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

**Datorseende** är ett område inom **artificiell intelligens** som gör det möjligt för maskiner att tolka och förstå **visuell data** från omvärlden, på liknande sätt som människor uppfattar och bearbetar visuell information. Det omfattar insamling, bearbetning och analys av bilder eller videor för att fatta beslut eller få insikter.

Definition

**Reella tillämpningar** av datorseende inkluderar:

**Datorseende** omfattar en mängd olika uppgifter som gör det möjligt för maskiner att förstå och bearbeta **visuell data** effektivt:
- Bildklassificering;
- Objektigenkänning;
- Bildsegmentering;
- Ansikts- och personigenkänning;
- Kantdetektion;
- Bildrestaurering;
- Matchning och scenrekonstruktion;
- Videorörelseanalys.

Vilket påstående definierar bäst datorseende?

Omfattande introduktion till datorseende med fokus på maskinell perception och tolkning av visuella data. Täcker bildförbehandling, funktionsutvinning, objektdetektering och djupinlärningstekniker som används i moderna visionssystem.

Datorseende möjliggör för maskiner att tolka och analysera visuella data, vilket efterliknar mänsklig perception. Detta avsnitt behandlar grunderna i bildrepresentation, färgmodeller och matematiska grunder som är nödvändiga för att förstå hur datorer bearbetar bilder. Du får utforska tillämpningar i verkliga världen, från autonoma fordon till medicinsk bildbehandling, samt hur datorseende integreras med AI och maskininlärning.

OpenCV är ett kraftfullt bibliotek för bildmanipulation och datorseendeuppgifter. Detta avsnitt behandlar grundläggande tekniker såsom bildfiltrering, transformationer, kantdetektion och segmentering. Du får kunskap om hur man utför suddning, tröskling, konturdetektion och funktionsutvinning för att effektivt förbättra och analysera bilder.

CNN bearbetar visuella data med hjälp av konvolution, pooling och aktiveringslager för att extrahera egenskaper för uppgifter som bildklassificering och objektigenkänning. Viktiga komponenter inkluderar utfyllnad, konvolution för egenskapsutvinning, pooling för komplexitetsreduktion och aktivering för icke-linjäritet. Populära arkitekturer som AlexNet, VGG och ResNet driver AI inom hälso- och sjukvård, autonomi och säkerhet.

Objektdetektering är en grundläggande uppgift inom datorseende som innebär att identifiera och lokalisera objekt i en bild. Till skillnad från bildklassificering, som tilldelar en enda etikett till en hel bild, klassificerar objektdetektering inte bara objekt utan bestämmer även deras positioner med hjälp av avgränsningsrutor. Detta avsnitt behandlar centrala tekniker och algoritmer som används vid objektdetektering, från traditionella metoder till djupinlärningsbaserade tillvägagångssätt som YOLO och U-Net.

Datorseende har utvecklats avsevärt genom åren, från grundläggande bildbehandlingsmetoder till avancerade djupinlärningstekniker. Detta avsnitt behandlar de senaste innovationerna inom datorseende, med fokus på transferinlärning, ansiktsigenkänning och bildgenerering. Vi undersöker fördelarna med förtränade modeller för prestanda, principerna bakom ansiktsigenkänningsteknik samt hur AI skapar bilder med hjälp av djupinlärning.

Vad är datorseende?

Awesome!

Vad är datorseende?