Sebbene l'Elaborazione delle Immagini e la Computer Vision siano concetti diversi, essi lavorano insieme in molte aree. I sistemi di computer vision mirano a replicare la complessità del sistema visivo umano per dare un senso al mondo digitale. A tal fine, possono utilizzare algoritmi di elaborazione delle immagini all'interno di una Rete Neurale di Deep Learning. Di conseguenza, mira a estrarre informazioni significative da questi input.
L'elaborazione delle immagini rileva i modelli nelle immagini digitali e ottiche. La computer vision si concentra su una migliore comprensione del mondo visivo attraverso la capacità di un modello di intelligenza artificiale addestrato ai dati di analizzare foto, video e altri input visivi per estrarre informazioni significative e fare previsioni ad alta fedeltà.
Gli usi più comuni dell'elaborazione delle immagini
Il riconoscimento di pattern comporta l'elaborazione di video, il miglioramento delle immagini e il filtraggio. La computer vision ha una gamma più ampia di applicazioni ed è ampiamente utilizzata in settori quali il rilevamento di difetti e il rilevamento di oggetti.
L'elaborazione delle immagini richiede apparecchiature costose. La Computer Vision ha costi di attrezzatura inferiori. Per alcuni progetti è sufficiente anche un mini PC industriale con una GPU, una webcam o una telecamera IP. Con lo stesso sistema è possibile eseguire decine di modelli AI diversi e definire oggetti diversi. In questo modo si risparmiano tempo e denaro.
In alcuni progetti di Computer Vision, l'AI può fare previsioni accurate anche su oggetti non addestrati. Se addestrata correttamente, è in grado di rilevare anche se le condizioni e l'ambiente cambiano.
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