A Computer Vision a mesterséges intelligencia és a számítástechnika olyan területe, amely arra összpontosít, hogy a számítógépek képesek legyenek megérteni és értelmezni a képekből és videókból származó vizuális információkat. Olyan algoritmusok és technikák fejlesztését foglalja magában, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára a bemeneti vizuális adatok elemzését, feldolgozását és a releváns betekintések kinyerését.
A számítógépes látás célja az emberi látás képességeinek utánzása, mint például a tárgyak felismerése, a jelenetek megértése, a vizuális minták észlelése és a vizuális világ értelmezése.
A számítógépes látás egyik elsődleges feladata a képfelismerés, amely magában foglalja a számítógép képzését a képen lévő tárgyak vagy minták felismerésére és osztályozására. Ez a folyamat magában foglalja a gépi tanulási modell betanítását nagy, címkézett képek adathalmazával, majd a modell továbbítja a vizuális jellemzőket a kategóriákhoz és osztályokhoz.
A modell betanítása után pontosan osztályozhatja az új, még nem látott képeket a képzés és a tanult ismeretek segítségével.
Az Tárgyérzékelés a kép- vagy videókockán belüli konkrét objektumok megkeresésére és azonosítására összpontosít, és gyakran használják olyan alkalmazásokban, mint például az autonóm vezetés, a felügyeleti rendszerek vagy akár az objektumkövetés.
A Képszegmentálás egy lépéssel tovább viszi az objektumészlelést azáltal, hogy a képet szín, textúra vagy forma alapján értelmes szegmensekre vagy régiókra osztja. Ez lehetővé teszi a képen belüli objektumok elrendezésének és összetételének jobb megértését. A képszegmentációt gyakran használják az orvosi képalkotásban olyan feladatokhoz, mint a daganatok kimutatása vagy a vérerek azonosítása az angiogramokon.
A számítógépes látást ajelenet rekonstrukciójára és a háromdimenziós környezet megértésére is használják. Ezt úgy teszi, hogy több képet vagy videókockát elemez, és számítógépes látási algoritmusokat használ a jelenetben lévő objektumok becslésére, beleértve azok helyzetét, tájolását és mélységét. Ezt a virtuális valóság, az autonóm robotika és a 3D modellezés alkalmazásaiban használják.
A mozgáskövetés a számítógépes látás másik létfontosságú feladata, ahol a mozgó tárgyak vagy emberek elemzése és követése történik a videón belül. Ez lehetővé teszi az olyan alkalmazások működését, mint a felügyeleti rendszerek, a videókban található akciófelismerés és a gesztusalapú interfészek. Az objektumok időbeli mozgásának folyamatos nyomon követésével a számítógépes látási algoritmusok értékes betekintést nyújtanak és döntéshozatalt hajtanak végre.
Az Augmented Reality (AR) számítógépes látásmódot is használ a számítógép által generált tartalmak valós idejű, valós jelenetekre való átfedésére. Ezt úgy teszi, hogy elemzi a kamera feedjét, és megérti a körülötte lévő környezetet. Az AR-rendszerek javíthatják a felhasználó észlelését és interakcióját azáltal, hogy virtuális objektumokat, információkat és akár effektusokat is hozzáadnak a valós világhoz. A kiterjesztett valóság (AR) technológiát számos területen alkalmazzák, például a játékban, az oktatásban, a tervezésben és a marketingben.
A robotika területén a számítógépes látás lehetővé teszi a robotok számára, hogy vizuális érzékelőkkel, például kamerákkal vagy akár mélységérzékelőkkel érzékeljék és megértsék környezetüket. Ezen adatok elemzésével a robotok képesek autonóm navigációra, tárgyak felismerésére és interakciójára, sőt még az emberekkel való hatékonyabb interakcióra is. A számítógépes látás elengedhetetlen ahhoz, hogy a robotok megértsék és alkalmazkodjanak a dinamikus és strukturálatlan környezetekhez.
E feladatok megvalósításához a számítógépes látás számos technikát és algoritmust használ, beleértve a képfeldolgozást (a képminőség javítása, a zaj eltávolítása vagy a releváns jellemzők kiemelése), mintafelismerő algoritmusokat (a vizuális minták azonosítására és egyeztetésére), valamint a gépi tanulást és a mélyreható módszereket. tanulási algoritmusok (olyan modellek betanításának és telepítésének lehetővé tétele, amelyek képesek tanulni nagy adatkészletekből, és vizuális adatok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hozni).
