Вычислительное мышление: Метод решения сложных задач | страница 97

После фильтра на выходе числа оказались больше только там, где была замена значений на входе. Конечно, результат на выходе немного меньше, чем изображение на входе, ведь два значения оказываются пустыми. Однако он гораздо полезнее. Вместо того чтобы считать эти значения на входе в виде цифр, представьте их в виде пикселов. Это картинка.

Теперь подумайте, что происходит, когда вы прогоняете через этот фильтр первую строчку нашего скучного изображения на рис. 64, затем продвигаетесь ниже и проходите следующую, а затем и еще одну строку, пока не отфильтруете все изображение на входе. У вас получится новое изображение немного меньшего размера, как на рис. 69, где мы приняли 0 для белого и 1 для черного. У него есть особое свойства. Все области, где были вертикальные границы, оказались выделенными — они стали линиями. Немного математики, и из исходного изображения возник новый шаблон. Границы превратились в линии, и теперь компьютер их видит.

Программисты изобрели много разных фильтров, каждый из которых может обнаружить в изображениях разные элементы. За этим стоит тот же математический процесс, который мы только что рассмотрели. Правда, сами фильтры становятся все сложнее. Каждый из них — это шаблон. Использование шаблонов в фильтрах является основополагающим элементом компьютерного «зрения» при поиске закономерностей в изображениях. Кроме того, таким образом мы имитируем все, что знаем о человеческом зрении: похоже, что у клеток человеческого мозга есть определенные закономерности восприятия изменений интенсивности света, а это и есть линии.

Важные закономерности проявляются и во времени. Для этого мы создаем ПО, которое наблюдает за людьми, отслеживая выражение лица, и за предметами, которые двигаются и меняются. Для компьютера видео не более чем большой набор чисел. Оно состоит из последовательности картинок, снятых в течение определенного времени, а, как мы уже говорили, каждое изображение — это и есть набор чисел. Чтобы найти в видео интересные вещи, нужно эти числа фильтровать. Можно создать фильтры, которые работают не только во времени, но и в пространстве. Это так называемые они ищут сходство или различие в значениях пикселов в конкретных участках видеоизображений по ходу фильма. Возьмем фильтр из нашего примера [1, 0, +1]. Он представляет собой маленькую компактную того, что мы хотим найти. У него те же характеристики, что и у границы, — он начинается с меньшего значения и заканчивается наибольшим.