Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und Informatik, der sich darauf konzentriert, Computern zu ermöglichen, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen.
Es geht dabei um die Entwicklung von Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen, visuelle Daten aus der realen Welt zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen zu treffen.
Hier sind einige Schlüsselkomponenten und Anwendungen von Computer Vision:
- Bilderfassung: Dabei werden visuelle Daten aus verschiedenen Quellen wie Kameras, Videos oder anderen Bildgebungsgeräten erfasst.
- Bildverarbeitung: In diesem Schritt werden Rohbilddaten vorverarbeitet, um die Qualität zu verbessern, Rauschen zu entfernen und sie für die weitere Analyse vorzubereiten.
- Merkmalsextraktion: Computer Vision-Algorithmen extrahieren relevante Merkmale aus Bildern, wie Kanten, Formen, Texturen oder Farben, die dann für die Verarbeitung auf höherer Ebene verwendet werden.
- Objekterkennung und -erkennung: Dabei werden Objekte in Bildern oder Videostreams identifiziert und klassifiziert. Objekterkennungsalgorithmen lokalisieren Objekte in einem Bild und klassifizieren sie in vordefinierte Kategorien.
- Semantische Segmentierung: Bei der semantischen Segmentierung wird jedem Pixel in einem Bild eine Bezeichnung zugewiesen, wodurch das Bild effektiv in aussagekräftige Segmente unterteilt wird, die verschiedenen Objekten oder Regionen entsprechen.
- Bildklassifizierung: Bei dieser Aufgabe weisen Algorithmen einem gesamten Bild basierend auf seinem Inhalt eine einzelne Bezeichnung oder Kategorie zu. Beispielsweise kann festgestellt werden, ob auf einem Bild eine Katze oder ein Hund zu sehen ist.
- Visuelles Tracking: Beim visuellen Tracking geht es darum, die Bewegung von Objekten in Videos oder Bildsequenzen über einen bestimmten Zeitraum zu verfolgen. Es wird häufig in Anwendungen wie Überwachung, Sportanalyse und Robotik verwendet.
- 3D-Rekonstruktion: Computer-Vision-Techniken können dreidimensionale Modelle von Objekten oder Szenen aus mehreren 2D-Bildern oder Videobildern rekonstruieren.
Anwendungen von Computer-Vision erstrecken sich über eine breite Palette von Branchen und Bereichen, darunter:
- Autonome Fahrzeuge: Computer-Vision spielt eine entscheidende Rolle dabei, es Fahrzeugen zu ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen, Hindernisse zu erkennen und sicher zu navigieren.
- Medizinische Bildgebung: Es wird für Aufgaben wie Tumorerkennung, Organsegmentierung und Krankheitsdiagnose anhand medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und CT-Scans verwendet.
- Überwachung und Sicherheit: Computer-Vision-Systeme können Video-Feeds für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Aktivitätserkennung und Anomalieerkennung überwachen und analysieren.#
- Einzelhandel und E-Commerce: Zu den Anwendungen gehören Produkterkennung, Regalüberwachung und kassenlose Kassensysteme.
- Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR): Computer Vision ermöglicht es AR- und VR-Systemen, digitale Informationen auf die reale Welt zu legen oder immersive virtuelle Umgebungen zu erstellen.
- Industrielle Automatisierung: Wird zur Qualitätskontrolle, Fehlererkennung und Roboterführung in Fertigungs- und Montageprozessen verwendet.
Sie können die Software nvision herunterladen und testen, um die meisten Computer Vision-Funktionen wie (Abslout Difference, Adaptive Threshold, Canny, Sobel, Gray Scale, Erode, ...) zu testen.
