Visione artificiale ed elaborazione delle immagini: le differenze principali

Le fotocamere stanno diventando più intelligenti o semplicemente più brave a migliorare le immagini? Tutto dipende da come elaborano e perfezionano i dati visivi.

Al centro di questa evoluzione ci sono due tecnologie fondamentali: l’elaborazione delle immagini e la visione artificiale. Anche se spesso vengono menzionate insieme, hanno scopi diversi. L’elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento delle immagini, regolando la luminosità, aumentando la nitidezza dei dettagli e riducendo il rumore, senza necessariamente comprenderne il contenuto.

La visione artificiale, invece, va oltre e consente alle macchine di riconoscere e interpretare immagini e video come fanno gli esseri umani. Questo rende possibili attività come il riconoscimento facciale, il rilevamento degli oggetti e l’analisi delle scene in tempo reale.

Entrambe le tecnologie stanno diventando essenziali in numerosi settori. Dal miglioramento delle foto scattate con gli smartphone all’alimentazione delle auto a guida autonoma, il loro impatto è diffuso. Entro il 2033, si prevede che il mercato della visione artificiale raggiungerà i 111,43 miliardi di dollari, mentre il mercato dell’elaborazione digitale delle immagini dovrebbe arrivare a 378,71 miliardi di dollari entro il 2034.

In questo articolo vedremo come funzionano l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale, quali sono le loro applicazioni nel mondo reale e in che modo si sovrappongono.

Panoramica: visione artificiale ed elaborazione delle immagini a confronto#

La visione artificiale e l’elaborazione delle immagini si occupano entrambe di immagini, ma hanno obiettivi diversi. La visione artificiale aiuta le macchine a comprendere le immagini o i video e a prendere decisioni basate su di essi. L’elaborazione delle immagini, invece, si concentra sul miglioramento o sulla modifica di un’immagine per renderla più nitida o gradevole alla vista, senza interpretarne il contenuto.

Inoltre, le soluzioni di visione artificiale sfruttano modelli come Ultralytics YOLO11 per analizzare e comprendere il contenuto di un'immagine. Tra i task più comuni di visione artificiale figurano il rilevamento degli oggetti, la segmentazione di istanze, la classificazione delle immagini e il tracciamento degli oggetti. La visione artificiale è ampiamente usata in applicazioni come le auto a guida autonoma, dove aiuta a riconoscere pedoni, segnali stradali e altri veicoli in tempo reale per garantire una guida sicura.

L’elaborazione delle immagini, invece, si concentra sulla modifica delle immagini tramite funzioni matematiche che regolano i valori dei pixel senza comprendere l’immagine nel suo insieme. Tecniche come la riduzione del rumore, l’aumento della nitidezza e il miglioramento del contrasto modificano i colori e l’intensità dei singoli pixel per migliorare la qualità dell’immagine, ma non riconoscono gli oggetti, le forme o il significato al suo interno. Questo livello di comprensione è compito della visione artificiale.

Fig. 1. Confronto tra visione artificiale ed elaborazione delle immagini. Immagine dell’autore.

Puoi considerare l’elaborazione delle immagini come una serie di strumenti per migliorarle, rendendole più nitide o gradevoli alla vista. Dopo l’elaborazione dell’immagine, la visione artificiale può agire da cervello e analizzarla per svolgere diverse attività.

Come funziona l’elaborazione delle immagini#

L’elaborazione delle immagini è un concetto fondamentale che ha posto le basi per lo sviluppo della visione artificiale. Consiste nell’utilizzare algoritmi per migliorare, analizzare o modificare dati visivi come foto e video. Può manipolare e migliorare le immagini digitali regolando parametri come luminosità, contrasto e bilanciamento del colore, oppure filtrando il rumore. Questi metodi preparano le immagini per analisi più avanzate da parte dei modelli di visione artificiale.

L'elaborazione delle immagini scompone le immagini in singoli pixel e poi li modifica per ottenere gli effetti desiderati. Per esempio, per rilevare i bordi, gli algoritmi verificano la presenza di variazioni improvvise nei valori dei pixel. Questo aiuta i sistemi AI a riconoscere con precisione oggetti o schemi. Dal miglioramento delle foto degli smartphone al perfezionamento delle riprese delle telecamere di sicurezza e alla scansione di documenti per renderli più leggibili, l'elaborazione delle immagini è comunemente usata nelle applicazioni quotidiane in cui è importante migliorare la qualità visiva.

Fig. 2. Un esempio di utilizzo dell’elaborazione delle immagini per il rilevamento dei bordi.

Esplorazione delle tecniche di elaborazione delle immagini#

Ecco alcuni esempi di tecniche fondamentali di elaborazione delle immagini:

• Corrispondenza dei template: confronta parti di un’immagine con un template predefinito per individuare schemi o oggetti specifici.
• Sfocatura (smoothing): riduce il rumore e i dettagli dell’immagine calcolando la media dei valori dei pixel; viene comunemente usata nel pre-processing per le analisi successive.
• Operazioni morfologiche: modificano la forma degli oggetti in un’immagine usando tecniche come la dilatazione (ingrandisce gli oggetti), l’erosione (rimpicciolisce gli oggetti), l’apertura (rimuove il rumore di piccole dimensioni) e la chiusura (riempie le piccole lacune).
• Soglia: separa gli oggetti dallo sfondo in base all’intensità dei pixel, semplificando la segmentazione e l’estrazione delle caratteristiche.

Gli sviluppatori usano spesso strumenti specializzati come OpenCV, Pillow, scikit-image, TensorFlow e PyTorch per applicare facilmente tecniche di elaborazione delle immagini. Queste librerie forniscono funzioni predefinite e algoritmi ottimizzati, eliminando la necessità di scrivere codice complesso da zero.

Supportano anche più linguaggi di programmazione, si integrano bene con altri strumenti e offrono una documentazione completa, rendendo l’elaborazione delle immagini più rapida, efficiente e accessibile anche a chi non ha competenze approfondite nel settore.

Come funziona la visione artificiale#

Alcuni dei più avanzati modelli di visione artificiale disponibili oggi appartengono alla serie YOLO (You Only Look Once). Nel corso degli anni sono state rilasciate nuove versioni, ognuna con miglioramenti in termini di precisione ed efficienza. La versione più recente al momento della stesura, Ultralytics YOLO11, offre precisione e prestazioni ancora migliori (nel frattempo è stata superata da Ultralytics YOLO26).

Modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati su misura per riconoscere oggetti specifici e sono in grado di gestire diverse attività di visione artificiale, tra cui il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti in tempo reale.

Ecco una rapida panoramica delle attività di visione artificiale supportate da Ultralytics YOLO11:

• Rilevamento degli oggetti: identifica e localizza gli oggetti all’interno di un’immagine, per esempio rilevando i pedoni per le auto a guida autonoma.
• Segmentazione delle istanze: suddivide un’immagine in parti o regioni significative, per esempio isolando i singoli organi nelle scansioni mediche.
• Classificazione delle immagini: assegna etichette a immagini intere, per esempio stabilendo se un’immagine contiene un cane o un gatto.
• Stima della posa: monitora il movimento e la posizione degli oggetti, per esempio rilevando gesti o cambiamenti di postura. Applicata agli esseri umani, può analizzare i movimenti del corpo in tempo reale, risultando utile per applicazioni come il monitoraggio del fitness e la riabilitazione.

Fig. 3. Attività di visione artificiale supportate da Ultralytics YOLO11.

Applicazioni della visione artificiale e dell’elaborazione delle immagini#

Ora che abbiamo visto come funzionano la visione artificiale e l’elaborazione delle immagini, passiamo alle loro applicazioni nel mondo reale e ai casi in cui si sovrappongono.

Monitoraggio del bestiame con la visione artificiale#

Ti sei mai chiesto come fanno le grandi aziende agricole a tenere sotto controllo il bestiame? Monitorare manualmente centinaia di animali richiede molto tempo, ma con modelli di visione artificiale come YOLO11 è possibile automatizzare il monitoraggio degli animali.

Ultralytics YOLO11 può rilevare, tracciare e analizzare gli animali in tempo reale, aiutando gli agricoltori a gestire il bestiame in modo efficiente. Le informazioni ricavate da questo tipo di analisi possono aiutare a rilevare precocemente problemi di salute, come la zoppia, consentendo interventi più rapidi e una migliore cura degli animali.

Fig. 4. Un esempio di monitoraggio del comportamento animale con YOLO11.

Conteggio del bestiame con l’elaborazione delle immagini#

Allo stesso modo, l'elaborazione delle immagini può essere usata per monitorare il bestiame contando gli animali in ambienti controllati, come recinti o stalle. Nelle immagini con sfondi uniformi, tecniche di elaborazione delle immagini come la soglia e il rilevamento dei contorni, che consente di individuare i bordi degli oggetti, possono servire a rilevare e contare gli animali. Questi metodi usano tecniche come la rimozione dello sfondo, il rilevamento dei bordi e la segmentazione per identificare le forme degli animali.

Fig. 5. Un esempio di utilizzo dell’elaborazione delle immagini per rilevare gli animali.

Potresti pensare che sembri proprio visione artificiale. Qual è allora la differenza?

La differenza fondamentale è che l’elaborazione delle immagini analizza i valori e gli schemi dei pixel senza comprendere davvero ciò che vede. Rileva bordi e forme per contare singolarmente gli animali, e alcune tecniche possono persino aiutare a separarli quando sono molto vicini nelle immagini.

A differenza della visione artificiale, però, l’elaborazione delle immagini non riconosce né distingue i singoli animali: si limita a contarli in base alla forma e alle dimensioni. Questo la rende utile per il conteggio e il monitoraggio del bestiame, ma presenta dei limiti. Se gli animali si sovrappongono o cambiano posizione, oppure se le condizioni di illuminazione variano, la precisione può risentirne. Inoltre, non può tracciare gli animali nel tempo né fornire informazioni sul loro comportamento, vantaggi fondamentali della visione artificiale.

La visione artificiale e l’elaborazione delle immagini possono lavorare insieme#

L'elaborazione delle immagini e la visione artificiale sono campi strettamente collegati che spesso possono essere integrati per migliorare la precisione e l'efficienza dell'analisi dei dati visivi. L'elaborazione delle immagini può perfezionare i dati grezzi migliorandone la qualità, rimuovendo il rumore ed evidenziando le caratteristiche principali, così che i modelli di visione artificiale possano estrarre informazioni significative.

Per esempio, nell’analisi forense, l’elaborazione delle immagini e la visione artificiale possono essere usate insieme per analizzare le impronte di scarpe rinvenute sulle scene del crimine. Tecniche di elaborazione delle immagini come il miglioramento del contrasto e il rilevamento dei bordi possono rendere le impronte più nitide e quindi più facili da esaminare. Il miglioramento del contrasto regola la luminosità e la nitidezza per rendere i dettagli più visibili, mentre il rilevamento dei bordi rende i contorni più nitidi e definiti.

Dopo aver elaborato le immagini con queste tecniche, i modelli di visione artificiale possono usare tecniche di corrispondenza dei pattern per confrontare le impronte con i database forensi e rendere più precisa l’identificazione. Questa combinazione di tecnologie facilita l’elaborazione e l’interpretazione delle prove forensi da parte degli investigatori.

Fig. 6. Utilizzo dell’elaborazione delle immagini e della visione artificiale per rilevare le impronte di scarpe.

Punti chiave#

La visione artificiale e l’elaborazione delle immagini vanno di pari passo e aiutano a migliorare, analizzare e interpretare i dati visivi. L’elaborazione delle immagini migliora la qualità delle immagini ed estrae le caratteristiche principali, mentre la visione artificiale si spinge oltre e ricava informazioni.

Con la continua evoluzione della Vision AI, la visione artificiale e l’elaborazione delle immagini miglioreranno l’automazione, l’analisi in tempo reale e i processi decisionali in diversi settori. Dal miglioramento del riconoscimento delle immagini al perfezionamento del rilevamento dei pattern, queste tecnologie renderanno i sistemi di Vision AI più accurati, efficienti e capaci di comprendere i dati visivi nelle applicazioni pratiche.

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