Was ist Bildverarbeitung?

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IT Was ist Bildverarbeitung?

Deep Learning hat in den letzten Jahren verschiedene Technologiebereiche enorm beeinflusst. Computer Vision ist eines der heißesten Themen in dieser beliebten Branche. Unter Computer Vision versteht man die Fähigkeit von Computern, Bilder und Videos ohne menschliches Eingreifen zu verstehen. Selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung basieren alle auf Computer Vision. Der Hauptkern des Computer Vision ist die Bildverarbeitung; Aus diesem Grund nimmt der Studiengang Bildverarbeitung unter den ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen einen besonderen Stellenwert ein.

Was ist das Bild?

Bevor wir uns mit der Bildverarbeitung befassen, müssen wir zunächst verstehen, was ein Bild ausmacht. Ein Bild wird mit seinen Abmessungen (Höhe und Breite) basierend auf der Anzahl der Pixel angezeigt. Wenn die Abmessungen eines Bildes beispielsweise 500 x 400 (Breite x Höhe) betragen, beträgt die Gesamtzahl der Pixel im Bild 200.000. Genauer gesagt kann ein Bild als zweidimensionale Funktion F(x,y) dargestellt werden, wobei x und y räumliche Koordinaten sind. Die Amplitude von F an einem bestimmten x-Wert, dem y-Wert, wird als Bildintensität an diesem Punkt bezeichnet. Wenn x, y und der Bereichswert begrenzt sind, nennen wir es ein digitales Bild.

Pixel sind Elemente eines Bildes, die Informationen über Intensität und Farbe enthalten. Ein Bild kann auch in 3D angezeigt werden, wobei x, y und z in räumliche Koordinaten umgewandelt werden. Die Pixel sind in diesem Fall in einer Matrix angeordnet, die als Matrix bezeichnet wird RGB-Bild.

Einfach ausgedrückt ist ein Pixel ein Punkt in einem Bild, der einen bestimmten Farbton, eine bestimmte Deckkraft oder Farbe annimmt, die normalerweise durch eines der folgenden Elemente dargestellt wird:

Graustufen: Ein Pixel ist eine Ganzzahl mit einem Wert zwischen 0 und 255 (0 ist vollständig schwarz und 255 ist vollständig weiß).
RGB: Ein Pixel besteht aus drei Ganzzahlen zwischen 0 und 255 (die Ganzzahlen repräsentieren die Intensität der Farben Rot, Grün und Blau).
RGBA: Das Suffix A wird zu RGB hinzugefügt und gibt die Deckkraft des Bildes an.

Was ist Bildverarbeitung?

Bilder zeigen die Welt. Jedes Bild hat seine eigene Geschichte und kann sehr wichtige Informationen enthalten, die in vielerlei Hinsicht nützlich sind. Diese Informationen können mit Hilfe einer Bildverarbeitungstechnik gewonnen werden, die die Konvertierung eines Bildes in digitale Form und die Durchführung bestimmter Aufgaben zur Gewinnung nützlicher Informationen einschränkt. Die in jedem Bildpixel ausgeführte Reihe von Operationen wird zur Verarbeitung des Bildes benötigt. Der Bildprozessor führt die erste Operation Pixel für Pixel am Bild durch. Wenn dies vollständig erledigt ist, wird der zweite Vorgang ausgeführt und so weiter. Das Bildverarbeitungssystem betrachtet normalerweise alle Bilder als 2D-Signale.

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Die Bildverarbeitung ist der Hauptbestandteil der Computer Vision, die in vielen Bereichen wie Robotik, selbstfahrenden Autos und Objekterkennung eine wichtige Rolle spielt. Damit können wir Tausende von Bildern ändern und manipulieren und Informationen extrahieren. Python ist dafür eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen. Seine erstaunlichen Bibliotheken und Tools wie Open CV, Scikit-Image, Scipy, Pillow, Matplotlib, SimpleITK, Numpy und Mohatas sind in der Bildverarbeitung sehr wichtig und beliebt.

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Die Hauptziele der Bildverarbeitung:

  • Visualisierung: Auffinden von Objekten, die im Bild nicht sichtbar sind
  • Erkennung: Erkennen oder Identifizieren von Objekten im Bild
  • Schärfen und Wiederherstellen: Bietet ein hochwertiges Bild des Originalbilds
  • Mustererkennung: Identifiziert und misst verschiedene Muster im Bild.
  • Abrufen: Durchsuchen und Suchen von Bildern aus einer großen Datenbank digitaler Bilder, die dem Originalbild ähneln

Grundlegende Schritte der Bildverarbeitung

Die Schritte zur Bildverarbeitung sind wie folgt:
1. Bildaufnahme

Die Bildaufnahme ist der erste Schritt in der Bildverarbeitung. Dieser Schritt wird im weiteren Verlauf auch als Vorverarbeitung bezeichnet. Dieser Schritt umfasst das Abrufen des Bildes von einer Quelle (normalerweise einer Hardwarequelle).
2. Bildverbesserung

Durch die Bildverbesserung werden einige interessante Merkmale in einem Bild von schlechter Qualität und Unschärfe verbessert und hervorgehoben. Dieser Schritt umfasst das Ändern von Helligkeit, Kontrast usw.
3. Bildwiederherstellung

Bei der Bildwiederherstellung handelt es sich um den Prozess zur Verbesserung des Erscheinungsbilds eines Bildes. Im Gegensatz zur Bildverbesserung erfolgt die Bildwiederherstellung jedoch mithilfe spezifischer mathematischer oder probabilistischer Modelle.
4. Farbbildverarbeitung

Die Farbbildverarbeitung umfasst mehrere Farbmodellierungstechniken im digitalen Bereich. Dieser Schritt ist aufgrund der effektiven Nutzung digitaler Bilder im Internet wichtig geworden.
5. Wavelets und Multiauflösungsverarbeitung

Wavelets werden verwendet, um Bilder in unterschiedlichen Auflösungsgraden anzuzeigen. Zur Datenkomprimierung und Pyramidendarstellung werden Bilder in Wavelets oder kleinere Bereiche unterteilt.

6. Komprimierung

Bei der Komprimierung handelt es sich um einen Prozess, der dazu dient, den zum Speichern eines Bilds erforderlichen Speicherplatz oder die für die Übertragung erforderliche Bandbreite zu reduzieren. Dies gilt insbesondere dann, wenn das Bild für die Verwendung im Internet bestimmt ist.
7. Morphologische Verarbeitung

Bei der morphologischen Verarbeitung handelt es sich um eine Reihe von Verarbeitungsvorgängen, um ein Bild basierend auf seiner Form schrittweise in ein anderes umzuwandeln.

8. Segmentierung

Die Segmentierung ist dabei einer der schwierigsten Schritte. Dieser Teil umfasst die Aufteilung eines Bildes in seine Komponenten oder Objekte.
9. Darstellung und Beschreibung

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Unsere Bilder müssen so dargestellt und beschrieben werden, dass eine erfolgreiche Objekterkennung möglich ist. Nachdem ein Bild im Segmentierungsschritt in Regionen unterteilt wurde, wird jede Region für die weitere Computerverarbeitung geeignet vorbereitet. Bei der Darstellung geht es um Bild- und Regionalmerkmale, bei der Beschreibung um das Extrahieren quantitativer Informationen, die dabei helfen, eine Objektklasse von einer anderen zu unterscheiden.

10. Anerkennung

In diesem Schritt wird einem Objekt basierend auf seiner Beschreibung eine Bezeichnung zugewiesen.

Anwendungen der Bildverarbeitung

Der Prozess der Bildverarbeitung bietet viele nützliche Anwendungen, von denen einige die folgenden sind:

1. Wiederherstellung des medizinischen Bildes

Die Bildverarbeitung ist in der medizinischen Forschung weit verbreitet und hat Behandlungsverfahren wesentlich effizienter und genauer gemacht. Es kann beispielsweise zur Früherkennung von Brustkrebs mithilfe eines komplexen Knotenerkennungsalgorithmus bei Brustscans eingesetzt werden. Da der medizinische Einsatz hochprofessionelle Bildprozessoren erfordert, erfordern diese Anwendungen vor dem Einsatz eine umfangreiche Implementierung und Evaluierung.

Eines der besten Tools hierfür ist die MATLAB-Software. Um zu erfahren, wie Sie mit MATLAB for iu arbeiten, klicken Sie auf den folgenden Link, der umfassende Schulungsvideos enthält:

2. Verkehrsmessung

In Verkehrssensoren wird ein Videobildverarbeitungssystem oder VIPS (Video Image Processing System) eingesetzt. Dieses System umfasst Bildgebungs-, Telekommunikations- und Bildverarbeitungssysteme. Beim Aufzeichnen von Videos verfügt ein VIPS über mehrere Erkennungszonen, die „Ein“ signalisieren, wenn ein Fahrzeug in die Zone einfährt, und dann „Aus“ signalisieren, wenn ein Fahrzeug die Erkennungszone verlässt. Diese Erkennungszonen können für mehrere Fahrspuren eingerichtet werden und zur Erkennung des Verkehrs an einem bestimmten Ort verwendet werden. Darüber hinaus kann es automatisch das Nummernschild erfassen, den Fahrzeugtyp erkennen, die Geschwindigkeit des Fahrers auf der Autobahn überwachen und vieles mehr.

3. Bildrekonstruktion

Mithilfe der Bildverarbeitung können fehlende oder beschädigte Teile eines Bildes wiederhergestellt und ausgefüllt werden. Bildverarbeitungssysteme werden häufig mit vorhandenen Fotodatensätzen verwendet, um neuere und bessere Versionen alter und beschädigter Fotos zu erstellen.

4. Gesichtserkennung

Eine der häufigsten Anwendungen der Bildverarbeitung, die wir heute nutzen, ist die Gesichtserkennung. Die Gesichtserkennung folgt Deep-Learning-Algorithmen, bei denen die Maschine zunächst mit den spezifischen Merkmalen des menschlichen Gesichts trainiert wird, wie etwa der Gesichtsform, dem Abstand zwischen den Augen usw. Sobald die Maschine diese Merkmale lernt, findet sie alle Objekte in einem Bild, das einem menschlichen Gesicht ähnelt. Die Gesichtserkennung ist ein wichtiges Werkzeug für Sicherheit, biometrische Authentifizierung und Filter in den meisten Social-Media-Apps.

Vorteile des Bildbearbeitungskurses

Die Implementierung von Bildverarbeitungstechniken hat viele Technologien stark beeinflusst. Hier sind einige der nützlichsten Vorteile der Bildverarbeitung:

  • Das digitale Bild kann in jedem gewünschten Format vorliegen (verbessertes Bild, Röntgenbild, Fotonegativ usw.).
  • Bildverarbeitung hilft, Bilder zu verbessern.
  • Informationen können für die maschinelle Interpretation verarbeitet und aus Bildern extrahiert werden.
  • Bildpixel können auf jeden gewünschten Kontrast manipuliert werden.
  • Bilder können einfach gespeichert und abgerufen werden.
  • Die Bildverarbeitung ermöglicht eine einfache elektronische Übertragung von Bildern an Drittanbieter.
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Software zur Bildverarbeitung

Die meisten von uns sind verwirrt darüber, das richtige Werkzeug für ihre Arbeit auszuwählen. Werkzeuge helfen Ihnen bei der Ausübung Ihres Handwerks, aber sie machen Sie nicht zu einem guten Handwerker. Ein guter Handwerker hat verschiedene Werkzeuge in der Tasche und wählt sorgfältig das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe aus. Außerdem erleben wir oft Kriege um Programmiersprachen; Die Wahrheit ist jedoch, dass ein professioneller Programmierer eine für seine Aufgabe geeignete Sprache wählen sollte.

Im Bereich Computer Vision stehen wir vor ähnlichen Entscheidungen. Welche Programmiersprache und -tools sollte ein Computer-Vision-Ingenieur oder Programmierer lernen? C++, OpenCV, Python oder MATLAB? Die gute Nachricht ist, dass wir nur eine begrenzte Auswahl haben, wenn es darum geht! Vor einem Jahrzehnt gab es keine guten Bibliotheken für Computer Vision. Wenn Sie Computer Vision erlernen wollten, mussten Sie sich nur ein Buch schnappen und mit dem Programmieren Ihrer kleinen Bibliothek von Computer Vision-Algorithmen beginnen. Zum Glück ist es jetzt viel besser.

Für die Bildverarbeitung werden verschiedene Softwareprogramme verwendet, die bekanntesten davon sind MATLAB und Python. MATLAB bietet die beste Software und Programmiersprache für die Durchführung von Bildverarbeitungsvorgängen, die neben der Codierung auch verschiedene Tools und Filter umfassen. Dennoch ist Python einfacher und verfügt über eine bessere Benutzeroberfläche.

Wenn Sie neu in der Programmierung sind, ist es besser, den einfachen Weg zu gehen und ein Tool zu wählen, mit dem Sie vertraut sind. Wenn Sie ein Python-Entwickler sind, verwenden Sie OpenCV mit Python. Wenn Sie C++ kennen, verwenden Sie C++ mit OpenCV. Möglicherweise möchten Sie dieses neu erworbene Wissen in der realen Welt anwenden. Vielleicht denken Sie über ein neues Nebenprojekt nach oder suchen eine neue Karriere in diesem Bereich. (manchmal im wörtlichen Sinne) Es lohnt sich zu wissen, wie man wählt.

Abschluss

Das Wachstum der Deep-Learning-Technologie hat zu einem verstärkten Einsatz von Computer Vision in Projekten geführt und damit den Bedarf an Bildverarbeitungswerkzeugen erhöht. Die Nachfrage nach Fachkräften mit Schlüsselkompetenzen in Deep-Learning-Technologien steigt jedes Jahr rasant. Wenn Sie mehr über die Vorteile der Bildverarbeitung und des Deep Learning erfahren möchten, ist dieses Tutorial eine hervorragende Möglichkeit, Sie auf den richtigen Weg zu bringen. Durch außerschulische Online-Schulungen beherrschen Sie alle Konzepte des Bildverarbeitungskurses und implementieren Deep-Learning-Algorithmen. Um auch heute noch online eine erfolgreiche Karriere in der Bildverarbeitung zu starten, besuchen Sie den folgenden Link:

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