بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
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 وفهم محتويات الصورة. تتضمن مهام الرؤية الحاسوبية الشائعة اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور وتقسيم المثيلات وتتبع الكائنات. تُستخدم 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.
الشكل 1. مقارنة بين الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور. الصورة من إعداد المؤلف.
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، لاكتشاف الحواف، تتحقق الخوارزميات من وحدات البكسل بحثًا عن تغييرات مفاجئة في قيم البكسل. وهذا يجعل من السهل على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الكائنات أو الأنماط بدقة. من تحسين صور الهواتف الذكية إلى تحسين لقطات كاميرات المراقبة ومسح المستندات ضوئيًا لتحسين إمكانية القراءة، تُستخدم معالجة الصور بشكل شائع في التطبيقات اليومية حيث يكون تحسين الجودة المرئية مهمًا.
الشكل 2. مثال على استخدام معالجة الصور لاكتشاف الحواف.
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 OpenCV وPillow وScikit-image وTensorFlow وPyTorch لتطبيق تقنيات معالجة الصور على الصور بسهولة. توفر هذه المكتبات وظائف مُنشأة مسبقًا وخوارزميات مُحسَّنة، مما يلغي الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية معقدة 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 نماذج الرؤية الحاسوبية الأكثر تقدمًا اليوم من سلسلة YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط). على مر السنين، تم إصدار إصدارات جديدة، كل منها يحسن الدقة والكفاءة. يوفر أحدث إصدار، Ultralytics YOLO11، دقة وأداء أفضل.
يمكن تدريب نماذج مثل YOLO11 بشكل مخصص للتعرف على كائنات معينة وهي قادرة على التعامل مع مهام رؤية حاسوبية متعددة، بما في ذلك اكتشاف الكائنات وتقسيم المثيلات وتتبع الكائنات في الوقت الفعلي.
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.
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 تتعقب المزارع الكبيرة ثروتها الحيوانية؟ تعد المراقبة اليدوية لمئات الحيوانات مستهلكة للوقت، ولكن مع نماذج رؤية الحاسوب مثل YOLO11، يمكن أتمتة مراقبة الحيوانات.
يمكن لـ YOLO11 اكتشاف الحيوانات وتتبعها وتحليلها في الوقت الفعلي، مما يساعد المزارعين على إدارة ثروتهم الحيوانية بكفاءة. يمكن أن تساعد الرؤى المستمدة من هذا النوع من التحليل في اكتشاف العلامات المبكرة للمشاكل الصحية، مثل العرج، مما يسمح بالتدخل السريع وتحسين الرعاية الشاملة للحيوانات.
الشكل 4. مثال على مراقبة سلوك الحيوان باستخدام YOLO11.
عد الثروة الحيوانية باستخدام معالجة الصور
وبالمثل، يمكن استخدام معالجة الصور لمراقبة الثروة الحيوانية عن طريق عد الحيوانات في بيئات خاضعة للرقابة مثل الحظائر أو الإسطبلات. في الصور ذات الخلفيات الموحدة، يمكن استخدام تقنيات معالجة الصور مثل تحديد العتبة واكتشاف المحيط (يمكنها تحديد حدود الكائن) لاكتشاف الحيوانات وعدها. تستخدم هذه الطرق تقنيات مثل إزالة الخلفية واكتشاف الحواف والتجزئة لتحديد أشكال الثروة الحيوانية.
الشكل 5. مثال على استخدام معالجة الصور لاكتشاف الحيوانات.
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 رؤية الحاسوب، لا تتعرف معالجة الصور على الحيوانات الفردية أو تميزها - فهي تعد فقط بناءً على الشكل والحجم. هذا يجعلها مفيدة لعد الثروة الحيوانية ومراقبتها، ولكن لها قيود. إذا تداخلت الحيوانات أو غيرت مواقعها أو إذا اختلفت ظروف الإضاءة، فقد تتأثر الدقة. أيضًا، لا يمكنها تتبع الحيوانات بمرور الوقت أو تقديم رؤى حول سلوكها، وهي مزايا حاسمة لرؤية الحاسوب.
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.
الشكل 6. استخدام معالجة الصور ورؤية الحاسوب للكشف عن آثار الأحذية.
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.
.webp)
