Thị giác máy tính là gì? Tại sao lĩnh vực này có tiềm năng tạo ra một cuộc cách mạng cho thế giới? Trước đây, để làm việc với thị giác máy tính, bạn cần có nền tảng kỹ thuật rất vững chắc. Nhưng điều đó hiện nay không còn đúng nữa. Khi lĩnh vực thị giác máy tính ngày càng phát triển và hoàn thiện, bạn có thể bớt quan tâm đến các chi tiết kỹ thuật phức tạp, thay vào đó tập trung nhiều hơn vào việc thị giác máy tính có thể giúp bạn giải quyết một bài toán cụ thể như thế nào. Trong bài viết này, bạn sẽ hiểu hơn về thị giác máy tính mà không cần nền tảng kỹ thuật mạnh và bạn sẽ biết các bước cần thiết để giải quyết một bài toán thị giác máy tính.
>>> Xem thêm các bài viết:
- Cách tạo chatbot AI bán hàng đa kênh hiệu quả, chi tiết
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính (Computer Vision) là khả năng giúp máy tính “nhìn” và hiểu được thế giới vật lý xung quanh. Với thị giác máy tính, máy tính có thể học cách xác định, nhận diện và xác định chính xác vị trí của các đối tượng.
Hãy xem xét tình huống sau: bạn muốn uống một ly nước. Khi bạn có ý tưởng này, nhiều thứ xảy ra đòi hỏi sử dụng kỹ năng thị giác:
- Bạn phải nhận ra rằng thứ trước mặt bạn là một ly nước.
- Bạn phải biết cánh tay và ly nước ở đâu, sau đó di chuyển cánh tay về phía ly.
- Bạn phải nhận biết khi nào tay bạn đủ gần để cầm ly đúng cách.
- Bạn phải biết khuôn mặt của bạn ở đâu, sau đó nhặt ly lên và di chuyển nó về phía mặt bạn.
Thị giác máy tính bao gồm tất cả các quy trình tương tự này, nhưng dành cho máy tính!
Các bài toán thị giác máy tính rơi vào một vài nhóm khác nhau. Điều này quan trọng vì các bài toán khác nhau được giải quyết bằng các phương pháp khác nhau.
>> Xem thêm:
- LLM là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn và cách chúng hoạt động
- Mẹo tạo prompt cho LLM trong thị giác máy tính để tăng độ chính xác
Thị giác máy là gì?
Thị giác máy là một ứng dụng của thị giác máy tính trong các trường hợp sử dụng công nghiệp. Thị giác máy có thể được sử dụng để phát hiện lỗi, quản lý hàng tồn kho, giám sát các giai đoạn của quy trình sản xuất, đảm bảo công nhân mặc đồ bảo hộ phù hợp trong môi trường làm việc được kiểm soát, và nhiều hơn nữa.
Bạn có thể sẽ nghe thấy “thị giác máy” và “thị giác máy tính” được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng trong nhiều trường hợp mọi người sử dụng “thị giác máy” để chỉ cụ thể hơn các ứng dụng công nghiệp của thị giác máy tính. Bạn có thể tưởng tượng mối quan hệ giữa thị giác máy và thị giác máy tính như những con búp bê lồng nhau. Thị giác máy là một tập hợp con tập trung hơn trong thị giác máy tính
Tóm lại, cả thị giác máy và thị giác máy tính đều quan tâm đến việc nhận diện, phân đoạn, theo dõi hoặc phân loại các đặc điểm trong hình ảnh, và sử dụng thông tin thu thập được để thực hiện một chức năng (ví dụ: làm chậm quy trình sản xuất, thông báo cho người quản lý về vấn đề, ghi lại sự kiện như xe nâng đi vào công trường xây dựng).
Thị giác máy tính được sử dụng để làm gì? Các trường hợp sử dụng thị giác máy tính
Thị giác máy tính đang chuyển đổi các ngành công nghiệp từ robot và sản xuất đến chăm sóc sức khỏe và thể thao. Ngày nay, các hệ thống AI thị giác đang mở khóa các cấp độ tự động hóa, hiệu quả và thông tin chi tiết mới. Chỉ là một ví dụ gần đây, Thế vận hội Paris 2024 đã sử dụng AI để theo dõi chuyển động của vận động viên trong bóng chuyền, nhảy cầu và thể dục dụng cụ. Hãy cùng xem xét các ứng dụng thực tế của thị giác máy tính, tiết lộ cách công nghệ này đang định hình tương lai.
Robot: Thị giác máy tính cho phép robot nhận diện và theo dõi các đối tượng cho các nhiệm vụ như quản lý hàng tồn kho, phân loại và hoạt động dây chuyền lắp ráp. Xe tự lái và máy bay không người lái sử dụng LiDAR và bản đồ dựa trên thị giác để di chuyển an toàn trong khi tránh chướng ngại vật.
Sản xuất: Các nhà sản xuất đang tận dụng các hệ thống AI thị giác thực tế để giúp tránh tắc nghẽn và tích tụ, xác định lỗi trong sản phẩm, bao bì và nhãn mác, và cảnh báo nhân viên về các mối nguy hiểm về an toàn và sức khỏe. Các công ty như Audi đã sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra chất lượng và quy trình hàn.
Logistics: Kho bãi, vận chuyển và quản lý hàng tồn kho đã được hợp lý hóa bởi thị giác thực tế. Amazon sử dụng robot được cung cấp bởi thị giác (Sparrow, Robin, Cardinal) để phát hiện lỗi và xử lý gói hàng; DHL đã triển khai kính thông minh AR cho phân loại kho không cần tay; và UPS triển khai máy bay không người lái được điều khiển bởi AI để giao hàng tự động.
Thể thao: AI thị giác đang tác động đến mọi thứ từ theo dõi cầu thủ đến tương tác với người hâm mộ. Việc sử dụng chính mà người hâm mộ có thể đã gặp là giảm thiểu sai sót của con người trong việc điều hành trọng tài. Bạn có biết công nghệ Việt vị Bán tự động (SAOT) của English Premier League 2024-2025 mang lại các phán quyết việt vị tức thì, chính xác không? Và Formula One tận dụng AI để tự động phát hiện vi phạm giới hạn đường đua.
Chăm sóc sức khỏe: Ngành chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng áp dụng công nghệ thị giác máy tính để cải thiện chăm sóc bệnh nhân và tiết kiệm thời gian. Thị giác máy tính được sử dụng để đếm và nhận diện thuốc, khử trùng thiết bị y tế, và thậm chí phát hiện tế bào ung thư thông qua sàng lọc hỗ trợ AI.
Phân tích dữ liệu: AI thực tế đang cách mạng hóa phân tích cho phép phân tích dữ liệu lịch sử, trích xuất các mẫu từ nguồn cấp video để tối ưu hóa việc sử dụng bãi đậu xe hoặc theo dõi chuyển động của khách hàng trong các cửa hàng bán lẻ để tối ưu hóa vị trí sản phẩm và nhân sự.
Thị giác máy tính thậm chí còn được sử dụng trong nông nghiệp để kiểm tra cây trồng, phát hiện bệnh cây và đánh giá chất lượng đất để canh tác hiệu quả hơn.
>> Xem thêm:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Hiểu đúng về khái niệm & ứng dụng
- Đếm Đối Tượng Bằng Thị Giác Máy Tính
Các tác vụ của thị giác máy tính khác nhau như thế nào?
Có sáu loại tác vụ chính về thị giác máy tính, bốn trong số đó được minh họa trong hình ảnh trên và được trình bày chi tiết dưới đây. Hãy nói về từng loại tác vụ thị giác máy tính chính, cùng với các ví dụ về các tác vụ thực tế có thể được giải quyết bởi từng loại tác vụ.
Phân loại hình ảnh
Phân loại hình ảnh là quá trình phân loại mỗi hình ảnh vào một nhóm. Ví dụ, nếu bạn có một 100 hình ảnh mà mỗi hình chứa một con mèo hoặc một con chó, thì phân loại có nghĩa là dự đoán liệu hình ảnh bạn đang xem là của mèo hay chó.
Trong mỗi hình ảnh, chỉ có một đối tượng mà bạn quan tâm đến việc gán nhãn – máy tính của bạn sẽ không xác định rằng có hai con chó trong một hình ảnh hoặc có một con mèo và một con chó – chỉ là một hình ảnh thuộc nhóm “chó” hoặc nhóm “mèo”.
>> Xem thêm:
- Top 7 Công cụ Theo dõi Đối tượng Mã nguồn mở Tốt Nhất 2025
- TOP 20 công cụ Chat AI tiếng Việt miễn phí thông minh phổ biến
Phân loại và định vị
Phân loại mỗi hình ảnh vào một nhóm và xác định đối tượng quan tâm ở đâu trong khung hình. Ví dụ, nếu bạn có một chồng 100 hình ảnh chứa một con chó hoặc một con mèo, thì máy tính của bạn sẽ có thể xác định liệu hình ảnh có chứa chó hay mèo và nó ở đâu trong hình ảnh.
Trong mỗi hình ảnh, chỉ có một đối tượng mà bạn quan tâm đến việc gắn nhãn. Trong định vị, máy tính xác định đối tượng đó ở đâu bằng cách sử dụng thứ gọi là hộp giới hạn (bounding box).
Một ví dụ thực tế là sử dụng thị giác máy tính để chống cháy rừng bằng cách phát hiện khói ở một vị trí cụ thể.
Phát hiện đối tượng
Phát hiện đối tượng có nghĩa là xác định vị trí của một đối tượng quan tâm, đối với bất kỳ đối tượng quan tâm nào. Ví dụ, nếu bạn có một 100 hình ảnh và mỗi hình là một bức ảnh gia đình với thú cưng, thì máy tính của bạn sẽ xác định vị trí của con người và thú cưng trong mỗi hình ảnh. Hình ảnh có thể chứa bất kỳ số lượng đối tượng nào; chúng không bị giới hạn chỉ một.
Một ví dụ thực tế về phát hiện đối tượng là sử dụng thị giác máy tính để xác định từng cầu thủ trong một trận đấu.
Phân đoạn ngữ nghĩa
Phân đoạn ngữ nghĩa có nghĩa là phát hiện tập hợp các pixel thuộc về một lớp đối tượng cụ thể. Điều này giống như phát hiện đối tượng, nhưng phát hiện đối tượng đặt một hộp giới hạn xung quanh đối tượng, trong khi phân đoạn ngữ nghĩa cố gắng xác định chặt chẽ hơn từng đối tượng bằng cách gán mỗi pixel vào một lớp.
>> Xem thêm:
- Inference In Computer Vision: Suy luận trong thị giác máy tính là gì?
- Phân tích hình ảnh bằng AI là gì? Cách AI hiểu và diễn giải hình ảnh
Đây là một giải pháp tốt cho bất kỳ tác vụ thị giác máy tính nào đòi hỏi điều gì đó tinh tế hoặc cụ thể hơn một hộp giới hạn.
Phân đoạn đối tượng
Phân đoạn đối tượng phân biệt giữa các đối tượng trong cùng một lớp. Ví dụ, trong một hình ảnh dường như có ba người và ba chiếc xe đạp. Phân đoạn ngữ nghĩa phân loại mỗi pixel vào một lớp, vì vậy mỗi pixel rơi vào nhóm “người”, “xe đạp” hoặc “nền”. Với phân đoạn đối tượng, chúng ta nhằm mục đích phân biệt giữa các lớp đối tượng (người, xe đạp, nền) và các đối tượng trong mỗi lớp – ví dụ: cho biết pixel nào thuộc về người nào và pixel nào thuộc về chiếc xe đạp nào.
Phát hiện điểm chính
Phát hiện điểm chính, còn được gọi là phát hiện điểm mốc, đây là một cách tiếp cận liên quan đến việc xác định các điểm chính hoặc điểm mốc nhất định trên một đối tượng và theo dõi đối tượng đó.
Ở phía bên trái của hình ảnh, lưu ý rằng hình ảnh giống que của con người được mã hóa màu và các vị trí quan trọng, các điểm chính, được xác định bằng một số. Ở phía bên phải của hình ảnh, chúng ta nhận thấy rằng mỗi người khớp với một que tương tự. Trong phát hiện điểm chính, máy tính cố gắng xác định các điểm mốc đó trên mỗi người.
>> Xem thêm:
- Xây Dựng Mô Hình Ngôn Ngữ Thị Giác với Next.js & Roboflow
- LLMs.txt là gì? Có nên sử dụng không?
Cách bắt đầu với thị giác máy tính
Chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước trong số này, với mục tiêu là khi kết thúc quy trình, bạn sẽ nắm được các bước cần thiết để giải quyết một tác vụ thị giác máy tính và bắt đầu dự án thị giác máy tính đầu tiên của mình.
1. Thu thập dữ liệu cho thị giác máy tính
Để sử dụng dữ liệu để giải quyết một vấn đề, bạn phải thu thập dữ liệu để làm điều đó! Đối với thị giác máy tính, dữ liệu này bao gồm hình ảnh và/hoặc video. Điều này có thể đơn giản như chụp ảnh hoặc video trên điện thoại của bạn, sau đó tải chúng lên một dịch vụ mà bạn có thể sử dụng. Roboflow cho phép bạn dễ dàng tạo tập dữ liệu của riêng mình bằng cách tải lên trực tiếp từ máy tính của bạn.
2. Gán nhãn và chú thích dữ liệu thị giác máy tính
Trong khi mục tiêu là giúp máy tính nhìn theo cách chúng ta con người nhìn, máy tính hiểu hình ảnh rất khác biệt. Hãy xem bức ảnh (rất pixel) này của Abraham Lincoln bên dưới. Ở bên trái, bạn chỉ thấy bức ảnh. Ở giữa, bạn thấy bức ảnh với các số bên trong mỗi pixel.
>> Xem thêm:
- Khả năng thị giác của Chat GPT-5 và Cách Prompt hiệu quả
- Predictive AI là gì? Cách AI dự đoán hành vi và xu hướng tương lai
Mỗi số đại diện cho mức độ sáng hoặc tối của một pixel – pixel càng sáng, số càng cao. Hình ảnh bên phải là những gì máy tính nhìn thấy: các số tương ứng với màu sắc của mỗi pixel.
Nếu mục tiêu của bạn là giúp máy tính hiểu hình dạng của con chó trông như thế nào, thì máy tính cần bạn cho nó biết pixel nào tương ứng với một con chó. Đây là nơi bạn gán nhãn, hoặc chú thích, hình ảnh của mình.
Bạn nên cố gắng gán nhãn càng nhiều hình ảnh càng tốt, tuân theo các phương pháp tốt nhất để gán nhãn hình ảnh.
3. Huấn luyện mô hình thị giác máy tính
Có nhiều mô hình thị giác máy tính khác nhau mà bạn có thể huấn luyện.
Trước đó, chúng tôi đã sử dụng ví dụ về việc bạn có một 100 hình ảnh mà mỗi hình chứa một con mèo hoặc một con chó. Tất cả “huấn luyện” có nghĩa là máy tính của chúng ta xem qua những hình ảnh đó nhiều lần, học ý nghĩa của việc một hình ảnh có một con chó hoặc mèo trong đó. Hy vọng chúng ta có đủ hình ảnh và máy tính cuối cùng học đủ để nó có thể nhìn thấy một bức ảnh của một con chó mà nó chưa từng thấy trước đây, và nhận ra nó là một con chó.
4. Triển khai mô hình thị giác máy tính
Huấn luyện mô hình không hẳn là kết thúc – bạn có thể muốn sử dụng mô hình đó trong thế giới thực. Trong nhiều trường hợp, mục tiêu là nhanh chóng tạo ra các dự đoán. Trong thị giác máy tính, chúng ta gọi đó là suy luận (inference).
Bạn có thể muốn triển khai lên một chương trình nào đó trên máy tính của bạn, hoặc lên AWS, hoặc lên một hệ thống nội bộ của nhóm bạn.
>> Xem thêm:
- Hệ thống kiểm tra thị giác (VIS) là gì?
- Các Nhiệm Vụ Của Thị Giác Máy Tính và cách thực hiện chúng nhanh chóng
Xây dựng tương lai với công nghệ thị giác máy tính
Chúc mừng, bạn vừa tìm hiểu những điều cơ bản về thị giác máy tính là gì! Bây giờ bạn đã biết các loại nhiệm vụ thị giác máy tính khác nhau, tại sao sử dụng chúng và cách tạo dự án thị giác máy tính đầu tiên của bạn.
Nguồn tham khảo: What is Computer Vision? Comprehensive Guide
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ: 31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
