OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ir atvērtā pirmkoda programmatūras bibliotēka attēlu apstrādei un datorredzei, kuras izstrāde sākās uzņēmumā Intel ap 2000. gadu. Tā piedāvā tūkstošiem funkciju, piemēram, attēlu filtrēšanai, malu un seju noteikšanai, objektu izsekošanai video vai kameru kalibrēšanai. OpenCV ir uzrakstīta C++, bet bieži tiek izmantota ar Python, piemēram, kvalitātes kontrolē, robotikā un pētniecībā.
Datorredze ir MI joma, kurā datori interpretē attēlus un video. Tipiski uzdevumi ir objektu noteikšana un lokalizēšana, teksta nolasīšana attēlos un detaļu mērīšana. Šo tehnoloģiju izmanto, piemēram, kvalitātes kontrolē ražošanā, vadītāja palīgsistēmās, loģistikā un medicīniskajā attēldiagnostikā.
Attēlu atpazīšana ir datorredzes joma, kurā programmatūra nosaka, kas attēlā redzams – objekti, cilvēki, teksts, logotipi vai ainas. Tās pamatā parasti ir neironu tīkli, kas apmācīti ar lielu skaitu marķētu attēlu. Lietojumi ir no kvalitātes kontroles ražošanā un produktu fotoattēlu šķirošanas līdz medicīniskās attēldiagnostikas atbalstam. Attēlos ar cilvēkiem īpaša uzmanība jāpievērš datu aizsardzībai un iespējamai neobjektivitātei.
Pozas noteikšana ir datorredzes paņēmiens, kas attēlos vai video nosaka cilvēku ķermeņa stāju vai objektu atrašanās vietu un orientāciju. Parasti modelis atpazīst atslēgpunktus, piemēram, plecus, elkoņus un ceļgalus, un savieno tos skeletā. To izmanto, piemēram, fitnesa lietotnēs, kas pārbauda vingrinājumus, darbavietas ergonomikas analīzē, sporta analītikā un robotikā.
Instanču segmentēšana ir datorredzes paņēmiens, kas attēlā atklāj katru atsevišķu objektu un apvelk to ar pikseļu precizitāti. Atšķirībā no semantiskās segmentēšanas tā nošķir arī vienas klases objektus: trīs cilvēki saņem trīs atsevišķas maskas, nevis vienu kopīgu apgabalu. To izmanto, piemēram, kvalitātes kontrolē, medicīniskajā attēlveidošanā, robotikā vai produktu skaitīšanā plauktā.
