Computer vision vs elaborazione delle immagini: le differenze principali

Le fotocamere stanno diventando più intelligenti o stanno semplicemente migliorando nella valorizzazione delle immagini? Tutto dipende da come elaborano e perfezionano i dati visivi.

Al centro di questa evoluzione ci sono due tecnologie chiave: l'elaborazione delle immagini e la computer vision. Sebbene vengano spesso menzionate insieme, hanno scopi diversi. L'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento delle immagini, sulla regolazione della luminosità, sulla nitidezza dei dettagli e sulla riduzione del rumore, senza necessariamente comprendere cosa contengano.

La computer vision, invece, fa un passo ulteriore, consentendo 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 degli smartphone all'alimentazione delle auto a guida autonoma, il loro impatto è vasto. Entro il 2033, si prevede che il mercato della computer vision raggiungerà i 111,43 miliardi di dollari, mentre è probabile che il mercato dell'elaborazione digitale delle immagini cresca fino 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 nel mondo reale e i punti di sovrapposizione. Iniziamo!

Panoramica: computer vision vs elaborazione delle immagini#

La computer vision e l'elaborazione delle immagini lavorano entrambe con le immagini, ma hanno obiettivi diversi. La computer vision aiuta le macchine a comprendere le immagini o i video e a prendere decisioni sulla base di essi. Al contrario, l'elaborazione delle immagini si concentra sul miglioramento o sulla modifica di un'immagine per renderla più chiara o visivamente più gradevole, senza interpretarne il contenuto.

Inoltre, le soluzioni di computer vision utilizzano modelli come Ultralytics YOLO11 per analizzare e comprendere il contenuto di un'immagine. Le attività comuni di computer vision includono 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.

L'elaborazione delle immagini, invece, si concentra sulla modifica delle immagini tramite funzioni matematiche che regolano i valori dei pixel senza comprendere realmente l'immagine nel suo insieme. Tecniche come la riduzione del rumore, la nitidezza e il miglioramento del contrasto funzionano alterando i colori e l'intensità dei singoli pixel per migliorare la qualità dell'immagine, ma non riconoscono gli oggetti, le forme o il significato contenuti nell'immagine. Questo livello di comprensione è gestito dalla computer vision.

Fig. 1. Confronto tra computer vision ed elaborazione delle immagini. Immagine dell'autore.

Puoi pensare all'elaborazione delle immagini come a una cassetta degli attrezzi che migliora l'immagine, rendendola più chiara o visivamente più gradevole. Una volta elaborata un'immagine, la computer vision può agire come un cervello che analizza le immagini per eseguire diverse attività.

Come funziona l'elaborazione delle immagini#

L'elaborazione delle immagini è un concetto fondamentale che ha gettato le basi per lo sviluppo della computer vision. Consiste nell'utilizzo di 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 un'ulteriore analisi avanzata da parte dei modelli di computer vision.

L'elaborazione delle immagini funziona scomponendo le immagini nei singoli pixel e manipolando poi ciascuno di essi per ottenere gli effetti desiderati. Ad esempio, per rilevare i bordi, gli algoritmi verificano la presenza di variazioni improvvise nei valori dei pixel. Questo facilita il riconoscimento accurato di oggetti o schemi da parte dei sistemi di AI. Dal miglioramento delle foto degli smartphone all'ottimizzazione delle 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 migliorare la qualità visiva è importante.

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 chiave di elaborazione delle immagini:

• Corrispondenza dei modelli: confronta parti di un'immagine con un modello predefinito per individuare schemi o oggetti specifici.

• Sfocatura (uniformazione): riduce il rumore e i dettagli dell'immagine calcolando la media dei valori dei pixel; viene comunemente utilizzata nella preelaborazione per ulteriori analisi.

• Operazioni morfologiche: modificano la forma degli oggetti in un'immagine utilizzando tecniche come la dilatazione (rende gli oggetti più grandi), l'erosione (rende gli oggetti più piccoli), 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, facilitando la segmentazione e l'estrazione delle caratteristiche.

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

Supportano inoltre diversi 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 possiede competenze approfondite nel settore.

Come funziona la computer vision#

Alcuni dei modelli di computer vision più avanzati oggi provengono dalla serie YOLO (Guarda una sola volta). Nel corso degli anni sono state rilasciate nuove versioni, ognuna delle quali ha migliorato accuratezza ed efficienza. La versione più recente, Ultralytics YOLO11, offre precisione e prestazioni ancora migliori.

Modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati su misura per riconoscere oggetti specifici e sono in grado di gestire molteplici attività di computer vision, 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 computer vision supportate da Ultralytics YOLO11:

• Rilevamento degli oggetti: identifica e localizza gli oggetti all'interno di un'immagine, ad esempio rilevando i pedoni per le auto a guida autonoma.

• Classificazione delle immagini: assegna etichette a immagini intere, determinando ad esempio se un'immagine contiene un cane o un gatto.

• Segmentazione delle istanze: divide un'immagine in parti o regioni significative, ad esempio isolando singoli organi nelle scansioni mediche.

• Stima della posa: tiene traccia del movimento e della posizione degli oggetti, ad esempio rilevando gesti o cambiamenti della postura. Quando viene applicata agli esseri umani, può analizzare i movimenti del corpo in tempo reale, risultando utile in applicazioni come il monitoraggio dell'attività fisica e la riabilitazione.

Fig. 3 Attività di computer vision supportate da Ultralytics YOLO11.

Applicazioni della computer vision e dell'elaborazione delle immagini#

Ora che abbiamo discusso del funzionamento della computer vision e dell'elaborazione delle immagini, esaminiamo le loro applicazioni nel mondo reale e i punti in cui si sovrappongono.

Monitoraggio del bestiame tramite computer vision#

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 computer vision come YOLO11 il monitoraggio degli animali può essere automatizzato.

Ultralytics YOLO11 è in grado di rilevare, tracciare e analizzare gli animali in tempo reale, aiutando gli agricoltori a gestire efficacemente il bestiame. Le informazioni ottenute da questo tipo di analisi possono contribuire a rilevare tempestivamente segnali di problemi di salute, come la zoppia, consentendo interventi più rapidi e una migliore cura complessiva degli animali.

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

Conteggio del bestiame tramite elaborazione delle immagini#

Analogamente, 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, tecniche di elaborazione delle immagini come la soglia e il rilevamento dei contorni (che può 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 degli animali.

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

Potresti pensare che sia esattamente come la computer vision. Quindi, qual è la differenza?

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

Tuttavia, a differenza della computer vision, l'elaborazione delle immagini non riconosce né distingue i singoli animali: conta soltanto in base a forma e dimensioni. Questo la rende utile per il conteggio e il monitoraggio del bestiame, ma presenta dei limiti. Se gli animali si sovrappongono, cambiano posizione o variano le condizioni di illuminazione, la precisione può risentirne. Inoltre, non può tracciare gli animali nel tempo né fornire informazioni sul loro comportamento, che sono vantaggi fondamentali della computer vision.

La computer vision e l'elaborazione delle immagini possono lavorare insieme#

L'elaborazione delle immagini e la computer vision sono ambiti strettamente collegati che spesso possono essere integrati per migliorare l'accuratezza 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 chiave, assicurando così che i modelli di computer vision possano estrarre informazioni significative.

Ad esempio, nell'analisi forense, l'elaborazione delle immagini e la computer vision possono collaborare per analizzare le impronte di scarpe trovate sulle scene del crimine. Tecniche di elaborazione delle immagini come il miglioramento del contrasto e il rilevamento dei bordi possono aumentare la nitidezza delle impronte, rendendole più facili da valutare. Il miglioramento del contrasto regola la luminosità e la nitidezza per rendere i dettagli più visibili, mentre il rilevamento dei bordi rende più nitidi i contorni per una definizione migliore.

Dopo che le immagini sono state elaborate utilizzando queste tecniche, i modelli di computer vision possono usare tecniche di corrispondenza dei modelli 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.

Fig. 6. Utilizzo dell'elaborazione delle immagini e della computer vision per rilevare le impronte di scarpe.

Punti chiave#

La computer vision e l'elaborazione delle immagini procedono di pari passo, contribuendo a migliorare, analizzare e interpretare i dati visivi. L'elaborazione delle immagini migliora la qualità delle immagini ed estrae le caratteristiche chiave, mentre la computer vision fa un passo ulteriore fornendo informazioni utili.

Con la continua evoluzione della Vision AI, la computer vision e l'elaborazione delle immagini miglioreranno l'automazione, l'analisi in tempo reale e il processo decisionale in diversi ambiti. Dal miglioramento del riconoscimento delle immagini al perfezionamento del rilevamento degli schemi, 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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