Вопрос о том, становятся ли камеры “умнее”, или же просто улучшается качество изображения, зависит от применяемых технологий обработки видеопотока. Ключевым фактором является способ, которым эти технологии обрабатывают и уточняют визуальные данные.
В основе здесь лежат две взаимосвязанные, но принципиально разные технологии: обработка (процессиг) изображений и компьютерное зрение.
Обработка изображений направлена на улучшение качества изображения: регулировку яркости, повышение резкости деталей, подавление шума. При этом она не обязательно “понимает”, что именно изображено на снимке.
Компьютерное зрение, в свою очередь, позволяет машинам распознавать и интерпретировать изображения и видео так же, как это делают люди. Это открывает возможности для таких задач, как идентификация лиц, обнаружение объектов и анализ сцен в реальном времени.
Обе технологии играют всё более важную роль в различных отраслях, от улучшения качества фотографий на смартфонах до обеспечения работы беспилотных автомобилей. Ожидается, что к 2033 году рынок компьютерного зрения достигнет 111,43 миллиардов долларов, а рынок цифровой обработки изображений – 378,71 миллиарда долларов к 2034 году.
В данной статье мы рассмотрим принципы работы обработки изображений и компьютерного зрения, их практическое применение и взаимосвязь.
Обзор: компьютерное зрение VS обработка изображений
Хотя оба направления – компьютерное зрение и обработка изображений – работают с визуальной информацией, их цели существенно различаются.
Компьютерное зрение стремится к тому, чтобы машины могли понимать и интерпретировать изображения и видеопотоки для принятия решений. Для этого используются сложные модели, такие как Ultralytics YOLO11, которые позволяют осуществлять анализ содержимого изображения, распознавать объекты, классифицировать сцены, выделять отдельные элементы и отслеживать их движение.
Применение компьютерного зрения находит отражение в разнообразных областях, например, в системах автономного вождения, где оно помогает идентифицировать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства в режиме реального времени для обеспечения безопасности движения.
В отличие от компьютерного зрения, обработка изображений сосредоточена на улучшении визуального качества изображения. Она использует математические функции для модификации значений пикселей, что позволяет корректировать яркость, контраст, удалять шумы и повышать резкость.
Важно отметить, что обработка изображений не занимается интерпретацией смыслового содержания изображения, а фокусируется исключительно на его визуальном совершенствовании.
Рис. 1. Сравнение компьютерного зрения и обработки изображений. Изображение автора.
Обработку изображений можно рассматривать как набор инструментов, предназначенных для повышения качества изображения, делая его более резким и эстетичным. После обработки компьютерное зрение может выполнять функции анализа изображений с целью решения разнообразных задач, подобно тому, как это делает человеческий мозг.
Как работает обработка изображений
Обработка изображений является фундаментальной концепцией, послужившей основой для развития компьютерного зрения. Она охватывает применение алгоритмов для оптимизации, анализа и модификации визуальной информации, такой как фотографии и видеозаписи.
Данный процесс включает в себя манипулирование цифровыми изображениями с целью их улучшения путем регулирования параметров, таких как яркость, контрастность, цветовой баланс, а также удаление шума. Эти методы служат подготовкой изображений для последующего углубленного анализа моделями компьютерного зрения.
Рис. 2. Пример использования обработки изображений для определения краев.
Обработка изображений осуществляется посредством разделения изображения на отдельные пиксели и последующей обработки каждого из них для достижения желаемых результатов. Например, для обнаружения краёв алгоритмы анализируют пиксели на наличие резких изменений в их значениях. Это облегчает системам искусственного интеллекта точное распознавание объектов или деталей.
Методы обработки изображений широко применяются в повседневных приложениях, где повышение качества визуальной информации имеет существенное значение: от улучшения фотографий, сделанных на мобильные устройства, до оптимизации записей с камер видеонаблюдения и повышения читабельности отсканированных документов.
Изучение методов обработки изображений
В области обработки изображений существует целый набор фундаментальных техник, которые широко применяются для анализа и модификации визуальной информации. К ним относятся:
- Сопоставление шаблонов: данный метод позволяет обнаруживать специфические детали или объекты на изображении путем сравнения его фрагментов с заранее заданным образцом.
- Размытие (сглаживание): эта техника уменьшает уровень шума и мелкой детализации изображения посредством усреднения значений пикселей. Она часто используется в качестве предварительной обработки для последующего анализа.
- Морфологические операции: данный набор методов позволяет корректировать форму объектов на изображении. К ним относятся расширение (увеличение объекта), сужение (уменьшение объекта), открытие (удаление шума) и закрытие (заполнение пробелов).
- Пороговая обработка: метод, позволяющий выделить объекты от фона на основе интенсивности пикселей. Это упрощает сегментацию и извлечение признаков.
Для реализации этих методов разработчики часто используют специализированные библиотеки, такие как OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow и PyTorch. Эти инструменты предоставляют готовые функции и оптимизированные алгоритмы, что освобождает от необходимости писать сложный код с нуля.
Кроме того, эти библиотеки поддерживают множество языков программирования, хорошо интегрируются с другими инструментами и имеют обширную документацию. Это делает обработку изображений более быстрой, эффективной и доступной для специалистов, не обладающих глубокими знаниями в данной области.
Как работает компьютерное зрение
Серия моделей компьютерного зрения YOLO (You Only Look Once) является одной из наиболее передовых на сегодняшний день. С течением времени появлялись новые версии, каждая из которых демонстрировала улучшение точности и эффективности. Последняя версия, Ultralytics YOLO11, обеспечивает еще более высокую точность и производительность.
Модели, подобные YOLO11, могут быть адаптированы для распознавания специфических объектов и способны решать широкий спектр задач компьютерного зрения, в том числе обнаружение объектов, сегментация объектов и отслеживание объектов в режиме реального времени.
Вот краткий обзор возможностей YOLO11 в области компьютерного зрения:
- Обнаружение объектов: идентифицирует и локализует объекты на изображении (например, обнаружение пешеходов для автономных транспортных средств).
- Классификация изображений: присваивание меток всему изображению (например, определение наличия собаки или кошки на изображении).
- Сегментация фрагментов: разделение изображения на значимые части или области (например, выделение отдельных органов на медицинских снимках).
- Оценка позы: отслеживание движения и положения объектов (например, распознавание жестов или коррекции позы). Применительно к человеку, позволяет анализировать движения тела в реальном времени, что делает ее полезной для приложений, таких как фитнес-трекинг и реабилитация.
Рис. 3. Задачи компьютерного зрения, поддерживаемые YOLO11.
Приложения компьютерного зрения и обработки изображений
Рассмотрев принципы функционирования компьютерного зрения и обработки изображений, целесообразно проанализировать их практическое применение и области взаимосвязи.
Наблюдение за скотом с помощью компьютерного зрения
Задаваясь вопросом о методах мониторинга поголовья на крупных животноводческих фермах, следует отметить, что ручной контроль за сотнями животных является крайне трудозатратным процессом. В качестве эффективного решения выступают модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, позволяющие автоматизировать наблюдение за животными.
Благодаря своей способности обнаруживать, отслеживать и анализировать состояние животных в режиме реального времени, YOLO11 предоставляет фермерам ценный инструмент для оптимизации управления поголовьем. Полученные данные анализа способствуют раннему выявлению признаков проблем со здоровьем, таких как хромота, что позволяет оперативно принять соответствующие меры и повысить качество ухода за животными.
Рис. 4. Пример наблюдения за поведением животных с помощью YOLO11.
Подсчет поголовья скота с помощью обработки изображений
Обработка изображений может быть успешно применена для мониторинга поголовья скота посредством подсчёта животных в контролируемых условиях, таких как загоны или коровники. В случаях однородного фона использование методов обработки изображений, таких как пороговое выделение и обнаружение контуров, позволяет идентифицировать и посчитать животных. Эти методы основаны на принципах удаления фона, обнаружения краев и сегментации, что способствует определению формы скота.
Рис. 5. Пример использования обработки изображений для обнаружения животных.
Важно отметить, что обработка изображений отличается от компьютерного зрения. В то время как обработка изображений анализирует значения пикселей и паттерны без понимания смысла увиденного, компьютерное зрение способно распознавать и различать объекты.
Основное различие заключается в том, что обработка изображений ограничивается анализом форм и размеров для подсчёта животных, в то время как компьютерное зрение может идентифицировать отдельных животных. Это делает обработку изображений полезным инструментом для мониторинга поголовья, но у неё есть ограничения.
Факторы, такие как наложение животных друг на друга, изменение положения или освещения, могут повлиять на точность подсчёта. Кроме того, обработка изображений не позволяет отслеживать животных во времени или анализировать их поведение, что является ключевым преимуществом компьютерного зрения.
Компьютерное зрение и обработка изображений могут работать вместе
Обработка изображений и компьютерное зрение представляют собой тесно взаимосвязанные области, которые часто интегрируются для повышения точности и эффективности анализа визуальной информации.
Методы обработки изображений способствуют улучшению качества исходных данных, удалению шумов и выделению существенных признаков, что позволяет моделям компьютерного зрения извлекать ценные выводы.
Рис. 6. Обработка изображений и компьютерное зрение, используемые для обнаружения отпечатков обуви.
В качестве примера, в сфере криминалистики обработка изображений и компьютерное зрение могут быть объединены для анализа отпечатков обуви, обнаруженных на месте преступления. Техники обработки изображений, такие как усиление контраста и обнаружение краев, способствуют повышению четкости отпечатков, что упрощает их анализ. Усиление контраста корректирует яркость и резкость, делая детали более заметными, а обнаружение краев четко определяет контуры.
После обработки изображений с помощью этих технологий модели компьютерного зрения могут использовать алгоритмы сопоставления отпечатков с криминалистическими базами данных, что повышает точность идентификации. Такая synergetic integration технологий облегчает следователям обработку и интерпретацию криминалистических доказательств.
Выводы
Компьютерное зрение и обработка изображений тесно взаимосвязаны и играют важную роль в оптимизации, анализе и интерпретации визуальной информации. Обработка изображений фокусируется на повышении качества изображений и выделении существенных признаков, в то время как компьютерное зрение обеспечивает более глубокое понимание содержащейся в них информации.
С развитием систем искусственного интеллекта, основанных на Computer Vision (Vision AI), эти технологии будут способствовать автоматизации процессов, анализу данных в режиме реального времени и принятию обоснованных решений в различных сферах. Повышение точности распознавания изображений и совершенствование алгоритмов обнаружения паттернов сделают системы Vision AI более точными, эффективными и пригодными для практического применения.
