Компьютерное зрение и обработка изображений: ключевые различия

Камеры становятся умнее или просто лучше улучшают изображения? Всё зависит от того, как они обрабатывают и совершенствуют визуальные данные.

В основе этих изменений лежат две ключевые технологии: обработка изображений и компьютерное зрение. Их часто упоминают вместе, но задачи у них разные. Обработка изображений улучшает изображения: регулирует яркость, повышает резкость деталей и уменьшает шум, не обязательно распознавая их содержимое.

Компьютерное зрение, напротив, идёт дальше: оно позволяет машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео подобно людям. Благодаря этому становятся возможны такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.

Обе технологии становятся важными во многих отраслях. Они используются повсеместно — от улучшения фотографий на смартфонах до управления беспилотными автомобилями. Ожидается, что к 2033 году объём рынка компьютерного зрения достигнет 111,43 млрд долларов, а к 2034 году рынок цифровой обработки изображений, вероятно, вырастет до 378,71 млрд долларов.

В этой статье мы разберем, как работают обработка изображений и компьютерное зрение, где они применяются в реальных условиях и в чем пересекаются.

Обзор: компьютерное зрение и обработка изображений#

Компьютерное зрение и обработка изображений работают с изображениями, но преследуют разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать изображения и видео и принимать решения на их основе. Обработка изображений, напротив, улучшает или изменяет изображение, делая его чётче или привлекательнее, но не интерпретируя его содержимое.

Кроме того, в решениях для компьютерного зрения используются модели, такие как Ultralytics YOLO11, чтобы анализировать содержимое изображения и понимать его. К распространенным задачам компьютерного зрения относятся детекция объектов, сегментация экземпляров, классификация изображений и отслеживание объектов. Компьютерное зрение широко применяется, например, в беспилотных автомобилях: оно помогает в реальном времени распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства, обеспечивая безопасность движения.

Обработка изображений, напротив, сосредоточена на изменении изображений с помощью математических функций, которые корректируют значения пикселей, не пытаясь понять изображение целиком. Такие методы, как шумоподавление, повышение резкости и улучшение контраста, изменяют цвета и интенсивность отдельных пикселей, повышая качество изображения, но не распознают объекты, формы или смысл изображения. Такое понимание обеспечивает компьютерное зрение.

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

Обработку изображений можно представить как набор инструментов для улучшения изображения и придания ему большей чёткости или привлекательности. После обработки компьютерное зрение может выступить в роли мозга, анализирующего изображения для выполнения различных задач.

Как работает обработка изображений#

Обработка изображений — это фундаментальное понятие, заложившее основу для развития компьютерного зрения. Она включает применение алгоритмов для улучшения, анализа или изменения визуальных данных, например фотографий и видео. Цифровые изображения можно изменять и улучшать, регулируя яркость, контрастность и цветовой баланс или удаляя шум с помощью фильтров. Эти методы подготавливают изображения к дальнейшему углублённому анализу моделями компьютерного зрения.

При обработке изображений они разбиваются на отдельные пиксели, а затем каждый пиксель изменяется для получения нужного эффекта. Например, чтобы обнаружить границы, алгоритмы проверяют, нет ли резких изменений значений пикселей. Так системам AI проще точно распознавать объекты и шаблоны. Обработка изображений широко применяется в повседневных задачах, где важно улучшить визуальное качество: от улучшения снимков на смартфонах до повышения качества записей с камер видеонаблюдения и обработки документов для удобства чтения.

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

Обзор методов обработки изображений#

Вот несколько примеров основных методов обработки изображений:

• Сопоставление с шаблоном: сравнивает фрагменты изображения с заранее заданным шаблоном, чтобы найти определённые узоры или объекты.
• Размытие (сглаживание): уменьшает шум и детализацию изображения, усредняя значения пикселей; этот метод часто используют при предварительной обработке 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 промежутков).
• Пороговая обработка: отделяет объекты от фона на основе интенсивности пикселей, упрощая сегментацию и извлечение признаков.

Разработчики часто используют специализированные инструменты, такие как OpenCV, Pillow, scikit-image, TensorFlow и PyTorch, чтобы легко применять к изображениям методы обработки. 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 располагают подробной документацией. Благодаря этому обработка изображений становится быстрее, эффективнее и доступнее даже тем, кто не обладает глубокими знаниями в этой области.

Как работает компьютерное зрение#

Одни из самых продвинутых современных моделей компьютерного зрения входят в серию YOLO (You Only Look Once — «видишь только один раз»). С годами появлялись новые версии, каждая из которых повышала точность и эффективность. На момент написания статьи последняя версия, Ultralytics YOLO11, обеспечивала еще более высокую точность и производительность (впоследствии ее сменила Ultralytics YOLO26).

Модели, такие как Ultralytics YOLO11, можно обучать на пользовательских данных для распознавания конкретных объектов; они также способны выполнять множество задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов в реальном времени.

Кратко рассмотрим задачи компьютерного зрения, которые поддерживает Ultralytics YOLO11:

• Обнаружение объектов: определяет объекты на изображении и находит их местоположение, например распознаёт пешеходов для беспилотных автомобилей.
• Сегментация экземпляров: делит изображение на значимые части или области, например выделяет отдельные органы на медицинских снимках.
• Классификация изображений: присваивает метку всему изображению, например определяет, изображена ли на нём собака или кошка.
• Оценка позы: Отслеживает движения и положение объектов, например распознает жесты или изменения позы. При применении к людям она позволяет анализировать движения тела в реальном времени, что полезно для отслеживания физической активности и реабилитации.

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

Применение компьютерного зрения и обработки изображений#

Теперь, когда мы обсудили принципы работы компьютерного зрения и обработки изображений, рассмотрим их применение в реальном мире и области пересечения.

Мониторинг скота с помощью компьютерного зрения#

Задумывался ли ты, как крупные фермы следят за своим скотом? Вручную отслеживать сотни животных долго, но модели компьютерного зрения, например YOLO11, позволяют автоматизировать мониторинг животных.

Ultralytics YOLO11 может в реальном времени обнаруживать животных, отслеживать их и анализировать их поведение, помогая фермерам эффективно управлять скотом. Результаты такого анализа позволяют выявлять ранние признаки проблем со здоровьем, например хромоту, чтобы быстрее принять меры и улучшить общий уход за животными.

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

Подсчёт скота с помощью обработки изображений#

Обработку изображений также можно использовать для мониторинга скота, подсчитывая животных в контролируемых условиях, например в загонах или хлевах. На изображениях с однородным фоном методы обработки изображений, такие как пороговая обработка и обнаружение контуров, позволяющее определять границы объектов, помогают обнаруживать и подсчитывать животных. Эти методы используют удаление фона, обнаружение границ и сегментацию, чтобы распознавать формы животных.

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

Возможно, тебе кажется, что это похоже на компьютерное зрение. В чём же разница?

Главное отличие в том, что обработка изображений анализирует значения и шаблоны пикселей, но по-настоящему не понимает увиденное. Она обнаруживает границы и формы, чтобы считать животных по отдельности; некоторые методы даже помогают разделять животных, стоящих близко друг к другу на изображении.

Однако, в отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не распознаёт отдельных животных и не различает их — она лишь считает объекты на основе формы и размера. Это делает её полезной для подсчёта и мониторинга скота, но у неё есть ограничения. Точность может снизиться, если животные перекрывают друг друга, меняют положение или меняются условия освещения. Кроме того, обработка изображений не может отслеживать животных во времени или анализировать их поведение, хотя это важные преимущества компьютерного зрения.

Компьютерное зрение и обработка изображений могут работать вместе#

Обработка изображений и компьютерное зрение тесно связаны и часто могут применяться вместе, повышая точность и эффективность анализа визуальных данных. Обработка изображений позволяет улучшать необработанные данные: повышать их качество, удалять шум и выделять важные признаки. Благодаря этому модели компьютерного зрения могут извлекать значимую информацию.

Например, при криминалистическом анализе обработка изображений и компьютерное зрение могут вместе использоваться для изучения следов обуви, найденных на месте преступления. Методы обработки изображений, такие как улучшение контрастности и обнаружение границ, повышают чёткость отпечатков и упрощают их оценку. Улучшение контрастности регулирует яркость и резкость, делая детали заметнее, а обнаружение границ уточняет контуры, чтобы они были более чёткими.

После того как изображения обработаны этими методами, модели компьютерного зрения могут применять сопоставление шаблонов, сравнивая отпечатки с криминалистическими базами данных и повышая точность идентификации. Такое сочетание технологий упрощает обработку и интерпретацию вещественных доказательств.

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

Главные выводы#

Компьютерное зрение и обработка изображений дополняют друг друга, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений повышает качество изображений и извлекает ключевые признаки, а компьютерное зрение позволяет получать дополнительную информацию.

По мере развития Vision AI компьютерное зрение и обработка изображений будут совершенствовать автоматизацию, анализ в реальном времени и принятие решений в самых разных областях. От улучшения распознавания изображений до повышения точности обнаружения шаблонов — эти технологии сделают системы Vision AI точнее, эффективнее и способнее понимать визуальные данные в практических приложениях.

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