Аналіз зображень — це сукупність методів і технік, що дозволяють витягувати, інтерпретувати та розуміти релевантну інформацію з візуальних даних цифрових зображень. Ця дисципліна знаходиться на перетині комп'ютерного зору та штучного інтелекту й охоплює такі процеси, як виявлення, класифікація, сегментація чи розпізнавання об'єктів, форм або патернів на зображенні. На відміну від простої візуалізації, аналіз зображень спрямований на автоматизоване розуміння контенту, що відкриває шлях до асистованого або автономного прийняття рішень.
Варіанти використання та приклади
Аналіз зображень використовується в багатьох сферах: медицині (автоматичне виявлення пухлин на рентгенограмі), безпеці (розпізнавання облич на відеоспостереженні), сільському господарстві (виявлення хвороб культур за супутниковими знімками), промисловості (автоматизований контроль якості на виробництві), мобільності (автономні транспортні засоби, що інтерпретують середовище).
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Серед найбільш популярних інструментів — OpenCV (бібліотека комп'ютерного зору з відкритим кодом), TensorFlow і PyTorch (фреймворки глибокого навчання для розпізнавання зображень), а також спеціалізовані рішення, такі як Keras, scikit-image або SimpleITK для медичної візуалізації. Для виявлення об'єктів відомі Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) та MMDetection.
Останні розробки та тенденції
Аналіз зображень виграє від стрімкого розвитку deep learning, з появою все потужніших моделей: vision transformers (ViT), глибоких згорткових нейронних мереж (CNN) та гібридних архітектур. Спостерігається ріст реального часу завдяки edge computing та оптимізації моделей. Трендом є також підвищення стійкості до упередженості та атак, а також інтеграція мультимодальних можливостей (текст+зображення) через генеративні моделі CLIP або DALL-E.