Thị giác máy tính so với xử lý ảnh: Những khác biệt chính

Các camera đang trở nên thông minh hơn hay chúng chỉ đang cải thiện tốt hơn trong việc nâng cao chất lượng hình ảnh? Tất cả đều phụ thuộc vào cách chúng xử lý và tinh chỉnh dữ liệu hình ảnh.

Trọng tâm của sự tiến hóa này là hai công nghệ chính: xử lý ảnh và computer vision. Mặc dù thường được nhắc đến cùng nhau, chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Image processing tập trung vào việc cải thiện hình ảnh, điều chỉnh độ sáng, làm sắc nét chi tiết và giảm nhiễu mà không nhất thiết phải hiểu nội dung bên trong hình ảnh.

Computer vision mặt khác, tiến xa hơn bằng cách cho phép máy móc nhận ⁠diện và diễn giải hình ảnh và video như con người. Điều này làm cho các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân tích cảnh thời gian thực trở nên khả thi.

Cả hai công nghệ này đang trở nên thiết yếu trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc nâng cao chất lượng ảnh trên điện thoại thông minh đến việc vận hành xe tự lái, tác động của chúng là rất rộng rãi. Đến năm 2033, computer vision market dự kiến sẽ đạt 111,43 tỷ đô la, trong khi digital image processing market có thể sẽ tăng trưởng lên tới 378,71 tỷ đô la vào năm 2034.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách xử lý ảnh và computer vision hoạt động, các ứng dụng thực tế và cách chúng giao thoa với nhau. Hãy bắt đầu ngay!

Tổng quan: computer vision vs xử lý ảnh#

Computer vision và xử lý ảnh đều xử lý hình ảnh, nhưng chúng có các mục tiêu khác nhau. Computer vision giúp máy móc hiểu và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh hoặc video. Ngược lại, xử lý ảnh tập trung vào việc nâng cao hoặc thay đổi hình ảnh để làm cho nó rõ ràng hơn hoặc hấp dẫn hơn về mặt thị giác mà không cần diễn giải nội dung của nó.

Hơn thế nữa, các giải pháp computer vision tận dụng các mô hình như Ultralytics YOLO11 để phân tích và hiểu nội dung của một hình ảnh. Các tác vụ computer vision phổ biến bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại ảnh, phân đoạn thực thể và theo dõi đối tượng. Computer vision được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như xe tự lái, nơi nó giúp nhận diện người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác trong thời gian thực để đảm bảo lái xe an toàn.

Mặt khác, xử lý ảnh tập trung vào việc sửa đổi hình ảnh bằng các hàm toán học điều chỉnh giá trị pixel mà không thực sự hiểu toàn bộ hình ảnh. Các kỹ thuật như giảm nhiễu, làm sắc nét và nâng cao độ tương phản hoạt động bằng cách thay đổi màu sắc và cường độ của các pixel riêng lẻ để cải thiện chất lượng hình ảnh, nhưng chúng không nhận diện được đối tượng, hình dạng hoặc ý nghĩa bên trong hình ảnh đó. Mức độ hiểu biết đó được xử lý bởi computer vision.

Hình 1. So sánh computer vision và xử lý ảnh. Hình ảnh của tác giả.

Bạn có thể coi xử lý ảnh như một bộ công cụ giúp cải thiện hình ảnh, làm cho nó rõ nét hoặc bắt mắt hơn. Sau khi hình ảnh được xử lý, computer vision có thể đóng vai trò như bộ não phân tích các hình ảnh đó để thực hiện các tác vụ khác nhau.

Xử lý ảnh hoạt động như thế nào#

Xử lý ảnh là một khái niệm nền tảng đã đặt cơ sở cho sự phát triển của computer vision. Nó liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để cải thiện, phân tích hoặc sửa đổi dữ liệu hình ảnh như ảnh và video. Nó có thể thao tác và nâng cao hình ảnh kỹ thuật số bằng cách điều chỉnh các thông số như độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc hoặc lọc nhiễu. Những phương pháp này chuẩn bị hình ảnh để phân tích nâng cao hơn bởi các model computer vision.

Xử lý ảnh hoạt động bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các pixel riêng lẻ và sau đó thao tác trên từng pixel để đạt được hiệu ứng mong muốn. Ví dụ, để phát hiện các cạnh, các thuật toán kiểm tra các pixel để tìm sự thay đổi đột ngột về giá trị pixel. Điều này giúp các hệ thống AI dễ dàng nhận diện đối tượng hoặc mô hình một cách chính xác. Từ việc nâng cao ảnh chụp điện thoại thông minh đến cải thiện cảnh quay từ camera an ninh và quét tài liệu để dễ đọc hơn, xử lý ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng hàng ngày nơi việc cải thiện chất lượng hình ảnh là quan trọng.

Fig 2. Một ví dụ về việc sử dụng xử lý ảnh để phát hiện cạnh.

Khám phá các kỹ thuật xử lý ảnh#

Dưới đây là một số ví dụ về các kỹ thuật xử lý ảnh chính:

• Template matching: So sánh các phần của hình ảnh với một mẫu được định nghĩa trước để xác định các mô hình hoặc đối tượng cụ thể.

• Làm mờ (Smoothing): Giảm nhiễu và chi tiết hình ảnh bằng cách lấy giá trị trung bình của các pixel, thường được sử dụng trong tiền xử lý để phân tích thêm.

• Các phép toán hình thái (Morphological operations): Điều chỉnh hình dạng của các đối tượng trong hình ảnh bằng các kỹ thuật như giãn (làm đối tượng lớn hơn), xói mòn (làm đối tượng nhỏ hơn), mở (loại bỏ nhiễu nhỏ) và đóng (lấp đầy các khoảng trống nhỏ).

• Thresholding: Tách các đối tượng khỏi nền dựa trên cường độ pixel, giúp việc phân đoạn và trích xuất đặc trưng trở nên dễ dàng hơn.

Các lập trình viên thường sử dụng các công cụ chuyên dụng như OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow và PyTorch để áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh một cách dễ dàng. Các thư viện này cung cấp các hàm có sẵn và các thuật toán được tối ưu hóa, loại bỏ nhu cầu phải viết mã phức tạp từ đầu.

Chúng cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, tích hợp tốt với các công cụ khác và cung cấp tài liệu phong phú, giúp việc xử lý ảnh trở nên nhanh hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận ngay cả với những người không có chuyên môn sâu trong lĩnh vực này.

Computer vision hoạt động như thế nào#

Một số computer vision models tiên tiến nhất hiện nay xuất phát từ dòng mô hình YOLO (You Only Look Once). Qua nhiều năm, các phiên bản mới đã được phát hành, mỗi phiên bản đều cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO11, mang lại độ chính xác và hiệu suất thậm chí còn tốt hơn.

Các model như Ultralytics YOLO11 có thể được custom-trained để nhận diện các đối tượng cụ thể và có khả năng xử lý nhiều tác vụ computer vision, bao gồm object detection, instance segmentation và real-time object tracking.

Dưới đây là một cái nhìn nhanh về các computer vision tasks được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO11:

• Phát hiện đối tượng: Xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh, như phát hiện người đi bộ cho xe tự lái.

• Phân loại hình ảnh: Tác vụ này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như xác định xem một hình ảnh chứa chó hay mèo.

• Instance segmentation: Chia hình ảnh thành các phần hoặc vùng có ý nghĩa, như cô lập từng cơ quan riêng lẻ trong ảnh quét y tế.

• Pose estimation: Theo dõi chuyển động và vị trí của các đối tượng, như phát hiện cử chỉ hoặc điều chỉnh tư thế. Khi áp dụng cho con người, nó có thể phân tích chuyển động cơ thể trong thời gian thực, giúp nó hữu ích cho các ứng dụng như theo dõi thể dục và phục hồi chức năng.

Fig 3. Các tác vụ thị giác máy tính được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO11.

Các ứng dụng của computer vision và xử lý ảnh#

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách computer vision và xử lý ảnh hoạt động, hãy cùng tìm hiểu các ứng dụng thực tế của chúng và nơi chúng giao thoa với nhau.

Giám sát vật nuôi sử dụng computer vision#

Bạn đã bao giờ tự hỏi các trang trại lớn theo dõi gia súc của họ bằng cách nào chưa? Việc giám sát thủ công hàng trăm con vật rất tốn thời gian, nhưng với các mô hình computer vision như YOLO11, animal monitoring có thể được tự động hóa.

Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện, theo dõi và phân tích động vật theo thời gian thực, giúp nông dân quản lý vật nuôi hiệu quả. Các thông tin chi tiết từ loại phân tích này có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu vấn đề sức khỏe, chẳng hạn như què quặt, cho phép can thiệp nhanh hơn và chăm sóc động vật tổng thể tốt hơn.

Fig 4. Một ví dụ về giám sát hành vi động vật sử dụng YOLO11.

Đếm vật nuôi bằng xử lý ảnh#

Tương tự, xử lý ảnh có thể được sử dụng để giám sát vật nuôi bằng cách đếm số lượng động vật trong các môi trường được kiểm soát như chuồng hoặc nhà kho. Trong các hình ảnh có nền đồng nhất, các kỹ thuật xử lý ảnh như thresholding và phát hiện đường viền (nó có thể xác định ranh giới đối tượng) có thể được sử dụng để phát hiện và đếm vật nuôi. Các phương pháp này sử dụng các kỹ thuật như loại bỏ nền, phát hiện cạnh và phân đoạn để xác định hình dạng của vật nuôi.

Fig 5. Một ví dụ về việc sử dụng xử lý ảnh để phát hiện động vật.

Bạn có thể nghĩ rằng điều này nghe giống như computer vision. Vậy sự khác biệt là gì?

Sự khác biệt chính là xử lý ảnh phân tích các giá trị và mô hình pixel mà không thực sự hiểu những gì nó nhìn thấy. Nó phát hiện các cạnh và hình dạng để đếm động vật riêng lẻ, và một số kỹ thuật thậm chí có thể giúp tách các con vật khi chúng đứng sát nhau trong hình ảnh.

Tuy nhiên, không giống như computer vision, xử lý ảnh không nhận diện hay phân biệt được từng cá thể động vật - nó chỉ đếm dựa trên hình dạng và kích thước. Điều này khiến nó hữu ích cho việc đếm và giám sát vật nuôi, nhưng nó có những hạn chế. Nếu động vật chồng lên nhau, thay đổi vị trí hoặc nếu điều kiện ánh sáng thay đổi, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng. Ngoài ra, nó không thể theo dõi động vật theo thời gian hoặc cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của chúng, đó là những lợi thế quan trọng của computer vision.

Computer vision và xử lý ảnh có thể hoạt động cùng nhau#

Xử lý ảnh và computer vision là các lĩnh vực có liên quan chặt chẽ thường có thể được tích hợp cùng nhau để nâng cao accuracy và hiệu quả của việc phân tích dữ liệu trực quan. Xử lý ảnh có thể tinh chỉnh dữ liệu thô bằng cách cải thiện chất lượng, loại bỏ nhiễu và làm nổi bật các đặc trưng chính, đảm bảo rằng các mô hình computer vision có thể trích xuất các thông tin chi tiết có ý nghĩa.

Ví dụ, trong phân tích pháp y, xử lý ảnh và computer vision có thể phối hợp với nhau để phân tích dấu giày tìm thấy tại hiện trường vụ án. Các kỹ thuật xử lý ảnh như nâng cao độ tương phản và phát hiện cạnh có thể cải thiện độ rõ nét của dấu vết, giúp chúng dễ đánh giá hơn. Nâng cao độ tương phản điều chỉnh độ sáng và độ sắc nét để làm cho các chi tiết hiển thị rõ hơn, trong khi phát hiện cạnh làm sắc nét các đường viền để có độ phân giải tốt hơn.

Sau khi các images are processed bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, các mô hình computer vision có thể sử dụng các kỹ thuật khớp mẫu để so sánh các vết dấu với cơ sở dữ liệu pháp y, làm cho việc nhận dạng chính xác hơn. Sự kết hợp các công nghệ này giúp các điều tra viên xử lý và diễn giải bằng chứng pháp y dễ dàng hơn.

Fig 6. Xử lý ảnh và computer vision đang được sử dụng để phát hiện dấu giày.

Các điểm chính cần lưu ý#

Computer vision và xử lý ảnh luôn song hành cùng nhau, giúp cải thiện, phân tích và diễn giải dữ liệu hình ảnh. Xử lý ảnh nâng cao chất lượng hình ảnh và trích xuất các đặc trưng chính, trong khi computer vision tiến xa hơn bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc.

Khi Vision AI tiếp tục phát triển, computer vision và xử lý ảnh sẽ tăng cường tự động hóa, phân tích thời gian thực và ra quyết định trong nhiều lĩnh vực. Từ việc cải thiện nhận diện hình ảnh đến tinh chỉnh phát hiện mô hình, những công nghệ này sẽ làm cho các hệ thống Vision AI trở nên chính xác, hiệu quả và có khả năng hiểu dữ liệu hình ảnh trong các ứng dụng thực tế hơn.

Bạn tò mò về AI? Hãy tham gia community của chúng tôi và khám phá GitHub repository của chúng tôi. Tìm hiểu cách computer vision in healthcare và AI in manufacturing đang định hình lại tương lai. Khám phá licensing options của chúng tôi để bắt đầu các dự án AI thị giác của bạn!