Summary  
Implement code to acquire, process, and analyze visual data using AI techniques to perform tasks such as image classification, object detection, and segmentation.

General domain of usage  
Object detection

**Reale Anwendungen** der Computer Vision umfassen:

**Computer Vision** umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, die es Maschinen ermöglichen, **visuelle Daten** effektiv zu verstehen und zu verarbeiten:
- Bildklassifikation;
- Objekterkennung;
- Bildsegmentierung;
- Gesichts- & Personenerkennung;
- Kantenerkennung;
- Bildrestauration;
- Szenenrekonstruktion durch Zuordnung;
- Video-Bewegungsanalyse.

Welche Aussage beschreibt Computer Vision am treffendsten?

Umfassende Einführung in Computer Vision mit Schwerpunkt auf maschineller Wahrnehmung und Interpretation visueller Daten. Behandelt Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung und Deep-Learning-Techniken, die in modernen Vision-Systemen verwendet werden.

Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu interpretieren und zu analysieren, indem sie die menschliche Wahrnehmung nachahmen. Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der Bilddarstellung, Farbmodelle und mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis der Bildverarbeitung durch Computer wesentlich sind. Es werden praxisnahe Anwendungen vorgestellt, von autonomen Fahrzeugen bis hin zur medizinischen Bildgebung, sowie die Integration von Computer Vision mit KI und maschinellem Lernen erläutert.

OpenCV ist eine leistungsstarke Bibliothek für Bildmanipulation und Aufgaben der Computer Vision. Dieser Abschnitt behandelt grundlegende Techniken wie Bildfilterung, Transformationen, Kantenerkennung und Segmentierung. Sie lernen, wie man Weichzeichnung, Schwellenwertbildung, Konturenerkennung und Merkmalsextraktion durchführt, um Bilder effizient zu verbessern und zu analysieren.

CNNs verarbeiten visuelle Daten mithilfe von Faltungs-, Pooling- und Aktivierungsschichten, um Merkmale für Aufgaben wie Bildklassifikation und Objekterkennung zu extrahieren. Zentrale Komponenten sind Padding, Faltung zur Merkmalsextraktion, Pooling zur Komplexitätsreduktion und Aktivierung für Nichtlinearität. Bekannte Architekturen wie AlexNet, VGG und ResNet treiben KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Autonomie und Sicherheit an.

Objekterkennung ist eine grundlegende Aufgabe im Bereich Computer Vision, bei der Objekte innerhalb eines Bildes identifiziert und lokalisiert werden. Im Gegensatz zur Bildklassifikation, die einem gesamten Bild ein einzelnes Label zuweist, klassifiziert die Objekterkennung nicht nur Objekte, sondern bestimmt auch deren Positionen mithilfe von Begrenzungsrahmen. Dieser Abschnitt behandelt zentrale Techniken und Algorithmen der Objekterkennung, von traditionellen Methoden bis hin zu Deep-Learning-basierten Ansätzen wie YOLO und U-Net.

Die Computer Vision hat sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt und ist von grundlegenden Bildverarbeitungsmethoden zu komplexen Deep-Learning-Techniken übergegangen. Dieser Abschnitt befasst sich mit den neuesten Innovationen im Bereich Computer Vision und konzentriert sich auf Transfer Learning, Gesichtserkennung und Bildgenerierung. Es werden die Vorteile vortrainierter Modelle für die Leistung, die Prinzipien der Gesichtserkennungstechnologie und die Bildgenerierung durch KI mittels Deep Learning untersucht.

Was ist Computer Vision?

Was ist Computer Vision?