L'analisi delle immagini indica l'insieme di metodi e tecniche utilizzati per estrarre, interpretare e comprendere informazioni significative dai dati visivi delle immagini digitali. Collocata all'incrocio tra visione artificiale e intelligenza artificiale, comprende processi come il rilevamento, la classificazione, la segmentazione o il riconoscimento di oggetti, forme o pattern all'interno di un'immagine. Diversamente dalla semplice visualizzazione, l'analisi delle immagini mira a una comprensione automatizzata del contenuto, abilitando la presa di decisioni assistita o autonoma.
Casi d'uso ed esempi
L'analisi delle immagini trova impiego in numerosi ambiti: medicina (rilevamento automatico di tumori nelle radiografie), sicurezza (riconoscimento facciale nella videosorveglianza), agricoltura (rilevamento di malattie delle colture tramite immagini satellitari), industria (controllo qualità automatizzato sulle linee di produzione), mobilità (veicoli autonomi che interpretano l'ambiente circostante).
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra gli strumenti più diffusi ci sono OpenCV (libreria open source di visione artificiale), TensorFlow e PyTorch (framework di deep learning per reti neurali applicate alle immagini), oltre a soluzioni specializzate come Keras, scikit-image o SimpleITK per l'imaging medico. Altre piattaforme notevoli sono Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) e MMDetection per il riconoscimento di oggetti.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
L'analisi delle immagini trae vantaggio dai rapidi sviluppi nel deep learning, con modelli sempre più potenti come i vision transformer (ViT), le reti neurali convoluzionali profonde (CNN) e le architetture ibride. C'è una crescente tendenza verso applicazioni in tempo reale grazie all'edge computing e all'ottimizzazione dei modelli. Si lavora anche per migliorare la robustezza rispetto ai bias e agli attacchi avversari, nonché per integrare capacità multimodali (testo+immagine) con modelli generativi come CLIP o DALL-E.