Компьютерное зрение и обработка изображений: ключевые различия

Камеры становятся умнее или просто лучше улучшают изображения? Всё сводится к тому, как они обрабатывают и совершенствуют визуальные данные.

В основе этой эволюции лежат две ключевые технологии: обработка изображений и компьютерное зрение. Хотя о них часто говорят вместе, у них разные задачи. Обработка изображений направлена на улучшение изображений: настройку яркости, повышение резкости деталей и уменьшение шума — без обязательного понимания того, что на них изображено.

Компьютерное зрение, напротив, идёт дальше, позволяя машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео подобно человеку. Благодаря этому становятся возможными такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.

Обе технологии становятся необходимыми в самых разных отраслях. От улучшения снимков на смартфонах до управления беспилотными автомобилями — их влияние распространяется повсюду. Ожидается, что к 2033 году объём рынка компьютерного зрения достигнет 111,43 млрд долларов, а рынок цифровой обработки изображений, вероятно, вырастет до 378,71 млрд долларов к 2034 году.

В этой статье мы разберём, как работают обработка изображений и компьютерное зрение, где они применяются в реальном мире и как пересекаются. Давай разберёмся!

Обзор: компьютерное зрение и обработка изображений#

Компьютерное зрение и обработка изображений работают с изображениями, но преследуют разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать изображения или видео и принимать решения на их основе. Обработка изображений, напротив, сосредоточена на улучшении или изменении изображения, чтобы сделать его более чётким или визуально привлекательным, не интерпретируя его содержимое.

Кроме того, решения на основе компьютерного зрения используют такие модели, как Ultralytics YOLO11, для анализа и понимания содержимого изображения. К распространённым задачам компьютерного зрения относятся обнаружение объектов, классификация изображений, сегментация экземпляров и отслеживание объектов. Компьютерное зрение широко применяется, например, в беспилотных автомобилях: оно помогает в реальном времени распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие автомобили, обеспечивая безопасное движение.

Обработка изображений, напротив, сосредоточена на изменении изображений с помощью математических функций, которые корректируют значения пикселей, не понимая изображение в целом. Такие методы, как подавление шума, повышение резкости и улучшение контраста, изменяют цвета и интенсивность отдельных пикселей, чтобы повысить качество изображения, но не распознают объекты, формы или смысл изображения. За такой уровень понимания отвечает компьютерное зрение.

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

Можно представить обработку изображений как набор инструментов, который улучшает изображение, делая его более чётким или визуально привлекательным. После обработки изображения компьютерное зрение может выступать в роли мозга, анализирующего 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 изменения визуальных данных, например фотографий и видео. С её помощью можно изменять и улучшать цифровые изображения, настраивая такие параметры, как яркость, контрастность и цветовой баланс, а также фильтруя шум. Эти методы подготавливают изображения к дальнейшему углублённому анализу моделями компьютерного зрения.

Обработка изображений работает за счёт разбиения изображений на отдельные пиксели и последующего изменения каждого из них для получения нужного эффекта. Например, для обнаружения границ алгоритмы проверяют пиксели на резкие изменения их значений. Это упрощает точное распознавание объектов или закономерностей системами ИИ. От улучшения снимков на смартфонах до повышения качества записей с камер видеонаблюдения и сканирования документов для лучшей читаемости — обработка изображений широко используется в повседневных задачах, где важно улучшить визуальное качество.

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

Изучение методов обработки изображений#

Вот несколько примеров ключевых методов обработки изображений:

• Сопоставление с шаблоном: Сравнивает части изображения с заранее заданным шаблоном, чтобы найти определённые закономерности или объекты.

• Размытие (сглаживание): Уменьшает шум и количество деталей на изображении за счёт усреднения значений пикселей; этот метод часто используется на этапе предварительной обработки перед дальнейшим анализом.

• Морфологические операции: Изменяют форму объектов на изображении с помощью таких методов, как расширение (увеличение объектов), эрозия (уменьшение объектов), открытие (удаление мелкого шума) и закрытие (заполнение небольших пробелов).

• Пороговая обработка: Отделяет объекты от фона на основе интенсивности пикселей, упрощая сегментацию и выделение 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, благодаря чему обработка изображений становится быстрее, эффективнее и доступнее даже тем, у кого нет глубоких знаний в этой области.

Как работает компьютерное зрение#

Некоторые из самых современных моделей компьютерного зрения сегодня относятся к серии YOLO (один проход). С годами выпускались новые версии, каждая из которых повышала точность и эффективность. Последняя версия, Ultralytics YOLO11, обеспечивает ещё более высокую точность и производительность.

Такие модели, как Ultralytics YOLO11, можно дообучать под конкретные задачи для распознавания определённых объектов; они способны выполнять несколько задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов в реальном времени.

Кратко рассмотрим задачи компьютерного зрения, поддерживаемые Ultralytics YOLO11:

• Обнаружение объектов: Определяет объекты на изображении и находит их местоположение, например обнаруживает пешеходов для беспилотных автомобилей.

• Классификация изображений: Присваивает метки изображениям целиком, например определяет, изображена ли на картинке собака или кошка.

• Сегментация экземпляров: Делит изображение на значимые части или области, например выделяет отдельные органы на медицинских снимках.

• Оценка позы: Отслеживает движение и положение объектов, например обнаруживает жесты или изменения позы. При применении к людям этот метод может анализировать движения тела в реальном времени, что делает его полезным для таких задач, как отслеживание физической активности и реабилитация.

Рис. 3. Задачи компьютерного зрения, поддерживаемые Ultralytics YOLO11.

Применение компьютерного зрения и обработки изображений#

Теперь, когда мы обсудили, как работают компьютерное зрение и обработка изображений, давай рассмотрим их применение в реальном мире и области пересечения.

Мониторинг домашнего скота с помощью компьютерного зрения#

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

Ultralytics YOLO11 может обнаруживать, отслеживать и анализировать животных в реальном времени, помогая фермерам эффективно управлять поголовьем. Результаты такого анализа помогают выявлять ранние признаки проблем со здоровьем, например хромоту, что позволяет быстрее вмешаться и в целом лучше заботиться о животных.

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

Подсчёт поголовья с помощью обработки изображений#

Аналогичным образом обработку изображений можно использовать для мониторинга поголовья, подсчитывая животных в контролируемых условиях, например в загонах или коровниках. На изображениях с однородным фоном для обнаружения и подсчёта животных можно применять такие методы обработки изображений, как пороговая обработка и обнаружение контуров (оно позволяет определить границы объектов). Эти методы используют удаление фона, обнаружение границ и сегментацию для определения форм животных.

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

Возможно, ты думаешь, что это звучит так же, как компьютерное зрение. Тогда в чём разница?

Ключевое различие заключается в том, что обработка изображений анализирует значения пикселей и закономерности, не понимая по-настоящему, что именно видит. Она обнаруживает границы и формы, чтобы считать животных по отдельности, а некоторые методы даже помогают разделять животных, когда они стоят близко друг к другу на изображениях.

Однако, в отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не распознаёт отдельных животных и не различает их — она лишь считает их по форме и размеру. Это делает её полезной для подсчёта и мониторинга поголовья, но у неё есть ограничения. Если животные перекрывают друг друга, меняют положение или условия освещения различаются, точность может снизиться. Кроме того, обработка изображений не может отслеживать животных во времени или получать сведения об их поведении, а это важные преимущества компьютерного зрения.

Компьютерное зрение и обработка изображений могут работать вместе#

Обработка изображений и компьютерное зрение — тесно связанные области, которые часто можно интегрировать для повышения точности и эффективности анализа визуальных данных. Обработка изображений может совершенствовать исходные данные, повышая их качество, удаляя шум и выделяя ключевые признаки, чтобы модели компьютерного зрения могли извлекать значимые сведения.

Например, в криминалистическом анализе обработка изображений и компьютерное зрение могут совместно использоваться для анализа следов обуви, найденных на местах преступлений. Такие методы обработки изображений, как улучшение контраста и обнаружение границ, повышают чёткость отпечатков, упрощая их оценку. Улучшение контраста регулирует яркость и резкость, делая детали более заметными, а обнаружение границ подчёркивает контуры для лучшей детализации.

После того как изображения обработаны с помощью этих методов, модели компьютерного зрения могут использовать методы сопоставления закономерностей, чтобы сравнить отпечатки с криминалистическими базами данных и повысить точность идентификации. Такое сочетание технологий упрощает обработку и интерпретацию вещественных доказательств следователями.

Рис. 6. Использование обработки изображений и компьютерного зрения для обнаружения следов обуви.

Основные выводы#

Компьютерное зрение и обработка изображений работают рука об руку, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений повышает качество изображений и извлекает ключевые признаки, а компьютерное зрение развивает этот подход, предоставляя полезные сведения.

По мере развития Vision AI компьютерное зрение и обработка изображений будут совершенствовать автоматизацию, анализ в реальном времени и принятие решений в различных областях. От улучшения распознавания изображений до совершенствования обнаружения закономерностей — эти технологии сделают системы Vision AI более точными, эффективными и способными понимать визуальные данные в практических задачах.

Интересуешься ИИ? Присоединяйся к нашему сообществу и изучай 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 Vision AI!