26 сентября 2024 г.
Узнайте о различиях между обработкой изображений, компьютерным зрением и машинным зрением, а также о том, как эти технологии используются для таких задач, как анализ визуальных данных.
Искусственный интеллект можно использовать для анализа всех видов данных, а когда дело доходит до визуальных данных, таких как изображения и видео, это подпадает под область 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 фокусируется на манипулировании и улучшении изображений и видеокадров, в то время как компьютерное зрение идет на шаг 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 инспекций и контроля качества.
.webp)
Эти три области обеспечивают различные приложения во многих отраслях, таких как здравоохранение, производство и сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение, а также обсудим их различия. Мы также рассмотрим, как они работают и как используются в различных отраслях. Давайте начнем.
Начнем с фундаментального метода, лежащего в основе как компьютерного, так и машинного зрения: обработки изображений. Он включает в себя использование алгоритмов для управления и улучшения цифровых изображений, настройки таких параметров, как яркость, контрастность, цветовой баланс или фильтрация шума, чтобы подготовить их к более продвинутому анализу и интерпретации.
Давайте посмотрим, как это работает. Обработка изображений выполняется путем разбиения изображений на отдельные пиксели и последующего управления этими пикселями для достижения желаемых эффектов. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Аналогично, для обнаружения краев он может искать внезапные изменения значений пикселей. Применяя математические операции и алгоритмы к этим пикселям, обработка изображений может использоваться 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 компьютерного зрения и машинного зрения точно их анализировать. Библиотеки, такие как OpenCV и MATLAB, предоставляют надежные фреймворки, которые делают эти методы обработки изображений доступными для разработчиков и исследователей в различных областях.
Вот некоторые популярные методы обработки изображений:
.webp)
Восстановление изображений — отличный пример применения обработки изображений. Оно включает в себя восстановление изображения, которое со временем ухудшилось. Такие методы, как фильтрация и шумоподавление, используются для удаления отметок, царапин, пятен, износа и восстановления исходного качества поврежденного изображения. Восстановление изображений особенно полезно в ситуациях, когда изображения имеют низкое качество или повреждены, например, старые фотографии.
В отличие от обработки изображений, которая фокусируется на изменении и улучшении изображений, 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 воспроизводит человеческое зрение и пытается имитировать то, как мы воспринимаем окружающий мир.
Компьютерное зрение можно использовать для автоматизации таких задач, как видеонаблюдение. Оно также имеет широкий спектр практических применений, таких как распознавание лиц, медицинская визуализация и автономные транспортные средства. Модели компьютерного зрения обучаются с использованием методов глубокого обучения для извлечения и идентификации сложных признаков и закономерностей из крупномасштабных наборов изображений. Различные отрасли промышленности затем используют эти обученные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, для различных задач, таких как обнаружение объектов и отслеживание объектов.
Например, автомобили с автопилотом, такие как Tesla, используют компьютерное зрение для навигации в реальном мире. Видеоматериалы, полученные с бортовых камер автомобиля, обрабатываются с помощью компьютерного зрения. Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, отслеживание и сегментация, жизненно важны для понимания дорожной обстановки и окружающей среды. Другим интересным применением является распознавание лиц. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях путем захвата лица человека с изображения или видео, идентификации ключевых черт и сравнения их с базой данных сохраненных данных о лицах.
Машинное зрение используется в промышленных условиях, таких как крупные производственные предприятия или производственные объекты, для таких применений, как обеспечение качества продукции и проверка правильности этикеток и штрих-кодов на готовой продукции. Машинное зрение — это специализированная отрасль компьютерного зрения, которая полагается на прочное оборудование для эффективной работы в тяжелых условиях. Поскольку эти системы интегрированы с промышленными приложениями, высокая скорость и точность в реальном времени имеют важное 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 тепловизионное изображение. Затем собранные данные анализируются с использованием методов компьютерного зрения для извлечения необходимой информации. Извлеченная информация обычно включает в себя такие детали, как идентификация объектов, формы, размеры, движения, закономерности и любые аномалии, присутствующие в сцене, в зависимости от конкретного приложения.
Контроль качества на линиях производства гарантирует, что до потребителей доходит только высококачественная продукция, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению прибыли. Традиционные методы часто основаны на ручном контроле, который может занимать много времени и быть подверженным человеческим ошибкам. Плохой контроль качества также может привести к задержкам производства, финансовым потерям, что повлияет на репутацию компании. Отличным решением является автоматизация таких задач, как проверка 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. Машинное зрение можно использовать для проверки того, чтобы блистерные упаковки содержали правильное количество таблеток, подтверждая, что в каждой упаковке ровно нужное количество, например, десять таблеток в упаковке из 10 штук. Модель компьютерного зрения, такая как YOLOv8, может использоваться для идентификации и подсчета таблеток с помощью обнаружения объектов.
Однако важно помнить, что при работе с машинным зрением следует учитывать несколько ограничений. Системам машинного зрения часто требуются отличные условия освещения для освещения продуктов в промышленных условиях. Также необходимы высококачественные камеры, процессоры и аппаратные ускорители для сбора данных и ускорения процесса анализа. Прямым следствием того, что эти системы специально разработаны для практических задач в промышленных условиях, является то, что их настройка может быть дорогостоящей.
Теперь, когда мы обсудили все три технологии по отдельности и рассмотрели некоторые из их применений, давайте подробнее рассмотрим их бок о бок.
.webp)
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, компьютерное зрение превосходно извлекает значимые сведения из изображений и обрабатывает сложные сцены, но требует больше вычислительных ресурсов и сложности. Между тем, машинное зрение предназначено для промышленного использования, такого как автоматизированный контроль, и часто поддерживается специализированными и дорогостоящими системами.
Хотя обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение тесно связаны, каждое из них служит определенным целям. Обработка изображений улучшает и манипулирует изображениями на уровне пикселей, что делает ее очень полезной для таких задач, как реконструкция изображений.
Компьютерное зрение, с другой стороны, идет немного дальше, предоставляя компьютерам возможность понимать и осмысливать визуальные данные. Это имеет решающее значение для таких вариантов использования, как распознавание лиц и самоуправляемые автомобили. Более того, машинное зрение используется специально для промышленных применений. Оно автоматизирует промышленные процессы, такие как инспекции и контроль качества.
Понимая эти технологии и их различия, вы можете 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 меняем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.
