الرؤية الحاسوبية مقابل معالجة الصور: الاختلافات الرئيسية

هل أصبحت الكاميرات أكثر ذكاءً، أم أنها تتحسن فقط في تحسين الصور؟ كل هذا يتوقف على كيفية معالجة البيانات المرئية وتحسينها.

في صميم هذا التطور تكمن تقنيتان رئيسيتان: معالجة الصور والرؤية الحاسوبية. على الرغم من أنه غالبًا ما يتم ذكرهما معًا، إلا أنهما يخدمان أغراضًا مختلفة. تركز معالجة الصور على تحسين الصور، وضبط السطوع، وشحذ التفاصيل، وتقليل الضوضاء، دون الحاجة بالضرورة إلى فهم محتوياتها. 

من ناحية أخرى، تأخذ الرؤية الحاسوبية الأمور إلى أبعد من ذلك من خلال تمكين الآلات من التعرف على الصور ومقاطع الفيديو وتفسيرها كما يفعل البشر. وهذا يجعل مهام مثل التعرف على الوجوه واكتشاف الكائنات وتحليل المشهد في الوقت الفعلي ممكنة.

أصبحت كلتا التقنيتين ضروريتين في مجموعة متنوعة من الصناعات. من تحسين صور الهواتف الذكية إلى تشغيل السيارات ذاتية القيادة، فإن تأثيرها واسع الانتشار. بحلول عام 2033، من المتوقع أن يصل سوق الرؤية الحاسوبية إلى 111.43 مليار دولار، في حين أن سوق معالجة الصور الرقمية من المحتمل أن ينمو إلى 378.71 مليار دولار بحلول عام 2034.

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف تعمل معالجة الصور والرؤية الحاسوبية، وتطبيقاتهما الواقعية، وكيف تتداخلان. هيا بنا نتعمق!

نظرة عامة: الرؤية الحاسوبية مقابل معالجة الصور

تتعامل الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور مع الصور، ولكن لديهما أهداف مختلفة. تساعد الرؤية الحاسوبية الآلات على فهم واتخاذ القرارات بناءً على الصور أو مقاطع الفيديو. في المقابل، تركز معالجة الصور على تحسين صورة أو تغييرها لجعلها أكثر وضوحًا أو جاذبية من الناحية المرئية دون تفسير محتواها.

علاوة على ذلك، تستفيد حلول الرؤية الحاسوبية من نماذج مثل Ultralytics YOLO11 لتحليل محتويات الصورة وفهمها. تشمل مهام الرؤية الحاسوبية الشائعة اكتشاف الأجسام، وتصنيف الصور، وتجزئة النماذج، وتتبع الأجسام. تُستخدَم الرؤية الحاسوبية على نطاق واسع في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة، حيث تساعد في التعرف على المشاة وإشارات المرور والمركبات الأخرى في الوقت الفعلي لضمان القيادة الآمنة.

من ناحية أخرى، تركز معالجة الصور على تعديل الصور باستخدام الدوال الرياضية التي تضبط قيم البكسل دون فهم الصورة ككل. تعمل تقنيات مثل تقليل الضوضاء والحدة وتحسين التباين عن طريق تغيير ألوان وشدة وحدات البكسل الفردية لتحسين جودة الصورة، لكنها لا تتعرف على الكائنات أو الأشكال أو المعنى داخل الصورة. يتم التعامل مع هذا المستوى من الفهم بواسطة الرؤية الحاسوبية.

‍

يمكنك التفكير في معالجة الصور على أنها مجموعة الأدوات التي تعمل على تحسين الصورة، مما يجعلها أكثر وضوحًا أو جاذبية من الناحية المرئية. بمجرد معالجة الصورة، يمكن أن تعمل الرؤية الحاسوبية كدماغ يحلل الصور لأداء مهام مختلفة.

كيف تعمل معالجة الصور

تعد معالجة الصور مفهومًا أساسيًا وضع الأساس لتطوير الرؤية الحاسوبية. وهي تنطوي على استخدام الخوارزميات لتحسين أو تحليل أو تعديل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو. يمكنه معالجة الصور الرقمية وتحسينها عن طريق ضبط معلمات مثل السطوع أو التباين أو توازن الألوان أو تصفية الضوضاء. تعد هذه الطرق الصور لمزيد من التحليل المتقدم بواسطة نماذج الرؤية الحاسوبية.

تعمل معالجة الصور عن طريق تقسيم الصور إلى وحدات بكسل فردية ثم معالجة كل منها للحصول على التأثيرات المطلوبة. على سبيل المثال، detect الحواف، تقوم الخوارزميات بفحص وحدات البكسل بحثاً عن التغيرات المفاجئة في قيم البكسل. وهذا يسهل على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأشياء أو الأنماط بدقة. بدءاً من تحسين صور الهواتف الذكية إلى تحسين لقطات كاميرات المراقبة ومسح المستندات ضوئياً لتحسين إمكانية قراءتها، تُستخدم معالجة الصور بشكل شائع في التطبيقات اليومية حيث يكون تحسين الجودة البصرية أمراً مهماً.

‍

استكشاف تقنيات معالجة الصور

فيما يلي بعض الأمثلة على تقنيات معالجة الصور الرئيسية:

• مطابقة القوالب: تقارن أجزاء من الصورة بقالب محدد مسبقًا لتحديد أنماط أو كائنات معينة.

• التمويه (التنعيم): يقلل من ضوضاء الصورة وتفاصيلها عن طريق حساب متوسط قيم البكسل، ويستخدم بشكل شائع في المعالجة المسبقة لمزيد من التحليل.

• العمليات المورفولوجية: تقوم بضبط شكل الكائنات في الصورة باستخدام تقنيات مثل التمدد (جعل الكائنات أكبر)، والتآكل (جعل الكائنات أصغر)، والفتح (إزالة الضوضاء الصغيرة)، والإغلاق (ملء الفجوات الصغيرة).

• العتبة: يفصل الكائنات عن الخلفية بناءً على شدة البكسل، مما يجعل التجزئة واستخراج الميزات أسهل.

غالبًا ما يستخدم المطورون أدوات متخصصة مثل OpenCVو Pillow و Scikit-image و TensorFlow و PyTorch لتطبيق تقنيات معالجة الصور على الصور بسهولة. توفر هذه المكتبات وظائف مبنية مسبقًا وخوارزميات مُحسَّنة، مما يلغي الحاجة إلى كتابة كود معقد من البداية. 

كما أنها تدعم لغات برمجة متعددة، وتتكامل بشكل جيد مع الأدوات الأخرى، وتقدم وثائق شاملة، مما يجعل معالجة الصور أسرع وأكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها حتى لأولئك الذين ليس لديهم خبرة عميقة في هذا المجال.

كيف تعمل الرؤية الحاسوبية

تأتي بعض من أكثر نماذج الرؤية الحاسوبية تقدماً اليوم من سلسلة YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط). وعلى مر السنين، تم إصدار إصدارات جديدة على مر السنين، كل منها يحسّن الدقة والكفاءة. يقدم أحدث إصدار، وهو Ultralytics YOLO11 دقة وأداءً أفضل.

يمكن تدريب نماذج مثل YOLO11 على التعرف على كائنات محددة وهي قادرة على التعامل مع مهام رؤية حاسوبية متعددة، بما في ذلك اكتشاف الكائنات وتجزئة النماذج وتتبع الكائنات في الوقت الفعلي.

إليك لمحة سريعة عن مهام الرؤية الحاسوبية التي يدعمها YOLO11:

• اكتشاف الكائنات: يحدد مواقع الكائنات داخل الصورة، مثل اكتشاف المشاة لسيارات القيادة الذاتية.

• تصنيف الصور: يضع هذا التصنيف تسميات على الصور بأكملها، مثل تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أو قطة.

• تجزئة المثيلات: يقسم الصورة إلى أجزاء أو مناطق ذات معنى، مثل عزل الأعضاء الفردية في الفحوصات الطبية. 

• تقدير الوضعية: يتتبع حركة وموقع الكائنات، مثل اكتشاف الإيماءات أو تعديلات الوقفة. عند تطبيقه على البشر، يمكنه تحليل حركات الجسم في الوقت الفعلي، مما يجعله مفيدًا لتطبيقات مثل تتبع اللياقة وإعادة التأهيل.

‍

تطبيقات رؤية الحاسوب ومعالجة الصور

بعد أن ناقشنا كيفية عمل رؤية الحاسوب ومعالجة الصور، دعنا نتناول تطبيقاتهما الواقعية ومواضع تداخلهما.

مراقبة الثروة الحيوانية باستخدام رؤية الحاسوب

هل تساءلت يومًا كيف تقوم المزارع الكبيرة track ماشيتها؟ إن مراقبة مئات الحيوانات يدويًا تستغرق وقتًا طويلاً، ولكن مع نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 يمكن مراقبة الحيوانات آليًا. 

يمكن YOLO11 detect الحيوانات track وتحليلها في الوقت الفعلي، مما يساعد المزارعين على إدارة ماشيتهم بكفاءة. يمكن أن تساعد الرؤى المستقاة من هذا النوع من التحليل في detect العلامات المبكرة للمشكلات الصحية، مثل العرج، مما يسمح بالتدخل السريع ورعاية أفضل للحيوانات بشكل عام.

‍

عد الثروة الحيوانية باستخدام معالجة الصور

وبالمثل، يمكن استخدام معالجة الصور لمراقبة الماشية من خلال عدّ الحيوانات في بيئات خاضعة للرقابة مثل الحظائر أو الحظائر. في الصور ذات الخلفيات المنتظمة، يمكن استخدام تقنيات معالجة الصور مثل تحديد العتبة والكشف عن الكفاف (يمكن أن تحدد حدود الكائنات) detect الحيوانات وإحصائها. تستخدم هذه الطرق تقنيات مثل إزالة الخلفية واكتشاف الحواف والتجزئة لتحديد أشكال الماشية.

‍

قد تفكر في أن هذا يبدو تمامًا مثل رؤية الحاسوب. إذن، ما هو الفرق؟

الفرق الرئيسي هو أن معالجة الصور تحلل قيم وأنماط البكسل دون فهم حقيقي لما تراه. إنها تكتشف الحواف والأشكال لعد الحيوانات بشكل فردي، ويمكن لبعض التقنيات أن تساعد في فصل الحيوانات عندما تقف بالقرب من بعضها البعض في الصور.

ومع ذلك، على عكس الرؤية الحاسوبية، لا تتعرف معالجة الصور على الحيوانات الفردية أو تميزها - فهي تقوم بالعد فقط بناءً على الشكل والحجم. وهذا يجعلها مفيدة في عدّ الماشية ومراقبتها، ولكن لها قيود. إذا تداخلت الحيوانات أو تغيرت مواقعها أو إذا اختلفت ظروف الإضاءة، فقد تتأثر الدقة. كما أنه لا يمكنه track الحيوانات بمرور الوقت أو تقديم نظرة ثاقبة لسلوكها، وهي مزايا حاسمة للرؤية الحاسوبية.

يمكن أن تعمل رؤية الحاسوب ومعالجة الصور معًا

تعد معالجة الصور ورؤية الحاسوب مجالين مرتبطين ارتباطًا وثيقًا ويمكن دمجهما معًا غالبًا لتعزيز دقة وكفاءة تحليل البيانات المرئية. يمكن لمعالجة الصور تحسين البيانات الأولية عن طريق تحسين الجودة وإزالة الضوضاء وإبراز الميزات الرئيسية، مما يضمن قدرة نماذج رؤية الحاسوب على استخلاص رؤى ذات مغزى. 

على سبيل المثال، في التحليل الجنائي، يمكن أن تعمل معالجة الصور ورؤية الحاسوب معًا لتحليل آثار الأحذية الموجودة في مسرح الجريمة. يمكن لتقنيات معالجة الصور مثل تحسين التباين واكتشاف الحواف تحسين وضوح الطبعات، مما يسهل تقييمها. يضبط تحسين التباين السطوع والحدة لجعل التفاصيل أكثر وضوحًا، بينما يشحذ اكتشاف الحواف الخطوط العريضة للحصول على تعريف أفضل.

بعد معالجة الصور باستخدام هذه التقنيات، يمكن لنماذج رؤية الحاسوب استخدام تقنيات مطابقة الأنماط لمقارنة الطبعات بقواعد البيانات الجنائية، مما يجعل التعريف أكثر دقة. هذا المزيج من التقنيات يجعل من السهل على المحققين معالجة الأدلة الجنائية وتفسيرها.

‍

النقاط الرئيسية

تعمل رؤية الحاسوب ومعالجة الصور جنبًا إلى جنب، مما يساعد على تحسين البيانات المرئية وتحليلها وتفسيرها. تعمل معالجة الصور على تحسين جودة الصورة واستخراج الميزات الرئيسية، بينما تأخذها رؤية الحاسوب إلى أبعد من ذلك من خلال توفير رؤى.

مع استمرار تطور Vision AI، ستعزز رؤية الحاسوب ومعالجة الصور الأتمتة والتحليل في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات في مختلف المجالات. من تحسين التعرف على الصور إلى تحسين اكتشاف الأنماط، ستجعل هذه التقنيات أنظمة Vision AI أكثر دقة وكفاءة وقدرة على فهم البيانات المرئية في التطبيقات العملية.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا. تعرف على كيف يعيد رؤية الكمبيوتر في الرعاية الصحية و الذكاء الاصطناعي في التصنيع تشكيل المستقبل. اكتشف خيارات الترخيص الخاصة بنا لبدء مشاريع Vision AI الخاصة بك!