La computer vision, o visione computerizzata, è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di interpretare e comprendere immagini e video. Questo processo imita in parte la capacità visiva umana, permettendo ai computer di identificare, analizzare e reagire a informazioni visive. La tecnologia si basa sull’uso di algoritmi complessi che permettono alle macchine di riconoscere oggetti, volti, scene e molto altro, trasformando immagini e video in dati comprensibili.
Come Funziona la Computer Vision?
Il funzionamento della computer vision si basa su diverse tecniche di elaborazione delle immagini. In primo luogo, le immagini vengono acquisite tramite fotocamere o sensori visivi. Queste immagini digitali sono poi trasformate in dati numerici, suddivisi in pixel, che vengono analizzati da algoritmi di intelligenza artificiale.
Questi algoritmi possono utilizzare tecniche di machine learning e deep learning per “imparare” a riconoscere specifici modelli o oggetti. Il deep learning, in particolare, impiega reti neurali profonde che simulano in modo approssimativo la struttura e il funzionamento del cervello umano. Attraverso l’addestramento con grandi quantità di immagini, queste reti neurali riescono a identificare caratteristiche visive in modo sempre più accurato.
Una volta che il sistema ha elaborato l’immagine, può prendere decisioni o azioni basate su ciò che ha “visto”. Ad esempio, in un sistema di sorveglianza, la computer vision può rilevare movimenti sospetti e inviare un allarme. In un veicolo autonomo, può riconoscere segnali stradali e altri veicoli, contribuendo alla navigazione sicura.
Applicazioni della Computer Vision
La computer vision trova applicazioni in una vasta gamma di settori:
- Industria manifatturiera: viene utilizzata per il controllo qualità, dove può identificare difetti nei prodotti finiti in modo rapido ed efficiente.
- Settore medico: in questo ambito, la visione computerizzata è impiegata per l’analisi delle immagini mediche, come radiografie o risonanze magnetiche, aiutando a diagnosticare malattie o anomalie.
- Automazione e robotica: nei robot industriali, la computer vision è fondamentale per il riconoscimento di oggetti e per la navigazione autonoma.
- Veicoli autonomi: i sistemi di guida autonoma utilizzano sensori visivi per riconoscere segnali stradali, ostacoli e altri veicoli, prendendo decisioni in tempo reale.
- Retail: viene impiegata per il monitoraggio degli scaffali e per l’analisi del comportamento dei clienti nei negozi.
- Sicurezza: la computer vision può analizzare filmati in tempo reale per rilevare comportamenti sospetti, supportando i sistemi di sorveglianza.
Principali Tecniche Utilizzate nella Computer Vision
La computer vision si basa su diverse tecniche per elaborare e interpretare le immagini:
Riconoscimento di pattern: attraverso l’addestramento su grandi set di dati, gli algoritmi possono riconoscere schemi ricorrenti nelle immagini.
Segmentazione delle immagini: suddivide un’immagine in parti o “segmenti”, per isolare oggetti o aree specifiche.
Riconoscimento di oggetti: identifica la presenza di oggetti specifici in un’immagine o in un video. Un esempio classico è il riconoscimento facciale.
Rilevamento di bordi: identifica i contorni degli oggetti all’interno di un’immagine, essenziale per distinguere forme e oggetti.