Cyfrowa obróbka obrazu – platforma uczenia maszynowego Profesjonalna obróbka zdjęć we wszystkich formatach – PyTorch – OpenCv – CUDA – sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Obróbka cyfrowa obrazu poprzez uczenie maszynowe i sztuczną inteligencje
Cyfrowa obróbka obrazu to dziedzina informatyki zajmująca się przetwarzaniem obrazów cyfrowych w celu poprawy ich jakości lub zmiany ich cech. Uczenie maszynowe to metoda sztucznej inteligencji, która pozwala maszynom nauczyć się rozpoznawać wzorce w danych i podejmować decyzje na ich podstawie. Wykorzystanie uczenia maszynowego w cyfrowej obróbce obrazów umożliwia stworzenie modeli, które potrafią rozpoznawać i korygować różnego rodzaju defekty w obrazach, np. szumy, rozmycia czy zniekształcenia.
OpenCV
O p e n C V to biblioteka o otwartym kodzie źródłowym dlatego tak często jest wykozystywana w srodowisku amatorskim, dostarcza szeroki zakres narzędzi umożliwiających przetwarzanie obrazów i wideo. Dzięki OpenCV, użytkownicy mogą m.in. wykonywać detekcję krawędzi, segmentację obrazów, analizę ruchu, rozpoznawanie twarzy dlatego OpenCV jest tak częto wybierany, potrafi wykonać wiele innych operacji. Moduł cv2 umożliwia wykorzystanie OpenCV w języku Python, dlatego ułatwia to integrację z istniejącymi projektami. Biblioteka ta jest wykorzystywana w wielu dziedzinach, w tym w robotyce, medycynie, przemyśle i automatyzacji. Oprócz tego, OpenCV jest jednym z najpopularniejszych narzędzi wykorzystywanych w dziedzinie przetwarzania obrazów, co sprawia, że jest to świetna opcja dla osób poszukujących narzędzi do obróbki i analizy obrazów.
PyTorch
P y T o r c h to biblioteka do uczenia maszynowego, która w rzeczywistości pozwoli nam łatwo tworzyć sieci neuronowe i umożliwi ich trenowanie. PyTorch został z pewnością zaprojektowany z myślą o szybkim prototypowaniu i eksperymentowaniu z różnymi architekturami sieci. PyTorch wykorzystuje technologię grafów obliczeniowych, co pozwala na efektywną pracę na GPU i przyspieszenie procesu uczenia.
CUDA
C U D A to technologia opracowana przez firmę NVIDIA, która umożliwia wykorzystanie procesorów graficznych (GPU) do przyspieszenia obliczeń numerycznych. CUDA jest wykorzystywana w wielu bibliotekach do uczenia maszynowego, w tym także w PyTorch. Dzięki CUDA modele uczenia maszynowego mogą być trenowane i wykonywane z dużo większą prędkością niż na procesorach CPU.
Podsumowując Cyfrowa obróbka obrazu
Podsumowując, wykorzystanie uczenia maszynowego i wytrenowanych modeli w cyfrowej obróbce obrazów jest obecnie bardzo popularne i daje znakomite rezultaty. Biblioteki takie jak OpenCV i PyTorch umożliwiają łatwe i skuteczne przetwarzanie obrazów oraz trenowanie modeli na GPU, co przyspiesza proces i pozwala na efektywną pracę z dużymi zbiorami danych.
Przetworzony materiał przygotowujemy w środowisku Linux, Conda, poprzez PyTorch – platforma uczenia maszynowego, OpenCV, CUDA, LMDB
- przetwarzanie zdjęcia w module Camera RAW,
- usunięcie artefaktów na zdjęciu,
- korekta kontrastu zdjęcia,
- korekta oświetlenia kompozycji,
- wykorzystanie kanałów obrazu dla modyfikacji nasycenia barw,
- użycie trybów mieszania,
- wyostrzenie zdjęcia
- podarte zdjęcie
- pęknięcia obrazu, rozdarcia
- perełkową strukturę papieru, tzw. plaster miodu
- zdjęcie popisane długopisem, flamastrem, itp.
- wszelkiego rodzaju rysy
- kurz i inne paproszki
- brakujące fragmenty obrazu
- częściowe zalanie zdjęcia cieczą
- nieostre zdjęcie, rozmyty obraz
- poruszony obraz
- brakujący duży fragment (np. cała twarz) *
Redukcja szumów na zdjęciu
Cyfrowa obróbka obrazu – Przetwarzanie obrazów
Rekonstrukcja nieostrych obrazów
Cyfrowy retusz obrazów
Retusz starych fotografii – edycja obrazów
Brakujący fragment zdjęcia
Poprawy kolorystyki, jak również zrekonstruować zniszczone fragmenty zdjęcia, zdjęcia zrobione wiele lat temu są unikalne, przedstawiają one ludzi czy miejsca, których już nie można ponownie fotografować. Często są to fotografie wyblakłe, przebarwione, poplamione, pozaginane lub uszkodzone mechanicznie, ale są fotografie do odzyskania.
Oprogramowanie – sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Szybkie wnioskowanie poprzez wstępnie wytrenowane modele
Conda – Środowisko programistyczne dla uczenia maszynowego
PyTorch – platforma uczenia maszynowego typu open source.
CUDA – architektura procesorów wielordzeniowych (głównie kart graficznych) umożliwiająca wykorzystanie ich mocy obliczeniowej do rozwiązywania ogólnych problemów numerycznych w sposób wydajniejszy niż w tradycyjnych, sekwencyjnych procesorach ogólnego zastosowania.
Torchvision zestaw danych, architektur modeli i typowych transformacji obrazu dla wizji komputerowej.
OpenCV – wielopatformowa biblioteka funkcji wykorzystywanych podczas obróbki obrazu
LMDB – biblioteka zarządzania bazą danych. Biblioteka jest w pełni świadoma wątków i obsługuje jednoczesny dostęp do odczytu/zapisu z wielu procesów i wątków
Przykłady obróbki – zdjęcia poglądowe skompresowane
Cyfrowa obróbka obrazu Pola Raksa – zoom 0
Pola Raksa – zoom 4
Pola Raksa – zoom 9 – Cyfrowa obróbka obrazu
Koloryzacja obrazów
Skan zdjęcia – Isabel – zoom 0
Isabel – zoom 4
Isabel – zoom 9
Cyfrowa obróbka obrazu Kasia – zoom 0
Kasia – zoom 4
Kasia – zoom 9
Red – zoom 0
Red – zoom 4
Cyfrowa obróbka obrazu Red – zoom 9
Cyfrowa obróbka obrazu Pola Raksa – zoom 0
Pola Raksa – zoom 4
Pola Raksa – zoom 9
Cyfrowa obróbka obrazu Pele-Rocky – zoom 0
Pele-Rocky – zoom 4
Pele-Rocky – zoom 9
Cyfrowa obróbka obrazu Veronika – zoom 0
Veronika – zoom 4
Veronika – zoom 9
1. Marilyn Monroe – cyfrowa obróbka obrazu – zoom 0
2. Marilyn Monroe – zoom 5
3. Marilyn Monroe – zoom 8
1. Tina Turner – cyfrowa obróbka obrazu – zoom 0
2. Tina Turner – zoom 5
3. Tina Turner – zoom 8
Roger Moore – cyfrowa obróbka obrazu – zoom 0
Roger Moore – zoom 5
Rekonstrukcja i obróbka obrazu – przywracamy starym fotografiom blask i przenosimy się w czasie
Cyfrowa obróbka obrazu oparta na modelu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji ma wiele zalet, ale także kilka wad. Oto niektóre z najważniejszych:
Zalety:
- Skuteczność: modele oparte na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji potrafią skutecznie wykrywać i korygować różnego rodzaju defekty w obrazach, takie jak szumy, rozmycia, zniekształcenia itp.
- Automatyzacja: ponieważ dzięki modelom uczenia maszynowego można zautomatyzować wiele procesów przetwarzania obrazów, co pozwala zaoszczędzić czas i środki.
- Jakość: modeli uczenia maszynowego można trenować na dużych zbiorach danych, z pewnością to pozwala na uzyskanie bardzo dobrej jakości przetworzonych obrazów.
- Skalowalność: modele uczenia maszynowego można łatwo dostosować do różnych zadań i rozmiarów danych, co sprawia, że są one skalowalne i elastyczne, ponieważ mamy wybór.
Wady:
- Wymagania sprzętowe: modele oparte na uczeniu maszynowym wymagają dużej mocy obliczeniowej i pamięci, co może przede wszystkim stanowić problem dla mniej zaawansowanych systemów.
- Wymagania danych: modele uczenia maszynowego wymagają dużej ilości danych treningowych, co może stanowić problem, gdy takie dane są trudne lub kosztowne do uzyskania.
- Złożoność: ponieważ modele uczenia maszynowego są złożone i trudne do zrozumienia dla osób bez doświadczenia w tej dziedzinie.
- Zależność od jakości danych treningowych: jakość wyników uzyskiwanych przez modele uczenia maszynowego jest silnie uzależniona od jakości danych treningowych, co może prowadzić do błędów i nieprawidłowych wyników w przypadku złej jakości danych.
Wyślij do mnie dowolne stare foto o niskiej jakości a odeśle ci zrekonstruowaną wersje
Cyfrowa obróbka obrazu
Serwis komputerowy Katowice
Zachęcam do innych poradników:
Whisper system automatycznego rozpoznawania mowy
Phishing nowoczesny Cyber-złodziej
Przekierowywanie Portów na Routerze
Popraw bezpieczeństwo komputera
Sztuczna inteligencja – ChaptGPT
Sztuczna inteligencja zamiana twarzy DeepFake
Anonimowość w sieci – Topowe programy
więcej źródeł tutaj:
Komputerowe algorytmy ekstrakcji i śledzenia obiektów w czasie rzeczywistym
Rozpoznawanie obrazów w sekwencji video przy użyciu technologii CUDA