OpenCV — czym jest i jakie może mieć zastosowanie w biznesie?
W dziedzinie komputerowego przetwarzania obrazów jednym z bardziej znanych narzędzi jest OpenCV. Jak podają sami jej autorzy, do 2025 przewiduje się, że rynek Sztucznej Inteligencji będzie wart aż 390,9 miliardów dolarów. Komputerowa analiza obrazów jest integralną częścią tego rynku – niejako „oczami” Sztucznej Inteligencji. Warto zatem zapoznać się z możliwościami jakie oferuje. W poniższym artykule przyjrzymy się bliżej standardowemu narzędziu do przetwarzania obrazów jakim jest OpenCV.
Czym jest biblioteka OpenCV i do czego służy?
Zacznijmy od podstawowego pytania odnośnie opencv: co to właściwie za narzędzie? Biblioteka openCV to połączenie wielu platform opartych na otwartym kodzie. Początkowo stworzona przez Intela, obecnie jest dostępna za darmo dla wszystkich użytkowników. OpenCV umożliwia rozpoznawanie obrazów, wykrywanie obiektów na obrazie, a także ich śledzenie. Biblioteka została stworzona w języku C++, ale możliwe jest korzystanie z niej w innych językach programowania (C#, Python, Java, JS). Może być wykorzystywana do automatyzacji procesów w firmach, ale niesie ze sobą dużo większy potencjał niż na przykład zwykłe przetwarzanie obrazu przez OCR (więcej o inteligentnym odczycie danych można przeczytać w tym artykule). Rozpoznawanie obrazu to jedynie wstęp do dalszych, bardziej zaawansowanych możliwości jego analizy.
Możliwe zastosowania przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym
Istotną cechą wyróżniającą OpenCV jest przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym. Technologia ta wykorzystywana jest na przykład do rozpoznawania twarzy i jej śledzenia. Upraszcza to znacząco wykrywanie ludzi przez kamery bezpieczeństwa. Oczywiście może rozpoznawać również inne obiekty, takie jak samochody, co naturalnie jest niezbędne do tworzenia pojazdów autonomicznych.
Inną możliwością jaką niesie ze sobą przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym jest analizowanie postawy ludzkiego ciała – to szczególnie przydatne w nowo rozwijającej się funkcji przymierzania ubrań w trybie AR (ang. Augmented Reality, czyli w rozszerzonej rzeczywistości).
W medycynie może być stosowana do analizowania zdjęć rentgenowskich czy MRI w celu wykrywania anomalii – często dużo dokładniej niż jest w stanie to zrobić ludzkie oko technika czy lekarza. Podczas pandemii Covid okazała się być przydatna do monitorowania bezpiecznego dystansu społecznego w miejscach publicznych.
Inteligentne analizy mogą również dostarczyć nam interesujących spostrzeżeń na temat tego jak ludzie się poruszają w danej przestrzeni. To oczywiście cenne informacji dla ochrony, ale także dla designerów przestrzeni biurowych. W firmach detalicznych z kolei może przyczynić się do lepszego, bardziej logicznego rozmieszczenie produktów, co otwiera drogę do skrócenia czasu produkcji.
Zastosowań OpenCV można znaleźć więcej – warto wspomnieć na przykład o łączeniu obrazów z kilku kamer lub wykorzystaniu oprogramowania w tworzeniu interfejsów typu człowiek-maszyna. Najistotniejszy dla przedsiębiorców będzie z pewnością fakt, że te zastosowania mogą realnie wpłynąć na biznes.
Jak OpenCV może wpłynąć na biznes?
Dla wielu przedsiębiorstw OpenCV może być istotnym elementem inteligentnej automatyzacji procesów. Ważne by w tej transformacji analizować procesy, które automatyzujemy, by były one odpowiednio skalowane wraz z rozwojem biznesu. Warto zwrócić uwagę, że OpenCV zazwyczaj nie jest stosowane w odosobnieniu. W połączeniu z IoT (ang. Internet of Things), możliwość widzenia przez sztuczną inteligencję daje perspektywy na cyfryzację niektórych czynności – na przykład wirtualne liczenie przedmiotów (dużo szybsze niż manualne) czy sprawniejsze indeksowanie produktów. Z kolei uczenie maszynowe pozwala by wiele tych operacji odbywało się bez nadzoru człowieka. Minimalizujemy zatem koszty, czas pracy, a jednocześnie podnosimy jakość. Przed wprowadzeniem automatyzacji należy pamiętać o odpowiednim doborze procesów i ich uprzedniej optymizacji. Po więcej szczegółów jak zastosować to w praktyce, zachęcamy do przeczytania naszego artykułu pod tym linkiem.
Jakie zalety niesie za sobą zastosowanie OpenCV w biznesie?
Stosowanie wizji komputerowej daje przewagę konkurencyjną na rynku – wiedzą o tym doskonale giganci tacy jak Google, Microsoft, Facebook czy SONY. Rozpoznawanie wzorców przez maszynę daje możliwości automatyzacji i usprawnień. Już dziś wiele mówi się o Kognitywnej Robotyzacji Procesów Biznesowych (cRPA) – to inteligentne połączenie robotyzacji, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu wsparcia decyzji podejmowanych przez człowieka. Dostarczanie danych z nowych źródeł (tak jak z obrazu kamer) to nowa, cenna wiedza. Dzięki cRPA człowiek zostaje odciążony nie tylko z prostych, rutynowych czynności, ale również z tych bardziej skomplikowanych, które normalnie wymagałyby kognitywnej pracy ludzkiego mózgu. Co więcej, tych danych możemy przetworzyć więcej i szybciej za pomocą technologii niż za pomocą zwykłej pary oczu. W rezultacie możemy uzyskać bardziej dokładny obraz rzeczywistości i wykrywać więcej subtelnych zależności.
Komputer oczywiście nie patrzy na obraz w ten sam sposób jak człowiek. Odczytuje go za pomocą wartości w trzech kanałach – wartości są ujmowane w kolorze czerwonym, zielonym i niebieskim. Z tego powodu możliwe są pomyłki – np. gdy zmienia się oświetlenie. Jednak wizja komputerowa wciąż jest doskonalona i niesie ze sobą wiele nadziei na przyszłość, że oczy komputerowe jeszcze znaczniej przewyższą oczy ludzkie. Dla rozwijających się biznesów wybór staje się wówczas oczywisty – warto inwestować w coraz doskonalsze narzędzia technologiczne niż polegać tylko i wyłącznie na tych biologicznych.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Jak wybrać pierwsze procesy do wdrożenia technologii RPA? Automatyzacja procesów biznesowych w praktyce
Jak wygląda robotyzacja procesów biznesowych w Polsce. Czy jesteśmy przygotowani na RPA?
RPA-as-a-Service (RPAaaS) – czy warto zainteresować się outsourcingiem RPA w Chmurze?
Automatyzacja testów – jak podejść do niej we właściwy sposób. Jakie narzędzia do automatyzacji testów warto znać?