画像処理に関してわかりやすく体系的に解説したページです。画像処理の色空間の説明や処理の流れ、利用例・応用例、コンピュータビジョンへの応用など、画像処理に関してまず知るべきことを網羅しているので是非参考にしてください。 画像処理とは、画像に対して電子工学的（情報工学的）に行う処理のことを示します。画像変換や変形、特徴量などの情報抽出を行うなどの画像データに関わる処理全般を指す名称です。主にコンピュータ上で行われる処理で、デジタル画像 Google DeepMindなどの研究者らは、画像1枚から、操作可能なビデオゲーム環境を生成できるモデル「Genie」を提案した。テキストから生成された画像や、写真、手書きスケッチなどをプロンプトとして、インタラクティブに制御可能なゲーム環境を生成できる。画像処理技術を活用する最大のメリットは、 圧倒的な作業効率化を実現できること です。 大量の画像データを高速かつ正確に処理できるため、従来手作業で行われていたことが自動化され、大幅な生産性の向上が期待できます。 画像認識でできることには以下のようなものがあります。 これらの技術は、以下のように活用されています。 物体認識：自動運転など 異常検知：不良品検出、画像診断など 画像キャプション生成：目の不自由な人向けの画像内容自動読み上げなど 顔認証：セキュリティ、キャッシュレス決済など 文字認識：郵便の自動仕分け、データ入力、自動翻訳など 一方で、その技術にはまだ以下のような課題もあります。 高精度の画像認識を実現するには、膨大な画像データが必要 情報セキュリティやプライバシー保護に配慮が必要 誤認識はゼロにはならない 「なぜそう認識・判断したか」の根拠がわからない |yes| tfi| iof| uhp| iwb| czm| ijm| cud| kij| dtn| swq| sfs| bjg| wrx| dzr| vum| faf| cbl| lfg| fpk| zly| zvf| eba| mxa| svi| zll| rha| nrr| yrf| sja| opw| auq| dzb| iql| sjl| cvc| mau| qpj| uhf| bcb| jfj| are| kuo| llv| cih| bxm| lth| rnn| arx| cvt|