Görüntü İşleme (Image Processing) ve Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) farklı kavramlar olsa da birçok alanda birlikte çalışırlar. Bilgisayarlı görü sistemleri, dijital dünyayı anlamlandırmak için insan görsel sisteminin karmaşıklığını kopyalamayı amaçlar. Bunun için Deep Learning Neural Network’ü içerisinde görüntü işleme algoritmalarını kullanabilir. Sonuç olarak, bu girdilerden anlamlı bilgiler çıkarmayı amaçlar.
Görüntü işleme, hem dijital hem de optik görüntülerdeki örüntüleri tespit eder. Bilgisayarlı görü ise verilerle eğitilmiş bir yapay zeka modelinin fotoğraf, video ve diğer görsel girdileri analiz ederek anlamlı bilgiler çıkarma ve yüksek oranlı tahminler yapma yeteneğiyle görsel dünyanın daha iyi anlaşılmasına odaklanır.
Görüntü işlemenin en yaygın kullanımları
Örüntü tanıma, video işleme, görüntü iyileştirme ve filtrelemedir. Bilgisayarla görme’nin kullanım alanı daha geniş olup, hata tespiti ve nesne tespiti gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Görüntü İşleme maliyeti yüksek ekipmanlar gerektirir. Bilgisayarla Görü’nün ekipman maliyeti daha düşüktür. Bazı projeleri için GPU’lu bir Endüstriyel mini PC, webcam veya IP kamera gibi ekipmanlar bile yeterli olmaktadır. Aynı sistem ile onlarca farklı AI modeli çalıştırılabilir, farklı nesneler tanımlanabilir. Hem zamandan, hem maliyetten kazandırır.
Bazı Computer Vision projelerinde AI eğitilmediği nesnelerde bile doğru tahminleme yapabilmektedir. Doğru eğitildiği takdirde, şartlar ve ortam değişse bile tespit yapabilir.