13 février 2025
Explorez la différence entre la vision par ordinateur et le traitement d'image. Découvrez comment ils peuvent travailler ensemble pour améliorer et analyser les données visuelles telles que les images et les vidéos.
Les caméras deviennent-elles plus intelligentes ou se contentent-elles d'améliorer les images ? Tout dépend de la façon dont elles traitent et affinent les données visuelles.
Au cœur de cette évolution se trouvent deux technologies clés : le traitement d'image et la vision par ordinateur. Bien qu'elles soient souvent mentionnées ensemble, elles servent des objectifs différents. Le traitement d'image se concentre sur l'amélioration des images, en ajustant la luminosité, en affinant les détails et en réduisant le bruit, sans nécessairement comprendre ce qu'elles contiennent.
La vision par ordinateur, d'autre part, va plus loin en permettant aux machines de reconnaître et d'interpréter les images et les vidéos comme le font les humains. Cela rend possibles des tâches telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets et l'analyse de scènes en temps réel.
Les deux technologies deviennent essentielles dans divers secteurs. De l'amélioration des photos de smartphones à l'alimentation des voitures autonomes, leur impact est généralisé. 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 explorer le fonctionnement du traitement d'image et de la vision par ordinateur, leurs applications concrètes et leurs points communs. Plongeons-nous dans le sujet !
La vision par ordinateur et le traitement d'images traitent tous deux des images, mais ils ont des objectifs différents. La vision par ordinateur aide les machines à comprendre et à prendre des décisions basées sur des images ou des 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 interpréter son 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'image se concentre sur la modification des 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'amélioration de la netteté et l'amélioration du contraste fonctionnent en modifiant les couleurs et l'intensité des pixels individuels pour améliorer la qualité de l'image, mais elles ne reconnaissent pas les objets, les formes ou la signification dans l'image. Ce niveau de compréhension est géré par la vision par ordinateur.
Vous pouvez considérer le traitement d'image 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 d'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 peut manipuler et 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 pour une analyse plus avancée par les 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 detect 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 d'image :
Les développeurs utilisent souvent des outils spécialisés comme OpenCVPillow, 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'image plus rapide, plus efficace et accessible, même pour ceux qui n'ont pas une 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 expliqué le fonctionnement de la vision par ordinateur et du traitement d'image, examinons leurs applications concrètes et leurs points de convergence.
Vous êtes-vous déjà demandé comment les grandes exploitations agricoles suivaient track 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 detect, track 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 detect 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 detect 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 beaucoup à la vision par ordinateur. Alors, quelle est la différence ?
La principale différence est que le traitement d'image 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 se tiennent près les uns des autres sur 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 track 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'image et la vision par ordinateur sont des domaines étroitement liés qui peuvent souvent être intégrés pour améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse des données visuelles. Le traitement d'image peut affiner les données brutes en améliorant la qualité, en supprimant le bruit et en mettant en évidence les caractéristiques clés, en s'assurant que les modèles de vision par ordinateur peuvent extraire des informations significatives.
Par exemple, dans le cadre d'une analyse forensique, le traitement d'image et la vision par ordinateur peuvent travailler ensemble pour analyser les empreintes de chaussures trouvées sur les lieux d'un crime. Les techniques de traitement d'image telles que l'amélioration du contraste et la détection des contours peuvent améliorer la clarté des empreintes, ce qui facilite leur évaluation. L'amélioration du contraste ajuste la luminosité et la netteté pour rendre les détails plus visibles, tandis que la détection des contours accentue 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 reconnaissance de formes 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, contribuant à améliorer, analyser et interpréter les données visuelles. Le traitement d'images améliore la qualité de l'image et extrait les caractéristiques clés, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en fournissant des informations.
À mesure que l'IA de vision continue d'évoluer, la vision par ordinateur et le traitement d'image amélioreront l'automatisation, l'analyse en temps réel et la prise de décision dans divers domaines. De l'amélioration de la reconnaissance d'images au perfectionnement de la détection de motifs, ces technologies rendront les systèmes d'IA de vision plus précis, efficaces et capables de comprendre les données visuelles dans des applications pratiques.
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