13 février 2025
Découvrez la différence entre la vision par ordinateur et le traitement de l'image. Apprenez comment ils peuvent travailler ensemble pour améliorer et analyser des données visuelles telles que des images et des vidéos.
Les appareils photo deviennent-ils plus intelligents ou s'améliorent-ils simplement pour améliorer les images ? Tout dépend de la manière dont elles traitent et affinent les données visuelles.
Deux technologies clés sont au cœur de cette évolution : le traitement de l'image et la vision par ordinateur. Bien qu'elles soient souvent mentionnées ensemble, elles ont des objectifs différents. Le traitement d'images se concentre sur l'amélioration des images, en ajustant la luminosité, en accentuant les détails et en réduisant le bruit, sans nécessairement comprendre ce qu'elles contiennent.
La vision par ordinateur, quant à elle, va plus loin en permettant aux machines de reconnaître et d'interpréter les images et les vidéos comme le font les humains. Cela rend possible des tâches telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets et l'analyse de scènes en temps réel.
Ces deux technologies sont en train de devenir essentielles dans toute une série de secteurs. Qu'il s'agisse d'améliorer les photos des smartphones ou de propulser les voitures autopilotées, leur impact est considérable. D'ici 2033, le marché de la vision par ordinateur devrait atteindre 111,43 milliards de dollars, tandis que le marché du traitement numérique de l'image devrait atteindre 378,71 milliards de dollars d'ici 2034.
Dans cet article, nous allons étudier le fonctionnement du traitement d'images et de la vision par ordinateur, leurs applications dans le monde réel et la manière dont ils se chevauchent. Plongeons dans le vif du sujet !
La vision par ordinateur et le traitement d'images traitent tous deux des images, mais leurs objectifs sont différents. La vision par ordinateur aide les machines à comprendre et à prendre des décisions sur la base d'images ou de vidéos. En revanche, le traitement d'images se concentre sur l'amélioration ou la modification d'une image pour la rendre plus claire ou plus attrayante visuellement, sans en interpréter le contenu.
En outre, les solutions de vision par ordinateur s'appuient sur des modèles tels que Ultralytics YOLO11 pour analyser et comprendre le contenu d'une image. Les tâches courantes de vision par ordinateur comprennent la détection d'objets, la classification d'images, la segmentation d'instances et le suivi d'objets. La vision par ordinateur est largement utilisée dans des applications telles que les voitures autonomes, où elle aide à reconnaître les piétons, les panneaux de signalisation et les autres véhicules en temps réel afin de garantir une conduite sûre.
D'autre part, le traitement d'images se concentre sur la modification d'images à l'aide de fonctions mathématiques qui ajustent les valeurs des pixels sans réellement comprendre l'image dans son ensemble. Les techniques telles que la réduction du bruit, l'accentuation de la netteté et l'amélioration du contraste modifient les couleurs et l'intensité des pixels individuels afin d'améliorer la qualité de l'image, mais elles ne reconnaissent pas les objets, les formes ou la signification de l'image. Ce niveau de compréhension est pris en charge par la vision par ordinateur.
On peut considérer le traitement d'images comme la boîte à outils qui améliore l'image, la rendant plus claire ou plus attrayante visuellement. Une fois qu'une image est traitée, la vision par ordinateur peut agir comme le cerveau qui analyse les images pour effectuer différentes tâches.
Le traitement de l'image est un concept fondamental qui a jeté les bases du développement de la vision par ordinateur. Il implique l'utilisation d'algorithmes pour améliorer, analyser ou modifier des données visuelles telles que des photos et des vidéos. Il permet de manipuler et d'améliorer les images numériques en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste, la balance des couleurs ou en filtrant le bruit. Ces méthodes préparent les images à une analyse plus poussée par des modèles de vision par ordinateur.
Le traitement d'images consiste à décomposer les images en pixels individuels, puis à manipuler chacun d'entre eux pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour détecter les contours, les algorithmes vérifient que les valeurs des pixels ne changent pas brusquement. Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent ainsi reconnaître plus facilement des objets ou des motifs avec précision. Qu'il s'agisse d'améliorer les photos des smartphones, les images des caméras de sécurité ou de scanner des documents pour en améliorer la lisibilité, le traitement d'images est couramment utilisé dans les applications quotidiennes où l'amélioration de la qualité visuelle est importante.
Voici quelques exemples de techniques clés de traitement de l'image :
Les développeurs utilisent souvent des outils spécialisés comme OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow et PyTorch pour appliquer facilement des techniques de traitement d'images. Ces bibliothèques fournissent des fonctions prédéfinies et des algorithmes optimisés, ce qui évite d'avoir à écrire un code complexe à partir de zéro.
Ils prennent également en charge plusieurs langages de programmation, s'intègrent bien avec d'autres outils et offrent une documentation complète, ce qui rend le traitement d'images plus rapide, plus efficace et plus accessible, même pour ceux qui n'ont pas d'expertise approfondie dans le domaine.
Certains des modèles de vision par ordinateur les plus avancés aujourd'hui proviennent de la série YOLO (You Only Look Once). Au fil des ans, de nouvelles versions ont été publiées, chacune améliorant la précision et l'efficacité. La dernière version, Ultralytics YOLO11, offre une précision et des performances encore meilleures.
Les modèles tels que YOLO11 peuvent être formés sur mesure pour reconnaître des objets spécifiques et sont capables de gérer plusieurs tâches de vision par ordinateur, notamment la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets en temps réel.
Voici un aperçu des tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO11 :
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Maintenant que nous avons abordé le fonctionnement de la vision par ordinateur et du traitement d'images, examinons leurs applications dans le monde réel et leurs points de recoupement.
Vous êtes-vous déjà demandé comment les grandes exploitations agricoles suivaient leur bétail ? Le suivi manuel de centaines d'animaux prend beaucoup de temps, mais grâce à des modèles de vision par ordinateur tels que YOLO11, le suivi des animaux peut être automatisé.
YOLO11 peut détecter, suivre et analyser les animaux en temps réel, aidant ainsi les agriculteurs à gérer efficacement leur bétail. Les informations fournies par ce type d'analyse peuvent aider à détecter les signes précoces de problèmes de santé, tels que les boiteries, ce qui permet d'intervenir plus rapidement et d'améliorer l'ensemble des soins apportés aux animaux.
De même, le traitement d'images peut être utilisé pour surveiller le bétail en comptant les animaux dans des environnements contrôlés tels que des enclos ou des granges. Dans les images présentant un arrière-plan uniforme, des techniques de traitement d'image telles que le seuillage et la détection des contours (qui permet d'identifier les limites d'un objet) peuvent être utilisées pour détecter et compter les animaux. Ces méthodes utilisent des techniques telles que la suppression de l'arrière-plan, la détection des contours et la segmentation pour identifier les formes du bétail.
Vous vous dites peut-être que cela ressemble à la vision par ordinateur. Quelle est donc la différence ?
La principale différence réside dans le fait que le traitement d'images analyse les valeurs et les motifs des pixels sans vraiment comprendre ce qu'il voit. Il détecte les bords et les formes pour compter les animaux individuellement, et certaines techniques peuvent même aider à séparer les animaux lorsqu'ils sont proches les uns des autres dans les images.
Cependant, contrairement à la vision par ordinateur, le traitement d'images ne reconnaît pas ou ne distingue pas les animaux individuels - il ne compte que sur la base de la forme et de la taille. Il est donc utile pour le comptage et la surveillance du bétail, mais il a ses limites. Si les animaux se chevauchent, changent de position ou si les conditions d'éclairage varient, la précision peut être affectée. En outre, elle ne permet pas de suivre les animaux dans le temps ni d'avoir une idée de leur comportement, ce qui constitue un avantage crucial de la vision par ordinateur.
Le traitement d'images et la vision par ordinateur sont des domaines étroitement liés qui peuvent souvent être intégrés ensemble pour améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse des données visuelles. Le traitement d'images permet d'affiner les données brutes en améliorant la qualité, en supprimant le bruit et en mettant en évidence les caractéristiques clés, afin que les modèles de vision par ordinateur puissent extraire des informations significatives.
Par exemple, dans l'analyse médico-légale, le traitement d'images et la vision par ordinateur peuvent être utilisés conjointement pour analyser les empreintes de chaussures trouvées sur les scènes de crime. Les techniques de traitement d'image telles que l'amélioration du contraste et la détection des contours peuvent améliorer la clarté des empreintes, les rendant ainsi plus faciles à évaluer. L'amélioration du contraste ajuste la luminosité et la netteté pour rendre les détails plus visibles, tandis que la détection des contours affine les contours pour une meilleure définition.
Une fois les images traitées à l'aide de ces techniques, les modèles de vision par ordinateur peuvent utiliser des techniques de comparaison de motifs pour comparer les empreintes avec les bases de données médico-légales, ce qui rend l'identification plus précise. Cette combinaison de technologies permet aux enquêteurs de traiter et d'interpréter plus facilement les preuves médico-légales.
La vision par ordinateur et le traitement d'images vont de pair et permettent d'améliorer, d'analyser et d'interpréter les données visuelles. Le traitement d'image améliore la qualité de l'image et extrait les caractéristiques clés, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en fournissant des informations.
Au fur et à mesure de l'évolution de l'IA visuelle, la vision par ordinateur et le traitement d'images amélioreront l'automatisation, l'analyse en temps réel et la prise de décision dans divers domaines. Qu'il s'agisse d'améliorer la reconnaissance des images ou d'affiner la détection des formes, ces technologies rendront les systèmes de vision artificielle plus précis, plus efficaces et plus aptes à comprendre les données visuelles dans les applications pratiques.
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