Компьютерийн харааны гүнзгий судалгаа: хэрэгсэл, технологи, шилдэг практик

Компьютерийн хараа (Computer Vision, CV) нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт чухал салбар бөгөөд машинуудад визуал мэдээллийг ойлгож, боловсруулах боломжийг олгох зорилготой. Гүнзгий сургалтын технологийн хөгжилтэй хамт компьютерийн харааны хэрэглээ улам өргөн хүрээтэй болж, автомат жолоодлогоос эхлээд эмнэлгийн зураглалыг шинжлэх хүртэл бараг бүх газар байдаг. Энэ нийтлэл нь компьютерийн харааны практик гарын авлагыг танд санал болгож, түгээмэл хэрэгсэл, технологи, шилдэг практикуудыг хамруулан, энэ салбарын мэдлэгийг илүү сайн ойлгож, хэрэгжүүлэхэд туслах болно.

1. Компьютерийн харааны үндсэн ойлголт

Компьютерийн харааны үндсэн даалгаврууд нь:

Зураг ангилах: Зургийг янз бүрийн ангилалд хуваах.
Объект илрүүлэх: Зургийн дотор тодорхой объектыг таньж, байрлал тодорхойлох.
Зураг хуваах: Зургийг олон хэсэгт хувааж, шинжилгээг илүү сайн хийх.
Онцлог шинж чанар гаргаж авах ба тохируулах: Зургийн доторх тодорхой онцлог шинж чанарыг гаргаж авч, харьцуулах.

Эдгээр даалгаврууд ихэвчлэн гүнзгий сургалтын загварууд, ялангуяа конволюцийн нейрон сүлжээ (CNN)-д тулгуурладаг.

2. Түгээмэл компьютерийн харааны хэрэгслүүд

Дараах нь компьютерийн харааны зарим түгээмэл номын сан, хэрэгслүүд бөгөөд эдгээр нь танд төрөл бүрийн визуал боловсруулалтын даалгавруудыг хурдан хэрэгжүүлэхэд туслах болно:

2.1 OpenCV

OpenCV нь 330 гаруй компьютерийн хараа болон машин сургалтын функцүүдийг агуулсан хүчирхэг компьютерийн харааны номын сан юм. Энэ нь Python, C++ болон Java зэрэг олон програмчлалын хэлнүүдийг дэмждэг.

Үндсэн суулгалт

pip install opencv-python

Жишээ код: Зураг унших ба үзүүлэх

import cv2

# Зураг унших
image = cv2.imread('image.jpg')

# Зураг үзүүлэх
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 TensorFlow ба Keras

TensorFlow нь нээлттэй эхийн машин сургалтын хүрээ бөгөөд Keras нь түүний дээд API бөгөөд гүнзгий сургалтын загваруудыг хурдан бүтээх, сургалтанд бэлдэхэд тохиромжтой.

Үндсэн суулгалт

pip install tensorflow

Жишээ код: Энгийн CNN бүтээх

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

2.3 PyTorch

PyTorch нь уян хатан гүнзгий сургалтын хүрээ бөгөөд динамик тооцооллын графикийн давуу талтай, судалгаа болон хөгжүүлэлтэд тохиромжтой.

Үндсэн суулгалт

pip install torch torchvision

2.4 MediaPipe

MediaPipe нь нээлттэй эхийн хүрээ бөгөөд янз бүрийн визуал боловсруулалтын шийдлүүдийг санал болгодог, ялангуяа гарын хөдөлгөөн таних, нүүрний илрүүлэг зэрэг шууд хэрэглээнд тохиромжтой.

Үндсэн суулгалт

pip install mediapipe

Жишээ код: Нүүрний илрүүлэг

import cv2
import mediapipe as mp

mp_face_detection = mp.solutions.face_detection
face_detection = mp_face_detection.FaceDetection(min_detection_confidence=0.2)

# Видеог унших
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results = face_detection.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    # Илрүүлгийн үр дүнг боловсруулах...

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. Шилдэг практик

Компьютерийн харааны төслүүдэд дагаж мөрдөх зарим шилдэг практикууд:

3.1 Мэдээллийн урьдчилсан боловсруулалт

Зургийн сайжруулалт: Мэдээллийн санг сайжруулахын тулд эргүүлэх, хэмжээг өөрчлөх, огтлох зэрэг аргуудыг ашиглах, ингэснээр загварын ерөнхий чадварыг сайжруулах.
Нормалчлол: Зургийн пикселийн утгуудын хүрээг 0-1 хооронд багтаах, сургалтын процессыг хурдан болгох.

3.2 Тохирох загварыг сонгох

Даалгаврын төвөгшилд үндэслэн тохирох загварын архитектурыг сонгох. Жишээлбэл, энгийн зураг ангилах нь урьдчилан сургасан шилжүүлгийн загварыг (жишээ нь VGG16, ResNet) ашиглаж болно, харин төвөгтэй даалгавар болох объект илрүүлэг нь YOLO эсвэл Faster R-CNN-г авч үзэж болно.

3.3 Үнэлгээ ба сайжруулалт

Хөндлөн шалгалт ашиглах: Загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхдээ k-давхар хөндлөн шалгалт ашиглаж, загварын тогтвортой байдлыг хангах.
Гиперпараметрийг тохируулах: Сайжруулалтын гиперпараметрүүдийг олохын тулд сүлжээний хайлт эсвэл Бэйсийн оптимизацийг ашиглах.

4. Ирээдүйн чиг хандлага

Компьютерийн харааны салбар хурдан хөгжиж байна, дараах нь ирээдүйн чиг хандлагууд:

Гүнзгий сургалтын загваруудын өсөлт: Vision Transformers зэрэг шинэ технологиуд энэ салбарыг урагшлуулж байна.
Гар утасны тооцооллын хэрэглээ: IoT төхөөрөмжүүдийн тархалттай хамт компьютерийн хараа улам ихээр гар утасны тооцооллын төхөөрөмжүүдэд интеграцлагдаж, илүү үр дүнтэй шууд боловсруулалтыг хийх болно.
Хариуцлага ба ёс зүй: Компьютерийн харааны хэрэглээ нэмэгдэхийн хэрээр мэдээллийн нууцлал, ёс зүйн асуудалд анхаарал хандуулах нь нэмэгдэж байна.

Дүгнэлт

Компьютерийн хараа AI салбарын чухал бүрэлдэхүүн хэсэг болж байна, түүний ажиллах зарчим болон хэрэглээг ойлгох нь таны мэргэжлийн хөгжилд ихээхэн ашиг тусаа өгөх болно. Үндсэн хэрэгсэл, технологийг эзэмшсэний дараа та баялаг компьютерийн харааны төслүүдийг эхлүүлж, технологийн шинэчлэл, хөгжлийг урагшлуулах боломжтой. Энэ нийтлэл нь таны суралцах, хэрэгжүүлэхэд практик гарын авлага болохыг найдаж байна.