Часто при работе с данными, состоящими из изображений и видео, мы сталкиваемся с такими терминами, как Обработка изображений и Компьютерное зрение. Оба термина используются почти взаимозаменяемо во многих контекстах. Оба они включают в себя какие-то вычисления с изображениями. Иногда мы понимаем, что обработка изображений и компьютерное зрение - это одни и те же концепции, но на самом деле это не одно и то же. Теперь давайте поговорим о том, что они собой представляют, чем они отличаются и как они связаны друг с другом.
Говоря о обработке изображений, это относится к обработке изображений, в которых вход и выход являются изображениями. Алгоритм обработки изображения может преобразовывать изображение, применяя различные операции: сглаживание, повышение резкости, размытие, изменение яркости, обнаружение краев и многое другое. Обработка изображений - одна из быстрорастущих технологий, формирующих основные области исследований в инженерных дисциплинах и информатике.
Компьютерное зрение (CV), с другой стороны, фокусируется на понимании того, что видит машина. Система компьютерного зрения вводит изображение и выводит специфические для задачи знания, такие как метки и координаты объектов. Это позволяет компьютерам идентифицировать объекты на изображениях и видео и обрабатывать их так же, как человеческий мозг. В Python это делается с использованием известной библиотеки под названием OpenCV. Сегодня огромное количество генерируемых данных является основной движущей силой, которая ведет к развитию компьютерного зрения.
Обработка изображений и компьютерное зрение идут рука об руку. Многие системы CV полагаются на алгоритмы обработки изображений и наоборот. Система компьютерного зрения редко использует необработанные данные изображения, получаемые непосредственно с таких устройств, как камеры или датчики. Вместо этого они используют изображения, обработанные с использованием некоторых методов обработки изображений.
Раньше для алгоритмов обработки изображений не было обычным полагаться на методы компьютерного зрения, но все более и более совершенные инструменты обработки изображений начали использовать методы CV. Например, фильтры улучшения лица используют методы компьютерного зрения для обнаружения лиц и применяют различные типы фильтров для улучшения изображения. Они могут делать более сложные вещи, такие как повышение четкости глаз или имитация прожектора путем определения ориентиров на лице.
Другой важной характеристикой компьютерного зрения является использование машинного обучения (ML). ML - это область исследования, которая фокусируется на обучении машин тому, как выполнять конкретную задачу, на основе набора примеров, называемых обучающими данными. Например, мы можем построить модель, которая может отличить ложку от вилки после обучения на тренировочных данных ложки и вилки. Сегодня многие передовые методы обработки изображений также развертывают модели машинного обучения для выполнения различных задач, таких как применение художественных фильтров или настройка изображения для оптимального воспринимаемого качества изображения, что приводит к улучшению деталей для максимальной производительности задач компьютерного зрения.
Стоит отметить, что между этими двумя полями нет действительно жесткой границы, и эта линия становится размытой, когда вы выполняете преобразование пикселей в пиксели. Возьмем пример семантической сегментации. Если модель создает метки для каждого пикселя для входного изображения, то ее выходные данные можно рассматривать как изображение. В этом смысле модель будет выполнять некую обработку изображений. И, с другой стороны, такое преобразование включает понимание изображения, тогда попытка изучить ввод также будет считаться компьютерным зрением.
Еще один пример взаимодействия между обработкой изображений и компьютерным зрением - использование сверточных нейронных сетей (CNN). Он принимает значения интенсивности пикселей в качестве входных данных и учится их обрабатывать способом, который используется для выполнения различных задач CV, таких как распознавание изображений, в котором внутренние слои CNN могут рассматриваться как фильтры изображений с настраиваемыми параметрами. Таким образом, CNN можно рассматривать как разновидность адаптивной обработки изображений. Хотя использование CNN не ограничивается обработкой изображений, ее можно использовать и для анализа других типов данных.
Таким образом, это некоторые из приложений, в которых обработка изображений и компьютерное зрение работают вместе, а их много. в этой области ведется больше передовых приложений и исследований.
Я надеюсь, что эта статья помогла вам развеять сомнения, витающие в вашей голове относительно этих концепций.
Спасибо, что уделили время. Любые мнения приветствуются.
Удачного обучения !!
