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.

Cốt lõi của sự phát triển này là hai công nghệ quan trọng: xử lý ảnh và computer vision. Mặc dù thường được nhắc đến cùng nhau, chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Xử lý ảnh tập trung vào việc cải thiện hình ảnh, điều chỉnh độ sáng, làm sắc nét các chi tiết và giảm nhiễu mà không nhất thiết phải hiểu nội dung bên trong đó là gì.

Computer vision lại tiến xa hơn bằng cách cho phép máy móc nhận diện và diễn giải hình ảnh cũng như video giống như con người. Điều này giúp thực hiện các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân tích cảnh quay thời gian thực.

Cả hai công nghệ này đang trở nên thiết yếu trong nhiều ngành công nghiệp. Từ việc nâng cao ảnh chụp điện thoại thông minh đến vận hành xe tự lái, tác động của chúng là rất lớn. Đến năm 2033, thị trường computer vision dự kiến sẽ đạt 111,43 tỷ USD, trong khi thị trường xử lý ảnh kỹ thuật số dự kiến sẽ tăng lên 378,71 tỷ USD 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!

Link to this sectionTổng 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 nữa, các giải pháp computer vision tận dụng các model như Ultralytics YOLO11 để phân tích và hiểu nội dung của hình ảnh. Các tác vụ computer vision phổ biến bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, instance segmentation 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.

Link to this sectionXử 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.

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

Link to this sectionKhám 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 nhà phát triển 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 trên hình ảnh một cách dễ dàng. Các thư viện này cung cấp các hàm dựng sẵn và thuật toán được tối ưu hóa, loại bỏ nhu cầu 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.

Link to this sectionComputer vision hoạt động như thế nào#

Một số computer vision model tiên tiến nhất hiện nay đến từ dòng 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 suất. Phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO11, mang lại độ chính xác và hiệu suất thậm chí còn tốt hơn.

Các model như YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh để nhận diện các đối tượng cụ thể và có khả năng xử lý nhiều tác vụ computer vision, bao gồm phát hiện đối tượng, instance segmentation và theo dõi đối tượng thời gian thực.

Dưới đây là cái nhìn nhanh về các computer vision task được YOLO11 hỗ trợ:

• 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.

Hình 3. Các tác vụ computer vision được hỗ trợ bởi YOLO11.

Link to this sectionCác 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.

Link to this sectionGiám sát vật nuôi sử dụng computer vision#

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các trang trại lớn theo dõi vật nuôi của họ chưa? Việc giám sát thủ công hàng trăm con vật rất tốn thời gian, nhưng với các model computer vision như YOLO11, việc giám sát động vật có thể được tự động hóa.

YOLO11 có thể phát hiện, theo dõi và phân tích động vật trong thời gian thực, giúp nông dân quản lý vật nuôi hiệu quả. Những thông tin từ loại phân tích này có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu sức khỏe, chẳng hạn như chứng đi khập khiễng, cho phép can thiệp nhanh hơn và chăm sóc động vật tốt hơn.

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

Link to this sectionĐếm 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.

Hình 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.

Link to this sectionComputer vision và xử lý ảnh có thể hoạt động cùng nhau#

Xử lý ảnh và computer vision là những lĩnh vực liên kết chặt chẽ, thường có thể được tích hợp cùng nhau để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của việc phân tích dữ liệu hình ảnh. Xử lý ảnh có thể tinh chỉnh dữ liệu thô bằng cách cải thiện chất lượng, loại bỏ nhiễu và làm nổi bật các tính năng chính, đảm bảo rằng các model computer vision có thể trích xuất những thông tin 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 hình ảnh được xử lý bằng các kỹ thuật này, các model computer vision có thể sử dụng các kỹ thuật đối sánh mô hình để so sánh các dấu vết với cơ sở dữ liệu pháp y, giúp việc nhận diện chính xác hơn. Sự kết hợp các công nghệ này giúp các nhà điều tra xử lý và diễn giải bằng chứng pháp y dễ dàng hơn.

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

Link to this sectionCác 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 cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tìm hiểu cách computer vision trong chăm sóc sức khỏe và AI trong sản xuất đang định hình lại tương lai. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn!