Компьютерное зрение и обработка изображений — одни из самых популярных областей искусственного интеллекта. Многие думают, что это одни и те же поля.
Но это не совсем так.
Компьютерное зрение в основном используется для чтения и анализа информации, присутствующей на изображении. С другой стороны, обработка изображений повышает их качество за счет применения различных процессов. Чтобы различать эти два термина, важно проанализировать, как они работают.
Именно об этом мы и поговорим в этом блоге. Начнем с обсуждения компьютерного зрения.
Оглавление
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение также известно как глаза искусственного интеллекта (ИИ). Это междисциплинарная область исследований, которая позволяет компьютерам решать, понимать и обрабатывать визуальную информацию из физического мира. Кроме того, оно также предполагает сочетание информатики, математики и когнитивной психологии, чтобы позволить машинам «видеть.«Оно позволяет компьютерам и другим машинам анализировать изображения и видео так же, как это делают люди, используя свой разум.
Получение и представление изображений
Первым шагом в компьютерном зрении является получение изображения, при котором цифровые устройства, такие как камеры, собирают визуальные данные из окружающей среды. Полученные изображения затем преобразуются в цифровые представления с использованием значений пикселей, которые используют их как изображения в оттенках серого. Одно значение обозначает яркость и цветовой контраст каждого пикселя в изображении в оттенках серого. Для цветных изображений пиксели определяются с использованием нескольких значений, соответствующих интенсивности каждого основного цвета (то есть красный, зеленый, синий).
Предварительная обработка и извлечение функций
Необработанные изображения часто подвергаются предварительной обработке, прежде чем можно будет провести какой-либо значимый анализ для повышения качества и уменьшения шума. Такие операции, как шумоподавление, изменение размера изображения и нормализация цвета, выполняются для повышения эффективности последующих операций.
Кроме того, выполняется функция извлечения признаков для выявления важных закономерностей или характеристик на изображениях. В зависимости от конкретного приложения элементами могут быть края, углы, текстуры, формы или даже более сложные визуальные узоры. Этот шаг упрощает сложность данных изображения и облегчает последовательный анализ.
Обнаружение и распознавание объектов
Одной из фундаментальных задач компьютерного зрения является обнаружение и распознавание объектов. Это включает в себя идентификацию и локализацию конкретных объектов или экземпляров на изображении. Современные системы компьютерного зрения используют передовые алгоритмы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), чтобы выполнить эту задачу. CNN продемонстрировали замечательную эффективность в обнаружении и распознавании объектов. Это дает доступ к компьютеру для разработки реальных приложений, таких как автономные транспортные средства и интеллектуальные системы наблюдения.
Обработка изображений
Обработка изображений направлена на улучшение и преобразование визуальной информации изображения с помощью компьютера. В то время как компьютерное зрение фокусируется на задачах более высокого уровня, таких как распознавание объектов, обработка изображений связана с манипуляциями низкого уровня и улучшением изображений. В нем рассматриваются методы, которые улучшают качество изображения, извлекают определенные функции и преобразуют изображения, чтобы сделать их более подходящими для дальнейшего анализа.
Фильтрация и улучшение изображений
Фильтрация изображений включает в себя применение к изображению различных фильтров для выделения или подавления определенных функций. На мгновение фильтры обнаружения краев делают границы между объектами заметными, а фильтры размытия сглаживают шум на изображениях. Методы улучшения изображения направлены на улучшение визуального качества изображения. Кроме того, это делает его более подходящим для человеческой интерпретации или компьютерного анализа.
Преобразование изображения
Методы преобразования изображений позволяют изменять геометрические свойства изображения. Общие преобразования включают вращение, масштабирование и перемещение. Эти преобразования можно использовать для настройки ориентации изображения, а также изменения размера или выравнивания изображений по определенному кадру отсчета.
Читайте также: Преимущества внедрения технологии блокчейн в аудите и бухгалтерском учете
Восстановление изображения
Восстановление изображения — это процесс восстановления неповрежденной версии изображения из его ухудшенной формы. Это особенно полезно в ситуациях, когда на изображения влияют шум, размытость или другие недостатки.
Синергия компьютерного зрения и обработки изображений
Компьютерное зрение и обработка изображений являются взаимодополняющими областями, и их сочетание позволяет проводить мощный и надежный визуальный анализ. Методы компьютерного зрения используют предварительно обработанные и улучшенные изображения, созданные алгоритмами обработки изображений. Они также обеспечивают более точное и эффективное обнаружение, распознавание и отслеживание объектов на изображении.
Например, в беспилотном транспортном средстве методы обработки изображений могут устранить размытость изображения при движении и исправить искажения в изображениях с камер в реальном времени. Этот процесс улучшает качество входных данных. Впоследствии алгоритмы компьютерного зрения смогут обнаруживать транспортные средства, дорожные знаки и разметку полос движения. Это позволяет транспортным средствам безопасно и эффективно перемещаться во время вождения.
Заключение
Компьютерное зрение и обработка изображений важные термины искусственного интеллекта. Хотя люди думают, что это одно и то же, между ними остается явная разница. Они используются для улучшения изображений, а также для извлечения и анализа информации из них.
В информации, которую мы обсуждали выше, обсуждаются рабочие процедуры компьютерного зрения и обработки изображений. Понимание того, как они работают, поможет вам понять разницу между ними.
