13 febbraio 2025
Scoprite la differenza tra computer vision ed elaborazione delle immagini. Scoprite come possono lavorare insieme per migliorare e analizzare dati visivi come immagini e video.
Le fotocamere stanno diventando più intelligenti o sono solo più brave a migliorare le immagini? Tutto dipende dal modo in cui elaborano e perfezionano i dati visivi.
Al centro di questa evoluzione ci sono due tecnologie chiave: l'elaborazione delle immagini e la computer vision. Anche se vengono spesso citate insieme, hanno scopi diversi. L'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento delle immagini, regolando la luminosità, rendendo più nitidi i dettagli e riducendo il rumore, senza necessariamente capire cosa contengono.
La computer vision, invece, si spinge oltre, consentendo alle macchine di riconoscere e interpretare immagini e video come fanno gli esseri umani. Questo rende possibili compiti come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e l'analisi della scena in tempo reale.
Entrambe le tecnologie stanno diventando essenziali in diversi settori. Dal miglioramento delle foto degli smartphone all'alimentazione delle auto a guida autonoma, il loro impatto è diffuso. Entro il 2033, si prevede che il mercato della computer vision raggiungerà i 111,43 miliardi di dollari, mentre il mercato dell'elaborazione digitale delle immagini crescerà probabilmente a 378,71 miliardi di dollari entro il 2034.
In questo articolo esploreremo il funzionamento dell'elaborazione delle immagini e della computer vision, le loro applicazioni reali e le loro sovrapposizioni. Immergiamoci!
La computer vision e l'elaborazione delle immagini si occupano entrambe di immagini, ma con obiettivi diversi. La computer vision aiuta le macchine a comprendere e prendere decisioni basate su immagini o video. L'elaborazione delle immagini, invece, si concentra sul miglioramento o sulla modifica di un'immagine per renderla più chiara o più gradevole alla vista, senza interpretarne il contenuto.
Inoltre, le soluzioni di computer vision sfruttano modelli come Ultralytics YOLO11 per analizzare e comprendere i contenuti di un'immagine. Le attività di computer vision più comuni comprendono il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini, la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti. La computer vision è ampiamente utilizzata 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.
D'altra parte, l'elaborazione delle immagini si concentra sulla modifica delle immagini utilizzando funzioni matematiche che regolano i valori dei pixel senza comprendere effettivamente l'immagine nel suo complesso. Tecniche come la riduzione del rumore, la nitidezza e il miglioramento del contrasto agiscono alterando i colori e l'intensità dei singoli pixel per migliorare la qualità dell'immagine, ma non riconoscono oggetti, forme o significati all'interno dell'immagine. Questo livello di comprensione è gestito dalla computer vision.
Si può pensare all'elaborazione delle immagini come al kit di strumenti che migliorano l'immagine, rendendola più chiara o visivamente più attraente. Una volta elaborata un'immagine, la computer vision può agire come il cervello che analizza le immagini per eseguire diversi compiti.
L'elaborazione delle immagini è un concetto fondamentale che ha posto le basi per lo sviluppo della computer vision. Comporta l'uso di algoritmi per migliorare, analizzare o modificare dati visivi come foto e video. Può manipolare e migliorare le immagini digitali regolando parametri come la luminosità, il contrasto, il bilanciamento dei colori o filtrando il rumore. Questi metodi preparano le immagini per un'ulteriore analisi avanzata da parte dei modelli di computer vision.
L'elaborazione delle immagini funziona scomponendo le immagini in singoli pixel e manipolando ciascuno di essi per ottenere gli effetti desiderati. Per esempio, per rilevare i bordi, gli algoritmi controllano che i pixel non subiscano cambiamenti improvvisi nei valori dei pixel. In questo modo è più facile per i sistemi di intelligenza artificiale riconoscere con precisione gli oggetti o i modelli. Dal miglioramento delle foto degli smartphone alle riprese delle telecamere di sicurezza e alla scansione dei documenti per una migliore leggibilità, l'elaborazione delle immagini è comunemente utilizzata nelle applicazioni quotidiane in cui il miglioramento della qualità visiva è importante.
Ecco alcuni esempi di tecniche chiave di elaborazione delle immagini:
Gli sviluppatori utilizzano spesso strumenti specializzati come OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow e PyTorch per applicare facilmente le tecniche di elaborazione delle immagini. Queste librerie forniscono funzioni precostituite e algoritmi ottimizzati, eliminando la necessità di scrivere codice complesso da zero.
Inoltre, supportano diversi linguaggi di programmazione, si integrano bene con altri strumenti e offrono un'ampia documentazione, rendendo l'elaborazione delle immagini più veloce, efficiente e accessibile anche a chi non ha una profonda esperienza nel settore.
Alcuni dei modelli di computer vision più avanzati oggi provengono dalla serie YOLO (You Only Look Once). Nel corso degli anni sono state rilasciate nuove versioni, ognuna delle quali ha migliorato la precisione e l'efficienza. L'ultima versione, Ultralytics YOLO11, offre precisione e prestazioni ancora migliori.
Modelli come YOLO11 possono essere addestrati in modo personalizzato per il riconoscimento di oggetti specifici e sono in grado di gestire diverse attività di computer vision, tra cui il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti in tempo reale.
Ecco una rapida panoramica dei compiti di computer vision supportati da YOLO11:
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Dopo aver discusso il funzionamento della computer vision e dell'elaborazione delle immagini, analizziamo le loro applicazioni reali e i punti in cui si sovrappongono.
Vi siete mai chiesti come fanno le grandi aziende agricole a tenere sotto controllo il loro bestiame? Monitorare manualmente centinaia di animali richiede molto tempo, ma con i modelli di computer vision come YOLO11 è possibile automatizzare il monitoraggio degli animali.
YOLO11 è in grado di rilevare, tracciare e analizzare gli animali in tempo reale, aiutando gli allevatori a gestire in modo efficiente il proprio bestiame. Le informazioni ricavate da questo tipo di analisi possono aiutare a rilevare i primi segni di problemi di salute, come la zoppia, consentendo un intervento più rapido e una migliore cura complessiva degli animali.
Allo stesso modo, l'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per monitorare il bestiame contando gli animali in ambienti controllati come recinti o stalle. Nelle immagini con sfondi uniformi, le tecniche di elaborazione delle immagini come la sogliatura e il rilevamento dei contorni (in grado di identificare i confini degli oggetti) possono essere utilizzate per rilevare e contare gli animali. Questi metodi utilizzano tecniche come la rimozione dello sfondo, il rilevamento dei bordi e la segmentazione per identificare le forme del bestiame.
Potreste pensare che tutto ciò assomigli alla visione computerizzata. Allora, qual è la differenza?
La differenza fondamentale è che l'elaborazione delle immagini analizza i valori e i modelli dei pixel senza comprendere realmente ciò che vede. Rileva i bordi e le forme per contare gli animali singolarmente e alcune tecniche possono persino aiutare a separare gli animali quando sono vicini nelle immagini.
Tuttavia, a differenza della computer vision, l'elaborazione delle immagini non riconosce o distingue i singoli animali, ma si limita a contare in base alla forma e alle dimensioni. Ciò la rende utile per il conteggio e il monitoraggio del bestiame, ma ha dei limiti. Se gli animali si sovrappongono, cambiano posizione o le condizioni di illuminazione variano, l'accuratezza può essere compromessa. Inoltre, non è in grado di seguire gli animali nel tempo o di fornire informazioni sul loro comportamento, vantaggi fondamentali della computer vision.
L'elaborazione delle immagini e la computer vision sono campi strettamente collegati che spesso possono essere integrati per migliorare l'accuratezza e l'efficienza dell'analisi dei dati visivi. L'elaborazione delle immagini può affinare i dati grezzi migliorando la qualità, eliminando il rumore ed evidenziando le caratteristiche chiave, assicurando che i modelli di visione computerizzata possano estrarre informazioni significative.
Per esempio, nell'analisi forense, l'elaborazione delle immagini e la computer vision possono lavorare insieme per analizzare le impronte di scarpe trovate sulle scene del crimine. Le tecniche di elaborazione delle immagini, come il miglioramento del contrasto e il rilevamento dei bordi, possono migliorare la chiarezza delle impronte, rendendole più facili da valutare. Il miglioramento del contrasto regola la luminosità e la nitidezza per rendere più visibili i dettagli, mentre il rilevamento dei bordi rende più nitidi i contorni per una migliore definizione.
Dopo aver elaborato le immagini con queste tecniche, i modelli di visione computerizzata possono utilizzare tecniche di pattern-matching per confrontare le impronte con i database forensi, rendendo l'identificazione più accurata. Questa combinazione di tecnologie facilita l'elaborazione e l'interpretazione delle prove forensi da parte degli investigatori.
La computer vision e l'elaborazione delle immagini vanno di pari passo, aiutando a migliorare, analizzare e interpretare i dati visivi. L'elaborazione delle immagini ne migliora la qualità e ne estrae le caratteristiche principali, mentre la computer vision si spinge oltre fornendo approfondimenti.
Con la continua evoluzione della Vision AI, la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini miglioreranno l'automazione, l'analisi in tempo reale e il processo decisionale in vari campi. Dal miglioramento del riconoscimento delle immagini al perfezionamento del rilevamento dei modelli, queste tecnologie renderanno i sistemi di Vision AI più precisi, efficienti e capaci di comprendere i dati visivi nelle applicazioni pratiche.
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