Obwohl Bildverarbeitung und Computer Vision unterschiedliche Konzepte sind, arbeiten sie in vielen Bereichen zusammen. Computer-Vision-Systeme sollen die Komplexität des menschlichen Sehsystems nachbilden, um die digitale Welt zu verstehen. Zu diesem Zweck können Bildverarbeitungsalgorithmen in einem neuronalen Deep-Learning-Netzwerk verwendet werden. Dadurch sollen sinnvolle Informationen aus diesen Eingaben extrahiert werden.
Die Bildverarbeitung erkennt Muster sowohl in digitalen als auch in optischen Bildern. Computer Vision konzentriert sich auf ein besseres Verständnis der visuellen Welt durch die Fähigkeit eines mit Daten trainierten künstlichen Intelligenzmodells, Fotos, Videos und andere visuelle Eingaben zu analysieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und zuverlässige Vorhersagen zu treffen.
Die häufigsten Anwendungen der Bildverarbeitung
Die Mustererkennung umfasst Videoverarbeitung, Bildverbesserung und Filterung. Die Computer Vision hat ein breiteres Anwendungsspektrum und wird häufig in Bereichen wie Fehlererkennung und Objekterkennung eingesetzt.
Bildverarbeitung erfordert kostspielige Ausrüstung. Computer Vision hat geringere Ausrüstungskosten. Für einige Projekte reicht sogar ein industrieller Mini-PC mit einer GPU, einer Webcam oder einer IP-Kamera aus. Mit ein und demselben System können Dutzende von verschiedenen KI-Modellen ausgeführt und unterschiedliche Objekte definiert werden. Das spart sowohl Zeit als auch Geld.
Bei einigen Projekten im Bereich der Computer Vision kann die KI auch bei untrainierten Objekten genaue Vorhersagen machen. Wenn sie richtig trainiert ist, kann sie auch erkennen, wenn sich die Bedingungen und die Umgebung ändern.