هل تخيلت يومًا عالمًا يمكن للأجهزة الحاسوبية أن ترى وتتفاعل مع العالم من حولها بنفس القدر الذي نفعله نحن البشر؟ هذا العالم المُذهل الذي نعيش بداخله الآن واقع ملموس الآن ويتحقق بفضل تكنولوجيا الرؤى الحاسوبية Computer Vision حيث تعد الرؤى الحاسوبية إحدى أكثر التقنيات الحديثة والمثيرة التي تطورت في عصرنا الحالي فهي تمكن الأجهزة الحاسوبية من استيعاب الصور وفهمها بطريقة لم يكن ممكنًا ذلك في السابق إنها القدرة التي تمنح الحواسيب القدرة على التعرف على الكائنات والأشكال والأشخاص وتحليل الحركة والتفاعل مع البيئة ببساطة إنها القدرة على الرؤية بشكل مشابه للإنسان.
جدول محتوى المقالة
ما هي الرؤى الحاسوبية Computer vision
الرؤى الحاسوبية Computer Vision هي فرع من الذكاء الاصطناعي وعلم الحوسبة يهتم بتطوير الأنظمة والتقنيات التي تُمكن الأجهزة الحاسوبية من فهم واستيعاب الصور والفيديوهات بشكل مشابه للإنسان حيث إنها تعني إعطاء الحواسيب القدرة على الرؤية وتحليل المعلومات المرئية بطريقة مفهومة لها مما يمكنها من التعرف على الأشكال والأنماط والكائنات وفهم البيئة المحيطة بها.
تعتمد الرؤى الحاسوبية على مجموعة متنوعة من التقنيات والأدوات لتحقيق هذه القدرة الفريدة. بينما تشمل هذه التقنيات استخدام الخوارزميات المعقدة لمعالجة الصور واستخراج المعلومات منها واستخدام الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأنماط والكائنات واستخدام تقنيات تحليل الحركة لتتبع الأشياء وتحليل السلوك.
تتطور التقنيات المستخدمة في الرؤى الحاسوبية باستمرار وتتحسن قدرات الأجهزة الحاسوبية في تحليل الصور والتعرف على الأنماط. ومع تزايد استخدامها في مجالات متعددة يمكن توقع أن تشهد الرؤى الحاسوبية تطورات وتقدمًا أكبر في المستقبل. مما يفتح أبوابًا جديدة للابتكار والتطبيقات العملية.
إن الرؤى الحاسوبية هي تقنية مذهلة تغير طريقة تفاعل الحواسيب مع العالم من حولها وتفتح آفاقًا جديدة للتكنولوجيا والابتكار فهي ليست مجرد مجال بحثي مثير. بينما تمتلك قدرات عملية هائلة تؤثر في حياتنا اليومية وتسهم في تطوير العديد من العمليات والمهام.
يمكنك أيضاً قراءة: علم الحاسب: دليل شامل لفهم أساسيات هذا العلم.
كيفية عمل الرؤى الحاسوبية Computer Vision
الرؤى الحاسوبية Computer Vision تعتمد على مجموعة من الخوارزميات والتقنيات لمعالجة الصور وفهم المعلومات المرئية وفيما يلي نظرة عامة عن كيفية عمل الرؤى الحاسوبية:
- يتم بداية عملية الرؤى الحاسوبية بالتقاط الصورة أو الفيديو باستخدام الكاميرا أو غيرها من أجهزة الاستشعار المرئي حيث تلتقط الصورة بتفاصيلها وألوانها المختلفة.
- بعد التقاط الصورة يتم تحويلها إلى بيانات رقمية قابلة للمعالجة من قبل الحاسوب. بينما يتم تمثيل الصورة بواسطة بكسلات pixels حيث يتم تخزين قيمة كل بكسل تشير إلى سطوعه ولونه.
- قد تكون الصورة غير مثالية أو تحتوي على ضوضاء أو تشويش فيتم تطبيق تقنيات التنقية والتحسين على الصورة لإزالة الضوضاء وتحسين جودتها مما يسهل عملية التحليل المرئي في الخطوات التالية.
- تستخدم الخوارزميات الحاسوبية المعقدة لاستخراج المعلومات المهمة من الصورة. بينما يتم تحليل الصورة للتعرف على الأشكال والأنماط والكائنات الموجودة فيها. بينما يمكن استخدام تقنيات تحويل الصورة إلى صورة مشفرة مثل تقنية الـ Feature Extraction لاستخلاص السمات الهامة من الصورة مثل الحواف والزوايا والألوان.
- بعد استخراج المعلومات الأساسية من الصورة يتم تطبيق تقنيات التعرف والتصنيف لتحديد وتصنيف الأشكال والكائنات الموجودة في الصورة. بينما يمكن استخدام الشبكات العصبية العميقة وتقنيات التعلم العميق لتحقيق هذا الهدف حيث يتم تدريب النماذج الحاسوبية على مجموعة كبيرة من الصور لتعرف على الأنماط المختلفة وتصنيفها بدقة.
- بعد التعرف والتصنيف يمكن استخدام الرؤى الحاسوبية للتفاعل مع البيئة وتحليل الحركة ويمكن تتبع الأشياء في الفيديو وتحليل الحركة والتغيرات التي تحدث في الصورة المتحركة. مما يسمح بتحليل السلوك ورصد الأنماط واكتشاف الأحداث غير المرغوب فيها.
تطبيقات الرؤية الحاسوبية
تقنية الرؤية الحاسوبية لها العديد من التطبيقات العملية في مختلف المجالات وإليك بعض أمثلة تطبيقات الرؤية الحاسوبية:
التعرف على الكائنات والوجوه:
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف على الكائنات والوجوه في الصور والفيديو ويتم تطبيق تقنيات التعلم العميق لتحليل الصور وتعرفيها وتصنيف الأشياء الموجودة فيها. مما يسهل تطبيقات مثل التعرف على الوجوه في أنظمة التعرف البيومترية وتصنيف الأشياء في التجارة الإلكترونية.
تتبع الحركة:
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتتبع الحركة في الصور والفيديو. بينما يمكن مراقبة حركة الأشخاص أو الكائنات عبر الزمن وتحليل سلوكها وتوجيه التطبيقات الأمنية والمراقبة والروبوتات المتحركة.
التصوير الطبي:
تستخدم الرؤية الحاسوبية في التصوير الطبي لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير التلقائي للثدي. بينما يتم استخدامها للكشف عن التشخيص الطبي ومساعدة الأطباء في تحليل الصور وتوجيه عمليات العلاج.
السيارات الذكية:
تستخدم الرؤية الحاسوبية في السيارات الذكية لتحليل الصور من حول السيارة وتعرف على الإشارات المرورية والمشاة والمركبات الأخرى والعوائق.بينما يمكن استخدامها في تطبيقات مثل نظام مساعدة السائق ونظام التوقف التلقائي ونظام الاصطفاف التلقائي.
الروبوتات والذكاء الاصطناعي:
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية في الروبوتات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيئة المحيطة والتفاعل معها. بينما يمكن للروبوتات استخدامها للتحكم في حركتها والتعرف على الكائنات وتفادي العوائق والقيام بمهام متنوعة.
التصنيع والجودة:
تستخدم الرؤية الحاسوبية في صناعة التصنيع لمراقبة الجودة وفحص المنتجات. بينما يمكن استخدامها للكشف عن العيوب والتحقق من الأبعاد والتحكم في العمليات الصناعية.
يمكنك أيضاً قراءة: تطبيقات التكنولوجيا الرقمية.
خوارزميات الرؤية الحاسوبية
تعتمد الرؤية الحاسوبية على مجموعة متنوعة من الخوارزميات لتحقيق أهدافها وتنقسم هذه الخوارزميات إلى عدة فئات رئيسية:
معالجة الصور
- التنقية والتحسين: تهدف هذه الخوارزميات إلى إزالة الضوضاء والتشويش من الصور وتحسين جودتها، مما يسهل عملية التحليل المرئي.
- استخراج السمات: تهدف هذه الخوارزميات إلى استخراج المعلومات المهمة من الصور، مثل الحواف والزوايا والألوان.
- التحويلات الهندسية: تهدف هذه الخوارزميات إلى تحويل الصور إلى صور مشفرة مثل تقنية الـ Feature Extraction). وذلك لاستخلاص السمات الهامة من الصورة.
التعرف والتصنيف
- التصنيف: تهدف هذه الخوارزميات إلى تصنيف الصور إلى فئات محددة، مثل تصنيف الصور إلى صور لقطط أو كلاب.
- التعرف على الكائنات: تهدف هذه الخوارزميات إلى التعرف على الكائنات الموجودة في الصور، مثل التعرف على الأشخاص أو السيارات.
- التعرف على الوجوه: تهدف هذه الخوارزميات إلى التعرف على الوجوه في الصور، مثل التعرف على الأشخاص في الصور الشخصية.
التعلم العميق
- الشبكات العصبية العميقة: تهدف هذه الخوارزميات إلى تعلم أنماط معقدة من البيانات، مثل الصور، وتحسين أداء الرؤية الحاسوبية في مهام مثل التعرف على الكائنات والتصنيف.
- التعلم الآلي: تهدف هذه الخوارزميات إلى تدريب النماذج الحاسوبية على مجموعة كبيرة من البيانات لتحسين أدائها في مهام الرؤية الحاسوبية.
تتبع الحركة
- تتبع الكائنات: تهدف هذه الخوارزميات إلى تتبع الكائنات في الفيديو وتحليل حركتها.
- تحليل الحركة: تهدف هذه الخوارزميات إلى تحليل الحركة في الفيديو واكتشاف الأحداث غير المرغوب فيها.
خوارزميات أخرى
- النمذجة ثلاثية الأبعاد: تهدف هذه الخوارزميات إلى إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من الصور.
- التصوير البانورامي: تهدف هذه الخوارزميات إلى إنشاء صور بانورامية من مجموعة من الصور.
الخاتمة
في نهاية دليلنا اليوم نكون قد أتممنا بنجاح شرح Computer Vision، ونتمنى أن يكون المقال قد حصلتم منه على أكبر استفادة من المعلومات. بينما ندعوكوا لقراءة مقالات أخرى تخص مجال التكنولوجيا من موقعنا
