Računalniški vid je področje UI, v katerem računalniki interpretirajo slike in video. Tipične naloge vključujejo zaznavanje in lociranje predmetov, branje besedila na slikah in merjenje sestavnih delov. Tehnologija se uporablja na primer pri nadzoru kakovosti v proizvodnji, v sistemih za pomoč vozniku, v logistiki in v medicinskem slikanju.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevPrepoznavanje slik je področje računalniškega vida, v katerem programska oprema prepozna, kaj prikazuje slika – predmete, osebe, besedilo, logotipe ali prizore. Običajno temelji na nevronskih mrežah, naučenih na velikem številu označenih slik. Uporabe segajo od nadzora kakovosti v proizvodnji in razvrščanja fotografij izdelkov do podpore medicinskemu slikanju. Pri slikah oseb je treba posebno pozornost nameniti varstvu podatkov in morebitni pristranskosti.
Konvolucijska nevronska mreža (CNN) je arhitektura nevronskih mrež, posebej primerna za slikovne podatke. Vnos pregleduje z majhnimi filtri, pri čemer v prvih plasteh zaznava preproste značilnosti, kot so robovi, v globljih pa kompleksnejše oblike. Mreže CNN so dolga leta oblikovale prepoznavanje slik in se uporabljajo na primer za odkrivanje napak na fotografijah izdelkov ali v analizi medicinskih slik.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) je odprtokodna programska knjižnica za obdelavo slik in računalniški vid, katere razvoj se je pri podjetju Intel začel okoli leta 2000. Nudi na tisoče funkcij, na primer za filtriranje slik, zaznavanje robov in obrazov, sledenje predmetom v videu ali umerjanje kamer. OpenCV je napisan v C++, vendar se pogosto uporablja prek Pythona, na primer pri kontroli kakovosti, v robotiki in raziskavah.
Semantična segmentacija vsaki posamezni slikovni piki na sliki dodeli razred, na primer cesta, vozilo, oseba ali nebo. Rezultat je nekakšen barvno označen zemljevid vsebine slike. Za razliko od segmentacije primerkov se objekti iste vrste ne razlikujejo: trije avtomobili se obravnavajo skupaj kot „avtomobil“. Uporablja se na primer pri avtonomni vožnji, v medicinskem slikanju za razmejitev tkiv in pri analizi zračnih ter satelitskih posnetkov.
