Viziunea computerizată este un domeniu al IA în care calculatoarele interpretează imagini și înregistrări video. Sarcinile tipice includ detectarea și localizarea obiectelor, citirea textului din imagini și măsurarea componentelor. Tehnologia este utilizată, de exemplu, în controlul calității din producție, în sistemele de asistență pentru șoferi, în logistică și în imagistica medicală.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulRecunoașterea imaginilor este un domeniu al viziunii computerizate în care un software identifică ce arată o imagine – obiecte, persoane, texte, logouri sau scene. Se bazează de obicei pe rețele neuronale antrenate pe un număr mare de imagini etichetate. Aplicațiile variază de la controlul calității în producție și sortarea fotografiilor de produse până la sprijinirea imagisticii medicale. În cazul imaginilor cu persoane, protecția datelor și posibilele prejudecăți necesită o atenție deosebită.
O rețea neuronală convoluțională (CNN) este o arhitectură de rețea neuronală deosebit de potrivită pentru datele de tip imagine. Aceasta parcurge datele de intrare cu filtre mici, detectând caracteristici simple, precum marginile, în primele straturi și forme mai complexe în straturile mai profunde. Rețelele CNN au definit recunoașterea imaginilor timp de mulți ani și sunt utilizate, de exemplu, pentru a identifica defecte în fotografiile produselor sau în analiza imaginilor medicale.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) este o bibliotecă software open-source pentru prelucrarea imaginilor și viziune artificială, a cărei dezvoltare a început la Intel în jurul anului 2000. Oferă mii de funcții, de exemplu pentru filtrarea imaginilor, detectarea contururilor și a fețelor, urmărirea obiectelor în video sau calibrarea camerelor. OpenCV este scrisă în C++, dar este folosită frecvent prin Python, de exemplu în controlul calității, în robotică și în cercetare.
Segmentarea semantică atribuie o clasă fiecărui pixel din imagine, de exemplu drum, vehicul, persoană sau cer. Rezultatul este un fel de hartă codificată prin culori a conținutului imaginii. Spre deosebire de segmentarea pe instanțe, obiectele de același tip nu sunt distinse: trei mașini sunt tratate laolaltă drept „mașină”. Se folosește, de exemplu, la conducerea autonomă, în imagistica medicală pentru delimitarea țesuturilor și în analiza imaginilor aeriene și din satelit.
