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Computer vision vs elaborazione delle immagini: Le differenze principali
Scopri la differenza tra computer vision ed elaborazione delle immagini. Scopri come possono lavorare insieme per migliorare e analizzare dati visivi come immagini e video.
Le fotocamere stanno diventando più intelligenti o sono solo più brave a migliorare le immagini? Tutto dipende dal modo in cui elaborano e perfezionano i dati visivi.
Al centro di questa evoluzione ci sono due tecnologie chiave: l'elaborazione delle immagini e la computer vision. Sebbene vengano spesso citate insieme, hanno scopi diversi. L'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento delle immagini, regolando la luminosità, rendendo più nitidi i dettagli e riducendo il rumore, senza necessariamente capire cosa contengono.
La computer vision, invece, si spinge oltre, consentendo alle macchine di riconoscere e interpretare immagini e video come fanno gli esseri umani. Questo rende possibili compiti come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e l'analisi della scena in tempo reale.
Entrambe le tecnologie stanno diventando essenziali in diversi settori. Dal miglioramento delle foto degli smartphone all'alimentazione delle auto a guida autonoma, il loro impatto è molto ampio. Entro il 2033, si prevede che il mercato della computer vision raggiungerà i 111,43 miliardi di dollari, mentre il mercato dell'elaborazione digitale delle immagini crescerà probabilmente fino a 378,71 miliardi di dollari entro il 2034.
In questo articolo esploreremo il funzionamento dell'elaborazione delle immagini e della computer vision, le loro applicazioni nel mondo reale e le loro sovrapposizioni. Tuffiamoci nel vivo!
Una panoramica: computer vision vs elaborazione delle immagini
La computer vision e l'elaborazione delle immagini si occupano entrambe di immagini, ma hanno obiettivi diversi. La computer vision aiuta le macchine a comprendere e prendere decisioni basate su immagini o video. Al contrario, l'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento o sulla modifica di un'immagine per renderla più chiara o più attraente dal punto di vista visivo, senza interpretarne il contenuto.
Inoltre, le soluzioni di computer vision sfruttano modelli come Ultralytics YOLO11 per analizzare e comprendere i contenuti di un'immagine. Le attività di computer vision più comuni includono il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini, la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti. La computer vision è ampiamente utilizzata in applicazioni come le auto a guida autonoma, dove aiuta a riconoscere pedoni, segnali stradali e altri veicoli in tempo reale per garantire una guida sicura.
D'altra parte, l'elaborazione delle immagini si concentra sulla modifica delle immagini utilizzando funzioni matematiche che regolano i valori dei pixel senza comprendere effettivamente l'immagine nel suo complesso. Tecniche come la riduzione del rumore, la nitidezza e il miglioramento del contrasto funzionano alterando i colori e l'intensità dei singoli pixel per migliorare la qualità dell'immagine, ma non riconoscono oggetti, forme o significati all'interno dell'immagine. Questo livello di comprensione è gestito dalla computer vision.
Figura 1. Confronto tra computer vision ed elaborazione delle immagini. Immagine dell'autore.
Si può pensare all'elaborazione delle immagini come al kit di strumenti che migliorano l'immagine, rendendola più chiara o più attraente dal punto di vista visivo. Una volta elaborata un'immagine, la computer vision può agire come il cervello che analizza le immagini per eseguire diversi compiti.
Come funziona l'elaborazione delle immagini
L'elaborazione delle immagini è un concetto fondamentale che ha gettato le basi per lo sviluppo della computer vision. Comporta l'utilizzo di algoritmi per migliorare, analizzare o modificare dati visivi come foto e video. Può manipolare e migliorare le immagini digitali regolando parametri come la luminosità, il contrasto, il bilanciamento dei colori o filtrando il rumore. Questi metodi preparano le immagini per un'ulteriore analisi avanzata da parte dei modelli di computer vision.
L'elaborazione delle immagini funziona scomponendo le immagini in singoli pixel e poi manipolando ciascuno di essi per ottenere gli effetti desiderati. Ad esempio, per rilevare i bordi, gli algoritmi controllano che i pixel non subiscano cambiamenti improvvisi nei valori dei pixel. In questo modo è più facile per i sistemi di intelligenza artificiale riconoscere con precisione gli oggetti o i modelli. Dal miglioramento delle foto degli smartphone alle riprese delle telecamere di sicurezza e alla scansione dei documenti per una migliore leggibilità, l'elaborazione delle immagini è comunemente utilizzata nelle applicazioni quotidiane in cui è importante migliorare la qualità visiva.
Figura 2. Un esempio di utilizzo dell'elaborazione delle immagini per il rilevamento dei bordi.
Esplorare le tecniche di elaborazione delle immagini
Ecco alcuni esempi di tecniche chiave di elaborazione delle immagini:
Corrispondenza dei modelli: confronta parti di un'immagine con un modello predefinito per individuare modelli o oggetti specifici.
Sfumatura (smoothing): Riduce il rumore e i dettagli dell'immagine calcolando la media dei valori dei pixel; viene comunemente utilizzata nella preelaborazione per ulteriori analisi.
Operazioni morfologiche: Regolano la forma degli oggetti in un'immagine utilizzando tecniche come la dilatazione (ingrandimento degli oggetti), l'erosione (rimpicciolimento degli oggetti), l'apertura (rimozione di piccoli disturbi) e la chiusura (riempimento di piccoli spazi).
Soglia: Separa gli oggetti dallo sfondo in base all'intensità dei pixel, facilitando la segmentazione e l'estrazione delle caratteristiche.
Gli sviluppatori utilizzano spesso strumenti specializzati come OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow e PyTorch per applicare facilmente le tecniche di elaborazione delle immagini. Queste librerie forniscono funzioni precostituite e algoritmi ottimizzati, eliminando la necessità di scrivere codice complesso da zero.
Inoltre, supportano diversi linguaggi di programmazione, si integrano bene con altri strumenti e offrono un'ampia documentazione, rendendo l'elaborazione delle immagini più veloce, efficiente e accessibile anche a chi non ha una profonda esperienza nel settore.
Come funziona la computer vision
Alcuni dei modelli di computer vision più avanzati oggi provengono dalla serie YOLO (You Only Look Once). Nel corso degli anni sono state rilasciate nuove versioni, ognuna delle quali ha migliorato la precisione e l'efficienza. L'ultima versione, Ultralytics YOLO11, offre precisione e prestazioni ancora migliori.
Modelli come YOLO11 possono essere addestrati in modo personalizzato per riconoscere oggetti specifici e sono in grado di gestire diverse attività di computer vision, tra cui il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti in tempo reale.
Rilevamento di oggetti: Identifica e localizza gli oggetti all'interno di un'immagine, come ad esempio il rilevamento dei pedoni per le auto a guida autonoma.
Classificazione delle immagini: Assegna etichette a intere immagini, ad esempio per determinare se un'immagine contiene un cane o un gatto.
Segmentazione delle istanze: Divide un'immagine in parti o regioni significative, come l'isolamento di singoli organi nelle scansioni mediche.
Stima della posa: Traccia il movimento e la posizione degli oggetti, ad esempio rilevando i gesti o le regolazioni della postura. Se applicata agli esseri umani, può analizzare i movimenti del corpo in tempo reale, rendendola utile per applicazioni come il fitness tracking e la riabilitazione.
Figura 3. Attività di computer vision supportate da YOLO11.
Applicazioni della visione artificiale e dell'elaborazione delle immagini
Ora che abbiamo parlato di come funzionano la computer vision e l'elaborazione delle immagini, analizziamo le loro applicazioni reali e i punti in cui si sovrappongono.
Monitoraggio del bestiame tramite computer vision
Ti sei mai chiesto come fanno le grandi aziende agricole a tenere sotto controllo il loro bestiame? Monitorare manualmente centinaia di animali richiede molto tempo, ma grazie a modelli di computer vision come YOLO11, il monitoraggio degli animali può essere automatizzato.
YOLO11 è in grado di rilevare, tracciare e analizzare gli animali in tempo reale, aiutando gli allevatori a gestire in modo efficiente il proprio bestiame. Le informazioni ricavate da questo tipo di analisi possono aiutare a rilevare i primi segni di problemi di salute, come la zoppia, consentendo un intervento più rapido e una migliore cura complessiva degli animali.
Figura 4. Un esempio di monitoraggio del comportamento animale con YOLO11.
Conteggio del bestiame con l'elaborazione delle immagini
Allo stesso modo, l'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per monitorare il bestiame contando gli animali in ambienti controllati come recinti o stalle. Nelle immagini con sfondi uniformi, le tecniche di elaborazione delle immagini come la sogliatura e il rilevamento dei contorni (in grado di identificare i confini degli oggetti) possono essere utilizzate per individuare e contare gli animali. Questi metodi utilizzano tecniche come la rimozione dello sfondo, il rilevamento dei bordi e la segmentazione per identificare le forme del bestiame.
Figura 5. Un esempio di utilizzo dell'elaborazione delle immagini per individuare gli animali.
Potresti pensare che tutto ciò assomigli alla visione computerizzata. Allora, qual è la differenza?
La differenza fondamentale è che l'elaborazione delle immagini analizza i valori e gli schemi dei pixel senza comprendere realmente ciò che vede. Rileva i bordi e le forme per contare gli animali singolarmente e alcune tecniche possono persino aiutare a separare gli animali quando sono vicini nelle immagini.
Tuttavia, a differenza della visione computerizzata, l'elaborazione delle immagini non riconosce o distingue i singoli animali: si limita a contare in base alla forma e alle dimensioni. Questo la rende utile per il conteggio e il monitoraggio del bestiame, ma ha dei limiti. Se gli animali si sovrappongono, cambiano posizione o se le condizioni di luce variano, l'accuratezza può essere compromessa. Inoltre, non è in grado di seguire gli animali nel tempo o di fornire informazioni sul loro comportamento, vantaggi fondamentali della computer vision.
La visione artificiale e l'elaborazione delle immagini possono lavorare insieme
L'elaborazione delle immagini e la computer vision sono campi strettamente collegati che spesso possono essere integrati per migliorare l'accuratezza e l'efficienza dell'analisi dei dati visivi. L'elaborazione delle immagini può perfezionare i dati grezzi migliorando la qualità, eliminando il rumore ed evidenziando le caratteristiche principali, assicurando che i modelli di visione computerizzata possano estrarre informazioni significative.
Ad esempio, nell'analisi forense, l'elaborazione delle immagini e la computer vision possono lavorare insieme per analizzare le impronte di scarpe trovate sulle scene del crimine. Le tecniche di elaborazione delle immagini, come il miglioramento del contrasto e il rilevamento dei bordi, possono migliorare la chiarezza delle impronte, rendendole più facili da valutare. Il miglioramento del contrasto regola la luminosità e la nitidezza per rendere i dettagli più visibili, mentre il rilevamento dei bordi rende più nitidi i contorni per una migliore definizione.
Dopo che le immagini sono state elaborate con queste tecniche, i modelli di computer vision possono utilizzare tecniche di pattern-matching per confrontare le impronte con i database forensi, rendendo l'identificazione più accurata. Questa combinazione di tecnologie rende più facile per gli investigatori elaborare e interpretare le prove forensi.
Figura 6. Elaborazione delle immagini e visione computerizzata per rilevare le impronte di scarpe.
Punti di forza
La computer vision e l'elaborazione delle immagini vanno di pari passo, aiutando a migliorare, analizzare e interpretare i dati visivi. L'elaborazione delle immagini ne migliora la qualità e ne estrae le caratteristiche principali, mentre la visione computerizzata si spinge oltre fornendo approfondimenti.
Con la continua evoluzione della Vision AI, la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini miglioreranno l'automazione, l'analisi in tempo reale e il processo decisionale in vari campi. Dal miglioramento del riconoscimento delle immagini al perfezionamento del rilevamento dei modelli, queste tecnologie renderanno i sistemi di Vision AI più precisi, efficienti e capaci di comprendere i dati visivi nelle applicazioni pratiche.
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