Review Máy xử lý ảnh workstation
Kinh Nghiệm về Máy xử lý ảnh workstation 2022
Bùi Bình Minh đang tìm kiếm từ khóa Máy xử lý ảnh workstation được Update vào lúc : 2022-09-16 08:02:06 . Với phương châm chia sẻ Kinh Nghiệm về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi Read nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha.Giới thiệu
Nhiều người quen thuộc với những thuật ngữ Xử lý hình ảnh (Image Proccessing) và Thị giác máy tính (có nơi còn gọi là Điện toán thị giác – Computer Vision), nhưng có lẽ rằng một số trong những trong đó không chắc điều gì làm ra sự khác lạ giữa hai nghành này. Có phải chúng về cơ bản là giống nhau không? Chúng có thao tác độc lập với nhau và được sử dụng cho những mục tiêu rất khác nhau? Hay chúng là hai phần của cùng một quá trình? Trừ khi ai đó đã thao tác trong nghành này, họ hoàn toàn có thể không thể trả lời được những thắc mắc này. Hơn nữa, với sự phát triển của Deep Learning và hiệu suất cao của nó trong những tác vụ xử lý ảnh, nó hoàn toàn có thể thích hợp để ứng dụng vào đâu?
Nội dung chính- Giới thiệuThị giác máy tính là gì?Chuỗi hình ảnhDeep learning và hình ảnh kỹ thuật sốDeep learning để xử lý ảnhDeep learning cho Thị giác máy tínhPhần kết luận
Định nghĩa của mỗi cái đã rõ, nhưng trước tiên, có lẽ rằng nên xem xét những gì gây ra sự khó hiểu hay nhầm lẫn trong hiệp hội. Thị giác máy tính đôi lúc còn được xem là một tập con của Xử lý hình ảnh, trong đó người ta tin rằng máy tính hoàn toàn có thể lý giải, hiểu và sử dụng hình ảnh phù hợp mà nó có quyền truy cập. Trong thực tế, Xử lý hình ảnh hoàn toàn có thể được sử dụng như một phần của quy trình Thị giác máy tính, hoặc độc lập và cho một mục tiêu khác.
Xử lý hình ảnh là một thuật ngữ chung đề cập đến một loạt những hiệu suất cao hoàn toàn có thể được thực hiện trên một hình ảnh tĩnh. Trong khi một khung hình đơn (single frame) được sử dụng làm đầu vào, đầu ra thay đổi tùy theo một hoặc vài hiệu suất cao được áp dụng.
Phần lớn những hiệu suất cao xử lý hình ảnh tạo ra một hình ảnh thứ hai, đã được can thiệp. Bất kỳ bộ lọc / filter nào làm thay đổi hình ảnh ví dụ điển hình, là một loại của Xử lý hình ảnh. Cho dù nó tô màu cho ảnh chụp đen trắng, làm mờ biển số xe để bảo vệ quyền riêng tư hoặc tái hiện tai thỏ trên đầu của một người, đó là một ví dụ về quy đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác thông qua xử lý hình ảnh.
(Computer Vision hoạt động và sinh hoạt giải trí trên một luồng những hình ảnh)
Một công cụ thường được sử dụng để xử lý hình ảnh là Adobe Photoshop. Việc sử dụng sản phẩm này để thay đổi hình ảnh rất phổ biến đến nỗi kết quả ở đầu cuối, sau khi một tấm hình kỹ thuật số đã được sửa đổi, thường được gọi là một tấm hình đã “được photoshop”.
trái lại, Xử lý hình ảnh không đề cập đến quá trình phân tích một hình ảnh, ví dụ, tạo một câu tiếng Anh thích hợp để mô tả nó một cách phù hợp. Điều này nằm trong nghành machine learning, và trên thực tế, cũng là một phần của Thị giác máy tính.
Bây giờ tất cả chúng ta đã có một định nghĩa cho Xử lý hình ảnh, nó liên quan ra làm sao đến Thị giác máy tính?
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính, Computer Vision, được xem là một định nghĩa duy nhất, là kĩ năng và quy trình để máy tính hiểu được môi trường tự nhiên thiên nhiên xung quanh thông qua việc sử dụng một hoặc nhiều mắt kỹ thuật số. Rõ ràng, điều này sẽ không được thực hiện bằng phương pháp sử dụng một trách nhiệm độc lập. Thay vào đó, đó là một loạt tiến trình khởi đầu bằng việc đã có được hình ảnh đầu tiên, và sau đó đạt được sự hiểu biết thông qua xử lý và phân tích hình ảnh.
Thị giác của con người là một quá trình phức tạp và việc mô phỏng điều này vẫn là một trách nhiệm đầy thách thức đối với máy tính. Thông qua việc sử dụng những kỹ thuật machine learning truyền thống và mới gần đây với những tiến bộ trong Deep Learning, có những tiến bộ đáng để ý quan tâm đang được thực hiện trong những máy tính hoàn toàn có thể diễn giải và phản ứng với những gì chúng “thấy”.
Một điều kiện tiên quyết và quan trọng cho Thị giác máy tính khác với Xử lý hình ảnh là việc thao tác trên nhiều hình ảnh. Trong khi Xử lý hình ảnh hoàn toàn hoạt động và sinh hoạt giải trí với duy nhất một tấm hình ở dạng số hóa, Computer Vision hoạt động và sinh hoạt giải trí phù hợp hơn trên một luồng hình ảnh (stream of images) có quan hệ tạm thời đã biết trước.
(Xử lý ảnh được thực hiện trên một ảnh tĩnh)
Chuỗi hình ảnh
Sự link tạm thời Một trong những hình ảnh rất quan trọng vì nó tương hỗ update toàn cảnh thông thường là thiết yếu để đưa ra những kết luận đúng chuẩn và phù hợp. Ví dụ, hãy xem xét một bức tranh kỹ thuật số có chứa một chiếc xe hơi. Việc phân tích một hình ảnh duy nhất sẽ hoàn toàn có thể mang lại những rõ ràng quan trọng và quan trọng về chiếc xe. Chúng hoàn toàn có thể gồm có thương hiệu, mẫu mã, sắc tố, biển số xe, sự hiện hữu của người cư ngụ và có lẽ rằng những hướng dẫn như đèn hoặc khí thải ý niệm trạng thái hoạt động và sinh hoạt giải trí. Tuy nhiên, sẽ khá hiếm khi quyết định hoàn toàn có thể đưa ra quyết định rằng chiếc xe đang hoạt động và sinh hoạt giải trí.
Chắc chắn có những ví dụ về nơi mà những cảnh hoạt động và sinh hoạt giải trí hoàn toàn có thể được nhận ra. Chúng hoàn toàn có thể gồm có một hình ảnh mờ hoạt động và sinh hoạt giải trí, hoặc một tấm hình chụp vào đúng thời điểm mà một trong những chiếc lốp xe vượt qua vũng nước. Mặt khác, không khó để nhận ra rằng phần lớn những hình ảnh một khung hình sẽ không đáp ứng đủ thông tin để suy ra hoạt động và sinh hoạt giải trí, chứ chưa nói đến hướng hoặc tốc độ di tán. Không có những rõ ràng này, độ sâu của sự việc hiểu biết bị hạn chế đáng kể.
(Xử lý một chuỗi những hình ảnh của cùng một sự kiện xác định rằng chiếc xe đang hoạt động và sinh hoạt giải trí)
Thay vì một hình ảnh duy nhất, hãy xem xét một loạt ba hình ảnh có chứa cùng một chiếc xe. Mỗi cái được lấy từ cùng một vị trí thuận lợi và được đánh dấu thời gian tương ứng. Nếu có độ trễ giữa mỗi lần chụp hình thì hoàn toàn có thể thuận tiện và đơn giản tính toán bằng phương pháp trừ những dấu thời gian. Trong ngữ cảnh này, việc xác định hoạt động và sinh hoạt giải trí trong khoảng chừng thời gian có liên quan sẽ thuận tiện và đơn giản hơn nhiều.
Chiếc xe hoàn toàn có thể đang đi sang trái hoặc phải, liên quan đến góc quan sát, và điều này sẽ rõ ràng bằng phương pháp nhìn vào những hình ảnh theo thứ tự. Tương tự, nếu một chiếc xe đang di tán về phía trước hoặc ra khỏi máy ảnh thì hình ảnh của nó sẽ trở nên to hơn hoặc nhỏ hơn, tương ứng. Với mục tiêu của ví dụ này, chúng tôi sẽ không xem xét những trường hợp một đối tượng đang hoạt động và sinh hoạt giải trí, nhưng không thể phát hiện được vì độ trễ và hoạt động và sinh hoạt giải trí cùng nhau, sao cho đối tượng luôn quay trở lại cùng một vị trí cho từng ảnh chụp.
Deep learning và hình ảnh kỹ thuật số
Với sự phát triển của Deep Learning trong trong năm mới gần đây, một trong những nghành được áp dụng rộng rãi là hình ảnh kỹ thuật số. Hai framework Deep Learning nổi tiếng là Mạng thần kinh quy đổi (CNN) và Mạng thần kinh tái phát (RNN) . Mặc dù một cuộc thảo luận sâu hơn về những điều này nằm ngoài phạm vi của nội dung bài viết này, có liên quan để đề cập rằng CNN đã được áp dụng cho một loạt những trách nhiệm hình ảnh. Chúng gồm có khối mạng lưới hệ thống nhận diện và nhận dạng khuôn mặt, phân tích hình ảnh y tế, nhận dạng hình ảnh và phân tích video hoạt động và sinh hoạt giải trí đầy đủ. Trên khối mạng lưới hệ thống như vậy là AlexNet, một CNN đã thu hút sự để ý quan tâm khi thắng lợi Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn ImageNet 2012.
Deep learning để xử lý ảnh
Các kỹ thuật Deep Learning đã được áp dụng thành công trong những tác vụ Xử lý hình ảnh và một ví dụ đơn giản cho việc sử dụng nó là trong kỹ thuật phát hiện cạnh, Edge Detection. Việc phát hiện những cạnh trong ảnh kỹ thuật số tương đối phức tạp và nó quan trọng trong Xử lý hình ảnh. Hãy xem xét ví dụ trước đây của chúng tôi trong đó một hình ảnh duy nhất chứa hình ảnh của một chiếc ô tô và trách nhiệm trong tay là áp dụng bộ lọc mờ sao cho số biển số xe sau đó bị che khuất.
Nếu chúng tôi xem xét tiến trình thiết yếu để thực hiện việc làm dễ tưởng tượng này, đầu tiên phải là định vị biển số xe. Xác định bộ sưu tập hình trực quan, ví dụ như biển số xe hoặc đèn pha, được gọi là nhận diện mẫu hình. Tuy nhiên, trước khi bộ sưu tập hình hoàn toàn có thể được nhận ra, nên phải tìm kiếm những đường viền hoặc cạnh biên, được tạo thành từ những cạnh của nó. Do đó, nhận diện cạnh là một thành phần quan trọng của nhận diện mẫu hình, để sau đó hoàn toàn có thể áp dụng những bộ lọc rất khác nhau.
Khi biển số xe đã được xác định, đó chỉ là một trường hợp làm xáo trộn chuỗi ký tự trong khu vực của nó. Kết quả là một bức hình thứ hai giống hệt nhau trong từng rõ ràng, ngoại trừ thông tin nhận dạng duy nhất không hề rõ ràng nữa.
Nhận diện cạnh và tác vụ phức tạp hơn là nhận diện mẫu hình, được CNNs xử lý thuận tiện và đơn giản trong những khối mạng lưới hệ thống Deep Learning. Bằng cách xác định bộ sưu tập hình, CNN hoàn toàn có thể phân loại ảnh và đưa ra nhiều chủng loại Dự kiến khác. Điều này dẫn đến thắc mắc quan trọng là liệu CNN hoàn toàn có thể được áp dụng cho những tác vụ của Thị giác máy tính hay là không.
(Ví dụ về Nhận diện cạnh được áp dụng trên biển số xe)
Deep learning cho Thị giác máy tính
Không còn nghi ngờ gì nữa, nhận dạng mẫu hình và phân quy mô ảnh là những công cụ quan trọng để hiểu được nội dung của một tấm hình. Do đó, CNN là một công cụ có mức giá trị được sử dụng bởi những khối mạng lưới hệ thống Computer Vision. Nhưng còn về toàn cảnh thì sao? Chiếc xe đang tiến đến gần bạn hay nó đang di tán ra xa hơn? Nếu không xem xét một loạt những hình ảnh và quan hệ tạm thời của chúng, không có cách nào để biết một cách chắc như đinh. Trong Thị giác máy tính, hiểu biết sâu hơn đối với những sự kiện là vấn đề thiết yếu.
Deep Learning framework thứ hai như đề cập ở trên đó là RNN. CNN tốt cho xử lý hình ảnh, trong khi RNN tốt cho việc khai thác thông tin tạm thời để xác định toàn cảnh. Một RNN chứa một cơ chế vòng phản hồi về cơ bản hoạt động và sinh hoạt giải trí như một bộ nhớ trong. Được đặt tên là “Bộ nhớ thời gian ngắn” dài (Long Short-Term Memory, LSTM), hiệu suất cao này hoàn toàn có thể mày mò nhiều loại quan hệ gồm có cả những quan hệ chỉ rõ ràng khi xem xét toàn cảnh. Các khối mạng lưới hệ thống này thường được sử dụng để Dự kiến từ tiếp theo trong tác vụ tự động hoàn thành xong, trong đó lựa chọn đúng chuẩn phụ thuộc vào điều gì đó xảy ra tại một điểm trước đó trong câu.
(Một ví dụ về chú thích ảnh)
Đối với trường hợp một hình ảnh kỹ thuật số duy nhất, một trong những ứng dụng mà RNN được áp dụng được gọi là Chú thích hình ảnh. Ở đó, một hình ảnh được tự động đặt cho một mẫu chú thích nhờ vào những gì có trong hình ảnh, ví dụ như “phương tiện này là một chiếc xe ô tô” hay “cửa bên tài xế đang mở ra”. Rõ ràng là mức độ hiểu biết này còn có quyền lợi rất lớn trong Thị giác máy tính. Hơn nữa, sức mạnh mẽ và tự tin của LSTM hoàn toàn có thể được sử dụng trên một loạt những hình ảnh.
Được trang bị một bộ hình ảnh, RNN sẽ xem xét cả nội dung của hình ảnh và quan hệ tạm thời giữa chúng, như được mô tả bởi timestamp đi kèm của chúng. Bây giờ hãy xem xét rằng mỗi hình ảnh có một mô tả đúng chuẩn và mô tả đó được đặt theo thứ tự, trong số một số trong những mô tả tương tự và kết quả là một đoạn mô tả những gì đang xảy ra trong một khoảng chừng thời gian đã được ghi lại trong một số trong những hình ảnh. Đây là một mô tả rõ ràng hơn, hoặc hiểu biết hơn về những gì đang xảy ra trong khoảng chừng thời gian có liên quan.
Trong thực tế, những khối mạng lưới hệ thống CNN và RNN “hybrid” được sử dụng cho những tác vụ phức tạp hơn, sử dụng từng framework này. Có một khối mạng lưới hệ thống lai như vậy, mang tên gọi là DanQ, đã được tạo ra với khối mạng lưới hệ thống DeepSEA làm nền tảng. Tuy nhiên, DeepSEA chỉ là một CNN và không gồm có RNN. Thử nghiệm đã chỉ ra rằng khối mạng lưới hệ thống phối hợp vượt trội so với người tiền nhiệm vì RNN chỉ xem xét tài liệu trừu tượng hơn đã được CNN lọc trước, giúp quan hệ lâu dài thuận tiện và đơn giản phát hiện hơn. Tuy nhiên, điều này phụ thuộc vào việc thực hiện và điều này còn có lẽ rằng nằm ngoài phạm vi của bài thảo luận này.
Phần kết luận
Xử lý hình ảnh và Thị giác máy tính là những trách nhiệm riêng biệt nhưng có liên quan nằm trong toàn cảnh của nghành ảnh số. Xử lý hình ảnh liên quan đến việc sửa đổi hình ảnh bằng những thiết bị như bộ lọc, trong khi những khối mạng lưới hệ thống Computer Vision nhằm mục đích tìm hiểu những gì đang xảy ra trong một khoảng chừng thời gian đã được “mắt điện tử” chụp lại. Xử lý hình ảnh, trong khi nó có những ứng dụng riêng, là một phần quan trọng của khối mạng lưới hệ thống Thị giác máy tính.
Các khối mạng lưới hệ thống Deep Learning đã được áp dụng thành công cho tất cả những tác vụ Xử lý hình ảnh và Thị giác máy tính, sử dụng nhiều framework và triển khai phối hợp. Với sự tiến bộ trong những thuật toán Deep Learning và kĩ năng tính toán ngày càng tăng, những khối mạng lưới hệ thống Computer Vision chắc như đinh sẽ được cải tổ. Đổi lại, những ứng dụng từ máy ảnh thông minh đến robot cũng tiếp tục tiếp tục tăng cấp cải tiến, ở đầu cuối đưa Computer Vision trở thành xu hướng chủ yếu và bước ra khỏi phòng lab.
Nguồn Tổng hợp
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Máy xử lý ảnh workstation Công Nghệ Máy xử lý
Post a Comment