13 февраля 2025 г.
Узнайте о различиях 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 они просто лучше улучшают изображения? Все дело в том, как они обрабатывают и улучшают визуальные данные.
В основе этой эволюции лежат две ключевые технологии: обработка изображений и компьютерное зрение. Хотя о них часто упоминают вместе, они служат разным целям. Обработка изображений фокусируется на улучшении изображений, регулировке яркости, повышении четкости деталей и уменьшении шума, не обязательно понимая, что на них изображено.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет дальше, позволяя машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео так, как это делают люди. Это делает возможным такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.
Обе технологии становятся необходимыми в различных отраслях. От улучшения фотографий на смартфонах до управления беспилотными автомобилями — их влияние широко распространено. Ожидается, что к 2033 году объем рынка компьютерного зрения достигнет 111,43 миллиарда долларов, а объем рынка цифровой обработки изображений, вероятно, вырастет до 378,71 миллиарда долларов к 2034 году.
В этой статье мы рассмотрим, как работают обработка изображений и компьютерное зрение, их реальные приложения и то, как они пересекаются. Давайте углубимся!
Компьютерное зрение и обработка изображений работают с изображениями, но у них разные цели. Компьютерное зрение помогает машинам понимать изображения или видео и принимать решения на их основе. В отличие от этого, обработка изображений фокусируется на улучшении или изменении изображения, чтобы сделать его более четким или визуально привлекательным, не интерпретируя его содержание.
Кроме того, решения для компьютерного зрения используют такие модели, как 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 фокусируется на изменении изображений с использованием математических функций, которые регулируют значения пикселей, фактически не понимая изображение в целом. Такие методы, как шумоподавление, повышение резкости и улучшение контрастности, работают путем изменения цветов и интенсивности отдельных пикселей для улучшения качества изображения, но они не распознают объекты, формы или смысл внутри изображения. Этот уровень понимания обеспечивается компьютерным зрением.
Вы можете думать об обработке изображений как о наборе инструментов, который улучшает изображение, делая его более четким или визуально привлекательным. После обработки изображения компьютерное зрение может выступать в качестве 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 может манипулировать и улучшать цифровые изображения, регулируя такие параметры, как яркость, контрастность, цветовой баланс или отфильтровывая шум. Эти методы подготавливают изображения для дальнейшего углубленного анализа моделями компьютерного зрения.
Обработка изображений происходит путем разбиения изображения на отдельные пиксели и последующего манипулирования каждым из них для получения желаемых эффектов. Например, чтобы detect 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 ключевых 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 несколько языков программирования, хорошо интегрируются с другими инструментами и предлагают обширную документацию, что делает обработку изображений более быстрой, эффективной и доступной даже для тех, у кого нет 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 на распознавание 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 области, в которых они пересекаются.
Вы когда-нибудь задумывались, как крупные фермы track 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 detect, track и анализировать состояние животных в режиме реального времени, помогая фермерам эффективно управлять поголовьем. Результаты такого анализа могут помочь detect ранние признаки проблем со здоровьем, например хромоты, что позволяет 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 detect 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 звучит так же, как компьютерное зрение. Так в чем же разница?
Ключевое различие заключается в том, что обработка изображений анализирует значения и закономерности пикселей, не понимая, что она видит. Она обнаруживает края и формы для подсчета отдельных животных, 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 считает только по форме и размеру. Это делает ее полезной для подсчета и мониторинга скота, 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 track животных во времени или давать представление об их поведении, что является важнейшим преимуществом компьютерного зрения.
Обработка изображений и компьютерное зрение — это тесно связанные области, которые часто могут быть интегрированы вместе для повышения точности и эффективности анализа визуальных данных. Обработка изображений может улучшить необработанные данные, повышая качество, удаляя шум и выделяя ключевые признаки, гарантируя, что модели компьютерного зрения смогут извлекать значимые данные.
Например, в криминалистической экспертизе обработка изображений и компьютерное зрение могут работать вместе для анализа следов обуви, обнаруженных на местах преступлений. Методы обработки изображений, такие как улучшение контрастности и обнаружение краев, могут повысить четкость отпечатков, облегчая их оценку. Улучшение контрастности регулирует яркость и резкость, чтобы сделать детали более заметными, а обнаружение краев обостряет контуры для лучшей четкости.
После обработки изображений с использованием этих методов, модели компьютерного зрения могут использовать методы сопоставления с образцом для сравнения отпечатков с криминалистическими базами данных, что повышает точность идентификации. Такое сочетание технологий облегчает следователям обработку и интерпретацию криминалистических доказательств.
Компьютерное зрение и обработка изображений идут рука об руку, помогая улучшать, анализировать и интерпретировать визуальные данные. Обработка изображений улучшает качество изображений и извлекает ключевые признаки, а компьютерное зрение идет дальше, предоставляя аналитические данные.
По мере развития Vision AI, компьютерное зрение и обработка изображений будут расширять 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 приложениях.
Интересуетесь ИИ? Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в производстве меняют будущее. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области Vision AI!
