マシン ビジョンとコンピューター ビジョン: 定義と違い
マシン ビジョンとコンピューター ビジョンにはいくつかの違いがあります。マシンビジョンは主に自動検査や製造工程などの産業分野で利用されています。画像キャプチャと処理テクノロジーを使用してアクションを定義します。一方、コンピュータ ビジョンは、より広範囲に画像のキャプチャと分析に関係しており、より幅広い用途があります。マシン ビジョンは、画像分析などのタスクを完了する役割を担う、コンピューター ビジョンのサブセットとして見ることができます。全体として、マシン ビジョンとコンピューター ビジョンには重複する部分もありますが、アプリケーションと機能にはいくつかの違いがあります。
マシン ビジョンの仕組み
マシン ビジョン システムの主なコンポーネントには、照明、レンズ、イメージ センサー、ビジョン処理、通信が含まれます。
検査対象の部品を照明で照らし、対象の特徴を際立たせるためには、レンズがそれらを鮮明に捉えることができる必要があります。レンズは取り込んだ画像を光信号に変換し、それがマシン ビジョンのセンサーに渡されます。センサーは光信号をデジタル画像に変換し、分析のためにプロセッサーに送信します。視覚処理システムは画像を確認し、必要な情報を抽出し、決定を下すために必要な検査アルゴリズムを実行します。最後に、情報はディスクリート I/O 信号またはシリアル接続を介して、情報を記録または使用するデバイスに送信されます。
マシン ビジョンの一般的な用途
マシン ビジョンには幅広い実用的な用途があり、非常に重要です。物体の検査、物体の欠陥の発見、梱包の完全性のチェックに使用できます。マシン ビジョン システムは、オブジェクトの分類、色の検出と検証、パターン認識とマッチングなどの機能を実装するようにプログラムすることもできます。さらに、マシン ビジョンは構造化された環境でバーコードを読み取ることができます。これらのアプリケーションにより、マシンビジョンは製造、物流、セキュリティの分野で重要な役割を果たします。
マシン ビジョンとコンピューター ビジョンの違い
マシン ビジョンとコンピューター ビジョンにはどちらも視覚入力の取り込みと分析が含まれますが、両者には違いがあります。両者には違いがあります。
マシン ビジョン システムは、デジタル カメラを使用して画像をキャプチャし、それを処理して決定を出力します。これらの決定には、ビジョン システムによって検出された欠陥に基づく生産ラインでの合否決定が含まれます。マシン ビジョン システムには通常、カメラ、レンズ、プロセッサ、およびマシンがこれらの決定を行えるようにするソフトウェアも含まれています。言い換えれば、マシンビジョンはより大きなマシンシステムの一部です。
コンピュータ ビジョン システムは単独で使用できます。マシン ビジョン システムとは異なり、コンピューター ビジョン システムにはカメラが必要ありません。したがって、コンピューター ビジョンは必ずしも画像をキャプチャする必要はなく、保存された画像を直接処理できます。コンピューター ビジョン システムはデータを解釈し、保存された画像から結果を生成できます。コンピュータ ビジョンは、実際の画像または合成画像を使用して動作できるため、この点でより柔軟です。
コンピュータ ビジョン システムは画像、ビデオ、その他のビジュアルから貴重な情報を引き出すことができますが、マシン ビジョン システムはシステムのカメラでキャプチャされた画像に依存します。
もう 1 つの違いは、コンピューター ビジョン システムは通常、できるだけ多くのデータを抽出して使用するように設計されていることです。対照的に、マシン ビジョンは通常、オブジェクトの特定の重要な部分に焦点を当て、画像によってキャプチャされたデータを処理します。マシン ビジョンは特定のデータ情報を見つけるためによく使用されるため、多くの場合、マシン ビジョンは制御された環境で迅速な意思決定を行います。
以上がマシン ビジョンとコンピューター ビジョン: 定義と違いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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物体検出はコンピュータ ビジョンの分野で重要なタスクであり、画像やビデオ内の物体を識別し、その位置を特定するために使用されます。このタスクは通常、精度と堅牢性の点で異なる 2 つのカテゴリのアルゴリズム (1 段階と 2 段階) に分類されます。 1 段階ターゲット検出アルゴリズム 1 段階ターゲット検出アルゴリズムは、ターゲットの検出を分類問題に変換するアルゴリズムであり、高速で、わずか 1 ステップで検出を完了できるという利点があります。ただし、単純化しすぎたため、精度は通常、2 段階の物体検出アルゴリズムほど良くありません。一般的な 1 段階ターゲット検出アルゴリズムには、YOLO、SSD、FasterR-CNN などがあります。これらのアルゴリズムは通常、画像全体を入力として受け取り、分類器を実行してターゲット オブジェクトを識別します。従来の 2 段階のターゲット検出アルゴリズムとは異なり、事前にエリアを定義する必要はなく、直接予測します。

古い写真の修復は、人工知能テクノロジーを使用して古い写真を修復、強化、改善する方法です。このテクノロジーは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、古い写真の損傷や欠陥を自動的に特定して修復し、写真をより鮮明に、より自然に、より現実的に見せることができます。古い写真の復元の技術原則には、主に次の側面が含まれます: 1. 画像のノイズ除去と強化 古い写真を復元する場合、最初にノイズ除去と強化を行う必要があります。平均値フィルタリング、ガウス フィルタリング、バイラテラル フィルタリングなどの画像処理アルゴリズムとフィルタを使用して、ノイズやカラー スポットの問題を解決し、写真の品質を向上させることができます。 2. 画像の修復と修復 古い写真には、傷、ひび割れ、色あせなどの欠陥や損傷がある場合があります。これらの問題は、画像の復元および修復アルゴリズムによって解決できます。

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スケール不変特徴変換 (SIFT) アルゴリズムは、画像処理およびコンピューター ビジョンの分野で使用される特徴抽出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、コンピュータ ビジョン システムにおけるオブジェクト認識とマッチングのパフォーマンスを向上させるために 1999 年に提案されました。 SIFT アルゴリズムは堅牢かつ正確であり、画像認識、3 次元再構成、ターゲット検出、ビデオ追跡などの分野で広く使用されています。複数のスケール空間内のキーポイントを検出し、キーポイントの周囲の局所特徴記述子を抽出することにより、スケール不変性を実現します。 SIFT アルゴリズムの主なステップには、スケール空間の構築、キー ポイントの検出、キー ポイントの位置決め、方向の割り当て、および特徴記述子の生成が含まれます。これらのステップを通じて、SIFT アルゴリズムは堅牢でユニークな特徴を抽出することができ、それによって効率的な画像処理を実現します。

オブジェクト追跡はコンピュータ ビジョンにおける重要なタスクであり、交通監視、ロボット工学、医療画像処理、自動車両追跡などの分野で広く使用されています。深層学習手法を使用して、ターゲット オブジェクトの初期位置を決定した後、ビデオ内の連続する各フレーム内のターゲット オブジェクトの位置を予測または推定します。オブジェクト追跡は実生活において幅広い用途があり、コンピュータ ビジョンの分野でも非常に重要です。オブジェクト追跡には通常、オブジェクト検出のプロセスが含まれます。以下に、オブジェクト追跡手順の概要を示します。 1. オブジェクト検出。アルゴリズムは、オブジェクトの周囲に境界ボックスを作成することによってオブジェクトを分類および検出します。 2. 各オブジェクトに一意の識別 (ID) を割り当てます。 3. 検出されたオブジェクトの動きをフレーム単位で追跡し、関連情報を保存します。ターゲットの種類 追跡ターゲット

機械学習とコンピューター ビジョンの分野では、画像アノテーションは、人間による注釈を画像データ セットに適用するプロセスです。画像のアノテーション方法は、主に手動アノテーションと自動アノテーションの 2 つに分類できます。手動アノテーションとは、ヒューマン アノテーターが手動操作を通じて画像にアノテーションを付けることを意味します。この方法では、ヒューマン アノテーターは専門的な知識と経験を持ち、画像内のターゲット オブジェクト、シーン、または特徴を正確に識別して注釈を付けることができる必要があります。手動アノテーションの利点は、アノテーション結果が信頼性が高く正確であることですが、欠点は、時間とコストがかかることです。自動注釈とは、コンピューター プログラムを使用して画像に自動的に注釈を付ける方法を指します。この方法では、機械学習とコンピューター ビジョン テクノロジーを使用して、モデルをトレーニングすることで自動アノテーションを実現します。自動ラベル付けの利点は、高速かつ低コストであることですが、欠点は、ラベル付けの結果が正確ではない可能性があることです。

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埋め込みは、自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョン (CV) などの分野で広く使用されている機械学習モデルです。その主な機能は、元のデータの特性と意味情報を保持しながら、高次元データを低次元の埋め込み空間に変換し、それによってモデルの効率と精度を向上させることです。埋め込みモデルは、データ間の相関関係を学習することで、類似のデータを類似の埋め込み空間にマッピングできるため、モデルはデータをよりよく理解して処理できます。埋め込みモデルの原理は、各データ点をベクトルとして表すことによってデータの意味情報をベクトル空間にエンコードする分散表現の考え方に基づいています。これを行う利点は、ベクトル空間の特性を利用できることです。たとえば、ベクトル間の距離は次のようになります。
