13 de febrero de 2025
Explore la diferencia entre la visión artificial y el procesamiento de imágenes. Aprenda cómo pueden trabajar juntos para mejorar y analizar datos visuales como imágenes y vídeos.
¿Las cámaras se están volviendo más inteligentes o simplemente están mejorando en la mejora de las imágenes? Todo se reduce a cómo procesan y refinan los datos visuales.
En el corazón de esta evolución se encuentran dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Si bien a menudo se mencionan juntas, tienen propósitos diferentes. El procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes, ajustando el brillo, agudizando los detalles y reduciendo el ruido, sin necesariamente comprender lo que hay en ellas.
La visión artificial, por otro lado, 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 se están volviendo esenciales en una variedad de industrias. Desde la mejora de las fotos de los teléfonos inteligentes hasta la alimentación de los coches autónomos, su impacto es generalizado. Para 2033, se espera que el mercado de la visión artificial alcance los 111.430 millones de dólares, mientras que el mercado del procesamiento de imágenes digitales probablemente crecerá hasta los 378.710 millones de dólares para 2034.
En este artículo, exploraremos cómo funcionan el procesamiento de imágenes y la visión artificial, sus aplicaciones en el mundo real y cómo se superponen. ¡Vamos a sumergirnos!
Tanto la visión artificial como el procesamiento de imágenes se ocupan de las imágenes, pero tienen diferentes objetivos. La visión artificial ayuda a las máquinas a comprender y tomar decisiones basadas en imágenes o vídeos. En cambio, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar o cambiar una imagen para que sea más clara o visualmente atractiva sin interpretar su contenido.
Además, las soluciones de visión artificial aprovechan modelos como Ultralytics YOLO11 para analizar y comprender el contenido 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 utilizando funciones matemáticas que ajustan los valores de los píxeles sin llegar a comprender la imagen en su totalidad. Técnicas como la reducción de ruido, el enfoque y la mejora del contraste funcionan alterando los colores y la intensidad de los píxeles individuales para mejorar la calidad de la imagen, pero no reconocen objetos, formas o significados dentro de la imagen. Ese nivel de comprensión lo gestiona la visión artificial.
Se puede pensar en el procesamiento de imágenes como el conjunto de herramientas que mejora la imagen, haciéndola más clara o visualmente atractiva. Una vez procesada una imagen, la visión artificial puede actuar como el cerebro que analiza las imágenes para realizar diferentes tareas.
El procesamiento de imágenes es un concepto fundamental que sentó las bases para el desarrollo de la visión artificial. 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 avanzado posterior por parte de los modelos de visión artificial.
El procesamiento de imágenes funciona descomponiendo las imágenes en píxeles individuales y luego manipulando cada uno de ellos para obtener los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban los píxeles en busca de cambios bruscos en los valores de los píxeles. Esto facilita que los sistemas de IA reconozcan objetos o patrones con precisión. Desde la mejora de fotos de teléfonos inteligentes hasta la mejora de grabaciones de cámaras de seguridad y el escaneo de documentos para una mejor legibilidad, el procesamiento de imágenes se utiliza comúnmente en aplicaciones cotidianas donde mejorar la calidad visual es importante.
Estos son algunos ejemplos de técnicas clave de procesamiento de imágenes:
Los desarrolladores suelen utilizar herramientas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow y PyTorch para aplicar fácilmente técnicas de procesamiento de imágenes en las imágenes. Estas bibliotecas proporcionan funciones preconstruidas y algoritmos optimizados, eliminando la necesidad de escribir código complejo desde cero.
También admiten múltiples lenguajes de programación, se integran bien con otras herramientas y ofrecen una amplia 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.
Algunos de los modelos de visión artificial más avanzados de la actualidad proceden de la serie YOLO (You Only Look Once). A lo largo de los años, se han publicado 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.
Modelos como YOLO11 pueden ser entrenados a medida para reconocer objetos específicos y son capaces de manejar múltiples tareas de visión artificial, incluyendo la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos en tiempo real.
Aquí tienes un vistazo rápido a las tareas de visión artificial compatibles con YOLO11:
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Ahora que hemos analizado cómo funcionan la visión artificial y el procesamiento de imágenes, repasemos sus aplicaciones en el mundo real y dónde se superponen.
¿Alguna vez te has preguntado cómo hacen las grandes granjas para controlar su ganado? El monitoreo manual de cientos de animales requiere mucho tiempo, pero con modelos de visión artificial como YOLO11, el monitoreo de animales puede automatizarse.
YOLO11 puede detectar, rastrear y analizar animales en tiempo real, lo que ayuda a los agricultores a gestionar su ganado de forma eficiente. Los conocimientos derivados de este tipo de análisis pueden ayudar a detectar signos tempranos de problemas de salud, como la cojera, lo que permite una intervención más rápida y una mejor atención general de los animales.
Del mismo modo, el procesamiento de imágenes puede utilizarse para monitorear el ganado contando animales en entornos controlados como corrales o establos. En imágenes con fondos uniformes, se pueden utilizar técnicas de procesamiento de imágenes como la umbralización y la detección de contornos (puede identificar los límites de los 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.
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 y patrones de los píxeles sin comprender realmente lo que ve. Detecta bordes y formas para contar 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 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 el conteo y el monitoreo del ganado, pero tiene limitaciones. Si los animales se superponen, cambian de posición o si las condiciones de iluminación varían, la precisión puede verse afectada. Además, no puede rastrear a los animales a lo largo del tiempo ni proporcionar información sobre su comportamiento, lo que supone una ventaja crucial de la visión artificial.
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 refinar los datos brutos mejorando la calidad, eliminando el ruido y resaltando las características clave, asegurando que los modelos de visión artificial puedan extraer información significativa.
Por ejemplo, en el análisis forense, el procesamiento de imágenes y la visión artificial pueden trabajar juntos para analizar las huellas de zapatos encontradas en las escenas del crimen. Las técnicas de procesamiento de imágenes, como la mejora del contraste y la detección de bordes, pueden mejorar la claridad de las huellas, facilitando su evaluación. La mejora del contraste ajusta el brillo y la nitidez para hacer que los detalles sean más visibles, mientras que la detección de bordes agudiza los contornos para una mejor definición.
Después de que las imágenes se procesan utilizando estas técnicas, los modelos de visión artificial pueden utilizar técnicas de coincidencia de patrones para comparar las huellas con las bases de datos forenses, lo que hace que la identificación sea más precisa. Esta combinación de tecnologías facilita a los investigadores el procesamiento y la interpretación de las pruebas forenses.
La visión artificial y el procesamiento de imágenes van de la mano, ayudando a mejorar, analizar e interpretar los datos visuales. El procesamiento de imágenes mejora la calidad de la imagen y extrae las características clave, mientras que la visión artificial va más allá al proporcionar información.
A medida que la IA visual continúa evolucionando, la visión artificial y el procesamiento de imágenes mejorarán la automatización, el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en diversos campos. Desde la mejora del reconocimiento de imágenes hasta el perfeccionamiento de 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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