Visión artificial vs. procesamiento de imágenes: Las diferencias clave

¿Las cámaras se están volviendo más inteligentes o simplemente están mejorando en la mejora de imágenes? Todo se reduce a cómo procesan y refinan los datos visuales.

En el núcleo de esta evolución hay dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la computer vision. Aunque a menudo se mencionan juntas, cumplen propósitos diferentes. El Image processing se centra en mejorar imágenes, ajustar el brillo, nitidez de detalles y reducir el ruido, sin entender necesariamente qué contienen.

La visión artificial, por otro lado, va más allá al permitir que las máquinas reconozcan e interpreten imágenes y vídeos tal 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 se están volviendo esenciales en una gran variedad de industrias. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta impulsar coches autónomos, su impacto está muy extendido. Para 2033, se espera que el mercado de la visión artificial alcance los 111.430 millones de dólares, mientras que es probable que el mercado del procesamiento de imágenes digitales crezca hasta los 378.710 millones de dólares para 2034.

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

Una visión general: computer vision frente a procesamiento de imágenes#

La computer vision y el procesamiento de imágenes tratan con imágenes, pero tienen objetivos diferentes. La computer vision ayuda a las máquinas a entender y tomar decisiones basadas en imágenes o vídeos. Por el contrario, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar o cambiar una imagen para hacerla más clara o visualmente atractiva sin interpretar su contenido.

Además de eso, las soluciones de visión artificial aprovechan modelos como Ultralytics YOLO11 para analizar y comprender los contenidos de una imagen. Las tareas comunes de visión artificial 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 llegar a entender la imagen en su conjunto. Técnicas como la reducción de ruido, el enfoque y el realce de contraste funcionan alterando los colores y la intensidad de los píxeles individuales para mejorar la calidad de la imagen, pero no reconocen objetos, formas ni significados dentro de la imagen. Ese nivel de comprensión lo gestiona la computer vision.

Fig 1. Comparación de computer vision y procesamiento de imágenes. Imagen del autor.

Puedes pensar en el procesamiento de imágenes como el kit de herramientas que mejora la imagen, haciéndola más clara o visualmente atractiva. Una vez que una imagen es procesada, la computer vision puede actuar como el cerebro que analiza las imágenes para realizar diferentes tareas.

¿Cómo funciona el procesamiento de imágenes?#

El procesamiento de imágenes es un concepto fundamental que sentó las bases para el desarrollo de la computer vision. Implica el uso de 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, el balance de color o filtrando el ruido. Estos métodos preparan las imágenes para un análisis más avanzado por parte de los modelos de computer vision.

El procesamiento de imágenes funciona dividiendo las imágenes en píxeles individuales y luego manipulando cada uno de ellos para conseguir los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban los píxeles en busca de cambios repentinos en sus valores. Esto facilita que los sistemas de IA reconozcan objetos o patrones con precisión. Desde mejorar fotos de smartphones hasta perfeccionar imágenes de cámaras de seguridad y escanear documentos para una mejor legibilidad, el procesamiento de imágenes se utiliza habitualmente en aplicaciones cotidianas donde la mejora de la calidad visual es importante.

Fig 2. Un ejemplo de uso de procesamiento de imágenes para la detección de bordes.

Exploración de técnicas de procesamiento de imágenes#

Aquí tienes algunos ejemplos de técnicas clave de procesamiento de imágenes:

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

• Desenfoque (suavizado): Reduce el ruido y el detalle de la imagen promediando los valores de los píxeles, utilizado habitualmente en el preprocesamiento para un análisis posterior.

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

• Umbralización (Thresholding): Separa los objetos del fondo basándose en la intensidad de los píxeles, facilitando la segmentación y la extracción de características.

Los desarrolladores suelen utilizar herramientas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow y PyTorch para aplicar técnicas de procesamiento de imágenes fácilmente. Estas bibliotecas proporcionan funciones predefinidas y algoritmos optimizados, lo que elimina la necesidad de escribir código complejo desde cero.

También admiten múltiples lenguajes de programación, se integran bien con otras herramientas y ofrecen una extensa documentación, lo que hace que el procesamiento de imágenes sea más rápido, eficiente y accesible incluso para aquellos que no tienen una gran experiencia en el campo.

¿Cómo funciona la computer vision?#

Algunos de los modelos de visión artificial más avanzados de la actualidad provienen de la serie YOLO (You Only Look Once). A lo largo de los años, se han lanzado nuevas versiones, cada una de las cuales mejora la precisión y la eficiencia. La última versión, Ultralytics YOLO11, ofrece una precisión y un rendimiento aún mejores.

Los modelos como Ultralytics YOLO11 se pueden custom-trained para reconocer objetos específicos y son capaces de gestionar múltiples tareas de computer vision, incluyendo object detection, instance segmentation y real-time object tracking.

Aquí tienes un vistazo rápido a las computer vision tasks compatibles con Ultralytics YOLO11:

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

• Clasificación de imágenes: Asigna etiquetas a imágenes completas, como 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 pose: Realiza el seguimiento del movimiento y la posición de objetos, como la detección de gestos o ajustes de postura. Cuando se aplica a humanos, puede analizar los movimientos corporales en tiempo real, lo que la hace útil para aplicaciones como el seguimiento de la forma física y la rehabilitación.

Fig 3. Tareas de visión artificial compatibles con Ultralytics YOLO11.

Aplicaciones de la computer vision y el procesamiento de imágenes#

Ahora que hemos discutido cómo funcionan la computer vision y el procesamiento de imágenes, veamos sus aplicaciones en el mundo real y dónde se solapan.

Monitorización del ganado mediante computer vision#

¿Alguna vez te has preguntado cómo hacen las grandes granjas para realizar un seguimiento de su ganado? Supervisar manualmente a cientos de animales requiere mucho tiempo, pero con modelos de visión artificial como YOLO11, la monitorización de animales se puede automatizar.

Ultralytics YOLO11 puede detectar, rastrear y analizar animales en tiempo real, ayudando a los agricultores a gestionar su ganado de manera eficiente. Los datos de este tipo de análisis pueden ayudar a detectar signos tempranos de problemas de salud, como la cojera, permitiendo una intervención más rápida y un mejor cuidado general de los animales.

Fig 4. Un ejemplo de monitorización del comportamiento animal utilizando YOLO11.

Recuento de ganado con procesamiento de imágenes#

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

Fig 5. Un ejemplo de uso de procesamiento de imágenes para detectar animales.

Puede que pienses que esto suena igual que la computer vision. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

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

Sin embargo, a diferencia de la computer vision, 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 el recuento y la monitorización del ganado, pero tiene limitaciones. Si los animales se solapan, cambian de posición o si varían las condiciones de iluminación, la precisión puede verse afectada. Además, no puede realizar un seguimiento de los animales a lo largo del tiempo ni proporcionar información sobre su comportamiento, que son ventajas cruciales de la computer vision.

La computer vision y el procesamiento de imágenes pueden trabajar juntos#

El procesamiento de imágenes y la visión artificial son campos estrechamente vinculados que a menudo se pueden integrar para mejorar la precisión y la eficiencia del análisis de datos visuales. El procesamiento de imágenes puede depurar los datos sin procesar mejorando la calidad, eliminando el ruido y destacando características clave, lo que garantiza que los modelos de visión artificial puedan extraer información significativa.

Por ejemplo, en el análisis forense, el procesamiento de imágenes y la computer vision pueden trabajar juntos para analizar las huellas de calzado encontradas en la escena del crimen. Técnicas de procesamiento de imágenes como el realce de contraste y la detección de bordes pueden mejorar la claridad de las huellas, haciéndolas más fáciles de evaluar. El realce de contraste ajusta el brillo y la nitidez para que los detalles sean más visibles, mientras que la detección de bordes afila los contornos para una mejor definición.

Después de que las imágenes se procesen utilizando estas técnicas, los modelos de visión artificial pueden emplear técnicas de coincidencia de patrones para comparar las huellas con bases de datos forenses, haciendo que la identificación sea más precisa. Esta combinación de tecnologías facilita a los investigadores el procesamiento y la interpretación de las pruebas forenses.

Fig 6. Procesamiento de imágenes y visión artificial utilizados para detectar huellas de calzado.

Conclusiones clave#

La computer vision y el procesamiento de imágenes van de la mano, ayudando a mejorar, analizar e interpretar datos visuales. El procesamiento de imágenes mejora la calidad de la imagen y extrae características clave, mientras que la computer vision va más allá al proporcionar información valiosa.

A medida que la Vision AI sigue evolucionando, la computer vision y el procesamiento de imágenes mejorarán la automatización, el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en diversos campos. Desde mejorar el reconocimiento de imágenes hasta refinar la detección de patrones, estas tecnologías harán que los sistemas de Vision AI sean más precisos, eficientes y capaces de comprender datos visuales en aplicaciones prácticas.

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