Термин “компьютерное зрение” означает способность компьютера видеть и интерпретировать окружающее пространство. Эта технология имеет множество применений. Таких как обнаружение и распознавание объектов, самоуправляемые автомобили, распознавание лиц, отслеживание мячей, маркировка фотографий и многое другое. Давайте углубимся в изучение всего процесса компьютерного зрения и рассмотрим основные алгоритмы, которые его поддерживают.
Про компьютерное зрение
Прежде чем разбираться в алгоритмах компьютерного зрения, важно понять, что это такое. Процесс компьютерного зрения обычно делится на пять основных этапов, каждый из которых выполняет свою роль. На первом этапе алгоритм получает входные данные. Они могут быть представлены в виде изображения или потока изображений. Затем наступает этап предварительной обработки. Здесь к исходным изображениям применяются функции, чтобы алгоритм мог лучше их интерпретировать.
Среди этих функций могут быть подавление шума, масштабирование, расширение и эрозия изображения, удаление цветовых артефактов и т. д. Следующий этап – выделение области интереса или региона интереса. Это включает в себя алгоритмы обнаружения объектов и сегментации изображения. После этого происходит извлечение признаков, где извлекается информация, необходимая для достижения конечной цели.
Последний этап – это распознавание. Когда мы идентифицируем объекты в данном кадре изображения, или предсказание, когда оцениваем вероятность появления объекта в кадре.
Рассмотрим реальный пример применения компьютерного зрения. Распознавание выражения лица — это одно из приложений компьютерного зрения. Оно используется в исследовательских лабораториях для оценки того, как продукт влияет на пользователей. Сначала получаем входные данные, к которым применяются алгоритмы предварительной обработки.
Следующим шагом идет обнаружение лиц в кадре и обрезка соответствующей области. После этого определяются ключевые ориентиры лица. Такие как рот, глаза, нос и другие, необходимые для распознавания эмоций.
На финальном этапе модель прогнозирования (обученная модель) классифицирует изображения, используя признаки, выделенные на предыдущих этапах.
Алгоритмы компьютерного зрения
Прежде чем перейти к обсуждению алгоритмов компьютерного зрения, важно понять термин “частота”. Частота изображения — это показатель скорости изменения интенсивности пикселей. Высокочастотные изображения характеризуются резкими перепадами интенсивности. В то время как низкочастотные изображения отличаются более плавными изменениями яркости.
Когда мы применяем преобразование Фурье к изображению, получаем спектр, который содержит информацию о частотах изображения. Если в центре частотного спектра находится концентрированная точка, это указывает на наличие большого количества низкочастотных компонентов. Высокочастотные элементы, такие как края, углы и полосы, расположены ближе к краям спектра. Поскольку изображение можно рассматривать как функцию x и y, измерить изменение интенсивности можно, взяв производную этой функции.
Алгоритмы компьютерного зрения: обнаружение объектов
Обнаружение объектов — одна из ключевых задач в алгоритмах компьютерного зрения. Она подразумевает поиск и классификацию объектов на изображении или в видео. За последние годы было создано несколько алгоритмов для обнаружения объектов, каждый со своими преимуществами и недостатками. В этой статье мы обсудим два наиболее популярных алгоритма для обнаружения объектов: R-CNN и YOLO.
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) был одним из первых алгоритмов обнаружения объектов. Он ввел концепцию предложений регионов, которая предполагает создание набора потенциальных областей изображения, ограничивающих объект. Затем R-CNN применяет предварительно обученную CNN к каждому предложенному региону, извлекает признаки и проводит классификацию для определения наличия объектов. Хотя R-CNN достигла высокой точности, ее недостатком была низкая скорость вывода из-за последовательной обработки предложений регионов.
Для решения проблемы скорости были проведены последующие усовершенствования. Они привели к разработке алгоритмов Fast R-CNN и Faster R-CNN. В этих алгоритмах было введено объединение областей интереса (ROI) и общие конволюционные слои, что значительно ускорило процесс обнаружения. Благодаря разделению конволюционных вычислений между регионами эти алгоритмы позволили ускорить процесс вычисления при сохранении высокой точности.
Еще один прорыв в области обнаружения объектов произошел с появлением технологии You Only Look Once (YOLO). YOLO произвел революцию в этой области. Он представил одноэтапный подход к обнаружению. Благодаря этому стало возможно обнаруживать объекты в режиме реального времени. YOLO делит входное изображение на сетку и предсказывает ограничительные рамки и вероятности классов непосредственно из каждой ячейки сетки. Такой подход устраняет необходимость в предложении регионов и позволяет одновременно обнаруживать объекты на всем изображении. Архитектура YOLO в сочетании с эффективной реализацией позволяет достичь впечатляющей скорости при сохранении конкурентоспособной точности.
Алгоритмы компьютерного зрения: классификация изображений с помощью CNN
Классификация изображений – важнейшая задача в алгоритмах и приложениях компьютерного зрения. Она заключается в присвоении меток или категорий входным изображениям. Конволюционные нейронные сети (CNN) стали лучшей архитектурой для классификации изображений. Они демонстрируют высочайшую производительность на различных наборах данных.
CNN отлично справляются с иерархическим представлением изображений, обучаясь как низкоуровневым, так и высокоуровневым признакам. Архитектура включает в себя несколько слоев, в том числе конволюционные, объединяющие и полностью связанные слои. Конволюционные слои используют фильтры для обнаружения локальных паттернов и пространственных связей во входном изображении. Пулинговые слои уменьшают дискретизацию карт признаков, снижая вычислительную сложность и сохраняя важную информацию. Полностью связанные слои позволяют сети делать прогнозы, изучая сложные взаимосвязи между извлеченными признаками и соответствующими им классами.
Предварительное обучение и тонкая настройка CNN с использованием крупномасштабных наборов данных, таких как ImageNet, стали обычной практикой. Предварительно обученные модели, такие как VGGNet, ResNet и Inception, служат мощными экстракторами признаков, позволяя осуществлять трансферное обучение. Используя предварительно обученные модели, даже при ограниченном количестве помеченных данных можно добиться высокой точности в задачах классификации изображений.
CNN также выиграли от усовершенствования методов регуляризации, таких как отсев и пакетная нормализация, которые уменьшают чрезмерную подгонку и улучшают обобщение. Эти методы, а также стратегии дополнения данных, такие как вращение, масштабирование и переворачивание, помогают сети хорошо обобщать данные на невидимых изображениях.
Алгоритмы компьютерного зрения: фильтр Собеля
Оператор Собеля применяется в обработке изображений и компьютерном зрении для обнаружения краев. Этот фильтр создает изображение с ярко выраженными краями. Он вычисляет аппроксимацию градиента интенсивности изображения. В каждом пикселе результатом применения оператора Собеля является вектор градиента и его норма.
Оператор Собеля работает путем свертки изображения с небольшим фильтром, содержащим целочисленные значения, в горизонтальном и вертикальном направлениях. Благодаря этому он является относительно простым в плане вычислительных ресурсов. Фильтр Sx предназначен для обнаружения горизонтальных краев, а фильтр Sy — для вертикальных. Это делает оператор Собеля фильтром высоких частот.
Алгоритмы компьютерного зрения: фильтр усреднения
Усредняющий фильтр — это нормализованный фильтр, применяемый для определения уровня яркости или темноты изображения. Он перемещается по изображению пиксель за пикселем, заменяя значение каждого пикселя на среднее значение его соседних пикселей, включая сам пиксель.
Такой способ фильтрации, также известный как усредненная, позволяет сгладить изображение, уменьшая различия в интенсивности между соседними пикселями.
Детектор краев Канни
Этот алгоритм использует четыре фильтра для обнаружения горизонтальных, вертикальных и диагональных краев на размытом изображении. Он выполняет следующие задачи:
- Это точный алгоритм, широко используемый для обнаружения краев.
- Убирает шум с помощью гауссового размытия.
- Определяет силу и направление краев с помощью фильтра Собеля.
- Применяет метод немаксимального подавления, чтобы выделить самые сильные края и уменьшить их до одной пиксельной линии.
- Использует гистерезис (двойной порог), чтобы выбрать лучшие края.
Каскад Хаара
Этот метод основан на машинном обучении, где каскадная функция проходит обучение для решения задач бинарной классификации. Функцию обучают на наборе положительных и отрицательных изображений, после чего используют для обнаружения объектов на других изображениях. Она способна обнаруживать такие элементы, как:
- Края,
- Линии,
- Прямоугольные узоры.
Заключение: алгоритмы компьютерного зрения
В заключение можно сказать, что компьютерное зрение — это динамичная и быстроразвивающаяся область. Она позволяет компьютерам видеть и интерпретировать окружающий мир. В статье мы рассмотрели основные этапы конвейера компьютерного зрения. Начиная с обработки изображений и заканчивая сложными алгоритмами распознавания объектов. Также мы изучили ключевые алгоритмы, такие как R-CNN, YOLO, конволюционные нейронные сети (CNN), и инструменты обработки изображений, такие как фильтры Собеля, фильтры усреднения и детектор краев Канни.
Применения компьютерного зрения разнообразны и охватывают широкий спектр отраслей. Включая самоуправляемые автомобили, распознавание лиц, отслеживание объектов в спорте и многое другое. Таким образом, будущее компьютерного зрения обещает быть захватывающим. Оно открывает возможность нахождения новых способов использования технологии для улучшения жизни людей и развития различных отраслей.
