26 сентября 2024 г.
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.
.png)
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.
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:
.png)
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.
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.
Компьютерное зрение можно использовать для автоматизации таких задач, как наблюдение. Оно также имеет широкий спектр практических применений, таких как распознавание лиц, медицинская визуализация и автономные транспортные средства. Модели компьютерного зрения обучаются с помощью методов глубокого обучения для извлечения и идентификации сложных характеристик и паттернов из масштабных наборов данных изображений. Затем различные отрасли используют эти обученные модели, например Ultralytics YOLOv8, для решения различных задач, таких как обнаружение и отслеживание объектов.
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 сегментация объектов, 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.
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.
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.
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.
Теперь, когда мы обсудили все три технологии по отдельности и рассмотрели некоторые области их применения, давайте рассмотрим их поближе.
.png)
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.
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.
.webp)
