Cos'è la computer vision: ecco come l'AI riesce a vedere

La computer vision è una delle tecnologie più affascinanti e rivoluzionarie nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Questa disciplina, in breve, ha il compito di permettere ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo che li circonda.

In questo articolo, esploreremo in dettaglio cos’è la computer vision, come funziona, le sue applicazioni in vari settori e il suo impatto sul nostro presente e futuro.

Computer vision: Cos’è la visione artificiale

La computer vision è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di sistemi in grado di estrarre informazioni significative da immagini e video digitali. In sostanza, si tratta di insegnare ai computer a “vedere” e interpretare il mondo visivo in modo simile a come lo fanno gli esseri umani.

Vedere ovviamente è banale, bastano dei sensori come ad esempio delle telecamere, che fungono a tutti gli effetti da “occhi artificiali”. Ma quando si parla di interpretare e prendere decisioni sulla base di quello che si vede, allora è tutta un’altra storia ed è proprio qui che la computer vision entra in gioco.

Nello specifico, questa tecnologia si basa su una combinazione di hardware ad hoc e l’utilizzo di algoritmi sofisticati per analizzare e processare le informazioni visive.

L’obiettivo principale della computer vision è quello di automatizzare compiti che tradizionalmente richiedevano l’intervento umano, come il riconoscimento di oggetti, la classificazione di immagini, il tracciamento del movimento e molto altro.

La visione artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, grazie ai progressi nell’apprendimento automatico e nel deep learning .

Questi sviluppi hanno permesso di creare sistemi sempre più accurati e efficienti, capaci di elaborare enormi quantità di dati visivi in tempo reale.

Come funziona la visione artificiale

Il processo di funzionamento della visione artificiale può essere suddiviso in diverse fasi chiave:

Acquisizione dell’immagine: il primo passo consiste ovviamente nella cattura dell’immagine o del video attraverso dispositivi come fotocamere digitali, scanner o sensori specifici.
Preprocessamento: una volta acquisita l’immagine, questa viene sottoposta a vari trattamenti di pre-processing per migliorare la qualità e, in generale, metterla in un formato che sia funzionale per l’elaborazione e prepararla per l’analisi. Ciò può includere operazioni ovvie come la rimozione del rumore, la normalizzazione del contrasto o la correzione della distorsione, ma anche meno ovvie, come ad esempio il ridimensionamento dell’immagine in modo tale che resti comprensibile alla macchina ma più facilmente gestibile, soprattutto nei contesti in cui la velocità di elaborazione e/o la gestione delle risorse macchina è un fattore importante
Segmentazione: in questa fase, l’immagine viene suddivisa in regioni o oggetti di interesse. Questo processo aiuta a isolare le parti rilevanti dell’immagine per un’analisi più dettagliata.
Estrazione delle caratteristiche: qui, il sistema identifica e estrae le caratteristiche distintive degli oggetti nell’immagine, come bordi, forme, colori o texture.
Riconoscimento e classificazione: utilizzando algoritmi di machine learning, il sistema confronta le caratteristiche estratte con modelli pre-addestrati per riconoscere e classificare gli oggetti o le scene presenti nell’immagine.
Interpretazione di alto livello: infine, il sistema elabora le informazioni raccolte per fornire un’interpretazione completa della scena, che può includere la descrizione di azioni, relazioni tra oggetti o contesti più ampi.

Questo processo, apparentemente semplice, può richiedere in realtà una notevole potenza di calcolo e algoritmi estremamente sofisticati per essere eseguito in modo efficace e accurato.

Algoritmi utilizzati nella computer vision

Quando si parla di computer vision, come in generale quando si parla di machine learning e deep learning , se è vero che l’hardware utilizzato è fondamentale e fa una grande differenza sia in fase di addestramento che in fase di inferenza, è altrettanto vero che algoritmi alla base di questa tecnologia sono il cuore pulsante (o se vogliamo, il cervello) di questi sistemi.

La scelta dell’algoritmo specifico è strettamente legata alla natura del problema da risolvere e alle specifiche caratteristiche dei dati visivi in questione.

In molti casi, le soluzioni di computer vision più avanzate combinano diversi tipi di algoritmi per ottenere i migliori risultati. Ad esempio, per il riconoscimento di oggetti, si possono utilizzare reti neurali convoluzionali (CNN) che sono state addestrate su enormi dataset di immagini per imparare a identificare caratteristiche distintive.

Tuttavia, in scenari più complessi, come la segmentazione semantica, si potrebbe ricorrere a una combinazione di CNN e altre tecniche come i grafi di Markov per migliorare la precisione e la robustezza del modello.

Altri approcci, come le reti neurali ricorrenti (RNN) o le architetture transformers, trovano impiego in applicazioni che richiedono l’elaborazione di sequenze temporali di immagini, come nel caso dell’analisi video.

Anche le tecniche classiche, come il clustering e l’analisi delle componenti principali (PCA), continuano a giocare un ruolo importante, specialmente nella fase di preprocessing e riduzione della dimensionalità dei dati.

La sinergia tra hardware avanzato e algoritmi sofisticati consente di affrontare sfide complesse in modo sempre più efficiente, permettendo alla computer vision di evolversi e di trovare applicazioni in una vasta gamma di settori, dalla medicina all’automotive, dall’intrattenimento alla sicurezza.

Questa continua evoluzione e l’implementazione di tecniche innovative testimoniano l’importanza cruciale degli algoritmi nel rendere le macchine sempre più capaci di comprendere e interpretare il mondo visivo che le circonda.

Applicazioni della computer vision

Le applicazioni della computer vision sono vaste e in continua espansione e toccano praticamente ogni settore dell’industria e della vita quotidiana.

Ecco una lista (decisamente non esaustiva) di alcune delle aree in cui questa tecnologia sta già oggi avendo un impatto significativo:

Medicina e diagnostica per immagini: la computer vision sta rivoluzionando il campo medico, assistendo i medici nell’analisi di radiografie, risonanze magnetiche e altre immagini diagnostiche. Può aiutare a rilevare tumori, anomalie e altre condizioni mediche con una precisione sempre maggiore. Su questo tema, molto interessante uno studio risalente al 2021 tra i più importanti in ambito oncologico sviluppato dal MiT (Massachusetts Institute of Technology), in cui ricercatori hanno sviluppato un sistema basato proprio su deep learning e sulla computer vision, per prevedere l’insorgenza del cancro al seno con ben cinque anni di anticipo.
Automazione industriale: nelle fabbriche e nelle linee di produzione, i sistemi di visione artificiale vengono utilizzati per il controllo qualità, l’ispezione dei prodotti e la gestione dell’inventario, aumentando l’efficienza e riducendo gli errori e la sicurezza delle persone presenti monitorando la situazione in tempo reale e potendo reagire tempestivamente in caso di emergenza (come ad esempio spegnere una macchina se viene rilevato un pericolo).
Automotive e veicoli autonomi: la computer vision è fondamentale per lo sviluppo di veicoli a guida autonoma, permettendo loro di riconoscere segnali stradali, pedoni, altri veicoli e ostacoli.
Sicurezza e sorveglianza: sistemi di videosorveglianza avanzati utilizzano la computer vision per rilevare attività sospette, identificare persone e monitorare aree sensibili, allarmando così le forze dell’ordine immediatamente in caso situazioni che richiedono un approfondimento maggiore. Questo non si limita solo alla sorveglianza di luoghi fisici, ma anche a quella di contenuti multimediali come video e foto presenti sul web.
Agricoltura di precisione: la computer vision aiuta gli agricoltori a monitorare le colture, rilevare malattie delle piante e ottimizzare l’uso di risorse come acqua e fertilizzanti in modo più “chirurgico” evitando così sprechi e riducendo l’inquinamento ambientale.
Realtà aumentata e virtuale: queste tecnologie si basano fortemente sulla computer vision per mappare l’ambiente circostante e sovrapporre informazioni digitali al mondo reale.
Social media e intrattenimento: filtri per foto e video, riconoscimento facciale per il tagging automatico e sistemi di raccomandazione basati su immagini sono tutti esempi di applicazioni della computer vision nei social media.
Robotica: i robot utilizzano la visione artificiale per navigare, manipolare oggetti e interagire con l’ambiente circostante in modo più naturale ed efficiente.
Analisi sportiva: nel mondo dello sport, la computer vision viene utilizzata per analizzare le prestazioni degli atleti, tracciare i movimenti dei giocatori e assistere gli arbitri nelle decisioni.

Queste applicazioni rappresentano solo la punta dell’iceberg. Man mano che la tecnologia continua a evolversi, possiamo aspettarci di vedere emergere nuovi e innovativi utilizzi della computer vision in quasi ogni aspetto della nostra vita.

Computer vision e deep learning : addestrare i computer a vedere il mondo

L’intersezione tra computer vision e deep learning ha portato a progressi rivoluzionari nel campo della visione artificiale.

Il deep learning, un sottoinsieme del machine learning basato su reti neurali artificiali, ha notevolmente migliorato la capacità dei computer di interpretare e comprendere le informazioni visive.

Il processo di addestramento dei computer a “vedere” il mondo attraverso il deep learning è complesso e affascinante. Ecco come, a grandi linee, funziona:

Raccolta dei dati: il primo passo consiste nel raccogliere un vasto dataset di immagini etichettate. Queste immagini servono come esempi da cui il sistema può imparare. Sebbene questo possa sembrare un punto un po’ noioso, in realtà è un punto fondamentale di tutto il processo e fare superficialmente o male questo primo step, può decisamente avere un impatto altamente negativo su tutti gli step successivi anche se tutti gli altri step sono svolti in maniera impeccabile. Come sempre vale per il machine learning e del deep learning, la qualità di quello che siamo in grado di ottenere in output è strettamente collegata alla qualità di quello che forniamo in input nella fase di addestramento.
Preparazione dei dati: le immagini vengono pre-processate e normalizzate per garantire una qualità uniforme, ridurre il rumore nei dati, aumentare artificialmente il numero di input in caso di dataset troppo piccoli (data augmentation), ottimizzazione delle dimensioni dell’immagine per il migliore equilibrio tra risultati e tempi di addestramento, e così via.
Progettazione della rete neurale: in questa fase i Machine Learning Engineer creano un’architettura di rete neurale adatta al compito specifico, come il riconoscimento di oggetti o la segmentazione delle immagini.
Addestramento del modello: il modello viene addestrato sui dati, imparando a riconoscere pattern e caratteristiche nelle immagini. Questo processo può richiedere giorni o settimane, a seconda della complessità del task, della quantità di dati, etc.
Validazione e test: Il modello addestrato viene testato su un set di dati separato per valutarne le prestazioni e l’accuratezza.
Ottimizzazione: basandosi sui risultati dei test, il modello viene perfezionato e ottimizzato per migliorarne le prestazioni.
Implementazione: una volta che il modello ha raggiunto un livello di accuratezza soddisfacente, può essere implementato in applicazioni del mondo reale.

Ovviamente tutti questi punti non sono necessariamente fatti una tantum, ma possono invece richiedere un approccio iterativo, in base alle metriche ottenute durante ognuno dei singoli step. Inoltre, una volta che tutto è completato e il modello è in produzione, tutte queste fasi possono essere ripetute nel tempo in maniera costante, soprattutto in tutti quei casi in cui i dati di addestramento evolvono, si aggiornano e cambiano con il tempo, in modo tale che il modello sia via via sempre aggiornato e in grado di rispondere alle esigenze del mondo reale in costante mutamento.

Inutile dire che uno dei principali vantaggi dell’utilizzo del deep learning nella computer vision è la sua capacità di apprendere caratteristiche complesse direttamente dai dati grezzi, senza la necessità di una programmazione manuale dettagliata. Questo ha portato a significativi miglioramenti in compiti come il riconoscimento di oggetti, la segmentazione semantica e la comprensione delle scene.

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono particolarmente efficaci nell’elaborazione di dati visivi. Queste reti sono progettate per rilevare pattern locali nelle immagini e combinarli per formare rappresentazioni di livello superiore. Man mano che i dati attraversano i vari strati della rete, vengono estratte caratteristiche sempre più astratte e complesse.

Naturalmente l’addestramento di modelli di deep learning per la computer vision non manca di presentare anche delle sfide importanti, come ad esempio la richiesta grandi quantità di dati di qualità, spesso etichettati, la potenza di calcolo significativa, una notevole esperienza nella progettazione e ottimizzazione delle reti neurali, la presenza di bias interni al modello di cui bisogna tenere conto, soprattutto nei casi in cui l’affidabilità è una componente cruciale del sistema che stiamo progettando.

Nonostante queste sfide però, l’integrazione della computer vision in molti processi del mondo reale, continua a spingere i confini di ciò che è possibile nel campo della visione artificiale e ha aperto la strada a sistemi in grado di riconoscere oggetti, interpretare scene e comprendere contesti visivi con un livello di accuratezza che si avvicina, e in alcuni casi supera, quello umano.

Computer vision e Python

È sotto gli occhi di tutti come Python sia ormai diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari per lo sviluppo di applicazioni di deep learning e, di conseguenza una delle scelte numero uno quando parliamo di computer vision e, questo, grazie alla sua semplicità, versatilità e alla vasta gamma di librerie specializzate disponibili.

Python infatti offre un potente toolkit per gli sviluppatori e i ricercatori che lavorano in questo campo.

Ecco alcune delle ragioni per cui Python è così ampiamente utilizzato nella computer vision:

Librerie specializzate: Python offre numerose librerie open-source specificamente progettate per la computer vision e l’elaborazione delle immagini. Alcune delle più popolari includono:
- OpenCV: una delle librerie più complete e ampiamente utilizzate per la computer vision. Offre una vasta gamma di funzioni per l’elaborazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, il tracciamento del movimento e molto altro.
- scikit-image: una collezione di algoritmi per l’elaborazione delle immagini, integrata con l’ecosistema scientifico di Python (NumPy, SciPy).
- PIL/Pillow: la Python Imaging Library, ideale per operazioni di base sull’elaborazione delle immagini.
- Kersa + TensorFlow e PyTorch: sebbene queste siano principalmente librerie di deep learning, per loro natura queste librerie offrono anche funzionalità specifiche per la computer vision, specialmente quando si lavora con reti neurali convoluzionali.
Facilità di apprendimento e uso: la sintassi chiara e leggibile di Python lo rende accessibile anche ai principianti, permettendo loro di concentrarsi sui concetti di computer vision piuttosto che sulle complessità del linguaggio.
Integrazione con il machine learning: Python è il linguaggio dominante nel campo del machine learning e del deep learning . Questa sinergia facilita l’integrazione di tecniche avanzate di apprendimento automatico nelle applicazioni di computer vision.
Ampia comunità e supporto: la vasta comunità di Python significa che c’è un’abbondanza di risorse, tutorial e forum di supporto disponibili per gli sviluppatori di computer vision. Basta guardare quanti eventi sono organizzati ogni anno in tutto il mondo dalla community di appassionati di Python.
Velocità di prototipazione: Python permette di sviluppare e testare rapidamente idee e algoritmi, il che è particolarmente utile nella ricerca e nello sviluppo di nuove tecniche di computer vision.
Compatibilità multipiattaforma: le applicazioni Python possono essere eseguite su diversi sistemi operativi, rendendo più facile lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di computer vision.

Per chi è interessato a intraprendere un percorso nel campo della computer vision utilizzando Python, esistono numerose risorse disponibili.

Molti corsi online e programmi accademici offrono una formazione specifica su Python per la computer vision, coprendo argomenti come l’elaborazione di base delle immagini, il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento facciale e l’integrazione con tecniche di deep learning .

Come diventare un esperto di computer vision

Diventare un esperto di computer vision richiede dedizione, studio continuo e pratica. Ecco alcuni passi fondamentali per intraprendere questo percorso:

Basi solide: inizia con una solida comprensione di matematica (in particolare algebra lineare, calcolo e probabilità), programmazione e fondamenti di intelligenza artificiale e machine learning
Padroneggia Python: come discusso in precedenza, Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato nella computer vision. Familiarizza con le librerie principali.
Approfondisci il machine learning: la computer vision moderna si basa fortemente sul machine learning, in particolare sul deep learning . Studia i concetti fondamentali e le architetture di reti neurali più comuni in computer vision, come le CNN.
Pratica con progetti reali: la teoria è importante, ma la pratica è fondamentale. Lavora su progetti personali, partecipa a competizioni online (come quelle su Kaggle) e contribuisci a progetti open-source.
Resta aggiornato: il campo della computer vision evolve rapidamente. Segui le pubblicazioni accademiche, partecipa a conferenze e webinar, e rimani in contatto con la comunità attraverso forum e gruppi di discussione.
Specializzati: con il tempo, potresti voler specializzarti in un’area specifica della computer vision, come il riconoscimento facciale, la ricostruzione 3D o l’elaborazione video in tempo reale.
Sviluppa competenze complementari: la conoscenza di hardware specifico (come GPU e sensori), cloud computing e metodologie di sviluppo software può arricchire il tuo profilo professionale.

Conclusione

La computer vision sta ridefinendo il panorama digitale, conferendo ai sistemi informatici la capacità di interpretare e analizzare informazioni visive con una precisione senza precedenti. Questo campo in rapida evoluzione non solo potenzia la nostra capacità di automatizzare processi complessi, ma apre anche nuovi orizzonti in settori diversificati, dalla medicina di precisione alla guida autonoma, dalla sicurezza avanzata all’intrattenimento immersivo.

Per coloro che aspirano a contribuire a queste innovazioni rivoluzionarie, il linguaggio Python emerge come una scelta strategica. La sua sintassi intuitiva e l’ecosistema ricco di librerie specializzate lo rendono uno strumento ideale per chi si avvicina alla programmazione. Padroneggiare Python non solo facilita l’accesso alle sofisticate tecnologie di computer vision, ma fornisce anche una solida base per esplorare ulteriori frontiere dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

Python: Il Tuo Primo Passo

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Fondamenti di Python: un’immersione approfondita nella sintassi, nelle strutture dati essenziali e nelle funzionalità core del linguaggio.
Programmazione orientata agli oggetti: un’esplorazione dettagliata di concetti avanzati come classi, oggetti, ereditarietà e polimorfismo, cruciali per lo sviluppo di codice Python robusto e scalabile.
Applicazioni pratiche: un focus su progetti del mondo reale che consentono di applicare le conoscenze teoriche in scenari concreti, preparando i partecipanti alle sfide professionali.

Il corso si articola in 28 video lezioni, per un totale di 15 ore di formazione intensiva. Ogni modulo è accuratamente strutturato per garantire una progressione graduale e una comprensione approfondita di ogni concetto. Le risorse fornite includono esempi di codice annotati, esercizi pratici mirati e test di valutazione per consolidare l’apprendimento.

Al completamento del percorso formativo, i partecipanti riceveranno una certificazione finale, un asset prezioso da includere nel proprio curriculum e profilo LinkedIn. Questo attestato non solo valida le competenze acquisite, ma aumenta significativamente la visibilità professionale nel competitivo mercato del lavoro IT.

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