Thị Giác Máy Tính Và Xử Lý Ảnh

Thị giác máy tính cho phép máy tính "nhìn" và "hiểu" thế giới thông qua hình ảnh và video. Các ứng dụng phổ biến bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng (ví dụ: xe cộ, người đi bộ), phân tích hình ảnh y tế để chẩn đoán bệnh, xe tự lái, và kiểm soát chất lượng sản phẩm trong nhà máy.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu dành cho các ứng dụng thị giác máy tính. Nó cung cấp hàng ngàn thuật toán được tối ưu hóa cho việc xử lý ảnh và video thời gian thực, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính phức tạp.

Tại Việt Nam, thị giác máy tính được ứng dụng rộng rãi trong giám sát giao thông thông minh, kiểm soát chất lượng tại các nhà máy sản xuất, nông nghiệp công nghệ cao (giám sát cây trồng qua drone), và hệ thống an ninh nhận dạng khuôn mặt.

Phát hiện đối tượng vẽ một hộp bao quanh đối tượng (ví dụ: một hộp quanh con mèo). Phân đoạn ảnh đi xa hơn bằng cách phân loại từng pixel trong ảnh thuộc về đối tượng nào (ví dụ: tô màu tất cả các pixel thuộc về con mèo). Nó cung cấp một sự hiểu biết chi tiết hơn về hình dạng của đối tượng.

Về cơ bản, hệ thống sẽ phát hiện một khuôn mặt trong ảnh, sau đó trích xuất các đặc trưng độc nhất của khuôn mặt đó (ví dụ: khoảng cách giữa hai mắt, hình dạng của mũi) thành một dạng vector số. Vector này sau đó được so sánh với các vector trong cơ sở dữ liệu để tìm ra người khớp nhất.

Đây là một thách thức, nhưng có nhiều kỹ thuật để giải quyết. Các phương pháp bao gồm sử dụng camera hồng ngoại, hoặc các thuật toán xử lý ảnh đặc biệt để tăng cường độ sáng và giảm nhiễu trước khi đưa vào mô hình AI.

Các vấn đề đạo đức chính bao gồm quyền riêng tư (theo dõi mà không có sự đồng ý), khả năng sai sót và thiên vị (nhận dạng sai người hoặc hoạt động kém hiệu quả với các nhóm dân tộc thiểu số), và nguy cơ lạm dụng cho mục đích giám sát hàng loạt.

Một cách tuyệt vời để bắt đầu là thử một dự án đơn giản như xây dựng một bộ phân loại chó và mèo. Bạn có thể tìm các bộ dữ liệu công khai trên Kaggle, sử dụng thư viện OpenCV để xử lý ảnh và TensorFlow/PyTorch để xây dựng mô hình CNN.

Không. Mặc dù OpenCV là công cụ rất phổ biến cho các tác vụ xử lý ảnh truyền thống, các thư viện học sâu như TensorFlow và PyTorch lại là công cụ chính để xây dựng các mô hình thị giác máy tính hiện đại dựa trên mạng nơ-ron.

Đây là kỹ thuật tạo ra các phiên bản mới của hình ảnh huấn luyện bằng cách áp dụng các phép biến đổi ngẫu nhiên như xoay, lật, thay đổi độ sáng, hoặc phóng to. Nó giúp mô hình trở nên mạnh mẽ hơn và có khả năng tổng quát hóa tốt hơn với các hình ảnh trong thực tế.