Меню Рубрики

Что такое компьютерное зрения современный подход

Для лечения суставов наши читатели успешно используют Око-плюс. Видя, такую популярность этого средства мы решили предложить его и вашему вниманию.
Подробнее здесь…

Временные нарушения зрения, связанные с усталостью глаз, часто возникают у людей, получающих большое количество информации. Астенопия – это дискомфортное состояние зрительного анализатора с возникновением неприятных симптомов усталости, которые проходят после отдыха. При правильном подходе к организации рабочего времени и проведении профилактических мероприятий можно избежать серьезных осложнений, спровоцированных хронической усталостью органа зрения.

На современного человека постоянно действует большой объем визуальной информации. Астенопия, как следствие выраженной нагрузки на глаза, возникает на фоне следующих провоцирующих факторов:

  • ежедневная многочасовая работа на компьютере;
  • длительное по времени напряжение зрительного анализатора;
  • постоянное чтение книг или газет в условиях плохой освещенности;
  • длительное нахождение за рулем (многодневная езда с короткими перерывами и малым количеством сна);
  • многочасовой просмотр видеоизображения с постоянной фиксацией зрения на экране телевизора;
  • использование чужих или неправильно подобранных очков.

Быстрое наступление усталости и расстройство зрения функционального характера может возникать под действием сопутствующих факторов:

  • состояние хронического психоэмоционального стресса;
  • сознательный отказ от полноценного отдыха;
  • нарушение правил гигиены рабочего места (недостаток света, сухой воздух офиса, непроветриваемое помещение);
  • постоянное курение или нахождение в прокуренной комнате;
  • заболевания глаз;
  • патология носа и ушей.

Вне зависимости от причин, при постоянной усталости глаз необходимо обратиться к офтальмологу для проведения профилактического осмотра.

Варианты зрительных нарушений

Возникающая на фоне длительного зрительного напряжения или на фоне избыточной визуальной нагрузки, астенопия может быть 5 видов:

  1. Глазодвигательная (нарушение работы мышц глаза, возникающее после длительного напряжения с фиксацией взгляда на близко расположенном предмете);
  2. Оптическая (временные изменения аккомодации, когда человек вынужден долгое время смотреть в одно место с максимальной нагрузкой на глаза);
  3. Смешанная (сочетанные нарушения оптических и мышечных функций)
  4. Невротическая (вариант зрительных психоэмоциональных расстройств);
  5. Симптоматическая (проблемы со зрением при заболеваниях ЛОР-органов).

Основные проявления при хронической усталости органа зрения стандартны – каждый человек хоть раз в жизни испытывал на себе симптомы астенопии.

В подавляющем большинстве случаев у человека после долгой и напряженной работы с выраженной нагрузкой на зрительный анализатор появляются следующие жалобы:

  • утрата четкости и ясности взгляда (туман, пелена, мелькающие мушки и звездочки);
  • жжение и рези (ощущение песка в глазах);
  • непроизвольное слезотечение;
  • проблемы с визуализацией предметов и лиц (двоится в глазах);
  • быстрое ухудшение остроты зрения;
  • частые эпизоды воспаления (конъюнктивит, кератит, блефарит).

Нарастание типичной симптоматики имеет поступательный характер. При отсутствии профилактики и лечения астенопия проходит через 3 стадии:

  1. Компенсаторная (минимум симптомов, которые полностью исчезают после сна);
  2. Субкомпенсаторная (значительные проявления, сохраняющиеся несколько дней даже при условии полноценного отдыха);
  3. Декомпенсаторная (максимальное количество жалоб с высоким риском прогрессирования миопии и воспалительных процессов).

Желательно не доводить временные и функциональные расстройства до состояния серьезных проблем: обратившись к врачу, можно предотвратить болезни глаз и сохранить оптимальную остроту зрения.

Методы обследования

Основой диагностики при типичных жалобах астенопии являются стандартные офтальмологические исследования:

  • визометрия;
  • офтальмоскопия;
  • биомикроскопия;
  • проксиметрия;
  • аккомодометрия;
  • измерение внутриглазного давления.

При отсутствии серьезных изменений и болезней глазного яблока врач даст рекомендации по коррекции функциональных расстройств.

Лечебно-профилактические мероприятия

Простые упражнения для глаз, выполняемые регулярно во время работы, являются оптимальной профилактикой астенопии

На этапе компенсаторных нарушений вполне достаточно нормализовать режим дня, строго выполняя совет специалиста по ежедневному отдыху. Во время работы надо каждый час делать простые упражнения для глаз и увлажнять конъюнктиву глазными каплями. Можно использовать специальные компьютерные программы, предназначенные для разгрузки зрительного анализатора. В случае субкомпенсации и декомпенсации необходимо применять специальные аппаратные методы коррекции (перфорационные очки, аккомодотренажер, лазеротерапия, глазной массаж с помощью очков Сидоренко). Хороший эффект даст курсовой прием витаминно-минеральных комплексов, содержащие биологически активные вещества с позитивным влиянием на глаза.

Прогрессирующая астенопия является фактором риска по быстрому снижению остроты зрения и возникновению рецидивирующего воспаления. Соблюдение лечебно-профилактических рекомендаций и регулярные визиты к офтальмологу помогут предотвратить осложнения.

Очки при дальтонизме

  • Что такое очки для дальтоников
  • Показания к использованию
  • Принцип действия очков
  • Ограничения в использовании
  • Как формируется цена на очки
  • Как выбрать очки для дальтоника
  • Отзывы покупателей

Многие годы дальтонизм считался заболеванием, которое нельзя компенсировать. Поэтому пациенты с этой проблемой просто не могли наслаждаться полноценной жизнью. Сейчас времена изменились и для коррекции дальтонизма специалисты используют очки для дальтоников.

Очки для дальтоников имеют специальные корректирующие линзы

Если разобраться с конструкцией этих очков более детально тогда можно заметить, что в них присутствует специальный многослойный фильтр, который пропускает определенные волны. С его помощью можно достоверно передавать цветоощущение и реализовать полноценное распознавание цветов. Цена таких очков достаточно разнообразная. Она зависит от модели очков и фирмы производителя.

Что такое очки для дальтоников

Некоторые генетические дефекты влияют на то, что люди не могут полноценно распознавать цвета. В медицине подобная группа заболеваний имеет название «дальтонизм». Многие годы науке просто не удавалось улучшить цветовосприятие этих пациентов. Однако, на сегодняшний день времена изменились и проблему решают специальные очки для коррекции дальтонизма.

Очки от компании Oxy-Iso

В таких очках присутствует специальное покрытие, которое позволяет фильтровать спектр и пропускать волны нужной длины. Такие функции сейчас используют две компании EnGhroma и Oxy-Iso. Очки от компании Oxy-Iso предлагают замечательную возможность бороться с конкретными дефектами цветовосприятия.

Показания к использованию

Конструкция подобных очков ничем не отличается от солнцезащитных. С их помощью у вас появится возможность увидеть многообразие красок окружающего мира. На сегодняшний день можно выделить три вида дальтонизма:

  1. Протанопия – нарушение восприятия красной части спектра.
  2. Дейтеранопия – дефект зеленой части спектра.
  3. Тританопия – нарушение синей и фиолетовой части спектра.

Самым тяжелым нарушением восприятия цветов является монохромазия. Это наследственное нарушение, которое будет передаваться через X-хромосому.

Важно знать! Женский дальтонизм возникает крайне редко и это связано с генетическими особенностями организма.

Ранее от проблемы избавиться было невозможно и человек должен был себя ограничивать. Однако, сейчас специалисты нашли способ, который позволит решить все проблемы.

Принцип действия очков

Очки, которые изготовляет компания EnChroma создаются по индивидуальному заказу. Благодаря подобному подходу появляется замечательная возможность максимально выполнить коррекцию цвета для определенного пациента. Если детально рассмотреть саму линзу тогда можно увидеть, что она представляет собою многослойный фильтр, который пропускает базовые цветовые волны, но блокирует оттенки глаз.

Очки Oxy-Iso изначально специалисты разрабатывали, как дополнительный прибор для медиков во время проведения осмотра. Побочным эффектом являлась коррекция цветовосприятия, которая в дальнейшем развилась в полноценный бизнес. Специалисты этой компании не выполняют индивидуальную разработку очков. Они занимаются изготовлением продукции, которая уже имеет определенную степень коррекции.

Ограничения в использовании

Если вы решили приобрести эту модель очков тогда также следует изучить их недостатки. К главному минусу можно отнести то, что их настройка возможна только на дневной свет. В процессе просмотра ТВ или работы за компьютером цветовая коррекция не происходит. В этом направлении активно ведутся исследования и поэтому в дальнейшем есть вероятность того, что будут выпущены линзы для очков, которые всегда смогут осуществлять коррекцию цветовосприятия. Других противопоказаний к ношению очков для дальтоника не существует.

Как формируется цена на очки

Производство очков для дальтоников на сегодняшний день включает в себя следующие этапы:

  1. Компьютерную диагностику состояния зрения.
  2. Расчет необходимых параметров с помощью специальной программы.
  3. Послойное изготовление линзы, в которой будут учтены все технологические характеристики.

Если все этапы были выполнены правильно тогда цветовосприятие будет проходить на все 100%. На сегодняшний день подобные очки не являются распространенными. Поэтому для их индивидуального изготовления вам потребуется отправиться в США. Тем не менее компании стараются помочь каждому человеку. Поэтому можете перейти на их официальный сайт и оставить заявку по месту жительства. Теперь пришло время рассмотреть стоимость моделей очков EnChroma:

  • Детские EnChroma в среднем продаются по 27 тысяч рублей;
  • EnChroma с диоптриями можно найти по 42 тысячи рублей;
  • Cx-14, Cx-25, Cx-65 (степень подавления солнечного света) в среднем продаются по 36 тысяч рублей.

Компания Oxy-Iso занимается выпуском только одной модели и ее стоимость составляет 18 000 рублей. Все цены являются актуальными только на момент написания статьи. Соответственно, чтобы узнать точную стоимость нужно перейти на официальный сайт производителя.

Как выбрать очки для дальтоника

При выборе подобных очков в обязательном порядке должен существовать индивидуальный подход. Только официальные представители смогут подобрать для вас действительно качественные очки.

Если линза в этом изделии была подобрана неправильно тогда добиться должной коррекции будет просто невозможно. Перед покупкой также нужно обратиться к офтальмологу. Он сможет дать точные рекомендации по покупке этого товара.

Отзывы покупателей

Уже многие люди успели приобрести эти уникальные очки. Практически все отзывы являются положительными. Ознакомиться с ними вы можете на фото ниже.

Отзывы людей, которые купили очки для дальтоников

Перед тем, как приступить к покупке этого товара, вам потребуется обратиться к офтальмологу и пройти осмотр. Именно офтальмолог сможет посоветовать наиболее оптимальную модель. Если вы носите эти очки тогда поделитесь своим мнением в комментариях.

Читайте также: специальные очки для коррекции зрения.

Способы лечения астигматизма у детей

Что такое астигматизм, известно, к счастью, не всем, однако, это расстройство глаз у детей (и взрослых) является относительно распространенным. Детский астигматизм включает в себя болезни глаз, приводящие к неправильному изгибу роговицы.

Прежде всего, следует сказать, что астигматический недуг – это не заболевание. Астигматизм у детей до года, представителей более старшей популяции, а также у взрослых людей – это расстройство сродни дальнозоркости или близорукости. Астигматизм у детей может также происходить в сочетании с близорукостью и дальнозоркостью, или являться отдельным дефектом.

Вопрос относительно астигматизма у детей – лечится или нет это заболевание, представляет собой определённую дилемму в профессиональных кругах. Но, доктор Е.О. Комаровский, например, рекомендует лечить детский астигматизм. Согласно специалисту, это поможет предотвратить нежелательные последствия и осложнения в будущем.

Классификация расстройства

Это расстройство, поражающее зрение, делится на следующие категории:

  • регулярный астигматизм – оба основных меридиана с наименьшим и наибольшим сломом перпендикулярны друг к другу;
  • нерегулярный астигматизм – оси главных меридианов не перпендикулярны друг другу.

Регулярный астигматизм делится на:

  • простой астигматизм – в одной оси происходит эмметропия (без рефракции), а во второй – аметропия (близорукость или гиперметропия); в соответствии с этим, возникает близорукий, или как его еще называют: простой миопический астигматизм у детей или дальнозоркий (также называемый гиперметропическим);
  • сложный астигматизм у детей – у обоих меридиан присутствует либо миопия, либо гиперметропия;
  • смешанный – в одном меридиане присутствует гиперметропия, во втором – миопия;
  • прямой астигматизм – вертикальный меридиан характерен большим преломлением, чем горизонтальный;
  • непрямой астигматизм – вертикальный меридиан характерен меньшим преломлением, чем горизонтальный.
Читайте также:  Литературный язык с лингвистической точки зрения

Причины заболевания

Зачастую встречается врожденный астигматизм у детей. Точная причина этого не совсем известна. Относительно много случаев возникновения расстройства на протяжении одного или двух лет. Если проявляется астигматизм у детей до первого годика, наиболее часто также речь идет о врожденном расстройстве.

Внимание! Это офтальмологическое нарушение затрагивает как детей, так и взрослых; может проявиться в любом возрасте.

Незначительный процент астигматизма у детей причиной возникает физиологическое или естественное, давление век на глаза. Давление век вызывает небольшое увеличение искривления роговицы в вертикальном направлении. Это нормальное явление, и не влияет на качество видимости. Что касается патологического астигматизма, но он уже значительно ухудшает качество зрения. Основа расстройства заключается в неравномерном искривлении роговицы или хрусталика. Также может рассматриваться возможность трансформации положения хрусталика глаза, отклонения изменения позиции преломления. Частая причина, почему возникает астигматизм у детей до года или изменение состава линзы, часто является катаракта. Другой причиной возникновения расстройства может быть травма глаза, или резкий удар, образующий рубец, который изменяет кривизну роговицы (частая причина, почему развивается астигматизм у ребенка 1 год и старше).

Для лечения суставов наши читатели успешно используют Око-плюс. Видя, такую популярность этого средства мы решили предложить его и вашему вниманию.
Подробнее здесь…

Важно подтвердить, что речь идет о расстройстве, длительный просмотр телевизора или компьютера, чтение при тусклом свете или при фонарике, на образование которого не имеет никакого влияния.

Есть несколько вариантов астигматизма, приобретенных в течение жизни в особенности, после упомянутой выше травмы, воспаления глаз, при различных заболеваниях, влияющих на орган зрения. Согласно статистическим данным, довольно часто от этого недуга страдают аллергики; причиной тому может быть механическое раздражение (частое трение глаз).

Основным симптомом является нечеткость зрения и неспособность различить контраст между по-разному изогнутыми линиями при контроле специальными таблицами.

Роговица или глазное яблоко не является совершенно симметричной сферой, оно имеет эллипсоидальную форму. В том случае, если доходит к чрезмерному искривлению роговицы вследствие воспаления, врожденного дефекта, физиологический астигматизм изменяется в непрямой, который уже является офтальмологическим расстройством. При этом малыш точку воспринимает не в качестве точки, но в качестве линии. Это обусловлено асимметрией оптической силы роговицы.

Степень астигматизма указывается в диоптриях, аналогично, как дальнозоркость или близорукость. Но, в отличие от этих дефектов, при астигматизме человек не может видеть резко ни на близком расстоянии, ни на далеком. Видение нечеткое или искаженное, малыш может жаловаться на головные боли, утомление глаз, особенно, при попытке сфокусироваться на объекте.

Внимание! Определить симптомы у ребенка до 2 лет (тем более, у годовалого малыша) бывает очень сложно, так как он не в состоянии выразить словами то, что его беспокоит. В таком случае необходимо следовать проявление визуально: прищуривание, продолжительное фокусирование.

При чтении ребенок может путать буквы, например, H, M и Л. В отношении цифр, наиболее часто путаются 0 и 8.

Миопическое расстройство

Миопия является рефракционным дефектом, который, как правило, осевой, т. е. сагиттальная длина глаза большая. Punctum remotum (далекая точка остроты зрения в состоянии покоя) находится на таком конечном расстоянии, которое соответствует степени близорукости. Близорукий глаз видит плохо на расстоянии и лучше вблизи.

Миопия делится на стационарную и прогрессивную (злокачественную). Стационарная близорукость прогрессирует очень медленно и не достигает более высоких диоптрийных значений, не происходит никаких патологических изменений в глазных структурах. При прогрессирующей (злокачественной) близорукости наблюдается значительное увеличение сагиттальной длины глаза с истончением склеры, а затем – изменения в сетчатке и сосудистой оболочке органа зрения.

Гиперметропия

Дальнозоркий астигматизм у детей, обычно, является аксиальным дефектом (переднезадняя длина глаза короче). При этом расстройстве отсутствует Punctum remotum, т. е. дальняя точка зрения, изображение размыто, как при дальнем, так и при ближнем видении.

Диагностика

Если у ребенка имеются трудности с чтением или зрением вдаль, либо возникли подозрения на астигматизм, целесообразно посетить доктора, который проведет необходимые исследования. Диагностика астигматизма у детей основана на многочисленных тестах, от самых простых, для которых требуется только таблица с символами, до сложных инструментальных исследований.

Диагностика также включает в себя тестирование глазного рефлекса, когда лечащий врач при помощи ретиноскопа осматривает сетчатку органа зрения.

Кератометр – еще одно устройство, которое измеряет искривление роговицы. Здоровая роговица является более или менее симметрично округлой. Астигматическая роговица, наоборот, несимметрична. Кератометр в состоянии определить наиболее выпуклое место роговицы и то, которое является плоским, он может оценить форму роговицы и фокус.

Роговичная топография – это необязательная экспертиза, которая, благодаря специальной технологии, подробно описывает состояние и форму роговицы. На дисплее отображается цветовая карта измеренных значений. Этот образ позволяет врачу оценить состояние роговицы.

Методы коррекции

Способов, как скорректировать астигматизм, несколько. Но, лечится ли астигматизм у детей на постоянной основе? Какой из применяемых способов способен лечить астигматизм у ребенка максимально эффективно?

Коррекция очками

Очки – это корректирующий метод, не способный вылечить расстройство.

Они лишь позволяют ребенку лучше видеть без необходимости длительного фокусирования зрения. Линзы для очков, направленные на коррекцию астигматизма, называются цилиндрами. Комбинация плюсовых или минусовых цилиндров известна, как торические линзы.

Цилиндрические стекла, умещенные в очках, для некоторых детей могут быть источником трудностей. В первое время использование очков ребенок может испытывать определенный дискомфорт, проявляющийся головной и глазной болью, головокружением.

Решение заключается в уменьшении цилиндрической коррекции (за счет снижения остроты зрения), использовании контактных линз или некоторых из методов рефракционной хирургии.

Аппаратная терапия

Если отсутствует острая необходимость хирургического вмешательства, врач может порекомендовать аппаратное лечение астигматизма. Сегодня для детей разработаны игровые терапевтические формы, которые, однако, при правильном подходе способны гарантировать эффективность.

Обычно, 1 курс продолжается в течение 1 часа. Этого времени достаточно для того, чтобы малыш прошел несколько аппаратов. В терапевтических целях используются компьютерные технологии – игры, развлекательные задачи, мультфильмы. Это позволяет применять аппаратные методы даже у самых маленьких пациентов.

Лазерная хирургия

Современные хирургические методы предлагают наиболее эффективное лечение астигматизма у детей.

Лечить астигматизм у детей при легкой степени расстройства можно с помощью методов лазерной хирургии. В случае более 1 цилиндрической диоптрии подходит фемтосекундная лазерная хирургия, так как она обеспечивает самый точный и стабильный результат.

Лазерная хирургия регулирует искривление роговицы – уменьшается искривление слишком выпуклых частей, и увеличивается искривление анормально плоских участков роговицы.

Инцизионные техники

При некоторых типах астигматизма, в частности, в случае astigmatismus mixtus, где значение цилиндра противоположное и большее, чем значение основных дефектов, целесообразно использовать инцизионные методы.

AK – астигматическая кератотомия

Посредством разрезов роговицы микрометрическим алмазным диском она уменьшается в наиболее выпуклой области и поднимается в анормально плоском месте. Разрезы проводятся перпендикулярно на глубину, примерно, до 90% толщины роговицы. Длина надрезов и их расстояние от центра роговицы определяется количеством цилиндрических диоптрий.

Внимание! Недостатком этого способа является то, что у самых маленьких пациентов результат является менее точным, а эффект – временным.

OCCI – opposite clear cornea incisions

Этот метод решает вопрос, как лечить астигматизм у самых маленьких пациентов с высокой степенью расстройства, связанного с дальнозоркостью. Роговичные надрезы в этом случае, делаются параллельно плоскости радужной оболочки глаза и проникают в переднюю глазную камеру. Основным преимуществом этого метода является то, что он позволяет исправить до 10 цилиндров, обеспечивает долгосрочный и стабильный эффект, даже у маленьких детей.

Торические контактные линзы

Помимо основных плюсовых диоптрий эти интраокулярные линзы имеют и цилиндрическую поверхность. Торические ИОЛ способны корректировать от 1,5 до 12 цилиндрических диоптрий. Недостатком является более высокая цена торических линз.

Физиотерапия

К этому методу относится, прежде всего, гимнастика для глаз при астигматизме. О ее пользе до сегодняшнего времени ведутся дискуссии в профессиональных кругах. Однако, ясно одно: такая зарядка вреда не принесет, поэтому ее применение целесообразно.

  • Вращательные движения глазными яблоками. По и против часовой стрелки, вверх и вниз… Основное правило: медленно и регулярно!
  • Эти же движения проводятся попеременно с закрытыми и открытыми глазами.
  • Фокусирование зрения на определенном предмете: сначала – далеком, затем – близком.
  • Моргание глазами. Моргать следует быстро, на протяжении нескольких секунд (15 — 20 сек.).
  • «Рисование» глазами. Можно визуально рисовать восьмерки, знаки бесконечности, параграфы и закрученные знаки.

Астигматизм – это относительно распространенный диоптрический дефект, который, обычно, происходит в сочетании с близорукостью или дальнозоркостью. Сегодня он не представляет собой нерешительную проблему. Расстройство может быть исправлено надежными методами современной рефракционной хирургии.

Как это работает? Компьютерное зрение

Способность видеть, то есть воспринимать информацию об окружающем мире с помощью органов зрения, — одно из важных свойств человека. Посмотрев на картинку, мы, почти не задумываясь, можем сказать, что на ней изображено. Мы различаем отдельные предметы: дом, дерево или гору. Мы понимаем, какой из предметов находится ближе к нам, а какой — дальше. Мы осознаём, что крыша домика — красная, а листья на дереве — зелёные. Наконец, мы можем с уверенностью заявить, что наша картинка — это пейзаж, а не портрет или натюрморт. Все эти выводы мы делаем за считанные секунды.

Компьютеры справляются со многими задачами гораздо лучше, чем человек. Например, они гораздо быстрей считают. Однако такое, казалось бы, несложное задание, как найти на картинке дом или гору, может поставить машину в тупик. Почему так происходит?

Человек учится распознавать — то есть находить и отличать от других — объекты всю жизнь. Он видел дома, деревья и горы бессчётное количество раз: как в действительности, так и на картинах, фотографиях и в кино. Он помнит, как выглядят те или иные предметы в разных ракурсах и при разном освещении.

Машины создавались для того, чтобы работать с числами. Необходимость наделить их зрением возникла относительно недавно. Распознавание номерных знаков автомобилей, чтение штрихкодов на товарах в супермаркете, анализ записей с камер наблюдения, поиск лиц на фото, создание роботов, умеющих находить (и обходить) препятствия, — всё это задачи, которые требуют от компьютера способности «видеть» и интерпретировать увиденное. Набор методов, позволяющих обучить машину извлекать информацию из изображения — будь то картинка или видеозапись, — называется компьютерным зрением.

Как учится компьютер
Чтобы компьютер находил на изображениях, скажем, домики, нужно его этому научить. Для этого необходимо составить обучающую выборку. В нашем случае это будет коллекция картинок. Она, во-первых, должна быть достаточно большой (невозможно научить чему-то на двух-трёх примерах), во-вторых — репрезентативной (необходимо, чтобы она отражала природу данных, с которыми мы работаем), а в-третьих, должна содержать как положительные («на этой картинке есть домик»), так и отрицательные («на этой картинке нет домика») примеры.

Читайте также:  Как называется лист для проверки зрения

После того как мы составили выборку, в дело вступает машинное обучение. В ходе обучения компьютер анализирует изображения из выборки, определяет, какие признаки и комбинации признаков указывают на то, что на картинке — домик, и просчитывает их значимость. Если обучение прошло успешно (чтобы удостовериться в этом, проводятся проверки), то машина может применять полученные знания «на практике» — то есть находить домики на любых картинках.

Анализ изображения
Человеку ничего не стоит выделить на картинке важное и неважное. Компьютеру это сделать гораздо сложнее. В отличие от человека, он оперирует не образами, а числами. Для компьютера изображение — это набор пикселей, у каждого из которых есть своё значение яркости или цвета. Чтобы машина смогла получить представление о содержимом картинки, изображение обрабатывают с помощью специальных алгоритмов.

Сначала на картинке выявляют потенциально значимые места — то есть предполагаемые объекты или их границы. Это можно сделать несколькими способами. Рассмотрим, к примеру, алгоритм Difference of Gaussians (DoG, разность гауссиан). Он подразумевает, что исходную картинку несколько раз подвергают размытию по Гауссу, каждый раз используя разный радиус размытия. Затем результаты сравнивают друг с другом. Этот способ позволяет выявить на изображении наиболее контрастные фрагменты — к примеру, яркие пятна или изломы линий.

После того как значимые места найдены, их описывают в числах. Запись фрагмента картинки в числовом виде называется дескриптором. С помощью дескрипторов можно быстро, полно и точно сравнить фрагменты изображения, не используя сами фрагменты. Существуют разные алгоритмы получения дескрипторов — например, SIFT, SURF, HOG и многие другие.

Поскольку дескриптор — это числовое описание данных, то сравнение изображений — одна из важнейших задач в компьютерном зрении — сводится к сравнению чисел. Дескрипторы выражены довольно большими числами, поэтому их сравнение может требовать заметных вычислительных ресурсов. Чтобы ускорить вычисления, дескрипторы распределяют по группам, или кластерам. В один и тот же кластер попадают похожие дескрипторы с разных изображений. Операция распределения дескрипторов по кластерам называется кластеризацией.

После кластеризации данный дескриптор изображения сам по себе можно не рассматривать; важным становится лишь номер кластера с дескрипторами, наиболее похожими на данный. Переход от дескриптора к номеру кластера называется квантованием, а сам номер кластера — квантованным дескриптором. Квантование существенно сокращает объём данных, которые нужно обработать компьютеру.

Опираясь на квантованные дескрипторы, компьютер выполняет такие задачи, как распознавание объектов и сравнение изображений. В случае с распознаванием квантованные дескрипторы используются для обучения классификатора — алгоритма, который отделяет изображения «с домиком» от изображений «без домика». В случае со сравнением картинок компьютер сопоставляет наборы квантованных дескрипторов с разных изображений и делает вывод о том, насколько похожи эти изображения или их отдельные фрагменты. Такое сравнение лежит в основе поиска дубликатов и поиска по загруженной картинке.

Это лишь один подход к анализу изображения, поясняющий, как компьютер «видит» предметы. Существуют и другие подходы. Так, для распознавания изображений всё чаще применяются нейронные сети. Они позволяют выводить важные для классификации признаки изображения непосредственно в процессе обучения. Свои методы работы с изображением используются и в узких, специфических областях — например, при чтении штрихкодов.

Где используется компьютерное зрение
В умении распознавать человек, однако, пока оставляет компьютер далеко позади. Машина преуспела лишь в определённых задачах — например, в распознавании номеров или машинописного текста. Успешно распознавать разнородные объекты и произвольные сцены (разумеется, в условиях реальной жизни, а не лаборатории) компьютеру всё ещё очень трудно. Поэтому когда мы вводим в поисковую строку в Яндекс.Картинках слова «карбюратор» или «танцующие дети», система анализирует не сами изображения, а преимущественно текст, который их сопровождает.

Тем не менее, в ряде случаев компьютерное зрение может выступать серьёзным подспорьем. Один из таких случаев — это работа с лицами. Рассмотрим две связанные друг с другом, но разные по смыслу задачи: детектирование и распознавание.

Часто бывает достаточно просто найти (то есть детектировать) лицо на фотографии, не определяя, кому оно принадлежит. Так работает фильтр «Лица» в Яндекс.Картинках. Например, по запросу [формула-1] будут найдены главным образом фотографии гоночных болидов. Если же уточнить, что нас интересуют лица, Яндекс.Картинки покажут фотографии гонщиков.

В иных ситуациях нужно не только отыскать лицо, но и узнать по нему человека («Это — Вася»). Такая функция есть в Яндекс.Фотках (скоро она станет доступна и в новом интерфейсе Фоток). При распознавании система берёт за образец уже размеченные фотографии с человеком, поэтому область поиска сильно сужается. Имея десять фотографий, на которых уже отмечен Вася, узнать его на одиннадцатом снимке будет несложно. Если Вася не хочет, чтобы его знали в лицо, он может запретить отмечать себя на фото.

Одна из самых перспективных сфер применения компьютерного зрения — дополненная реальность. Так называют технологию, которая предусматривает наложение виртуальных элементов (например, текстовых подсказок) на картину реального мира. Примером могут быть, например, мобильные приложения, которые позволяют получить информацию о доме, направив на него камеру телефона или планшета. Дополненная реальность уже применяется в программах, сервисах и устройствах, но пока находится только в начале пути.

Как работает компьютерное зрение. Изучаем основные алгоритмы, чтобы овладеть data science

Содержание статьи

Компьютерное зрение — это область науки, которая занимается задачами, связанными с анализом изображений и видео. Можно считать, что во всех них требуется ответить на вопрос, что изображено на картинке. Несмотря на кажущуюся тривиальность вопроса, ответить на него не так просто.

Как стать спецом по анализу данных

Эта статья подготовлена по материалам одного из уроков курса «Машинное обучение и анализ данных», который ты можешь пройти на платформе datasciencecourse.ru. Авторы курса — сотрудники Яндекса, которые доходчиво расскажут обо всех аспектах анализа данных и машинного обучения — от математики и до практического применения в бизнес-процессах. Все, что тебе нужно знать заранее, — это немного математической статистики и основы программирования на Python. Специалисты по data science становятся все более востребованными и получают от 140 тысяч рублей. Спеши вступить в их ряды!

Читатели «Хакера» могут использовать промокод Xakep , чтобы получить 30% скидку при единоразовой оплате. Код действует до 1 февраля 2019 года.

Взгляни на эту картинку. Чтобы ответить на вопрос, что на ней изображено, можно описывать сцену в целом. Понятно, что картинка сделана на улице (вне помещения), где-то в азиатской стране. Кто-то может узнать площадь Тяньаньмэнь в Пекине, если был там раньше.

Xakep #241. Взлом игр

Другой подход — выделять отдельные объекты на изображении. На картинке видно автобус, портрет, крышу, небо и так далее. Можно пойти дальше и говорить про физические свойства отдельных объектов. Например, крыша — наклонная, автобус едет, и он твердый, на стене висит изображение Мао Цзэдуна, ветер дует справа налево (это можно определить по движению флага).

Из примера выше можно заключить, что для ответа на вопрос, что изображено на рисунке, используется весь жизненный опыт. Например, знание о том, что существует ветер (на картинке его нельзя увидеть явно), что такое транспорт. Чтобы ответить на более сложные вопросы, необходимо знать историю Китая. Соответственно, задача заключается не в том, чтобы смотреть на пиксели, а в использовании знаний.

Внутриклассовая изменчивость

Возьмем другой пример. На вопрос, что такое стул, можно ответить первое, что придет в голову. Например, стул — это нечто с четырьмя ножками и спинкой. А как тебе вот такой стул?

Получается, что даже такую вещь, как стул, сложно описать в терминах форм. Стул — это некое концептуальное понятие: что-то, на чем сидят. Можно представить, как сложно объяснить это понятие инопланетному существу, которое не знает даже, что такое сидеть, и не умеет это делать. Прежде чем научить кого-то находить на картинках стул, было бы неплохо, чтобы оно поняло концепцию «сидеть».

Абсолютно то же самое происходит, когда компьютер учат распознавать изображения. В идеале, чтобы он отвечал на вопросы про стулья так же хорошо, как человек, ему нужно понимать концепцию «сидеть».

В науке об искусственном интеллекте существует понятие «ИИ-сложные задачи». Это класс задач, решение которых эквивалентно созданию искусственного интеллекта. Задача компьютерного зрения в общей постановке (ответ на вопрос о том, что изображено на картинке, и на все вопросы про это изображение) считается ИИ-сложной.

Мы показали, что для ответа на вопрос об изображении нужно не просто смотреть, а использовать весь свой жизненный опыт, образование, а иногда и интуицию. К сожалению, «сильный» искусственный интеллект до сих пор не создан. Поэтому наука о компьютерном зрении решает только определенные подзадачи, речь о которых пойдет далее.

Задачи компьютерного зрения

Давай на примерах разберем несколько задач, которые решаются с применением компьютерного зрения.

Первый пример — поиск изображений в интернете. Сейчас существует несколько сервисов, которые позволяют искать картинки. Изначально для поиска использовались текстовые запросы. Некоторое время назад в части из таких сервисов появилась возможность поиска по загруженному изображению. От пользователя требуется загрузить картинку, а сервис будет искать похожие на нее изображения в интернете.

Работает такой поиск следующим образом. Сначала индексируются изображения из интернета. Для них строятся цифровые представления, из них формируется структура данных, по которой можно быстро искать. То же происходит и с пользовательской картинкой — извлекается некое представление о ней, по которому в базе данных ищутся дубликаты или похожие картинки.

Эта задача сложна в структурном смысле. В интернет загружены миллиарды изображений, и использование сложных методов сравнения невозможно, потому что необходима высокая производительность.

Вот несколько других примеров.

Распознавание текста. Необходимо найти изображение текста на картинке и представить его в виде текстовых данных, с которыми можно будет работать, например, в текстовом редакторе. Эта технология широко используется в разных приложениях. В частности, это удобный способ вводить текст в онлайновый переводчик. Достаточно сфотографировать этикетку, и текст на ней будет распознан, а переводчик выполнит перевод.

Биометрия. Для распознавания людей может использоваться изображение лица, радужная оболочка глаза, отпечатки пальцев. Однако в основном компьютерное зрение занимается распознаванием лиц. С каждым годом эта технология работает все лучше и лучше и находит широкое применение.

Видеоаналитика. В мире устанавливается все больше камер: на дорогах для регистрации движения автомобилей или в общественных местах для отслеживания потоков людей и детектирования аномалий (например, оставленные вещи, нелегальные действия). Как следствие, возникает задача анализировать огромный поток информации. Компьютерное зрение помогает в решении этой задачи. Оно позволяет определять номер автомобиля, его марку, нарушает ли он правила дорожного движения.

Читайте также:  Беседа это с точки зрения психологии

Анализ спутниковых снимков. Сейчас накоплен огромный массив спутниковых снимков. Используя эти данные, можно решать самые разные задачи: улучшать карты, обнаруживать лесные пожары и другие проблемы, которые видны со спутника. Технологии компьютерного зрения шагнули в последнее время далеко вперед, и с их использованием автоматизируется все больше ручной работы в этой области.

Графические редакторы. Компьютерное зрение позволяет не только распознавать, что изображено на картинке. Оно же дает возможность менять и улучшать изображение. Получается, все, что можно сделать с помощью графического редактора, относится к технологии компьютерного зрения.

3D-анализ. Реконструкция объемных моделей — еще одна задача, решаемая с помощью компьютерного зрения. Например, используя множество изображений, сделанных в данном городе, можно восстановить форму зданий.

Управление автомобилем. В будущем любой автомобиль будет оснащен огромным количеством датчиков: видеокамерами, радарами, стереокамерой. Методы компьютерного зрения помогают анализировать информацию, получаемую с этих датчиков, и лежат в основе систем предотвращения ДТП и все более сложных автопилотов.

«Низкоуровневое» зрение

Методы компьютерного зрения используются для решения задач, которые условно можно разделить на простые и сложные. Сложные задачи отвечают на вопросы, какой объект изображен на картинке, к какому классу он относится. Для решения этих задач чаще всего используются методы машинного обучения.

При решении простых задач производятся манипуляции непосредственно с пикселями, используются эвристики, а методы машинного обучения, как правило, не применяются.

Здесь мы поговорим о задачах «простого», или «низкоуровневого», компьютерного зрения. Они нередко используются как составная часть более сложных задач распознавания. Например, предобработка картинки позволяет алгоритмам машинного обучения лучше понять, что на ней изображено.

Самая популярная библиотека для решения задач «низкоуровневого» компьютерного зрения — это OpenCV. В ней содержится огромное количество алгоритмов, есть интерфейсы для многих языков программирования, в том числе С++ и Python. Другая известная библиотека — skimage, она активно используется в скриптах на Python. В примерах дальше мы будем применять OpenCV.

Представление изображения в памяти компьютера

Изображение в памяти компьютера кодируется попиксельно, и цвет каждого пикселя в зависимости от используемой модели может быть записан по-разному. Самая простая модель — это RGB, в соответствии с которой тремя числами кодируется яркость пикселей в красном, зеленом и синем каналах. Существуют и другие модели, мы поговорим о них ниже.

Арифметические операции

Итак, картинки — это матрицы чисел. В случае с черно-белыми картинками это матрицы размера высота на ширину картинки. В случае с цветной у матрицы появляется еще одна размерность, чаще всего она равна трем.

В OpenCV используется такое же представление матриц, как в библиотеке NumPy. Это значит, что для них можно использовать стандартные арифметические операции, например сложение.

Однако не все так просто: сложение матриц в NumPy не учитывает переполнение. Для изображений переполнение — это нелогичная операция. Если при сложении двух картинок яркость где-то превысила 255, то, как правило, она должна оставаться равной 255, а не превратиться в 4. Пример ниже показывает, как отличается сложение в NumPy и OpenCV.

Для примера возьмем картинку.

Первым делом изображение нужно сделать серым (даже если оно на вид уже в оттенках серого, в файле, из которого мы загружаем, оно обычно сохранено как цветное).

Команда cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) будет неоднократно встречаться в дальнейшем. Она используется для преобразования цветовых пространств, в том числе из RGB в серые картинки. После превращения картинки в серую можно прибавить к ней какое-то число.

Такое преобразование эквивалентно увеличению яркости картинки.

Можно не прибавлять, а умножать на некий коэффициент.

Умножение картинки эквивалентно увеличению ее контрастности. Можно попробовать использовать больший коэффициент (например, 1.8 ).

Именно так и работают алгоритмы изменения яркости и контраста во многих популярных графических редакторах. Однако для этой цели можно использовать и более сложные функции.

Эквилизация гистограммы

Пример более сложного подхода — это эквилизация гистограммы. В данном случае гистограмма — это представление картинки, по которому видно, сколько в ней пикселей той или иной яркости. Ниже показана гистограмма какого-то изображения. Черная линия — это кумулятивная гистограмма, которая отвечает на вопрос, у какого количества пикселей яркость меньше значения x.

Гистограмма до эквилизации и после

В результате эквилизации гистограмма картинки растягивается таким образом, чтобы кумулятивная гистограмма была близка к линейной функции. Выполнить эквилизацию можно следующей функцией:

Если взять нашу предыдущую картинку, то результат будет выглядеть вот так.

Блендинг — еще один пример применения простых арифметических операций к картинкам. Если наша задача — скомбинировать два изображения, то можно попробовать их сложить. Но в таком случае, если объекты наложатся друг на друга, получится каша.

Пусть для одной картинки известно, где расположен объект, а все остальное пространство занимает фон. Тогда можно помещать второй объект туда, где находится фон. В месте, где первый объект накрывается вторым, будет также использоваться второй объект.

Такое объединение требовательно к качеству вырезания картинки. Если по краям неаккуратно обрезан фон, то будет видна некрасивая белая полоса.

Кажется, что научиться аккуратно вырезать объект из фона — сложная задача. Это так, потому что фон неоднородный и недостаточно просто выбросить белые пиксели. Можно воспользоваться хитрым алгоритмом смешивания двух картинок и построить маску таким образом, что ее значение будет тем больше, чем дальше пиксель от белого.

Там, где на исходном изображении располагаются белые пятна, будут браться пиксели со второго изображения, и неаккуратное вырезание объекта будет не так заметно. На картинке выше ты можешь увидеть, как такое простое преобразование помогает избавиться от проблемы.

Существуют более сложные алгоритмы блендинга. В случаях, когда требуется скопировать объект с неоднородным фоном и вставить его в другое изображение, простые методы, смешивающие цвета, не помогают. Методы похитрее используют оптимизацию, чтобы определить, где находится объект, а где — фон. Затем свойства объекта переносятся без изменений, а свойства фона берутся с картинки, на которую вставляется объект.

Цветовые пространства

Пока что мы говорили только о представлении в RGB, но существуют и другие варианты. Например — HSV.

Компоненты этого пространства — тон (hue), насыщенность (saturation) и значение (value). Это пространство позволяет манипулировать цветом и его насыщенностью по отдельности. Тон обозначает цвет пикселя, он закодирован числом от 0 до 360, как угол на цилиндре. Насыщенность принимает значение 0, если картинка серая.

Если мы работаем с картинкой в HSV, то можем легко сделать ее более насыщенной, умножив соответствующий канал на какой-то коэффициент. Попробуем увеличить насыщенность на 50% (коэффициент 1,5).

Каскады Хаара — детектор лиц

Одна из задач, решаемых наукой о компьютерном зрении, — это детекция лиц. Среди первых методов решения наиболее удачный — это каскады Хаара. Применяя этот метод, из картинки можно вычленять достаточно простые признаки. Для этого необходимо использовать несколько прямоугольников.

Каскады Хаара

Пиксели, попадающие в белый прямоугольник, берутся со знаком «плюс», в черный — со знаком «минус». Все значения суммируются, и получается одно число. Прямоугольники и коэффициенты для них выбираются с помощью алгоритма AdaBoost. У лица имеются некоторые паттерны, и в итоге каскад фильтров такого рода показывает, есть ли внутри него лицо или нет.

Сейчас есть методы детекции лиц, превосходящие по качеству каскады Хаара. Тем не менее это простой подход, и он часто встречается в готовом к использованию виде. Если не требуется решать задачу с высоким качеством, а получить детектор нужно быстро и просто, каскады Хаара из библиотеки OpenCV — это отличный вариант.

Сегментация

Задачу сегментации в общем случае решить тоже несложно. Один из способов — отрезать пиксели выше какого-то порога и назначить их объекту, а пиксели ниже порога — фону.

Сегментация изображения

На этом примере видно, что монеты намного темнее, поэтому достаточно подобрать такую границу, чтобы они все оказались ниже. Вот код, который позволяет это сделать при помощи OpenCV:

Линейная фильтрация изображений

Важный класс преобразования изображений — это линейные фильтры. С их помощью решаются задачи поиска границ, уголков, удаления шумов.

Скользящее среднее — свертка

Проще всего объяснить, что такое линейная фильтрация, на примере. Пусть требуется подсчитать среднее в окне 3 × 3 для каждого пикселя. Вычисление среднего можно записать так:

Переписав формулу в следующем виде, можно получить выражение для свертки:

где f — это изображение (двухмерная функция, характеризующая картинку), k, l — координаты пикселя, f — яркость пикселя, h — ядро свертки (матрица 3 × 3, состоящая из единиц).

Если ядро свертки — матрица, то свертка — это скользящее среднее. В OpenCV произвести такую свертку можно следующим образом:

Картинка при этом становится более размытой. Также размытие изображения можно получать при помощи свертки с гауссовской функцией.

Фото до применения скользящего среднего, после и после применения гауссовского размытия

Детекция границ

Свертки также можно применять для детекции границ. С помощью сверток, как на картинке ниже, можно получить вертикальные и горизонтальные границы изображения. Если объединить результаты этих двух сверток, можно получить все границы.

Свертки для получения границ: слева — горизонтальных, справа — вертикальных
Границы изображения, полученные с помощью применения свертки. Слева — горизонтальные, в середине — вертикальные, справа — все границы, полученные объединением результатов двух сверток

Такие ядра являются частью преобразования Превитта, их использование — это самый простой способ найти границы изображения.

На самом деле существует много способов определения границ. Каждый из них применяется в разных условиях, и, в зависимости от задачи, необходимо использовать тот или иной способ.

Корреляция

Другой пример линейного преобразования — это корреляция. Она очень похожа на свертку, но записывается немного в другом виде:

В отличие от свертки корреляция используется, чтобы показать меру похожести двух изображений. Это может быть использовано для поиска объектов. Например, требуется найти лицо футболиста.

На рисунке слева показан результат применения корреляции для поиска лица. Белое пятно — это место, где оно найдено. Корреляцию можно использовать с различными параметрами: нормировать, применять ее различные вариации.

Получается, что корреляция — это очень простой способ поиска объектов на изображении, если имеется их точные копии.

Источники:
  • http://yandex.ru/blog/company/80564
  • http://xakep.ru/2019/01/14/yandex-ds/