कंप्यूटर विज़न क्या है? इमेज विश्लेषण के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका

छवियाँ हर जगह हैं। हम ऐसे समय में रहते हैं जहाँ छवियाँ और वीडियोज़ में बहुत-सी जानकारी होती है, जिसे कभी-कभी प्राप्त करना कठिन होता है। यही कारण है कि इमेज विश्लेषण, जिसे कंप्यूटर विज़न भी कहा जाता है, कई उपयोग मामलों में लागू होने वाला अत्यंत मूल्यवान कौशल बन गया है। 

यह मार्गदर्शिका कंप्यूटर विज़न के रोचक क्षेत्र से परिचय कराती है। यह इस वैज्ञानिक अनुशासन की मूल बातें, इसके प्रमुख अनुप्रयोग, और कैसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग कंप्यूटर विज़न में क्रांति ला रहे हैं, नई, अभूतपूर्व संभावनाओं के द्वार खोल रहे हैं, समझाती है।  

कंप्यूटर विज़न क्या है?

सरल शब्दों में, कंप्यूटर विज़न AI की वह शाखा है जो अध्ययन करती है कि कंप्यूटर डिजिटल छवियों और वीडियोज़ की सामग्री को कैसे देख और समझ सकते हैं।  

कंप्यूटर विज़न का अंतिम लक्ष्य मशीनों में मानवीय दृष्टि की क्षमताओं को दोहराना है। हालांकि, जहाँ मनुष्य दृश्य जानकारी एकत्र करने और संसाधित करने के लिए रेटिना, ऑप्टिक नर्व्स, और मस्तिष्क के समर्पित भागों का उपयोग करते हैं, वहीं मशीनों में यह प्रक्रिया पूरी तरह भिन्न होती है। इसके बजाय, मशीनों को देखना सिखाने के लिए हम विभिन्न तकनीकी घटकों पर निर्भर करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• सेंसर। कैमरे और अन्य डिवाइस जिनमें विशेषीकृत सेंसर लगे होते हैं, हमारे आसपास के दृश्य डेटा को कैप्चर करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।  
• डेटा। अधिकांश लोग छवि और वीडियो डेटा तथा उनके पारंपरिक प्रारूपों से पहले से परिचित हैं, जैसे छवियों के लिए .jpg और .png और वीडियोज़ के लिए .mov और .avi। हालांकि, यह उल्लेखनीय है कि इमेज डेटा की श्रेणी कई रूप ले सकती है, जैसे कई कैमरों से प्राप्त दृश्य, 3D स्कैनर से बहु-आयामी डेटा, या चिकित्सा स्कैनिंग डिवाइसों का डेटा। 
• एल्गोरिदम। अन्य किसी भी डेटा विश्लेषण की तरह, विश्लेषण से पहले एक पूर्व-चरण डेटा तैयारी का होता है। कंप्यूटर विज़न शोधकर्ताओं ने इमेज डेटा की सफ़ाई और तैयारी के लिए अनेक तकनीकें और एल्गोरिदम विकसित किए हैं, जिनमें फ़िल्टरिंग, री-साइज़िंग, या इमेज नॉर्मलाइज़ेशन शामिल हैं। एक बार दृश्य डेटा तैयार हो जाए, तो बारी आती है रोमांचक हिस्से की। डीप लर्निंग के उदय के बाद, हम शक्तिशाली डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं जो विभिन्न कार्यों में मानव क्षमताओं को तेज़ी से पीछे छोड़ देते हैं, जैसा कि हम अगला अनुभाग में देखेंगे। 

कंप्यूटर विज़न के अनुप्रयोग

दृष्टि एक प्रमुख इंद्रिय है, जिसे हममें से कई लोग प्रतिदिन अलग-अलग कार्यों के लिए उपयोग करते हैं। इस पृष्ठभूमि में, आज उपलब्ध कंप्यूटर विज़न के अनेक वास्तविक-जीवन अनुप्रयोग देखकर हमें आश्चर्य नहीं होना चाहिए।

नीचे, आप कंप्यूटर विज़न के सबसे प्रमुख अनुप्रयोगों की एक अपूर्ण सूची पा सकते हैं।

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

कई लोकप्रिय कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में छवियों में चीज़ों को पहचानना शामिल है। एक शानदार उदाहरण सेल्फ-ड्राइविंग कारें हैं। स्वचालित कारों के निर्माता परिवेश से छवियाँ प्राप्त करने के लिए कई कैमरों का उपयोग करते हैं ताकि उनकी कारें सुरक्षित ड्राइविंग के लिए वस्तुओं, लेन मार्किंग और ट्रैफ़िक संकेतों का पता लगा सकें। व्यवहार में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कैसे काम करता है? हम अत्यधिक अनुशंसा करते हैं कि आप हमारे YOLO के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एल्गोरिदम पर ट्यूटोरियल को पढ़ें।

चेहरा पहचान

सुरक्षा और निगरानी में उपयोग होने वाली चेहरा पहचान तकनीक प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण करके लोगों की पहचान करती है। यह विशाल बायोमेट्रिक्स डेटाबेस पर न्यूरल नेटवर्क्स को प्रशिक्षित करके किया जाता है, जो मॉडलों को मनुष्यों के अद्वितीय चेहरे के लक्षणों की पहचान करने में सक्षम बनाते हैं। यह जानने के लिए कि Python के साथ फेस डिटेक्शन कैसे करें, हमारा अलग ट्यूटोरियल पढ़ें।

स्वचालित अनुवाद

Google Translate जैसे टूल उपयोगकर्ताओं को किसी अन्य भाषा में लिखे संकेत पर स्मार्टफोन कैमरा तानने की अनुमति देते हैं और लगभग तुरंत ही उनकी पसंदीदा भाषा में उस संकेत का अनुवाद दिखा देते हैं।

इमेज जनरेशन

कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोग न केवल छवियों को समझ सकते हैं, बल्कि हम अब उस स्तर पर हैं जहाँ वे जेनरेटिव AI का उपयोग करके यथार्थपरक छवियाँ भी बना सकते हैं। यह DALL-E, जैसे genAI मॉडल के मामले में होता है, जो पाठ विवरणों से छवियाँ बनाता है, या Sora, जो यही काम वीडियोज़ के साथ करता है। एक और उदाहरण डीपफेक हैं। डीपफेक ऐसा सॉफ़्टवेयर है जिसका उपयोग लोगों को उन नकली वीडियोज़ में दिखाने के लिए किया जाता है जिनमें वे वास्तव में प्रकट नहीं हुए थे। यह समझकर कि मानव चेहरे की रचना कैसी होती है, डीपफेक नए चेहरे जनरेट कर सकते हैं।

कंप्यूटर विज़न के अन्य अनुप्रयोगों के बारे में जिज्ञासु हैं? शुरुआती से उन्नत तक के 19 कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स पर हमारे समर्पित लेख को देखें।

AI में कंप्यूटर विज़न

आज हमारे पास जो कंप्यूटर विज़न के अनूठे अनुप्रयोग हैं, वे AI, विशेष रूप से डीप लर्निंग मॉडलों के बिना संभव नहीं होते। यह समझने के लिए कि क्यों, हमें पहले यह समझना होगा कि डिजिटल छवि क्या है – कंप्यूटर विज़न में सूचना की सबसे बुनियादी इकाई। 

एक डिजिटल छवि सैकड़ों, यदि हज़ारों नहीं, पिक्सेल से बनी होती है, जिनमें रंग और तीव्रता की जानकारी होती है। ग्रेस्केल छवियों में, प्रत्येक पिक्सेल की तीव्रता को 0 से 255 के बीच की संख्या द्वारा प्रदर्शित किया जा सकता है।

ग्रेस्केल छवियाँ। स्रोत: DataCamp

इसके विपरीत, रंगीन छवियाँ आम तौर पर RGB प्रणाली में संग्रहीत की जाती हैं। RGB का अर्थ Red, Green और Blue है। प्रत्येक छवि को तीन रास्टरों द्वारा प्रदर्शित माना जा सकता है, प्रत्येक रंग चैनल के लिए एक। इसका मतलब है कि ग्रेस्केल की तुलना में एक रंगीन छवि को संग्रहीत करने के लिए आपको तीन गुना अधिक डेटा चाहिए।

रंगीन छवियाँ। स्रोत: DataCamp

तो, डिजिटल छवियों को संख्याओं के समूह के रूप में देखा जा सकता है। कुछ समय पहले तक, हमारे पास छवियों को संसाधित करने और उनसे जानकारी निकालने के लिए आवश्यक शक्तिशाली टूल्स की कमी थी। यह 2010 के दशक की शुरुआत में बदला जब डीप लर्निंग शोधकर्ताओं ने नई न्यूरल नेटवर्क विकसित किए जो कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त थे।

आज, डीप लर्निंग में प्रगति और GPUs, क्लाउड कंप्यूटिंग, तथा इमेज डेटा की व्यापक उपलब्धता के चलते, डेटा अभ्यासी कंप्यूटर विज़न में जटिल कार्यों में सक्षम शक्तिशाली न्यूरल नेटवर्क्स प्रशिक्षित कर सकते हैं। 

जेनरेटिव AI की उछाल के बाद, अत्याधुनिक विज़न लैंग्वेज मॉडल (VLM) दृश्य और पाठ्य डेटा दोनों को समझ और संसाधित कर सकते हैं, जिससे इमेज कैप्शनिंग, विज़ुअल प्रश्नोत्तर, और टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन जैसे नए कार्य संभव हो रहे हैं।

न्यूरल नेटवर्क्स के बारे में जिज्ञासु हैं? शुरू करने के लिए हमारा Introduction to Deep Learning with Python Course देखें।

कंप्यूटर विज़न के लिए न्यूरल नेटवर्क। स्रोत: NVIDIA

मशीन विज़न और कंप्यूटर विज़न में अंतर

इस क्षेत्र में नए आने वालों के बीच एक सामान्य गलतफ़हमी मशीन विज़न और कंप्यूटर विज़न के बीच के अंतर को लेकर होती है। 

मशीन विज़न का अर्थ है निर्माण प्रक्रिया के दौरान कंप्यूटरों और रोबोट्स को छवियों का विश्लेषण करने और सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए कैमरों, सेंसरों, साथ ही एल्गोरिदम का उपयोग। मशीन विज़न के अनुप्रयोगों में स्वचालित निरीक्षण, गुणवत्ता नियंत्रण और रोबोट मार्गदर्शन जैसे कार्य शामिल हैं।

यह शब्द अक्सर विनिर्माण और औद्योगिक परिवेश में उपयोग होता है, इसलिए इसका दायरा अनुप्रयोग-विशिष्ट होता है और कंप्यूटर विज़न की तुलना में संकरा होता है, जिसका विभिन्न उद्योगों में व्यापक उपयोग है। समान रूप से, जटिलता के संदर्भ में, कंप्यूटर विज़न में अक्सर मशीन विज़न की तुलना में अधिक जटिल प्रोसेसिंग और व्याख्या शामिल होती है।

आप नीचे दी गई तालिका में मशीन विज़न बनाम कंप्यूटर विज़न के बीच के अंतर देख सकते हैं: 

कंप्यूटर विज़न के साथ शुरुआत कैसे करें

कंप्यूटर विज़न AI की सबसे रोमांचक और उच्च-डिमांड वाली विधाओं में से एक है। यदि आप इस क्षेत्र में शुरुआत करना चाहते हैं, तो DataCamp आपकी मदद के लिए है। हम डेटा पेशेवरों को मूल्यवान, अद्यतन पाठ्यक्रम और समर्पित सामग्री प्रदान करने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं।

हम अत्यधिक अनुशंसा करते हैं कि आप हमारे Image Processing in Python Skill Track से शुरुआत करें। यह ट्रैक बुनियादी बातों को कवर करता है, इमेज प्री-प्रोसेसिंग से लेकर डीप लर्निंग तक। आप इमेज एन्हांसमेंट और रिस्टोरेशन से शुरुआत करेंगे और आगे बायोमेडिकल छवियों तक बढ़ेंगे ताकि MRI स्कैन और एक्स-रे जैसी अधिक जटिल छवि प्रकारों का विश्लेषण कर सकें। ट्रैक का समापन कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेट्स पर एक कोर्स के साथ होता है, जहाँ आप शक्तिशाली डीप-लर्निंग इमेज क्लासिफ़ायर्स बनाना सीखेंगे।

तकनीकी संसाधनों के लिए, निम्न पर विचार करें:

• AI for Visual Data: व्यवसाय में कंप्यूटर विज़न
• मशीन की तरह देखना: मशीन लर्निंग में इमेज विश्लेषण के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका
• मशीन परसेप्शन क्या है?
• YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन समझाया: शुरुआती के लिए मार्गदर्शिका
• OpenCV ट्यूटोरियल: दृश्य डेटा प्रोसेसिंग की शक्ति का उपयोग करें

निष्कर्ष

हमें उम्मीद है कि आपको कंप्यूटर विज़न का यह उपयोगकर्ता-अनुकूल परिचय पसंद आया होगा। यह क्षेत्र उत्साह से भरा हुआ है, जहाँ हर दिन नए कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोग बाज़ार में आ रहे हैं। यदि आप कंप्यूटर विज़न विशेषज्ञ बनना चाहते हैं, तो Image Processing in Python Skill Track शुरुआत करने के लिए आदर्श स्थान है।