Обработка изображений, компьютерное и машинное зрение

ИИ можно использовать для анализа самых разных данных. Анализ визуальных данных, таких как изображения и видео, относится к области аналитики изображений и включает различные технологии. Обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение позволяют компьютерам видеть и понимать мир, анализируя изображения и видеокадры. Хотя эти три технологии похожи, ключевые различия между ними делают их полезными для разных задач. Обработка изображений изменяет и улучшает изображения и видеокадры, а компьютерное зрение идет дальше и использует обработанные изображения, чтобы помочь компьютерам интерпретировать их содержимое и понимать его. Машинное зрение, в свою очередь, применяет методы компьютерного зрения именно в промышленности, например для инспекции и контроля качества.

Рис. 1. Основные технологии для анализа визуальных данных.

Эти три области применяются во многих отраслях, включая здравоохранение, производство и сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение и разберем, чем они отличаются. Также мы расскажем, как они работают и где применяются.

Что такое обработка изображений?#

Начнём с базовой технологии, лежащей в основе компьютерного и машинного зрения, — обработки изображений. Она использует алгоритмы для изменения и улучшения цифровых изображений: корректирует яркость, контрастность и цветовой баланс или удаляет шум, подготавливая изображения к более сложному анализу и интерпретации.

Рассмотрим, как это работает. При обработке изображение разбивается на отдельные пиксели, которые затем изменяют для получения нужного результата. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Чтобы обнаружить границы объектов, алгоритм может искать резкие изменения значений пикселей. Применяя математические операции и алгоритмы к пикселям, можно улучшать качество изображения, извлекать информацию или создавать новые изображения.

Методы обработки изображений необходимы для обработки данных и создания визуальных наборов данных с четкими изображениями высокого качества. Они помогают системам компьютерного и машинного зрения точно анализировать изображения. Библиотеки OpenCV и MATLAB предоставляют надежные инструменты, благодаря которым разработчики и исследователи из разных областей могут применять эти методы обработки изображений.

Вот несколько популярных методов обработки изображений:

• Фильтрация: фильтрацию применяют, чтобы уменьшить шум на изображении, сглаживая перепады и искажения. К распространенным фильтрам относятся фильтры Гаусса для размытия и медианные фильтры для удаления импульсного шума, который выглядит как случайные белые и черные пиксели.
• Обнаружение границ: этот метод позволяет находить границы объектов на изображении, выявляя резкие изменения интенсивности пикселей. В таких приложениях, как медицинская визуализация, обнаружение границ используют для выделения структуры органов и опухолей.
• Бинаризация: при бинаризации изображение в оттенках серого преобразуют в бинарное, задавая пороговое значение. Пиксели выше порога становятся белыми (1), а ниже него — черными (0).

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

Пример применения обработки изображений#

Восстановление изображений — отличный пример применения обработки изображений. Оно позволяет восстановить изображение, качество которого ухудшилось со временем. Для удаления пометок, царапин, пятен и следов износа, а также для возвращения исходного качества применяются такие методы, как фильтрация и подавление шума. Восстановление изображений особенно полезно, когда изображения низкого качества или повреждены, например на старых фотографиях.

Рис. 3. Обработка изображений помогает восстанавливать старые повреждённые изображения.

Что такое компьютерное зрение?#

В отличие от обработки изображений, которая сосредоточена на их изменении и улучшении, компьютерное зрение позволяет компьютерам видеть и понимать реальный мир. Во многих приложениях компьютерное зрение используют для распознавания и понимания объектов и людей на изображениях или видеокадрах. Оно пытается воспроизвести то, как мы осмысливаем увиденное вокруг нас.

Компьютерное зрение можно использовать для автоматизации таких задач, как видеонаблюдение. У него также есть множество практических применений, например распознавание лиц, медицинская визуализация и автономные транспортные средства. Модели компьютерного зрения обучают с помощью методов глубокого обучения, чтобы извлекать и распознавать сложные признаки и закономерности в больших наборах изображений. Затем обученные модели, например Ultralytics YOLOv8, используют в разных отраслях для таких задач, как обнаружение объектов и отслеживание объектов.

Рис. 4. Пример обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLOv8.

Например, беспилотные автомобили, такие как автомобили Tesla, используют компьютерное зрение для навигации в реальном мире. Данные, которые собирают бортовые камеры автомобиля, обрабатываются с помощью компьютерного зрения. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение и отслеживание объектов и сегментация, крайне важны для понимания дорожной ситуации и окружающей обстановки. Еще одно интересное применение — распознавание лиц. Компьютерное зрение позволяет анализировать и распознавать черты лица на изображениях: для этого лицо человека извлекают из изображения или видео, определяют ключевые признаки и сравнивают их с базой сохраненных данных о лицах.

Что такое машинное зрение?#

Машинное зрение используют в промышленности, например на крупных заводах и производственных предприятиях, чтобы проверять качество продукции и правильность маркировки и штрихкодов на готовых изделиях. Машинное зрение — специализированная область компьютерного зрения, для эффективной работы которой в сложных условиях требуется прочное оборудование. Поскольку такие системы интегрируют в промышленные процессы, крайне важны высокая скорость и точность в реальном времени.

Посмотрим, как это работает. Сначала данные собирают с помощью одной или нескольких камер высокого разрешения. Камеры также могут обладать специальными функциями, например поддерживать инфракрасную или тепловизионную съемку. Затем собранные данные анализируют методами компьютерного зрения, чтобы извлечь нужную информацию. В зависимости от конкретной задачи извлеченные данные обычно включают сведения об идентификации объектов, их формах, размерах, перемещениях, закономерностях и любых аномалиях в сцене.

Пример применения машинного зрения#

Контроль качества на производственных линиях гарантирует, что до покупателей дойдут только качественные изделия, повышая их удовлетворенность и прибыль. Традиционные методы часто основаны на ручной проверке, которая занимает много времени и подвержена человеческим ошибкам. Низкое качество контроля также может приводить к задержкам производства и финансовым потерям, нанося ущерб репутации компании. Отличное решение — автоматизировать такие задачи, как осмотр поверхности, проверка маркировки и позиционирование объектов, с помощью машинного зрения.

Например, в фармацевтической промышленности качество продукции крайне важно, поэтому для поддержания высоких стандартов действуют строгие нормативные требования. Машинное зрение позволяет проверять, что в блистерной упаковке находится нужное количество таблеток, например ровно десять в упаковке на 10 штук. Модель компьютерного зрения, например YOLOv8, обученная на наборе данных Medical Pills, может распознавать и считать таблетки с помощью обнаружения объектов.

Рис. 5. Машинное зрение можно использовать для контроля качества в фармацевтической отрасли.

Однако при работе с машинным зрением важно учитывать и некоторые ограничения. Для освещения продукции в промышленных условиях системам машинного зрения часто нужны отличные условия освещения. Для сбора данных и ускорения анализа также требуются качественные камеры, процессоры и аппаратные ускорители. Поскольку такие системы специально разрабатывают для практических задач в промышленности, их установка может обойтись дорого.

Ключевые различия между обработкой изображений, компьютерным и машинным зрением#

Теперь, когда мы отдельно рассмотрели все три технологии и познакомились с некоторыми вариантами их применения, давай сравним их между собой.

Рис. 6. Сравнение обработки изображений, компьютерного и машинного зрения.

Обработка изображений лучше всего подходит для задач вроде настройки яркости или фильтрации шума, которым требуется меньше вычислительных ресурсов и не нужно понимание сложной визуальной информации. Компьютерное зрение, напротив, хорошо извлекает значимую информацию из изображений и обрабатывает сложные сцены, но требует больше вычислительных ресурсов и сложных решений. Машинное зрение предназначено для промышленного применения, например автоматической инспекции, и часто опирается на специализированные дорогостоящие системы.

Взгляд на общую картину#

Обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение тесно связаны, но у каждой области свои задачи. Обработка изображений улучшает и изменяет изображения на уровне пикселей, поэтому она особенно полезна для таких задач, как восстановление изображений.

Компьютерное зрение идёт дальше и позволяет компьютерам понимать визуальные данные и извлекать из них смысл. Оно играет ключевую роль в таких задачах, как распознавание лиц и управление беспилотными автомобилями. Машинное зрение, в свою очередь, предназначено для промышленного применения. Оно автоматизирует такие производственные процессы, как проверки и контроль качества.

Понимая эти технологии и различия между ними, ты сможешь выбрать наиболее подходящую для своих задач и добиться большей эффективности и лучших результатов.

Давай учиться и исследовать вместе! Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о нашем вкладе в ИИ, и присоединяйся к нашему сообществу. Узнай, как с помощью ИИ мы меняем такие отрасли, как производство и здравоохранение.