Программирование компьютерного зрения на языке python скачать

What is Computer Vision
  1. Что такое Компьютерное зрение?
  2. Примеры компьютерного зрения и алгоритмов
  3. Как работает компьютерное зрение?
  4. Почему компьютерное зрение так важно?
  5. Происхождение компьютерного зрения
  6. Основные функции компьютерного зрения
  7. Как научиться компьютерному зрению?
  8. Как стать инженером по компьютерному зрению?
  9. Должностная инструкция инженера по компьютерному зрению
  10. Какой язык лучше всего подходит для компьютерного зрения?
  11. Каковы области применения компьютерного зрения?
  12. Проблемы компьютерного зрения
  13. Будущее компьютерного зрения

Что такое Компьютерное зрение?

Компьютерное зрение-это область исследований. Которая позволяет компьютерам воспроизводить зрительную систему человека.

Это подмножество искусственного интеллекта, которое собирает информацию из цифровых изображений или видео и обрабатывает их для определения атрибутов. Весь процесс включает в себя получение изображений, скрининг, анализ, идентификацию и извлечение информации. Эта обширная обработка помогает компьютерам понять любой визуальный контент и действовать на нем соответствующим образом.
Проекты компьютерного зрения переводят цифровой визуальный контент в явные описания для сбора многомерных данных. Эти данные затем преобразуются в машиночитаемый язык, чтобы помочь процессу принятия решений. Основная задача этой ветви искусственного интеллекта-научить машины собирать информацию из пикселей.

Узнайте о лучших бизнес-приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения.

Основы компьютерного зрения

Примеры компьютерного зрения и алгоритмов

Автоматические автомобили нацелены на снижение необходимости вмешательства человека во время вождения с помощью различных систем искусственного интеллекта. Компьютерное зрение является частью такой системы. Которая фокусируется на имитации логики человеческого зрения. Чтобы помочь машинам принимать решения на основе данных. CV-системы будут сканировать живые объекты и классифицировать их. Исходя из чего автомобиль будет продолжать движение или делать остановку. Если автомобиль столкнется с препятствием или светофором, он проанализирует изображение. Создаст его 3D — версию. Рассмотрит особенности и примет решение о действии- все это в течение секунды.

Как работает Компьютерное зрение?

Компьютерное зрение в основном опирается на методы распознавания образов для самообучения и понимания визуальных данных. Широкая доступность данных и готовность компаний делиться ими позволили экспертам по глубокому обучению использовать эти данные. Чтобы сделать процесс более точным и быстрым.

В то время как алгоритмы машинного обучения ранее использовались для приложений компьютерного зрения. Теперь методы глубокого обучения эволюционировали как лучшее решение для этой области. Например, методы машинного обучения требуют огромного объема данных и активного человеческого мониторинга на начальной стадии мониторинга. Чтобы гарантировать. Что результаты будут максимально точными. Глубокое обучение, с другой стороны, опирается на нейронные сети и использует примеры для решения проблем. Он сам учится, используя помеченные данные для распознавания общих паттернов в примерах.

Почему Компьютерное Зрение Так Важно?

От селфи до пейзажных изображений мы сегодня наводнены всевозможными фотографиями. Согласно отчету Internet Trends, люди загружают более 1,8 миллиарда изображений каждый день, и это только количество загруженных изображений. Представьте себе, к чему приведет это число, если вы рассмотрите изображения, хранящиеся в телефонах. Мы потребляем более 4 146 600 видео на YouTube и отправляем 103 447520 спам-писем ежедневный. Опять же, это только часть его – коммуникация, медиа и развлечения. Интернет вещей-все это активно способствует этому числу.

Этот обильно доступный визуальный контент требует анализа и понимания. Компьютерное зрение помогает в этом, обучая машины “видеть” эти изображения и видео.
Кроме того, благодаря простому подключению Интернет сегодня легко доступен всем. Дети особенно восприимчивы к онлайн-злоупотреблениям и “токсичности”. Помимо автоматизации многих функций. Компьютерное зрение также обеспечивает модерацию и мониторинг онлайн-визуального контента. Одной из основных задач, связанных с курированием онлайн-контента, является индексация. Поскольку контент, доступный в Интернете, в основном состоит из двух типов, а именно текстового. Визуального и звукового. Категоризация становится легкой. Компьютерное зрение использует алгоритмы для чтения и индексации изображений. Популярные поисковые системы, такие как Google и Youtube. Используют компьютерное зрение для сканирования изображений и видео. Чтобы одобрить их для показа. Таким образом, они не только предоставляют пользователям соответствующий контент. Но и защищают от онлайн-злоупотреблений и “токсичности”.

Происхождение компьютерного зрения

Компьютерное зрение не является новой концепцией; на самом деле оно восходит к 1960-м годам. Все началось с проекта MIT -“Summer Vision Project”, который анализировал сцены для идентификации объектов. Дэвид Марр, знаменитый нейробиолог, заложил строительные блоки компьютерного зрения, взяв за основу функции мозжечка. Гиппокампа и коры человеческого восприятия. С тех пор его прозвали отцом компьютерного зрения, и эта область эволюционировала. Включив в себя гораздо более сложные функциональные возможности.

Основные Функции Компьютерного Зрения

преимущества компьютерного зрения

Как научиться компьютерному зрению?

В зависимости от целей компьютерное зрение имеет следующие виды применения:

  1. Закладка фундамента: Вероятность, статистика, линейная алгебра. Математическое исчисление и базовые статистические знания являются предпосылками для проникновения в эту область. Точно так же знание языков программирования, таких как Python и MATLAB, поможет вам лучше понять концепции.
  2. Цифровая обработка изображений: Узнайте, как сжимать изображения и видео с помощью файлов JPEG и MPEG. Требуются знания основных инструментов обработки изображений, таких как выравнивание гистограмм. Медианная фильтрация и многое другое. Как только вы овладеете основами обработки и восстановления изображений. Вы будете готовы овладеть более важными навыками компьютерного зрения.
  3. Основы машинного обучения: Знание свернутых нейронных сетей, полностью связанных нейронных сетей, машин опорных векторов. Рекуррентных нейронных сетей. Генеративных состязательных сетей и автоэнкодеров необходимо для начала работы с компьютерным зрением.
  4. Базовое компьютерное зрение: Следующим шагом в этом процессе является декодирование математических моделей. Участвующих в формулировках изображений и видео. Как только вы поймете, как работает распознавание образов и обработка сигналов. Вы сможете перейти к углубленному обучению.

Как стать инженером по компьютерному зрению?

Инженеры по компьютерному зрению сегодня пользуются большим спросом на рынке благодаря огромному количеству визуального контента. Над которым необходимо работать.

Что именно делаетинженер-компьютерщик?

  • Инженер компьютерного зрения создает и использует алгоритмы зрения для работы с пикселями любого визуального контента (изображения. Видео и многое другое)
  • Они используют подход, основанный на данных, для разработки решений.
  • Они обычно имеют опыт работы в AIML и имеют опыт работы с различными системами, включая сегментацию. Машинное обучение и обработку изображений.
    Если вы хотите стать инженером по компьютерному зрению. Вам нужно подобрать базовые навыки предметной области и работать над проектами. Которые дадут вам практический опыт решения отраслевых проблем. Программа Deep Learning Certificate от Great Learning знакомит вас со всеми основами предметной области и направляет на путь становления инженером компьютерного зрения.

Должностная инструкция Инженера по компьютерному зрению

Идеальный кандидат должен обладать глубокими знаниями алгоритмов машинного обучения, принципов и их применения. Он/она должен иметь опыт работы над архитектурами глубокого обучения, такими как CNN, GAN, , и более. Он также должен быть знаком с фреймворками глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Он также должен хорошо разбираться в обнаружении объектов и таких моделях, как YOLO, RCNN, Mask-RCNN и других.

Требования к Инженерам по компьютерному зрению

  • Знание автоматизации технологических процессов и проектирования трубопроводов искусственного интеллекта.
  • более 1 года опыта работы в проектах искусственного интеллекта
  • Навыки программирования (Python, C++, MATLAB) просто необходимы
  • Умение управлять проектами самостоятельно и в команде
  • Рабочие знания таких инструментов, как git, docker и т. Д.
  • Отличные навыки письменного и устного общения
  • Степени в области компьютерных наук, электротехники предпочтительны
    Функции компьютерного зрения

Какой язык лучше всего подходит для компьютерного зрения?

У нас есть несколько вариантов языка программирования для компьютерного зрения – OpenCV с использованием C++. OpenCV с использованием Python или MATLAB. Однако у большинства инженеров есть личный фаворит, в зависимости от задачи, которую они выполняют. Новички часто выбирают OpenCV с Python за его гибкость. Это язык, знакомый большинству программистов. И благодаря своей универсальности он очень популярен среди разработчиков.

Специалисты по компьютерному зрению рекомендуют Python по следующим причинам:

  • Простота в использовании: Python легко освоить, особенно для начинающих. Это один из первых языков программирования, изучаемых большинством пользователей. Этот язык также легко адаптируется для всех видов программирования.
  • Наиболее часто используемый вычислительный язык: Python предлагает полную среду обучения для людей. Которые хотят использовать его для различных видов экспериментов по компьютерному зрению и машинному обучению. Его numpy, scikit-learn. Matplotlib и OpenCV предоставляют исчерпывающий ресурс для любых приложений компьютерного зрения.
  • Отладка и визуализация: Python имеет встроенный отладчик Точно так же Matplotlib является удобным ресурсом для визуализации.
  • Веб-бэкенд-разработка: фреймворки, такие как Django, Flask и Web2py. Являются отличными создателями веб-страниц. Python совместим с этими фреймворками и может быть легко изменен в соответствии с вашими требованиями.
    MATLAB-это другой язык программирования, популярный среди компьютерных экспертов. Давайте рассмотрим преимущества использования MATLAB:
  • Наборы инструментов: MATLAB имеет один из самых исчерпывающих наборов инструментов; будь то набор инструментов для статистического и машинного обучения или набор инструментов для обработки изображений. MATLAB имеет один из них для всех видов потребностей. Чистые интерфейсы каждого из этих наборов инструментов позволяют реализовать целый ряд алгоритмов. MATLAB также имеет набор инструментов оптимизации, который гарантирует. Что все алгоритмы работают наилучшим образом.
  • Мощная матричная библиотека: Изображения и другой визуальный контент содержат многомерные матрицы наряду с линейной алгеброй в различных алгоритмах. Что облегчает работу в MATLAB. Процедуры линейной алгебры, включенные в MATLAB, работают быстро и эффективно.
  • Отладка и визуализация: Поскольку существует единая интегрированная платформа для кодирования в MATLAB, написание. Визуализация и отладка кодов становятся простыми.
  • Отличная документация: MATLAB позволяет вам адекватно документировать свою работу. Чтобы она была доступна позже. Документация необходима не только для дальнейшего использования. Но и для того. Чтобы помочь программистам работать быстрее. Документация MATLAB позволяет пользователям работать в два раза быстрее OpenCV.

Специалисты по компьютерному зрению также тяготеют к OpenCV по следующим причинам:

  • Нулевая стоимость: OpenCV поставляется бесплатно. А что может быть лучше. Чем сэкономить немного денег? Вы можете использовать его для коммерческих приложений, даже проверить источник на наличие исправлений. Самое существенное преимущество использования OpenCV заключается в том. Что вам не нужно делать свой проект открытым исходным кодом.
  • Исчерпывающая библиотека: OpenCV имеет самую обширную коллекцию алгоритмов. Прозрачный API делает устройства OpenCL совместимыми на устройствах и оптимизирует производительность.
  • Платформа и устройства: Ряд встроенных приложений vision и мобильных приложений предпочитают OpenCV в качестве своей библиотеки vision из-за ее ориентированного на производительность дизайна. Вы можете использовать его на всех платформах и устройствах.
  • Большое сообщество: OpenCV используется более чем 9 миллионами людей. Которые постоянно обновляют и помогают друг другу через блоги и форумы. Существенным преимуществом использования OpenCV является то, что вы всегда найдете поддержку сообщества. Поскольку такие компании, как Google, Intel и AMD, финансируют его разработку, OpenCV быстро развивается.

Применение компьютерного зрения

  • Медицинская визуализация: Компьютерное зрение помогает в реконструкции МРТ. Автоматической патологии. Диагностике. Машинных операциях и многом другом.
  • AR/VR: окклюзия объекта (оценка плотной глубины). Отслеживание снаружи,отслеживание изнутри для виртуальной и дополненной реальности.
  • Смартфоны: Все фотофильтры (включая анимационные фильтры в социальных сетях), сканеры QR-кодов, построение панорам. Вычислительная фотография. Детекторы лиц. Детекторы изображений (Google Lens. Night Sight). Которые вы используете. Являются приложениями компьютерного зрения.
  • Интернет: Поиск изображений, геолокация, субтитры к изображениям, ariel imaging для карт. Классификация видео и многое другое.

Проблемы компьютерного зрения

Компьютерное зрение, возможно. И стало одной из ведущих областей машинного обучения. Но все еще существует несколько препятствий на пути к тому. Чтобы стать ведущей технологией. Человеческое зрение-сложная и высокоэффективная система, которую трудно воспроизвести с помощью технологии. Однако это не значит. Что компьютерное зрение не улучшится в будущем.

Проблемы, с которыми мы сталкиваемся в области компьютерного зрения

  • Современные алгоритмы. Основанные на нейронных сетях. Представляют собой сложную систему. Функционирование которой часто неясно. В подобных ситуациях становится трудно найти логику. Стоящую за любой задачей. Это отсутствие рассуждений создает реальную проблему для специалистов по компьютерному зрению. Которые пытаются определить любой атрибут в изображении или видео.
  • Конфиденциальность и этика: Видеонаблюдение на основе Vision-это серьезная угроза конфиденциальности во многих странах. Он подвергает людей несанкционированному использованию данных. Распознавание и распознавание лиц запрещено в некоторых странах из-за этих проблем.
  • Поддельный контент: Как и все другие технологии. Компьютерное зрение в чужих руках может привести к опасным проблемам. Любой человек, имеющий доступ к мощным центрам обработки данных, способен создавать поддельные изображения. Видео или текстовый контент.
  • Состязательные атаки: Это оптические иллюзии для компьютера. Когда злоумышленник создает ошибочную модель машинного обучения, он намеревается, чтобы машина, использующая ее. Потерпела неудачу. Эти дефектные модели трудно идентифицировать и могут нанести серьезный ущерб любой системе.

    Основы компьютерного зрения

Будущее компьютерного зрения

Компьютерное зрение-это быстро развивающаяся область. Которая привлекла большое внимание со стороны различных отраслей промышленности. В будущем он сможет функционировать на более широком спектре контента. Домен уже пользуется устойчивым рынком в 2,37 миллиона долларов США и, как ожидается. Вырастет на 47% CAGR до 2023 года. При том объеме данных. Который мы генерируем каждый день. Вполне естественно. Что машины будут использовать эти данные для разработки решений.
Как только специалисты по компьютерному зрению смогут решить текущие проблемы предметной области. Мы сможем рассчитывать на надежную систему. Которая автоматизирует модерацию и мониторинг контента. С корпоративными гигантами, такими как Google, Facebook, Apple и Microsoft. Инвестирующими в компьютерное зрение. Это только вопрос времени. Прежде чем он захватит глобальный рынок. Upskill в этой области, чтобы максимально использовать эту разрушительную экономику.

3