Хотя эти термины связаны и часто используются как синонимы, концепции различны. Вот как…
Эпоха селфи-фильтров
Если вы использовали Instagram или любое приложение для обмена фотографиями, вы, вероятно, видели и / или использовали фильтр изображений. Эти фильтры активируются с помощью методов обработки изображений. В популярных социальных приложениях вы, вероятно, также сталкивались с возможностью изменять свое живое селфи, например ставить кроличьи уши или обмениваться лицами с кем-то.Эти увлекательные и захватывающие впечатления основаны на ветви искусственного интеллекта, чаще всего называемой компьютерным зрением, которая позволяет компьютерам распознавать цифровые изображения.Обработка изображений и компьютерное зрение - это разные концепции, но во многом они идут рука об руку. В этой статье дается обзор понятий и способов их использования.
Что такое обработка изображений?
Обработка изображений включает два метода, а именно обработку аналоговых изображений и обработку цифровых изображений. Обработка аналоговых изображений включает в себя метод обработки фотографий, распечаток и различных бумажных копий изображений. Напротив, цифровая обработка изображения включает в себя манипулирование цифровым изображением для генерации информации с помощью сложных алгоритмов.
Входными данными для задачи обработки изображений является изображение. Однако важно отметить, что обработка аналогового изображения всегда требует ввода изображения. Тем не менее, обработка цифрового изображения может включать в себя изображения или информацию, связанную с изображением, такую как функции или ограничивающие рамки и т. Д. В идеале обработка изображения используется для следующих целей.
- Визуализация изображений - это представление обработанных данных в виде визуального вывода для лучшего понимания. Эта задача в основном выполняется для объектов, которые нелегко обнаружить на изображении.
- Повышение качества изображения за счет повышения резкости и восстановления изображения.
- Поиск изображений связан с извлечением источника изображения из исследования, проводимого поисковой машиной изображений.
- Выполнить классификацию для различения различных объектов и определения их положения на изображении.
Основные этапы обработки цифровых изображений
1. Получение изображения
Обычно получение изображения включает в себя захват изображения сенсором, например камерой. Если существует нецифровая форма вывода, она преобразуется в цифровую с помощью аналого-цифрового преобразователя. Этот процесс также включает предварительную обработку, такую как масштабирование изображения.
2. Улучшение изображения
Процесс, связанный с манипулированием изображениями для достижения соответствующих результатов для выполнения определенных задач, известен как улучшение изображения. В идеале этот процесс относится к фильтрации изображений путем выполнения таких задач, как удаление шума, регулировка контрастности, яркости и резкости изображений для улучшения качества изображения, которое было снято изначально.
3. Восстановление изображения
Восстановление изображения включает улучшение внешнего вида изображения, которое могло быть искажено , применяю математические и вероятностные модели. Идеальный пример - уменьшение размытости изображения.
4. Обработка цветного изображения
Извлечение функций из изображения с помощью цветного подхода.
5. Вейвлет и обработка с несколькими разрешениями
Он включает представление изображений в различных доступных разрешениях, которые обычно используются для сжатия изображений. Это также полезно для сжатия данных изображения.
6. Сжатие
Уменьшение объема памяти, необходимого для сохранения изображения, или пропускной полосы , необходимой для отображения изображения, осуществляется с помощью метода сжатия. Методы, которые включают уменьшение размера изображения и настройку таким образом, чтобы качество было наименее ухудшенным, подпадают под процедуру сжатия изображения.
7. Морфологическая обработка
Выделение основных компонентов изображения описывает форму конкретного объекта на изображении. Некоторые из типичных морфологических операций - это эрозия и расширение для создания атрибутов изображения.
8. Сегментация
Сегментация изображения - одна из необходимых процедур при обработке изображения, которая включает разбиение изображения на несколько сегментов. Эта процедура позволяет находить объекты на изображении и определять границы объектов. Важно отметить, что точность сегментации приведет к повышению точности распознавания и классификации.
9. Изображение и описание
Представление связано с отображением вывода изображения в виде границы или области. Он может включать характеристики форм в углах или региональные представления, такие как текстура или формы скелета. С другой стороны, описание чаще всего известно как выбор функции, отвечающее за извлечение значимой информации из изображения. Извлеченная информация может помочь точно различать классы объектов друг от друга.
10. Распознавание объектов / маркировка изображений
Процесс присвоения меток объекту в зависимости от его описания в целях классификации. Это очень важный шаг для компьютерного зрения. Для обучения моделей необходимо обработать и пометить достаточно большой корпус изображений, чтобы можно было использовать модель компьютерного зрения для обнаружения похожих объектов на других изображениях.
Многие компании теперь предлагают услуги маркировки данных, такие как ClickWorker, CloudFactory и т. д.
Компьютерное зрение
Как описано выше, обработка изображений обычно относится к применению алгоритмов к изображениям. Целью таких алгоритмов часто является улучшение качества изображения или изменение его для получения другого визуального эффекта. Однако обработка изображений также очень важна для подготовки изображений для моделей компьютерного зрения, например, для применения сегментации или маркировки известных объектов.
Компьютерное зрение обычно относится к технологиям, позволяющим компьютерам распознавать изображения. Наиболее распространенное применение этого метода - распознавание изображений, то есть процесс, позволяющий идентифицировать объекты и особенности изображения. Сегодня распознавание изображений используется во многих приложениях, таких как медицинская визуализация, наблюдение за безопасностью, распознавание лиц, идентификация логотипов и зданий, и это лишь некоторые из них. Однако для того, чтобы эти модели работали, изображения необходимо сначала пометить, сегментировать или выполнить другие шаги обработки, как упоминалось ранее.
Сегодня приложения компьютерного зрения добились огромного успеха, и некоторые из наиболее заметных вариантов использования описаны ниже:
- Проверка дефектов
Распознавание изображений положительно повлияло на производственные единицы. Основная задача распознавания изображений заключалась в выявлении дефектных элементов в процессе производства.Возможность быстро исследовать тысячи дефектных изделий на сборочной линии ускоряет весь процесс и приводит к эффективности режима работы.
- Классификация изображений
Возможно, самая важная часть распознавания изображений, которая была частью многих исследований, - это классификация изображений. Возможность оказания помощи врачам в их области, представляющей интерес для обнаружения и прогнозирования конкретного заболевания, эта область классификации является объектом многих исследований в последние годы. Классификация изображений сыграла важную роль в индустрии электронной коммерции, улучшив работу пользователей с помощью возможностей быстрого поиска. Классификация изображений позволяет категоризировать изображения в соответствии с конкретным содержанием изображения.Это часть большинства рекомендательных систем и механизмов поиска изображений, которые мы используем сегодня.
- Автономное вождение
Передовые технологии автономного вождения еще не полностью раскрыли свой потенциал, прежде чем они будут разрешены на коммерческой основе. Тем не менее, чтобы иметь возможность обнаруживать пешеходов и останавливаться при показе знака остановки, стало возможным включить распознавание изображений в методы компьютерного зрения.
- Робототехника
Распознавание изображений было частью многих проектов, основанных на робототехнике, используемых для обучения их распознаванию объектов для лучшей навигации и обнаружению объектов, которые могут быть найдены на его пути.
- Обнаружение текста
Обнаружение текста - еще один многообещающий вклад с помощью распознавания изображений. Обнаружение текста и символов на изображении, таком как фотография, которая может включать в себя дорожный знак или дорожный знак, стало возможностью с обнаружением текста. Cloud Vision от Google - одна из ведущих компаний в области распознавания текста.
- Распознавание лиц
С появлением искусственного интеллекта появилась возможность распознавания лиц.Распознавание лиц, от обеспечения безопасности устройства до наблюдения, пользуется большим спросом на рынке из-за своего потенциала. Однако некоторые эксперты ставят под сомнение аспекты конфиденциальности этой технологии. Тем не менее, это факт, что каждая технология имеет некоторые ограничения. Следовательно, правильная реализация методов распознавания лиц приведет к жизненно важным вещам, таким как наблюдение за дорожным движением и городом.
- электронная коммерция
Теперь покупатели могут искать похожие товары, загружая изображения уже имеющихся у них товаров или товаров, к которым они хотят найти дополнительные стили. Для этого требуется преобразование изображения в визуальное встраивание, где тогда рекомендации являются либо продуктами, похожими на загруженный, либо теми, о которых известно, что они дополняют друг друга.
Начало работы с моделями распознавания изображений
Некоторые из наиболее ценных пакетов, которые можно использовать для компьютерного зрения и обработки изображений, включают:
- imutils
- OpenCV
- Dlib
- Scikit-learn
- Scikit-image
- TensorFlow
- Keras
- Mxnet
- Fastai
- Pytessarct
- PyTorchCV
Вы также можете изучить готовые облачные сервисы, используя:
- Amazon Rekognition
- Google Cloud Vision AI
- Microsoft’s Cognitive Services Computer Vision
Благодаря продолжающемуся быстрому развитию программного обеспечения с открытым исходным кодом, специалисты по данным и инженеры легко начинают использовать компьютерное зрение. Чтобы начать работу с моделью Image Recognition, обнаруживающей кошек и собак, обратитесь к этой статье. https://data-flair.training/blogs/cats-dogs-classification-deep-learning-project-beginners/
Заметка о сверточных нейронных сетях
Трудно говорить о компьютерном зрении, не осознавая важность сверточных нейронных сетей. Сверточная нейронная сеть (CNN) - это тип многослойной нейронной сети. Самым эффективным методом компьютерного зрения было использование нейронных сетей. CNN предназначена для сокращения времени вычислений при выполнении задач обработки изображений. Он действует так же, как мозг интерпретирует изображение. За последние несколько лет был внесен значительный вклад в технологии глубокого обучения для распознавания изображений, моделей обучения и классификации для улучшения систем обработки изображений. Медицинская визуализация - одна из выдающихся областей, в которой CNN добились успеха. Таким образом, существует безграничное количество исследований, посвященных нескольким проблемам медицинской визуализации с использованием различных моделей CNN.
Обычно CNN состоит из следующего.
- Input Layer
- Convolutional Layers
- Max Pooling Layers
- Activation Layers (ReLU)
- SoftMax Layer
Нейроны и веса в архитектуре CNN обучаются с помощью набора данных для конкретной проблемы. Нейроны отвечают за выработку выходного сигнала. Скрытые слои в архитектуре CNN направляют ввод в виде отдельных векторов, тогда как полностью связанный слой является выходным слоем, который производит результаты классификации изображения. Последний полностью связанный слой CNN состоит из функции потерь. Сверточные слои используют сверточные фильтры, которые активируют определенные функции изображения.
С другой стороны, уровни объединения сокращают количество параметров, которые сеть должна запомнить для получения упрощенного вывода. ReLU обеспечивает более быстрое обучение сети. Функция softMax используется для целей классификации. Несколько типов CNN используются для различных задач обработки изображений, таких как Mask R-CNN, Faster R-CNN, Alex Net, Google Net. Эти модели широко используются в академических исследованиях.
Заключение
Надеюсь, в следующий раз, когда вы поменяете лицо или примените крутой фильтр изображения, вы оцените сложность моделей компьютерного зрения и невероятную инженерию, которая потребовалась, чтобы все это происходило в реальном времени. Более того, помимо создания восхитительных впечатлений, такие технологии создают огромную ценность в спасательных решениях в области медицины и науки. Поскольку области компьютерного зрения и в целом искусственного интеллекта продолжают развиваться, будет интересно увидеть, какие новые приложения мы разрабатываем.
