بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای پردازش تصویر کدام‌اند؟

ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی روزبه‌روز در پردازش تصویر قدرتمندتر می‌شوند. دانشمندان این حوزه روی این موضوع به شدت سرمایه گذاری زمانی کرده‌اند تا این ابزارها را به گونه‌ای بسازند که تصاویر را درست به روشی که مغز انسان پردازش می‌کند، تحلیل کنند. البته آن‌ها اعتقاد دارند که هوش مصنوعی به زودی می‌تواند تصاویر را حتی قدرتمندتر از ذهن انسان پردازش کند.

وقتی راجع به هوش مصنوعی و پردازش تصویر حرف می‌زنیم اینطور برداشت می‌شود که تصویر فقط تصویر منظره و انسان است و مثلاً قرار است هوش مصنوعی از روی خطوط چهره تشخیص دهد که فردی در حال دروغگویی هست یا خیر؟! البته که از هوش مصنوعی چنین انتظاری می‌رود.

اما همین حالا هم هوش مصنوعی در اسکن اسناد و مدارک، OCR و پردازش تصاویر اسکن شده بسیار پیشرفته عمل می‌کند. به طور مثال وقتی شما سندی را اسکن می‌کنید، هوش مصنوعی با قدرت پردازش تصویری که دارد می‌تواند نوع سند را تشخیص دهد و مثلاً در نرم افزار بایگانی اسناد و مدارک به طور اتوماتیک آن را در پوشه‌ای که برای آن ترتیب داده شده است، بایگانی کند.

اما کارهایی نظیر احراز هویت باقابلیت تشخیص چهره کارهایی هستند که دانشمندان فعال در زمینه هوش مصنوعی را به شدت ترغیب می‌کند که روی این موضوع کار کنند.

پردازش تصویر چیست؟

به یک بیان ساده پردازش تصویر یا Image Processing از یک تصویر برای استخراج جزئیات آن استفاده می‌کند. بر این اساس دو نوع پردازش تصویر وجود دارد:

• پردازش تصویر آنالوگ

این مدل از Image Proccesingبرای پردازش عکس‌ها، کاغذهای چاپ‌های و نسخه‌های سخت یا Hard Copy تصاویر است.

• پردازش تصویر دیجیتال

این مدل از پردازش تصویر برای دستکاری عکس‌های دیجیتال با پشتیبانی از الگوریتم‌های کامپیوتری است.

به هر حال ورودی هردو مدل از پردازش تصویر همیشه یک عکس است. این عکس می‌تواند یک تصویر باشد یا یک سند اسکن شده. در پردازش تصویر آنالوگ، نتیجه همیشه یک تصویر است. در پردازش تصویر دیجیتال، نتیجه ممکن است یک تصویر یا داده‌های مرتبط با آن تصویر باشد، مانند ویژگی‌ها و صفات.

پردازش تصویر به طور گسترده ای در تجسم پزشکی، بیومتریک، اتومبیل‌های خودران و غیره استفاده می‌شود.

پردازش تصویر در کجا کاربرد دارد؟

تجسم یا Visualization : داده‌های پردازش شده را توصیف می‌کند و به اشیایی که قابل مشاهده نیستند شکل قابل مشاهده می‌دهد.

وضوح و بازیابی تصویر یا Image sharpening and restoration- کیفیت تصاویر پردازش شده را افزایش می‌دهد.

بازیابی تصویر یا Image recovery- به جستجوی تصویر کمک می‌کند.

اندازه گیری اشیاء یا Object measurement - اشیاء موجود در یک تصویر را اندازه گیری می‌کند.

تشخیص الگو یا Pattern recognition- اشیاء را در یک تصویر تعیین می‌کند، موقعیت آنها را شناسایی می‌کند و صحنه را درک می‌کند.

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای پردازش تصویر

TensorFlow

TensorFlow یکی از ابزارهای گوگل است. گوگل این چارچوب منبع باز معروف را برای یادگیری ماشینی machine learningو یادگیری عمیق deep learning ارائه کرده است. بنابراین، با استفاده از TensorFlow، می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق سفارشی ساخت و آماده کرد. این ابزار گوگل شامل مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها است که می‌تواند در تکالیف پردازش تصویر و برنامه‌های مفهومی کامپیوتری استفاده شود.

این ابزار برای حل مسائل مربوط به ساخت و آشنایی یک شبکه عصبی برای کشف و طبقه‌بندی خودکار تصاویر و مقایسه کیفیت ادراک انسان ایجاد شده است.

قابلیت‌های TensorFlow

· قدرت کار کردن روی چندین پردازنده موازی را دارد.

· امکان تجزیه و تحلیل از طریق آرایه‌های داده چند بعدی را دارد.

· مجهز به امکان بهینه سازی برای پردازنده‌های تانسوری است.

· قدرت تکرار مدل سریع را دارد.

· قابلیت اشکال زدایی بدون عارضه را دارد.

PyTorch

PyTorch یک چارچوب متن باز ML و یادگیری عمیق است که توسط آزمایشگاه تحقیقاتی فیس بوک AI (FAIR) معرفی شده است. این چارچوب مبتنی بر Frame_work بوده و شامل رابط‌های پایتون، C++ و جاوا است.

می‌توان از PyTorch برای تولید برنامه‌های بینایی کامپیوتری و NLP استفاده کرد. بنابراین، می‌توان روی PyTorch برا افزایش سرعت روند توسعه از نمونه سازی تحقیقاتی تا توسعه صنعتی نیز حساب کرد.

قابلیت‌های PyTorch

· امکان انتقال بدون زحمت به تولید.

· قدرت یادگیری توزیع شده و بهینه سازی اجرا.

· یک اکوسیستم غنی از ابزارها و کتابخانه‌ها.

· قدرت پشتیبانی کافی از پلتفرم‌های ابری اصلی.

· ماژول‌های بهینه سازی و تمایز خودکار.

OpenCV

OpenCVیک کتابخانه اپن سورس است که شامل یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پردازش تصویر است. همچنین، این یک کتابخانه کامیپوتر ویژن اپن سورس نیز هست. بنابراین، توسعه یافته و به خوبی برای برنامه‌های کامپیوتر ویژن در زمان واقعی بهینه شده است.

قابلیت‌های Open CV

· دارای ساختارهای داده بنیادی.

· مجهز به الگوریتم‌های پردازش تصویر.

· مجهز به الگوریتم‌های اولیه برای کامیپوتر ویژن.

· ورودی و خروجی تصاویر و فیلم‌ها.

· قدرت تشخیص چهره انسان.

· جستجوی مسابقات استریو.

· جریان نوری.

· ادامه سیستم یکپارچه سازی.

· معماری بهینه شده CUDA.

· مجهز به نسخه اندروید.

· Java API

· دارای سیستم تست عملکرد داخلی.

· کراس پلت فرم.

Caffe

یک چارچوب یادگیری عمیق متمرکز بر شکستن نوع تصویر و نگرانی بخش بندی.

قابلیت‌های Caffe

· امکان تجزیه و تحلیل با استفاده از blobs- آرایه‌های داده چند بعدی که در محاسبات موازی کار می‌کنند.

· قدرت تعریف مدل و بهینه سازی طراحی، بدون کدنویسی سخت.

· جابجایی راحت بین CPU و GPU.

· سرعت کار بالا.

با الگوریتم‌های یادگیری عمیق یا Deep Learning، ماشین‌های هوشمند می‌توانند تصاویر را به روشی که برای یک کار خاص لازم است ببینند و تجزیه و تحلیل کنند. در سالهای اخیر پیشرفت در اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پردازش تصویر سرعت فوق‌العاده‌ای داشته است. چون طیف گسترده ای از نیازها را، از پزشکی و کشاورزی گرفته تا خرده فروشی و اجرای قانون را می‌توان با ماشین هاش هوشمند تامین کرد.

ویدئوی آموزش موضوع کامپیوتر ویژن در پردازش تصویر

https://youtu.be/oS6khPJuLPE

منابع:
https://yourtechdiet.com/blogs/best-ai-tools-for-image-processing