| przypadek | liczba pojedyncza | liczba mnoga |
|---|---|---|
| mianownik | obraz | obrazy |
| dopełniacz | obrazu | obrazów |
| celownik | obrazowi | obrazom |
| biernik | obraz | obrazy |
Wizja komputerowa to podzbiór sztucznej inteligencji, który pozwala komputerom interpretować i rozumieć dane wizualne z otaczającego nas świata. Obejmuje ona wykorzystanie algorytmów i modeli matematycznych do przetwarzania i analizowania obrazów i filmów. W ostatnich latach wizja komputerowa stała się coraz ważniejszą dziedziną, z zastosowaniami w wielu branżach, w tym w opiece zdrowotnej, transporcie i rozrywce.
Jednym z pierwszych kroków w wizji komputerowej jest opis obrazu. Opis obrazu składa się z zestawu cech, które opisują zawartość obrazu. Cechy te mogą obejmować teksturę, kolor, kształt i inne cechy, które są ważne dla zrozumienia obrazu. Opis obrazu jest ważną częścią wizji komputerowej, ponieważ zapewnia komputerom sposób identyfikacji i klasyfikacji obrazów.
Istnieje wiele różnych typów obrazów, które mogą być analizowane przy użyciu technik wizji komputerowej. Na przykład, aplikacja może wykorzystywać wizję komputerową do analizy obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie lub skany MRI, w celu identyfikacji potencjalnych problemów zdrowotnych. Wizja komputerowa może być również wykorzystywana do analizy zdjęć satelitarnych w celu śledzenia zmian w użytkowaniu gruntów lub monitorowania wzorców pogodowych.
Aby stworzyć obraz wykorzystujący wizję komputerową, programiści używają różnych języków programowania i narzędzi, takich jak Python i OpenCV. Używają również algorytmów uczenia maszynowego, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe, aby wytrenować komputer do rozpoznawania różnych typów obrazów. Obejmuje to dostarczanie komputerowi dużych ilości danych, takich jak obrazy różnych zwierząt, a następnie uczenie go rozpoznawania wzorców i cech, które są unikalne dla każdego zwierzęcia.
Podczas omawiania obrazu przy użyciu wizji komputerowej ważne jest, aby wziąć pod uwagę temat obrazu. Na przykład, analizując zdjęcie kota, komputer musiałby zidentyfikować pewne cechy, takie jak kształt uszu kota i kolor jego futra, aby poprawnie sklasyfikować obraz. Rozumiejąc temat obrazu, komputer może zidentyfikować ważne szczegóły i dokonać dokładniejszych prognoz.
Podsumowując, wizja komputerowa to szybko rozwijająca się dziedzina, która ma wiele praktycznych zastosowań. Niezależnie od tego, czy chodzi o analizę obrazów medycznych, czy śledzenie zmian w środowisku, wizja komputerowa pozwala nam lepiej zrozumieć otaczający nas świat. Korzystając z zaawansowanych algorytmów i technik uczenia maszynowego, komputery mogą analizować i interpretować dane wizualne w sposób, który kiedyś uważano za niemożliwy. Ponieważ dziedzina widzenia komputerowego nadal się rozwija, możemy spodziewać się jeszcze bardziej ekscytujących i innowacyjnych zastosowań w nadchodzących latach.
Obraz można opisać jako dwuwymiarową macierz pikseli, gdzie każdy piksel zawiera informacje o jego kolorze lub intensywności. Kolor piksela jest zwykle reprezentowany przy użyciu modelu kolorów RGB (czerwony, zielony, niebieski), w którym każdy kanał koloru ma przypisaną wartość od 0 do 255. Intensywność piksela jest często reprezentowana za pomocą wartości w skali szarości, gdzie 0 oznacza czerń, a 255 oznacza biel. Analizując wzorce i cechy obecne w matrycy pikseli, algorytmy widzenia komputerowego mogą wyodrębnić przydatne informacje i podejmować decyzje na podstawie zawartości obrazu.