Изучаем обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение

ИИ можно использовать для анализа самых разных данных, а анализ визуальных данных, таких как изображения и видео, относится к области анализа изображений, которая включает различные технологии. Обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение позволяют компьютерам видеть и понимать окружающий мир, анализируя изображения и видеокадры. Хотя эти три технологии кажутся похожими, между ними есть ключевые различия, благодаря которым они подходят для разных задач. Обработка изображений сосредоточена на изменении и улучшении изображений и видеокадров, а компьютерное зрение идет дальше, используя обработанные изображения, чтобы помочь компьютерам интерпретировать и понимать их содержимое. Машинное зрение, в свою очередь, применяет методы компьютерного зрения непосредственно в промышленных условиях, например для задач инспекции и контроля качества.

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

Эти три области позволяют решать различные задачи во многих отраслях, включая здравоохранение, производство и сельское хозяйство. В этой статье мы рассмотрим обработку изображений, компьютерное зрение и машинное зрение, а также обсудим их различия. Мы разберем, как они работают и как применяются в разных отраслях. Давай начнем.

Что такое обработка изображений?#

Начнем с фундаментальной технологии, лежащей в основе компьютерного и машинного зрения: обработки изображений. Она включает использование алгоритмов для изменения и улучшения цифровых изображений: настройки таких параметров, как яркость, контрастность и цветовой баланс, а также фильтрации шумов, чтобы подготовить изображения к более сложному анализу и интерпретации.

Рассмотрим, как это работает. При обработке изображение разбивается на отдельные пиксели, после чего эти пиксели изменяются для получения нужного эффекта. Например, чтобы сделать изображение ярче, алгоритм может увеличить интенсивность каждого пикселя. Аналогично, для обнаружения границ он может искать резкие изменения значений пикселей. Применяя к пикселям математические операции и алгоритмы, обработка изображений позволяет улучшать качество изображений, извлекать информацию или создавать новые изображения.

Методы обработки изображений также необходимы для обработки данных и создания визуальных наборов данных с четкими изображениями высокого качества, а также помогают системам компьютерного зрения и машинного зрения точно их анализировать. Библиотеки, такие как OpenCV и MATLAB, предоставляют надежные фреймворки, делающие эти методы обработки изображений доступными разработчикам и исследователям в самых разных областях.

Ниже приведены некоторые популярные методы обработки изображений:

• Фильтрация: Фильтрация применяется для снижения уровня шума на изображении путем сглаживания неоднородностей и искажений. 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 используется для определения границ объектов на изображении путем выявления резких изменений интенсивности пикселей. В таких приложениях, как медицинская визуализация, обнаружение границ помогает очерчивать структуру органов и опухолей.
• Пороговая обработка: Пороговая обработка в компьютерном зрении заключается в преобразовании полутонового изображения в бинарное путем задания порогового значения. Пиксели выше порога становятся белыми (1), а пиксели ниже него — черными (0).

Рис. 2. Полутоновое изображение до и после пороговой обработки.

Рассмотрим применение обработки изображений#

Восстановление изображений — отличный пример применения обработки изображений. Оно включает восстановление изображения, качество которого со временем ухудшилось. Такие методы, как фильтрация и подавление шумов, используются для удаления отметин, царапин, пятен и следов износа, чтобы вернуть поврежденному изображению исходное качество. Восстановление изображений особенно полезно, когда изображения имеют низкое качество или повреждены, например на старых фотографиях.

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

Что такое компьютерное зрение?#

В отличие от обработки изображений, которая сосредоточена на изменении и улучшении изображений, компьютерное зрение дает компьютерам возможность видеть и понимать реальный мир. Многие приложения используют компьютерное зрение для обнаружения и распознавания объектов и людей на изображениях или видеокадрах. Оно имитирует человеческое зрение и пытается воспроизвести то, как мы осмысливаем окружающий мир.

Компьютерное зрение можно использовать для автоматизации таких задач, как наблюдение. У него также есть широкий спектр практических применений, включая распознавание лиц, медицинскую визуализацию и автономные транспортные средства. Модели компьютерного зрения обучаются с помощью методов глубокого обучения для извлечения и распознавания сложных признаков и закономерностей в масштабных наборах данных изображений. Затем различные отрасли используют эти обученные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, для выполнения разных задач, например обнаружения объектов и отслеживания объектов.

Рис. 4. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения объектов.

Например, беспилотные автомобили, такие как автомобили Tesla, используют компьютерное зрение для навигации в реальном мире. Изображения, получаемые бортовыми камерами автомобиля, обрабатываются с помощью компьютерного зрения. Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и отслеживание объектов и сегментация, имеют решающее значение для понимания дорожной обстановки и окружающей среды. Еще одно интересное применение — распознавание лиц. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и распознавания черт лица на изображениях: лицо человека захватывается с изображения или видео, затем определяются ключевые признаки и сравниваются с базой сохраненных данных о лицах.

Что такое машинное зрение?#

Машинное зрение используется в промышленных условиях, например на крупных производственных предприятиях или фабриках, для таких задач, как обеспечение качества продукции и проверка правильности этикеток и штрихкодов на готовых изделиях. Машинное зрение — специализированная отрасль компьютерного зрения, которая для эффективной работы в сложных условиях опирается на надежное оборудование. Поскольку такие системы интегрируются в промышленные процессы, для них критически важны высокая скорость и точность в реальном времени.

Рассмотрим, 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 тепловизионная съемка. Затем собранные данные анализируются с помощью методов компьютерного зрения для извлечения необходимой информации. Обычно извлекаются такие сведения, как идентификация объектов, их формы, размеры, движения, закономерности и любые присутствующие в сцене аномалии — в зависимости от конкретного применения.

Рассмотрим применение машинного зрения#

Контроль качества на производственных линиях гарантирует, что до клиентов доходят только высококачественные продукты, что повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает прибыль. Традиционные методы часто основаны на ручной проверке, которая может занимать много времени и быть подвержена человеческим ошибкам. Низкое качество контроля также может привести к задержкам производства и финансовым потерям, нанося ущерб репутации компании. Отличное решение — автоматизировать такие задачи, как проверка поверхности, верификация этикеток и позиционирование объектов, с помощью машинного зрения.

Например, в фармацевтической отрасли качество продукции имеет решающее значение, поэтому для поддержания высоких стандартов действуют строгие нормы. Машинное зрение можно использовать, чтобы убедиться, что блистерные упаковки содержат правильное количество таблеток, проверяя, что в каждой упаковке находится ровно нужное число таблеток, например десять таблеток в упаковке на 10 штук. Модель компьютерного зрения, такая как YOLOv8, может использоваться для обнаружения и подсчета таблеток с помощью обнаружения объектов.

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

Однако важно учитывать некоторые ограничения машинного зрения. Системам машинного зрения часто требуются отличные условия освещения, чтобы освещать продукцию в промышленных условиях. Для сбора данных и ускорения процесса анализа также нужны высококачественные камеры, процессоры и аппаратные ускорители. Поскольку эти системы специально разработаны для практических задач в промышленных условиях, их установка может быть дорогостоящей.

Ключевые различия между обработкой изображений, компьютерным зрением и машинным зрением#

Теперь, когда мы рассмотрели все три технологии по отдельности и изучили некоторые варианты их применения, давай сравним их подробнее.

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

Обработка изображений лучше всего подходит для таких задач, как регулировка яркости или фильтрация шумов, которые требуют меньше вычислительных ресурсов и не предполагают понимания сложной визуальной информации. С другой стороны, компьютерное зрение эффективно извлекает значимые сведения из изображений и обрабатывает сложные сцены, но требует больше вычислительных ресурсов и более сложной инфраструктуры. В свою очередь, машинное зрение предназначено для промышленных задач, таких как автоматизированный контроль, и часто поддерживается специализированными дорогостоящими системами.

Шире взглянем на картину#

Хотя обработка изображений, компьютерное зрение и машинное зрение тесно связаны, у каждого направления есть свое предназначение. Обработка изображений улучшает и изменяет изображения на уровне пикселей, что делает ее особенно полезной для таких задач, как реконструкция изображений.

Компьютерное зрение, с другой стороны, идет немного дальше, позволяя компьютерам понимать визуальные данные и осмысливать их. Оно критически важно для таких задач, как распознавание лиц и управление беспилотными автомобилями. Машинное зрение, кроме того, используется специально в промышленных приложениях. Оно автоматизирует такие промышленные процессы, как инспекция и контроль качества.

Понимая эти технологии и их различия, ты сможешь выбрать наиболее подходящую для своих задач, повысив эффективность и улучшив результаты.

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