Skip to content

Computer Vision - Компьютерное зрение

Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием алгоритмов и технологий, позволяющих компьютерам "видеть" и интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира. В основном это достигается с помощью анализа изображений и видео, полученных с камер или других устройств захвата.

Основные компоненты и задачи компьютерного зрения:

  1. Обработка изображений:

    • Предварительная обработка: Улучшение качества изображения, удаление шума, изменение контрастности и яркости.
    • Фильтрация: Применение различных фильтров для выделения нужных деталей, например, границ объектов.
  2. Распознавание объектов:

    • Классификация изображений: Определение категории объекта на изображении (например, кошка, собака, автомобиль).
    • Детектирование объектов: Обнаружение и локализация объектов на изображении (например, нахождение всех лиц на фотографии).
    • Сегментация изображений: Разделение изображения на области, соответствующие разным объектам или частям объектов.
  3. Анализ движений и отслеживание:

    • Оптический поток: Изучение движения пикселей между последовательными кадрами видео.
    • Отслеживание объектов: Непрерывное слежение за объектом на протяжении нескольких кадров видео.
  4. Распознавание и анализ лиц:

    • Детектирование лиц: Обнаружение лиц в изображениях или видео.
    • Распознавание лиц: Идентификация конкретных лиц среди множества.
    • Анализ выражений лица: Определение эмоций или состояния человека по выражению его лица.
  5. 3D-визуализация и реконструкция:

    • Стереозрение: Использование двух или более изображений для создания 3D-модели сцены.
    • Реконструкция объектов: Восстановление 3D-формы объектов из 2D-изображений.

Применение компьютерного зрения:

  1. Автомобильная промышленность:

    • Системы помощи водителю (ADAS): Распознавание дорожных знаков, пешеходов, других автомобилей.
    • Автономные автомобили: Навигация и принятие решений на основе визуальной информации.
  2. Медицина:

    • Анализ медицинских изображений: Обнаружение опухолей, анализ рентгеновских снимков и МРТ.
  3. Безопасность и мониторинг:

    • Системы видеонаблюдения: Обнаружение подозрительной активности, распознавание лиц.
    • Биометрия: Идентификация по отпечаткам пальцев, радужке глаза и другим биометрическим данным.
  4. Производство:

    • Контроль качества: Автоматическое обнаружение дефектов в продуктах на производственной линии.
    • Робототехника: Навигация и выполнение задач с помощью визуальной информации.
  5. Развлечения и медиа:

    • Дополненная реальность (AR): Наложение виртуальных объектов на реальный мир.
    • Видеоигры: Обнаружение движений игрока и взаимодействие с виртуальной средой.

Технологии и инструменты:

  • Нейронные сети и глубокое обучение: Современные методы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), значительно улучшили результаты в задачах компьютерного зрения.
  • Фреймворки и библиотеки: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Keras — инструменты для разработки и обучения моделей компьютерного зрения.

Компьютерное зрение продолжает быстро развиваться, открывая новые возможности для автоматизации, улучшения безопасности и создания инновационных продуктов в различных областях.

Canny Edge Detector

https://colab.research.google.com/drive/1VkYIW_PGimlK7YBIoBmUYLHkD7-dAJZq#scrollTo=4H5d1dqV2w3K

Contacts: teffal@mail.ru