Комп'ютерний Зір
Інтерактивна симуляція обробки зображень, розпізнавання об'єктів та комп'ютерного зору
Інтерактивна Симуляція
Керування
Результати
Як працює комп'ютерний зір?
🖼️ Обробка зображень
Комп'ютерний зір починається з обробки зображень через фільтри, покращення якості та виявлення ключових ознак.
Зображення → Попередня обробка → Виявлення ознак →
Класифікація → Розпізнавання об'єктів
🔍 Виявлення країв
Алгоритми виявлення країв (Sobel, Canny) знаходять межі об'єктів через аналіз змін яскравості пікселів.
Sobel: G = √(Gx² + Gy²)
Canny: Градієнт → Подавлення → Поріг
🎯 Розпізнавання об'єктів
1. Feature Extraction
Виявлення ключових ознак: кути, краї, текстури, кольори. Використовуються SIFT, SURF, або глибокі мережі.
2. Classification
Класифікація об'єктів на основі виявлених ознак. Використовуються SVM, Random Forest, або CNN.
3. Localization
Визначення точного розташування об'єктів у зображенні. Використовуються bounding boxes або сегментація.
🧠 Глибоке навчання в CV
Convolutional Neural Networks (CNN)
Спеціалізовані мережі для обробки зображень, використовують згорткові шари для виявлення патернів
Transfer Learning
Використання попередньо навчених моделей (ResNet, VGG) для нових задач з меншою кількістю даних
Object Detection
Алгоритми YOLO, R-CNN, SSD для одночасного виявлення та класифікації об'єктів