Введение:
Компьютерное зрение — это способность компьютеров распознавать и извлекать данные/информацию из объектов в изображениях, видео и реальных событиях. В отличие от людей, компьютеры с трудом обрабатывают визуальные данные. В то время как мы можем интерпретировать то, что мы воспринимаем, в зависимости от наших воспоминаний и предыдущего опыта, компьютеры не могут. Чтобы преодолеть разрыв между тем, что они видят и понимают, компьютеры используют искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети, глубокое обучение (ГО), параллельные вычисления и машинное обучение (МО).
В этой статье будут рассмотрены технологии компьютерного зрения, используемые алгоритмы, типы методов компьютерного зрения и многое другое.
Работающий:
Источник изображения: ссылка
Вместо того, чтобы рассматривать изображение целиком, как это делаем мы, компьютер делит его на пиксели. Он использует значения RGB каждого пикселя, чтобы понять, содержит ли изображение важные функции. Алгоритмы компьютерного зрения сосредотачиваются на однопиксельных блобах за раз и используют ядро или фильтр, который имеет значения умножения пикселей для обнаружения границ объектов. Компьютер распознает и различает изображение, наблюдая за всеми его аспектами, включая цвета, тени и штриховые рисунки.
Сегодня мы используем сверточные нейронные сети (CNN) для моделирования и обучения. CNN — это специальные нейронные сети, специально разработанные для обработки пиксельных данных, используемых для распознавания и обработки изображений. Сверточный слой содержит множество нейронов и тензоров. Они обрабатывают большие наборы данных, обучаясь корректировать их значения в соответствии с характеристиками, важными для различения разных классов. Это делается путем экстенсивного обучения модели.
Один из способов помочь компьютерам научиться распознавать образы — снабдить их многочисленными помеченными изображениями, чтобы они могли искать закономерности во всех элементах.
Например, если вы загрузите в компьютер миллион изображений «льва», они будут обработаны алгоритмами, анализирующими цвет, форму, расстояние между фигурами, границы между объектами и т. д., чтобы они стали профилями. Затем компьютер может использовать опыт при подаче других немаркированных изображений, чтобы узнать, является ли показанное изображение изображением льва.
Вот реальный сценарий для лучшего понимания.
Источник изображения: ссылка
Очевидно, что изображение выше представлено разными блоками. Эти блоки называются пикселями. Обратите внимание, что мы представляем размер любого изображения как X Y. Это означает, что в изображении всего XY пикселей.
Яркость каждого пикселя представлена одним 8-битным числом в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый):
Компьютер сохраняет изображение не так, как мы его видим, а в форме, показанной ниже:
{157, 153, 174, 168, 150, 152, 129, 151, 172, 161, 155, 156, 155, 182, 163, 74, 75, 62, 33, 17, 110, 210, 180, 154, 180, 180, 50, 14, 34, 6, 10, 33, 48, 106, 159, 181, 206, 109, 5, 124, 131, 111, 120, 204, 166, 15, 56, 180, 194, 68, 137, 251, 237, 239, 239, 228, 227, 87, 71, 201, 172, 105, 207, 233, 233, 214, 220, 239, 228, 98, 74, 206, 188, 88, 179, 209, 185, 215, 211, 158, 139, 75, 20, 169, 189, 97, 165, 84, 10, 168, 134, 11, 31, 62, 22, 148, 199, 168, 191, 193, 158, 227, 178, 143, 182, 106, 36, 190, 205, 174, 155, 252, 236, 231, 149, 178, 228, 43, 95, 234, 190, 216, 116, 149, 236, 187, 86, 150, 79, 38, 218, 241, 190, 224, 147, 108, 227, 210, 127, 102, 36, 101, 255, 224, 190, 214, 173, 66, 103, 143, 96, 50, 2, 109, 249, 215, 187, 196, 235, 75, 1, 81, 47, 0, 6, 217, 255, 211, 183, 202, 237, 145, 0, 0, 12, 108, 200, 138, 243, 236, 195, 206, 123, 207, 177, 121, 123, 200, 175, 13, 96, 218};
С цветными изображениями все немного сложнее, так как мы должны представлять значения в формате RGB, то есть каждый пиксель представлен тремя разными значениями. Например, если размер изображения равен 1612, нам потребуется в общей сложности 1612*3 значений для представления значений RGB. Любая алгоритмическая модель должна много раз перебирать каждый из этих пикселей, чтобы успешно обучиться. Нам потребуются тысячи изображений, чтобы эффективно обучить модель для конкретного случая.
Приложения компьютерного зрения:
Источник изображения: ссылка
Глубокое обучение используется в большинстве современных приложений компьютерного зрения, включая распознавание лиц, самоуправляемые транспортные средства и диагностику рака, и это лишь некоторые из них.
Распознавание лиц
Как уже говорилось, компьютерное зрение широко используется в системах распознавания лиц благодаря его способности находить закономерности в элементах данных. Затем он дает рекомендации или предпринимает действия на основе данных.
Беспилотные автомобили
Компьютерное зрение позволяет автономным транспортным средствам получать представление о своем окружении, создавая 3D-карты из изображений в реальном времени. Камеры снимают видео с разных ракурсов вокруг автомобиля и передают его в программное обеспечение компьютерного зрения. Он обрабатывает их для определения концов дорог, просмотра дорожных знаков и обнаружения альтернативных автомобилей, объектов и пешеходов. Затем автомобиль может управлять своим приближением по улицам и шоссе, избегать препятствий и доставлять своих пассажиров к месту назначения.
Здравоохранение
Компьютерное зрение использовалось в различных приложениях для здравоохранения, чтобы помочь медицинским работникам принимать более эффективные решения, связанные с уходом за пациентами. Медицинская визуализация или анализ медицинской визуализации является одной из таких процедур. Он создает визуализацию определенных органов или тканей, чтобы обеспечить более точную диагностику.
Дополненная реальность (AR)
Компьютерное зрение реализовано в дополненной реальности, чтобы перенести изображения и звук в реальную среду. Он обнаруживает реальные объекты через объектив, скажем, смартфона и выполняет вычислительные операции. Среди прочего, мы можем использовать AR для измерения высоты стола, просто используя камеру смартфона.
Визуализация сверхвысокого разрешения (SR)
SR — это метод, который повышает разрешение изображений. Это достигается с помощью четырех методов или алгоритмов: расширенная глубокая сеть сверхвысокого разрешения (EDSR), эффективная субпиксельная сверточная нейронная сеть (ESPCNN), быстрая сверточная нейронная сеть сверхвысокого разрешения (FSRCNN) и суперразрешение пирамиды Лапласа. сети (LapSRN). Эти предварительно обученные модели можно легко загрузить и использовать.
В изображениях со сверхвысоким разрешением модель по-разному интерпретирует многочисленные изображения низкого качества, что приводит к обработке всех изображений как содержащих уникальную информацию. После анализа различий между фотографиями модель создает поток изображений значительно более высокого качества.
Оптическое распознавание символов (OCR)
OCR извлекает текст из изображений, отсканированных документов и PDF-файлов, содержащих только изображения. Он идентифицирует буквы и помещает их в слова и предложения. Текст читается с использованием различных техник контурирования и пороговой обработки. Обычно используются такие библиотеки, как OpenCV.
Технология OCR широко используется для оцифровки текста, сканирования паспортов для автоматической регистрации, оценки данных клиентов и т. д.
Методы компьютерного зрения
Компьютерное зрение включает в себя различные методы, такие как семантическая сегментация, локализация, обнаружение объектов, сегментация экземпляров и т. д. Они могут применяться для расчета скорости объекта в видео, создания 3D-модели определенного сценария, который был введен, и удаления шум изображения, например чрезмерное размытие.
Семантическая сегментация
Семантическая сегментация группирует пиксели вместе, классифицирует и маркирует их. Это помогает определить, принадлежит ли конкретный пиксель к определенному классу объектов. Например, он используется для определения того, является ли этот пиксель изображением кошки или собаки. Он идентифицирует метку изображения (в данном случае либо кошку, либо собаку).
Локализация
При локализации изображению присваивается метка, соответствующая родительскому объекту. Объект расположен и вокруг него нарисована ограничивающая рамка. Это действует как точка отсчета для обнаружения объекта.
Обнаружение объекта
Обнаружение объектов – это метод обнаружения объектов реального мира, таких как лица, велосипеды и здания, на изображениях и видео. Алгоритмы обучения используются для идентификации экземпляров объектов.
Сегментация экземпляра
Сегментация экземпляров обнаруживает и идентифицирует экземпляры из вышеуказанных процессов и присваивает пикселям определенную метку. Он часто используется в реальном мире, например, в беспилотных автомобилях, умном сельском хозяйстве и медицинской визуализации.
В этой статье мы обсудили, как работает компьютерное зрение, используемые методы, приложения и многое другое. Несмотря на то, что за прошедшие годы в этой области были достигнуты значительные успехи, остаются проблемы, такие как качество данных, аппаратные ограничения, оптимизация моделей глубокого обучения и т. д. Однако спрос на компьютерное зрение, текущие исследования и развивающиеся технологии будут продолжать расти в будущем. годы вперед.
Примечания к прощанию:
В этой статье мы познакомились с основами Computer Vision, этапами проекта с Computer Vision и его приложениями.
Спасибо, что прочитали…
Если вам понравилась статья, поделитесь ею с друзьями.
Добрый день..!!
Пожалуйста, не стесняйтесь связаться со мной через мои социальные сети. Я всегда люблю общаться с единомышленниками.
"Почта"
