Vengono introdotti sistemi automatici in grado di analizzare le immagini esattamente come fa il cervello umano, esplorandole con un'efficacia di gran lunga superiore a quella di un essere umano. Di conseguenza, l'elaborazione delle immagini basata sull'IA può alimentare funzionalità di riconoscimento facciale e di autenticazione. Ciò garantisce la sicurezza negli spazi pubblici, consentendo di rilevare e identificare oggetti e forme all'interno di immagini e video.

Attualmente, l'elaborazione delle immagini rappresenta una tecnologia estremamente vantaggiosa e la domanda da parte del settore industriale appare in costante crescita anno dopo anno. In tale contesto, l'elaborazione delle immagini basata sul Machine Learning (ML) ha fatto la sua comparsa negli anni '60, nel tentativo di emulare il sistema visivo umano e di automatizzare il processo di analisi delle immagini. Così, man mano che la tecnologia si evolveva e si perfezionava, emergevano soluzioni mirate per compiti specifici.

Pertanto, la rapida accelerazione della Computer Vision avvenuta nel 2010 — grazie al Deep Learning, all'avvento di progetti open source e alla disponibilità di vasti database di immagini — non ha fatto altro che espandere ulteriormente il mercato degli strumenti per l'elaborazione delle immagini. Di conseguenza, numerose librerie e progetti di grande valore contribuiscono oggi a risolvere le problematiche legate all'elaborazione delle immagini tramite il Machine Learning, oppure a ottimizzare le pipeline di elaborazione all'interno dei progetti di Computer Vision.

I migliori strumenti AI per l'elaborazione delle immagini

• Che cos'è l'elaborazione delle immagini?
• Le fasi chiave dell'elaborazione delle immagini
• I migliori strumenti AI per l'elaborazione delle immagini
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Caffe
  • MATLAB Image Processing Toolbox
  • Microsoft Computer Vision
  • Google Colaboratory (Colab)

Che cos'è l'elaborazione delle immagini?

Tipicamente, l'elaborazione delle immagini sfrutta un'immagine per migliorarne i dettagli o per estrarne delle informazioni. Esistono pertanto due modalità di elaborazione delle immagini:

Elaborazione analogica delle immagini

Riguarda l'elaborazione di fotografie su supporto fisico, stampe e altre copie cartacee di immagini.

Elaborazione digitale delle immagini

Riguarda la manipolazione di fotografie digitali con il supporto di algoritmi informatici.

Tuttavia, l'input è sempre un'immagine. Di conseguenza, nell'elaborazione analogica, il risultato è sempre un'immagine. Viceversa, nell'elaborazione digitale, l'output può essere un'immagine oppure dati associati a quell'immagine, quali attributi, caratteristiche, riquadri di delimitazione (bounding box) o maschere.

Pertanto, l'elaborazione delle immagini trova ampio impiego nella visualizzazione medica, nella biometria, nelle auto a guida autonoma e in altri settori.

Ecco dunque alcuni dei principali obiettivi dell'elaborazione delle immagini:

• Visualizzazione — Descrive i dati elaborati, conferendo una forma visibile a oggetti che altrimenti non lo sarebbero.
• Nitidezza e ripristino delle immagini — Migliora la qualità delle immagini elaborate.
• Recupero delle immagini — Agevola la ricerca di immagini.
• Misurazione degli oggetti — Misura gli oggetti presenti all'interno di un'immagine.
• Riconoscimento di pattern — Individua gli oggetti in un'immagine, ne determina la posizione e interpreta la scena.

Fasi chiave dell'elaborazione delle immagini

Acquisizione di immagini

Cattura un'immagine tramite un sensore e la trasforma in un'entità digitale gestibile. Pertanto, un noto processo di acquisizione di immagini è lo scraping.

Miglioramento delle immagini

Migliora la qualità di un'immagine. Di conseguenza, serve a rimuovere da essa informazioni riservate in vista di ulteriori elaborazioni.

Restauro delle immagini

Anch'esso migliora la qualità di un'immagine, principalmente eliminando difetti o corruzioni per ottenerne una versione più pura. Pertanto, questo approccio si basa prevalentemente su modelli matematici e probabilistici.

Elaborazione di immagini a colori

Comprende l'elaborazione di immagini ingrandite e l'utilizzo di vari spazi colore.

Compressione e decompressione delle immagini

Consente di regolare le dimensioni e la risoluzione di un'immagine. Nello specifico, la compressione ha il compito di ridurne le dimensioni e la risoluzione, mentre la decompressione ripristina l'immagine alle sue dimensioni e risoluzione originali.

Elaborazione morfologica

Definisce le forme e i contorni degli oggetti presenti in un'immagine. Inoltre, le tecniche di elaborazione morfologica consentono di creare dataset per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale.

Riconoscimento delle immagini

Identifica le caratteristiche distintive di specifici oggetti all'interno di un'immagine. Pertanto, il riconoscimento delle immagini basato sull'IA impiega solitamente strategie di rilevamento degli oggetti (object detection), riconoscimento degli oggetti e segmentazione.

Rappresentazione e descrizione

È il metodo utilizzato per visualizzare e definire i dati elaborati, garantendo così che i sistemi di intelligenza artificiale operino con la massima efficienza possibile.

I migliori strumenti AI per l'elaborazione delle immagini

TensorFlow

TensorFlow di Google è un celebre framework open source per il machine learning e il deep learning. Pertanto, utilizzando TensorFlow, è possibile costruire e preparare modelli di deep learning personalizzati. Il framework include inoltre una serie di librerie utilizzabili in attività di elaborazione delle immagini e in applicazioni di visione artificiale.

Tuttavia, è stato concepito per risolvere le problematiche relative alla costruzione e all'addestramento di reti neurali capaci di rilevare e classificare automaticamente le immagini, raggiungendo una qualità paragonabile a quella della percezione umana.

Funzionalità:

• Funzionamento su numerosi processori paralleli
• Analisi tramite array di dati multidimensionali (tensori)
• Ottimizzazione per processori tensoriali
• Rapida iterazione dei modelli
• Debugging semplificato
• Sistema di logging proprietario
• Visualizzatore interattivo dei log

PyTorch

PyTorch è un framework open source per il Machine Learning e il Deep Learning, sviluppato dal laboratorio Facebook AI Research (FAIR). Basato su Torch, questo framework include interfacce per Python, C++ e Java.

Inoltre, PyTorch può essere utilizzato per la realizzazione di applicazioni di Computer Vision e NLP. Di conseguenza, accelera il processo di sviluppo, facilitando il passaggio dalla prototipazione a fini di ricerca allo sviluppo in ambito industriale.

Funzionalità:

• Transizione agevole verso la produzione
• Apprendimento distribuito e ottimizzazione dell'esecuzione
• Un ricco ecosistema di strumenti e librerie
• Supporto adeguato per le principali piattaforme cloud
• Moduli per l'ottimizzazione e la differenziazione automatica

OpenCV

È una libreria open source che include algoritmi di machine learning ed elaborazione delle immagini. Si tratta, inoltre, di una libreria open source per la visione artificiale. Di conseguenza, è stata sviluppata e ottimizzata in modo eccellente per le applicazioni di visione artificiale in tempo reale. Crea, inoltre, un'infrastruttura aperta.

Funzionalità:

• Strutture dati fondamentali
• Algoritmi di elaborazione delle immagini
• Algoritmi primari per la visione artificiale
• Input e output di immagini e video
• Rilevamento dei volti umani
• Ricerca di corrispondenze stereoscopiche
• Flusso ottico
• Sistema di integrazione continua
• Architettura ottimizzata per CUDA
• Versione Android
• API Java
• Sistema integrato di test delle prestazioni
• Multipiattaforma

Caffe

Un framework di deep learning focalizzato sulla risoluzione dei problemi di classificazione e segmentazione delle immagini.

Funzionalità:

• Analisi basata su "blob" – array di dati multidimensionali elaborati in parallelo
• Definizione dei modelli e ottimizzazione del design, senza necessità di hard coding
• Passaggio agevole tra CPU e GPU
• Elevata velocità operativa

MATLAB Image Processing Toolbox

MATLAB è l'acronimo di "Matrix Laboratory" (Laboratorio di Matrici). Di conseguenza, questo nome identifica sia una celebre piattaforma per la risoluzione di problemi scientifici e matematici, sia un linguaggio di programmazione. Pertanto, questo ambiente mette a disposizione l'Image Processing Toolbox (IPT), una raccolta che include numerosi algoritmi. Inoltre, il toolbox comprende applicazioni per la gestione dei flussi di lavoro relativi all'analisi, all'elaborazione e alla progettazione di algoritmi per immagini basati sull'intelligenza artificiale. MATLAB IPT non è una piattaforma open source; tuttavia, è disponibile una versione di prova gratuita.

Funzionalità:

• Automatizza i flussi di lavoro più comuni per l'elaborazione delle immagini
• Viene utilizzato per la riduzione del rumore, il miglioramento della qualità delle immagini e la segmentazione delle immagini
• Elaborazione di immagini 3D
• Le funzioni dell'IPT supportano la generazione di codice C/C++ e sono ideali per il deployment di sistemi di visione embedded, nonché per la prototipazione su desktop

Microsoft Computer Vision

Computer Vision è un servizio basato su cloud fornito da Microsoft. Pertanto, offre accesso ad algoritmi evoluti per l'elaborazione delle immagini e l'estrazione di informazioni.

Funzionalità:

• Analizza le caratteristiche e i tratti visivi di un'immagine
• Consente di moderare il contenuto delle immagini
• Estrae testo dalle immagini

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory (Colab) è un servizio cloud gratuito. Pertanto, consente di migliorare le competenze di programmazione e di sviluppare applicazioni di deep learning partendo da zero.

Di conseguenza, permette anche di utilizzare librerie popolari come Keras e TensorFlow durante la progettazione di applicazioni basate sull'IA. Questo servizio si fonda sui Jupyter Notebook, consentendo agli sviluppatori di IA di condividere le proprie conoscenze e competenze.

Funzionalità:

• Colab fornisce risorse GPU gratuite
• Consente di trasferire, commentare e collaborare sullo stesso documento insieme a più persone

Conclusione

Grazie agli algoritmi di deep learning, le macchine possono vedere e analizzare le immagini nel modo necessario per un compito specifico. Pertanto, i progressi nell'esecuzione di algoritmi di intelligenza artificiale per l'elaborazione delle immagini sono unici. Di conseguenza, si apre una vasta gamma di possibilità, dalla medicina e dall'agricoltura al commercio al dettaglio e alle forze dell'ordine.

Di conseguenza, i prototipi e gli algoritmi di machine learning consentono agli sviluppatori di implementare funzionalità specifiche di elaborazione delle immagini nei loro prodotti in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, un modello di machine learning personalizzato richiede molto supporto e un'elevata competenza tecnica. Pertanto, grazie a strumenti e librerie open source dettagliati, è possibile sfruttare facilmente le tecnologie di intelligenza artificiale a proprio vantaggio.