Yandex компютърно зрение. Как ни наблюдават камери по улиците на руските градове. И как да ги измамят. Компютърът още не разбира, но вече „вижда“

Способността да виждаме, тоест да възприемаме информация за света около нас с помощта на органите на зрението, е едно от важните свойства на човек. След като разгледаме снимката, можем почти без да се замисляме да кажем какво е показано на нея. Различаваме отделни обекти: къща, дърво или планина. Разбираме кой обект е по-близо до нас и кой по-далеч. Разбираме, че покривът на къщата е червен, а листата на дървото са зелени. И накрая, можем уверено да кажем, че нашата снимка е пейзаж, а не портрет или натюрморт. Ние правим всички тези заключения за секунди.

Компютрите могат да изпълняват много задачи много по-добре от хората. Например, те броят много по-бързо. Въпреки това, такава на пръв поглед проста задача, като намирането на къща или планина на снимка, може да обърка машината. Защо се случва това?

Човек се учи да разпознава - тоест да намира и различава от другите - предмети през целия си живот. Виждал е безброй пъти къщи, дървета и планини: както в реалността, така и на картини, снимки и филми. Запомня как изглеждат определени обекти от различни ъгли и при различно осветление.

Машините са създадени да работят с числа. Необходимостта да им се осигури визия възникна сравнително наскоро. Разпознаване на регистрационни номера на автомобили, четене на баркодове на артикули в супермаркет, анализиране на записи от камери за наблюдение, намиране на лица в снимки, създаване на роботи, които могат да намират (и избягват) препятствия - всичко това са задачи, които изискват компютърът да може да „вижда“ и тълкува това, което вижда.. Набор от методи, които ви позволяват да обучите машина да извлича информация от изображение - било то картина или видео - се нарича компютърно зрение.

Как компютърът учи

За да може компютърът да намира, да речем, къщи в изображения, трябва да го научите да прави това. За да направите това, е необходимо да създадете тренировъчна извадка. В нашия случай това ще бъде колекция от снимки. Първо, трябва да е достатъчно голям (невъзможно е да се преподава нещо с два или три примера), второ, трябва да е представителен (трябва да отразява естеството на данните, с които работим), и трето, трябва да съдържа както положителни („на тази снимка има къща“) и отрицателни („на тази снимка няма къща“) примери.

След като сме съставили извадка, машинното обучение влиза в действие. По време на обучението компютърът анализира изображения от извадката, определя кои характеристики и комбинации от характеристики показват, че снимката е къща, и изчислява тяхната значимост. Ако обучението е било успешно (извършват се проверки, за да се гарантира това), тогава машината може да приложи придобитите знания „на практика“ - тоест да намери къщи във всякакви снимки.

Анализ на изображението

На човек не му струва нищо да подчертае важното и маловажното в една картина. Това е много по-трудно за компютър. За разлика от човека, той оперира не с образи, а с числа. За компютър изображението е колекция от пиксели, всеки от които има своя собствена стойност на яркост или цвят. За да може машината да добие представа за съдържанието на картината, изображението се обработва със специални алгоритми.

Първо, картината разкрива потенциал значими места- т.е. предложените обекти или техните граници. Това може да стане по няколко начина. Помислете, например, за алгоритъма за разликата на Гаусиан (DoG). Това предполага, че оригиналното изображение е подложено на размазване по Гаус няколко пъти, като всеки път се използва различен радиус на размазване. След това резултатите се сравняват един с друг. Този метод ви позволява да идентифицирате най-контрастните фрагменти в изображението - например ярки петна или прекъснати линии.

След като се намерят значими места, те се описват с числа. Записването на фрагмент от картина в цифрова форма се нарича дескриптор. Използвайки дескриптори, можете бързо, напълно и точно да сравнявате фрагменти от изображения, без да използвате самите фрагменти. Има различни алгоритми за получаване на дескриптори - например SIFT, SURF, HOG и много други.

Тъй като дескрипторът е числово описание на данни, сравнението на изображения, една от най-важните задачи в компютърното зрение, се свежда до сравняване на числа. Дескрипторите са изразени в доста голям брой, така че сравняването им може да изисква значително изчислителни ресурси. За да се ускорят изчисленията, дескрипторите се разпределят в групи или клъстери. Подобни дескриптори от различни изображения попадат в един и същи клъстер. Операцията по разпределяне на дескриптори в клъстери се нарича групиране.

След групирането не е необходимо да се взема предвид самият дескриптор на изображението; Важен става само номерът на клъстера с дескриптори, най-сходни с дадения. Преходът от дескриптор към номер на клъстер се нарича квантуване, а самият номер на клъстер се нарича квантован дескриптор. Квантуването значително намалява количеството данни, които компютърът трябва да обработи.

Въз основа на квантувани дескриптори компютърът изпълнява задачи като разпознаване на обекти и сравнение на изображения. В случай на разпознаване, квантуваните дескриптори се използват за обучение на класификатор - алгоритъм, който разделя изображения с къща от изображения без къща. В случай на сравняване на изображения, компютърът сравнява набори от квантувани дескриптори от различни изображения и прави заключение за това колко подобни са тези изображения или отделни фрагменти. Това сравнение е основата за търсене на дубликати и .

Това е само един подход за анализ на изображения, който обяснява как компютърът „вижда“ обектите. Има и други подходи. По този начин невронните мрежи се използват все повече за разпознаване на изображения. Те ви позволяват да извлечете характеристики на изображението, които са важни за класификацията директно по време на процеса на обучение. Техните собствени методи за работа с изображения се използват и в тесни, специфични области - например при четене на баркодове.

Къде се използва компютърното зрение?

В способността си да разпознава човек обаче все още изостава от компютъра. Машината успяваше само с определени задачи - например разпознаване на регистрационни табели или машинописен текст. Успешно разпознаване на хетерогенни обекти и произволни сцени (разбира се, при условия Истински живот, а не лаборатории) компютърът все още е много труден. Следователно, когато въвеждаме думите „карбуратор“ или „танцуващи деца“ в лентата за търсене в Yandex.Images, системата анализира не самите изображения, а главно текста, който ги придружава.

В някои случаи обаче компютърното зрение може да бъде сериозна помощ. Един такъв случай е при работа с лица. Нека разгледаме две свързани, но различни по смисъл задачи: откриване и разпознаване.

Често е достатъчно просто да намерите (т.е. да откриете) лице на снимка, без да определяте на кого принадлежи. Ето как работи филтърът „ “ в Yandex.Images. Например, заявката [формула 1] ще намери главно снимки на състезателни коли. Ако посочим, че се интересуваме от лица, Yandex.Pictures ще покаже снимки на състезателите.

В други ситуации трябва не само да намерите лице, но и да разпознаете човека по него („Това е Вася“). Тази функция е достъпна в Yandex.Photos. При разпознаване системата взема вече маркирани снимки на човек като проба, така че зоната на търсене е силно стеснена. Имайки десет снимки, в които Вася вече е маркиран, няма да е трудно да го разпознаете в единадесетата снимка. Ако Вася не иска да бъде познат с поглед, той може да забрани да се маркира на снимката.

Една от най-обещаващите области на приложение на компютърното зрение е добавената реалност. Това е името на технология, която включва наслагване на виртуални елементи (например текстови подкани) върху картина на реалния свят. Пример би бил, например, мобилни приложения, които ви позволяват да получите информация за къща, като насочите към нея камера на телефон или таблет. Добавената реалност вече се използва в програми, услуги и устройства, но все още е само в началото на своя път.

С развитие мобилни устройстваи видео технологии, задачите за компютърно зрение стават особено актуални. Днес компютърното зрение се използва активно в области като медицина, картография, търсене, видеонаблюдение и самоуправляващи се автомобили.

Този курс ще разгледа подробно решенията на основните проблеми на компютърното зрение: класифициране на изображения, разпознаване и откриване на обекти и сегментиране на изображения. Ще засегнем и темите за търсене на изображения и разпознаване на ръкописен текст.В първата част на курса студентите ще се запознаят с класическите алгоритми за компютърно зрение и ще анализират практически примери с помощта на библиотеката OpenCV. Втората част на курса е посветена на конволюционните невронни мрежи. В тази част ще обърнем специално внимание практическо приложениеневронни мрежи за задачи с компютърно зрение. Ще се запознаем и с популярни библиотеки за работа с невронни мрежи като Keras и TensorFlow.

Учител

Руслан Рахимов

Завършил Московския физико-технологичен институт, Сколковския институт за наука и технологии. Изследовател в екипа за компютърно зрение в Huawei.

Основни теми на програмата

• Основна теория: формати, конвертиране на изображения с помощта на филтри, въведение в библиотеката OpenCV
• Изолиране на инвариантни характеристики, съшиване и търсене на подобни изображения
• Сегментиране на изображението, откриване и проследяване на обекти в изображението
• Въведение в невронните мрежи
• Конволюционни мрежи за обработка на изображения. Въведение в Keras framework
• Преглед на популярни мрежови архитектури. Увеличаване на изображения и настройка на обучени мрежи
• Преглед на мрежови архитектури за сегментиране и откриване на обекти в изображение.
• Решаване на проблема с разпознаването на ръкописен текст с помощта на невронни мрежи

Първоначални изисквания

знание основна програмакурс “Висша математика” и основи на програмирането (за предпочитане Python).

Разписание на часовете
От 25 септември до 30 октомври 2019г

И така, компютърното зрение е набор от техники, които ви позволяват да обучите машина да извлича информация от изображение или видео. За да може компютърът да намира определени обекти в изображения, той трябва да бъде обучен. За да направите това, се съставя огромна тренировъчна извадка, например от снимки, някои от които съдържат желания обект, докато другата част, напротив, не. След това машинното обучение влиза в игра. Компютърът анализира изображенията от извадката, определя кои характеристики и техните комбинации показват наличието на желаните обекти и изчислява тяхната значимост.

След завършване на обучението компютърното зрение може да се използва на практика. За компютър изображението е колекция от пиксели, всеки от които има своя собствена стойност на яркост или цвят. За да може машината да добие представа за съдържанието на картината, тя се обработва със специални алгоритми. Първо се идентифицират потенциално значими местоположения. Това може да стане по няколко начина. Например, оригиналното изображение е подложено на размазване по Гаус няколко пъти, като се използват различни радиуси на размазване. След това резултатите се сравняват един с друг. Това ви позволява да идентифицирате най-контрастните фрагменти - ярки петна и прекъснати линии.


След като бъдат намерени значими места, компютърът ги описва в числа. Записването на фрагмент от картина в цифрова форма се нарича дескриптор. Използвайки дескриптори, можете доста точно да сравнявате фрагменти от изображения, без да използвате самите фрагменти. За да ускори изчисленията, компютърът групира или разпределя дескриптори в групи. Подобни дескриптори от различни изображения попадат в един и същи клъстер. След клъстерирането става важен само номерът на клъстера с дескриптори, най-сходни с дадения. Преходът от дескриптор към номер на клъстер се нарича квантуване, а самият номер на клъстер се нарича квантован дескриптор. Квантуването значително намалява количеството данни, които компютърът трябва да обработи.


Въз основа на квантувани дескриптори компютърът може да сравнява изображения и да разпознава обекти в тях. Той сравнява набори от квантувани дескриптори от различни изображения и прави изводи колко подобни са те или отделни фрагменти. Това сравнение също се използва търсачкиза търсене по изтеглено изображение.

Разпознаване на лица в Русия

Къде и защо искат да го използват?

Публични събития

NtechLab разработи система от камери, която... Тя разпознава нарушителите и изпраща снимките им на полицията. Полицията също ще се появи ръчни камери, за да снимате съмнителни хора, да разпознавате лицата им и да разберете от базите данни кои са те.

В московското метро се тестват камери с лицево разпознаване. Те сканират лицата на 20 души в секунда и ги сверяват с бази данни с издирвани лица. Ако има съвпадение, камерите изпращат данни на полицията. 2,5 месеца системата се търсеше. Известно е, че има такива камери, но може би са били монтирани на други станции.

Банка Откритие пусна система за лицево разпознаване в началото на 2017 г. Той сравнява лицето на посетителя със снимка в базата данни. Системата е необходима за по-бързо обслужване на клиентите, но как точно не се уточнява. В бъдеще Откритие иска да използва системата за дистанционна идентификация. През 2018г подобна система, но трябва да се появят разработките на Ростелеком.

Основното е алгоритъмът

Каква технология позволява на машините да разпознават лица

Сергей Миляев

Компютърното зрение е алгоритъм, който извлича информация от високо ниво от изображения и видеоклипове, като по този начин автоматизира някои аспекти на човешкото визуално възприятие. Компютърното зрение за машина, точно както нормалното зрение за човек, е средство за измерване и получаване на семантична информация за наблюдаваната сцена. С негова помощ машината получава информация за размера на обекта, каква форма има и какво представлява.

Камера с алгоритъм за компютърно зрение OpenCV следи децата на детската площадка

Всичко работи на базата на невронни мрежи

Как точно работи лицевото разпознаване, с пример

Сергей Миляев:Машините правят това най-ефективно въз основа на машинно обучение, т.е. когато вземат решение въз основа на някакъв параметричен модел без изрично описание на всички необходими правила за вземане на решения от програмния код. Например, за разпознаване на лица, невронна мрежа извлича характеристики от изображение и получава уникално представяне на лицето на всеки човек, което не се влияе от ориентацията на главата му в пространството, наличието или отсъствието на брада или грим, осветлението, промени, свързани с възрастта, и така нататък.

Компютърното зрение не се възпроизвежда зрителна системачовек, а само извършва моделиране на определени аспекти за решаване на различни проблеми

Сергей Миляев

Водещ изследовател във VisionLabs

Най-разпространените алгоритми за компютърно зрение сега са базирани на невронни мрежи, които, с увеличаването на производителността на процесора и обема на данните, са показали голям потенциал за решаване на широк обхватзадачи. Всеки фрагмент от изображението се анализира с помощта на филтри с параметри, които невронната мрежа прилага за търсене на характерни черти на изображението.

Пример

Слоеве невронна мрежаТе обработват изображението последователно, като на всеки следващ слой се изчисляват все повече и повече абстрактни характеристики, а филтрите на последните слоеве могат да видят цялото изображение. Когато разпознава лица в първите слоеве, невронната мрежа определя прости характеристики като граници и черти на лицето, след което в по-дълбоките слоеве филтрите могат да открият повече сложни знаци- например два кръга един до друг най-вероятно ще означават, че това са очи и т.н.

Алгоритъмът за компютърно зрение OpenCV определя колко пръста му се показват

Компютърът знае кога го лъжат

Може ли човек наистина да излъже? умен компютър, три примера

Олег Гринчук

Водещ изследовател във VisionLabs

Измамниците могат да се опитат или да се представят за друго лице, за да получат достъп до техните акаунти и данни, или да подмамят системата, така че тя да не може да ги разпознае на първо място. Нека разгледаме и двата варианта.

Снимка, видео на друго лице или отпечатана маска

Платформата VisionLabs се бори с тези методи на измама, като проверява за живост, тоест проверява дали обектът пред камерата е жив. Това може да бъде например интерактивно оживление, когато системата иска от човек да се усмихне, да мига или да доближи камерата или смартфона до лицето си.

Наборът от проверки е невъзможен за прогнозиране, тъй като платформата създава произволна последователност с десетки хиляди комбинации - нереалистично е да запишете хиляди видеоклипове с желаните комбинации от усмивки и други емоции. И ако камерата е оборудвана с близки инфрачервени сензори или сензор за дълбочина, тогава те предават на системата Допълнителна информация, който помага да се определи от един кадър дали човекът пред него е истински.

Освен това системата анализира отражението на светлината от различни текстури, както и околната среда на обекта. Така че е почти невъзможно системата да бъде измамена по този начин.

В този случай, за да възпроизведе достатъчно копие, за да получи достъп, измамникът трябва да има достъп до изходния код и въз основа на реакциите на системата към промени във външния вид с грим, постепенно да го променя, за да стане точно копиедруг мъж.

Нападателят трябва да хакне точно логиката и принципа на проверка. Но за потребител от трета страна това е просто камера, черна кутия, гледайки която е невъзможно да се разбере каква опция за проверка има вътре. Освен това факторите за проверка се различават за всеки случай, така че не можете да използвате универсален алгоритъм за хакване.

Ако има няколко грешки при разпознаване, системата изпраща предупредителен сигнал към сървъра, след което достъпът на нападателя се блокира. Така че дори в малко вероятния случай да има достъп до кода, е трудно да се хакне системата, тъй като нападателят не може безкрайно да променя външния си вид, докато не се случи разпознаване.

Големи слънчеви очила, шапка, шал, покрийте лицето си с ръка

Системата няма да може да разпознае човек, ако по-голямата част от лицето му е скрита, въпреки че невронната мрежа разпознава лица много по-добре от човек. Но за да се скрие напълно от системата за лицево разпознаване, човек винаги трябва да покрива лицето си от камерите, а това е доста трудно изпълнимо на практика.

Компютърното зрение превъзхожда човешкото

Какво точно и защо, с пример

Юрий Минкин

Системите за компютърно зрение са сходни по основни принципи на работа с човешкото зрение. Подобно на хората, те имат устройства, които отговарят за събирането на информация, това са видеокамери, аналог на очите, и нейната обработка - компютър, аналог на мозъка. Но компютърното зрение има значително предимство пред човешкото.

Човек има определен праг за това какво може да види и каква информация може да извлече от изображение. Този праг не може да бъде превишен само по физиологични причини. А алгоритмите за компютърно зрение само ще се подобряват. Те имат неограничени възможностиза обучение

Юрий Минкин

Ръководител на отдел „Когнитивни технологии“.

Добър пример е технологията за компютърно зрение в самоуправляващите се автомобили. Ако един човек може да предаде знанията си за пътната ситуация само на малък, значително ограничен брой хора, тогава машините могат незабавно да прехвърлят целия съществуващ опит в откриването на определени обекти към всички нови системи, които ще бъдат инсталирани на флот от хиляди или дори милиони на автомобили.

Пример

В края на миналата година специалисти от Cognitive Technologies проведоха експерименти, сравняващи човешките способности и изкуствен интелектпри проблеми с откриване на обекти в пътна сцена. И сега в някои случаи AI не само не отстъпва, но дори превъзхожда човешките възможности. Например, беше по-добре при разпознаването на пътни знаци, когато те бяха частично закрити от листата на дърветата. В съда се използват компютри

Може ли компютър да свидетелства срещу човек?

Сергей Израилит:Понастоящем законът специално регламентира използването на данни, „получени от компютри“ за използване като доказателство за някои значими обстоятелства, включително престъпления, само за определени случаи. Така например се регламентира използването на камери, които разпознават регистрационни номера на автомобили, които нарушават ограничението на скоростта.

IN общ случайтакива данни могат да се използват заедно с всякакви други доказателства, които разследването или съдът могат да вземат под внимание или да отхвърлят. В същото време процесуалното законодателство установява обща процедура за работа с доказателства - проверка, в рамките на която се установява дали представеният запис наистина потвърждава някои факти или информацията е изкривена по един или друг начин.

Машинно зрение. Какво е това и как да го използвате? Обработка на изображение на оптичен източник

Машинно зрение- Това научно направлениев областта на изкуствения интелект, по-специално роботиката, и свързаните с нея технологии за получаване на изображения на обекти от реалния свят, тяхната обработка и използване на получените данни за решаване на различни видовеприложни задачи без (пълно или частично) човешко участие.

Исторически пробиви в машинното зрение

Компоненти на системата за зрение

• Един или повече цифрови или аналогови камери(черно-бели или цветни) с подходяща оптика за заснемане
• Софтуер за създаване на изображения за обработка. За аналогови камери това е дигитализатор на изображения
• Процесор (модерен компютър с многоядрен процесорили вграден процесор, например - DSP)
• Софтуер за машинно зрение, който предоставя инструменти за разработка индивидуални приложениясофтуер.
• Входно/изходно оборудване или комуникационни канали за докладване на открития
• Смарт камера: едно устройство, което включва всички горепосочени точки.
• Много специализирани източници на светлина (LED, флуоресцентни и халогенни лампи и др.)
• Специфични софтуерни приложения за обработка на изображения и откриване на съответните свойства.
• Сензор за синхронизиране на части за откриване (често оптичен или магнитен сензор) за заснемане и обработка на изображения.
• Кара определена формаизползвани за сортиране или изхвърляне на дефектни части.

Обработката и анализът на изображения се фокусират основно върху работата с 2D изображения, т.е. как да конвертирате едно изображение в друго. Например операции пиксел по пиксел за увеличаване на контраста, операции за подчертаване на ръбове, премахване на шум или геометрични трансформации като завъртане на изображението. Тези операции предполагат, че обработката/анализът на изображения работи независимо от съдържанието на самите изображения.

Компютърното зрение се фокусира върху обработката на триизмерни сцени, проектирани върху едно или повече изображения. Например чрез възстановяване на структурата или друга информация за 3D сцена от едно или повече изображения. Компютърното зрение често зависи от повече или по-малко сложни предположения за това какво е представено в изображенията.

Съществува и поле, наречено визуализация, което първоначално се свързва с процеса на създаване на изображения, но понякога се занимава с обработка и анализ. Например радиографията работи с анализ на видео данни за медицински приложения.

И накрая, разпознаването на образи е област, която използва различни методиза получаване на информация от видео данни, основно въз основа на статистически подход. Голяма част от тази област е посветена на практическото приложение на тези методи.

Така можем да заключим, че понятието „машинно зрение“ днес включва: компютърно зрение, визуално разпознаване на образи, анализ и обработка на изображения и др.

Задачи за компютърно зрение

• Признание
• Идентификация
• Откриване
• Разпознаване на текст
• Възстановяване на 3D форма от 2D изображения
• Оценка на движението
• Реставрация на сцена
• Възстановяване на изображение
• Идентифициране на структури от определен тип в изображения, сегментиране на изображения
• Анализ на оптичния поток

Признание

Класически проблем в компютърното зрение, обработката на изображения и машинното зрение е определянето дали видео данните съдържат някакъв характерен обект, функция или дейност.

Този проблем може да бъде надеждно и лесно разрешен от хората, но все още не е задоволително решен в компютърното зрение в общия случай: случайни обекти в случайни ситуации.

Могат да бъдат разпознати един или повече предварително дефинирани или научени обекти или класове обекти (обикновено заедно с тяхната двуизмерна позиция в изображението или триизмерна позиция в сцената).

Идентификация

Разпознава се индивидуален екземпляр на обект, принадлежащ към клас.
Примери: идентифициране на конкретно човешко лице или пръстов отпечатък или превозно средство.

Откриване

Видео данните се проверяват за определено условие.

Откриването, базирано на сравнително прости и бързи изчисления, понякога се използва за намиране на малки области в анализираното изображение, които след това се анализират с помощта на по-ресурсоемки техники, за да се получи правилната интерпретация.

Разпознаване на текст

Търсене на изображения по съдържание: Намиране на всички изображения в голям набор от изображения, чието съдържание е дефинирано по различни начини.

Оценка на позицията: Определяне на позицията или ориентацията на определен обект спрямо камерата.

Оптично разпознаване на знаци: Разпознаване на знаци в изображения на печатен или ръкописен текст (обикновено за превод в текстов формат, най-удобен за редактиране или индексиране. Например ASCII).

Възстановяването на 3D форма от 2D изображения се извършва с помощта на стерео реконструкция на карта на дълбочината, реконструкция на нормално поле и карта на дълбочината от засенчване на полутоново изображение, реконструкция на карта на дълбочина от текстура и определяне на форма от изместване

Пример за възстановяване на 3D форма от 2D изображение

Оценка на движението

Реставрация на сцена

Възстановяване на изображение

Задачата на възстановяването на изображението е да премахне шума (шум от сензора, замъгляване на движещ се обект и др.).

Най-простият подход за решаване на този проблем е Различни видовефилтри като нискочестотни или средночестотни филтри.

| Повече ▼ високо нивоПремахването на шума се постига чрез първо анализиране на видео данни за различни структури, като линии или ръбове, и след това контролиране на процеса на филтриране въз основа на тези данни.

Възстановяване на изображение

Примери за такива задачи са: определяне на триизмерно движение на камерата, проследяване, т.е. следене на движението на обект (например коли или хора).

Методи за обработка на изображения

Брояч на пиксели

Броячът на пикселите ви позволява бързо да проверите дали монтираната камера отговаря на регулаторните или клиентските изисквания за разделителна способност на пикселите, например за лицата на хора, влизащи през вратите, наблюдавани с камера, или за целите на разпознаването на регистрационни номера.

Бинаризация

Преобразува изображение в скала на сивото в двоично (бели и черни пиксели).
Стойностите на всеки пиксел са конвенционално кодирани като "0" и "1". Стойността "0" условно се нарича фон или фон, а "1" е преден план.

Често при съхраняване на цифрови двоични изображения се използва растерна карта, където един бит информация се използва за представяне на един пиксел.

Освен това, особено в ранните етапи на развитие на технологиите, двата възможни цвята бяха черно и бяло, което не е задължително.

Сегментиране

Целта на сегментирането е да опрости и/или промени представянето на изображение, така че да бъде по-просто и по-лесно за анализ.

Сегментирането на изображението обикновено се използва за подчертаване на обекти и граници (линии, криви и т.н.) в изображенията. По-точно, сегментирането на изображението е процес на присвояване на етикети на всеки пиксел в изображение, така че пикселите с еднакви етикети да споделят общи визуални характеристики.

Резултатът от сегментирането на изображението е набор от сегменти, които заедно покриват цялото изображение, или набор от контури, извлечени от изображението. Всички пиксели в сегмент са сходни по някои характерни или изчислени свойства, като цвят, яркост или текстура. Съседните сегменти се различават значително по тази характеристика.

Четене на баркодове

Баркод - графична информация, нанесен върху повърхността, маркировка или опаковка на продукти, което прави възможно разчитането му технически средства- поредица от черни и бели ивици или други геометрични фигури.
В машинното зрение баркодовете се използват за декодиране на 1D и 2D кодове, предназначени да бъдат четени или сканирани от машини.

Оптично разпознаване на символи

OCR се използва за конвертиране на книги и документи в електронен изглед, за автоматизиране на бизнес счетоводни системи или за публикуване на текст на уеб страница.

OCR ви позволява да редактирате текст, да търсите думи или фрази, да го съхранявате в по-компактна форма, да показвате или отпечатвате материал без загуба на качество, да анализирате информация и да прилагате електронен превод, форматиране или преобразуване в реч в текст.

Моята програма, написана на LabView за работа с изображения

Въведение.Решаването на проблемите с осигуряването на цялостна сигурност (както антитерористична и механична безопасност на обекти, така и технологична безопасност на инженерните системи) в момента изисква систематична организация на контрола върху текущото състояние на обектите. Един от най-обещаващите начини за наблюдение на текущото състояние на обектите са оптичните и оптоелектронните методи, базирани на технологии за обработка на видеоизображения на оптичен източник. Те включват: програми за работа с изображения; най-новите начиниобработка на изображение; оборудване за получаване, анализиране и обработка на изображения, т.е. набор от инструменти и методи, свързани с областта на компютърното и машинното зрение. Компютърното зрение е общ набор от техники, които позволяват на компютрите да виждат и разпознават три- или двуизмерни обекти, независимо дали са инженерни или неинженерни. Работата с компютърно зрение изисква цифрови или аналогови входно/изходни устройства, както и компютърни мрежии IP локационни анализатори, предназначени да контролират производствения процес и да подготвят информация за вземане на оперативни решения в най-кратки срокове.

Формулиране на проблема.Днес основната задача на проектираните системи за компютърно зрение остава откриването, разпознаването, идентификацията и квалификацията на потенциално рискови обекти, разположени на произволно място в зоната на оперативна отговорност на комплекса. Съществуващите в момента софтуерни продукти, насочени към решаване на изброените проблеми, имат редица съществени недостатъци, а именно: значителна сложност, свързана с високата детайлност на оптичните изображения; висока консумация на енергия и доста тесен обхват от възможности. Разширяване на задачите за откриване на обекти с потенциален риск до областта на търсене на произволни обекти в произволни ситуации, разположени на произволно място, налично софтуерни продуктине е възможно, дори и с използването на суперкомпютър.

Мишена.развитие универсална програмаобработка на изображения на оптичен източник, с възможност за поточно анализиране на данни, тоест програмата трябва да е лека и бърза, за да може да се записва на малко по размер компютърно устройство.

Задачи:

• разработване на математически модел на програмата;
• писане на програма;
• тестване на програмата в лабораторен експеримент, с пълна подготовка и провеждане на експеримента;
• проучване на възможността за използване на програмата в свързани области на дейност.

• висока цена професионални програмиобработка на визуална информация.

• липсата на програми за обработка на изображения на пазара на софтуер, които осигуряват подробен анализ на инженерните компоненти на обектите;
• непрекъснато нарастващи изисквания към качеството и скоростта на получаване на визуална информация, рязко увеличаване на търсенето на програми за обработка на изображения;
• съществуваща нужда от програми висока производителност, надежден и прост от гледна точка на потребителя;
• Има нужда от високопроизводителни програми и просто управление, което е изключително трудно постижимо в наше време. Например взех Адобе Фотошоп. The графичен редакторима хармонична комбинация от функционалност и лекота на използване за обикновения потребител, но в тази програма е невъзможно да се работи със сложни инструменти за обработка на изображения (например анализ на изображения чрез конструиране на математическа връзка (функция) или интегрирана обработка на изображения);
• високата цена на професионалните програми за обработка на визуална информация. Ако софтуеркачество, тогава цената му е изключително висока, дори до отделните функции на определен набор от програми. Графиката по-долу показва съотношението цена/качество между прости аналози на програмата.

Програмата работи с трансформации като бинаризация, яркост, контраст на изображението и др. Принципът на работа на програмата е демонстриран на примера за анализ на свръхпроводящи материали.

При създаването на композитни свръхпроводници на базата на Nb3Sn се променя обемното съотношение на бронз и ниобий, размерът и броят на влакната в него, равномерността на тяхното разпределение по напречното сечение на бронзовата матрица и наличието на дифузионни бариери и стабилизиращи материали . За дадена обемна част на ниобий в проводник, увеличаването на броя на влакната води съответно до намаляване на техния диаметър. Това води до забележимо увеличаване на повърхността на взаимодействие Nb/Cu-Sn, което значително ускорява процеса на растеж на свръхпроводящата фаза. Такова увеличение на количеството на свръхпроводящата фаза с увеличаване на броя на влакната в проводника осигурява повишаване на критичните характеристики на свръхпроводника. В тази връзка е необходимо да има инструмент за контрол на обемната фракция на свръхпроводящата фаза в крайния продукт (композитен свръхпроводник).

При създаването на програмата беше взето предвид значението на провеждането на изследвания на материалите, от които се създават свръхпроводящи кабели, тъй като ако съотношението ниобий към бронз е неправилно, е възможна експлозия на проводниците и следователно човешки жертви, парични разходи и загуба на време. Тази програмави позволява да определите качеството на проводниците въз основа на химически и физически анализ на обекта.

Блокова схема на програмата


Описание на етапите на изследването.

Етап 1.Подготовка на пробата: рязане на композитен свръхпроводник на електроерозионна машина; пресоване на пробата в пластмасова матрица; полиране на пробата до огледално покритие; ецване на пробата за подчертаване на ниобиеви влакна върху бронзова матрица. Бяха получени проби от пресовани композитни свръхпроводящи проби;

Етап 2.Изобразяване: получаване на металографски изображения с помощта на сканиращ електронен микроскоп.

Етап 3.Обработка на изображения: създаване на инструмент за определяне на обемната фракция на свръхпроводящата фаза в металографско изображение; набор от статистически значими данни за определен тип извадка. Създадени са математически модели на различни средства за обработка на изображения; създадено разработване на софтуерда се оцени обемната част на свръхпроводящата фаза; програмата беше опростена чрез комбиниране на няколко математически функции в една; средната стойност на обемната фракция на ниобиевите влакна в бронзовата матрица е 24,7±0,1%. Ниският процент на отклонение показва висока повторяемост на структурата на композитния проводник.

Електронномикроскопски изображения на композитни свръхпроводници

Методи за обработка на изображения в програмата.

• Идентификация- разпознава се индивидуален екземпляр на обект, принадлежащ към клас.
• Бинаризация– процесът на преобразуване на цветно (или сиво) изображение в двуцветно черно-бяло.
• Сегментиранее процес на отделяне цифрово изображениена множество сегменти (много пиксели, наричани още суперпиксели).
• Ерозия– сложен процес, при който структурен елемент преминава през всички пиксели на изображението. Ако в някаква позиция всеки отделен пиксел от структурния елемент съвпада с единичен пиксел от двоичното изображение, тогава се извършва логическо събиране на централния пиксел от структурния елемент със съответния пиксел от изходното изображение.
• Дилатация- навиване на изображение или избрана област от изображение с определено ядро. Ядрото може да има всякаква форма и размер. В този случай в ядрото се разпределя една водеща позиция, която се комбинира с текущия пиксел при изчисляване на конволюцията.

Формула за бинаризация (метод на Оцу):

Формула за ерозия:

Формула за дилатация:

Модел на дилатация и ерозия

Формули за сегментиране на цветен праг:

Определяне на модула за градиент на яркост за всеки пиксел на изображението:

Изчисляване на прага:

Използвано оборудване

Програмен интерфейс