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

Le **applicazioni reali** della visione artificiale includono:

La **visione artificiale** comprende una varietà di compiti che permettono alle macchine di comprendere ed elaborare **dati visivi** in modo efficace:
- Classificazione delle immagini;
- Rilevamento degli oggetti;
- Segmentazione delle immagini;
- Riconoscimento di volti e persone;
- Rilevamento dei bordi;
- Ripristino delle immagini;
- Ricostruzione della scena tramite matching;
- Analisi del movimento nei video.

Quale affermazione definisce meglio la visione artificiale?

Introduzione completa alla computer vision, con particolare attenzione alla percezione e interpretazione automatica dei dati visivi. Include la pre-elaborazione delle immagini, l'estrazione delle caratteristiche, il rilevamento degli oggetti e le tecniche di deep learning utilizzate nei sistemi di visione moderni.

La computer vision consente alle macchine di interpretare e analizzare dati visivi, imitando la percezione umana. Questa sezione tratta le basi della rappresentazione delle immagini, dei modelli di colore e delle fondamenta matematiche essenziali per comprendere come i computer elaborano le immagini. Verranno esplorate applicazioni reali, dai veicoli autonomi all'imaging medico, e verrà illustrato come la computer vision si integri con l'AI e il machine learning.

OpenCV è una potente libreria per la manipolazione delle immagini e le attività di computer vision. Questa sezione tratta tecniche essenziali come il filtraggio delle immagini, le trasformazioni, il rilevamento dei bordi e la segmentazione. Verranno illustrate operazioni di sfocatura, thresholding, rilevamento dei contorni ed estrazione delle caratteristiche per migliorare e analizzare le immagini in modo efficiente.

Le CNN elaborano dati visivi utilizzando strati di convoluzione, pooling e attivazione per estrarre caratteristiche utili in compiti come la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. I componenti chiave includono il padding, la convoluzione per l'estrazione delle caratteristiche, il pooling per la riduzione della complessità e l'attivazione per introdurre non linearità. Architetture popolari come AlexNet, VGG e ResNet alimentano l'IA nei settori sanitario, dell'autonomia e della sicurezza.

Il rilevamento oggetti è un compito fondamentale nella computer vision che consiste nell'identificare e localizzare oggetti all'interno di un'immagine. A differenza della classificazione delle immagini, che assegna un'unica etichetta all'intera immagine, il rilevamento oggetti non solo classifica gli oggetti ma ne determina anche le posizioni utilizzando riquadri di delimitazione. Questa sezione tratta le principali tecniche e algoritmi utilizzati nel rilevamento oggetti, dai metodi tradizionali agli approcci basati su deep learning come YOLO e U-Net.

La computer vision ha compiuto notevoli progressi nel corso degli anni, passando da metodi di elaborazione delle immagini di base a tecniche complesse di deep learning. Questa sezione approfondisce le ultime innovazioni nella computer vision, concentrandosi su transfer learning, riconoscimento facciale e generazione di immagini. Verranno esaminati i vantaggi dei modelli pre-addestrati sulle prestazioni, i principi della tecnologia di riconoscimento facciale e il modo in cui l'IA crea immagini tramite deep learning.

Che cos'è la computer vision?

Awesome!

Che cos'è la computer vision?