Widzenie maszynowe (ang. Computer Vision) to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji, która koncentruje się na umożliwieniu komputerom „widzenia” i interpretowania obrazów oraz wideo w sposób podobny do ludzkiego wzroku. Celem widzenia maszynowego jest przetwarzanie, analizowanie i rozumienie danych wizualnych, co pozwala na automatyzację wielu zadań, które tradycyjnie wymagają ludzkiego zaangażowania.
Główne obszary zastosowań widzenia maszynowego obejmują:
- Rozpoznawanie obiektów: Identyfikacja i klasyfikacja obiektów na podstawie ich cech wizualnych. Przykłady to rozpoznawanie twarzy, detekcja samochodów czy klasyfikacja produktów w obrazach.
- Segmentacja obrazów: Proces podziału obrazu na różne segmenty lub regiony, co umożliwia izolowanie interesujących obiektów lub obszarów.
- Śledzenie obiektów: Monitorowanie ruchu obiektów w czasie rzeczywistym, co jest przydatne w aplikacjach takich jak nadzór wideo czy analiza ruchu.
- Analiza obrazów medycznych: Wykorzystanie widzenia maszynowego do analizy obrazów medycznych, takich jak MRI, CT czy zdjęcia rentgenowskie, w celu wykrywania chorób lub nieprawidłowości.
- Rozpoznawanie tekstu: Umożliwienie komputerom odczytywania tekstu z obrazów lub dokumentów, co jest przydatne w cyfryzacji i przetwarzaniu dokumentów.
Techniki wykorzystywane w widzeniu maszynowym obejmują algorytmy przetwarzania obrazów, uczenie maszynowe, a zwłaszcza głębokie uczenie (deep learning), które stało się kluczowe w osiąganiu wysokiej dokładności w zadaniach związanych z rozpoznawaniem obrazów. Widzenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w autonomicznych pojazdach, robotyce, monitorowaniu bezpieczeństwa, a także w aplikacjach mobilnych i e-commerce, przynosząc znaczące korzyści w automatyzacji procesów i poprawie efektywności działań.
