Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) – одно из самых динамично развивающихся направлений искусственного интеллекта. Оно позволяет моделям видеть, понимать и анализировать изображения и видео так, как это делает человек. Сегодня CV используется везде: от распознавания лиц в смартфоне до контроля качества продукции на заводах.
Чтобы работать с изображениями, не обязательно разрабатывать нейросети с нуля. Существует множество готовых библиотек, которые упрощают работу и ускоряют разработку. В этом уроке мы разберем четыре ключевых инструмента для CV:

• OpenCV – базовые инструменты для работы с изображениями и видео.
• TensorFlow/Keras – обучение моделей для классификации изображений.
• Detectron2* – продвинутая библиотека для обнаружения и сегментации объектов.
• MMDetection – фреймворк для построения мощных систем детекции.

Каждую библиотеку мы рассмотрим с точки зрения возможностей, применения и примеров использования в реальных проектах.

OpenCV – базовые инструменты для работы с изображениями и видео

Что это и зачем нужно?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – одна из самых известных и старейших библиотек для работы с изображениями. Она поддерживает Python, C++, Java и используется как основа во многих проектах CV.

Что умеет OpenCV?

• Обработка изображений – изменение размера, поворот, размытие, цветовые фильтры.
• Обнаружение границ и контуров объектов.
• Работа с видео – захват, запись, обработка кадров в реальном времени.
• Распознавание лиц и объектов.
• Оптическое распознавание символов (OCR) – извлечение текста из изображений.

Где используется?

• Системы видеонаблюдения – детекция движения, распознавание подозрительных действий.
• Обработка изображений в мобильных приложениях – фильтры, стилизация, улучшение качества фото.
• Медицина – анализ рентгеновских снимков и МРТ.
• Автономные дроны – навигация и обнаружение объектов.

Пример проекта:
Представьте умный холодильник, который умеет распознавать продукты внутри. С помощью камеры и OpenCV он анализирует содержимое полок и отправляет уведомление, если заканчиваются яйца или молоко.

TensorFlow/Keras – обучение моделей для распознавания изображений

Что это и зачем нужно?

TensorFlow – это один из самых мощных фреймворков для машинного обучения, разработанный Google. Он позволяет создавать сложные нейросетевые модели, в том числе для обработки изображений.
Keras – это интерфейс для TensorFlow, который делает процесс обучения более простым и удобным.

Что умеет TensorFlow/Keras в CV?

• Классификация изображений – определение, что изображено на фото.
• Обнаружение объектов – поиск и выделение нужных объектов.
• Генерация изображений – стилизация, улучшение качества, суперразрешение.
• Сегментация изображений – разделение картинки на смысловые зоны.

Где используется?

• Автопилоты – распознавание дорожных знаков, пешеходов и препятствий.
• Медицина – выявление болезней по снимкам рентгена или МРТ.
• Развлечения – приложения для обработки фото, например, FaceApp или Prisma.
• Интернет-магазины – поиск товаров по картинке, как в AliExpress или Google Lens.

Пример проекта:
Представьте приложение для садоводов, которое определяет болезни растений по фото. Пользователь фотографирует пожелтевший лист, а модель (обученная на TensorFlow) анализирует признаки болезни и предлагает способы лечения.

Detectron2* – мощная библиотека для обнаружения объектов

Detectron2* – это библиотека от Meta AI* (Facebook AI*), созданная для детекции и сегментации объектов. В отличие от OpenCV, она использует глубокое обучение и работает с современными нейросетевыми архитектурами.

Что умеет Detectron2*?

• Обнаружение объектов – определение, какие объекты находятся на изображении.
• Семантическая сегментация – разметка изображения на отдельные элементы.
• Классификация – присвоение метки каждому объекту.
• Определение позы человека – полезно в спортивном анализе и медицине.

Где используется?

• Безопасность – обнаружение подозрительных предметов на вокзалах и в аэропортах.
• Ритейл – автоматическое определение товаров в корзине без кассира.
• Развлечения – фильтры в Instagram и Snapchat, которые "понимают" лицо.
• Спорт – анализ техники игроков в футболе, баскетболе, теннисе.

Пример проекта:
Вообразите умный спортзал, в котором камера с Detectron2* анализирует осанку и движения спортсмена. Если бегун неправильно ставит ногу, система предупреждает его о риске травмы.

MMDetection – мощный фреймворк для детекции объектов

MMDetection – это фреймворк для детекции объектов, созданный лабораторией OpenMMLab. Он поддерживает множество современных алгоритмов и помогает работать с большим количеством изображений.

Что умеет MMDetection?

• Поддержка современных моделей (YOLO, Faster R-CNN, RetinaNet).
• Обнаружение нескольких объектов на одном изображении.
• Дообучение моделей под конкретные задачи.
• Работа с огромными наборами данных (миллионы изображений).

Где используется?

• Магазины без касс – автоматический расчет покупок (Amazon Go).
• Видеонаблюдение – обнаружение нарушителей в толпе.
• Промышленность – контроль качества товаров на конвейере.
• Анализ спутниковых снимков – поиск незаконных вырубок леса.

Пример проекта:
Представьте завод, где робот с камерой проверяет готовые автомобили. Он автоматически замечает дефекты – вмятины, царапины, неровную покраску – и отправляет сигнал работникам.

Сегодня компьютерное зрение – это не будущее, а настоящее. В этом уроке мы разобрали четыре мощные библиотеки:

OpenCV – базовая обработка изображений.
TensorFlow/Keras – обучение моделей CV.
Detectron2* – обнаружение объектов и поз.
MMDetection – мощные алгоритмы для распознавания.

В следующем занятии мы поговорим о библиотеках для работы с текстом (NLP) и LLM!

* принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской организацией на территории Российской Федерации