Компьютерное зрение против обработки изображений: главные отличия

Становятся ли камеры умнее или они просто лучше улучшают изображения? Все сводится к тому, как они обрабатывают и уточняют визуальные данные.

В основе этой эволюции лежат две ключевые технологии: обработка изображений и computer vision. Хотя их часто упоминают вместе, они служат разным целям. Image processing сосредоточена на улучшении изображений, настройке яркости, повышении резкости деталей и снижении шума без обязательного понимания того, что на них изображено.

Компьютерное зрение, с другой стороны, идет дальше, позволяя машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео так же, как это делают люди. Это делает возможными такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцены в реальном времени.

Обе технологии становятся незаменимыми в различных отраслях. От улучшения фотографий на смартфоне до управления беспилотными автомобилями — их влияние повсеместно. Ожидается, что к 2033 году рынок компьютерного зрения достигнет 111,43 млрд долларов, в то время как 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 реальные применения и как они пересекаются. Давай погрузимся в тему!

Обзор: компьютерное зрение против обработки изображений#

Компьютерное зрение и обработка изображений работают с изображениями, но у них разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать и принимать решения на основе изображений или видео. В отличие от него, обработка изображений фокусируется на улучшении или изменении изображения, чтобы сделать его более четким или привлекательным без интерпретации его содержимого.

Вдобавок к этому решения на базе компьютерного зрения используют такие модели, как Ultralytics YOLO11, для анализа и понимания содержимого изображения. К распространенным задачам компьютерного зрения относятся обнаружение объектов, классификация изображений, сегментация экземпляров и трекинг объектов. Компьютерное зрение широко применяется в таких областях, как беспилотные автомобили, где оно помогает в реальном времени распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства для обеспечения безопасности вождения.

С другой стороны, обработка изображений фокусируется на модификации изображений с использованием математических функций, которые регулируют значения пикселей без фактического понимания изображения в целом. Такие методы, как шумоподавление, повышение резкости и коррекция контрастности, работают путем изменения цветов и интенсивности отдельных пикселей для улучшения качества изображения, но они не распознают объекты, формы или значение внутри изображения. Этот уровень понимания обрабатывается компьютерным зрением.

Рис. 1. Сравнение компьютерного зрения и обработки изображений. Изображение от автора.

Ты можешь воспринимать обработку изображений как инструментарий, который улучшает изображение, делая его более четким или визуально привлекательным. Как только изображение обработано, компьютерное зрение может выступать в роли мозга, который анализирует изображения для выполнения различных задач.

Как работает обработка изображений#

Обработка изображений — это фундаментальная концепция, заложившая основу для развития компьютерного зрения. Она включает использование алгоритмов для улучшения, анализа или модификации визуальных данных, таких как фотографии и видео. Она может манипулировать цифровыми изображениями и улучшать их, регулируя такие параметры, как яркость, контрастность, цветовой баланс или фильтрация шума. Эти методы подготавливают изображения для дальнейшего углубленного анализа моделями компьютерного зрения.

Обработка изображений работает путем разбиения изображений на отдельные пиксели, а затем манипулирования каждым из них для получения желаемых эффектов. Например, чтобы обнаружить края, алгоритмы проверяют пиксели на предмет внезапных изменений в их значениях. Это облегчает ИИ-системам точное распознавание объектов или паттернов. От улучшения фотографий на смартфонах до улучшения кадров камер видеонаблюдения и сканирования документов для лучшей читаемости — обработка изображений часто используется в повседневных приложениях, где важно улучшение визуального качества.

Рис. 2. Пример использования обработки изображений для выделения границ.

Изучение методов обработки изображений#

Вот несколько примеров ключевых методов обработки изображений:

• Сопоставление шаблонов: сравнивает части изображения с заранее определенным шаблоном для поиска конкретных паттернов или объектов.

• Размытие (сглаживание): уменьшает шум и детализацию изображения путем усреднения значений пикселей, обычно используется при предварительной обработке для дальнейшего анализа.

• Морфологические операции: они корректируют форму объектов на изображении с использованием таких методов, как дилатация (увеличение объектов), эрозия (уменьшение объектов), открытие (удаление мелкого шума) и закрытие (заполнение мелких пробелов).

• Пороговая обработка: отделяет объекты от фона на основе интенсивности пикселей, что облегчает сегментацию и извлечение признаков.

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 несколько языков программирования, хорошо интегрируются с другими инструментами и предлагают обширную документацию, что делает обработку изображений быстрее, эффективнее и доступнее даже для тех, у кого нет глубоких знаний в этой области.

Как работает компьютерное зрение#

Некоторые из самых передовых моделей компьютерного зрения на сегодняшний день принадлежат к серии YOLO (You Only Look Once). С годами выпускались новые версии, каждая из которых повышала точность и эффективность. Последняя версия, Ultralytics YOLO11, предлагает еще большую точность и производительность.

Модели вроде Ultralytics YOLO11 можно custom-trained для распознавания конкретных объектов, и они способны решать множество задач компьютерного зрения, включая детекцию объектов, сегментацию экземпляров и трекинг объектов в реальном времени.

Вот краткий обзор computer vision tasks, поддерживаемых Ultralytics YOLO11:

• Обнаружение объектов: идентифицирует и локализует объекты внутри изображения, например, обнаружение пешеходов для беспилотных автомобилей.

• Классификация изображений: присваивает метки целым изображениям, например, определение того, содержит ли изображение собаку или кошку.

• Сегментация экземпляров: разделяет изображение на значимые части или области, например, выделение отдельных органов на медицинских сканах.

• Оценка позы: отслеживает движение и положение объектов, например, обнаружение жестов или коррекцию осанки. При применении к людям она может анализировать движения тела в реальном времени, что полезно для таких приложений, как фитнес-трекинг и реабилитация.

Fig 3. Задачи компьютерного зрения, поддерживаемые Ultralytics YOLO11.

Применения компьютерного зрения и обработки изображений#

Теперь, когда мы обсудили, как работают компьютерное зрение и обработка изображений, давай разберем их реальные применения и области их пересечения.

Мониторинг животноводства с помощью компьютерного зрения#

Ты когда-нибудь задумывался, как крупные фермы следят за своим скотом? Ручной мониторинг сотен животных отнимает много времени, но с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, мониторинг животных можно автоматизировать.

Ultralytics YOLO11 умеет детектировать, отслеживать и анализировать животных в реальном времени, помогая фермерам эффективно управлять поголовьем. Данные такого анализа помогают вовремя заметить признаки проблем со здоровьем, например хромоту, что позволяет быстрее принять меры и улучшить уход за животными в целом.

Рис. 4. Пример мониторинга поведения животных с использованием YOLO11.

Подсчет скота с помощью обработки изображений#

Аналогичным образом, обработка изображений может использоваться для мониторинга скота путем подсчета животных в контролируемых условиях, таких как загоны или амбары. На изображениях с однородным фоном можно использовать методы обработки изображений, такие как пороговая обработка и обнаружение контуров (оно может идентифицировать границы объектов), для обнаружения и подсчета животных. Эти методы используют такие приемы, как удаление фона, обнаружение краев и сегментация для идентификации форм скота.

Рис. 5. Пример использования обработки изображений для обнаружения животных.

Может быть, ты думаешь, что это звучит точно так же, как компьютерное зрение. Так в чем же разница?

Ключевое отличие заключается в том, что обработка изображений анализирует значения пикселей и паттерны, не понимая по-настоящему того, что она видит. Она обнаруживает края и формы для подсчета животных по отдельности, и некоторые методы могут даже помочь разделить животных, когда они стоят близко друг к другу на изображениях.

Однако, в отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не распознает и не различает отдельных животных — она только считает их на основе формы и размера. Это делает ее полезной для подсчета и мониторинга скота, но у нее есть ограничения. Если животные перекрываются, меняют положение или если условия освещения варьируются, точность может пострадать. Кроме того, она не может отслеживать животных с течением времени или предоставлять инсайты об их поведении, что является важнейшими преимуществами компьютерного зрения.

Компьютерное зрение и обработка изображений могут работать вместе#

Обработка изображений и компьютерное зрение — тесно связанные области, которые часто можно объединять для повышения точности и эффективности анализа визуальных данных. Обработка изображений может улучшать исходные данные за счет повышения качества, удаления шума и выделения ключевых признаков, гарантируя, что модели компьютерного зрения смогут извлекать полезные инсайты.

Например, в криминалистическом анализе обработка изображений и компьютерное зрение могут работать вместе для анализа следов обуви, найденных на местах преступлений. Методы обработки изображений, такие как усиление контрастности и обнаружение краев, могут улучшить четкость отпечатков, облегчая их оценку. Усиление контрастности регулирует яркость и резкость, чтобы сделать детали более заметными, в то время как обнаружение краев делает контуры более четкими для лучшей видимости.

После того как изображения обработаны с использованием этих методов, модели компьютерного зрения могут применять техники сопоставления образов для сравнения отпечатков с криминалистическими базами данных, делая идентификацию более точной. Эта комбинация технологий облегчает следователям обработку и интерпретацию улик.

Рис. 6. Обработка изображений и компьютерное зрение, используемые для обнаружения следов обуви.

Основные выводы#

Компьютерное зрение и обработка изображений идут рука об руку, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений улучшает качество изображения и извлекает ключевые признаки, в то время как компьютерное зрение идет дальше, предоставляя инсайты.

По мере того как Vision AI продолжает развиваться, компьютерное зрение и обработка изображений будут улучшать автоматизацию, анализ в реальном времени и принятие решений в различных областях. От улучшения распознавания изображений до уточнения обнаружения паттернов — эти технологии сделают системы Vision AI более точными, эффективными и способными понимать визуальные данные в практических приложениях.

Интересуешься ИИ? Присоединяйся к нашему сообществу и изучи наш репозиторий на GitHub. Узнай, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в производстве меняют будущее. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области визуального ИИ!