Все жанры Все авторы
Введение в Computer Vision: Как научить компьютер видеть - Артем Демиденко

Введение в Computer Vision: Как научить компьютер видеть

Страниц

55

Год

2025

**"Введение в компьютерное зрение: Искусство обучения машин воспринимать мир"** – это захватывающее исследование передовых технологий, которые меняют наше восприятие реальности. Эта книга не просто охватывает основы компьютерного зрения; она углубляется в его многовековую историю, современные достижения и бесконечные возможности, которые открываются благодаря новым алгоритмам и глубоким нейронным сетям.

Вам будет предложено разобраться в принципах анализа изображений, а также понять ключевые различия между обработкой данных и их распознаванием. Книга подробно объясняет, как можно решать разнообразные задачи, используя такие методы, как сегментация, классификация и применение нейросетевых технологий. Практические примеры, обзор популярных архитектур и прогнозы на будущее помогут вам не только вникнуть в сложный и богатый мир компьютерного зрения, но и вдохновят вас на использование этих технологий в вашей повседневной жизни, бизнесе или научных изысканиях.

Эта книга подходит как для начинающих, стремящихся сделать первые шаги в области компьютерного зрения, так и для опытных специалистов, желающих расширить свои знания и ознакомиться с последними тенденциями разработки.

Не упустите шанс открыть для себя удивительный мир, где искусственный интеллект встречается с визуальными технологиями и меняет наш взгляд на окружающую действительность.

Обложка: Midjourney – Лицензия.

Читать бесплатно онлайн Введение в Computer Vision: Как научить компьютер видеть - Артем Демиденко

Введение в мир компьютерного зрения

Компьютерное зрение – это одна из самых захватывающих и быстро развивающихся областей искусственного интеллекта. Оно подразумевает создание алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам интерпретировать и анализировать визуальные данные так же, как это делает человек. Основная цель компьютерного зрения – автоматизация процесса восприятия и понимания изображений, что находит применение в самых различных сферах – от медицины до автомобильной промышленности.

Принципы работы компьютерного зрения

Чтобы понять, как работает эта область, важно знать несколько ключевых принципов. Основной задачей любого компьютерного зрения является получение информации из изображений. На начальном этапе компьютеры используют методы обработки изображений, которые включают фильтрацию, сегментацию и распознавание объектов.

1. Обработка изображений: Эта стадия включает в себя улучшение качества изображения, устранение шумов и повышение контраста. Для этого часто применяют алгоритмы, такие как гауссово размывание или корректировка яркости. Например, для сглаживания изображения можно использовать следующий код:

python


importcv2

image = cv2.imread('image.jpg')


smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)


cv2.imwrite('smoothed_image.jpg', smoothed_image)


2. Сегментация изображений: Сегментация – это процесс разделения изображения на несколько частей или объектов для более глубокого анализа. Одним из популярных подходов является применение алгоритма К-средних, который группирует пиксели в кластеры на основе их цветовых характеристик. Код для сегментации может выглядеть так:

python


importcv2


importnumpyasnp

image = cv2.imread('image.jpg')


pixel_values = image.reshape((-1, 3))


pixel_values = np.float32(pixel_values)

k = 3 # Количество кластеров


kmeans = KMeans(n_clusters=k)


kmeans.fit(pixel_values)

segmented_image = kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_].reshape(image.shape).astype(np.uint8)


cv2.imwrite('segmented_image.jpg', segmented_image)


3. Распознавание объектов: После сегментации изображения анализируются объекты. Здесь используются алгоритмы машинного обучения или глубокого обучения, такие как нейронные сети. Важным аспектом является создание качественного обучающего набора данных, который позволит алгоритму обучиться отличать разные классы объектов.

Примеры применения компьютерного зрения

Компьютерное зрение находит применение в различных отраслях, что подчеркивает его значимость и многообразие.

1. Медицина: В медицинской диагностике алгоритмы компьютерного зрения используются для анализа рентгеновских снимков и других медицинских изображений. Например, исследование, проведенное учеными, показало, что алгоритмы способны выявлять опухоли с точностью, сопоставимой с опытными радиологами.

2. Автономные автомобили: Использование камер и сенсоров позволяет автомобилям «видеть» окружающую среду. Алгоритмы компьютерного зрения помогают распознавать дорожные знаки, пешеходов и другие транспортные средства. Применяемая технология Lidar, в сочетании с компьютерным зрением, обеспечивает точное распознавание объектов в реальном времени.

3. Безопасность и видеонаблюдение: Системы распознавания лиц, основанные на компьютерном зрении, широко используются для повышения уровня безопасности. Они позволяют идентифицировать людей в толпе и отслеживать их передвижение, что актуально для общественных мест и в крупных компаниях.

Вам может понравиться: