Изучи разницу между компьютерным зрением и обработкой изображений. Узнай, как они могут работать вместе, чтобы улучшать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео.
Становятся ли камеры умнее или просто лучше улучшают изображения? Все сводится к тому, как они обрабатывают и уточняют визуальные данные.
В основе этой эволюции лежат две ключевые технологии: обработка изображений и компьютерное зрение. Хотя их часто упоминают вместе, они служат разным целям. Обработка изображений фокусируется на улучшении изображений, регулировке яркости, повышении резкости деталей и уменьшении шума, не обязательно понимая, что в них находится.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет дальше, позволяя машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео так же, как это делают люди. Это делает возможными такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.
Обе технологии становятся незаменимыми в самых разных отраслях. От улучшения фотографий на смартфоне до питания самодвижущихся автомобилей - их влияние широко распространено. Ожидается, что к 2033 году рынок компьютерного зрения достигнет 111,43 миллиарда долларов, а рынок цифровой обработки изображений, вероятно, вырастет до 378,71 миллиарда долларов к 2034 году.
В этой статье мы рассмотрим, как работают обработка изображений и компьютерное зрение, их реальные применения и то, как они пересекаются. Давай погрузимся!
Компьютерное зрение и обработка изображений оба имеют дело с изображениями, но у них разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать и принимать решения на основе изображений или видео. В отличие от этого, обработка изображений фокусируется на улучшении или изменении изображения, чтобы сделать его более четким или визуально привлекательным, не интерпретируя его содержание.
Кроме того, решения для компьютерного зрения используют такие модели, как Ultralytics YOLO11 для анализа и понимания содержимого изображения. К распространенным задачам компьютерного зрения относятся обнаружение объектов, классификация изображений, сегментация экземпляров и отслеживание объектов. Компьютерное зрение широко используется в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, где оно помогает распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства в режиме реального времени для обеспечения безопасного вождения.
С другой стороны, обработка изображений сосредоточена на изменении изображений с помощью математических функций, которые корректируют значения пикселей, не понимая изображение в целом. Такие техники, как шумоподавление, повышение резкости и контрастности, работают за счет изменения цветов и интенсивности отдельных пикселей для улучшения качества изображения, но они не распознают объекты, формы или смысл внутри изображения. Этим уровнем понимания занимается компьютерное зрение.
Ты можешь думать об обработке изображений как об инструментарии, который улучшает изображение, делая его более четким или визуально привлекательным. После того как изображение обработано, компьютерное зрение может выступать в роли мозга, который анализирует изображения для выполнения различных задач.
Обработка изображений - это основополагающая концепция, которая заложила основу для развития компьютерного зрения. Она включает в себя использование алгоритмов для улучшения, анализа или изменения визуальных данных, таких как фотографии и видео. Она может манипулировать цифровыми изображениями и улучшать их, регулируя такие параметры, как яркость, контрастность, цветовой баланс или отфильтровывая шум. Эти методы подготавливают изображения для дальнейшего углубленного анализа моделями компьютерного зрения.
Обработка изображений происходит путем разбиения изображения на отдельные пиксели и последующего манипулирования каждым из них для получения желаемых эффектов. Например, чтобы обнаружить края, алгоритмы проверяют пиксели на предмет резких изменений в их значениях. Это облегчает системам искусственного интеллекта точное распознавание объектов или деталей. Обработка изображений широко используется в повседневных приложениях, где улучшение визуального качества имеет значение: от улучшения фотографий, сделанных на смартфон, до улучшения записей с камер наблюдения и сканирования документов для лучшей читаемости.
Вот несколько примеров основных техник обработки изображений:
Разработчики часто используют специализированные инструменты, такие как OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow и PyTorch , чтобы легко применять методы обработки изображений к изображениям. Эти библиотеки предоставляют готовые функции и оптимизированные алгоритмы, избавляя от необходимости писать сложный код с нуля.
Кроме того, они поддерживают множество языков программирования, хорошо интегрируются с другими инструментами и предлагают обширную документацию, делая обработку изображений быстрее, эффективнее и доступнее даже для тех, кто не обладает глубокими знаниями в этой области.
Одни из самых продвинутых моделей компьютерного зрения на сегодняшний день происходят из серии YOLO (You Only Look Once). На протяжении многих лет выходили новые версии, каждая из которых улучшала точность и эффективность. Последняя версия, Ultralytics YOLO11, предлагает еще более высокую точность и производительность.
Такие модели, как YOLO11 , можно настраивать на распознавание конкретных объектов, и они способны решать множество задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию объектов и отслеживание объектов в реальном времени.
Вот беглый взгляд на задачи компьютерного зрения, поддерживаемые YOLO11:
.webp)
Теперь, когда мы обсудили, как работают компьютерное зрение и обработка изображений, давай пройдемся по их реальным приложениям и местам, где они пересекаются.
Ты когда-нибудь задумывался, как крупные фермы следят за своим скотом? Вручную следить за сотнями животных очень трудоемко, но с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, наблюдение за животными можно автоматизировать.
YOLO11 может обнаруживать, отслеживать и анализировать состояние животных в режиме реального времени, помогая фермерам эффективно управлять своим скотом. Результаты такого анализа могут помочь обнаружить ранние признаки проблем со здоровьем, например хромоты, что позволит быстрее принять меры и улучшить общий уход за животными.
Аналогичным образом обработка изображений может использоваться для мониторинга домашнего скота путем подсчета животных в контролируемых условиях, таких как загоны или коровники. На изображениях с однородным фоном для обнаружения и подсчета животных можно использовать такие методы обработки изображений, как пороговое выделение и обнаружение контуров (оно позволяет определить границы объекта). Эти методы используют такие приемы, как удаление фона, обнаружение краев и сегментация, чтобы определить форму скота.
Возможно, ты думаешь, что это звучит так же, как компьютерное зрение. Так в чем же разница?
Ключевое различие заключается в том, что обработка изображений анализирует значения пикселей и паттерны, не понимая по-настоящему, что именно она видит. Она определяет края и формы, чтобы считать животных по отдельности, а некоторые методы даже могут помочь разделить животных, когда они стоят близко друг к другу на снимках.
Однако, в отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не распознает и не различает отдельных животных - она считает только на основе формы и размера. Это делает ее полезной для подсчета и мониторинга скота, но у нее есть ограничения. Если животные накладываются друг на друга, меняют положение или условия освещения меняются, точность может пострадать. Кроме того, он не может отслеживать животных во времени или давать представление об их поведении, что является важнейшими преимуществами компьютерного зрения.
Обработка изображений и компьютерное зрение - тесно связанные области, которые часто можно объединить вместе, чтобы повысить точность и эффективность анализа визуальных данных. Обработка изображений может улучшить исходные данные, повысив их качество, удалив шум и выделив ключевые особенности, чтобы модели компьютерного зрения могли извлекать значимые выводы.
Например, в криминалистике обработка изображений и компьютерное зрение могут работать вместе для анализа отпечатков обуви, найденных на месте преступления. Такие методы обработки изображений, как повышение контрастности и определение краев, могут улучшить четкость отпечатков, что облегчает их оценку. Усиление контраста регулирует яркость и резкость, чтобы сделать детали более заметными, а определение краев делает контуры более четкими.
После обработки изображений с помощью этих технологий модели компьютерного зрения могут использовать методы сопоставления отпечатков с криминалистическими базами данных, что делает идентификацию более точной. Такое сочетание технологий облегчает следователям обработку и интерпретацию криминалистических улик.
Компьютерное зрение и обработка изображений идут рука об руку, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений повышает их качество и извлекает ключевые особенности, а компьютерное зрение идет дальше, обеспечивая понимание.
По мере развития Vision AI компьютерное зрение и обработка изображений будут способствовать автоматизации, анализу в реальном времени и принятию решений в различных областях. От улучшения распознавания изображений до совершенствования обнаружения паттернов - эти технологии сделают системы Vision AI более точными, эффективными и способными понимать визуальные данные в практических приложениях.
Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub. Узнай, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в производстве меняют будущее. Открой для себя наши варианты лицензирования, чтобы начать свои проекты по ИИ в области зрения!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
