Технология распознавания изображений на фото и видео

Кто видит лучше: ты или компьютер?

Разблокировка телефона с помощью FaceID, медицинская диагностика, система автопарковки и даже считывание штрих-кода с банки сока на кассе супермаркета: всё это примеры присутствия компьютерного зрения в обыденной жизни человека.

Компьютерное (машинное) зрение — это научное направление, связанное с изучением технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия человека.

В чем же сходства и отличия между машинным и человеческим зрением?

Компьютерная система принимает решение молниеносно — за доли секунды, как и в случае с человеческим мозгом. Но у людей все устроено немного иначе: наши глаза не совершенны, и основную задачу по обработке изображения выполняет более продвинутый орган — мозг. В компьютерном зрении таких ограничений нет. Можно установить простейшие датчики или камеры для сбора информации, и они будут отправлять ее на обработку мощному процессору. А можно воспользоваться умными камерами, которые берут на себя часть работы по анализу объекта, и тем самым разгружают процессор.

Еще несколько лет назад компьютеры могли увидеть не более 70% предметов, попадавших в их поле зрения, сейчас этот показатель приближается вплотную к 100%. Машины не только понимают, что находится перед ними, но и принимают решение о том, что делать дальше. Например, беспилотные автомобили.

Сегодня вы научитесь базовым операциям работы с одной из самых распространенных и мощных библиотек компьютерного зрения OpenCV и сможете сделать свое первое приложение по подсчету объектов на картинке с помощью машинного зрения.

Разобраться в премудростях компьютерного зрения вам поможет — доцент кафедры сервиса автомобилей и технологических машин, руководитель образовательной программы «Автотранспортная мехатроника» Тюменского индустриального университета. Под его руководством на образовательной программе выполняются проекты: создание систем помощи водителю, изучение автономного транспорта.

Материалы к мастер-классу:

Сайт, с которого можно загрузить язык программирования Python — www.python.org/downloads/release/python-385/.

Комментарии: