Class 10 AI Unit 5: Computer Vision
10 theory घंटे · 20 practical घंटे · 4 theory marks
ये unit किस बारे में है
Computer vision से मशीन images समझती है। इस unit में CV tasks, image की basics (pixels, resolution, 0 से 255 तक pixel values, grayscale vs RGB), convolution operator और kernels, और convolutional neural network की layers आती हैं। Practicals Teachable Machine और Orange पर होते हैं।
AI tutor से सीखो, एक-एक मिनट में
Unit में क्या आता है
- Computer vision क्या है, और इसकी applications।
- CV tasks; pixels, resolution और pixel values; grayscale और RGB images।
- Convolution operator और image features।
- CNN: kernels और CNN की layers। Teachable Machine और Orange के साथ practicals।
ज़रूरी terms
- Pixel
- Image का सबसे छोटा बिंदु। 8-bit image में इसकी value 0 (काला) से 255 (सफ़ेद) तक होती है।
- Resolution
- Pixels की संख्या, width × height लिखी जाती है, जैसे 1920 × 1080।
- RGB image
- हर pixel की तीन values होती हैं: red, green और blue।
- Kernel
- Numbers का छोटा grid जिसे image पर खिसकाकर कोई feature, जैसे edge, निकाला जाता है।
- Pooling
- CNN की layer जो सबसे मज़बूत features रखते हुए image को छोटा करती है।
Exam-style सवाल
1. Grayscale image, RGB image से अलग कैसे store होती है?
जवाब देखो →
Grayscale pixel की एक value (0-255) होती है; RGB pixel की तीन, red, green और blue के लिए एक-एक।
2. CNN की layers बताओ।
जवाब देखो →
Convolution layer, ReLU (rectified linear unit) layer, pooling layer और fully connected layer।
3. Classification और object detection में क्या फ़र्क़ है?
जवाब देखो →
Classification बताता है कि image में क्या है; object detection ये भी बताता है कि हर object कहाँ है, उसके चारों ओर box बनाकर।
Sources
Unit names, घंटे और marks 1 नवंबर 2026 को CBSE के official 2026-27 curriculum से जाँचे गए। Explanations और सवाल CogniGuru ने लिखे हैं।