Исследование обработки изображений, компьютерного и машинного зрения

ИИ можно использовать для анализа самых разных данных, и когда речь идет о визуальных данных вроде изображений и видео, это относится к области аналитики изображений, которая задействует различные технологии. Обработка изображений, computer vision и machine vision позволяют компьютерам видеть и понимать окружающий мир путем анализа изображений и видеокадров. Хотя эти три технологии кажутся похожими, ключевые различия делают их полезными для самых разных задач. Обработка изображений фокусируется на манипуляциях с изображениями и видеокадрами и их улучшении, в то время как computer vision идет дальше, используя эти processed images для помощи компьютерам в интерпретации и понимании их содержимого. Machine vision, с другой стороны, применяет computer vision techniques конкретно в промышленных условиях, например для задач inspections and quality control.

Рис. 1. Ключевые технологии, используемые для анализа визуальных данных.

Эти три направления обеспечивают различные приложения во множестве отраслей, таких как healthcare, manufacturing и agriculture. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, computer vision и machine vision, а также обсудим их различия. Мы также разберем, как они работают и как применяются в разных отраслях. Давай начнем.

Что 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 датасетов с четкими высококачественными изображениями, а также помогают системам computer vision и machine vision 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 на изображении путем сглаживания вариаций и искажений. К популярным фильтрам относятся фильтры Гаусса для blurring и медианные фильтры для удаления импульсного шума («соль и перец»), который выглядит как случайные белые и черные пиксели.
• Выделение границ: Оно используется для определения границ объектов на изображении путем обнаружения резких изменений интенсивности пикселей. В таких приложениях, как medical imaging, выделение границ используется для оконтуривания 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.

Изучение одного из применений обработки изображений#

Image restoration — отличный пример применения обработки изображений. Она включает в себя восстановление изображения, которое со временем ухудшилось. Такие методы, как фильтрация и шумоподавление, используются для удаления следов, царапин, пятен, износа и повреждений, а также для возвращения поврежденному изображению его первоначального качества. Восстановление изображений особенно полезно в ситуациях, когда изображения имеют низкое качество или повреждены, например старые фотографии.

Рис. 3. Обработка изображений может использоваться для восстановления старых поврежденных изображений.

Что 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. У нее также есть 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 распознавания сложных признаков и паттернов из крупномасштабных image datasets. Различные отрасли затем используют эти обученные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, для различных задач, включая object detection и object tracking.

Рис. 4. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для object detection.

Например, self-driving cars вроде Tesla используют computer vision для навигации в реальном мире. Материал, поступающий с бортовых камер автомобиля, обрабатывается с помощью computer vision. Такие задачи computer vision, как object detection, tracking и segmentation, имеют жизненно важное значение для understanding traffic ситуаций и окружающей среды. Другое интересное применение — распознавание лиц. Computer vision можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях путем захвата лица человека из image или video, определения ключевых особенностей и их сравнения с базой данных сохраненных данных о лицах.

Что такое machine vision?#

Machine vision is used in industrial settings, таких как крупные заводы или производственные предприятия, для таких задач, как обеспечение качества продукции и проверка правильности нанесения этикеток и штрихкодов на готовые изделия. Machine vision — это специализированная ветвь computer vision, которая опирается на надежное аппаратное обеспечение для эффективной работы в суровых условиях. Поскольку эти системы интегрируются в промышленные процессы, 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 обладать специализированными функциями, такими как инфракрасная или thermal imaging. Затем collected data анализируется с использованием методов computer vision для извлечения необходимой информации. Извлекаемая информация обычно включает в себя такие детали, как идентификация объектов, формы, размеры, движения, паттерны и любые аномалии, присутствующие в кадре, в зависимости от конкретной задачи.

Понимание одного из применений machine vision#

Контроль качества на линиях manufacturing production гарантирует, что до клиентов доходит только высококачественная продукция, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов и росту прибыли. Традиционные методы часто полагаются на ручной осмотр, который может отнимать много времени и быть подвержен человеческому фактору. Плохой контроль качества также может привести к задержкам производства и финансовым потерям, подрывая репутацию компании. Отличным решением является автоматизация таких задач, как проверка поверхности, верификация этикеток и позиционирование объектов с помощью machine vision.

Например, в pharmaceutical industry качество продукции имеет решающее значение, и для поддержания высоких стандартов действуют строгие правила. Machine vision можно использовать для проверки того, что блистеры содержат правильное количество таблеток, подтверждая, что в каждой упаковке ровно нужное количество, например десять таблеток в упаковке из 10 штук. Модель computer vision вроде YOLOv8 может использоваться для идентификации и count the pills using object detection.

Рис. 5. Machine vision может использоваться для контроля качества в фармацевтической промышленности.

Тем не менее важно понимать, что при работе с machine vision есть несколько ограничений, которые следует учитывать. Системы machine vision часто нуждаются в отличных условиях освещения для illuminate продукции в промышленных условиях. Качественные камеры, processors, and hardware accelerators также необходимы для сбора данных и ускорения процесса анализа. Прямым следствием того, что эти системы специально разработаны для практических задач в промышленных условиях, является их высокая стоимость установки.

Ключевые 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.

Рис. 6. Сравнение обработки изображений, computer vision и machine vision.

Обработка изображений лучше всего подходит для таких задач, как настройка яркости или фильтрация шума, которые требуют меньше вычислительной мощности и не нуждаются в способности понимать сложную визуальную информацию. С другой стороны, computer vision превосходно извлекает ценные инсайты из изображений и справляется со сложными сценами, но требует больше вычислительных ресурсов и сложнее в реализации. Тем временем machine vision адаптирована под промышленные применения, такие как автоматизированный контроль, и часто поддерживается специализированными и дорогостоящими системами.

Видя 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 ознакомиться с нашим вкладом в развитие ИИ, и не забудь присоединиться к нашему community. Посмотри, как мы меняем такие отрасли, как manufacturing и healthcare, с помощью передовых технологий ИИ.