کاربردهای پردازش تصویر در هوش مصنوعی
چگونه از پردازش تصویر در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کنیم؟ پردازش تصویر یکی از فناوری‌های قدرتمند است که کاربرد بسیار زیادی در زمینه‌ی هوش مصنوعی در دارد. ما در این مقاله تعاریف این دو و تفاوتشان را بررسی کرده‌ایم. هم‌چنین کتابخانه‌های معروف در این زمینه و تعدادی از معروف‌ترین ابزارها و راهکارهای مربوط به این حوزه را معرفی کرده‌ایم. با ما همراه باشید.
پردازش تصویر چیست؟
پردازش تصویر روشی برای ایجاد تغییراتی در تصویر است که به کمک آن میتوان تصویر پیشرفته‌تر یا بهبودیافته‌تر داشته باشیم. ما با پردازشت تصویر می‌توانیم هم کیفیت عکس را بهبود دهیم هم اینکه داده‌های مشخصی را از تصویر استخراج کنیم. با توجه به اهداف مختلف میتوان این کار را با سرعت و دقت بسیار بالا اجرایی کرد.
یکی از دلایل جهش این فناوری ورود هوش مصنوعی به آن است. به همین دلیل پردازش تصویر با کمک هوش مصنوعی میتوان کارها و وظایف مختلفی را برعهده بگیرد که در این مقاله بیشتر به آن خواهیم پرداخت. در صورتی که می‌خواهید با پردازش تصویر و تکنیک‌های آن بیشتر آشنا شوید صفحه پردازش تصویر چیست را مطالعه کنید.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟
هوش مصنوعی در واقع شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین و سیستم‌های کامپیوتری است. در واقع AI دانش ساخت ماشین‌هایی یا سیستم‌هایی است که می‌توانند مانند انسان فکر کنند. این سیستم‌ها می‌توانند برخلاف مغز انسان، حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کنند و این کار را بدون خستگی و مشکلی به صورت ۲۴ساعته انجام دهند. هدف این سیستم‌ها این است که بتوانند الگوها، نحوه تصمیم گیری و قضاوت مغز انسان را تشخیص دهند. فناوری‌های مربوط به هوش مصنوعی می‌تواند مانند یک انقلاب صنعتی بسیار بزرگ تمامی بخش‌های زندگی انسانی را تحت تاثیر قرار دهد که یکی از مهمترین این فناوری‌ها پردازش تصویر و بینایی ماشین است.
تفاوت هوش مصنوعی و پردازش تصویر
ما در هوش مصنوعی به کمک الگوریتم‌ها و محاسبات کامپیوتری به دنبال تحلیل عمیق از پردازش داده‌ها هستیم. ما در تلاش هستیم تا با این داده‌های پردازش شده به تحلیل‌های مشابه با هوش انسانی دست یابیم. هوش مصنوعی در بخش های مختلفی مانند تصویر، صوت، موج (سیگنال) و ... داده‌ها را پردازش و تحلیل می‌کند. در حوزه پردازش تصویر اکثر تحلیل‌ها شامل فرآیندهای کلاسیک این حوزه است. فرآیندهایی مانند تغییر ابعاد تصاویر، حذف نویز، بهبود رنگ، پیدا کردن لبه‌ها، برش تصاویر و ... جز پرکاربردترین روش‌ها پردازش تصویر هستند.
در فرآیندهای جدید هوش مصنوعی بیشتر از شبکه‌های عصبی عمیق (یادگیری عمیق) استفاده می‌شود. ما برای آماده سازی داده‌ها جهت ورود به این شبکه نیاز به فرآیندهای کلاسیک پردازش تصویر داریم. هوش مصنوعی در بخش بینایی ماشین و بخشی که مربوط به دیدن تصاویر است نیاز مبرمی به فرآیندهای پردازش تصویر دارد و بسته به نوع کاربرد مورد نظر میتوان از تکنیک‌های متنوع آن در این زمینه استفاده کرد.
آیا همه‌ی تکنیک‌های پردازش تصویر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟
خیر. در حال حاضر میتوان گفت تمامی تکنیک‌های روز از AI استفاده می‌کنند اما پردازش تصویر گذشته‌ی طولانی‌تری دارد. بسیاری از روش‌های پردازش تصویر در گذشته خارج از الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. ما در مقاله‌ی جداگانه‌ای تاریخچه پردازش تصویر را بررسی کردیم که در آنجا می‌توانید بعضی از روش‌های قدیمی این فناوری را بررسی کنید. هم‌چنین می‌توانید تاریخچه هوش مصنوعی را در مقاله مربوط به خود بررسی کنید.
کاربردهای پردازش تصویر در هوش مصنوعی
برای تحلیل تصاویر در هوش مصنوعی نیازمند انجام فرآیندهای متفاوتی بر روی تصویر هستیم. این فرآیندهای پردازش تصویر بسته به کاربرد موردنظر متفاوت است. برخی از موارد پردازش تصویر که بیشتر مورد استفاده در هوش مصنوعی قرار می‌گیرند شامل حذف نویز تصویر، لبه‌یابی، اعمال فیترهای مختلف، تغییر رنگ، برش تصویر، تغییر ابعاد تصویر، تغییر فضای رنگی تصویر (HSV و RGB)، قرار دادن علامت یا رنگ یا نوشته بر روی تصاویر و موارد از این قبیل است. بعد از اعمال و انجام تغییرات مبتنی بر پردازش تصویر، داده‌های به دست آمده قابلیت ورود به یک شبکه‌ی عصبی را پیدا کرده و میتوان برای کاربردهای متفاوت از آنها استفاده نمود.
بهترین کتابخانه‌های پردازش تصویر
در بخش پردازش تصویر کتابخانه‌هایی برای کمک به سریع‌تر شدن فرآیندهای کدنویسی در زبان برنامه نویسی پایتون (Python) ایجاد شده است. یکی از مهمترین ویژگی‌های پایتون برای تبدیل شدن به یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی در حال حاضر، همین کتابخانه‌های جامع و کاربردی است. ما در اینجا ۵ کتابخانه برتر در زمینه پردازش تصویر را معرفی می‌کنیم.
۱- OpenCV
این کتابخانه یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌ها در زمینه بینایی ماشین و پردازش تصویر است. این کتابخانه توسط شرکت Intel توسعه داده شده است. یکی از ویژگی‌های این کتابخانه این است که می‌تواند در کنار دیگر کتابخانه‌های این زمینه مانند Scipy، NumPy، Matplotlib استفاده شود. این کتابخانه به دلیل داشتن مشارکت زیاد برنامه نویسان در Github در حال حاضر محبوب ترین کتابخانه بینایی ماشین در سراسر جهان است.
۲-SciPy
این کتابخانه برای محاسبات علمی و ریاضی طراحی شده بود، با وارد کردن ماژول scipy.ndimage می‌تواند بخش‌های مختلفی از پردازش تصویر را هم انجام دهد. این کتابخانه در بخش‌های تقسیم بندی، خواندن تصاویر، تشخیص چهره، خروج ویژگی‌ها تصویر و ... یکی از بهترین کتابخانه‌های موجود است.
۳- Pillow
این کتابخانه با توجه به پشتیبانی از طیف گسترده‌ای از فرمت‌های تصاویر، یکی از بهترین گزینه‌ها برای مدیریت بهتر تصاویر است. Pillow یک نسخه پیشرفته از کتابخانه PIL (Python Imaging Library) است که شما به کمک آن می‌توانید بسیاری از فرآیندها در پردازش تصویر مانند عملیات نقطه‌ای (point operations)، فیلتر کردن و دستکاری کردن روی تصویر را انجام دهید.
۴- Matplotlib
Matplotlib هم به عنوان یکی از بهترین کتابخانه‌های پردازش تصویر در حال حاضر شناخته می‌شود. این مورد به ویژه به عنوان ماژول تصویر برای کار با تصاویر در پایتون بسیار مفید است و شامل دو روش خاص برای خواندن و نمایش تصاویر است. از این کتابخانه بیشتر برای تجسم‌های دوبعدی مانند نمودارهای هیستوگرام و میله‌ای استفاده می‌شود اما برای استخراج داده‌ها از تصاویر هم قدرت بالایی دارد. دقت داشته باشید که Matplotlib از همه‌ی فرمت‌های تصویر پشتیبانی نمی‌کند.
۵- NumPy
این کتابخانه که بیشتر برای تجزیه و تحلیل عددی استفاده می‌شود، توانایی بالایی در کارهای پردازش تصویر هم دارد. فرآیندهایی مانند برش تصویر، دستکاری پیکسل‌ها، پوشاندن مقادیر پیکسل و ... را می‌تواند با قدرت بالایی انجام دهد. NumPy شامل یک ماتریس و آرایه‌های چند بعدی به عنوان ساختار داده‌هاست.
NumPy به طور داخلی به زبان C نوشته شده است و از آنجا که در عملیات محاسباتی از ساختارهای بهینه C استفاده می‌کند، به طور کلی سرعت بالاتری نسبت به لیست‌ها و آرایه‌های پایتون ایجاد می‌کند. تقریبا میتوان گفت تمام فرآیندهای ریاضی‌ای که در برنامه‌ی متلب (MatLab) وجود دارد، در کتابخانه NumPy در زبان برنامه نویسی پایتون نیز وجود دارد.
کتابخانه‌های متنوعی در وظایف مختلف وجود دارند که میتوان در مسیر ایجاد یک محصول هوش مصنوعی یا پردازش تصویر از آنها کمک گرفت ولی باید دقت کنید که ساخت یک محصول قدرتمند نیاز به دانش بالایی در زمینه‌های مختلف دارد و کار با این کتابخانه‌ها به تنهایی نمی‌تواند نیاز شما را مرتفع کند.
معرفی ابزارها و راهکارها
برای روشن شدن نحوه استفاده هوش مصنوعی و پردازش تصویر، تعدادی محصول را در این زمینه بررسی می‌کنیم تا بتوانید دید بهتری نسبت به آن داشته باشید.
نرم‌افزارهای ویرایش تصویر:
نرم افزارهایی مانند فتوشاپ، لایت روم و ... در حال حاضر استفاده فراوانی از فرآیندهای پردازش تصویر می‌کنند. نسخه‌های جدید این نرم‌افزارها به راحتی می‌توانند اجسام و لبه‌های آن را تشخیص دهند، پاک کردن بخشی از تصویر و جایگزینی آن و حتی ساخت بخشی از تصویر که وجود ندارد به کمک هوش مصنوعی انجام می‌گیرد. این نرم افزارها در حال حاضر پیشرفت فراوانی داشته‌اند که بیشتر آن معطوف به هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پردازش تصویر است.
خط تولید کارخانه‌ها:
در بسیاری از کارخانه‌ها واحدهای مختلف نیازهای متنوعی دارند که میتوان به کمک هوش مصنوعی آن را مرتفع کرد. در بخش کنترل کیفیت میتوان به کمک پردازش تصویر بسیاری از مشکلات محصولات را اخطار داد و با کمترین خطا کار خود را به صورت ۲۴ ساعته انجام دهند. از طرفی با کمک بینایی ماشین و پردازش تصویر میتوان بسیاری از فعالیت‌های بخش‌های مختلف کارخانه‌های تولیدی را خودکار ساخت و هزینه‌های تولید را تا حد ممکن کاهش داد. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه مطالب کاربرد هوش مصنوعی در صنعت و هم‌چنین مقاله پردازش تصویر در صنعت را مطالعه کنید.
تشخیص چهره:
تمامی سامانه‌های تشخیص چهره در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. البته ممکن است سامانه‌های مختلف از الگوریتم‌های متفاوت استفاده کنند که این مورد می‌تواند در دقت آنها تاثیرگذار باشد. تشخیص چهره معمولاً با هدف تایید هویت فرد و در سامانه‌های امنیتی استفاده می‌شود که از این جهت باید تا حد ممکن تمامی این فعالیت‌ها را بدون خطا و با سرعت بالا انجام دهد. ما از تشخیص چهره در محصولاتی مانند سامانه جلوگیری از دزدی فروشگاهی و مدیریت تردد مهمان استفاده کرده‌ایم.
پزشکی هوشمند:
یکی از کاربردهای جذاب هوش مصنوعی و پردازش تصویر، استفاده آن در پزشکی و حوزه سلامت است. در این زمینه میتوان به کارهای متنوعی همچون بازوهای جراح، تصویربرداری پزشکی هوشمند، پرستار مجازی و ... اشاره کرد. در صورتی که علاقه‌مند هستید اطلاعات بیشتری در اختیار داشته باشید مطلب هوش مصنوعی در پزشکی و کاربرد پردازش تصویر در پزشکی را مطالعه کنید.
پلاک خوان:
سامانه پلاک خوان نیز یکی از کاربردهای دیگر پردازش تصویر است که به این صورت میتوان هویت خودروها را متوجه شد. در صورتی که آشنایی با پلاک خوان ندارید می‌توانید مقاله پلاک خوان چیست را مطالعه کنید. پلاک خوان یکی از قدرتمندترین سامانه‌ها برای امنیت پارکینگ‌ها و مدیریت تردد وسایل نقلیه است. به کمک آن، میتوان به راحتی امنیت پارکینگ‌ها، جاده‌ها و عوارضی‌ها را تا حد بالایی حفظ کرد.
نکات پایانی
در صورتی که در صنعت خود نیاز به مشاوره در زمینه هوش مصنوعی یا پردازش تصویر دارید، ما در هوش مصنوعی دیدبان آماده هستیم تا قوی‌ترین و بروزترین سامانه‌ها و سیستم‌های مورد نیاز شما را توسعه دهیم. شما می‌توانید برای شروع این پروسه با پر کردن فرم مشاوره هوش مصنوعی با متخصصان ما در ارتباط باشید.
۷ دلیل اصلی شکست غرفه نمایشگاهی | استفاده از هوش مصنوعی برای موفقیت
۶ راه حرفه‌ای برای هوشمند سازی فرودگاه
۸ نمونه عملی کاربرد بینایی ماشین در صنعت
نظرات