Visión artificial frente a procesamiento de imágenes: las diferencias clave

¿Las cámaras son cada vez más inteligentes o simplemente mejoran su capacidad para optimizar imágenes? Todo depende de cómo procesan y perfeccionan los datos visuales.

En el núcleo de esta evolución hay dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Aunque suelen mencionarse juntas, tienen objetivos diferentes. El procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes, ajustar el brillo, definir los detalles y reducir el ruido, sin entender necesariamente qué contienen.

La visión artificial, por su parte, va más allá al permitir que las máquinas reconozcan e interpreten imágenes y vídeos como lo hacen los humanos. Esto hace posibles tareas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y el análisis de escenas en tiempo real.

Ambas tecnologías son cada vez más importantes en diversos sectores. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta impulsar los coches autónomos, su impacto es generalizado. Se espera que el mercado de la visión artificial alcance los 111,43 mil millones de dólares en 2033, mientras que el mercado del procesamiento digital de imágenes probablemente crecerá hasta los 378,71 mil millones de dólares en 2034.

En este artículo analizaremos cómo funcionan el procesamiento de imágenes y la visión artificial, sus aplicaciones en el mundo real y cómo se solapan. ¡Vamos allá!

Una visión general: visión artificial frente a procesamiento de imágenes#

La visión artificial y el procesamiento de imágenes trabajan con imágenes, pero tienen objetivos diferentes. La visión artificial ayuda a las máquinas a entender y tomar decisiones basándose en imágenes o vídeos. En cambio, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar o modificar una imagen para hacerla más clara o atractiva visualmente, sin interpretar su contenido.

Además, las soluciones de visión artificial aprovechan modelos como Ultralytics YOLO11 para analizar y comprender el contenido de una imagen. Entre las tareas habituales de visión artificial se incluyen la detección de objetos, la clasificación de imágenes, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. La visión artificial se utiliza ampliamente en aplicaciones como los coches autónomos, donde ayuda a reconocer peatones, señales de tráfico y otros vehículos en tiempo real para garantizar una conducción segura.

Por otro lado, el procesamiento de imágenes se centra en modificar imágenes mediante funciones matemáticas que ajustan los valores de los píxeles sin comprender realmente la imagen en su conjunto. Técnicas como la reducción de ruido, el enfoque y la mejora del contraste funcionan alterando los colores y la intensidad de cada píxel para mejorar la calidad de la imagen, pero no reconocen objetos, formas ni significados dentro de ella. Ese nivel de comprensión corresponde a la visión artificial.

Fig. 1. Comparación entre visión artificial y procesamiento de imágenes. Imagen del autor.

Puedes pensar en el procesamiento de imágenes como el conjunto de herramientas que mejora la imagen y la hace más clara o atractiva visualmente. Una vez procesada la imagen, la visión artificial puede actuar como el cerebro que analiza las imágenes para realizar distintas tareas.

Cómo funciona el procesamiento de imágenes#

El procesamiento de imágenes es un concepto fundamental que sentó las bases para el desarrollo de la visión artificial. Consiste en utilizar algoritmos para mejorar, analizar o modificar datos visuales, como fotos y vídeos. Puede manipular y mejorar imágenes digitales ajustando parámetros como el brillo, el contraste o el equilibrio de color, o filtrando el ruido. Estos métodos preparan las imágenes para que los modelos de visión artificial realicen análisis más avanzados.

El procesamiento de imágenes funciona dividiéndolas en píxeles individuales y manipulando después cada uno de ellos para obtener los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban si hay cambios bruscos en los valores de los píxeles. Esto facilita que los sistemas de IA reconozcan objetos o patrones con precisión. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta optimizar las imágenes de las cámaras de seguridad y escanear documentos para facilitar su lectura, el procesamiento de imágenes se utiliza habitualmente en aplicaciones cotidianas en las que mejorar la calidad visual es importante.

Fig. 2. Ejemplo del uso del procesamiento de imágenes para la detección de bordes.

Exploración de las técnicas de procesamiento de imágenes#

Estos son algunos ejemplos de técnicas clave de procesamiento de imágenes:

• Coincidencia de plantillas: Compara partes de una imagen con una plantilla predefinida para localizar patrones u objetos específicos.

• Desenfoque (suavizado): Reduce el ruido y el nivel de detalle de la imagen calculando la media de los valores de los píxeles; se utiliza habitualmente en el preprocesamiento para realizar análisis posteriores.

• Operaciones morfológicas: Ajustan la forma de los objetos de una imagen mediante técnicas como la dilatación (hacer que los objetos sean más grandes), la erosión (hacer que los objetos sean más pequeños), la apertura (eliminar ruido pequeño) y el cierre (rellenar pequeños huecos).

• Umbralización: Separa los objetos del fondo en función de la intensidad de los píxeles, lo que facilita la segmentación y la extracción de características.

Los desarrolladores suelen utilizar herramientas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow y PyTorch para aplicar fácilmente técnicas de procesamiento de imágenes. Estas bibliotecas proporcionan funciones prediseñadas y algoritmos optimizados, por lo que no es necesario escribir código complejo desde cero.

También admiten varios lenguajes de programación, se integran bien con otras herramientas y ofrecen documentación exhaustiva, lo que hace que el procesamiento de imágenes sea más rápido, eficiente y accesible incluso para quienes no tienen conocimientos avanzados en este campo.

Cómo funciona la visión artificial#

Algunos de los modelos de visión artificial más avanzados de la actualidad pertenecen a la serie YOLO, «Mira una sola vez» (YOLO). Con el paso de los años se han lanzado nuevas versiones, cada una de ellas con mejoras en precisión y eficiencia. La versión más reciente, Ultralytics YOLO11, ofrece aún más precisión y rendimiento.

Modelos como Ultralytics YOLO11 pueden entrenarse de forma personalizada para reconocer objetos específicos y son capaces de realizar varias tareas de visión artificial, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos en tiempo real.

Aquí tienes un resumen de las tareas de visión artificial compatibles con Ultralytics YOLO11:

• Detección de objetos: Identifica y localiza objetos dentro de una imagen, como peatones para los coches autónomos.

• Clasificación de imágenes: Asigna etiquetas a imágenes completas, por ejemplo, para determinar si una imagen contiene un perro o un gato.

• Segmentación de instancias: Divide una imagen en partes o regiones significativas, como aislar órganos individuales en exploraciones médicas.

• Estimación de poses: Realiza el seguimiento del movimiento y la posición de los objetos, por ejemplo, detectando gestos o cambios de postura. Cuando se aplica a personas, puede analizar los movimientos corporales en tiempo real, lo que resulta útil en aplicaciones como el seguimiento de la actividad física y la rehabilitación.

Fig. 3. Tareas de visión por ordenador compatibles con Ultralytics YOLO11.

Aplicaciones de la visión artificial y el procesamiento de imágenes#

Ahora que hemos explicado cómo funcionan la visión artificial y el procesamiento de imágenes, vamos a repasar sus aplicaciones en el mundo real y los ámbitos en los que se solapan.

Monitorización del ganado mediante visión artificial#

¿Te has preguntado alguna vez cómo controlan las grandes explotaciones ganaderas a sus animales? Supervisar manualmente cientos de animales requiere mucho tiempo, pero con modelos de visión artificial como YOLO11, la monitorización de animales puede automatizarse.

Ultralytics YOLO11 puede detectar, seguir y analizar animales en tiempo real, ayudando a los ganaderos a gestionar su ganado de forma eficiente. La información obtenida de este tipo de análisis puede ayudar a detectar a tiempo signos de problemas de salud, como la cojera, lo que permite intervenir antes y mejorar el cuidado general de los animales.

Fig. 4. Ejemplo de monitorización del comportamiento animal mediante YOLO11.

Recuento de ganado mediante procesamiento de imágenes#

Del mismo modo, el procesamiento de imágenes puede utilizarse para monitorizar el ganado contando animales en entornos controlados, como corrales o establos. En imágenes con fondos uniformes, pueden utilizarse técnicas de procesamiento de imágenes como la umbralización y la detección de contornos (que puede identificar los límites de los objetos) para detectar y contar animales. Estos métodos emplean técnicas como la eliminación del fondo, la detección de bordes y la segmentación para identificar las formas del ganado.

Fig. 5. Ejemplo del uso del procesamiento de imágenes para detectar animales.

Puede que estés pensando que esto suena igual que la visión artificial. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

La diferencia clave es que el procesamiento de imágenes analiza los valores de los píxeles y los patrones sin comprender realmente lo que ve. Detecta bordes y formas para contar animales individualmente, y algunas técnicas incluso pueden ayudar a separar animales cuando aparecen muy juntos en las imágenes.

Sin embargo, a diferencia de la visión artificial, el procesamiento de imágenes no reconoce ni distingue a los animales individualmente: solo cuenta basándose en la forma y el tamaño. Esto lo hace útil para contar y monitorizar ganado, pero tiene limitaciones. Si los animales se solapan, cambian de posición o varían las condiciones de iluminación, la precisión puede verse afectada. Además, no puede seguir a los animales a lo largo del tiempo ni proporcionar información sobre su comportamiento, ventajas fundamentales de la visión artificial.

La visión artificial y el procesamiento de imágenes pueden trabajar juntos#

El procesamiento de imágenes y la visión artificial son campos estrechamente relacionados que a menudo pueden integrarse para mejorar la precisión y la eficiencia del análisis de datos visuales. El procesamiento de imágenes puede perfeccionar los datos sin procesar mejorando la calidad, eliminando el ruido y resaltando las características clave, para garantizar que los modelos de visión artificial puedan extraer información relevante.

Por ejemplo, en el análisis forense, el procesamiento de imágenes y la visión artificial pueden trabajar juntos para analizar huellas de calzado encontradas en escenas del crimen. Las técnicas de procesamiento de imágenes, como la mejora del contraste y la detección de bordes, pueden aumentar la claridad de las huellas y facilitar su evaluación. La mejora del contraste ajusta el brillo y la nitidez para hacer más visibles los detalles, mientras que la detección de bordes define mejor los contornos.

Después de que las imágenes se procesen mediante estas técnicas, los modelos de visión artificial pueden utilizar técnicas de coincidencia de patrones para comparar las huellas con bases de datos forenses, lo que hace que la identificación sea más precisa. Esta combinación de tecnologías facilita que los investigadores procesen e interpreten las pruebas forenses.

Fig. 6. Uso del procesamiento de imágenes y la visión artificial para detectar huellas de calzado.

Conclusiones clave#

La visión artificial y el procesamiento de imágenes van de la mano y ayudan a mejorar, analizar e interpretar los datos visuales. El procesamiento de imágenes mejora la calidad de las imágenes y extrae características clave, mientras que la visión artificial va más allá al proporcionar información relevante.

A medida que la IA visual siga evolucionando, la visión artificial y el procesamiento de imágenes potenciarán la automatización, el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en diversos campos. Desde mejorar el reconocimiento de imágenes hasta perfeccionar la detección de patrones, estas tecnologías harán que los sistemas de IA visual sean más precisos, eficientes y capaces de comprender los datos visuales en aplicaciones prácticas.

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