Узнай, в чем разница между обработкой изображений, компьютерным зрением и машинным зрением и как эти технологии используются для таких задач, как анализ визуальных данных.
ИИ можно использовать для анализа всех видов данных, а когда речь идет о визуальных данных, таких как изображения и видео, то это относится к области аналитики изображений, в которой задействованы различные технологии. Обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение позволяют компьютерам видеть и понимать мир, анализируя изображения и видеокадры. Хотя эти три технологии кажутся похожими, ключевые различия делают их полезными для самых разных приложений. Обработка изображений фокусируется на манипулировании и улучшении изображений и видеокадров, в то время как компьютерное зрение идет на шаг дальше, используя эти обработанные изображения, чтобы помочь компьютерам интерпретировать и понимать их содержание. Машинное зрение, с другой стороны, применяет методы компьютерного зрения специально в промышленных условиях, например, для проведения инспекций и задач контроля качества.
.png)
Эти три области позволяют находить различные применения во многих отраслях, таких как здравоохранение, производство и сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение и обсудим их различия. Также мы пройдемся по тому, как они работают и как используются в различных отраслях. Давай начнем.
Начнем с фундаментальной техники, лежащей в основе как компьютерного, так и машинного зрения: обработки изображений. Она включает в себя использование алгоритмов для манипулирования и улучшения цифровых изображений, регулировки таких параметров, как яркость, контрастность, цветовой баланс или фильтрация шума, чтобы подготовить их к более продвинутому анализу и интерпретации.
Давай рассмотрим, как это работает. Обработка изображений происходит путем разбиения изображения на отдельные пиксели, а затем манипулирования этими пикселями для достижения желаемых эффектов. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Аналогично, чтобы обнаружить края, он может искать резкие изменения в значениях пикселей. Применяя математические операции и алгоритмы к этим пикселям, можно использовать обработку изображений для улучшения их качества, извлечения информации или создания новых изображений.
Методы обработки изображений также необходимы для обработки данных и создания визуальных наборов данных с четкими, качественными изображениями и помогают системам компьютерного зрения и машинного зрения точно их анализировать. Такие библиотеки, как OpenCV и MATLAB, предоставляют надежные фреймворки, которые делают эти методы обработки изображений доступными для разработчиков и исследователей в самых разных областях.
Вот несколько популярных техник обработки изображений:
.png)
Восстановление изображения - отличный пример применения обработки изображений. Она заключается в восстановлении изображения, которое было испорчено с течением времени. Такие техники, как фильтрация и шумоподавление, используются для удаления отметин, царапин, пятен, износа и возвращения деградировавшему изображению его первоначального качества. Восстановление изображений особенно полезно в ситуациях, когда изображения некачественные или поврежденные, например старые фотографии.
В отличие от обработки изображений, которая сосредоточена на изменении и улучшении изображений, компьютерное зрение наделяет компьютеры способностью видеть и понимать реальный мир. Многие приложения используют компьютерное зрение для идентификации и понимания объектов и людей на изображениях или видеокадрах. Оно копирует человеческое зрение и пытается повторить то, как мы осмысливаем то, что видим вокруг себя.
Компьютерное зрение можно использовать для автоматизации таких задач, как наблюдение. Оно также имеет широкий спектр практических применений, таких как распознавание лиц, медицинская визуализация и автономные транспортные средства. Модели компьютерного зрения обучаются с помощью методов глубокого обучения, чтобы извлекать и идентифицировать сложные особенности и паттерны из масштабных наборов данных изображений. Затем различные отрасли используют эти обученные модели, например Ultralytics YOLOv8для решения различных задач, таких как обнаружение объектов и их отслеживание.
Например, самодвижущиеся автомобили вроде Tesla используют компьютерное зрение для навигации в реальном мире. Кадры, которые снимают бортовые камеры автомобиля, обрабатываются с помощью компьютерного зрения. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение, отслеживание и сегментация объектов, жизненно важны для понимания дорожной ситуации и окружающей обстановки. Еще одно интересное применение - распознавание лиц. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях, захватывая лицо человека с картинки или видео, определяя ключевые черты и сравнивая их с базой сохраненных данных о лицах.
Машинное зрение используется в промышленных условиях, например на крупных заводах или производственных площадках, для таких задач, как обеспечение качества продукции и проверка правильности этикеток и штрих-кодов на готовых изделиях. Машинное зрение - это специализированная ветвь компьютерного зрения, которая опирается на прочное оборудование для эффективной работы в сложных условиях. Поскольку эти системы интегрированы в промышленные приложения, для них важна высокая скорость и точность в реальном времени.
Давай посмотрим, как это работает. Во-первых, данные собираются с помощью одной или нескольких камер высокого разрешения. Эти камеры также могут включать в себя специализированные функции, такие как инфракрасное или тепловое изображение. Затем собранные данные анализируются с помощью методов компьютерного зрения, чтобы извлечь необходимую информацию. Извлеченная информация обычно включает в себя такие детали, как идентификация объекта, формы, размеры, движения, паттерны и любые аномалии, присутствующие в сцене, в зависимости от конкретного применения.
Контроль качества на производственных линиях гарантирует, что к покупателям попадет только высококачественная продукция, что приведет к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению прибыли. Традиционные методы часто полагаются на ручной контроль, который может отнимать много времени и быть подвержен человеческим ошибкам. Плохой контроль качества также может привести к задержкам в производстве, финансовым потерям и негативно сказаться на репутации компании. Отличным решением является автоматизация таких задач, как осмотр поверхности, проверка этикеток и позиционирование объектов, с помощью машинного зрения.
Например, в фармацевтической промышленности качество продукции имеет решающее значение, и для поддержания высоких стандартов соблюдаются строгие правила. Машинное зрение можно использовать для того, чтобы убедиться, что блистерные упаковки содержат нужное количество таблеток, проверяя, что в каждой упаковке есть именно то количество, которое нужно, например десять таблеток в упаковке из 10 штук. Для идентификации и подсчета таблеток с помощью обнаружения объектов можно использовать модель компьютерного зрения, например YOLOv8 .
Однако важно знать, что при работе с машинным зрением нужно учитывать несколько ограничений. Системам машинного зрения часто требуются отличные условия освещения, чтобы освещать продукты в промышленных условиях. Также необходимы высококачественные камеры, процессоры и аппаратные ускорители, чтобы снимать данные и ускорять процесс анализа. Прямым следствием того, что эти системы были специально разработаны для решения практических задач в промышленных условиях, является то, что они могут быть дорогими в настройке.
Теперь, когда мы обсудили все три технологии по отдельности и рассмотрели некоторые варианты их применения, давай рассмотрим их поближе, бок о бок.
.png)
Обработка изображений лучше всего подходит для таких задач, как регулировка яркости или фильтрация шумов, которые требуют меньше вычислительных мощностей и не требуют умения понимать сложную визуальную информацию. С другой стороны, компьютерное зрение отлично справляется с извлечением значимых идей из изображений и обработкой сложных сцен, но оно требует больше вычислительных ресурсов и сложности. Между тем машинное зрение предназначено для промышленного использования, например для автоматизированного контроля, и часто поддерживается специализированными и дорогостоящими системами.
Хотя обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение тесно связаны между собой, каждое из них служит разным целям. Обработка изображений улучшает и манипулирует ими на уровне пикселей, что делает ее очень полезной для таких задач, как реконструкция изображений.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет немного дальше, наделяя компьютеры способностью понимать и осмысливать визуальные данные. Оно критически важно для таких применений, как распознавание лиц и самоуправляемые автомобили. Кроме того, машинное зрение используется специально для промышленных приложений. Оно автоматизирует такие промышленные процессы, как инспекции и контроль качества.
Понимая эти технологии и их различия, ты сможешь выбрать наиболее подходящую для своих задач, что приведет к повышению эффективности и улучшению результатов.
Давай учиться и исследовать вместе! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ, и не забывай взаимодействовать с нашим сообществом. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
