Khám phá sự khác biệt giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh. Tìm hiểu cách chúng có thể hoạt động cùng nhau để nâng cao và phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video.
Máy ảnh có trở nên thông minh hơn không, hay chúng chỉ cải thiện hình ảnh tốt hơn? Tất cả phụ thuộc vào cách chúng xử lý và tinh chỉnh dữ liệu hình ảnh.
Trọng tâm của sự tiến hóa này là hai công nghệ chính: xử lý hình ảnh và thị giác máy tính. Mặc dù chúng thường được đề cập cùng nhau, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Xử lý hình ảnh tập trung vào việc cải thiện hình ảnh, điều chỉnh độ sáng, làm sắc nét các chi tiết và giảm nhiễu, mà không nhất thiết phải hiểu những gì có trong đó.
Mặt khác, thị giác máy tính đưa mọi thứ đi xa hơn bằng cách cho phép máy móc nhận dạng và diễn giải hình ảnh và video như con người. Điều này giúp các tác vụ như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể và phân tích cảnh theo thời gian thực trở nên khả thi.
Cả hai công nghệ này đang trở nên thiết yếu trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc cải thiện ảnh chụp trên điện thoại thông minh đến cung cấp năng lượng cho xe tự lái, tác động của chúng rất rộng rãi. Đến năm 2033, thị trường thị giác máy tính dự kiến sẽ đạt 111,43 tỷ đô la, trong khi thị trường xử lý hình ảnh kỹ thuật số có khả năng sẽ tăng lên 378,71 tỷ đô la vào năm 2034.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách xử lý hình ảnh và thị giác máy tính hoạt động, ứng dụng thực tế của chúng và cách chúng chồng chéo lên nhau. Hãy cùng tìm hiểu!
Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh đều xử lý hình ảnh, nhưng chúng có mục tiêu khác nhau. Thị giác máy tính giúp máy hiểu và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh hoặc video. Ngược lại, xử lý hình ảnh tập trung vào việc tăng cường hoặc thay đổi hình ảnh để làm cho hình ảnh rõ hơn hoặc hấp dẫn hơn về mặt thị giác mà không cần diễn giải nội dung của hình ảnh.
Ngoài ra, các giải pháp thị giác máy tính tận dụng các mô hình như Ultralytics YOLO11 để phân tích và hiểu nội dung của hình ảnh. Các tác vụ thị giác máy tính phổ biến bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn trường hợp và theo dõi đối tượng. Thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như xe tự lái, giúp nhận dạng người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác theo thời gian thực để đảm bảo lái xe an toàn.
Mặt khác, xử lý hình ảnh tập trung vào việc sửa đổi hình ảnh bằng các hàm toán học điều chỉnh giá trị pixel mà không thực sự hiểu toàn bộ hình ảnh. Các kỹ thuật như giảm nhiễu, làm sắc nét và tăng cường độ tương phản hoạt động bằng cách thay đổi màu sắc và cường độ của từng pixel để cải thiện chất lượng hình ảnh, nhưng chúng không nhận dạng được các đối tượng, hình dạng hoặc ý nghĩa trong hình ảnh. Mức độ hiểu đó được xử lý bằng thị giác máy tính.
Bạn có thể nghĩ về xử lý hình ảnh như một bộ công cụ cải thiện hình ảnh, làm cho hình ảnh rõ nét hơn hoặc hấp dẫn hơn về mặt thị giác. Sau khi hình ảnh được xử lý, thị giác máy tính có thể hoạt động như bộ não phân tích hình ảnh để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
Xử lý hình ảnh là một khái niệm nền tảng đặt nền móng cho sự phát triển của thị giác máy tính. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán để cải thiện, phân tích hoặc sửa đổi dữ liệu trực quan như ảnh và video. Nó có thể thao tác và nâng cao hình ảnh kỹ thuật số bằng cách điều chỉnh các thông số như độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc hoặc lọc nhiễu. Các phương pháp này chuẩn bị hình ảnh để phân tích nâng cao hơn nữa bằng các mô hình thị giác máy tính.
Xử lý hình ảnh hoạt động bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành từng pixel riêng lẻ rồi xử lý từng pixel để có được hiệu ứng mong muốn. Ví dụ, để phát hiện các cạnh, các thuật toán sẽ kiểm tra các pixel để tìm những thay đổi đột ngột về giá trị pixel. Điều này giúp các hệ thống AI dễ dàng nhận dạng các đối tượng hoặc mẫu chính xác hơn. Từ việc cải thiện ảnh chụp trên điện thoại thông minh đến cải thiện cảnh quay từ camera an ninh và quét tài liệu để dễ đọc hơn, xử lý hình ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng hàng ngày, trong đó việc cải thiện chất lượng hình ảnh là rất quan trọng.
Sau đây là một số ví dụ về các kỹ thuật xử lý hình ảnh quan trọng:
Các nhà phát triển thường sử dụng các công cụ chuyên dụng như OpenCV , Pillow, Scikit-image, TensorFlow , Và PyTorch để áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh trên hình ảnh một cách dễ dàng. Các thư viện này cung cấp các hàm dựng sẵn và các thuật toán được tối ưu hóa, loại bỏ nhu cầu phải viết mã phức tạp từ đầu.
Chúng cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, tích hợp tốt với các công cụ khác và cung cấp tài liệu hướng dẫn mở rộng, giúp xử lý hình ảnh nhanh hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn ngay cả với những người không có chuyên môn sâu trong lĩnh vực này.
Một số mô hình thị giác máy tính tiên tiến nhất hiện nay đến từ YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần). Trong những năm qua, các phiên bản mới đã được phát hành, mỗi phiên bản đều cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO11 , mang lại độ chính xác và hiệu suất thậm chí còn tốt hơn.
Các mô hình như YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh để nhận dạng các đối tượng cụ thể và có khả năng xử lý nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực.
Sau đây là cái nhìn nhanh về các tác vụ thị giác máy tính được hỗ trợ bởi YOLO11 :
.webp)
Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách thức hoạt động của thị giác máy tính và xử lý hình ảnh, hãy cùng tìm hiểu các ứng dụng thực tế của chúng và điểm giao thoa của chúng.
Bạn đã bao giờ tự hỏi các trang trại lớn theo dõi đàn gia súc của họ như thế nào chưa? Việc theo dõi thủ công hàng trăm con vật rất tốn thời gian, nhưng với các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 , việc theo dõi động vật có thể được tự động hóa.
YOLO11 có thể phát hiện, theo dõi và phân tích động vật theo thời gian thực, giúp nông dân quản lý đàn gia súc của mình một cách hiệu quả. Những hiểu biết từ loại phân tích này có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu của các vấn đề sức khỏe, chẳng hạn như chứng khập khiễng, cho phép can thiệp nhanh hơn và chăm sóc động vật tổng thể tốt hơn.
Tương tự như vậy, xử lý hình ảnh có thể được sử dụng để theo dõi vật nuôi bằng cách đếm động vật trong môi trường được kiểm soát như chuồng hoặc chuồng trại. Trong các hình ảnh có nền đồng nhất, các kỹ thuật xử lý hình ảnh như ngưỡng và phát hiện đường viền (nó có thể xác định ranh giới vật thể) có thể được sử dụng để phát hiện và đếm động vật. Các phương pháp này sử dụng các kỹ thuật như loại bỏ nền, phát hiện các cạnh và phân đoạn để xác định hình dạng của vật nuôi.
Bạn có thể nghĩ rằng điều này nghe giống như thị giác máy tính. Vậy, sự khác biệt là gì?
Sự khác biệt chính là xử lý hình ảnh phân tích các giá trị pixel và các mẫu mà không thực sự hiểu những gì nó nhìn thấy. Nó phát hiện các cạnh và hình dạng để đếm từng con vật và một số kỹ thuật thậm chí có thể giúp tách các con vật khi chúng đứng gần nhau trong hình ảnh.
Tuy nhiên, không giống như thị giác máy tính, xử lý hình ảnh không nhận dạng hoặc phân biệt các loài động vật riêng lẻ - nó chỉ đếm dựa trên hình dạng và kích thước. Điều này làm cho nó hữu ích cho việc đếm và theo dõi gia súc, nhưng nó có những hạn chế. Nếu động vật chồng lên nhau, thay đổi vị trí hoặc nếu điều kiện ánh sáng thay đổi, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng. Ngoài ra, nó không thể theo dõi động vật theo thời gian hoặc cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của chúng, đây là những lợi thế quan trọng của thị giác máy tính.
Xử lý hình ảnh và thị giác máy tính là những lĩnh vực có liên quan chặt chẽ, thường có thể được tích hợp với nhau để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của phân tích dữ liệu trực quan. Xử lý hình ảnh có thể tinh chỉnh dữ liệu thô bằng cách cải thiện chất lượng, loại bỏ nhiễu và làm nổi bật các tính năng chính, đảm bảo rằng các mô hình thị giác máy tính có thể trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa.
Ví dụ, trong phân tích pháp y, xử lý hình ảnh và thị giác máy tính có thể phối hợp với nhau để phân tích dấu giày tìm thấy tại hiện trường vụ án. Các kỹ thuật xử lý hình ảnh như tăng cường độ tương phản và phát hiện cạnh có thể cải thiện độ rõ nét của dấu giày, giúp đánh giá dễ dàng hơn. Tăng cường độ tương phản điều chỉnh độ sáng và độ sắc nét để làm cho các chi tiết dễ nhìn hơn, trong khi phát hiện cạnh làm sắc nét các đường viền để có độ nét tốt hơn.
Sau khi hình ảnh được xử lý bằng các kỹ thuật này, các mô hình thị giác máy tính có thể sử dụng các kỹ thuật khớp mẫu để so sánh các dấu vân tay với cơ sở dữ liệu pháp y, giúp việc nhận dạng chính xác hơn. Sự kết hợp các công nghệ này giúp các nhà điều tra dễ dàng xử lý và diễn giải bằng chứng pháp y hơn.
Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh song hành với nhau, giúp cải thiện, phân tích và diễn giải dữ liệu trực quan. Xử lý hình ảnh nâng cao chất lượng hình ảnh và trích xuất các tính năng chính, trong khi thị giác máy tính đưa nó đi xa hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết.
Khi Vision AI tiếp tục phát triển, thị giác máy tính và xử lý hình ảnh sẽ tăng cường tự động hóa, phân tích thời gian thực và ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ việc cải thiện khả năng nhận dạng hình ảnh đến tinh chỉnh khả năng phát hiện mẫu, các công nghệ này sẽ giúp các hệ thống Vision AI chính xác hơn, hiệu quả hơn và có khả năng hiểu dữ liệu trực quan trong các ứng dụng thực tế.
Bạn có tò mò về AI không? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và AI trong sản xuất đang định hình lại tương lai. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
