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

**Datamaskinsyn** er et felt innen **kunstig intelligens** som gjør det mulig for maskiner å tolke og forstå **visuelle data** fra omgivelsene, på lignende måte som mennesker oppfatter og behandler visuell informasjon. Dette innebærer innhenting, behandling og analyse av bilder eller videoer for å ta beslutninger eller oppnå innsikt.

Definisjon

**Virkelige** anvendelser av datamaskinsyn inkluderer:

**Datamaskinsyn** omfatter en rekke oppgaver som gjør det mulig for maskiner å forstå og behandle **visuelle data** effektivt:
- Bildeklassifisering;
- Objektgjenkjenning;
- Bildesegmentering;
- Ansikts- og persongjenkjenning;
- Kantdeteksjon;
- Bildegjenoppretting;
- Matching og scenerekonstruksjon;
- Video- og bevegelsesanalyse.

Hvilket utsagn definerer datamaskinsyn best?

Omfattende introduksjon til datamaskinsyn, med fokus på maskinell persepsjon og tolkning av visuelle data. Dekker bilde-forbehandling, funksjonsekstraksjon, objektdeteksjon og dyp læring-teknikker brukt i moderne synssystemer.

Datamaskinsyn gjør det mulig for maskiner å tolke og analysere visuelle data, og etterligner menneskelig persepsjon. Denne delen dekker grunnleggende bilderepresentasjon, fargemodeller og matematiske grunnprinsipper som er essensielle for å forstå hvordan datamaskiner behandler bilder. Du vil utforske virkelige anvendelser, fra autonome kjøretøy til medisinsk bildediagnostikk, og se hvordan datamaskinsyn integreres med KI og maskinlæring.

OpenCV er et kraftig bibliotek for bildebehandling og oppgaver innen datamaskinsyn. Denne delen dekker grunnleggende teknikker som bildefiltrering, transformasjoner, kantdeteksjon og segmentering. Du vil lære hvordan man utfører uskarphet, terskling, konturdeteksjon og funksjonsekstraksjon for å forbedre og analysere bilder effektivt.

CNN-er behandler visuelle data ved hjelp av konvolusjon, pooling og aktiveringslag for å trekke ut egenskaper til oppgaver som bildeklassifisering og objektdeteksjon. Viktige komponenter inkluderer padding, konvolusjon for egenskapsuttrekking, pooling for reduksjon av kompleksitet og aktivering for ikke-linearitet. Populære arkitekturer som AlexNet, VGG og ResNet driver KI innen helsevesen, autonomi og sikkerhet.

Objektdeteksjon er en grunnleggende oppgave innen datamaskinsyn som innebærer å identifisere og lokalisere objekter i et bilde. I motsetning til bildeklassifisering, som tilordner én enkelt etikett til et helt bilde, klassifiserer objektdeteksjon ikke bare objekter, men bestemmer også deres posisjoner ved hjelp av avgrensningsbokser. Denne delen dekker sentrale teknikker og algoritmer brukt i objektdeteksjon, fra tradisjonelle metoder til dyp læringsbaserte tilnærminger som YOLO og U-Net.

Datamaskinsyn har utviklet seg betydelig over tid, fra grunnleggende bildebehandlingsmetoder til avanserte dyp læring-teknikker. Denne delen tar for seg de nyeste innovasjonene innen datamaskinsyn, med fokus på overføringslæring, ansiktsgjenkjenning og bildegenerering. Vi utforsker fordelene med forhåndstrente modeller for ytelse, prinsippene bak ansiktsgjenkjenningsteknologi, og hvordan KI genererer bilder ved hjelp av dyp læring.

Hva er datamaskinsyn?

Awesome!

Hva er datamaskinsyn?