computer vision

Üdvözlöm, Ön a computer vision szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a computer vision szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a computer vision szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a computer vision szóról tudni kell, itt található. A computer vision szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Acomputer vision és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Lásd még: machine vision
part of a series on
artificial intelligence (ai)
major goals
approaches
philosophy

Angol

Főnév

computer vision (tsz. computer visions)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) számítógépes látás

A computer vision, magyarul számítógépes látás, a mesterséges intelligencia egyik ága, amelynek célja, hogy a gépek értelmezni tudják a vizuális világot – azaz képekből, videókból vagy élő kameraképekből információt nyerjenek ki, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberi látás működik.

Ez nem csupán „képfeldolgozás”, hanem magas szintű értelmezés: például mi van a képen, hol található, mit csinál, stb.


🎯 Alapvető célok

  • 🧭 Felismerés – pl. arcok, tárgyak, rendszámok azonosítása
  • 📍 Helymeghatározás – hol található az adott objektum a képen?
  • 🧠 Megértés – milyen kapcsolat van objektumok között, mit csinálnak?
  • 🔄 Műveletek vezérlése – pl. robotok, önvezető autók navigációja vizuális jelek alapján


🧩 Tipikus feladatok

Feladat Leírás
Képklasszifikáció Melyik kategóriába tartozik a kép? (pl. macska vagy kutya)
Objektumdetektálás Mi van a képen, és hol? (pl. autó és hol található a képen)
Szegmentálás Melyik képpont melyik objektumhoz tartozik? (pixel-pontos lehatárolás)
Pózbecslés Emberi test (csontváz) helyzete a képen
Arcfelismerés Kinek az arca szerepel a képen?
OCR (optikai karakterfelismerés) Szöveg kiolvasása képből
3D rekonstrukció Képek alapján 3D modell létrehozása
Mozgáskövetés Objektum követése több képkockán keresztül


📦 Alkalmazási területek

Terület Alkalmazás
Ipari automatizálás Minőségellenőrzés, robotvezérlés
Egészségügy Röntgen, MRI, CT képek automatikus értelmezése
Autonóm járművek Útjelzések, gyalogosok, járművek észlelése
Közbiztonság Tömegfigyelés, rendszámfelismerés
Kiskereskedelem Polcfelismerés, vásárlói viselkedés elemzése
AR/VR Térbeli jelenetek elemzése valós időben
Mezőgazdaság Beteg növények azonosítása, hozambecslés
Sportelemzés Játékosok, labda, mozgáskövetés videóból


🧪 Módszertanok

1. Klasszikus képfeldolgozás

  • Szűrők: élek, textúrák, kontraszt
  • Alakzatfelismerés: kontúrok, szegmensek
  • OpenCV, PIL, scikit-image stb.

2. Gépi tanulás

  • Jellemzők extrakciója (pl. SIFT, HOG)
  • Klasszikus tanulók: SVM, KNN

3. Mélytanulás (Deep Learning)

  • Konvolúciós neurális hálók (CNN-ek)
  • Objektumdetektorok: YOLO, SSD, Faster R-CNN
  • Szegmentálók: U-Net, DeepLab, Mask R-CNN
  • Arcmodellek: FaceNet, Dlib, OpenFace


🤖 Mélytanulás és CNN-ek

A konvolúciós neurális hálók (CNN) különösen hatékonyak képek feldolgozására:

  • Lépésről lépésre megtanulják a vizuális mintázatokat
  • Automatikusan felismerik: élek → alakzatok → objektumok
  • Nem igényel kézi jellemző-kivonást


📘 Egyszerű CNN Pythonban (Keras)

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=2),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')  # bináris osztályozás
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=)

🛠️ Népszerű eszközök és könyvtárak

Név Cél
OpenCV Klasszikus képfeldolgozás
TensorFlow, PyTorch Mélytanulás modellek
Detectron2 Objektumdetektálás és szegmentálás
YOLO Valós idejű objektumfelismerés
MediaPipe Arckövetés, kézmozgás, pózbecslés
Tesseract OCR (szövegfelismerés képből)


📈 Kiértékelési metrikák

Feladat Metrika
Képklasszifikáció Accuracy, top-k accuracy
Objektumdetektálás mAP (mean average precision)
Szegmentálás IoU (Intersection over Union), Dice score
OCR Karakter / szó hibaarány (CER, WER)


✅ Előnyök

  • 🧭 Automatizálható a vizuális értelmezés
  • 🧠 Mély modellek képesek „megtanulni látni”
  • 📊 Nagy adathalmazokból pontos mintafelismerés
  • ⚙️ Beépíthető gyártási, egészségügyi, közlekedési rendszerekbe


⚠️ Kihívások

Probléma Magyarázat
Adatéhség Nagyon sok címkézett kép kell a tanításhoz
Számításigény GPU szükséges a mély modellekhez
Általánosítás Egy új kamera, fényviszony már tönkreteheti a modellt
Etikai kérdések Arcazonosítás, adatvédelem, diszkrimináció veszélye
Valós idejű követelmények Nagy sebesség, kis késleltetés


🧾 Összefoglalás

Tulajdonság Leírás
Definíció Képekből és videóból történő automatikus információkinyerés
Cél Felismerés, követés, elemzés, vezérlés
Fő technikák Klasszikus képfeldolgozás, gépi tanulás, CNN
Alkalmazások Orvosi képalkotás, önvezetés, gyártás, biztonság
Eszközök OpenCV, TensorFlow, YOLO, MediaPipe
Előnyök Automatikus értelmezés, sok területre alkalmazható
Hátrányok Adatigényes, számításigényes, érzékeny a változásokra

További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot