Imagine pentru antrenarea viziunii

Memoria vizuală – Acumen | High Performance Method

Geometria formării imaginii Geometria formării imaginii descrie modelul procedeului de formare a imaginii în dispozitivul optic utilizat. Într-un aparat tradiţional, acest plan este un material fotosensibil; în camerele digitale de astăzi planul este compus din elemente electronice sensibile la radiaţia din spectrul de interes vizibil, infraroşu, etc.

Transformarea geometrică în modelul camerei obscure este intuitivă şi uşor de exprimat matematic; tehnologia este cunoscută din epoca renascentistă şi poartă numele de proiecţia perspectivă. Marea problemă a acestei transformări este însă faptul că relaţia dintre coordonatele punctelor din imagine şi coordonatele tridimensionale ale lumii fotografiate este inerent neliniară 1.

Din această cauză, adesea se foloseşte un alt tip de proiecţie, cea ortografică, în care un obiect în spaţiul 3D este întîi proiectat perpendicular pe planul imaginii, ignorînd profunzimea adică un punct x, y, z în 3 dimensiuni devine un punct x,y în planul imaginii.

Apoi această proiecţie este redusă la scară, în funcţie de distanţa medie a obiectului faţă de cameră. Modelul acesta, care foloseşte o proiecţie ortografică urmată de o reducere la scară este o aproximare imagine pentru antrenarea viziunii a modelului din perspectivă doar în cazurile în care obiectul este aproape de axa optică a camerei şi relativ mic, în comparaţie cu distanţa dintre obiect şi aparatul optic.

Ca atare, această metodă dă rezultate bune chiar dacă obiectul nu este aproape de axa optică. În cazul carte 10 viziune care obiectul este chiar pe axa optică, proiecţia paralelă şi cea ortografică sunt echivalente.

Cele trei proiecţii sunt ilustrate în figura  1.

Account Options

Figura 1: Cele trei tipuri de proiecţie folosite în modelarea aparatelor care captează imaginea. Iată de ce: pentru a obţine o imagine cît mai clară cu o cameră obscură, orificiul prin care razele de lumină sunt proiectate ar trebui să fie cît mai mic.

Pe masură ce orificiul devine mai mic, fenomenul de difracţie devine din ce în ce mai semnificativ, rezultînd într-o imagine neclară.

Pe lîngă asta, energia semnalului optic care trece printr-o găurică mică este foarte redusă.

Memoria vizuală

Scopul lentilelor este de a menţine geometria camerei obscure, în timp ce dimensiunile orificiului sunt suficient de mari ca difracţia să fie nesemnificativă. Lentilele prezintă şi ele o serie întreagă de alte probleme: aberaţii cromatice, radiale, distorsiuni şi alte efecte nedorite, însă constituie un substanţial avantaj faţă de camera obscură. Fotometria Fotometria se ocupă cu măsurătoarea luminii.

• Memoria vizuală un proces psihic care constă în întipărirea, recunoașterea și reproducerea senzațiilor, sentimentelor, mișcărilor, cunoștințelor etc.
• Tocmai de aceea femeile care asteapta un copil si partenerii lor au nevoie de cât mai mult sprijin.
• AJNA CHAKRA – Al treilea ochi – Ochiul viziunii interioare - Spanda Project
• Care picături sunt bune pentru vedere
• Mindfulness: Nasterea constienta - Antrenarea mintii, corpului si inimii inainte si dupa nastere
• Aceste niveluri diferite corespund unor treziri din ce în ce mai profunde ale conştiinţei şi accesului în planuri din ce în ce mai elevate.

Fotometria este foarte importantă pentru CV, datorită dificultăţii stabilirii unei relaţii cantitative între caracteristicile fizice ale unui obiect, condiţiile de iluminare şi imaginea obţinută. Intensitatea unui pixel dintr-o imagine depinde de cantitatea de lumină reflectată în direcţia elementului fotosensibil; cantitatea de lumină reflectată însă depinde atît de natura suprafeţei reflectante cît şi de direcţia şi intensitatea surselor de iluminaţie, cum ilustrează şi figura  2 în măsura în care tipografia poate reproduce diferenţele.

Figura 2: Acelaşi obiect fotografiat cu trei lumini ambiante diferite.

• Lab VI - Retele Neuronale
• Computer Vision
• Picături sau vitamine pentru a îmbunătăți vederea
• Fără acuitate vizuală
• В сущности, новый для него образ жизни.
• Rolul organelor vederii

Care e culoarea adevărată? Să presupunem că dorim să implementăm un sistem care numără bilele roşii din cîmpul vizual al unei camere de luat vederi. Cum putem deosebi o bilă roşie sub lumină albă de o bilă albă luminată cu un bec roşu?

Dacă nu ştim nimic despre culoarea sursei de lumină sau a suprafeţei, nu le putem deosebi! Acesta este un exemplu de indeterminare: putem afla culoarea sursei de lumină dacă ştim culoarea bilei, şi putem afla culoarea bilei dacă ştim culoarea sursei.

E însă imposibil să extragem informaţii despre ambele dintr-o singură imagine. Numărătorul de bile roşii este un proiect foarte simplu, şi totuşi o soluţie a problemei nu este evidentă.

Ce putem face în cazuri mult mai complicate, cum ar fi recunoaşterea feţelor umane, detectarea obstacolelor în aer liber -- caz în care un nor poate schimba drastic condiţiile de iluminare -- sau în alte aplicaţii în care sursele de lumină sunt incontrolabile sau în schimbare?

Problema inconsistenţei culorilor în timp este extrem de dificilă. Deşi au existat, şi există în continuare, cercetători care studiază modalităţi de creştere a robusteţii sistemelor bazate pe analiza culorilor, se pare că ideea de a utiliza culoarea pentru a obţine mai multă informaţie decît cea din imagini alb-negru este nepopulară.

Captarea imaginii Captarea imaginii nu este probabil un domeniu de cercetare academică, însă face parte din cunoştinţele obligatorii pentru cei care lucrează în CV. Putem privi o imagine ca fiind o funcţie, definită în două dimensiuni cele două axe ale imaginii a cărei valoare este culoarea sau intensitatea luminii, în cazul imaginilor alb-negru.

În această accepţiune, atît domeniul cît şi codomeniul funcţiei sunt continue. Pentru că fiecare element fotosensibil are dimensiuni finite, în procesul de captare a imaginii domeniul este discretizat într-o grilă; fiecare celulă a grilei corespunde unui element fotosensibil pixel. Această transformare din spaţiul continuu în cel discret se numeşte eşantionare sampling. În plus, valoarea culorii sau a intensităţii luminii este de asemenea într-un spaţiu continuu; aparatele vor discerne însă un număr finit de valori diferite.

Aceasta este cuantizarea valorilor.

AJNA CHAKRA – Al treilea ochi – Ochiul viziunii interioare

De exemplu aparatele de filmat alb-negru se limitează adesea la nivele de gri. O bună înţelegere a limitărilor fizice şi teoretice ale senzorilor este un element cheie în adaptarea algoritmilor pentru diferitele aplicaţii. Dacă putem răspunde în mod rezonabil la o astfel de întrebare, deschidem posibilitatea foarte multor aplicaţii: căutare de imagini pe Internet sau în biblioteci digitale sau recunoaşterea obiectelor prin compararea cu o imagine-prototipcare la rîndul lor permit apoi aplicaţii mult mai sofisticate.

Laboratorul VI - Retele Neuronale ¶ 1. Introducere ¶ Retelele neuronale sunt, la momentul actual, cea mai folosita clasa de algoritmi de Machine Learning.

Iată cum să vă recuperați vederea toate că întrebarea asta pare simplă, chiar şi pentru un om răspunsul nu este întotdeauna evident.

Din fericire algebra ne pune la dispoziţie nişte unelte foarte simple cu care putem rezolva în mod foarte eficace măcar o parte din problemă. Pentru fiecare astfel de parametru imagine pentru antrenarea viziunii o valoare. Asamblăm pentru fiecare imagine colecţia aceasta de valori într-un vector. Imagine pentru antrenarea viziunii avem n valori diferite pentru o imagine, obţinem un vector într-un spaţiu n-dimensional. În general această soluţie extremă nu este practică, din două motive: Vrem ca toate imaginile cu care operăm să fie reprezentate de imagine pentru antrenarea viziunii cu acelaşi număr de dimensiuni, pentru că aceasta este crucial pentru a le compara 2 Numărul de pixeli dintr-o imagine este de obicei mult prea mare, comparat cu numărul de trăsături care ne interesează.

Mindfulness: Nasterea constienta - Antrenarea mintii, corpului si inimii inainte si dupa nastere

Adesea vrem să comprimăm descrierea imaginii într-un număr relativ mic de trăsături de la cîteva la cîteva sute. Odată ce avem o descriere a unei imagini printr-un vector, putem folosi două metrici simple pentru a compara vectorii: Putem calcula distanţa dintre doi vectori; Putem calcula unghiul plan dintre doi vectori.

A doua metodă este recomandabilă, pentru că este insenzitivă la scalarea vectorului de exemplu, pentru parametrii exemplificaţi mai sus, unghiul dintre doi vectori nu se schimbă dacă dublăm dimensiunea uneia dintre ele.

Ambele metrici se pot calcula foarte uşor: prima necesită n scăderi, iar a două n înmulţiri şi adunări plus un radical lăsăm detaliile pe seama unui curs introductiv de algebră lineară. Figura 3: Pentru a compara două imagini măsurăm unele trăsături ale lor; valorile trăsăturilor formează în vectori într-un spaţiu n-dimensional 3-dimensional în această figură.

Dar acesta este un progres substanţial; în mod surprinzător, foarte multe din trăsăturile relativ simple din exemplele de mai sus se dovedesc foarte eficace în practică pentru a compara imagini. Baze de date multimedia Deşi nu sunt un subiect central în CV în robotică, vom trece în revistă tehnicile de căutare a imaginilor în bazele de date multi-media.

Distincţia între între procesul de căutare a unei imagini după conţinut şi cel de recunoaştere a imaginii este destul de fină. Numeroase sisteme de recunoaştere pot fi folosite pentru a căuta imagini într-o bază de date.

Distincţia constă în faptul că, în cazul bazelor de date, imaginile sunt disponibile înainte de a începe căutarea deci ele pot fi pre-procesate.

Computer Vision

Putem astfel crea structuri de date off-line cu algoritmi prea costisitori pentru recunoaşterea interactivă a obiectelor. Să luăm pentru exemplu un sistem care sumarizează filme video; dorim să folosim acest sistem pentru a vedea numai secvenţele în care apare un anumit actor.

Dacă sistemul poate înregistra filmul pentru prelucrare, tehnicile folosite sunt foarte diferite decît în cazul în care trebuie să recunoască insul atunci cînd apare la televizor. Există două tipuri de căutări: cele care cer de la utilizator o imagine-exemplu, şi cele care pornesc de la o interogare sub formă de cuvinte. Asemenea tipuri de sisteme, deşi departe de a fi perfecte, există deja în operaţie pe Internet.

Varejo em tempos de Covid-19 - tendências e insights de Fabio Coelho, presidente do Google BR

Rezultatul unei căutări executate de noi este prezentat în figura  4. Figura 4: Căutarea în baze de date de imagini.