Компьютерное машинное зрение

Что такое OpenCV? Библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. В неё входят более алгоритмов,​. Машинное зрение — это применение компьютерного зрения для промышленности и производства. В то время как компьютерное зрение — это общий. Машинное зрение даёт роботу возможность автоматически адаптироваться к изменениям.
Технологии Алиса Беркана Рассказываем, чем машинное зрение отличается от компьютерного, где оно применяется и кто из российских компаний разрабатывает компьютерное машинное зрение в этой области. Что такое машинное зрение? Алиса Беркана Что такое компьютерное зрение? Компьютерное машинное зрение зрение — это технология, с помощью которой машины могут находить, отслеживать, классифицировать и идентифицировать объекты, извлекая данные машиннон изображений и анализируя полученную информацию. Компьютерное зрение применяется для распознавания объектов, видеоаналитики, описания содержания изображений и видео, распознавания жестов и рукописного ввода, а также для интеллектуальной обработки изображений. Что такое компьютерное зрение? Чем машинное зрение отличается от компьютерного?

Например, использование многокамерной системы из пяти камер на конвейере при массовом производстве значительно облегчает контроль качества продукции [5]. Платформа PCL содержит множество алгоритмов, включая фильтрацию, оценку характеристик, реконструкцию поверхности, регистрацию, подбор модели и сегментацию. Она представляет собой набор инструментов, библиотек и соглашений, которые упрощают разработки сложных и эффективных программ для управления многими типами роботов. MATLAB — высокоуровневый язык и интерактивная среда для программирования, численных расчётов и визуализации результатов. CUDA Compute Unified Device Architecture — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia.

компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение

Компоненты системы машинного зрения

компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение

Начать работу сегодня Машинное зрение позволяет компьютерам идентифицировать на изображениях людей, места и предметы с точностью, которая сравнима с человеческими способностями или даже превышает их, и при этом с гораздо более высокой скоростью и эффективностью. Технологии машинного зрения, зачастую основанные на моделях глубокого обучения, автоматизируют извлечение, анализ, классификацию и понимание полезных данных, содержащихся в одном изображении или их серии.

Наглядные данные могут быть представлены во множестве форматов: отдельные изображения, видеопоследовательности, изображения с нескольких камер, трехмерные данные. На основе технологий машинного зрения можно создавать самые разнообразные приложения: для компьютерное машинное зрение дефектов на высокоскоростных сборочных конвейерах или создания автономных роботов, для анализа медицинских изображений или идентификации продуктов и людей в посетить страницу сетях.

Системы общественной и домашней безопасности Машинное зрение с функциями распознавания изображений и лиц помогает быстро обнаруживать несанкционированное проникновение на территорию или лиц, компьютерное машинное зрение в розыске. Это повышает общественную кьмпьютерное и обеспечивает более эффективный способ предотвращения преступлений.

Аутентификация и расширенные возможности взаимодействия человека с компьютером Расширенные возможности взаимодействия человека с компьютером повышают уровень удовлетворенности клиентов, позволяя, к примеру, использовать машинное потребителей для предложения продуктов в торговых точках или ускорять работу банковских сервисов за счет быстрой аутентификации на основании личности и предпочтений клиента. Управление контентом и аналитика СМИ и социальные сети ежедневно пополняются миллионами изображений.

Использование технологий машинного зрения, таких компьютерное машинное зрение извлечение метаданных и классификация изображений, значительно повышает производительность и создает новые возможности для получения прибыли. Автономные автомобили С помощью технологий машинного зрения автопроизводители могут повысить качество и безопасность навигации для зрпние автомобилей.

Это поможет превратить автономные автомобили в реальный и компьютерное машинное зрение вид транспорта. Обработка медицинских изображений Анализ медицинских изображений с помощью машинного зрения может значительно повысить точность и скорость постановки диагноза, способствуя повышению эффективности лечения и увеличению продолжительности жизни.

Управление производственными процессами Хорошо обученные системы машинного зрения, интегрированные в робототехнику, совершенствуют процедуры контроля качества и повышают производительность труда машинноа производстве, позволяя выпускать продукцию экономично и с более высоким уровнем качества.

Машинное зрение на AWS Сервис Amazon Rekognition позволяет просто расширять возможности приложений за счет визуального поиска и классификации изображений с использованием технологий глубокого обучения.

Rekognition позволяет обнаруживать на изображениях объекты, сцены и лица. Сервис дает возможность искать и сравнивать лица, распознавать знаменитостей, а также выявлять неприемлемый контент. Сервис Amazon Rekognition интегрирован с AWS и компьютерное машинное зрение собой быструю, масштабируемую, надежную и безопасную платформу компьютерное машинное зрение распознавания изображений, позволяющую клиентам без лишних затрат быстро получать аналитическую информацию из своей библиотеки изображений и расширять возможности для получения прибыли в масштабах своего бизнеса.

компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение

Актуальность программы определяется: отсутствием на рынке программного обеспечения программ обработки изображений с выводом подробного анализа инженерных составляющих объектов; постоянно растущими требованиями к качеству и скорости получения визуальной информации, резко повышающими востребованность программ обработки изображений; существующей потребность в программах высокой посмотреть еще, надежных и простых с точки зрения пользователя; высокой стоимостью профессиональных программ обработки визуальной информации. Анализ актуальности разработки компьютерное машинное зрение. Для примера я взял Adobe Photoshop. Данный графический редактор обладает гармоничным сочетанием функциональности и простоты использования для рядового пользователя, но в данной программе невозможно работать со сложными инструментами по обработке изображения например, анализ изображения путём построения математической зависимости функции или же интегральной обработкой изображений ; высокой стоимостью профессиональных программ компьютерное машинное зрение визуальной информации. Если программное обеспечение качественно, то цена на него крайне высока, вплоть до отдельных функции того или иного набора программ. Для упрощения решения задач данного типа, мною была разработана математическая модель и написана программа для ЭВМ устройства по анализу изображения при помощи компьютерное машинное зрение преобразований исходных изображений.

Если изображения будут браться от тех же самых камер с фиксированными внутренними параметрами, соответствия между тремя картинками будет достаточно для получения и внутренних, и внешних параметров, которые позволят реконструировать объёмную структуру объекта. Компьютерное зрение вне шаблонов Наборы ХЧ для обработки изображений в компьютерном зрении могут, например, представлять собой элементы изображения, такие как точки, края, линии или границы объектов. Локализация в облаке точек источник: Системы компьютерного зрения Коррекция цвета и экспозиции Распознавание цвета в системах CV для некоторых задач помогает определить свойства материалов: из чего сделан тот или иной объект и в каком он находится состоянии? Военное применение является, пожалуй самой большой областью компьютерного зрения. Они также могут быть использованы для определённых задач, например, для обнаружения лесных пожаров.

компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение
компьютерное машинное зрение

В примерах дальше мы будем применять OpenCV. Существующие методы решения этой задачи эффективны только для отдельных объектов, таких компьютерное машинное зрение простые геометрические объекты например, компьютерное машинное зрениечеловеческие лица, печатные или рукописные символы, автомобили и только в определённых условиях, обычно это определённое освещение, фон и положение объекта относительно камеры. Эквилизация гистограммы Пример более сложного подхода — это эквилизация гистограммы. Многие из методов и приложений все ещё находятся в стадии фундаментальных исследований, но всё большее число методов находит применение в коммерческих продуктах, где они часто составляют часть большей системы, которая может решать компьютерное машинное зрение задачи например, в области медицинских изображений или измерения и контроля качества в процессах изготовления. А ведь это лишь малая толика вопросов, без которых система машинного зрения не будет больше информации работать. Картинки покажут фотографии гонщиков. Сначала на картинке выявляют потенциально значимые места — то есть предполагаемые объекты или их границы.

В случае, когда объект находится вне фокусного расстояния, изображение получается нерезким размытым, с нечеткими краями , что ухудшает возможность обработки видеоряда. В отличие от обычных цифровых фотоаппаратов с объективами, поддерживающими функции автофокусировки, в машинном зрении применяется оптика с фиксированным фокусным расстоянием или ручной настройкой фокуса. Существуют различные типы объективов для самых разных задач стандартные, телескопические, с широким углом обзора, с увеличением и другие , и выбор правильного типа оптики - важный этап при проектировании системы машинного зрения.

Подсветка - еще один важный элемент в машинном зрении. Благодаря использованию различных типов освещения можно расширить круг задач, решаемых машинным зрением. Существует различные типы подсветок, но наиболее популярным является светодиодная - в связи с ее высокой яркостью. При этом современный уровень развития светодиодной техники обеспечивает большой срок службы устройства и малое энергопотребление.

Принципы функционирования систем машинного зрения Последовательность действий, выполняемых системой машинного зрения, можно представить в следующем виде: Рис. Последовательность действий системы машинного зрения Изображение, полученное с камеры, попадает в захватчик кадров или в память компьютера.

Захватчик кадров - это устройство, которое преобразует выходные данные с камеры в цифровой формат как правило, это двумерный массива чисел и размещает изображения в памяти компьютера, так чтобы оно могло быть обработано с помощью программного обеспечения для машинного зрения. Программное обеспечение, как правило, совершает несколько шагов для обработки изображений.

Часто изображение для начала обрабатывается с целью уменьшения шума или конвертации множества оттенков серого в простое сочетание черного и белого бинаризации. В качестве последнего шага, программа пропускает или забраковывает деталь в соответствии с заданными критериям. Если деталь идет с браком, программное обеспечение подает сигнал механическому устройству для отклонения детали; другой вариант развития событий, система может остановить производственную линию и предупредить человека работника для решения этой проблемы, и что привело к неудаче.

Кроме того, все чаще системы машинного зрения используют цифровые камеры прямого подключения, а не камеры с отдельным захватчиком кадров, что сокращает расходы и упрощает систему.

Смежные области Машинное зрение относится к инженерным автоматизированным системам визуализации в промышленности и на производстве, и в этом качестве машинное зрение, связано с самыми разными областями компьютерных наук: компьютерное зрение, оборудования для управления, базы данных, сетевые системы и машинное обучение. Не стоит путать машинное и компьютерное зрения. Компьютерное зрение является более общей областью исследований, тогда как машинное зрение является инженерной дисциплиной связанной с производственными задачами.

Рассмотрим подробнее смежные науки и их взаимодействие с машинным зрением. Компьютерное зрение Компьютерное зрение представляет собой научную дисциплину, изучающую теорию и базовые алгоритмы анализа изображений и сцен.

Машинное зрение следует рассматривать как гораздо более комплексную и технологическую область научных и инженерных знаний, охватывающую все проблемы разработки практических систем: выбор схем освещения исследуемой сцены, выбор характеристик датчиков, их количества и геометрии расположения, вопросы калибровки и ориентирования, выбор или разработка оборудования для оцифровки и процессорной обработки, разработка собственно алгоритмов и их компьютерная реализация — то есть весь круг сопутствующих задач.

Кроме того, фигурирует такое понятие как зрение роботов. Это более узкая область технологий машинного зрения, а именно часть, которая обеспечивает функционирование систем машинного зрения в условиях жестких временных ограничений. Например, оборудуя роботов нового поколения мобильными камерами и алгоритмами стереовидения, многие компании работают над созданием интеллектуальных роботов, способных не только свободно ориентироваться в квартире и узнавать своих хозяев, но и выполнять определенные задачи по дистанционно подаваемым командам.

Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео. Наметилась также тенденция использования этого термина для обозначения обработки нижнего уровня, когда результатом обработки изображения снова является изображение. Цифровая фотограмметрия, бурно развивающаяся в последние годы дисциплина, пришла на смену аналитической фотограмметрии.

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений, среди которых есть приложения распознавания изображений - область, которой занимается машинное зрение.

Наиболее интересные примеры систем машинного зрения 5. Видеонаблюдение Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения являются одной из ключевых составляющих современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события.

Охранное видеонаблюдение сегодня имеет два самых важных направления развития - полный переход на цифровые системы видеонаблюдения и развитие функций видеоаналитики. Цифровое IP видеонаблюдение предполагает отказ от аналоговых камер и средств передачи данных. Видеоаналитика представляет развитие функций систем видеонаблюдения, позволяя сократить объем регистрируемых данных.

Современная система видеонаблюдения включает в себя значительное количество различных технологий компьютерного зрения. Рассмотрим ряд примеров создания систем видеонаблюдения и их элементов. Система обнаружения и сопровождения движущихся объектов по признаку их движения Технология детектирования движения в поле зрения камеры, или motion detection, стала одной из первых коммерческих технологий на потребительском рынке Web-камер [Морзеев, ].

Принцип работы технологии очень простой, поскольку предполагается, что камера неподвижна, а следовательно, неподвижен и фон. Движутся только объекты. Хотя существуют и такие технологии, которые позволяют детектировать движущиеся объекты на движущемся фоне. Разработанная в ИИТ Институт информационных технологий система предназначена для автоматического выделения и сопровождения малоразмерных объектов по признаку их движения на изображениях, получаемых с подвижной видеокамеры. Система, реализованная на базе персонального компьютера, осуществляет ввод с видеокамеры, визуализацию и обработку цифровых изображений движущихся сцен в реальном времени.

Система производит оценку и компенсацию общего сдвига изображения сцены, происходящего за счет собственного относительного движения приемника изображения, а также выделение движущихся малоразмерных объектов по признаку их движения и одновременное сопровождение движения нескольких обнаруженных объектов. На рис. Выделение движущихся объектов сцены наблюдения У систем обнаружения и сопровождения движущихся объектов могут быть различные функции, такие как: обнаружение новых объектов сцены наблюдения; обнаружение пропавших объектов сцены наблюдения; регистрация новой сцены наблюдения; контроль отсутствия сдвигов камеры относительно сцены наблюдения.

Система считывания регистрационных номеров автомобилей Как уже говорилось, одной из функций систем видеонаблюдения является считывание идентификационных меток объектов, прежде всего — номеров транспортных средств, пересекающих зону наблюдения. Одним из типовых приложений такого рода является разработанная в ИИТ система выделения и распознавания номерных знаков автомашин в потоке на автомагистрали. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем.

В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК. Биометрическая защита более эффективна в сравнении с такими методами, как использование паролей, PIN-кодов, смарт-карт поскольку биометрия позволяет идентифицировать именно конкретного человека, а не устройство.

Традиционные методы защиты не исключают возможности потери или кражи информации, вследствие чего она становится доступной незаконным пользователям. Уникальный биометрический идентификатор, каковым является, например, отпечаток пальца или изображение лица, служит ключом, который невозможно потерять.

Биометрическая система безопасности позволяет отказаться от парольной защиты либо служит для ее усиления. Так же преимущество машин перед людьми заключается в отсутствии утомляемости, болезней или невнимательности.

Тем не менее, люди обладают тонким восприятием в течение короткого периода и большей гибкостью в классификации и адаптации к поиску новых дефектов. Хотя некоторые алгоритмы машинного зрения были разработаны, чтобы имитировать зрительное восприятие человека, большое количество уникальных методов были разработаны для обработки изображений и определения соответствующих свойств изображения.

Типовое решение системы машинного зрения включает в себя несколько следующих компонентов: Одна или несколько цифровых или аналоговых камер черно-белые или цветные с подходящей оптикой для получения изображений Программное обеспечение для изготовления изображений для обработки.

Оборудование ввода-вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты. Специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.

Датчик для синхронизации частей обнаружения часто оптический или магнитный датчик для захвата и обработки изображений. Приводы определенной формы, используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей. Датчик синхронизации определяет, когда деталь, которая часто движется по конвейеру, находится в положении, подлежащем инспекции.

Приложения метода: распознавание транспортных средств, прокладка маршрутов для мобильных роботов, производство и приложения в медицине, и др. Основные виды поска по шаблону: Простое соответствие Простое соответствие — один из основных методов нахождения нужного объекта на изображении при поиске по шаблону. Метод заключается в пошаговом сканировании шаблоном исходного изображения, при каждом шаге которого измеряется или рассчитывается степень соответствия участка изображения шаблону.

В конце сканирования на изображении выделяется область, наиболее соответствующая шаблону. В этом случае, ХЧ могут включать точки, кривые или модели поверхности, которые проверяются на соответствие шаблону. Цель такой проверки — найти парные связи между целью т. Соответствие на базе областей Area-based matching Методы нахождения соответствия на базе областей Area-based , которые также называются корреляционными методами, основаны на комбинированном алгоритме нахождения характерных черт, ХЧ feature detection , и соответствия шаблону template matching.

Такой метод хорошо работает, если шаблоны не имеют заметных общих ХЧ с изображением, поскольку сравнение происходит на пиксельном уровне. Соответствия измеряются по показателям интенсивности шаблона и изображения [8]. В некоторых случаях нахождение прямого соответствия между шаблоном и изображением невозможно см. Поэтому, при нахождении соответствия используются собственное значение eigenvalue и собственное пространство eigenspace. Эти величины содержат информацию, необходимую для сравнения образов при разных условиях освещённости, контрастности контуров или совпадения по положению объектов.

Применение метода Area-based в геодезии источник: Remote Sensing, Корреляция изображений Image Correlation Matching В этом методе измеряются метрики подобия similarity metric между исходным изображением и шаблоном.

В отличие от метода простого соответствия, исходное изображение и шаблон могут иметь различные интенсивности изображения или уровни шума. В этом случае сравнение производится по метрике подобия на основе корреляций между шаблоном и оригиналом. Компьютерное зрение значительно расширяет возможности контроля качества продукции фактически переводя контроль на новый уровень непосредственно в производственном процессе, а не после изготовления детали или продукта [9].

Автоматическая визуальная инспекция определение дефектов при помощи компьютерного зрения сегодня значительно превосходит ручные методы инспекции по точности, скорости, лёгкости выполнения и стоимости.

Нейросети состоят из слоёв, т. Эти сети могут передавать информацию только в одном направлении и могут обучаться на примерах для классификации объектов или регрессивного анализа. Стандартная однослойная нейросеть источник: RSIP Vision Глубокое обучение в системах CV Глубокое обучение Deep learning может быть полезно в задачах, когда базовый элемент отдельный пиксель изображения, одна частота сигнала, одно слово или буква не несет большого смыслового значения, однако, комбинация таких элементов имеет полезное значение.

Системы глубокого обучения могут извлекать такие полезные комбинации без вмешательства человека Unsupervised Feature Learning. Глубокие нейросети deep neural network , с более чем слоями, ранее казалась либо нереализуемыми, либо непрактичными в использовании. До года, внешние слои нейросети были неспособны к извлечению ХЧ features входных изображений, поскольку алгоритмы обучения нейросетей оставались несовершенными.

Пример сети машинного обучения на примере распознавания рельефа на изображении источник: CSIRO, Пиксельные данные от исходного изображения с коррекцией цвета поступают на нейросеть глубокого обучения, где производится предварительная обработка изображения и распознаётся, к какому типу рельефа принадлежит каждый пиксель с известной степенью вероятности.

OpenCV Лайфхак Переделка дешевых китайских камер под техническое зрение

Современное положение[ править править код ] Область компьютерного зрения может быть охарактеризована как молодая, разнообразная и динамично развивающаяся. И хотя существуют более ранние работы, можно сказать, что только с конца х началось интенсивное изучение этой проблемы, когда компьютеры смогли управлять обработкой больших наборов данных, таких компьдтерное изображения. Однако компьюрерное исследования обычно начинались с других областей, и, следовательно, нет стандартной формулировки проблемы компьютерного зрения.

Также, и это даже более важно, нет стандартной формулировки того, как должна решаться проблема компьютерного зрения. Вместо этого, https://krovlja74.ru/articles/zrenie-8-strok-rf.php масса методов для решения различных строго определённых задач компьютерного зрения, компьютерное машинное зрение методы часто зависят от задач и редко могут быть обобщены для компьютерное машинное зрение круга применения.

Многие из методов и приложений все зрение новгород цены находятся в стадии фундаментальных исследований, но всё большее число методов находит компьютерное машинное зрение в коммерческих продуктах, где они часто составляют часть большей системы, которая компьютерное машинное зрение решать сложные задачи например, в области медицинских изображений или измерения и контроля качества в процессах изготовления.

В большинстве практических применений компьютерного зрения компьютеры предварительно запрограммированы для решения отдельных задач, но методы, основанные на знаниях, становятся всё более общими. Важную часть в маишнное искусственного интеллекта занимает автоматическое планирование или принятие решений в системах, которые компьютерне выполнять механические действия, такие как перемещение робота через некоторую среду.

Этот тип обработки обычно нуждается во входных данных, предоставляемых системами компьютерного зрения, компьютерное машинное зрение как видеосенсор и предоставляющими высокоуровневую информацию о среде и роботе. Другие области, которые иногда описываются как принадлежащие к искусственному интеллекту и которые используются относительно компьютерного зрения, это распознавание образов и обучающие методы.

В зрпние, компьютерное зрение иногда рассматривается как часть области искусственного интеллекта или области компьютерных наук. Ещё одной областью, связанной с компьютерным зрением, является компьютерное машинное зрение сигналов. Многие методы обработки одномерных сигналов, обычно временных сигналов, могут быть естественным путём расширены для обработки двумерных или многомерных сигналов в компьютерном зрении.

Однако из-за своеобразной природы изображений существует много методов, разработанных в области компьютерного зрения и не имеющих аналогов в области обработки одномерных сигналов. Особым свойством этих методов является их нелинейность, что, вместе с многомерностью сигнала, делает соответствующую подобласть в обработке сигналов частью области компьютерного зрения.

Помимо упомянутых подходов к проблеме компьютерного зрения, многие из исследуемых вопросов могут быть изучены с чисто математической точки зрения. Например, многие методы основываются на статистикеметодах оптимизации или геометрии. Но до сих пор компьютерное машинное зрение не определено, являются ли они разделами одной, более широкой.

При детальном адрес страницы может компьютерное машинное зрение, что это лишь разные названия одной и той же области. Чтобы не возникало путаницы, принято различать их как направления, сфокусированные на определённом предмете изучения. Ниже представлено описание некоторых из них, наиболее важных: Обработка изображений приведенная ссылка анализ изображений, в клмпьютерное сосредоточены на работе с двухмерными изображениями, то есть как преобразовать одно изображение в другое.

Например, попиксельные операции увеличения контрастности, операции по выделению краёв, устранению шумов или геометрические преобразования, такие как Аффинные преобразования. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений.

Например, восстановлением структуры или компьютероое информации о трехмерной сцене по одному или нескольким изображениям. Компьютерное зрение часто зависит от более или менее сложных допущений относительно того, что представлено на изображениях. Машинное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, компьютерное машинное зрение роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с компьютерное машинное зрение видеоданных для управления роботом и обработка данных в реальном времени осуществляется аппаратно или программно.

Также существует область, названная Визуализациякоторая первоначально была связана с процессом создания изображений, но иногда имела дело с обработкой и анализом. Например, рентгенография работает с анализом видеоданных медицинского применения. Наконец, распознавание образов является областью, которая использует различные методы для получения информации из видеоданных, в основном, основанные на статистическом подходе. Значительная часть этой области компьютерное машинное зрение практическому применению этих методов.

Примеры применения компьютерного зрения[ править править код ] Одним из наиболее важных зоение является обработка изображений в медицине. Эта область характеризуется получением информации из видеоданных для постановки медицинского диагноза пациентам.

В большинстве случаев, видеоданные получают с помощью микроскопиирентгенографииангиографииультразвуковых исследований и томографии.

Примером информации, которая может быть получена из таких видеоданных является обнаружение опухолейатеросклероза или других злокачественных изменений. Эта прикладная область также способствует компьютерное машинное зрение исследованиям, предоставляя новую информацию, например, о строении мозга или качеству медицинского лечения. Другой прикладной областью компьютерного зрения компьютреное промышленность. Здесь компьютерное машинное зрение получают для целей поддержки производственного процесса.

Примером может служить контроль машинноее, когда детали или конечный продукт автоматически проверяются на наличие дефектов. Другим примером является измерение положения и ориентации деталей, поднимаемых рукой робота. Военное применение является, пожалуй самой большой областью компьютерного зрения. Очевидными примерами являются обнаружение вражеских солдат и транспортных средств и управление ракетами. Наиболее совершенные системы детальнее на этой странице ракетами посылают ракету в заданную область, вместо конкретной цели, а селекция целей производится, когда ракета достигает компьютерное машинное зрение области, основываясь на получаемых видеоданных.

В этом случае, автоматическая обработка данных используется, чтобы уменьшить сложность или увеличить надежность получаемой информации. Одними из новых областей применения являются автономные транспортные средства, включая подводные, наземные роботы, машинывоздушные. Уровень автономности изменяется от полностью автономных беспилотных до транспортных средств, компьютерное машинное зрение системы, основанные на компьютерном зрении, поддерживают водителя или пилота в различных ситуациях.

Полностью автономные транспортные средства используют компьютерное зрение для навигации, то есть для получения информации о месте своего нахождения, для создания карты окружающей обстановки, для обнаружения препятствий. Они также могут быть использованы для определённых задач, например, для обнаружения лесных пожаров. Примерами таких систем могут быть система предупредительной сигнализации о препятствиях на машинах и системы автономной посадки самолетов.

Некоторые производители машин демонстрировали системы автономного управления автомобилем, но эта компьютерное машинное зрение все ещё не достигла того уровня, когда её можно запустить в массовое производство. Другие области применения включают: Поддержку создания видеоэффектов для кино и телевидения Наблюдение Типичные задачи компьютерного зрения[ править править код ] Каждая из областей применения компьютерного зрения, описанных выше, связана с рядом задач; более или менее хорошо определённые компьютерное машинное зрение измерения или обработки могут быть решены с использованием множества методов.

Некоторые примеры типичных задач компьютерного зрения представлены ниже. Распознавание[ править править код ] Классическая задача в компьютерном зрении, обработке изображений и машинном зрении это определение содержат ли видеоданные некоторый характерный объект, особенность или активность. Эта задача может быть достоверно и легко решена человеком, но до сих пор не решена удовлетворительно в компьютерном зрении в общем случае: случайные объекты в случайных ситуациях.

Существующие методы решения этой задачи эффективны только для отдельных объектов, таких как простые геометрические объекты например, многогранникичеловеческие лица, печатные или рукописные символы, автомобили и только в определённых условиях, обычно это определённое освещение, фон и положение объекта компьютерное машинное зрение камеры.

В литературе описано различное множество проблем распознавания: Распознавание: один или несколько предварительно заданных или изученных объектов или классов объектов могут быть распознаны, обычно вместе с их компьютерное машинное зрение положением на изображении или трехмерным положением в сцене.

Идентификация: распознается индивидуальный экземпляр объекта. Примеры: идентификация компьдтерное человеческого лица или отпечатка пальцев или автомобиля. Обнаружение: видеоданные проверяются на наличие определённого условия. Например, обнаружение компьютерное машинное зрение неправильных клеток или тканей в медицинских изображениях.

Обнаружение, основанное на относительно простых и быстрых вычислениях иногда используется для нахождения компьютерное машинное зрение участков в анализируемом изображении, которые затем анализируются с помощью приемов, более требовательных к ресурсам, для получения правильной интерпретации.

Существует несколько специализированных машинное, основанных на распознавании, например: Поиск изображений по содержанию: нахождение всех изображений в большом наборе изображений, которые имеют определённое содержание.

Машингое может быть определено различными путями, например в терминах схожести с конкретным изображением найдите мне все изображения похожие на данное изображениеили в терминах высокоуровневых критериев поиска, вводимых как текстовые данные найдите мне все изображения, на которых изображено много компьютерное машинное зрение, которые сделаны зимой и на которых нет машин.

Оценка положения: определение положения или компьютерное машинное зрение определённого объекта относительно камеры. Компьютерное машинное зрение применения этой техники может быть содействие руке робота в извлечении объектов с ленты конвейера на линии сборки.

Оптическое распознавание знаков : распознавание символов на изображениях печатного или рукописного текста, обычно для перевода в текстовый формат, наиболее удобный для редактирования или индексации например, ASCII. Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность компьютерное машинное зрение видеоданные обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или компьютерное машинное зрение сцены.

Примерами таких задач являются: Определение трехмерного движения камеры.

Похожие статьи:

Вести недели: "Почему люди стремительно теряют зрение после 40 лет? Кто планирует спасать людей от полной слепоты?

Российский студент-вундеркинд получил высшую медицинскую награду страны за открытие способа восстановления зрения в любом возрасте

Материал опубликован: 2019 года

Летом 2019-го года на Европейском конгрессе врачей-офтальмологов случилось невероятное. Весь зал 10 минут стоя аплодировал человеку, находившемуся у трибуны. Им был Павел Мельник — Российский студент. Именно он предложил использовать уникальную формулу, позволяющую вылечить заболевания зрения в любом возрасте и предотвратить полную слепоту.

Мельник предложил отличную идею, а ее реализацией занялись научные структуры России. Специалисты из московского НИИ Глазных Болезней им. Гельмгольца и масса других специалистов занимались разработкой средства. Средство уже создано и показывает отличные результаты.

Как новое средство сможет спасти миллионы людей от полной слепоты и почему граждане России смогут получить его за 147 руб. — в нашем сегодняшнем материале.

Корреспондент: "Павел, вы входите в десятку самых умных медицинских студентов мира. Почему вы решили заняться именно проблематикой снижения зрения?"

Не слишком хочется говорить об этом на публику, но мотивация тут исключительно личная. Несколько лет назад у моей матери началось прогрессирующее снижение зрения, не помогали ни очки, ни линзы - зрение продолжало ухудшаться. Её записали на операцию, но уже за неделю до срока выяснилось, что прогрессирующая слепота у нее из-за плохого кровеснабжения хрусталика и глазного дна, а значит ни о какой операции не может быть и речи.

От подобного заболевания, в свое время, полностью ослепла моя бабушка. Тогда я и начал изучать вопросы связанные с заболеваниями зрения и их лечением. Был шокирован, когда понял, что большинство лекарств в аптеках - это бесполезная химия, которая только еще сильнее усугубляет ситуацию. А мама ведь принимала их считай каждый день.

Последние три года я полностью погрузился в эту тему. Собственно, новый метод лечения заболеваний глаз, о котором сейчас все говорят, появился в процессе написания дипломной работы. Я понимал, что придумал что-то новое. Но и подумать не мог, что это вызовет такой интерес со стороны разнообразных структур.

Со стороны каких именно структур?

Как только появились публикации о моем методе лечения, сразу же начали поступать предложения о продаже идеи. Первым обратились какие-то французы, предложив 120 тысяч евро. Последним был американский фармацевтический холдинг, они хотели ее выкупить уже за 35 миллионов долларов. Сейчас я сменил номер телефона и не захожу в социальные сети, потому что каждый день по всем каналам связи долбятся с предложениями о покупке.

Но, насколько я знаю, вы не продали формулу?

Да. Возможно это прозвучит немного резко, но я создавал ее не для того, чтобы на ней наживались какие-то люди за границей. Ведь что будет, если я продам формулу за границу? Они получат патент, запретят производство по этой формуле остальным и задерут цену на средство. Я может и молодой, но не идиот. При таком раскладе россияне просто не смогут лечиться. Мне один из иностранных врачей говорил, что такое средство должно стоить не меньше 3000 долларов. Это ни в какие ворота ведь. Кто его в России сможет купить за три тысячи долларов?

Поэтому, когда мне поступило предложение от государства об участии в разработке национального российского продукта, я сразу же согласился. Мы работали вместе с лучшими специалистами из Института глазных болезней им. Гельмгольца. Это было потрясающе. Сейчас продукт уже завершил клинические испытания и доступен для людей.

Со стороны государства разработку продукта координировал Нероев Владимир Владимирович , генеральный директор московского НИИ Глазных Болезней им. Гельмгольца и главный внештатный окулист Министерства здравоохранения РФ. Мы попросили его рассказать о новом средстве и о планах на него.

Корреспондент: "В чем заключается суть идеи Павла Мельника? Она на самом деле помогает вернуть зрение в любом возрасте?"

Идея Павла - это новый подход в лечении зрения, даже с наследственными болезнями. Для специалистов не является секретом, что все аптечные препараты на сегодняшний день могут помочь только на начальных стадиях. Более того, часто недобросовестными врачами практикуется такой подход, что сначала больному приписываются куча лекарств, которые только оттягивают неизбежное. А когда приходит момент, что человек практически перестал видеть - его тут же отправляют на операцию.

Для них это только бизнес - никто не задается вопросом вылечить больного.

Наши ученые еще в начале 2000-х годов поняли, что 90% проблем со зрением происходят только по одной причине - недостаточном снабжении глазного яблока кровью, которая питает хрусталик, склеру и роговицу необходимыми веществами. И если устранить эту первопричину, то можно практически полностью отказаться от дорогостоящих операций.

Идея Павла помогает отрегулировать правильное кровеснабжение всего зрительного аппарата человека. Это позволяет полностью устранить риск потери зрения на начальной стадии болезни. Но безусловно мало, чтобы вылечить тяжелые стадии, когда уже речь идет о полной слепоте. Собственно, поэтому и понадобились усилия такого громадного количества врачей и медицинских специалистов, чтобы выстроить вокруг предложенной им формулы эффективное средство, восстанавливающее зрение в любом возрасте.

Корреспондент: "Но ведь считается, что восстановить зрение безоперационным способом невозможно, тем более после 40 лет?"

Это все глупости. Ну и желание фармацевтических кампаний заработать. Уже давно доказано, что любая система организма умеет самовостанавливаться, нужно только ей помочь - снять воспалительные процессы, усилить кровеснабжение и ускорить вывод отмерших клеток и токсинов.

Корреспондент: "А как же лечили зрение раньше? Для этого ведь существует масса лекарств в аптеках."

В том-то и дело, что масса. Но они все основаны на принципе, описанном в самом начале интервью. Препараты только снимают симптоматику - вот и всё на что они способны. Человеку на короткий промежуток времени становится лучше. Но в целом, они скорее негативно влияют на зрение, чем лечат. Тут Павел был абсолютно прав. Если посмотреть на формулы препаратов в аптеках, то любому специалисту понятно, что их стоит принимать только в крайнем случае.

Корреспондент: "В чем отличие от них вашего продукта? Он получается полностью помогает восстановить зрение?"

Основная его задача – создание новой ткани вместо поврежденной и восстановление кровоснабжения глаза. Даже одного применения достаточно, чтобы активизировать более 930 000 клеток, которые непосредственно участвуют в процессе восстановления зрения. И так раз за разом. В этом и заключается ключевой принцип лечения.

При всем этом, мы, как и Павел, подошли к вопросу совсем нетривиально. Наш продукт - это не просто очередная компоновка химических формул, которые кочуют из одного лекарства в другое, а уникальный сплав сильноконцентрированных вытяжек растительного происхождения. Это делает его не только максимально эффективным, но и полностью безопасным при прохождении курса терапии.

Буквально через 1-2 дня после начала приема средства, у человека начинает восстанавливаться зрение. Изображение становится чётким, улучшается фокусировка, снимается покраснение и жжение. Далее происходит восстановление клеток и зрение возвращается даже в самых запущеных случаях. Кроме того, в отличии от аптечной химии, "Оптитрин" не оказывает неативного воздействия на мелкие сосуды глазного яблока.

Корреспондент: "Но ваш продукт ведь тоже будет в аптеках? Сколько он кстати будет стоить?"

Вы ведь в курсе, что как только стало понятно, что у нас действительно получается что-то стоящее, фармацевты атаковали нас по всем фронтам. Они и Павлу изначально предлагали продать его формулу. Совсем не для того, чтобы выпускать его у себя. Наоборот, чтобы не дать запустить средство в производство. Лечение зрения в наше время, это самая большая в мире ниша фармацевтического рынка. Только в США продается лекарств на миллиарды долларов. Наш продукт может кардинально изменить ситуацию на рынке. Никто ведь не будет каждый месяц тратить деньги на старые лекарства, а тем более на дорогущие операции и лазерную коррекцию, когда можно один раз пройти курс "Оптитрин" и вернуть зрение раз и навсегда в любом возрасте.

Аптечные сети - это партнеры фармацевтических компаний, работающие с ними в тесной связке. И естественно зависящие от продаж препаратов. Так что о нас с нашим продуктом там даже слышать не хотят. Несмотря на то, что сейчас это единственный, официально рекомендованный Минздравом России продукт для терапии заболеваний зрения и предотвращения осложнений в виде полной слепоты.

Корреспондент: "Так, а если средства нет в аптеках, то как его достать?"

Мы решили, что если обычные аптеки не хотят о нас даже слышать, то мы обойдемся совсем без них. И наладили прямое распространение "Оптитрин". Без промежуточного звена в виде коммерческой аптеки. Мы обсуждали несколько вариантов и остановились на самом эффективном. Человек, который хочет получить "Оптитрин", должен заполнить форму заявки ниже и дождаться звонка оператора.

Каждый человек, который успеет оформить заказ до 2019 года, получит шанс получить упаковку "Оптитрин" за 147 руб.. Надеемся, что сработает эффект "сарафанного радио" и каждый излечившийся будет рекомендовать средство своим знакомым.

Корреспондент: "А сколько средство будет стоить для всех остальных?"

Себестоимость производства средства составляет около 10 000 рублей за упаковку. Сейчас нам удалось договориться с руководством Минздрава о том, что они будут компенсировать почти всю стоимость для конечного покупателя. Более 90%. К счастью наверху понимают важность того, чтобы такое средство было доступно всему населению страны, а не только отдельным людям. Взамен мы обязались не продавать формулу средства за рубеж и не отправлять на экспорт, продавая его только внутри России.

Обновлено 2019 года: запасы Оптитрина по акции остались только в регионе, поэтому производитель принял решение завершить акцию 2019 года (включительно).

Каждый, кто оформит заказ до 2019 года, может получить упаковку "Оптитрин" за 147 руб..


4790 руб.
147 руб.*

*при заказе курса

ПОЛУЧИТЬ "ОПТИТРИН" ЗА 147 руб.


Комментарии: 1439
Александр Нестеров
(г. Пенза)
6 часов назад

Я уже получил по программе это средство. Пользуюсь пятый день, вижу намного лучше, в глазах не расплывается. Сегодня впервые за 15 лет весь день проходил без очков! Как же хорошо видеть всё нормально!

Олег Жукин
(не указан)
11 часов назад

Заказал для своей матери после прочтения этой статьи. За 1,5 недели зрение выправилось с -3.5 до -2.5. Сейчас продолжает пользоваться. Очень хорошее средство.

Нина Пирогова
(г. Курск)
16 часов назад

Как хорошо, что у нас такие умные детки растут! Здоровья ему и удачи!

Кристина Мыльникова
(г. Иркутск)
1 день назад

Я читала в каком-то медицинском журнале об этом средстве. Экспертная статья по моему была какого-то известного врача...

Анастасия Виноградова
(г. Рязань)
1 день назад

Получила для себя 10 дней назад, через месяц у меня назначена была операция. Никогда бы не подумала, что правда можно помочь. У меня была глаукома - вчера на прием к окулисту ходила - он развел руками, зрение восстановилось. Спрашивал чем лечилась, говорил что не слышал о таком средстве, иначе прописал бы мне его сразу а не направлял на операцию (ага, так я ему и поверила)! Заказать-то решила, потому что боялась стать слепой после операции.

Люба Колесникова
(г. Ижевск)
1 день назад

Заказывала матери и отцу. Оба проходят курс и обоим становится лучше с каждым днем. Дома уже обходятся без очков, что громадный прогресс.

Наталья Прыдникова
(г. Киров)
1 день назад

Успела! Завтра должны привезти мне его уже

Полина Лисина
(г. Ростов)
1 день назад

Приятно, что действует акция. Надеюсь, попадаю в первую партию.

Елена Моргунова
(не указан)
2 дня назад

В клиниках творится хаос и ужас. Давно туда уже не хожу, все равно бесполезно. В частных обдирают, как липку, без вариантов просто. Очень благодарна, что мы теперь можем получить Оптитрин за 147 руб..

Марина Филипова
(не указан)
2 дня назад

Читала отзывы и поняла, что надо брать) Пойду оформлять заказ.

Нина Каримова
(г. Иркутск)
2 дня назад

Хорошо, что государство разработало, а не кто-то из частников. С нас бы тогда в три шкуры содрали за это средство.

Юлия Игнатьева
(г. Москва)
3 дня назад

Это чудо какое-то. Была катаракта еще неделю назад, сейчас все отступило, зрение полностью еще не вернулось, но я и не закончила курс еще.