Analiza obrazów to zbiór metod i technik umożliwiających wydobywanie, interpretację i zrozumienie istotnych informacji z danych wizualnych zawartych w obrazach cyfrowych. Dyscyplina ta znajduje się na styku wizji komputerowej i sztucznej inteligencji, obejmując procesy takie jak detekcja, klasyfikacja, segmentacja czy rozpoznawanie obiektów, kształtów lub wzorców na obrazie. W przeciwieństwie do zwykłej wizualizacji, analiza obrazów dąży do automatycznego zrozumienia treści, umożliwiając wsparcie lub autonomiczne podejmowanie decyzji.
Przykłady zastosowań i użycia
Analiza obrazów wykorzystywana jest w wielu dziedzinach: medycynie (automatyczne wykrywanie guzów na zdjęciach rentgenowskich), bezpieczeństwie (rozpoznawanie twarzy w monitoringu), rolnictwie (wykrywanie chorób upraw na podstawie zdjęć satelitarnych), przemyśle (automatyczna kontrola jakości na liniach produkcyjnych) czy mobilności (pojazdy autonomiczne interpretujące otoczenie).
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
Do najczęściej używanych narzędzi należą OpenCV (biblioteka open source do wizji komputerowej), TensorFlow i PyTorch (frameworki deep learning do analizy obrazów), jak również wyspecjalizowane rozwiązania jak Keras, scikit-image czy SimpleITK do obrazowania medycznego. W detekcji obiektów wyróżniają się Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) i MMDetection.
Najnowsze trendy i rozwój
Analiza obrazów korzysta z dynamicznego rozwoju deep learning, wraz z powstawaniem coraz wydajniejszych modeli, takich jak vision transformers (ViT), głębokie sieci konwolucyjne (CNN) i architektury hybrydowe. Coraz większą rolę odgrywają aplikacje czasu rzeczywistego dzięki edge computing i optymalizacji modeli. Tendencje obejmują też wzmacnianie odporności na błędy i ataki oraz integrację możliwości multimodalnych (tekst+obraz) przez modele generatywne, takie jak CLIP czy DALL-E.