Vision par ordinateur vs traitement de l'image : Les principales différences

Les appareils photo deviennent-ils plus intelligents ou s'améliorent-ils simplement pour améliorer les images ? Tout dépend de la façon dont ils traitent et affinent les données visuelles.

Au cœur de cette évolution se trouvent deux technologies clés : le traitement de l'image et la vision par ordinateur. Bien qu'elles soient souvent mentionnées ensemble, elles ont des objectifs différents. Le traitement d'image se concentre sur l'amélioration des images, l'ajustement de la luminosité, la netteté des détails et la réduction du bruit, sans nécessairement comprendre ce qu'elles contiennent. 

La vision par ordinateur, en revanche, va plus loin en permettant aux machines de reconnaître et d'interpréter les images et les vidéos comme le font les humains. Cela rend possible des tâches telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets et l'analyse de scènes en temps réel.

Ces deux technologies deviennent essentielles dans toute une série d'industries. Qu'il s'agisse d'améliorer les photos des smartphones ou d'alimenter les voitures autopilotées, leur impact est généralisé. D'ici 2033, le marché de la vision par ordinateur devrait atteindre 111,43 milliards de dollars, tandis que le marché du traitement numérique de l'image atteindra probablement 378,71 milliards de dollars en 2034.

Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement du traitement de l'image et de la vision par ordinateur, leurs applications dans le monde réel et la façon dont ils se chevauchent. Plongeons dans le vif du sujet !

Vue d'ensemble : vision par ordinateur vs traitement d'images

La vision par ordinateur et le traitement de l'image traitent tous deux des images, mais ils ont des objectifs différents. La vision par ordinateur aide les machines à comprendre et à prendre des décisions sur la base d'images ou de vidéos. En revanche, le traitement d'images se concentre sur l'amélioration ou la modification d'une image pour la rendre plus claire ou plus attrayante visuellement, sans en interpréter le contenu.

En outre, les solutions de vision par ordinateur s'appuient sur des modèles tels que Ultralytics YOLO11 pour analyser et comprendre le contenu d'une image. Les tâches courantes de vision par ordinateur comprennent la détection d'objets, la classification d'images, la segmentation d'instances et le suivi d'objets. La vision par ordinateur est largement utilisée dans des applications telles que les voitures auto-conduites, où elle aide à reconnaître les piétons, les panneaux de signalisation et les autres véhicules en temps réel pour garantir une conduite sûre.

D'autre part, le traitement de l'image se concentre sur la modification des images à l'aide de fonctions mathématiques qui ajustent les valeurs des pixels sans réellement comprendre l'image dans son ensemble. Les techniques telles que la réduction du bruit, l'accentuation de la netteté et l'amélioration du contraste modifient les couleurs et l'intensité des pixels individuels afin d'améliorer la qualité de l'image, mais elles ne reconnaissent pas les objets, les formes ou la signification de l'image. Ce niveau de compréhension est pris en charge par la vision par ordinateur.

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Tu peux considérer le traitement de l'image comme la boîte à outils qui améliore l'image, la rendant plus claire ou plus attrayante visuellement. Une fois qu'une image est traitée, la vision par ordinateur peut agir comme le cerveau qui analyse les images pour effectuer différentes tâches.

Comment fonctionne le traitement de l'image ?

Le traitement de l'image est un concept fondateur qui a posé les bases du développement de la vision par ordinateur. Il consiste à utiliser des algorithmes pour améliorer, analyser ou modifier des données visuelles telles que des photos et des vidéos. Il permet de manipuler et d'améliorer les images numériques en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste, l'équilibre des couleurs ou en filtrant le bruit. Ces méthodes préparent les images à une analyse plus poussée par des modèles de vision par ordinateur.

Le traitement d'image consiste à décomposer les images en pixels individuels, puis à manipuler chacun d'entre eux pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour détecter les bords, les algorithmes vérifient que les valeurs des pixels ne changent pas soudainement. Cela permet aux systèmes d'IA de reconnaître plus facilement les objets ou les motifs avec précision. Qu'il s'agisse d'améliorer les photos des smartphones, les séquences des caméras de sécurité ou de scanner des documents pour en améliorer la lisibilité, le traitement d'images est couramment utilisé dans les applications quotidiennes où l'amélioration de la qualité visuelle est importante.

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Explorer les techniques de traitement de l'image

Voici quelques exemples de techniques clés de traitement de l'image :

• Correspondance de modèles : compare des parties d'une image avec un modèle prédéfini pour localiser des motifs ou des objets spécifiques.

• Flou (lissage) : Réduit le bruit et les détails de l'image en faisant la moyenne des valeurs des pixels, couramment utilisé dans le prétraitement pour une analyse plus poussée.

• Opérations morphologiques : Elles ajustent la forme des objets d'une image en utilisant des techniques comme la dilatation (agrandir les objets), l'érosion (rapetisser les objets), l'ouverture (supprimer les petits bruits) et la fermeture (combler les petits vides).

• Seuil : Sépare les objets de l'arrière-plan en fonction de l'intensité des pixels, ce qui facilite la segmentation et l'extraction des caractéristiques.

Les développeurs utilisent souvent des outils spécialisés comme OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow et PyTorch pour appliquer facilement des techniques de traitement d'images sur les images. Ces bibliothèques fournissent des fonctions préconstruites et des algorithmes optimisés, ce qui évite d'avoir à écrire un code complexe à partir de zéro. 

Ils prennent également en charge plusieurs langages de programmation, s'intègrent bien à d'autres outils et offrent une documentation complète, ce qui rend le traitement des images plus rapide, plus efficace et accessible même pour ceux qui n'ont pas d'expertise approfondie dans le domaine.

Comment fonctionne la vision par ordinateur ?

Certains des modèles de vision par ordinateur les plus avancés aujourd'hui proviennent de la série YOLO (You Only Look Once). Au fil des ans, de nouvelles versions ont été publiées, chacune améliorant la précision et l'efficacité. La dernière version, Ultralytics YOLO11, offre une précision et des performances encore meilleures.

Les modèles comme YOLO11 peuvent être formés sur mesure pour reconnaître des objets spécifiques et sont capables de gérer plusieurs tâches de vision par ordinateur, notamment la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets en temps réel.

Voici un aperçu des tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO11:

• Détection d'objets : Elle identifie et localise les objets dans une image, comme la détection des piétons pour les voitures auto-conduites.

• Classification d'images : Cela permet d'attribuer des étiquettes à des images entières, par exemple de déterminer si une image contient un chien ou un chat.

• Segmentation de l'instance : Elle divise une image en parties ou régions significatives, comme l'isolement d'organes individuels dans les scanners médicaux. 

• Estimation de la pose : Elle suit le mouvement et la position des objets, par exemple en détectant les gestes ou les ajustements de posture. Appliquée aux humains, elle peut analyser les mouvements du corps en temps réel, ce qui la rend utile pour des applications telles que le suivi de la condition physique et la rééducation.

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Applications de la vision par ordinateur et du traitement de l'image

Maintenant que nous avons discuté du fonctionnement de la vision par ordinateur et du traitement de l'image, examinons leurs applications dans le monde réel et leurs points de recoupement.

Surveillance du bétail à l'aide de la vision par ordinateur

T'es-tu déjà demandé comment les grandes exploitations agricoles suivaient leur bétail ? Surveiller manuellement des centaines d'animaux prend beaucoup de temps, mais grâce à des modèles de vision par ordinateur tels que YOLO11, la surveillance des animaux peut être automatisée. 

YOLO11 peut détecter, suivre et analyser les animaux en temps réel, ce qui aide les agriculteurs à gérer efficacement leur bétail. Les enseignements tirés de ce type d'analyse peuvent aider à détecter les signes précoces de problèmes de santé, tels que la boiterie, ce qui permet d'intervenir plus rapidement et d'améliorer les soins globaux apportés aux animaux.

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Comptage du bétail par traitement d'images

De même, le traitement d'images peut être utilisé pour surveiller le bétail en comptant les animaux dans des environnements contrôlés comme les enclos ou les granges. Dans les images avec des arrière-plans uniformes, les techniques de traitement d'image comme le seuillage et la détection des contours (qui permet d'identifier les limites d'un objet) peuvent être utilisées pour détecter et compter les animaux. Ces méthodes utilisent des techniques telles que la suppression de l'arrière-plan, la détection des contours et la segmentation pour identifier les formes du bétail.

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Tu te dis peut-être que cela ressemble à la vision par ordinateur. Quelle est donc la différence ?

La différence essentielle est que le traitement d'image analyse les valeurs et les motifs des pixels sans vraiment comprendre ce qu'il voit. Il détecte les bords et les formes pour compter les animaux individuellement, et certaines techniques peuvent même aider à séparer les animaux lorsqu'ils sont proches les uns des autres sur les images.

Cependant, contrairement à la vision par ordinateur, le traitement d'image ne reconnaît pas ou ne distingue pas les animaux individuels - il ne compte que sur la base de la forme et de la taille. Cela le rend utile pour le comptage et la surveillance du bétail, mais il a ses limites. Si les animaux se chevauchent, changent de position ou si les conditions d'éclairage varient, la précision peut être affectée. De plus, elle ne peut pas suivre les animaux dans le temps ou donner un aperçu de leur comportement, qui sont des avantages cruciaux de la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur et le traitement de l'image peuvent travailler ensemble

Le traitement d'images et la vision par ordinateur sont des domaines étroitement liés qui peuvent souvent être intégrés ensemble pour améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse des données visuelles. Le traitement d'image peut affiner les données brutes en améliorant la qualité, en supprimant le bruit et en mettant en évidence les caractéristiques clés, en veillant à ce que les modèles de vision par ordinateur puissent extraire des informations significatives. 

Par exemple, dans l'analyse médico-légale, le traitement de l'image et la vision par ordinateur peuvent travailler ensemble pour analyser les empreintes de chaussures trouvées sur les scènes de crime. Les techniques de traitement d'image telles que l'amélioration du contraste et la détection des contours peuvent améliorer la clarté des empreintes, ce qui les rend plus faciles à évaluer. L'amélioration du contraste ajuste la luminosité et la netteté pour rendre les détails plus visibles, tandis que la détection des contours affine les contours pour une meilleure définition.

Une fois les images traitées à l'aide de ces techniques, les modèles de vision par ordinateur peuvent utiliser des techniques de comparaison de motifs pour comparer les empreintes avec les bases de données médico-légales, ce qui rend l'identification plus précise. Cette combinaison de technologies permet aux enquêteurs de traiter et d'interpréter plus facilement les preuves médico-légales.

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Principaux enseignements

La vision par ordinateur et le traitement d'image vont de pair, aidant à améliorer, analyser et interpréter les données visuelles. Le traitement d'image améliore la qualité de l'image et extrait les caractéristiques clés, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en fournissant des informations.

À mesure que Vision AI continue d'évoluer, la vision par ordinateur et le traitement des images amélioreront l'automatisation, l'analyse en temps réel et la prise de décision dans divers domaines. Qu'il s'agisse d'améliorer la reconnaissance des images ou d'affiner la détection des formes, ces technologies rendront les systèmes de Vision AI plus précis, plus efficaces et plus aptes à comprendre les données visuelles dans les applications pratiques.

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