A látás fegyelme. A látás fegyelme. Látás rövidlátás 3. fokozat Milyen étel javítja a látást


A sofőr álmosságának észlelése[ idézet szükséges ] Szervezetek követése és számlálása a biológiai tudományokban [28] Tipikus feladatok A fent leírt alkalmazási területek mindegyike számos számítógépes látási feladatot igényel; többé-kevésbé jól meghatározott mérési problémák vagy feldolgozási problémák, amelyek különféle módszerekkel megoldhatók. Az alábbiakban bemutatunk néhány példát a tipikus számítógépes látási feladatokra.

Dioptriák és a látás százalékos aránya, Dioptria százalékos látás

A számítógépes látási feladatok tartalmazzák a megszerzésefeldolgozáselemezve a digitális képek megértése és kinyerése nagydimenziós valós adatok, numerikus vagy szimbolikus információk előállítása érdekében, például. Ez a képmegértés úgy tekinthető, mint a szimbolikus információk szétválasztása a képadatokról a geometria, a fizika, a statisztika és a tanuláselmélet segítségével felépített modellek a látás fegyelme.

A felismerési probléma különböző fajtáit az irodalom ismerteti:[ idézet szükséges ] Tárgyfelismerés más néven tárgyosztályozás - egy vagy több előre megadott vagy megtanult objektum vagy tárgyosztály felismerhető, általában a kép 2D-s helyével vagy a jelenet 3D-pózaival együtt. Blippar, Google Goggles és a LikeThat önálló programokat kínál, amelyek szemléltetik ezt a funkciót.

Azonosítás - egy objektum egyedi példánya felismerésre kerül.

Account Options

Ilyen például egy adott személy arcának vagy ujjlenyomatának azonosítása, azonosítása kézzel írott számjegyekvagy egy adott jármű azonosítása. Érzékelés - a képadatokat egy adott állapot ellenőrzi.

visszanyeri a látást a glaukóma miatt

Ilyen például a lehetséges rendellenes sejtek vagy szövetek felderítése az orvosi képeken vagy a jármű észlelése egy automatikus útdíj-rendszerben.

A viszonylag egyszerű és gyors számításokon alapuló detektálást néha használják az érdekes képadatok kisebb régióinak megtalálásához, amelyeket számításigényesebb technikákkal lehet tovább elemezni a helyes értelmezés érdekében. A látás fegyelme az ilyen feladatok legjobb algoritmusai alapulnak konvolúciós ideghálózatok.

Képességeiket szemlélteti a ImageNet nagyméretű a látás fegyelme felismerési kihívás ; ez egy viszonyítási alap az objektumok osztályozásában és észlelésében, több millió képet és objektumosztályt használnak a versenyen. A szűrőkkel eltorzult képekkel is gondjaik vannak a modern digitális fényképezőgépeknél egyre gyakoribb jelenség. Ezzel szemben az ilyen típusú képek ritkán zavarják az embereket. Az emberek azonban más problémákkal is bajban vannak. Például nem alkalmasak az objektumok finomszemcsés osztályokba sorolására, mint például az adott kutyafajta vagy madárfaj, míg a konvolúciós ideghálózatok ezt könnyedén kezelik[ idézet szükséges ].

Számos, felismerésen alapuló speciális feladat létezik, például: Tartalom alapú képkeresés - az összes kép megkeresése egy nagyobb tartalmú képcsoportban.

Látás mínusz és látás plusz mi ez - Látás plusz mínusz 1 - A látás fegyelme

A tartalom különböző módon határozható meg, például a célképhez viszonyított hasonlóság szempontjából adjon meg minden képet, amely hasonló az X képhezvagy a szövegbevitelként megadott magas szintű keresési kritériumok szempontjából adjon meg minden képet, amely tartalmaz sok ház, télen veszik, és nincs bennük autó.

Számítógépes látás az emberek számlálnak nyilvános helyeken, bevásárlóközpontokban, bevásárlóközpontokban Pózbecslés - egy adott objektum helyzetének vagy tájolásának becslése a kamerához képest. Példa erre a technikára: egy robotkar segítése abban, hogy tárgyakat vegyen elő egy szállítószalagról egy szerelőszalag helyzet vagy alkatrészek szedése a kukából. Optikai karakter felismerés OCR - azonosítás karakterek nyomtatott vagy kézzel írott szöveg képein, általában a szöveg szerkesztésre vagy formázásra alkalmasabb formátumba történő kódolása céljából indexelés például.

Alakfelismerő technológia SRT az emberek számlálnak rendszerek, amelyek megkülönböztetik az embereket fej- és vállmintákat a tárgyaktól Mozgáselemzés Számos feladat kapcsolódik a mozgásbecsléshez, ahol egy képsorozatot feldolgozva becsüljük meg a sebességet a kép egyes pontjaiban vagy a 3D-s jelenetben, vagy akár a képeket előállító látás visszahívás. Ilyen feladatok például: Egomotion - a kamera 3D merev mozgásának forgása és fordítása meghatározása a kamera által létrehozott képsorból.

Követés - egy a látás fegyelme kisebb érdeklődési pont vagy tárgy mozgásának követése például. A járművek mozgásának követése Python használatával cvlib könyvtár Optikai áramlás - annak meghatározása a kép minden pontjára vonatkozóan, hogy az adott pont hogyan mozog a képsíkhoz képest, azaz, látszólagos mozgása. Ez a mozgás annak a következménye, hogy a megfelelő 3D-s pont hogyan mozog a jelenetben, és hogy a kamera hogyan mozog a jelenethez képest. Jelenet rekonstrukció Egy jelenet vagy egy videó a látás fegyelme vagy általában több képét a jelenet rekonstrukciója célozza 3D modell kiszámítása a jelenet.

Látás rövidlátás 3. fokozat Milyen étel javítja a látást

A legegyszerűbb esetben a modell 3D-s pontok halmaza lehet. A kifinomultabb módszerek teljes 3D-s felületi modellt hoznak létre. A 3D képalkotás, amely nem igényel mozgást vagy szkennelést, és a kapcsolódó feldolgozási algoritmusok lehetővé teszik a gyors fejlődést ezen a területen. A rács-alapú 3D-érzékelés felhasználható 3D-s képek több szögből történő megszerzésére.

Algoritmusok állnak rendelkezésre több 3D-s kép összeragadására pontfelhőkké és 3D-s a látás fegyelme. Eltávolítása a képekről. A látás rutin lehető legegyszerűbb megközelítése a különféle típusú szűrők, például az aluláteresztő szűrők vagy a medián szűrők. A kifinomultabb módszerek feltételezik a helyi képszerkezetek kinézetének modelljét, hogy megkülönböztessék őket a zajtól.

Ha először elemezzük a képadatokat a helyi képszerkezetek, például vonalak vagy élek szempontjából, majd a szűrést az elemzési lépésből származó helyi információk alapján szabályozzuk, általában jobb szintű zajeltávolítást érünk el az egyszerűbb megközelítésekhez képest.

Példa erre a mezőre festés. Rendszer módszerek A számítógépes látórendszer szervezete nagymértékben alkalmazásfüggő. Egyes rendszerek önálló alkalmazások, amelyek megoldanak egy adott mérési vagy észlelési problémát, míg mások egy nagyobb kialakítású alrendszert a látás fegyelme, amely például tartalmaz alrendszereket a mechanikus működtetők, tervezés, információs adatbázisok, kezelő rendszerek vezérléséhez.

Szentpétervár - az Ermitázs Szkíta kincsei 1. segítenek a rövidlátás helyreállításában

A számítógépes látórendszer konkrét megvalósítása attól is függ, hogy a funkcionalitása előre meg van-e határozva, vagy a működés során meg lehet-e tanulni vagy módosítani lehet annak egy részét.

Számos funkció egyedi az alkalmazáshoz. Vannak azonban olyan tipikus funkciók, amelyek számos számítógépes látórendszerben megtalálhatók. Képszerzés - A digitális képet egy vagy több állítja elő képérzékelőkamely a fényérzékeny kamerák különféle típusain kívül magában foglalja hatótávolság-érzékelőktomográfiai eszközök, radar, ultrahangos kamerák stb.

hogyan befolyásolja a betegség a látást

Az érzékelő típusától függően a kapott képadatok egy szokásos 2D-kép, egy 3D-s kötet vagy egy képsor. A pixelértékek általában megfelelnek egy vagy több spektrális sáv szürke képek vagy színes képek fényintenzitásának, de különböző fizikai mérésekhez is kapcsolódhatnak, például a hang- vagy elektromágneses hullámok mélységéhez, elnyeléséhez vagy visszaverődéséhez, vagy nukleáris mágneses rezonancia.

Példák: Újravételezés annak biztosítására, hogy a képkoordinátarendszer megfelelő legyen. Zajcsökkentés annak biztosítása érdekében, hogy az érzékelő zajja ne téves információkat szolgáltasson.

Kontrasztnövelés a releváns információk felismerésének biztosítása érdekében.

bates látás-helyreállítási módszer rövidlátók számára

Méretarány ábrázolás a képszerkezetek helyileg megfelelő méretarányú javítása érdekében. Funkció kibontása - A kép bonyolultabb szintjein található kép jellemzőit a képadatokból vonják ki. Az összetettebb tulajdonságok összefügghetnek a textúrával, az alakkal vagy a mozgással. Egy vagy több képrégió szegmentálása, amelyek egy adott érdekes objektumot tartalmaznak.

A kép tagolása beágyazott jelenet architektúrába előtérből, objektumcsoportokból, egyes objektumokból vagy kiugró tárgy [30] részek más néven tér-taxon jelenet hierarchiája[31] amíg a vizuális kiemelkedés gyakran úgy hajtják végre térbeli és időbeli figyelem. Szegmentálás vagy ko-szegmentálás egy vagy több videó képkockánkénti előtérbeli maszkok sorozatába, fenntartva annak időbeli szemantikai folytonosságát.

Az alkalmazás-specifikus paraméterek, például az objektumpozíció vagy az objektumméret becslése. Képfelismerés - egy észlelt objektum osztályozása különböző kategóriákba. Kép regisztráció - ugyanazon objektum két különböző nézetének összehasonlítása és kombinálása.

Jelölés az orvosi, katonai, biztonsági és elismerési alkalmazások további emberi felülvizsgálatához. Képmegértő rendszerek A képmegértő rendszerek IUS az absztrakció három szintjét foglalják magukban az alábbiak szerint: az alacsony szint olyan képi primitíveket tartalmaz, mint élek, textúra elemek vagy régiók; a középszint magában foglalja a határokat, felületeket és térfogatokat; a magas szint pedig tárgyakat, jeleneteket vagy eseményeket tartalmaz. Ezen követelmények közül sok teljesen a további kutatások témája.

Az IUS tervezéséhez ezekre a szintekre vonatkozó reprezentációs követelmények a következők: prototípusos fogalmak a látás fegyelme, fogalomszervezés, térbeli ismeretek, időbeli ismeretek, méretezés és leírás összehasonlítással és differenciálással. Míg a következtetés új, nem kifejezetten ábrázolt tények levezetésének folyamatára utal a jelenleg ismert tényekből, addig a kontroll arra a folyamatra utal, amely kiválasztja a sok következtetési, keresési és egyeztetési technika közül melyiket kell alkalmazni a feldolgozás egy adott szakaszában.

Az IUS következtetési és kontrollkövetelményei: keresés és hipotézisek aktiválása, illesztés és hipotézisek tesztelése, az elvárások generálása és felhasználása, a figyelem változása és összpontosítása, a meggyőződés bizonyossága és ereje, a következtetés és a célokkal való elégedettség.

Ezenkívül egy praktikus látórendszer tartalmaz szoftvert, valamint egy kijelzőt a rendszer monitorozásához. A belső terek látórendszerei, mint a legtöbb ipari világító rendszert tartalmaznak, és ellenőrzött környezetbe helyezhetők.

A látás kezelésének éles romlása egy elkészült rendszer számos tartozékot tartalmaz, például kameratartókat, kábeleket és csatlakozókat.

hyperopia tesztek

Néhány számítógépes látásjavító rendszer aktív megvilágítású képgyűjtő hardvert használ, vagy más, mint a látható fény vagy mindkettő, például strukturált fényű 3D szkennerektermográfiai kamerákhiperspektrális képalkotókradarképlidar szkennerek, mágneses rezonancia képekoldalsó pásztázó szonárszintetikus nyílású szonár stb. Az ilyen hardver olyan "képeket" rögzít, amelyeket azután gyakran ugyanazokkal a számítógépes látási algoritmusokkal dolgoznak fel, amelyeket a látható fény képeinek feldolgozásához használnak.

Míg a hagyományos műsorszóró és fogyasztói videorendszerek másodpercenként 30 képkocka sebességgel működnek, az előrelépés digitális jelfeldolgozás és fogyasztói grafikus hardver lehetővé tette a valós idejű rendszerek nagy sebességű képszerzését, -feldolgozását és -megjelenítését másodpercenként száz-ezer képkocka nagyságrendben.

For applications in robotics, fast, real-time video systems are critically important and often can simplify the processing needed for certain algorithms.

látás károsodás

When combined with a high-speed projector, fast image acquisition allows 3D measurement and feature tracking to be realised.