Computer Vision

Geschichte und Entwicklung der Computer Vision

Diese bahnbrechende Technologie mit vielen spannenden Anwendungen hat ihre Wurzeln in den späten 1960er Jahren. Ziel war es das menschliche Sehsystem zu simulieren und Robotern ein intelligentes Verhalten zu verleihen. Im Laufe der Jahrzehnte haben Forscher verschiedene mathematische Konzepte, Optimierungsrahmen und Bildverarbeitungstechniken erforscht, um dieses Gebiet stetig voranzubringen und es zu der Spitzentechnologie zu machen, die es heute ist.

Zeitleiste zur Computer Vision:

• 1966: Eine Kamera wird an einen Computer angeschlossen um ihn „beschreiben zu lassen, was er gesehen hat“.
• 1970s: Extraktion von Kanten aus Bildern, Beschriftung von Linien, 3D-Modellierung, Darstellung von Objekten als Zusammenhänge kleinerer Strukturen, optischer Fluss und Bewegungsschätzung.
• 1980s: Skalenraum, Rückschlüsse auf die Form anhand von Merkmalen wie Schattierung, Textur und Fokus, Konturmodelle (snakes)
• 1990s: Kamerakalibrierung, spärliche 3D-Rekonstruktionen von Szenen aus mehreren Bildern, dichtes Stereo-Korrespondenzproblem und Multiview-Stereo-Techniken sowie Bildsegmentierung mit Diagrammschnitten.
• 2000er Jahre – heute: Kontinuierlicher Wachstum von Computer Vision in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennung, Gesundheitswesen und vielen mehr.

Die Computer Vision wird sich auch in Zukunft weiterentwickeln, Potenziale freisetzen und uns helfen, ein sichereres, gesünderes und komfortableres Leben zu führen.

Computer Vision in der KI-Welt

Die Computer Vision spielt eine wichtige Rolle in unserer heutigen KI-gesteuerten Welt. Es handelt sich um ein Gebiet der Informatik, welches sich darauf fokussiert Teile der Komplexität des menschlichen Sehsystems nachzubilden, und Computer in die Lage zu versetzen Objekte in Bildern und Videos auf die gleiche Weise zu erkennen und zu verarbeiten wie Menschen. Dank der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sowie den Innovationen im Bereich des Deep Learning und der neuronalen Netze, konnte das Gebiet in den letzten Jahren große Fortschritte machen, und den Menschen bei vielen Aufgaben im Zusammenhang mit der Erkennung und Kennzeichnung von Objekten, übertreffen. Mit der Erzeugung riesiger visueller Datenmengen und der für deren Analyse verfügbaren Rechenleistung, sind die Genauigkeitsraten bei der Objektidentifizierung erheblich gestiegen, so dass Computer-Vision-Systeme bei einer Reaktion auf visuellen Input schneller und genauer sind als Menschen. Diese Technologie wird vermehrt in wichtigen Produkten integriert, und es wird erwartet, dass der Markt für Computer Vision und deren Hardware bis 2022 ein Volumen von 48,6 Milliarden Dollar erreichen wird.

Wie funktioniert Computer Vision?

Es handelt sich um einen Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Aufgabe befasst, die menschliche Fähigkeit Objekte in der Welt wahrzunehmen und zu verstehen, zu simulieren. Es umfasst eine Kombination aus Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion und Mustererkennungstechniken, um aus Bildern oder Videos gewonnene Daten sinnvoll zu nutzen. Im Grunde genommen ist Computer Vision die Wissenschaft, die Computern beibringt, die Welt zu interpretieren und zu verstehen.

Im Folgenden wird Schritt für Schritt erklärt, wie dies funktioniert:

• Modell-Training: Algorithmen des maschinellen Lernens werden verwendet, um dem Computer beizubringen wie er Muster in den empfangenen Daten erkennen kann. Das geschieht, indem dem Computer große Mengen markierter Daten zugeführt werden, damit Muster und Beziehungen zwischen Objekten erlernt werden können. (Computer Vision Trainingsdaten)
• Erfassung von Bildern: Bilder sind die Quelle der Daten. Sie können mit Kameras, Drohnen, Satelliten usw. aufgenommen werden.
• Bildverarbeitung: Sobald die Bilder erfasst sind, müssen sie vorverarbeitet werden. Dazu gehören Aufgaben wie Bildverbesserung, Rauschentfernung, Bildsegmentierung usw.
• Merkmalsextraktion: Merkmale sind die Eigenschaften der Objekte, welche auf den Bildern zu sehen sind. Diese werden extrahiert und für die weitere Analyse verwendet. Merkmale können Farbe, Größe, Form, Textur usw. sein.
• Erkennung von Mustern: Die extrahierten Merkmale werden dann verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen. Dieser Schritt ist die eigentliche Aufgabe der Computer Vision und beinhaltet den Einsatz von überwachten und nicht überwachten Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Objekte in den Bildern zu erkennen.
• Auswertung: Sobald die Objekte identifiziert sind, können die Daten interpretiert werden, um einen Sinn in der Szene zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Was sind die Herausforderungen des Einsatzes von Computer Vision?

Es gibt noch einige Herausforderungen, die überwunden werden müssen, bevor die Technologie voll genutzt werden kann. Eine dieser Herausforderungen besteht darin zu verstehen, wie das menschliche Sehen funktioniert. Wahrnehmungspsychologen haben Jahrzehnte damit verbracht dieses Rätsel zu knacken, aber eine vollständige Lösung ist ihnen bis heute nicht gelungen. Eine weitere Herausforderung ist die Komplexität der visuellen Welt, die unendlich viele Möglichkeiten in Bezug auf Objekte, Orientierung, Beleuchtung und Verdeckung bietet.

Computer müssen dazu in der Lage sein, Muster in Daten zu erkennen, was mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens geschehen kann. Computer Vision muss im Stande sein verschiedene Arten von Objekten und ihre jeweiligen Merkmale zu berücksichtigen. Dies kann durch den Einsatz verschiedener Algorithmen wie Merkmalserkennung, Objekterkennung und Objektverfolgung erreicht werden. Mit der richtigen Kombination verschiedenster Ansätze, hat Computer Vision das Potenzial viele nützliche Erkenntnisse zu erschließen.

Was sind die Vorteile des Einsatzes von Computer Vision?

CV ist eine neue Technologie mit vielen interessanten Anwendungen. Sie hat das Potenzial, die Genauigkeit zu verbessern, die Geschwindigkeit und Effizienz zu erhöhen und Aufgaben zu automatisieren die Menschen allein nicht bewältigen könnten. In der folgenden Tabelle sind einige der wichtigsten Vorteile der Computer Vision aufgeführt:

Anwendungen von Computer Vision

Es handelt sich um ein leistungsfähiges Tool das eine breite Palette von Anwendungen bietet, von der medizinischen Bildgebung bis hin zur Bildbearbeitung und -zusammenstellung. CV ermöglicht es Computern, zu „sehen“ und Entscheidungen auf der Grundlage visueller Daten zu treffen, was für Unternehmen aufregende neue Möglichkeiten bieten kann. Mithilfe von Computer Vision können Unternehmen ihre Umgebung besser verstehen, Prozesse automatisieren und effizientere Entscheidungen treffen.

1. Gesichtserkennung

CV nutzt Deep Learning und Algorithmen des maschinellen Sehens, um Bilder mit Gesichtern von Menschen zu erkennen und zu erfassen. Diese Daten werden dann zur Analyse und Erkennung an das Backend-System gesendet. Gesichtserkennungsanwendungen verwenden Computer-Vision-Algorithmen, um Gesichtsmerkmale in Bildern zu erkennen und sie mit Datenbanken mit Gesichtsprofilen zu vergleichen. Diese Technologie ermöglicht es Computern, Bilder von Gesichtern mit den Identitäten von Personen abzugleichen, was zu Authentifizierungs- und Sicherheitszwecken genutzt wird. Verbrauchergeräte, Social-Media-Apps und Strafverfolgungsbehörden verlassen sich auf die Gesichtserkennungstechnologie, um Kriminelle in Videoaufnahmen zu identifizieren und Personen für Sicherheitszwecke zu verfolgen. Die Gesichtserkennung kann auch eingesetzt werden, um kriminelle Aktivitäten aufzudecken oder zu verhindern und so die Sicherheit in den Gemeinden erhöhen.

2. Objekterkennung

Computer Vision ermöglicht es Maschinen, Personen, Orte und Objekte in Bildern mit einer Genauigkeit zu erkennen, die der des Menschen entspricht und sie sogar übertrifft. Dies wird mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen erreicht, die die Extraktion, Analyse, Klassifizierung und das Verständnis nützlicher Informationen aus einem einzelnen Bild oder einer Bildsequenz automatisieren. Bei der Objekterkennung stützen sich diese Modelle auf verschiedene Merkmale wie die Art des Objekts, seinen Standort und die wichtigsten Punkte, um ein Objekt zu identifizieren und von einem anderen zu unterscheiden. Diese Technik hat eine Vielzahl von Applikationen, von der Erkennung von Defekten in Hochgeschwindigkeits-Fließbändern über die Unterstützung autonomer Roboter bei der Navigation, der Analyse medizinischer Bilder bis hin zur Erkennung von Produkten und Personen in sozialen Medien.

3. Bild- und Videoanalyse

Es ist ein leistungsstarkes Tool für die Analyse von Bildern und Videos. Mithilfe von Deep-Learning-Modellen kann es Menschen, Orte und Dinge sehr viel schneller und effizienter identifizieren als Menschen. Diese Technologie kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden, z. B. für klassische Anwendungen wie Handschrifterkennung, Objektklassifizierung, Objektidentifizierung, Videobewegungsanalyse, Bildsegmentierung, Szenenrekonstruktion und Bildwiederherstellung. Darüber hinaus haben sich die Rechenkapazitäten stark verbessert, so dass genaue Analysen mit minimalem menschlichem Einsatz möglich sind. Cloud Computing hat ebenfalls die Arbeit mit großen Datenmengen und die Lösungsansätze komplexer Probleme vereinfacht. All dies macht Computer Vision zu einem leistungsstarken Tool für die Bild- und Videoanalyse.

4. Zeichenerkennung

Die Zeichenerkennung ist eine beliebte Anwendung des maschinellen Sehens, bei der Maschinen, sowohl handgeschriebene als auch maschinengeschriebene Texte, mit einer Genauigkeit erkennen können die mindestens dem des Menschen entspricht. Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition, deutsch: Optische Zeichensetzung) wird häufig eingesetzt, um die Extraktion, Analyse, Klassifizierung und das Verständnis nützlicher Informationen aus einem Bild oder einer Bildsequenz zu automatisieren. Mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen und Cloud Computing können komplexe Probleme gelöst werden, was eine höhere Genauigkeit bei gesteigerter Geschwindigkeit und Effizienz ermöglicht. Diese Technologie kann auch für Aufgaben im Einzelhandel (z. B. automatische Kassen), medizinische Bildgebung, Fingerabdruckerkennung und Biometrie eingesetzt werden.

5. Bildsuche

Diese Technologie wird für die Bildsuche zur Identifizierung von Personen, Orten und Objekten eingesetzt. Sie nutzt Deep-Learning-Modelle, um die Extraktion, Analyse, Klassifizierung und das Verständnis nützlicher Informationen aus einzelnen Bildern oder Bildsequenzen zu automatisieren. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Videosequenzen, mehrere Kameraansichten oder dreidimensionale Daten. Die Technologie ermöglicht es Maschinen, Objekte mit einer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erkennen, die das menschliche Niveau übersteigt, was uns letztendlich wertvolle Erkenntnisse liefert und zur Verbesserung der Lebensqualität beiträgt.

6. Bildsegmentierung

Im Bereich der Computer Vision ist die Bildsegmentierung, eine häufig angewandte Technik, bei der ein Bild in mehrere Abschnitte unterteilt wird, indem verschiedenen Bereichen unterschiedliche Farben oder Farbtöne zugewiesen werden. Auf diese Weise kann jeder Bereich unabhängig identifiziert werden, was es dem Computer erleichtert, die einzelnen Segmente zu erkennen und zu analysieren. So kann beispielsweise eine Straßenszene in verschiedene Abschnitte wie Straße, Bürgersteig und Gebäude unterteilt werden, was eine separate Erkennung der einzelnen Bereiche ermöglicht. Darüber hinaus kann die Bildsegmentierung zur Identifizierung von Objekten in einem Bild verwendet werden, indem jedem Objekt eine eindeutige Farbe oder ein eindeutiger Farbton zugewiesen wird, was Computern die Unterscheidung zwischen einzelnen Objekten in einer Szene ermöglicht, und zu einer genauen Erkennung und Analyse führt.

7. Tiefenwahrnehmung

Mithilfe von CV können Maschinen Tiefen- und 3D-Strukturinformationen aus einem einzigen Bild extrahieren. Diese Fähigkeit ist für Roboter und autonome Systeme unerlässlich, um sich in der Umgebung zu bewegen und sie zu beeinflussen. Die Tiefenwahrnehmung wird erreicht, indem die Disparität zwischen der linken und der rechten Ansicht einer Szene abgebildet wird, so dass der Computer erkennen kann, wie weit Objekte von der Kamera entfernt sind und wie sie im Raum positioniert sind. Darüber hinaus kann die Tiefenwahrnehmung zur Erkennung von Objekten in der Ferne und in unübersichtlichen Umgebungen eingesetzt werden. Mit dieser Technologie können Maschinen Objekte genauestens identifizieren und verfolgen, ihre Größe und Ausrichtung schätzen und vieles mehr.

8. Virtuelle Realität und erweiterte Realität

Virtuelle und erweiterte Realität (engl.: augmented reality) ermöglichen es den Nutzern, interaktive Unterhaltungen in einer nie dagewesenen Intensität zu erleben. Durch Objekterkennung in der realen Welt helfen Computer-Vision-Algorithmen Anwendungen wie Google Glass und anderen intelligenten Brillen, virtuelle Objekte über reale Bilder zu legen und darin einzubetten. Diese bahnbrechende Technologie kann Kopfbewegungen und Veränderungen in der Mimik (Emotionserkennung) bewerten und sogar den Standort eines virtuellen Objekts in der realen Welt bestimmen. Die beliebte Ikea Place App nutzt AR, um die Nutzer bei der Entscheidungsfindung über die richtigen Möbel zu unterstützen. Die Möglichkeiten der Computer Vision sind endlos und werden in Zukunft noch größere Ausmaße annehmen.

Branchen die Computer Vision Technologie nutzen

Die Industrie nutzt Computer Vision, um interne Prozesse zu revolutionieren und auf die nächste Stufe zu heben. Von Start-ups bis hin zu Global Playern wird die Computer Vision zur Automatisierung der Qualitätskontrolle, der Positionierung von Robotern, der Produktsortierung in der autonomen Landwirtschaft und zu vielen weiteren Zwecken eingesetzt. Dank der Einführung schnellerer Hardware und zuverlässiger Internet- und Cloud-Netzwerke, ist Computer Vision heute viel schneller und effizienter als früher. Unternehmen wie Facebook, Google, IBM und Microsoft haben zur Entwicklung des maschinellen Sehens beigetragen, indem sie einen Teil ihrer Arbeit im Bereich des maschinellen Lernens als Open Source zur Verfügung gestellt haben.

1. Einzelhandel und E-Commerce

Die Einzelhandels- und E-Commerce-Branche nutzt CV, um Kunden ein interaktionsfreies Einkaufserlebnis zu ermöglichen. Diese Technologie verändert die Einzelhandels- und E-Commerce-Branche, indem sie schnellere, intelligentere und effizientere Lösungen für das Kundenerlebnis und den Betrieb ermöglicht.

Hier einige Beispiele für den Einsatz von Computer Vision im Einzelhandel und E-Commerce:

• Interaktionsfreie Einkaufserlebnisse: Unternehmen wie Amazon nutzen Computer Vision, um Kunden die Möglichkeit zu geben, ohne Kontakt mit dem Personal einzukaufen.
• Schadensverhütung: Einzelhandelsgeschäfte nutzen KI-Vision-Lösungen, um die Aktivitäten der Kunden auf nicht-intrusive und kundenfreundliche Weise zu beobachten.
• Kundenzufriedenheit: CV ermöglicht eine Stimmungsanalyse der Kunden und hilft, Anzeigen und Angebote entsprechend zu personalisieren.
• Maximierung des ROI: KI-gesteuerte Bildverarbeitungslösungen werden eingesetzt, um den ROI durch Kundenbindungsprogramme, Bestandsverfolgung und die Bewertung von Produktplatzierungsstrategien zu maximieren.
• Gesichtserkennung: Unternehmen wie Apple und Microsoft nutzen CV zur Entwicklung von Gesichtserkennungsfunktionen, um sicheren Zugang und Authentifizierungen zu ermöglichen.

So nutzen beispielsweise die Amazon-Go-Läden Computer Vision, um Kunden zu ermöglichen die Läden zu betreten, das gewünschte Produkt zu holen und wieder zu gehen. Und dies, ohne in der Schlange zu stehen oder Produkte scannen zu müssen. In ähnlicher Weise nutzt auch das Unternehmen Walmart KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme, um das Inventar zu verfolgen und den Kundenverkehr zu überwachen. Es wird erwartet, dass die Computer Vision mit ihrem sich ständig weiterentwickelnden Potenzial in Zukunft eine Fülle neuer Technologien freisetzen und den Einzelhandel und E-Commerce revolutionieren wird.

2. Produktion

Durch den Einsatz von KI-gestützten Inspektionssystemen konnten Unternehmen und Forscher die Effizienz und Genauigkeit ihrer Prozesse steigern. Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von Computer Vision in der Fertigungsindustrie:

• Systeme zur vorausschauenden Instandhaltung nutzen Computer Vision, um mögliche Ausfälle und minderwertige Produkte zu erkennen, und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.
• Verpackungs- und Qualitätskontrollmaßnahmen.
• Die KI-gestützte Produktmontage wird vor allem bei empfindlichen Produkten wie Elektronik eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist das Unternehmen Tesla.
• In der Wafer-Industrie (Ein Wafer ist eine dünne, flache Scheibe aus Halbleitermaterial – in der Regel aus Silizium -, die bei der Herstellung integrierter Schaltkreise und anderer elektronischer Komponenten verwendet wird) wird  Computervision eingesetzt, um Wafer auf Fehler zu prüfen und sicherzustellen, dass keine unbrauchbaren Chips auf den Markt gelangen.
• Die optische Sortierung wird in der Agrarindustrie eingesetzt, um unerwünschte Lebensmittel aus dem Schüttgut zu entfernen.

3. Transport

Folgende Tabelle gibt einen Überblick über die Anwendungen in der Verkehrsbranche, wie z. B. die Erkennung von Verkehrsampelübertretungen, die Analyse des Verkehrsflusses und die Erkennung von Geschwindigkeitsüberschreitungen und Falschfahrern. Siehe dazu: KI im Straßenverkehr.

4. Sicherheit und Schutz

Heute ist Computer Vision eine Schlüsselkomponente von Sicherheits- und Schutzsystemen. CV wird eingesetzt, um potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, zu verfolgen und zu identifizieren. Die Technologie wird in einer Vielzahl von Sektoren, wie beispielsweise der Strafverfolgung, eingesetzt.

Gesichtserkennungssysteme nutzen Computer Vision, um Personen oder Objekte zu identifizieren und Echtzeitwarnungen für potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu liefern. Unternehmen wie ClearView AI, NEC und Vigilant Solutions nutzen Gesichtserkennung in Kombination mit anderen KI-Technologien, um Strafverfolgungsbehörden bei der Identifizierung potenzieller Verdächtiger zu unterstützen.

Es gibt Überwachungssysteme, die Bewegungen erkennen, Gesichter und andere Objekte erfassen und in Echtzeit verfolgen. Unternehmen wie Hikvision, Axis Communications und Avigilon nutzen Computer Vision, um leistungsstarke Überwachungssysteme zu entwickeln, die dazu beitragen können, Verbrechen zu verhindern, die Sicherheit zu erhöhen und Mensch und Eigentum zu schützen.

5. Gesundheitswesen

Computervision wird in die Gesundheitsbranche immer mehr integriert, und revolutioniert so die Arbeitsweise von Medizinern. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für den Einsatz der Technologie im Gesundheitswesen:

• Erkennung von krebsartigen Muttermalen auf Hautbildern oder von Symptomen auf Röntgen- und MRT-Scans
• Gestenerkennung, Herzfrequenzüberwachung und Einschätzung der Körperhaltung eines Patienten zwecks potenzieller Sturzerkennung
• Medizinische Bildgebung, medizinische Geräte mit Videostreaming und intelligente Krankenhäuser

Tools und Unternehmen:

• NVIDIAs branchenspezifische Softwareprodukte und Plattformen
• Google Clouds API für das Gesundheitswesen
• IBM Watson Health
• Microsoft Gesundheitswesen NExT
• Arterys Lösungen für die medizinische Bildgebung
• Zebra Medical Vision
• Siemens Healthineers
• Sensely Medical Virtuelle Assistentin

6. Konstruktion

Drohnen machen detaillierte Luftaufnahmen von Baustellen, die auf mögliche Gefahren oder strukturelle Probleme untersucht werden können. Darüber hinaus können mit 3D-Bildern präzise Pläne und Modelle erstellt werden, die es den Bauarbeitern ermöglichen, ihre Arbeit zu visualisieren und günstigere Entscheidungen zu treffen. Mit Hilfe der Computer-Vision-Technologie können auch Arbeiter und Fahrzeuge auf der Baustelle identifiziert werden, was ein besseres Ressourcenmanagement und verbesserte Sicherheitsprotokolle ermöglicht.

Ebenfalls können Bildverarbeitungsalgorithmen zur Erkennung von Rissen und anderen Mängeln in Strukturen und Materialien eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass während des Bauprozesses die höchsten Qualitätsstandards eingehalten werden.

7. Gaming

In der Spieleindustrie sorgt Computer Vision für immersive Spielerlebnisse für die User.

Beispiele für Computer-Vision-Tools und Unternehmen in der Spieleindustrie sind:

• Nvidias GeForce Experience, das CV zur Optimierung der Spieleleistung nutzt
• SteamVR Tracking, das CV zur Verfolgung von Virtual-Reality-Headsets verwendet
• Microsofts Project Natal, das CV zur Erkennung von Körperbewegungen verwendet
• Sonys Move-Controller, der mit Hilfe von CV die Position der Spieler in einem Raum erkennt und verfolgt
• Oculus Quest, das mit Hilfe von Computer Vision ein realistischeres Virtual-Reality-Erlebnis schafft

Siehe auch KI in der Gaming Industrie. (EN)

Beliebte Computer Vision Tools

CV ist eine KI-gestützte Lösung, die es Computern ermöglicht, visuelle Darstellungen exakt wie Menschen zu interpretieren. Mit Hilfe von Computer Vision können Computer Objekte erkennen, Gesichter identifizieren, die Körpersprache analysieren und vieles mehr. Um die Vorteile der Computer Vision voll ausschöpfen zu können, müssen Sie die richtigen Tools verwenden.

Die Top 8 der beliebtesten Computer Vision Tools und Dienste sind:

• clickworker®: Bietet benutzerdefinierte Datensätze für CV mit einer Vielzahl von Bildern zur Auswahl. Es bietet Zugang zu qualitativ hochwertigen, kommentierten Bildern für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung.

Pros: Zugang zu qualitativ hochwertigen Bildern mit genauen Anmerkungen, niedrige Zugangskosten und einfache Skalierbarkeit. Managed und Self Service mit vollständig angepassten Daten für Ihre spezifischen Anforderungen.

Cons: Es kann eine gewisse Zeit dauern, bis die Daten nutzbar sind, da die Trainingsdaten speziell für die Anforderungen von der Crowd erstellt werden.

• Computer Vision Toolbox™: Diese Toolbox bietet Algorithmen, Funktionen und Anwendungen für den Entwurf und das Testen von Computer Vision, 3D Vision und Videoverarbeitungssystemen. Sie kann Objekterkennung und -verfolgung sowie Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich durchführen. Sie unterstützt auch 3D-Vision, visuelles und Punktwolken-SLAM, Stereovision, Struktur aus Bewegung und Punktwolkenverarbeitung.

Pros: Automatisiert Ground-Truth-Labeling und Kamerakalibrierungs-Workflows, kann benutzerdefinierte Objektdetektoren mithilfe von Deep-Learning- und Machine-Learning-Algorithmen trainieren, bietet Objekterkennungs- und Segmentierungsalgorithmen, beschleunigt Algorithmen durch Ausführung auf Multicore-Prozessoren und GPUs und unterstützt C/C++-Codegenerierung.

Cons: Begrenzte Plattformen (nur Windows und macOS).

• OpenCV: Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek mit mehr als 2500 Algorithmen für die Echtzeit-Bildverarbeitung. Sie unterstützt Gesichtserkennung, Objekterkennung und Objektverfolgung sowie Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning.

Pros: Open Source und kostenlos, unterstützt maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, Windows, Mac, Linux und iOS.

Cons: Komplexität der Codebasis und Mangel an Dokumentation.

• Amazon Rekognition: AWS-gestützter Computer Vision Service, der eine Identifizierung von Objekten, Personen, Texten, Szenen und Aktivitäten in Bildern und Videos ermöglicht. Auch dieses Tool ermöglicht Gesichtserkennung, Objekterkennung und Objektverfolgung.

Pros: Das Tool unterstützt verschiedene Programmiersprachen, schnell und genau.

Cons: Kostspielig im Vergleich zu anderen CV-Services.

• Tensorflow: Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die zum Aufbau und Training neuronaler Netze verwendet wird. Sie unterstützt Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung.

Pros: Open Source und kostenlos, unterstützt Windows, Mac und Linux.

Cons: Komplexität der Codebasis.

• MATLAB: Eine leistungsstarke Computerplattform, die Berechnungen, Visualisierung und Programmierung integriert. Sie unterstützt Computer-Vision-Algorithmen wie Objekterkennung, Bewegungserkennung und Bildsegmentierung.

Pros: Das Tool integriert Berechnungen, Visualisierungen und Programmierungen, unterstützt Windows, Mac und Linux.

Cons: Teure Preispläne.

• Cloudinary: Ein Bildverwaltungs- und -bearbeitungsdienst, mit dem Bilder hochgeladen, gespeichert, verwaltet und bereitgestellt werden können. Es unterstützt Gesichtserkennung, Objekterkennung und Objektverfolgung.

Pros: Verschiedene Programmiersprachen werden schnell und genau unterstützt.

Cons: Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten.

• Google Vision AI: Cloud-basierter Computer Vision Service, der Ihnen hilft, Objekte, Gesichter, Text und Orientierungspunkte in Bildern und Videos zu identifizieren. Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung wird ermöglicht.

Pros: Unterstützt werden verschiedene Programmiersprachen.

Cons: Kostspielig im Vergleich zu anderen Computer Vision Services.

Trends und Zukunft der Computer Vision

In der Zukunft sind die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie unbegrenzt. Wenn die Computer Vision weiter verfeinert und entwickelt wird, könnte sie für eine Vielzahl neuer und innovativer Anwendungen genutzt werden. So könnte CV perfektioniert werden, um Anomalien in medizinischen Scans und Röntgenbildern zu erkennen, Verkehrsmuster zu überwachen und autonome Fahrzeugnavigation zu ermöglichen.

Darüber hinaus könnte es eingesetzt werden, um Objekte in Echtzeit effektiver zu erkennen und zu identifizieren. Dies könnte neue Möglichkeiten für automatische Sicherheitssysteme eröffnen und die Gesichtserkennung verbessern. Überdies könnte die Computer Vision in der künstlichen Intelligenz und Robotik eingesetzt werden, um fortschrittlichere und autonomere Maschinen herzustellen.

Letztlich hat sie das Potenzial, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu revolutionieren, ihre Anwendungsmöglichkeiten werden zukünftig grenzenlos sein.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Computer Vision eine leistungsstarke und schnell wachsende Technologie ist, die bereits in vielen Bereichen unseres Lebens eingesetzt wird, von autonomen Fahrzeugen bis hin zur Gesichtserkennung. Sie hat das Potenzial, der Menschheit in vielerlei Hinsicht zu nutzen. In dem Maße, wie sich die Technologie weiterentwickelt, wächst auch das Potenzial der KI und ihre Fähigkeit, immer ausgefeiltere Systeme der künstlichen Intelligenz zu schaffen. Daher ist es wegweisend, dass wir auch weiterhin in Forschung und Entwicklung investieren, um sicherzustellen, dass die Vorteile dieser Technologie optimal genutzt werden.