13 февраля 2025 г.
Изучите разницу между компьютерным зрением и обработкой изображений. Узнайте, как они могут работать вместе для улучшения и анализа визуальных данных, таких как изображения и видео.
Становятся ли камеры умнее или просто лучше улучшают изображения? Все зависит от того, как они обрабатывают и улучшают визуальные данные.
В основе этой эволюции лежат две ключевые технологии: обработка изображений и компьютерное зрение. Хотя их часто упоминают вместе, они служат разным целям. Обработка изображений направлена на улучшение изображения, регулировку яркости, повышение резкости деталей и уменьшение шума, но не обязательно на понимание того, что в них содержится.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет дальше, позволяя машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео так же, как это делают люди. Это позволяет решать такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.
Обе технологии становятся незаменимыми в самых разных отраслях. Их влияние широко распространено - от улучшения фотографий, сделанных на смартфон, до обеспечения работы самоуправляемых автомобилей. Ожидается, что к 2033 году рынок компьютерного зрения достигнет 111,43 млрд долларов, а рынок цифровой обработки изображений вырастет до 378,71 млрд долларов к 2034 году.
В этой статье мы рассмотрим, как работают обработка изображений и компьютерное зрение, их применение в реальном мире и как они пересекаются. Давайте погрузимся!
Компьютерное зрение и обработка изображений оба имеют дело с изображениями, но у них разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать и принимать решения на основе изображений или видео. В отличие от этого, обработка изображений направлена на улучшение или изменение изображения, чтобы сделать его более четким или визуально привлекательным, не интерпретируя его содержание.
Кроме того, решения для компьютерного зрения используют модели, подобные Ultralytics YOLO11, для анализа и понимания содержимого изображения. К числу распространенных задач компьютерного зрения относятся обнаружение объектов, классификация изображений, сегментация объектов и отслеживание объектов. Компьютерное зрение широко используется в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, где оно помогает распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства в режиме реального времени для обеспечения безопасного вождения.
С другой стороны, обработка изображений сосредоточена на изменении изображений с помощью математических функций, которые корректируют значения пикселей, не понимая изображения в целом. Такие методы, как подавление шума, повышение резкости и контрастности, работают за счет изменения цвета и интенсивности отдельных пикселей для улучшения качества изображения, но они не распознают объекты, формы или смысл изображения. За этот уровень понимания отвечает компьютерное зрение.
Обработку изображений можно рассматривать как набор инструментов, которые улучшают изображение, делая его более четким или визуально привлекательным. После обработки изображения компьютерное зрение может выступать в роли мозга, который анализирует изображения для выполнения различных задач.
Обработка изображений - это фундаментальная концепция, которая заложила основу для развития компьютерного зрения. Она включает в себя использование алгоритмов для улучшения, анализа или изменения визуальных данных, таких как фотографии и видео. Она позволяет манипулировать цифровыми изображениями и улучшать их, регулируя такие параметры, как яркость, контрастность, цветовой баланс или отфильтровывая шум. Эти методы подготавливают изображения для дальнейшего углубленного анализа с помощью моделей компьютерного зрения.
Обработка изображений происходит путем разбиения изображения на отдельные пиксели и последующего манипулирования каждым из них для получения желаемых эффектов. Например, чтобы обнаружить края, алгоритмы проверяют пиксели на предмет резких изменений в их значениях. Это облегчает системам искусственного интеллекта точное распознавание объектов или деталей. Обработка изображений широко используется в повседневных приложениях, где улучшение качества изображения имеет большое значение: от улучшения фотографий, сделанных смартфоном, до улучшения записей камер наблюдения и сканирования документов для улучшения их читаемости.
Вот несколько примеров основных методов обработки изображений:
Разработчики часто используют специализированные инструменты, такие как OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow и PyTorch, чтобы легко применять методы обработки изображений. Эти библиотеки предоставляют готовые функции и оптимизированные алгоритмы, избавляя от необходимости писать сложный код с нуля.
Они также поддерживают множество языков программирования, хорошо интегрируются с другими инструментами и предлагают обширную документацию, делая обработку изображений быстрее, эффективнее и доступнее даже для тех, кто не имеет глубоких знаний в этой области.
Одни из самых передовых моделей компьютерного зрения на сегодняшний день принадлежат к серии YOLO (You Only Look Once). На протяжении многих лет выпускались новые версии, каждая из которых повышала точность и эффективность. Последняя версия, Ultralytics YOLO11, предлагает еще более высокую точность и производительность.
Модели, подобные YOLO11, можно настраивать для распознавания конкретных объектов, и они способны решать множество задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию объектов и отслеживание объектов в реальном времени.
Вот краткий обзор задач компьютерного зрения, поддерживаемых YOLO11:
.webp)
Теперь, когда мы обсудили, как работают компьютерное зрение и обработка изображений, давайте рассмотрим их реальные применения и места, где они пересекаются.
Вы когда-нибудь задумывались, как крупные фермы следят за своим поголовьем? Вручную следить за сотнями животных очень трудоемко, но с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, наблюдение за животными можно автоматизировать.
YOLO11 может обнаруживать, отслеживать и анализировать состояние животных в режиме реального времени, помогая фермерам эффективно управлять поголовьем. Результаты такого анализа могут помочь обнаружить ранние признаки проблем со здоровьем, например хромоты, что позволит быстрее принять меры и улучшить общий уход за животными.
Аналогичным образом обработка изображений может использоваться для мониторинга домашнего скота путем подсчета животных в контролируемых условиях, таких как загоны или сараи. На изображениях с однородным фоном для обнаружения и подсчета животных можно использовать такие методы обработки изображений, как пороговое выделение и обнаружение контуров (оно позволяет определить границы объекта). Эти методы используют такие приемы, как удаление фона, обнаружение краев и сегментация для определения формы скота.
Вы можете подумать, что это похоже на компьютерное зрение. Так в чем же разница?
Ключевое различие заключается в том, что при обработке изображений анализируются значения пикселей и паттерны, но при этом не происходит глубокого понимания увиденного. Она обнаруживает края и формы, чтобы подсчитать животных по отдельности, а некоторые методы даже помогают разделить животных, когда они стоят близко друг к другу на снимках.
Однако, в отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не распознает и не различает отдельных животных - она считает только по форме и размеру. Это делает ее полезной для подсчета и мониторинга поголовья, но у нее есть и ограничения. Если животные накладываются друг на друга, меняют положение или меняются условия освещения, точность подсчета может пострадать. Кроме того, он не может отслеживать животных с течением времени или давать представление об их поведении, что является важнейшим преимуществом компьютерного зрения.
Обработка изображений и компьютерное зрение - тесно связанные области, которые часто могут быть объединены для повышения точности и эффективности анализа визуальных данных. Обработка изображений позволяет улучшить качество исходных данных, удалить шумы и выделить ключевые особенности, чтобы модели компьютерного зрения могли извлечь значимую информацию.
Например, в криминалистике обработка изображений и компьютерное зрение могут работать вместе для анализа отпечатков обуви, найденных на местах преступлений. Такие методы обработки изображений, как повышение контрастности и обнаружение краев, позволяют повысить четкость отпечатков, что облегчает их оценку. Усиление контраста регулирует яркость и резкость, чтобы сделать детали более заметными, а обнаружение краев делает контуры более четкими.
После обработки изображений с помощью этих технологий модели компьютерного зрения могут использовать методы сопоставления отпечатков с криминалистическими базами данных, что делает идентификацию более точной. Такое сочетание технологий облегчает следователям обработку и интерпретацию криминалистических улик.
Компьютерное зрение и обработка изображений идут рука об руку, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений повышает их качество и извлекает ключевые особенности, а компьютерное зрение идет дальше, предоставляя возможность понять суть происходящего.
По мере развития искусственного интеллекта компьютерное зрение и обработка изображений будут способствовать автоматизации, анализу в реальном времени и принятию решений в различных областях. От улучшения распознавания изображений до совершенствования распознавания образов - эти технологии сделают системы искусственного зрения более точными, эффективными и способными понимать визуальные данные в практических приложениях.
Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в производстве меняют будущее. Узнайте о наших возможностях лицензирования, чтобы начать свои проекты в области ИИ!
.webp)