Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Узнайте о различиях между обработкой изображений, компьютерным зрением и машинным зрением, а также о том, как эти технологии используются для решения таких задач, как анализ визуальных данных.
ИИ можно использовать для анализа всех видов данных, а когда речь идет о визуальных данных, таких как изображения и видео, это относится к области аналитики изображений, которая включает в себя различные технологии. Обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение позволяют компьютерам видеть и понимать мир, анализируя изображения и видеокадры. Хотя эти три технологии кажутся похожими, ключевые различия делают их полезными для различных приложений. Обработка изображений сосредоточена на манипулировании и улучшении изображений и видеокадров, в то время как компьютерное зрение идет дальше, используя эти обработанные изображения, чтобы помочь компьютерам интерпретировать и понимать их содержание. Машинное зрение, с другой стороны, применяет методы компьютерного зрения специально в промышленных условиях, например, для проведения инспекций и контроля качества.
Рис. 1. Основные технологии, используемые для анализа визуальных данных.
Эти три области позволяют применять их во многих отраслях, таких как здравоохранение, производство и сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение и обсудим их различия. Мы также рассмотрим, как они работают и как используются в различных отраслях. Давайте начнем.
Что такое обработка изображений?
Начнем с фундаментальной техники, лежащей в основе компьютерного и машинного зрения: обработки изображений. Она включает в себя использование алгоритмов для манипулирования и улучшения цифровых изображений, регулировки таких параметров, как яркость, контрастность, цветовой баланс или фильтрация шумов, чтобы подготовить их для более сложного анализа и интерпретации.
Давайте рассмотрим, как это работает. Обработка изображений происходит путем разбиения изображения на отдельные пиксели и последующего манипулирования этими пикселями для достижения желаемых эффектов. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Аналогично, чтобы обнаружить края, он может искать резкие изменения в значениях пикселей. Применяя математические операции и алгоритмы к этим пикселям, можно использовать обработку изображений для повышения их качества, извлечения информации или создания новых изображений.
Методы обработки изображений также необходимы для обработки данных и создания наборов визуальных данных с четкими, высококачественными изображениями, которые помогают системам компьютерного зрения и машинного зрения точно их анализировать. Такие библиотеки, как OpenCV и MATLAB, предоставляют надежные фреймворки, которые делают эти методы обработки изображений доступными для разработчиков и исследователей в самых разных областях.
Вот несколько популярных методов обработки изображений:
Фильтрация: Фильтрация применяется для снижения уровня шума в изображении путем сглаживания вариаций и искажений. Некоторые распространенные фильтры включают гауссовы фильтры для размытия и медианные фильтры для удаления шума типа "соль и перец", который выглядит как случайные белые и черные пиксели.
Обнаружение краев: Используется для определения границ объектов на изображении путем обнаружения резких изменений интенсивности пикселей. В таких приложениях, как медицинская визуализация, обнаружение краев используется для определения структуры органов и опухолей.
Пороговая обработка: Пороговая обработка изображения заключается в преобразовании полутонового изображения в двоичное путем установки порогового значения. Пиксели, которые выше порогового значения, становятся белыми (1), а те, что ниже, - черными (0).
Рис. 2. Полутоновое изображение до и после пороговой обработки.
Изучение применения обработки изображений
Восстановление изображений - отличный пример применения обработки изображений. Она включает в себя восстановление изображения, которое было испорчено с течением времени. Такие методы, как фильтрация и шумоподавление, используются для удаления отметин, царапин, пятен, износа и разрывов и возвращения деградировавшему изображению его первоначального качества. Реставрация изображений особенно полезна в ситуациях, когда изображения низкого качества или повреждены, например старые фотографии.
Рис. 3. Обработка изображений может быть использована для восстановления старых поврежденных изображений.
Что такое компьютерное зрение?
В отличие от обработки изображений, которая направлена на их изменение и улучшение, компьютерное зрение дает компьютерам возможность видеть и понимать реальный мир. Многие приложения используют компьютерное зрение для идентификации и понимания объектов и людей на изображениях или видеокадрах. Оно копирует человеческое зрение и пытается повторить то, как мы понимаем, что видим вокруг себя.
Например, самоуправляемые автомобили, такие как Tesla, используют компьютерное зрение для навигации в реальном мире. Видеозаписи, получаемые бортовыми камерами автомобиля, обрабатываются с помощью компьютерного зрения. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение, отслеживание и сегментацияобъектов, крайне важны для понимания дорожной ситуации и окружающей обстановки. Еще одно интересное применение - распознавание лиц. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях, захватывая лицо человека с картинки или видео, определяя ключевые черты и сравнивая их с базой данных, хранящейся в памяти.
Что такое машинное зрение?
Машинное зрение используется в промышленности, например на крупных заводах или производственных площадках, для обеспечения качества продукции и проверки правильности нанесения этикеток и штрих-кодов на готовые изделия. Машинное зрение - это специализированная отрасль компьютерного зрения, которая опирается на надежное оборудование для эффективной работы в сложных условиях. Поскольку эти системы интегрированы в промышленные приложения, высокая скорость и точность в реальном времени имеют большое значение.
Давайте посмотрим, как это работает. Сначала данные собираются с помощью одной или нескольких камер высокого разрешения. Эти камеры могут также включать в себя специализированные функции, такие как инфракрасное или тепловое изображение. Затем собранные данные анализируются с помощью методов компьютерного зрения для извлечения необходимой информации. Извлеченная информация обычно включает в себя такие детали, как идентификация объектов, их формы, размеры, движения, паттерны и любые аномалии, присутствующие в сцене, в зависимости от конкретного применения.
Понимание применения машинного зрения
Контроль качества на производственных линиях гарантирует, что к потребителям попадет только высококачественная продукция, что приведет к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению прибыли. Традиционные методы часто основаны на ручном контроле, который может занимать много времени и быть подвержен человеческим ошибкам. Плохой контроль качества может также привести к задержкам в производстве, финансовым потерям и негативно сказаться на репутации компании. Отличным решением является автоматизация таких задач, как контроль поверхности, проверка этикеток и позиционирование объектов с помощью машинного зрения.
Например, в фармацевтической промышленности качество продукции имеет решающее значение, и для поддержания высоких стандартов применяются строгие правила. С помощью машинного зрения можно убедиться, что блистерные упаковки содержат нужное количество таблеток, проверив, что в каждой упаковке находится именно то количество, которое необходимо, например десять таблеток в упаковке из 10 штук. Модель компьютерного зрения, например YOLOv8, может быть использована для идентификации и подсчета таблеток с помощью обнаружения объектов.
Рис. 5. Машинное зрение может быть использовано для контроля качества в фармацевтической промышленности.
Однако важно знать, что при работе с машинным зрением необходимо учитывать некоторые ограничения. Системам машинного зрения часто требуются отличные условия освещения для подсветки изделий в промышленных условиях. Высококачественные камеры, процессоры и аппаратные ускорители также необходимы для сбора данных и ускорения процесса анализа. Непосредственным результатом того, что эти системы были специально разработаны для решения практических задач в промышленных условиях, является то, что они могут быть дорогими в настройке.
Основные различия между обработкой изображений, компьютерным зрением и машинным зрением
Теперь, когда мы обсудили все три технологии по отдельности и рассмотрели некоторые области их применения, давайте рассмотрим их поближе.
Рис. 6. Боковое сравнение обработки изображений, компьютерного зрения и машинного зрения.
Обработка изображений лучше всего подходит для таких задач, как регулировка яркости или фильтрация шумов, которые требуют меньше вычислительных ресурсов и не требуют способности понимать сложную визуальную информацию. С другой стороны, компьютерное зрение отлично справляется с извлечением значимых идей из изображений и обработкой сложных сцен, но оно требует больших вычислительных ресурсов и сложности. Между тем машинное зрение предназначено для использования в промышленности, например, для автоматизированного контроля, и часто поддерживается специализированными и дорогостоящими системами.
Видеть большую картину
Хотя обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение тесно связаны между собой, каждое из них служит разным целям. Обработка изображений улучшает и манипулирует ими на уровне пикселей, что делает ее очень полезной для таких задач, как реконструкция изображений.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет немного дальше, наделяя компьютеры способностью понимать и осмысливать визуальные данные. Это очень важно для таких приложений, как распознавание лиц и самоуправляемые автомобили. Кроме того, машинное зрение используется специально для промышленных приложений. Оно позволяет автоматизировать такие промышленные процессы, как инспекции и контроль качества.
Понимая эти технологии и их различия, вы сможете выбрать наиболее подходящую для ваших задач, что приведет к повышению эффективности и улучшению результатов.
Давайте учиться и исследовать вместе! Ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ, и не забудьте присоединиться к нашему сообществу. Узнайте, как мы пересматриваем такие отрасли, как производство и здравоохранение, используя передовые технологии ИИ.