Only Look Once) Serie. Im Laufe der Jahre wurden immer wieder neue Versionen veröffentlicht, die die Genauigkeit und Effizienz verbessern. Die neueste Version, Ultralytics YOLO11, bietet noch mehr Präzision und Leistung.

Modelle wie YOLO11 können individuell trainiert werden, um bestimmte Objekte zu erkennen, und sind in der Lage, mehrere Computer-Vision-Aufgaben zu bewältigen, darunter Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Objektverfolgung in Echtzeit.

Hier ist ein kurzer Überblick über die von YOLO11 unterstützten Computer-Vision-Aufgaben:

• Objekterkennung: Sie identifiziert und lokalisiert Objekte in einem Bild, wie z.B. die Erkennung von Fußgängern für selbstfahrende Autos.

• Bildklassifizierung: Dabei werden ganzen Bildern Etiketten zugewiesen, z. B. um festzustellen, ob ein Bild einen Hund oder eine Katze enthält.

• Instanz-Segmentierung: Sie unterteilt ein Bild in aussagekräftige Teile oder Regionen, wie z. B. die Isolierung einzelner Organe in medizinischen Scans. 

• Schätzung der Körperhaltung: Sie verfolgt die Bewegung und Position von Objekten, z. B. bei der Erkennung von Gesten oder Haltungsänderungen. Bei der Anwendung auf den Menschen können die Körperbewegungen in Echtzeit analysiert werden, was sie für Anwendungen wie Fitness-Tracking und Rehabilitation nützlich macht.

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Anwendungen von Computer Vision und Bildverarbeitung

Nachdem wir nun erörtert haben, wie Computer Vision und Bildverarbeitung funktionieren, wollen wir uns ihre Anwendungen in der Praxis ansehen und herausfinden, wo sie sich überschneiden.

Viehüberwachung mit Computer Vision

Hast du dich jemals gefragt, wie große Bauernhöfe ihren Viehbestand im Auge behalten? Die manuelle Überwachung von Hunderten von Tieren ist zeitaufwändig, aber mit Computer-Vision-Modellen wie YOLO11 kann die Tierüberwachung automatisiert werden. 

YOLO11 kann Tiere in Echtzeit erkennen, verfolgen und analysieren und hilft Landwirten so, ihren Viehbestand effizient zu verwalten. Die Erkenntnisse aus dieser Art von Analyse können helfen, frühe Anzeichen von Gesundheitsproblemen, wie z. B. Lahmheit, zu erkennen, was ein schnelleres Eingreifen und eine bessere allgemeine Tierpflege ermöglicht.

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Viehzählung mit Bildverarbeitung

In ähnlicher Weise kann die Bildverarbeitung zur Überwachung von Viehbeständen eingesetzt werden, indem Tiere in kontrollierten Umgebungen wie Pferchen oder Ställen gezählt werden. Bei Bildern mit gleichmäßigem Hintergrund können Bildverarbeitungstechniken wie Schwellenwertbildung und Konturerkennung (zur Erkennung von Objektgrenzen) eingesetzt werden, um Tiere zu erkennen und zu zählen. Diese Methoden nutzen Techniken wie das Entfernen des Hintergrunds, die Erkennung von Kanten und die Segmentierung, um die Formen der Tiere zu erkennen.

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Du denkst jetzt vielleicht, dass das genau wie Computer Vision klingt. Was ist also der Unterschied?

Der entscheidende Unterschied ist, dass die Bildverarbeitung Pixelwerte und Muster analysiert, ohne wirklich zu verstehen, was sie sieht. Sie erkennt Kanten und Formen, um die Tiere einzeln zu zählen, und einige Techniken können sogar dabei helfen, Tiere zu trennen, wenn sie auf einem Bild dicht beieinander stehen.

Im Gegensatz zum Computer Vision erkennt oder unterscheidet die Bildverarbeitung jedoch keine einzelnen Tiere - sie zählt nur anhand von Form und Größe. Das macht sie für die Viehzählung und -überwachung nützlich, hat aber auch seine Grenzen. Wenn sich Tiere überlappen, ihre Position ändern oder die Lichtverhältnisse variieren, kann die Genauigkeit beeinträchtigt werden. Außerdem kann es die Tiere nicht über einen längeren Zeitraum hinweg verfolgen oder Einblicke in ihr Verhalten geben, was ein entscheidender Vorteil von Computer Vision ist.

Computer Vision und Bildverarbeitung können zusammenarbeiten

Bildverarbeitung und Computer Vision sind eng miteinander verknüpfte Bereiche, die oft miteinander kombiniert werden können, um die Genauigkeit und Effizienz der visuellen Datenanalyse zu verbessern. Die Bildverarbeitung kann Rohdaten verfeinern, indem sie die Qualität verbessert, Rauschen entfernt und wichtige Merkmale hervorhebt. 

In der forensischen Analyse können Bildverarbeitung und Computer Vision zum Beispiel zusammenarbeiten, um Schuhabdrücke zu analysieren, die an Tatorten gefunden wurden. Bildverarbeitungstechniken wie Kontrastverbesserung und Kantenerkennung können die Klarheit von Abdrücken verbessern, so dass sie leichter zu beurteilen sind. Die Kontrastverbesserung passt Helligkeit und Schärfe an, um Details besser sichtbar zu machen, während die Kantenerkennung die Umrisse für eine bessere Definition schärft.

Nachdem die Bilder mit diesen Techniken verarbeitet wurden, können Computer-Vision-Modelle die Fingerabdrücke mit kriminaltechnischen Datenbanken vergleichen und so die Identifizierung genauer machen. Diese Kombination von Technologien macht es den Ermittlern leichter, forensische Beweise zu verarbeiten und zu interpretieren.

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Die wichtigsten Erkenntnisse

Computer Vision und Bildverarbeitung gehen Hand in Hand und helfen dabei, visuelle Daten zu verbessern, zu analysieren und zu interpretieren. Die Bildverarbeitung verbessert die Bildqualität und extrahiert wichtige Merkmale, während die Computer Vision noch weiter geht und neue Erkenntnisse liefert.

Mit der Weiterentwicklung von Vision AI werden Computer Vision und Bildverarbeitung die Automatisierung, Echtzeitanalyse und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen verbessern. Von der Verbesserung der Bilderkennung bis hin zur Verfeinerung der Mustererkennung werden diese Technologien die KI-Systeme genauer und effizienter machen und sie in die Lage versetzen, visuelle Daten in praktischen Anwendungen zu verstehen.

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