Vizioni kompjuterik

Detyrat e **vizionit kompjuterik** përfshijnë metoda për marrjen, përpunimin, analizimin dhe kuptimin e imazheve digjitale, si dhe nxjerrjen e të dhënave me dimension të lartë nga bota reale, me qëllim prodhimin e informacionit numerik ose simbolik, p.sh. në formë vendimesh Si një disiplinë shkencore, vizioni kompjuterik merret me teorinë pas sistemeve artificiale që nxjerrin informacion nga imazhet. Si një disiplinë shkencore, vizioni kompjuterik merret me teorinë pas sistemeve artificiale që nxjerrin informacion nga imazhet. Të dhënat e imazhit mund të marrin forma të ndryshme, si sekuenca video, pamje nga kamera të shumta, ose të dhëna shumë-dimensionale nga një skaner mjekësor. Si një disiplinë teknologjike, vizioni kompjuterik synon të aplikojë teoritë dhe modelet e tij për ndërtimin e sistemeve të vizionit kompjuterik. Vizioni i makinës i referohet një disipline inxhinierike të sistemeve, veçanërisht në kontekstin e automatizimit të fabrikave. Kohët e fundit, termat vizioni kompjuterik dhe vizioni i makinës janë bashkuar në një shkallë më të madhe.
Vizion kompjuterik është një fushë ndërdisiplinore që merret me mënyrën se si kompjuterët mund të bëhen për të fituar kuptim të nivelit të lartë nga imazhet ose videot dixhitale. Nga perspektiva e inxhinierisë, ajo synon të automatizojë detyrat që sistemi vizual njerëzor mund të kryejë. Si një disiplinë shkencore, vizioni kompjuterik merret me teorinë pas sistemeve artificiale që nxjerrin informacion nga imazhet. Si një disiplinë shkencore, vizioni kompjuterik merret me teorinë pas sistemeve artificiale që nxjerrin informacion nga imazhet. Të dhënat e imazhit mund të marrin forma të ndryshme, si sekuenca video, pamje nga kamera të shumta, ose të dhëna shumë-dimensionale nga një skaner mjekësor. Si një disiplinë teknologjike, vizioni kompjuterik synon të aplikojë teoritë dhe modelet e tij për ndërtimin e sistemeve të vizionit kompjuterik. Vizioni i makinës i referohet një disipline inxhinierike të sistemeve, veçanërisht në kontekstin e automatizimit të fabrikave. Kohët e fundit, termat vizioni kompjuterik dhe vizioni i makinës janë bashkuar në një shkallë më të madhe.
## Histori 
Në fund të viteve 1960, vizioni kompjuterik nisi të zhvillohej në universitete që ishin pioniere të inteligjencës artificiale. Qëllimi i tij ishte të imitonte sistemin vizual të njeriut, si një hap drejt pajisjes së robotëve me sjellje inteligjente. by attaching a camera to a computer and having it "describe what it saw". Deri në vitet ’90, disa nga temat e mëparshme të kërkimit u bënë më aktive se të tjerat. Studimet mbi rindërtimet projektive 3D çuan në një kuptim më të mirë të kalibrimit të kamerës. Me shfaqjen e metodave të optimizimit për kalibrimin e kamerës, u kuptua se shumë ide ishin eksploruar më parë në teorinë e rregullimit të tufave në fotogrametri. Kjo solli metoda për rindërtime të rralla 3D të skenave nga imazhe të shumta.U arrit progres në problemin e korrespondencës stereo të dendur dhe në teknikat stereo me shumë pamje. Në të njëjtën kohë, variacionet e prerjes së grafikut u përdorën për segmentimin e imazhit. Kjo dekadë shënoi gjithashtu herën e parë që teknikat e të mësuarit statistikor u aplikuan në praktikë për njohjen e fytyrave në imazhe (Eigenface). Drejt fundit të viteve ’90, ndodhi një ndryshim i rëndësishëm me rritjen e ndërveprimit mes grafikës kompjuterike dhe vizionit kompjuterik. Ky bashkëpunim përfshinte renderimin e bazuar në imazhe, morfimin e pamjeve, interpolimin e këndvështrimeve, bashkimin panoramik të imazheve dhe format e hershme të renderimit të fushës së dritës.
Përparimi i teknikave  i ka dhënë jetë të mëtejshme fushës së vizionit kompjuterik. Saktësia e algoritmeve të mësimit të thellë në disa grupe të dhënash të vizionit kompjuterik për detyra që variojnë nga klasifikimi, segmentimi dhe rrjedha optike i kanë tejkaluar metodat e mëparshme.
## Fushat e lidhura 
parapamje|**Zbulimi i objekteve në një fotografi**
### Fizika e gjendjes së ngurtë 
Fizika e gjendjes së ngurtë është një disiplinë tjetër e lidhur ngushtë me vizionin kompjuterik. Shumica e sistemeve të vizionit kompjuterik mbështeten në sensorë imazhi, të cilët detektojnë rrezatimin elektromagnetik, zakonisht në formën e dritës së dukshme, infra të kuqe ose ultravjollcë. Sensorët ndërtohen duke u bazuar në parimet e fizikës kuantike. Procesi i ndërveprimit të dritës me sipërfaqet shpjegohet përmes fizikës. Fizika sqaron sjelljen e optikës, e cila është pjesë thelbësore e shumicës së sistemeve të imazhit. Sensorët e avancuar të imazhit madje kërkojnë mekanikën kuantike për të dhënë një kuptim të plotë të procesit të formimit të imazhit.  Për të lundruar në këto mjedise kërkohet një kuptim i hollësishëm i tyre. Të dhënat mbi mjedisin mund të sigurohen nga një sistem vizioni kompjuterik, i cili funksionon si një sensor vizual dhe jep informacion të nivelit të lartë mbi mjedisin dhe robotin.
### Informatikë vizuale 
Llogaritja vizuale është një term i përgjithshëm për të gjitha disiplinat e informatikës që merren me imazhet dhe modelet 3D, si grafika kompjuterike, përpunimi i imazheve, vizualizimi, vizioni kompjuterik, realiteti virtual dhe i shtuar, përpunimi i videos dhe vizualistika kompjuterike. Llogaritja vizuale përfshin gjithashtu aspekte të njohjes së modeleve, ndërveprimit njeri-kompjuter, mësimit të makinerive dhe bibliotekave digjitale. Sfida kryesore janë marrja, përpunimi, analiza dhe paraqitja e informacionit vizual (kryesisht imazhe dhe video). Fushat e aplikimit përfshijnë kontrollin e cilësisë industriale, përpunimin dhe vizualizimin e imazheve mjekësore, matjen, robotikën, sistemet multimediale, trashëgiminë virtuale, efektet speciale në filma dhe televizion, si dhe ludologjinë. Llogaritja vizuale përfshin gjithashtu artin digjital dhe studimet mbi median digjitale.
### Fusha të tjera 
Përveç perspektivave të përmendura më sipër mbi vizionin kompjuterik, shumë nga temat kërkimore përkatëse mund të shqyrtohen edhe nga një këndvështrim thjesht matematikor. Për shembull, një numër i madh metodash në vizionin kompjuterik mbështeten në statistikë, optimizim ose gjeometri. Së fundmi, një pjesë e madhe e fushës i është kushtuar aspektit praktik të vizionit kompjuterik; si mund të implementohen metodat ekzistuese në kombinime të ndryshme të softuerit dhe harduerit, ose si mund të përshtaten këto metoda në mënyrë që të arrihet shpejtësi përpunimi pa humbur ndjeshëm performancë. Vizioni kompjuterik gjen përdorim gjithashtu në tregtinë elektronike të modës, administrimin e inventarit, kërkimin e patentave, mobiljet dhe industrinë e kozmetikës.
### Dallimet 
Fushat që lidhen më ngushtë me vizionin kompjuterik janë përpunimi i imazheve, analiza e imazheve dhe vizioni automatik . Ekziston një mbivendosje e konsiderueshme në gamën e teknikave dhe aplikimeve që këto mbulojnë. Kjo nënkupton që teknikat themelore që përdoren dhe zhvillohen në këto fusha janë të ngjashme, diçka që mund të interpretohet sikur ekziston vetëm një fushë me emra të ndryshëm. Nga ana tjetër, duket se është e nevojshme që grupet kërkimore, revistat shkencore, konferencat dhe kompanitë të paraqesin ose të tregtojnë veten si pjesë të njërës prej këtyre fushave dhe, për këtë arsye, janë paraqitur karakterizime të ndryshme që dallojnë secilën prej fushave nga të tjerat. Në përpunimin e imazheve, hyrja dhe dalja janë të dyja imazhe, ndërsa në vizionin kompjuterik, hyrja është një imazh ose video, dhe dalja mund të jetë një imazh i përmirësuar, një analizë e përmbajtjes së imazhit, apo edhe sjellja e një sistemi bazuar në atë analizë.
Grafika kompjuterike prodhon të dhëna imazhi nga modelet 3D, dhe vizioni kompjuterik shpesh prodhon modele 3D nga të dhënat e imazhit.
Karakterizimet e mëposhtme duken të rëndësishme, por nuk duhen marrë si të pranuara universalisht:
* Përpunimi dhe interpretimi i imazhit zakonisht fokusohen në imazhet 2D, si transformimi i një imazhi në një tjetër, p.sh., përmes operacioneve sipas pikselëve, si përmirësimi i kontrastit, operacioneve lokale, si nxjerrja e skajeve ose reduktimi i zhurmës, apo transformimeve gjeometrike, si rrotullimi i imazhit. Ky përshkrim nënkupton se përpunimi/interpretimi i imazhit nuk kërkon supozime dhe nuk prodhon interpretime mbi përmbajtjen e tij.
* Vizioni kompjuterik përfshin analizën 3D duke u bazuar në imazhe 2D. Ai shqyrton skenën tredimensionale të projektuar në një ose disa imazhe, p.sh., si të rindërtohet struktura ose të nxirren informacione të tjera mbi skenën 3D nga një ose disa imazhe. Vizioni kompjuterik shpesh mbështetet në supozime më të thjeshta ose më komplekse rreth skenës së paraqitur në një imazh.
*  Vizioni automatik është procesi i përdorimit të një game teknologjish dhe metodash për të mundësuar inspektim automatik të bazuar në imazhe, kontroll të proceseve dhe udhëzim nga robotët. Vizioni automatik ka prirje të fokusohet në aplikime, kryesisht në prodhim, p.sh., robotë të bazuar në vizion dhe sisteme për inspektim, matje ose mbledhje të bazuar në vizion (si mbledhja e mbeturinave ). Kjo nënkupton se teknologjitë e sensorëve të imazhit dhe teoria e kontrollit shpesh kombinohen me përpunimin e të dhënave të imazhit për të komanduar një robot, dhe se përpunimi në kohë reale theksohet përmes zbatimeve efikase në harduer dhe softuer. Gjithashtu nënkupton se kushtet e jashtme si ndriçimi mund të jenë dhe shpesh janë më të kontrolluara në vizionin automatik sesa në vizionin e përgjithshëm kompjuterik, gjë që mundëson përdorimin e algoritmeve të ndryshme.
* Ekziston gjithashtu një fushë e quajtur imazheri, e cila merret kryesisht me procesin e krijimit të imazheve, por ndonjëherë përfshin edhe përpunimin dhe interpretimin e tyre. Për shembull, imazheria mjekësore përfshin punë të konsiderueshme në analizën e të dhënave të imazhit për aplikime mjekësore. Përparimi në rrjetet nervore konvolucionale (CNN) ka përmirësuar ndjeshëm zbulimin e saktë të sëmundjeve në imazhet mjekësore, veçanërisht në kardiologji, patologji, dermatologji dhe radiologji.
*  Së fundmi, njohja e modeleve është një fushë që përdor metoda të ndryshme për të nxjerrë informacion nga sinjalet në përgjithësi, kryesisht të bazuara në qasje statistikore dhe rrjete nervore artificiale. Një pjesë e rëndësishme e kësaj fushe i kushtohet aplikimit të këtyre metodave në të dhënat e imazhit.
Fotogrametria gjithashtu mbivendoset me shikimin kompjuterik, p.sh.,stereofotogrametria kundrejt shikimit stereo kompjuterik .
## Aplikacionet 
Zbatimet shtrihen nga detyra të tilla si sistemet industriale të vizionit automatik, të cilat, për shembull, kontrollojnë shishet që kalojnë me shpejtësi në një linjë prodhimi, deri te kërkimet mbi inteligjencën artificiale dhe kompjuterët ose robotët që mund të interpretojnë botën përreth tyre. Fushat e vizionit kompjuterik dhe vizionit automatik kanë mbivendosje të madhe. Vizioni kompjuterik mbulon teknologjinë bazë të analizës së automatizuar të imazhit, e cila përdoret në shumë fusha. Vizioni automatik zakonisht i referohet një procesi që kombinon analizën e automatizuar të imazhit me metoda dhe teknologji të tjera për të ofruar inspektim automatik dhe udhëzim nga robotët në aplikime industriale. Në shumë përdorime të vizionit kompjuterik, kompjuterët janë të programuar paraprakisht për të zgjidhur një detyrë të caktuar, por metodat e bazuara në të nxënë po bëhen gjithnjë e më të zakonshme. Shembuj të aplikimeve të vizionit kompjuterik përfshijnë sisteme për:
[thumb|Mësimi i formave 3D ka qenë një detyrë sfiduese në vizionin kompjuterik. Përparimet e fundit në (të mësuarit e thellë
) u kanë mundësuar studiuesve të ndërtojnë modele që janë në gjendje të gjenerojnë dhe rindërtojnë forma 3D nga (hartë thellësie) ose silueta me një ose shumë pamje pa probleme dhe me efikasitet.
* Kontrollimi i proceseve, *p.sh.*, një [Roboti industrial|robot industrial ;
* Zbulimi i ngjarjeve, *p.sh.*, për mbikëqyrje vizuale ose numërim njerëzish, p.sh., në industrinë e restoranteve ;
* Ndërveprimi, *p.sh.*, si të dhëna hyrëse në një pajisje për ndërveprimin kompjuter-njeri ;
* monitorimi i kulturave bujqësore, p.sh. një model transformatorësh shikimi me burim të hapur  është zhvilluar për të ndihmuar fermerët të zbulojnë automatikisht sëmundjet e luleshtrydheve me saktësi 98.4%.
* Modelimi i objekteve ose mjediseve, *p.sh.*, analiza e imazheve mjekësore ose modelimi topografik ;
* Navigimi, *p.sh.*, nga një automjet autonom ose robot celular ;
* Organizimi i informacionit, *p.sh.*, për indeksimin e bazave të të dhënave të imazheve dhe sekuencave të imazheve.
* Gjurmimi i sipërfaqeve ose planeve në koordinata 3D për të lejuar përvojat e Realitetit të Shtuar .
* Analizimi i gjendjes së objekteve në industri ose ndërtim.
* Lexim automatik i buzëve në kohë reale për pajisje dhe aplikacione për të ndihmuar personat me aftësi të kufizuara.
Për vitin 2024, fushat kryesore të vizionit kompjuterik ishin industria (madhësia e tregut 5.22 miliardë dollarë amerikanë), medicine (market size US$2.6 billion), dhe ushtria (madhësia e tregut 996.2 milion dollarë amerikanë).
### Mjeksia 
[parapamje|Videoja konceptuale e Arsyetimit të Medias Vizuale të [DARPA -s]]
Një nga fushat më të spikatura të aplikimit është vizioni mjekësor kompjuterik, ose përpunimi i imazheve mjekësore, i karakterizuar nga nxjerrja e informacionit nga të dhënat e imazhit për të diagnostikuar një pacient. Një shembull i kësaj është zbulimi i tumoreve, arteriosklerozës ose ndryshimeve të tjera malinje, dhe një sërë patologjish dentare; matjet e dimensioneve të organeve, rrjedhjes së gjakut, etj., janë një shembull tjetër. Ai gjithashtu mbështet kërkimin mjekësor duke ofruar informacione të reja: *p.sh.*, rreth strukturës së trurit ose cilësisë së trajtimeve mjekësore. Zbatimet e vizionit kompjuterik në fushën mjekësore përfshijnë gjithashtu përmirësimin e imazheve të interpretuara nga njerëzit - imazhe ultrasonike ose imazhe me rreze X, për shembull – për të zvogëluar ndikimin e zhurmës.
### Vizioni i makinës 
Një fushë e dytë aplikimi në vizionin kompjuterik është në industri, ndonjëherë e quajtur vizion makinerik, ku informacioni nxirret me qëllim mbështetjen e një procesi prodhimi. Një shembull është kontrolli i cilësisë ku detajet ose produktet përfundimtare inspektohen automatikisht për të gjetur defekte. Një nga fushat më të përhapura për inspektim të tillë është industria e pllakës së ngjitjes (wafer) në të cilën çdo pllakë e vetme matet dhe inspektohet për pasaktësi ose defekte për të parandaluar që një çip kompjuteri të dalë në treg në një mënyrë të papërdorshme. Një shembull tjetër është matja e pozicionit dhe orientimit të detajeve që duhen marrë nga një krah roboti. Vizioni makinerik përdoret gjithashtu gjerësisht në proceset bujqësore për të hequr ushqimet e padëshiruara nga materiali i madh, një proces i quajtur renditje optike. Një tjetër variant i këtij sensori të kallëpit të gishtit janë sensorët që përmbajnë një kamera të pezulluar në silikon. Siliconi formon një kupolë rreth pjesës së jashtme të kamerës dhe të ngulitur në silikon janë shënues pikash që janë të vendosur në mënyrë të barabartë. Këto kamera mund të vendosen më pas në pajisje të tilla si duart robotike në mënyrë që të lejojnë kompjuterin të marrë të dhëna prekëse shumë të sakta.
Fushat e tjera të aplikimit përfshijnë:
* Mbështetje për krijimin e efekteve vizuale për kinema dhe transmetime, *p.sh.*, gjurmimi i kamerave (lëvizja e ndeshjes).
* Mbikëqyrje .
* Zbulimi i përgjumjes së shoferit 
* Tracking and counting organisms in the biological sciences
## Detyra tipike 
Secila nga fushat e aplikimit të përshkruara më sipër përdor një gamë detyrash të vizionit kompjuterik; probleme matjeje pak a shumë të përcaktuara mirë ose probleme përpunimi, të cilat mund të zgjidhen duke përdorur një sërë metodash. Disa shembuj të detyrave tipike të vizionit kompjuterik janë paraqitur më poshtë.
Detyrat e vizionit kompjuterik përfshijnë metoda për marrjen, përpunimin, analizimin dhe kuptimin e imazheve dixhitale, si dhe nxjerrjen e të dhënave me dimensione të larta nga bota reale me qëllim prodhimin e informacionit numerik ose simbolik, *p.sh.*, në formën e vendimeve.
* **Njohja e objekteve** (e quajtur edhe **klasifikimi i objekteve** ) Një ose disa objekte ose klasa objektesh të paracaktuara ose të mësuara mund të njihen, zakonisht së bashku me pozicionet e tyre 2D në imazh ose pozat 3D në skenë. Blippar, Google Goggles dhe LikeThat ofrojnë programe të pavarura që ilustrojnë këtë funksionalitet.
* **Identifikimi**Një rast individual i një objekti njihet. Shembujt përfshijnë identifikimin e fytyrës ose gjurmës së gishtërinjve të një personi specifik, identifikimin e shifrave të shkruara me dorë ose identifikimin e një automjeti specifik.
* **Zbulimi**Të dhënat e imazhit skanohen për objekte specifike së bashku me vendndodhjet e tyre. Shembujt përfshijnë zbulimin e një pengese në fushën e shikimit të makinës dhe qelizat ose indet e mundshme anormale në imazhet mjekësore ose zbulimin e një automjeti në një sistem automatik të pagesës rrugore. Zbulimi i bazuar në llogaritje relativisht të thjeshta dhe të shpejta përdoret ndonjëherë për të gjetur rajone më të vogla të të dhënave interesante të imazhit të cilat mund të analizohen më tej me teknika më të kërkuara në llogaritje për të prodhuar një interpretim të saktë.
Aktualisht, algoritmet më të mira për detyra të tilla bazohen në rrjetet nervore konvolucionale . Një ilustrim i aftësive të tyre jepet nga Sfida e Njohjes Vizuale në Shkallë të Madhe ImageNet ; ky është një pikë referimi në klasifikimin dhe zbulimin e objekteve, me miliona imazhe dhe 1000 klasa objektesh të përdorura në konkurs. Performanca e rrjeteve nervore konvolucionale në testet ImageNet tani është afër asaj të njerëzve.
* Njohja e emocioneve'***Një nëngrup i njohjes së fytyrës, njohja e emocioneve i referohet procesit të klasifikimit të emocioneve njerëzore. Megjithatë, psikologët paralajmërojnë se emocionet e brendshme nuk mund të zbulohen në mënyrë të besueshme nga fytyrat.
* **Teknologjia e Njohjes së Formave** (SRT) në sistemet kundërvuese të njerëzve që dallojnë qeniet njerëzore (modelet e kokës dhe të shpatullave) nga objektet.
* **Njohja e aktivitetit njerëzor** – merret me njohjen e aktivitetit nga një seri kuadrosh video, si për shembull, nëse personi po merr një objekt ose po ecën.

### Analiza e lëvizjes 
Disa detyra lidhen me vlerësimin e lëvizjes, ku një sekuencë imazhesh përpunohet për të prodhuar një vlerësim të shpejtësisë ose në secilën pikë të imazhit ose në skenën 3D ose edhe të kamerës që prodhon imazhet. Shembuj të detyrave të tilla janë:

* **Egomocion**përcaktimi i lëvizjes së ngurtë 3D (rrotullimi dhe përkthimi) të kamerës nga një sekuencë imazhesh e prodhuar nga kamera.
* **Ndjekja*'duke ndjekur lëvizjet e një grupi (zakonisht) më të vogël pikash interesi ose objektesh ( *p.sh.*, automjete, objekte, njerëz ose organizma të tjerë  (e referuar edhe si hierarkia e skenës hapësinore-taksonike), ndërsa spikatja vizuale shpesh zbatohet si vëmendje hapësinore dhe kohore.
** Segmentimi ose bashkë-segmentimi i një ose më shumë videove në një seri maskash të planit të parë për çdo kuadër, duke ruajtur vazhdimësinë semantike kohore.
* **Përpunimi i nivelit të lartë** – Në këtë fazë, të dhënat hyrëse zakonisht përbëhen nga një grup i vogël të dhënash, si p.sh. një grup pikash ose një rajon imazhi, i cili supozohet se përmban një objekt të caktuar.[== Pajisje ==
[Skeda:LiDAR Scanner and Back Camera of iPad Pro 2020 - 3.jpg|parapamje|Një iPad Pro model 2020 me një sensor LiDAR
Ekzistojnë shumë lloje sistemesh të shikimit kompjuterik; megjithatë, të gjitha përmbajnë këto elementë bazë: një burim energjie, të paktën një pajisje për marrjen e imazhit (kamera, CCD, etj.), një procesor dhe kabllo kontrolli dhe komunikimi ose një lloj mekanizmi ndërlidhës pa tel. Përveç kësaj, një sistem praktik shikimi përmban softuer, si dhe një ekran për të monitoruar sistemin. Sistemet e shikimit për hapësirat e brendshme, si shumica e atyre industriale, përmbajnë një sistem ndriçimi dhe mund të vendosen në një mjedis të kontrolluar. Për më tepër, një sistem i kompletuar përfshin shumë aksesorë, të tilla si mbështetëse kamerash, kabllo dhe lidhës.

Shumica e sistemeve të vizionit kompjuterik përdorin kamera të dritës së dukshme që shikojnë në mënyrë pasive një skenë me shpejtësi kuadrosh prej maksimumi 60 kuadrosh për sekondë (zakonisht shumë më të ngadalta).

Disa sisteme të vizionit kompjuterik përdorin pajisje për marrjen e imazheve me ndriçim aktiv ose burime të tjera përveç dritës së dukshme, ose të dyja bashkë, si skanerët 3D me dritë të strukturuar, kamerat termike, imazherët hiperspektralë, imazhet me radar, skanerët lidar, imazhet me rezonancë magnetike, sonari me skanim anësor, sonari me aperturë sintetike, etj. Pajisje të tilla gjenerojnë “imazhe” që më pas përpunohen shpesh duke përdorur të njëjtat algoritme të vizionit kompjuterik që përdoren për përpunimin e imazheve të dritës së dukshme.

Ndërsa sistemet tradicionale të transmetimit dhe videos për përdoruesit funksionojnë me një ritëm prej 30 kuadrosh në sekondë, avancimet në përpunimin digjital të sinjalit dhe pajisjet grafike për konsumatorët kanë mundësuar marrjen, përpunimin dhe paraqitjen e imazheve me shpejtësi të lartë për sistemet në kohë reale, duke arritur nga qindra deri në mijëra kuadro për sekondë. Për aplikimet në robotikë, sistemet e shpejta video në kohë reale janë jashtëzakonisht të rëndësishme dhe shpesh mund të lehtësojnë përpunimin e domosdoshëm për disa algoritme. Kur kombinohen me një projektor me shpejtësi të lartë, kapja e shpejtë e imazhit mundëson realizimin e matjes 3D dhe gjurmimin e veçorive.

Sistemet e shikimit egocentrik përbëhen nga një aparat fotografik i veshshëm që automatikisht bën fotografi nga perspektiva e personit të parë.

Që prej vitit 2016, njësitë e përpunimit të vizionit janë shfaqur si një kategori e re procesorësh, të cilat plotësojnë rolin e CPU-ve dhe njësive të përpunimit grafik (GPU).

## Shih edhe 
* Zbulimi i tabelës së shahut
* Imazhe kompjuterike
* Fotografi kompjuterike
* Audicion kompjuterik
* Vizioni egocentrik
* Fjalori i shikimit të makinës
* Hartografia e hapësirës
* Algoritmi Teknomo-Fernandez
* Shkenca e shikimit
* Agnozia vizuale
* Perceptimi vizual
* Sistemi vizual

### Listat 
* Skica e vizionit kompjuterik
* Lista e teknologjive në zhvillim
* Skema e inteligjencës artificiale

## Referime 
## Lexime të mëtejshme 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

### Lidhje të jashtme 
* USC Iris computer vision conference list
* Computer vision papers on the web – a complete list of papers of the most relevant computer vision conferences.
* Computer Vision Online  – news, source code, datasets and job offers related to computer vision
* CVonline – Bob Fisher's Compendium of Computer Vision.
* British Machine Vision Association – supporting computer vision research within the UK via the BMVC and MIUA conferences, *Annals of the BMVA* (open-source journal), BMVA Summer School and one-day meetings
* Computer Vision Container, Joe Hoeller GitHub: Widely adopted open-source container for GPU accelerated computer vision applications. Used by researchers, universities, private companies, as well as the U.S. Gov't.