Занятие 2
Библиотеки для компьютерного зрения
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
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.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
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.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
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
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Занятие 3
Библиотеки
для NLP и LLM