Summary  
This chapter introduces the fundamentals of computer vision, covering tasks such as image classification, object detection, segmentation, recognition, edge detection, image restoration, scene reconstruction, and video motion analysis to enable machines to interpret and process visual data programmatically.

General domain of usage  
Autonomous driving

**Computer vision** is een vakgebied binnen de **kunstmatige intelligentie** dat machines in staat stelt om **visuele data** uit de wereld te interpreteren en te begrijpen, vergelijkbaar met hoe mensen visuele informatie waarnemen en verwerken. Het omvat het verwerven, verwerken en analyseren van afbeeldingen of video's om beslissingen te nemen of inzichten te verkrijgen.

Definitie

**Toepassingen in de echte wereld** van computer vision omvatten:

**Computer vision** omvat diverse taken waarmee machines **visuele data** effectief kunnen begrijpen en verwerken:
- Beeldclassificatie;
- Objectdetectie;
- Beeldsegmentatie;
- Gezichts- & persoonsherkenning;
- Randdetectie;
- Beeldrestauratie;
- Overeenkomstige scenereconstructie;
- Video-bewegingsanalyse.

Welke uitspraak definieert computer vision het beste?

Uitgebreide introductie tot computer vision, met de nadruk op machinale waarneming en interpretatie van visuele data. Behandelt beeldvoorbewerking, feature-extractie, objectdetectie en deep learning-technieken die worden gebruikt in moderne vision-systemen.

Computer vision stelt machines in staat om visuele gegevens te interpreteren en analyseren, vergelijkbaar met menselijke waarneming. Deze sectie behandelt de basisprincipes van beeldrepresentatie, kleurmodellen en wiskundige fundamenten die essentieel zijn voor het begrijpen van hoe computers beelden verwerken. U verkent toepassingen in de praktijk, van autonome voertuigen tot medische beeldvorming, en ontdekt hoe computer vision integreert met AI en machine learning.

OpenCV is een krachtige bibliotheek voor beeldmanipulatie en computervisie-taken. Deze sectie behandelt essentiële technieken zoals beeldfiltering, transformaties, randdetectie en segmentatie. U leert hoe u vervaging, drempelbepaling, contourdetectie en kenmerkextractie uitvoert om beelden efficiënt te verbeteren en te analyseren.

CNN's verwerken visuele data met behulp van convolutie-, pooling- en activatielagen om kenmerken te extraheren voor taken zoals beeldclassificatie en objectdetectie. Belangrijke componenten zijn padding, convolutie voor kenmerkextractie, pooling voor complexiteitsreductie en activatie voor niet-lineariteit. Populaire architecturen zoals AlexNet, VGG en ResNet ondersteunen AI in de gezondheidszorg, autonomie en beveiliging.

Objectdetectie is een fundamentele taak binnen computer vision waarbij objecten in een afbeelding worden geïdentificeerd en gelokaliseerd. In tegenstelling tot beeldclassificatie, waarbij één label aan een volledige afbeelding wordt toegekend, classificeert objectdetectie niet alleen objecten, maar bepaalt ook hun posities met behulp van begrenzingskaders. Deze sectie behandelt belangrijke technieken en algoritmen die worden gebruikt bij objectdetectie, variërend van traditionele methoden tot deep learning-gebaseerde benaderingen zoals YOLO en U-Net.

Computer vision heeft zich in de loop der jaren aanzienlijk ontwikkeld, van eenvoudige beeldverwerkingsmethoden tot complexe deep learning-technieken. Deze sectie behandelt de nieuwste innovaties binnen computer vision, met de nadruk op transfer learning, gezichtsherkenning en beeldgeneratie. We onderzoeken de voordelen van voorgetrainde modellen voor de prestaties, de principes van gezichtsherkenningstechnologie en de wijze waarop AI beelden genereert via deep learning.

Wat is computer vision?

Awesome!

Wat is computer vision?