Knihovna dlib: Cesta do světa zpracování obrazu

V tomto článku se dozvíte, jak knihovna dlib, známá svými schopnostmi rozpoznávání obličejů a detekce objektů, využívá metodu HOG (Histogram of Oriented Gradients) a SVM (Support Vector Machines) k transformaci obrázků na vektory pro pokročilou analýzu. Zjistěte jak knihovna dlib zvládá určit, které obrazy jsou podobné a které nikoliv.

March 19, 2025
4
min read
 Knihovna dlib: Cesta do světa zpracování obrazu

Table of contents

Úvod do dlib

V oblasti počítačového vidění a zpracování obrazu vyniká dlib jako výkonná a všestranná knihovna. Je známá pro svou efektivitou při rozpoznávání obličejů, detekci objektů a porozumění obrazu. Jednou z příčin její efektivity je využití metody HOG (Histogram of Oriented Gradients) - výkonného nástroje pro popis obrázků.

Porozumění metodě HOG

Orientované gradienty a jejich význam

Představte si, že se pohybujete v kopcovitém terénu. Svahy, na které narazíte, se podobají gradientům intenzity v obraze - čím jsou strmější, tím je změna intenzivnější. Orientované gradienty? Představte si tyto změny nejen v intenzitě, ale také ve směru. Tyto orientace nám pomáhají zachytit jedinečné rysy, které činí krajinu nebo obraz výraznými.

Histogramy

Histogramy je možno si představit jako mapu toho, jak často se s těmito sklony v různých směrech setkáváte. Je to jako označit si, kolik strmých kopců najdete směrem na sever, jih, východ nebo západ. Z hlediska obrázků pomáhá dlib pochopit, kde se vyskytují "vzestupy a pády".

Proč orientovaný gradient pro popis obrázku?

Použití orientovaných gradientů umožňuje jemnější zobrazení obrázků. Umožňuje identifikovat vzory a hrany, takže je obzvláště efektivní v úlohách, jako je detekce objektů a rozpoznávání obličejů. Metoda HOG vyniká při zachycování charakteristických rysů, které definují objekty nebo obličeje v obraze.

Metoda podpůrných vektorů

V angličtině Support Vector Machines(SVM) je metoda strojového učení, sloužící pro klasifikaci. Představte si SVM jako porotce v soutěži talentů. Učí se na základě pozorování výkonů (vzorů) zjištěných metodou HOG a stává se profesionálem v rozlišování různých výkonů (objektů nebo tváří). Díky SVM je dlib například schopno lépe určit, zda se na obrázku vyskytuje člověk nebo pes. Je to mozek, díky němuž je rozpoznávání obrazu v dlib chytřejší.

Porovnávání obrázků pomocí vektorové vzdálenosti

K určení podobnosti nebo nepodobnosti mezi obrazy využívá dlib výpočet vzdáleností mezi jejich vektorovými reprezentacemi. Jak ale spočítat vzdálenost mezi dvěma úsečkami (což vektory v podstatě jsou)?

V oblasti vektorů zahrnuje měření vzdálenosti trochu matematiky. Představte si, že máte dva vektory představující obrazy a chcete zachytit prostor mezi nimi. Dlib toho dosáhne tak, že odečte jeden vektor od druhého a vytvoří nový vektor, který obsahuje "rozdíl" mezi oběma. Pak se vezme norma tohoto výsledného vektoru, což je jako měření délky šipky směřující od jednoho obrázku k druhému. Čím je šipka kratší, tím jsou si obrázky podobnější; čím je šipka delší, tím jsou odlišnější. Tato metrika vzdálenosti, často využívající techniky jako Euklidovská vzdálenost, kvantifikuje nepodobnost v rozsáhlém prostoru obrazových prvků.

Příklad porovnání podobnosti dvou vektorů pomocí euklidovské vzdálenosti. V prvním případě (vektory v) vidíme, že norma (což je v podstatě délka) výsledného vektoru je mnohem větší než výsledný vektor z druhého případu (vektory u). Počáteční vektory v₁ a v₂ jsou si tedy podobnější než vektory u₁ a u₂.

Od obrazu k vektorové reprezentaci

Shrneme-li celý proces, dlib vezme obrázek, rozdělí jej na orientované gradienty pomocí metody HOG, vytvoří histogramy pro reprezentaci těchto gradientů a použije SVM pro klasifikaci. Konečným výstupem je vektorová reprezentace, kompaktní forma, která obsahuje základní vlastnosti obrázku.

Využití dlib v praxi

Zajímají vás reálné aplikace dlib? Přečtěte si naši případovou studii, kde jsme dlib použili ke značnému urychlení procesu castingu herců. Je to ukázka toho, jak dlib v reálném světě mění pixely v praktické poznatky.
Ať už se touláte po kopcích, nebo hodnotíte talentovou soutěž, dlib vám bude přátelským průvodcem, který odhalí příběhy skryté v obrázcích a učiní složitý svět zpracování obrazu o něco přívětivějším pro člověka.

Integrace AI do MVP zemědělské aplikace

                               
                           
                       
                           
Read also

Recommended Reads for You

Technický dluh - 1. část - Co? Proč? Jak ovlivňuje vaše podnikání?

8
minut na čtení
October 2, 2023
Co je technický dluh? Jak ovlivňuje váše podnikání? Jak mu můžete předejít a jak s ním naložit, když už vznikl? To vše se pokusíme vysvětlit v této dvoudílné sérii článků.

JavaScript: Ovládání webové stránky gesty

11
minut na čtení
March 2, 2023
Naše zkušenosti s implementací dálkového ovládání a experimentováním s různými přístupy, včetně technologie počítačového vidění. V tomto článku se podělíme o výsledky našich experimentů s použitím knihovny MEDIAPIPE od Googlu pro počítačové vidění.

Sourcing remote IT kapacit od Barbory Thornton, COO v Moravio

6
minut na čtení
October 7, 2024
Tipy, výzvy a proč to může být správná volba
New articles

New blog posts you may be interested in

Moravio se stává VIP členem Hispánsko-české obchodní komory

3
minut na čtení
March 17, 2025
Moravio se stalo VIP členem Hispánsko-české obchodní komory! Náš tým je hrdý na to, že může přispět svými zkušenostmi v oblasti vývoje softwaru, umělé inteligence a obchodních řešení k podpoře inovací a růstu.

Moravio se připojuje k Asociaci obranného a bezpečnostního průmyslu ČR (AOBP)

4
minut na čtení
March 10, 2025
S hrdostí oznamujeme, že Moravio se připojilo k Asociaci obranného a bezpečnostního průmyslu ČR (AOBP). Náš tým je nadšený, že může přispět svými zkušenostmi v oblasti vývoje softwaru, umělé inteligence a digitálních řešení na podporu inovací v obraně a bezpečnosti.

Will Programmers Be Needed in the Future? - by Lukas Gren

5
minut na čtení
January 28, 2025
Short answer: "No", or at least, not as we understand it today. Programmers bring value beyond writing code. They solve real-world problems, manage complexity, and create tailored solutions. AI can't yet fully grasp non-digitalized problems, so human skills remain essential.

Přemýšlíte o projektu? Napište nám.

Pomáháme korporacím, středním podnikům a startupům s digitálními produkty.

Napsat zprávu

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Odpovíme vám co nejdříve.
Vaše informace jsou u nás v bezpečí.
Rádi zodpovíme všechny vaše dotazy!

Zarezervujte si schůzku

Jakub Bílý

Vedoucí obchodu
Chcete s námi mluvit přímo? Zarezervujte si schůzku s Jakubem z rozvoje podnikání.
Zarezervujte si schůzku