PYTHON VÀ COMPUTER VISION

MỤC LỤCPHẦN 1: GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PYTHON21.Sơ lược về Python22.Đặc điểm của Python22.1Ngôn ngữ lập trình đơn giản, dễ học – dễ học22.2Miễn phí, mã nguồn mở22.3Khả năng di động linh hoạt32.4Khả năng mở rộng và có thể nhúng32.5Ngôn ngữ thông dịch cấp cao32.6Thư viện tiêu chuẩn lớn để giải quyết những tác vụ phổ biến42.7Hướng đối tượng42.8Ưu điểm, nhược điểm và mức độ sử dụng4PHẦN 2: TỔNG QUAN VỀ COMPUTER VISION51.Khái niệm về computer vision52.Lịch sử phát triển của Computer Vision53.Cách thức hoạt động của Computer Vision74.Computer Vision trong xu thế ngày nay115.Ứng dụng của Computer Vision cho một số lĩnh vực125.1Nhận diện chữ, khuôn mặt của Camera125.2Vận hành tự động135.3Quản lý chất lượng công nghiệp135.4Phát hiện các khiếm khuyết135.5Xử lí dữ liệu145.6Lĩnh vực y tế145.7Ngân hàng14PHẦN 3: MỘT VÍ DỤ VỀ COMPUTER VISION15TÀI LIỆU THAM KHẢO20PYTHON VÀ COMPUTER VISIONPHẦN 1: GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PYTHON1.Sơ lược về PythonNGÔN NGỮ PYTHON được Guido van Rossum tạo ra cuối năm 1990. Python khá giống Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk và Tcl. Python được phát triển trong một dự án mã mở do một tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundationquản lý. Pythonđược phát triển để chạy trên nền Unix. Nhưng theo thời gian, nó đã bành trướng sang mọi hệ điều hành từMSDOS đến MAC OS, OS2, Windows, Linuxvà một số điều hành khác thuộc họ Unix. Python là ngôn ngữ bậc cao (highlevel)có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuậnVề nguồn gốc của Python, Van Rossum đã viết vào năm 1996:Hơn sáu năm trước, vào tháng 12 năm 1989, tôi đã tìm kiếm một dự án lập trình sở thích mà nó đã chiếm đóng tâm trí tôi trong suốt tuần lễ Giáng sinh. Văn phòng của tôi ... sẽ đóng cửa, nhưng tôi đã có một máy tính ở nhà, và không có nhiều thứ khác trên tay. Tôi quyết định viết một bộ thông dịch (interprester) cho ngôn ngữ kịch bản mới mà tôi đã từng nghĩ đến: một hậu duệ của ABC có thể hấp dẫn các hacker UnixC. Tôi đã chọn Python như là một tiêu đề làm việc cho dự án.2.Đặc điểm của Python2.1Ngôn ngữ lập trình đơn giản, dễ học – dễ họcPython có cú pháp rất đơn giản, rõ ràng. Nó dễ đọc và viết hơn rất nhiều khi so sánh với những ngôn ngữ lập trình khác như C++, Java, C. Python làm cho việc lập trình trở nên thú vị, cho phép bạn tập trung vào những giải pháp chứ không phải cú pháp.2.2Miễn phí, mã nguồn mởBạn có thể tự do sử dụng và phân phối Python, thậm chí là dùng cho mục đích thương mại. Vì là mã nguồn mở, bạn không những có thể sử dụng các phần mềm, chương trình được viết trong Python mà còn có thể thay đổi mã nguồn của nó. Python có một cộng đồng rộng lớn, không ngừng cải thiện nó mỗi lần cập nhật.2.3Khả năng di động linh hoạtGiả sử bạn giả sử bạn đã viết mã Python cho máy Windows của mình. Bây giờ, nếu bạn muốn chạy nó trên máy Mac, bạn không cần phải thay đổi nó như cũ. Nói cách khác, bạn có thể lấy một mã và chạy nó trên bất kỳ máy nào, không cần phải viết mã khác nhau cho các máy khác nhau. Điều này làm cho Python trở thành một ngôn ngữ di động. Tuy nhiên, bạn phải tránh mọi tính năng phụ thuộc hệ thống trong trường hợp này. Nó chạy liền mạch trên hầu hết tất cả các nền tảng như Windows, macOS, Linux. – lap trinh web2.4Khả năng mở rộng và có thể nhúngGiả sử một ứng dụng đòi hỏi sự phức tạp rất lớn, bạn có thể dễ dàng kết hợp các phần code bằng C, C++ và những ngôn ngữ khác (có thể gọi được từ C) vào code Python. Điều này sẽ cung cấp cho ứng dụng của bạn những tính năng tốt hơn cũng như khả năng scripting mà những ngôn ngữ lập trình khác khó có thể làm được.2.5Ngôn ngữ thông dịch cấp caoKhông giống như CC++, với Python, bạn không phải lo lắng những nhiệm vụ khó khăn như quản lý bộ nhớ, dọn dẹp những dữ liệu vô nghĩa,… Khi chạy code Python, nó sẽ tự động chuyển đổi code sang ngôn ngữ máy tính có thể hiểu. Trong nội bộ, mã nguồn của nó được chuyển đổi thành một hình thức ngay lập tức được gọi là bytecode. Vì vậy, tất cả những gì bạn cần làm là chạy đoạn code Python của bạn mà không phải lo lắng về việc liên kết với các thư viện và những thứ khác.2.6Thư viện tiêu chuẩn lớn để giải quyết những tác vụ phổ biếnPython có một số lượng lớn thư viện tiêu chuẩn giúp cho công việc lập trình của bạn trở nên dễ thở hơn rất nhiều, đơn giản vì không phải tự viết tất cả code. Ví dụ: Bạn cần kết nối cơ sở dữ liệu MySQL trên Web server? Bạn có thể nhập thư viện MySQLdb và sử dụng nó. Có các thư viện cho các biểu thức thông thường, tạo tài liệu, kiểm tra đơn vị, trình duyệt web, phân luồng, cơ sở dữ liệu, CGI, email, thao tác hình ảnh và rất nhiều chức năng khác. Vì vậy, bạn có thể chắc chắn rằng nó sẽ không làm hỏng code hay ứng dụng của mình.2.7Hướng đối tượngMọi thứ trong Python đều là hướng đối tượng. Lập trình hướng đối tượng (OOP) giúp giải quyết những vấn đề phức tạp một cách trực quan. Với OOP, bạn có thể phân chia những vấn đề phức tạp thành những tập nhỏ hơn bằng cách tạo ra các đối tượng. Python hỗ trợ cả lập trình hướng đối tượng, một trong những tính năng chính của nó. Nó cũng hỗ trợ nhiều kế thừa, không giống như Java.2.8Ưu điểm, nhược điểm và mức độ sử dụngƯu điểm– Linh hoạt– Ngôn ngữ tự nhiên trực quan– Các tài liệu hướng dẫn được đánh giá cao– Scripted trái ngược với compiledNhược điểmKhông bắt đầu với kiến thức cơ bản về lập trìnhMức độ sử dụngKỹ năng code được sử dụng rộng rãi và phổ biến trong cả giáo dục kỹ thuật và sử dụng trong kinh doanh

BỘ MÔN TIN HỌC TRONG KỸ THUẬT -   - TIỂU LUẬN PYTHON VÀ COMPUTER VISION GVHD : Lê Thanh Tùng Mã môn học : Mã lớp học : SVTH : Nhóm 10 DANH SÁCH NHĨM THAM GIA VIẾT TIỂU LUẬN HỌC KỲ I NĂM HỌC 2021-2022 Tên đề tài: PYTHON VÀ COMPUTER VISION Nhóm: 10 (Lớp thứ tiết 12-15 ) STT HỌ VÀ TÊN MÃ SỐ TỶ LỆ % SỐ ĐIỆN SINH VIÊN SINH VIÊN HOÀN THÀNH THOẠI 01 Lê Đức Tài 100 % 02 Huỳnh Hửu Trí 20143107 100 % 03 Trần Nguyễn Phúc Luân 20143157 100 % Ghi chú: - Tỷ lệ % = 100 % - Trưởng nhóm: Nhận xét giảng viên: Ngày … tháng… năm 2021 Giảng viên chấm điểm MỤC LỤC PHẦN 1: GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PYTHON Sơ lược Python 2 Đặc điểm Python 2.1 Ngơn ngữ lập trình đơn giản, dễ học – dễ học 2.2 Miễn phí, mã nguồn mở 2.3 Khả di động linh hoạt 2.4 Khả mở rộng nhúng 2.5 Ngôn ngữ thông dịch cấp cao 2.6 Thư viện tiêu chuẩn lớn để giải tác vụ phổ biến 2.7 Hướng đối tượng 2.8 Ưu điểm, nhược điểm mức độ sử dụng PHẦN 2: TỔNG QUAN VỀ COMPUTER VISION Khái niệm computer vision .5 Lịch sử phát triển Computer Vision Cách thức hoạt động Computer Vision .7 Computer Vision xu ngày 11 Ứng dụng Computer Vision cho số lĩnh vực 12 5.1 Nhận diện chữ, khuôn mặt Camera 12 5.2 Vận hành tự động 13 5.3 Quản lý chất lượng công nghiệp 13 5.4 Phát khiếm khuyết 13 5.5 Xử lí liệu 14 5.6 Lĩnh vực y tế .14 5.7 Ngân hàng 14 PHẦN 3: MỘT VÍ DỤ VỀ COMPUTER VISION 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO 20 PYTHON VÀ COMPUTER VISION PHẦN 1: GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PYTHON Sơ lược Python NGÔN NGỮ PYTHON Guido van Rossum tạo cuối năm 1990 Python giống Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk Tcl Python phát triển dự án mã mở tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundationquản lý Pythonđược phát triển để chạy Unix Nhưng theo thời gian, "bành trướng" sang hệ điều hành từMS-DOS đến MAC OS, OS/2, Windows, Linuxvà số điều hành khác thuộc họ Unix Python ngơn ngữ bậc cao (high-level)có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận Về nguồn gốc Python, Van Rossum viết vào năm 1996: Hơn sáu năm trước, vào tháng 12 năm 1989, tơi tìm kiếm dự án lập trình "sở thích" mà chiếm đóng tâm trí tơi suốt tuần lễ Giáng sinh Văn phịng tơi đóng cửa, tơi có máy tính nhà, khơng có nhiều thứ khác tay Tơi định viết thông dịch (interprester) cho ngôn ngữ kịch mà nghĩ đến: hậu duệ ABC hấp dẫn hacker Unix/C Tơi chọn Python tiêu đề làm việc cho dự án Đặc điểm Python 2.1 Ngôn ngữ lập trình đơn giản, dễ học – dễ học Python có cú pháp đơn giản, rõ ràng Nó dễ đọc viết nhiều so sánh với ngơn ngữ lập trình khác C++, Java, C# Python làm cho việc lập trình trở nên thú vị, cho phép bạn tập trung vào giải pháp khơng phải cú pháp 2.2 Miễn phí, mã nguồn mở Bạn tự sử dụng phân phối Python, chí dùng cho mục đích thương mại Vì mã nguồn mở, bạn khơng sử dụng phần mềm, chương trình viết Python mà cịn thay đổi mã nguồn Python có cộng đồng rộng lớn, khơng ngừng cải thiện lần cập nhật 2.3 Khả di động linh hoạt Giả sử bạn giả sử bạn viết mã Python cho máy Windows Bây giờ, bạn muốn chạy máy Mac, bạn khơng cần phải thay đổi cũ Nói cách khác, bạn lấy mã chạy máy nào, khơng cần phải viết mã khác cho máy khác Điều làm cho Python trở thành ngôn ngữ di động Tuy nhiên, bạn phải tránh tính phụ thuộc hệ thống trường hợp Nó chạy liền mạch hầu hết tất tảng Windows, macOS, Linux – lap trinh web 2.4 Khả mở rộng nhúng Giả sử ứng dụng địi hỏi phức tạp lớn, bạn dễ dàng kết hợp phần code C, C++ ngơn ngữ khác (có thể gọi từ C) vào code Python Điều cung cấp cho ứng dụng bạn tính tốt khả scripting mà ngơn ngữ lập trình khác khó làm 2.5 Ngơn ngữ thơng dịch cấp cao Không giống C/C++, với Python, bạn khơng phải lo lắng nhiệm vụ khó khăn quản lý nhớ, dọn dẹp liệu vô nghĩa,… Khi chạy code Python, tự động chuyển đổi code sang ngơn ngữ máy tính hiểu Trong nội bộ, mã nguồn chuyển đổi thành hình thức gọi bytecode Vì vậy, tất bạn cần làm chạy đoạn code Python bạn mà lo lắng việc liên kết với thư viện thứ khác 2.6 Thư viện tiêu chuẩn lớn để giải tác vụ phổ biến Python có số lượng lớn thư viện tiêu chuẩn giúp cho cơng việc lập trình bạn trở nên dễ thở nhiều, đơn giản khơng phải tự viết tất code Ví dụ: Bạn cần kết nối sở liệu MySQL Web server? Bạn nhập thư viện MySQLdb sử dụng Có thư viện cho biểu thức thông thường, tạo tài liệu, kiểm tra đơn vị, trình duyệt web, phân luồng, sở liệu, CGI, email, thao tác hình ảnh nhiều chức khác Vì vậy, bạn chắn khơng làm hỏng code hay ứng dụng 2.7 Hướng đối tượng Mọi thứ Python hướng đối tượng Lập trình hướng đối tượng (OOP) giúp giải vấn đề phức tạp cách trực quan Với OOP, bạn phân chia vấn đề phức tạp thành tập nhỏ cách tạo đối tượng Python hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, tính Nó hỗ trợ nhiều kế thừa, không giống Java 2.8 Ưu điểm, nhược điểm mức độ sử dụng  Ưu điểm – Linh hoạt – Ngôn ngữ tự nhiên / trực quan – Các tài liệu hướng dẫn đánh giá cao – Scripted trái ngược với compiled  Nhược điểm Không bắt đầu với kiến thức lập trình  Mức độ sử dụng Kỹ code sử dụng rộng rãi phổ biến giáo dục kỹ thuật sử dụng kinh doanh PHẦN 2: TỔNG QUAN VỀ COMPUTER VISION Khái niệm computer vision Thị giác máy tính lĩnh vực Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) Computer Science (Khoa học máy tính) nhằm giúp máy tính có khả nhìn hiểu giống người Computer vision (thị giác máy tính) xem đơi mắt thiết bị công nghiệp Là khái niệm cơng nghệ lưu trữ xử lý hình ảnh lấy từ giới thực, trực tiếp Nói dễ hiểu liên kết chuối hoạt động thu nhận, xử lý hình ảnh, nhận dạng đưa phân tích Từ truyền đến xử lý trung tâm đưa định cho việc vận hành cấu Trong thời đại công nghệ 4.0 này, máy móc trọng tâm phát triển Mỗi ngày cơng nghệ thay đổi, máy móc lại thơng minh Để có cỗ máy hồn hảo, kỹ sư ln mơ với người Các vi điều khiển, PLC, PC controller, … ví não máy móc Những cánh tay Robot được ví chân tay người Còn Computer Vision xem đôi mắt, giúp nhận định đưa định xác Lịch sử phát triển Computer Vision Các thí nghiệm ban đầu thị giác máy tính diễn vào năm 1950, sử dụng số mạng nơ-ron để phát cạnh vật thể xếp vật thể đơn giản thành loại hình trịn hình vng Đến năm 1970, việc sử dụng thương mại thị giác máy tính diễn giải văn đánh máy viết tay cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition – OCR) Sự tiến sử dụng để giải thích văn viết cho người mù Khi internet phát triển vào năm 1990, khiến cho lượng lớn hình ảnh sẵn có mạng sử dụng cho chương trình nhận dạng phân tích khn mặt phát triển mạnh mẽ Những tập liệu ngày gia tăng, giúp máy móc xác định người cụ thể ảnh video Ngày nay, số yếu tố hội tụ mang lại “phục hưng” thị giác máy tính: + Cơng nghệ di động với camera tích hợp làm bão hịa giới hình ảnh video + Sức mạnh tính tốn trở nên hợp lý dễ dàng tiếp cận + Phần cứng thiết kế cho Computer Vision kỹ thuật phân tích phổ biến rộng rãi + Các thuật toán mạng nơ-ron hội tụ tận dụng khả phần cứng phần mềm Tác động tiến lĩnh vực Computer Vision thật đáng kinh ngạc Tỷ lệ xác để xác định phân loại đối tượng tăng từ 50% lên 99% vòng chưa đầy thập kỷ – hệ thống ngày xác người việc phát phản ứng nhanh chóng với đầu vào trực quan Cách thức hoạt động Computer Vision Q trình mơ thị giác người chia thành giai đoạn nối tiếp (tương tự cách người nhìn): mơ mắt (thu nhận - khó), mơ vỏ não thị giác (xử lý khó) mơ phần cịn lại não (phân tích - khó nhất) Computer vision hoạt động theo ba bước bản: Thu nhận hình ảnh: Hình ảnh, chí tập hợp lớn, thu thập thời gian thực thơng qua video, hình ảnh cơng nghệ 3D để phân tích Mơ mắt lĩnh vực đạt nhiều thành công Chúng ta tạo các cảm biến, vi xử lý hình ảnh giống khả nhìn mắt người chí cịn tốt Camera chụp hàng ngàn ảnh giây nhận diện từ xa với độ xác cao Tuy nhiên cảm biến camera tốt nhận diện bóng đừng nói bắt chúng Nói cách khác, phần cứng bị giới hạn khơng có phần mềm đến khó khăn lớn Tuy vậy, camera ngày linh hoạt làm tảng tốt để nghiên cứu Xử lý hình ảnh: Các mơ hình học sâu tự động hóa phần lớn quy trình này, mơ hình thường đào tạo lần đầu cung cấp hàng nghìn hình ảnh gắn nhãn xác định trước Bộ não xây dựng từ số với hình ảnh lấp đầy tâm trí, làm nhiệm vụ liên quan tới thị giác nhiều cơng việc khác việc xuống tới cấp độ tế bào Hàng tỉ tế bào phối hợp để lấy hình mẫu, bắt tín hiệu Một nhóm nơ-ron báo cho nhóm khác có khác biệt dọc theo đường thẳng (theo góc đó, chuyển động nhanh hay theo hướng khác) Nghiên cứu thị giác máy tính cho mạng lưới nơ-ron phức tạp tới nỗi hiểu tiếp cận theo hướng lý giải từ xuống Với số đối tượng cách hiệu mơ tả đối tượng, từ nhiều góc nhìn, nhiều biến thể màu sắc, chuyển động nhiều thứ khác hình dung khó Ngay mức nhận thức em bé cần lượng liệu lớn vô Cách tiếp cận từ lên bắt chước cách não hoạt động hứa hẹn Những năm qua chứng kiến bùng nổ nghiên cứu sử dụng hệ thống việc bắt chước não người Quá trình nhận diện hình mẫu tăng tốc liên tục đạt tiến Nhận biết hình ảnh: Bước cuối bước diễn giải, nơi đối tượng xác định phân loại Ta xây dựng hệ thống nhận diện táo, từ góc nào, tình nào, dù đứng im hay chuyển động chúng nhận diện cam, khơng thể nói cho ta táo gì, có ăn khơng, lớn nhỏ hay dùng để làm Như phần cứng phần mềm tốt khơng làm khơng có hệ điều hành Đó phần cịn lại não: nhớ ngắn/dài hạn, liệu từ giác quan, ý, nhận thức, học tương tác với giới… viết lên mạng lưới nơ-ron kết nối phức tạp thứ thấy, theo cách mà hiểu Đó nơi mà khoa học máy tính trí tuệ nhân tạo gặp mặt Dù thời kì sơ khai, thị giác máy tính vơ hữu ích Nó có mặt camera nhận diện khn mặt (Face ID) nụ cười Nó giúp xe tự lái nhận diện biển báo, người đường Nó nằm robot nhà máy, nhận diện sản phẩm, truyền cho người Ví dụ, bạn cung cấp cho máy tính triệu hình ảnh lồi chim cánh cụt, thị giác máy tính sẽ tuân theo tất thuật tốn cho phép chúng phân tích màu sắc ảnh, hình dạng khoảng cách phận Khi kết thúc thuật tốn, máy tính ứng dụng trải nghiệm cung cấp hình ảnh khơng nhãn khác để định dạng hình ảnh chim cánh cụt Các hệ thống AI ngày tiến thêm bước thực hành động dựa hiểu biết hình ảnh Có nhiều loại Computer Vision sử dụng theo cách khác nhau:  Phân đoạn hình ảnh: phân vùng hình ảnh thành nhiều vùng nhiều mảnh để kiểm tra cách riêng biệt  Phát đối tượng: xác định đối tượng cụ thể ảnh Tính phát đối tượng nâng cao nhận dạng nhiều đối tượng hình ảnh: sân bóng, cầu thủ cơng, cầu thủ phịng thủ, bóng, v.v Các mơ hình sử dụng tọa độ X, Y để tạo hộp giới hạn xác định thứ bên hộp  Nhận dạng khuôn mặt: loại phát đối tượng nâng cao không nhận dạng khuôn mặt người ảnh mà nhận dạng cá nhân cụ thể  Phát cạnh: kỹ thuật sử dụng để xác định cạnh bên đối tượng phong cảnh để xác định rõ có ảnh  Phát mẫu: trình nhận dạng hình dạng, màu sắc số thị giác khác lặp lại hình ảnh  Phân loại hình ảnh: nhóm hình ảnh thành loại khác  So khớp đặc tính: loại phát mẫu phù hợp với điểm tương đồng hình ảnh để giúp phân loại chúng Computer Vision xu ngày Từ nhận dạng khuôn mặt xử lý hành động trực tiếp trận bóng đá, thị giác máy tính cạnh tranh vượt qua khả thị giác người nhiều lĩnh vực Bằng cách kết hợp với lĩnh vực khác khoa học AI (Artificial Intelligent – Trí tuệ nhân tạo), thúc đẩy Computer Vision trở thành ngành “hot” thời đại ngày Deep Learning (Học sâu) và Computer Vision: Học sâu huấn luyện máy tính nhìn nào? Tìm hiểu cách hoạt động loại mạng nơ-ron khác cách chúng sử dụng cho thị giác máy tính Học sâu loại học máy huấn luyện máy tính thực tác vụ giống người, chẳng hạn nhận dạng giọng nói, xác định hình ảnh đưa dự đốn Thay tổ chức liệu để chạy thơng qua phương trình xác định trước, học sâu thiết lập tham số liệu huấn luyện máy tính tự học cách nhận dạng mẫu sử dụng nhiều lớp xử lý Phân tích hình ảnh và AI: Xem giới thiệu phân tích hình ảnh tìm hiểu kỹ thuật phân tích mà bạn áp dụng cho liệu hình ảnh “Nhận dạng khuôn mặt” hệ thống sinh trắc học Hệ thống thường đường ống gồm giai đoạn: phát hiện, xếp, đại diện phân loại Khám phá cách miếng dán mặt biến đổi thành vectơ đặc trưng tập hợp điểm phúc tinh vị trí tương ứng chúng Ứng dụng Computer Vision cho số lĩnh vực 5.1 Nhận diện chữ, khuôn mặt Camera Chắc thời điểm người có cho SmartPhone Và mơi trường hồn hảo để Computer Vision thực chức Camera điện thoại với thuật tốn đại ln tạo cho người dùng trải nghiệm thú vị + Mở khóa hình nhận diện khn mặt + Thanh tốn tất dịch vụ thơng qua việc qt QR code + Nhận diện chữ để dịch ứng dụng từ điện nước 5.2 Vận hành tự động Chắc từ nghe mà biết đến xe không người lái, taxi không người lái Thì xem ứng dụng Computer Vision Xe không người lái xe có hệ thống Camera giám sát đưa phân tích, truyền đến công nghệ AI để tránh vật cản Vision ln chế độ live, đưa vị trí khoảng cách xe đến vật phía trước Chúng giúp nhận diện màu sắc để phân tích tín hiệu giao thông 5.3 Quản lý chất lượng công nghiệp Trong cơng nghiệp Vision chiếm vị trí quan trọng Đối với dây chuyền sản xuất lớn có sai số việc thiết lập khí thiết bị, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm Vision nhận diện đưa phán định liên tục để nhận diện lỗi sớm Qua giảm thiểu tỷ lệ lỗi ảnh hưởng đến tài doanh nghiệp 5.4 Phát khiếm khuyết Đây có lẽ ứng dụng phổ biến thị giác máy tính Cho đến việc phát yếu tố bị lỗi thường tiến hành người giám sát định mở rộng họ khơng thể kiểm sốt tồn quy trình hệ thống Với thị giác máy tính, kiểm tra tất lỗi nhỏ từ vết nứt kim loại, lỗi sơn, in xấu, có kích thước nhỏ 0,05mm Việc xử lý nhanh tốt mắt thường người gấp nhiều lần Thuật toán thiết kế đào tạo đặc biệt cho ứng dụng cụ thể thơng qua hình ảnh có khiếm khuyết khơng có khuyết tật 5.5 Xử lí liệu Để hỗ trợ người thực nhiệm vụ nhận dạng tổ chức thông tin, cơng cụ Computer Vision mơ hình Deep Learning đưa vào nghiên cứu, đòi hỏi khối lượng liệu lớn dán nhãn Khi thuật toán Deep Learning phát triển, chúng chủ yếu thay quy trình gắn thẻ thủ cơng thơng qua phương pháp tiếp cận gọi nghiên cứu liệu đám đông – thu thập theo thời gian thực tự động gắn thẻ liệu chuyên gia tạo từ máy học bắt đầu quy trình nhận dạng đối tượng 5.6 Lĩnh vực y tế Những tiến lớn liên tục xuất lĩnh vực nhận dạng mẫu xử lý hình ảnh Đồng thời, khơng có đáng ngạc nhiên cộng đồng y tế chuyên gia lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cho hình ảnh y khoa (kỹ thuật tạo hình ảnh trực quan bên thể để phân tích lâm sàng can thiệp y tế, biểu thị trực quan chức số quan mô sinh lý học) trở thành phần thiết yếu cách thức làm việc họ, hướng đến công cụ chẩn đoán tốt tăng đáng kể khả đưa hành động hiệu 5.7 Ngân hàng Khi nói đến việc liên kết cơng nghệ AI với ngân hàng, chủ yếu nghĩ đến việc phát gian lận Mặc dù lĩnh vực tập trung đặc biệt cho công nghệ tiên tiến lĩnh vực này, thị giác máy tính cải tiến nhiều thứ Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh sử dụng học máy để phân loại trích xuất liệu phục vụ cho việc giám sát trình xác thực tài liệu thẻ cước giấy phép lái xe sử dụng để cải thiện trải nghiệm khách hàng từ xa tăng cường bảo mật PHẦN 3: MỘT VÍ DỤ VỀ COMPUTER VISION Mơi trường thử nghiệm:  Python phiên 3.6.5  OpenCV phiên 3.4.1 Các thư viện cần thiết: Sử dụng cửa sổ Command Prompt thực viện dòng lệnh sau pip install opencv-python Sử dụng OpenCV toán nhận diện khuôn mặt Phần giới thiệu đề cập đến dùng hình ảnh/dữ liệu để giảm chi phí cho việc nghiên cứu thuật toán liệu đúc kết thành tệp tin xml Haar Cascade liệu sử dụng phổ biến nhất, sử dụng riêng tệp tin Haar Cascade haarcascade_frontalface_default.xml ngồi cịn có tệp tin phát mắt, miệng, hình dáng thể Haar Cascade Đầu tiên khai báo thư viện sau import cv2 Bước 1: Đầu vào ảnh tệp tin xml image  = cv2.imread("images/Bill Gates.jpg") face_cascade = cv2.CascadeClassifier("Haar Cascade/haarcascade_frontalface_default.xml") Bước 2: Tạo ảnh xám từ ảnh gốc grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ... VỀ COMPUTER VISION Khái niệm computer vision .5 Lịch sử phát triển Computer Vision Cách thức hoạt động Computer Vision .7 Computer Vision xu ngày 11 Ứng dụng Computer. .. VỀ COMPUTER VISION 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO 20 PYTHON VÀ COMPUTER VISION PHẦN 1: GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PYTHON Sơ lược Python NGÔN NGỮ PYTHON Guido van Rossum tạo cuối năm 1990 Python. ..Tên đề tài: PYTHON VÀ COMPUTER VISION Nhóm: 10 (Lớp thứ tiết 12-15 ) STT HỌ VÀ TÊN MÃ SỐ TỶ LỆ % SỐ ĐIỆN SINH VIÊN SINH VIÊN HOÀN THÀNH THOẠI