Giới thiệu về Máy tìm kiếm Trực quan với intel® OPENvino®

Giới thiệu về Máy tìm kiếm Trực quan với intel® OPENvino®

Mục lục

1. Giới thiệu về Computer Vision
2. Cách thức hoạt động của Computer Vision
3. Ứng dụng của Computer Vision trong thực tế
4. Computer Vision và công nghệ trí tuệ nhân tạo
5. Cảm biến hình ảnh được sử dụng trong Computer Vision
6. Các bước để tạo một giải pháp Computer Vision
7. Cách huấn luyện mô hình Computer Vision
8. Các thư viện và công cụ hỗ trợ Computer Vision
9. Các vấn đề và thách thức khi triển khai Computer Vision
10. Giới thiệu về OpenVINO và Open Model Zoo
11. Cách sử dụng OpenVINO và Open Model Zoo để triển khai Computer Vision
12. Lợi ích và giá trị của việc sử dụng OpenVINO và Open Model Zoo

👁️ Giới thiệu về Computer Vision

Trong thế giới kỹ thuật số hiện đại, Computer Vision (Thị giác máy tính) đã trở thành một lĩnh vực quan trọng và hứa hẹn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Computer Vision là khả năng của máy tính nhìn và hiểu hình ảnh và video trong cùng một cách mà con người hiểu. Nó sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để phân tích và xử lý hình ảnh để nhận biết đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể và thực hiện nhiều tác vụ khác.

Mục tiêu chính của Computer Vision là cung cấp cho máy tính khả năng nhìn và hiểu môi trường xung quanh. Điều này cho phép máy tính có khả năng tương tác với thế giới vật lý, thực hiện các công việc như làm việc cùng con người, tự động hóa nhiệm vụ công việc và cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong nhiều ngành công nghiệp.

🔎 Cách thức hoạt động của Computer Vision

Để hoạt động, Computer Vision sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để phân tích và xử lý hình ảnh. Quá trình này bao gồm các bước sau:

1. Ghi lại hình ảnh hoặc video: Đầu tiên, một hình ảnh hoặc video được ghi lại bằng cách sử dụng các thiết bị như camera, cảm biến hình ảnh, webcam...

2. Tiền xử lý hình ảnh: Sau khi có được hình ảnh hoặc video, nó sẽ được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu, cân bằng màu sắc, tăng cường độ tương phản và cải thiện chất lượng hình ảnh.

3. Xử lý hình ảnh: Sau khi tiền xử lý, các thuật toán và mô hình học máy được áp dụng để xử lý hình ảnh và trích xuất thông tin từ đó. Điều này bao gồm việc phân loại đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể và thực hiện các tác vụ khác dựa trên mục tiêu của ứng dụng.

4. Đầu ra và tương tác: Kết quả của quá trình xử lý hình ảnh được hiển thị hoặc sử dụng để tương tác với môi trường xung quanh. Điều này có thể là thông tin văn bản, tọa độ đối tượng, nhận dạng khuôn mặt hoặc bất kỳ dạng đầu ra nào liên quan đến ứng dụng cụ thể.

Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ liên quan, Computer Vision đang trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tự động hóa công nghiệp, y tế, an ninh, xe tự hành, phân loại hình ảnh và nhiều ứng dụng khác.

(Continue writing based on the Table of Contents...)