13 de febrero de 2025
Explore la diferencia entre visión por ordenador y procesamiento de imágenes. Aprenda cómo pueden trabajar juntos para mejorar y analizar datos visuales como imágenes y vídeos.
¿Las cámaras son cada vez más inteligentes o sólo mejoran la calidad de las imágenes? Todo depende de cómo procesen y refinen los datos visuales.
En el centro de esta evolución se encuentran dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador. Aunque a menudo se mencionan juntas, tienen objetivos diferentes. El procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes, ajustando el brillo, afinando los detalles y reduciendo el ruido, sin comprender necesariamente lo que contienen.
La visión por ordenador, por su parte, va más allá y permite a las máquinas reconocer e interpretar 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 convirtiendo en esenciales en diversos sectores. Su impacto es generalizado, desde la mejora de las fotos de los smartphones hasta la propulsión de los coches autónomos. Para 2033, se espera que el mercado de la visión por ordenador alcance los 111 430 millones de dólares, mientras que el mercado del procesamiento digital de imágenes crecerá probablemente hasta los 378 710 millones de dólares en 2034.
En este artículo analizaremos cómo funcionan el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador, sus aplicaciones en el mundo real y cómo se solapan. Empecemos.
Tanto la visión por ordenador como el procesamiento de imágenes se ocupan de las imágenes, pero tienen objetivos diferentes. La visión por ordenador ayuda a las máquinas a entender y tomar decisiones a partir de imágenes o vídeos. En cambio, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar o cambiar una imagen para hacerla más clara o visualmente atractiva sin interpretar su contenido.
Además, las soluciones de visión computerizada aprovechan modelos como Ultralytics YOLO11 para analizar y comprender el contenido de una imagen. Entre las tareas habituales de la visión por computador se encuentran la detección de objetos, la clasificación de imágenes, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. La visión por computador se utiliza ampliamente en aplicaciones como los coches autoconducidos, 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 la modificación de 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, la nitidez y la mejora del contraste alteran 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. De ese nivel de comprensión se encarga la visión por ordenador.
Se puede pensar en el procesamiento de imágenes como el conjunto de herramientas que mejoran la imagen, haciéndola más clara o visualmente más atractiva. Una vez procesada una imagen, la visión por ordenador puede actuar como el cerebro que analiza las imágenes para realizar distintas tareas.
El procesamiento de imágenes es un concepto fundamental que sentó las bases para el desarrollo de la visión por ordenador. 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, el balance de color o el filtrado de ruido. Estos métodos preparan las imágenes para su posterior análisis avanzado mediante modelos de visión por ordenador.
El procesamiento de imágenes consiste en descomponer las imágenes en píxeles individuales y manipular cada uno de ellos para obtener los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban los píxeles en busca de cambios repentinos en sus valores. Esto facilita a los sistemas de IA el reconocimiento preciso de objetos o patrones. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta mejorar las grabaciones de las cámaras de seguridad y escanear documentos para mejorar su legibilidad, el procesamiento de imágenes se utiliza habitualmente en aplicaciones cotidianas en las que mejorar la calidad visual es importante.
He aquí algunos ejemplos de las principales técnicas de tratamiento de imágenes:
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 preconstruidas y algoritmos optimizados, lo que elimina la necesidad de escribir código complejo desde cero.
Además, admiten múltiples lenguajes de programación, se integran bien con otras herramientas y ofrecen una amplia documentación, lo que hace que el tratamiento de imágenes sea más rápido, eficaz y accesible incluso para quienes carecen de profundos conocimientos en la materia.
Algunos de los modelos de visión por ordenador 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 ha mejorado la precisión y la eficacia. La última versión, Ultralytics YOLO11, ofrece aún más precisión y rendimiento.
Los modelos como YOLO11 pueden entrenarse a medida para reconocer objetos específicos y son capaces de realizar múltiples tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos en tiempo real.
He aquí un rápido vistazo a las tareas de visión por ordenador compatibles con YOLO11:
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Ahora que ya hemos hablado de cómo funcionan la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes, vamos a ver sus aplicaciones en el mundo real y dónde se solapan.
¿Se ha preguntado alguna vez cómo controlan las grandes explotaciones su ganado? Controlar manualmente cientos de animales lleva mucho tiempo, pero con modelos de visión por ordenador como YOLO11, el seguimiento de los animales puede automatizarse.
YOLO11 puede detectar, rastrear y analizar animales en tiempo real, lo que ayuda a los ganaderos a gestionar eficazmente su ganado. Los resultados de este tipo de análisis pueden ayudar a detectar signos tempranos de problemas de salud, como cojeras, lo que permite una intervención más rápida y un mejor cuidado general de los animales.
Del mismo modo, el tratamiento de imágenes puede utilizarse para controlar el ganado mediante el recuento de animales en entornos controlados, como corrales o establos. En imágenes con fondos uniformes, pueden utilizarse técnicas de tratamiento 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.
Quizá piense que esto suena igual que la visión por ordenador. ¿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 animales cuando están muy juntos en las imágenes.
Sin embargo, a diferencia de la visión por ordenador, el procesamiento de imágenes no reconoce ni distingue animales individuales, sino que sólo cuenta basándose en la forma y el tamaño. Esto lo hace útil para el recuento y la supervisión del 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 cruciales de la visión por ordenador.
El procesamiento de imágenes y la visión por ordenador son campos estrechamente relacionados que a menudo pueden integrarse para mejorar la precisión y la eficacia del análisis de datos visuales. El procesamiento de imágenes puede perfeccionar los datos brutos mejorando la calidad, eliminando el ruido y resaltando las características clave, asegurándose de que los modelos de visión por ordenador puedan extraer información significativa.
Por ejemplo, en el análisis forense, el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador pueden trabajar juntos para analizar huellas de zapatos encontradas en 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 y facilitar su evaluación. La mejora del contraste ajusta el brillo y la nitidez para que los detalles sean más visibles, mientras que la detección de bordes afina los contornos para mejorar la definición.
Una vez procesadas las imágenes con estas técnicas, los modelos de visión por ordenador pueden utilizar técnicas de comparación de patrones para cotejar las huellas con las bases de datos forenses, lo que hace más precisa la identificación. Esta combinación de tecnologías facilita a los investigadores el procesamiento y la interpretación de las pruebas forenses.
La visión por ordenador 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 las imágenes y extrae características clave, mientras que la visión por ordenador va más allá y proporciona información.
A medida que Vision AI siga evolucionando, la visión por ordenador 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 Vision AI sean más precisos, eficientes y capaces de comprender los datos visuales en aplicaciones prácticas.
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