Исследование обработки изображений, компьютерного и машинного зрения

ИИ можно использовать для анализа самых разных данных, а когда речь заходит о визуальных данных, таких как изображения и видео, это относится к области аналитики изображений, включающей в себя различные технологии. Обработка изображений, computer vision и machine vision позволяют компьютерам «видеть» и понимать мир путем анализа изображений и кадров видео. Хотя эти три технологии кажутся похожими, ключевые различия делают каждую из них полезной для множества задач. Обработка изображений фокусируется на манипулировании и улучшении изображений и кадров видео, в то время как computer vision делает шаг вперед, используя эти processed images, чтобы помочь компьютерам интерпретировать и понимать их содержимое. Machine vision, напротив, применяет computer vision techniques специально в промышленных условиях, например для задач inspections and quality control.

Fig 1. Основные технологии, используемые для анализа визуальных данных.

Эти три области обеспечивают работу множества приложений во многих отраслях, таких как healthcare, manufacturing и agriculture. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, computer vision и machine vision и обсудим их различия. Мы также разберем, как они работают и как используются в различных отраслях. Давай начнем.

Link to this sectionЧто такое обработка изображений?#

Давай начнем с фундаментальной техники, лежащей в основе как computer vision, так и machine vision: обработки изображений. Она включает использование алгоритмов для манипулирования и улучшения цифровых изображений, настройку таких параметров, как яркость, контрастность, баланс цвета или фильтрация шума, для подготовки их к более сложному анализу и интерпретации.

Давай посмотрим, как это работает. Обработка изображений выполняется путем разбиения изображений на отдельные пиксели, а затем манипулирования этими пикселями для достижения желаемых эффектов. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Точно так же для обнаружения границ он может искать внезапные изменения в значениях пикселей. Применяя математические операции и алгоритмы к этим пикселям, обработку изображений можно использовать для улучшения качества изображения, извлечения информации или создания новых изображений.

Методы обработки изображений также необходимы для обработки данных и создания визуальных наборов данных с четкими, высококачественными изображениями и помогают системам computer vision и machine vision анализировать их точно. Библиотеки, такие 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 на изображении путем сглаживания вариаций и искажений. Некоторые распространенные фильтры включают гауссовские фильтры для blurring и медианные фильтры для удаления «соли и перца», которые выглядят как случайные белые и черные пиксели.
• Обнаружение границ: Оно используется для идентификации границ объектов на изображении путем обнаружения резких изменений интенсивности пикселей. Такие приложения, как medical imaging, используют обнаружение границ для очерчивания структуры органов и опухолей.
• Пороговая обработка (Thresholding): Пороговая обработка в обработке изображений включает преобразование изображения в оттенках серого в бинарное изображение путем установки порогового значения. Пиксели, значения которых выше порога, становятся белыми (1), а те, что ниже — черными (0).

Fig 2. Изображение в оттенках серого до и после пороговой обработки.

Link to this sectionИзучение одного из применений обработки изображений#

Image restoration — отличный пример применения обработки изображений. Она включает восстановление изображения, которое со временем было повреждено. Такие методы, как фильтрация и шумоподавление, используются для удаления отметин, царапин, пятен, износа и возвращения поврежденного изображения к его исходному качеству. Восстановление изображений особенно полезно в ситуациях, когда изображения имеют низкое качество или повреждены, например, в случае со старыми фотографиями.

Fig 3. Обработка изображений может использоваться для восстановления старых поврежденных снимков.

Link to this sectionЧто такое компьютерное зрение?#

В отличие от обработки изображений, которая фокусируется на изменении и улучшении изображений, computer vision дает компьютерам способность видеть и понимать реальный мир. Многие приложения используют computer vision для идентификации и понимания объектов и людей на изображениях или кадрах видео. Оно имитирует человеческое зрение и пытается воспроизвести то, как мы осмысливаем то, что видим вокруг себя.

Computer vision можно использовать для автоматизации таких задач, как surveillance. Оно также имеет широкий спектр практических применений, таких как facial recognition, medical imaging и autonomous vehicles. Модели computer vision обучаются с использованием методов глубокого обучения для извлечения и идентификации сложных признаков и паттернов из крупномасштабных image datasets. Затем различные отрасли используют эти обученные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, для различных задач, например object detection и object tracking.

Fig 4. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для object detection.

Например, self-driving cars, такие как Tesla, используют computer vision для навигации в реальном мире. Видеопоток, получаемый с бортовых камер автомобиля, обрабатывается с помощью computer vision. Задачи computer vision, такие как object detection, tracking и segmentation, жизненно важны для understanding traffic ситуаций и окружающей обстановки. Еще одно интересное применение — распознавание лиц. Computer vision можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях путем захвата лица человека из image или video, идентификации ключевых признаков и сравнения их с базой данных сохраненных данных лиц.

Link to this sectionЧто такое machine vision?#

Machine vision используется в промышленных условиях, например на крупных производственных предприятиях или производственных мощностях для таких задач, как обеспечение качества продукции и проверка правильности этикеток и штрих-кодов на готовых изделиях. Machine vision — это специализированная ветвь computer vision, которая опирается на надежное аппаратное обеспечение для эффективной работы в суровых условиях. Поскольку эти системы интегрированы с промышленными приложениями, высокая скорость и точность в реальном времени имеют решающее значение.

Давай посмотрим, как это работает. Сначала данные собираются с помощью одной или нескольких камер высокого разрешения. Эти камеры также могут включать специальные функции, такие как инфракрасное или thermal imaging. Затем collected data анализируются с использованием методов computer vision для извлечения необходимой информации. Извлекаемая информация обычно включает такие детали, как идентификация объекта, формы, размеры, движения, паттерны и любые аномалии, присутствующие в сцене, в зависимости от конкретного приложения.

Link to this sectionПонимание одного из применений machine vision#

Контроль качества на линиях manufacturing production гарантирует, что только высококачественная продукция доходит до клиентов, что ведет к повышению удовлетворенности клиентов и росту прибыли. Традиционные методы часто полагаются на ручной контроль, который может быть очень трудоемким и подвержен человеческим ошибкам. Плохой контроль качества также может привести к задержкам производства и финансовым потерям, влияя на репутацию компании. Отличное решение — автоматизация таких задач, как контроль поверхности, проверка этикеток и позиционирование объектов с помощью machine vision.

Например, в pharmaceutical industry качество продукции имеет решающее значение, и для поддержания высоких стандартов соблюдаются строгие правила. Machine vision можно использовать для проверки того, что блистеры содержат правильное количество таблеток, подтверждая, что в каждой упаковке находится именно нужное количество, например, десять таблеток в упаковке по 10 штук. Модель computer vision, такая как YOLOv8, может быть использована для идентификации и count the pills using object detection.

Fig 5. Machine vision можно использовать для контроля качества в фармацевтической отрасли.

Однако важно знать, что существуют некоторые ограничения, которые следует учитывать при работе с machine vision. Системы machine vision часто нуждаются в отличных условиях освещения, чтобы illuminate продукты в промышленных условиях. Качественные камеры, processors, and hardware accelerators также необходимы для захвата данных и ускорения процесса анализа. Прямым следствием того, что эти системы специально разработаны для практических задач в промышленных условиях, является их высокая стоимость настройки.

Link to this sectionКлючевые различия между обработкой изображений, computer vision и machine vision#

Теперь, когда мы обсудили все три технологии по отдельности и рассмотрели некоторые из их применений, давай взглянем на них в сравнении.

Fig 6. Сравнительный анализ обработки изображений, computer vision и machine vision.

Обработка изображений лучше всего подходит для таких задач, как регулировка яркости или фильтрация шума, которые требуют меньше вычислительной мощности и не требуют способности понимать сложную визуальную информацию. С другой стороны, computer vision превосходно извлекает значимые инсайты из изображений и обрабатывает сложные сцены, но это требует больших вычислительных ресурсов и сложности. Тем временем, machine vision адаптировано для промышленного использования, например для автоматизированного контроля, и часто поддерживается специализированными и дорогостоящими системами.

Link to this sectionВидя картину в целом#

Хотя обработка изображений, computer vision и machine vision тесно связаны, каждая из них служит своим целям. Обработка изображений улучшает и манипулирует изображениями на уровне пикселей, что делает её очень полезной для таких задач, как реконструкция изображений.

Computer vision, с другой стороны, идет немного дальше, давая компьютерам способность понимать и осмысливать визуальные данные. Это критически важно для таких случаев использования, как распознавание лиц и беспилотные автомобили. Более того, machine vision используется специально для промышленных приложений. Она автоматизирует промышленные процессы, такие как инспекции и контроль качества.

Понимая эти технологии и их различия, ты сможешь выбрать наиболее подходящую для своих приложений, что приведет к повышению эффективности и лучшим результатам.

Давай учиться и исследовать вместе! Загляни в наш GitHub repository, чтобы увидеть наш вклад в ИИ, и не забудь пообщаться с нашим community. Узнай, как мы меняем такие отрасли, как manufacturing и healthcare, с помощью передовых технологий ИИ.