Kompüter görünüşü
Kompüter görünüşü kompüterlərin dünyanı insanlar kimi "görmək" və şərh etmək üçün görüntüləri necə "anlaya" biləcəyini araşdıran kompüter elminin bir sahəsidir. Bu sahə, kompüterlərə kameralar və sensorlar vasitəsilə əldə edilən görüntüləri təhlil etmək, anlamaq və onlardan məlumat çıxarmaq imkanı verən alqoritmlər, metodlar və sistemlər inkişaf etdirir.
Kompüter görünüşünün əsas tapşırıqları
redaktə- Təsvir əldə etmə: Görüntüləri kameralar və sensorlar vasitəsilə rəqəmsal formatda əldə etmək.[1]
- Ön işləmə: Görüntülərdəki səs-küyü azaltmaq, kontrastı artırmaq və digər təkmilləşdirmələr etmək.[2]
- Xüsusiyyət çıxarılması: Görüntülərdən obyektləri, kənarları, rəngləri və teksturaları təsvir edən xüsusiyyətləri çıxarmaq.[3]
- Seqmentasiya: Görüntüyü fərqli obyektlərə və ya bölgələrə ayırmaq.[4]
- Obyekt aşkarlanması və tanıması: Görüntülərdə müəyyən obyektlərin mövcudluğunu və yerini müəyyən etmək.
- İzləmə: Görüntü ardıcıllığında obyektlərin hərəkətini izləmək.
- 3D rekonstruksiya: 2D görüntülərdən 3D modellər yaratmaq.
Kompüter görünüşünün tətbiq sahələri
redaktəKompüter görünüşü müxtəlif sahələrdə geniş tətbiq olunur:
- Səhiyyə: Tibbi görüntülərin təhlili, xəstəliklərin diaqnozu və cərrahi əməliyyatların dəstəklənməsi.[1]
- Nəqliyyat: Özünü idarə edən avtomobillər, yol nişanlarının tanınması və sürücünün yorğunluğunun aşkarlanması.[2]
- Təhlükəsizlik: Üz tanıma, obyekt izləmə və video nəzarət sistemləri.[3]
- Əyləncə: Artırılmış reallıq, virtual reallıq və xüsusi effektlər.
- İstehsal: Keyfiyyətə nəzarət, robot manipulyasiyası və avtomatlaşdırılmış yoxlama.
Əsas metodlar
redaktəKompüter görünüşündə müxtəlif metodlar və alqoritmlər istifadə olunur:
- Maşın öyrənməsi: Dərin öyrənmə daxil olmaqla, kompüterlərə böyük məlumat dəstləri üzərində təlim keçməklə görüntüləri tanımağı və təhlil etməyi öyrətmək.[2]
- Kompüter qrafikası: 3D modellər yaratmaq və görüntüləri manipulyasiya etmək.[3]
- Rəqəmsal görüntü işlənməsi: Görüntülərdəki səs-küyü azaltmaq, kontrastı artırmaq və digər təkmilləşdirmələr etmək.[4]
- Rəng analizi: Obyektləri tanımaq və seqmentasiya etmək üçün rəng məlumatlarından istifadə etmək.
İstinadlar
redaktə- ↑ 1 2 "Computer Vision". Computer Vision Foundation. 2022-10-20 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-10-01.
- ↑ 1 2 3 "Deep Learning". Deep Learning AI. 2023-09-29 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-10-01.
- ↑ 1 2 3 "Computer Graphics". Computer Graphics Foundation. 2024-06-20 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-10-01.
- ↑ 1 2 "Digital Image Processing". Digital Image Processing Foundation. 2021-11-30 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-10-01.