Summary  
This chapter introduces the fundamentals of computer vision, covering tasks such as image classification, object detection, segmentation, recognition, edge detection, image restoration, scene reconstruction, and video motion analysis to enable machines to interpret and process visual data programmatically.

General domain of usage  
Autonomous driving

**Konenäkö** on **tekoälyn** osa-alue, joka mahdollistaa koneiden tulkita ja ymmärtää **visuaalista dataa** maailmasta, samankaltaisesti kuin ihmiset havaitsevat ja käsittelevät visuaalista informaatiota. Siihen kuuluu kuvien tai videoiden hankinta, käsittely ja analysointi päätöksentekoa tai oivallusten saamista varten.

Määritelmä

**Tietokonenäön** todelliset sovellukset sisältävät:

**Tietokonenäkö** kattaa useita tehtäviä, jotka mahdollistavat koneiden ymmärtää ja käsitellä **visuaalista dataa** tehokkaasti:
- Kuvien luokittelu;
- Objektien tunnistus;
- Kuvan segmentointi;
- Kasvojen ja henkilöiden tunnistus;
- Reunojen tunnistus;
- Kuvan palautus;
- Yhteensopivan näkymän rekonstruointi;
- Videon liikeanalyysi.

Mikä seuraavista määritelmistä kuvaa parhaiten konenäköä?

Kattava johdatus tietokonenäköön, keskittyen koneiden kykyyn havaita ja tulkita visuaalista dataa. Sisältää kuvien esikäsittelyn, piirteiden poiminnan, objektien tunnistuksen sekä syväoppimistekniikat, joita käytetään nykyaikaisissa näköjärjestelmissä.

Konenäkö mahdollistaa koneiden tulkita ja analysoida visuaalista dataa, jäljitellen ihmisen havainnointia. Tässä osiossa käsitellään kuvan esitystapojen, väritilojen ja matemaattisten perusteiden perusteita, jotka ovat olennaisia kuvankäsittelyn ymmärtämiseksi. Tutustut käytännön sovelluksiin, kuten autonomisiin ajoneuvoihin ja lääketieteelliseen kuvantamiseen, sekä siihen, miten konenäkö yhdistyy tekoälyyn ja koneoppimiseen.

OpenCV on tehokas kirjasto kuvankäsittelyyn ja konenäön tehtäviin. Tässä osiossa käsitellään keskeisiä tekniikoita, kuten kuvien suodatus, muunnokset, reunojen tunnistus ja segmentointi. Opit suorittamaan kuvan sumentamista, kynnysarvotusta, ääriviivojen tunnistusta ja piirteiden poimintaa kuvien parantamiseksi ja analysoimiseksi tehokkaasti.

CNN:t käsittelevät visuaalista dataa konvoluutio-, poolaus- ja aktivointikerrosten avulla piirteiden erottamiseksi tehtäviin, kuten kuvien luokitteluun ja objektien tunnistukseen. Keskeisiä osia ovat täydennys, konvoluutio piirteiden erottamiseen, poolaus monimutkaisuuden vähentämiseen ja aktivointi epälineaarisuuden tuottamiseen. Suositut arkkitehtuurit, kuten AlexNet, VGG ja ResNet, mahdollistavat tekoälyn käytön terveydenhuollossa, autonomiassa ja turvallisuudessa.

Esineentunnistus on tietokonenäön keskeinen tehtävä, jossa tunnistetaan ja paikannetaan esineitä kuvassa. Toisin kuin kuvien luokittelu, jossa koko kuvalle annetaan yksi luokka, esineentunnistus sekä luokittelee esineet että määrittää niiden sijainnit rajaavien laatikoiden avulla. Tässä osiossa käsitellään esineentunnistuksen keskeisiä tekniikoita ja algoritmeja, perinteisistä menetelmistä syväoppimiseen perustuviin lähestymistapoihin, kuten YOLO ja U-Net.

Konenäkö on kehittynyt merkittävästi vuosien varrella, siirtyen peruskuvankäsittelymenetelmistä monimutkaisiin syväoppimistekniikoihin. Tämä osio käsittelee konenäön viimeisimpiä innovaatioita, keskittyen siirto-oppimiseen, kasvojentunnistukseen ja kuvien generointiin. Tarkastelemme esikoulutettujen mallien vaikutusta suorituskykyyn, kasvojentunnistusteknologian periaatteita sekä tapoja, joilla tekoäly luo kuvia syväoppimisen avulla.

Mikä on tietokonenäkö?

Awesome!

Mikä on tietokonenäkö?