Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта и информатики, которая занимается автоматическим извлечением, анализом и интерпретацией информации из изображений и видео. Основная задача — научить компьютеры "видеть", понимать и интерпретировать визуальную информацию так, как это делает человек, но с возможностью работать в условиях, недоступных для человеческого восприятия (например, в миллионах изображений в секунду или в инфракрасном спектре).

Основные цели компьютерного зрения

  1. Распознавание объектов — определение и классификация объектов на изображении: людей, машин, лиц, животных, знаков и т.п.

  2. Сегментация — разделение изображения на значимые области: например, выделение переднего плана от фона.

  3. Отслеживание объектов — отслеживание перемещения объектов в видеопотоке.

  4. Реконструкция сцены — воссоздание 3D-сцены по двумерному изображению (например, для робототехники или дополненной реальности).

  5. Понимание сцен — извлечение смысловой информации: что происходит на изображении, какие действия совершаются, какие объекты взаимодействуют.

  6. Распознавание текста (OCR) — извлечение символов и текста из изображений.

Ключевые задачи и методы

1. Классификация изображений

Система определяет, к какому классу принадлежит изображение в целом. Пример: классификация фотографий на «кот», «собака», «машина» и т.д. Используются сверточные нейронные сети (CNN), например:

  • LeNet

  • AlexNet

  • ResNet

  • EfficientNet

2. Локализация объектов

На изображении определяется местоположение одного или нескольких объектов, обычно в виде ограничивающего прямоугольника (bounding box). Часто комбинируется с классификацией: например, «на изображении есть человек, он находится здесь».

3. Детекция объектов

Совмещает локализацию и классификацию нескольких объектов. Примеры:

  • YOLO (You Only Look Once)

  • SSD (Single Shot MultiBox Detector)

  • Faster R-CNN

4. Сегментация

  • Семантическая сегментация: каждый пиксель изображения маркируется в соответствии с объектом (например, "всё, что зелёное — трава").

  • Инстанс-сегментация: дополнительно отделяются разные экземпляры одного класса (например, два человека будут выделены как два отдельных объекта).
    Популярные архитектуры: U-Net, DeepLab, Mask R-CNN.

5. Оптическое распознавание символов (OCR)

Распознавание печатного или рукописного текста в изображениях. Системы OCR работают на основе CNN и RNN (рекуррентные нейросети), в частности с использованием CTC (Connectionist Temporal Classification) для выравнивания текста.

6. Оптический поток и трекинг

  • Изучение движения объектов между кадрами видео.

  • Используются алгоритмы вроде Lucas-Kanade или Deep SORT.

Технологии и библиотеки

  • OpenCV (C++/Python): низкоуровневая библиотека для обработки изображений.

  • TensorFlow / Keras / PyTorch: используются для построения нейросетей.

  • MediaPipe: фреймворк Google для задач hands/face detection, pose estimation.

  • Detectron2 от Facebook: библиотека для сложной детекции и сегментации.

  • Tesseract: система OCR с открытым исходным кодом.

Примеры применения

  • Безопасность и видеонаблюдение: распознавание лиц, нарушений, опасных ситуаций.

  • Автономный транспорт: компьютерное зрение для распознавания знаков, разметки, пешеходов.

  • Медицинская диагностика: анализ рентгеновских снимков, МРТ, определение опухолей.

  • Промышленность: контроль качества продукции, обнаружение дефектов на линии.

  • Дополненная и виртуальная реальность: построение окружающей сцены в реальном времени.

  • Робототехника: навигация и манипуляция в пространстве с помощью камер.

  • Финансы и документооборот: OCR для извлечения данных из чеков, счетов, паспортов.

  • Мобильные приложения: фильтры, распознавание эмоций, лиц, штрих-кодов, жестов.

Ключевые этапы обработки в системах компьютерного зрения

  1. Загрузка и предварительная обработка изображения:

    • изменение размера, нормализация, аугментация

    • шумоподавление, фильтрация

    • выделение краев (Canny, Sobel)

  2. Извлечение признаков (feature extraction):

    • вручную: SIFT, SURF, HOG

    • автоматически: через сверточные слои

  3. Моделирование и предсказание:

    • архитектуры глубокого обучения

    • ансамбли моделей, fine-tuning

  4. Постобработка:

    • non-max suppression (для отбора лучших объектов)

    • сглаживание, интерполяция, кластеризация

Ограничения и вызовы

  • Ограничения по вычислительным ресурсам, особенно при inference на мобильных устройствах.

  • Плохое качество входных данных: тень, размытость, поворот, частичное перекрытие.

  • Необходимость разметки больших датасетов.

  • Обобщаемость — модель может плохо работать на других данных, отличающихся по стилю, освещению и контексту.

  • Этика и конфиденциальность — особенно при распознавании лиц, биометрии.

Компьютерное зрение объединяет фундаментальные принципы математики, статистики, обработки сигналов, глубокого обучения и когнитивных наук. Эта область стремительно развивается благодаря открытым датасетам (ImageNet, COCO, Pascal VOC), исследованиям в области архитектур сетей и появлению аппаратного ускорения (GPU/TPU).

08-08-2025
Easy 5 просмотров