Visión artificial frente a procesamiento de imágenes: diferencias clave

¿Las cámaras son cada vez más inteligentes o simplemente mejoran al retocar imágenes? Todo depende de cómo procesan y refinan los datos visuales.

En el centro de esta evolución hay dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Aunque suelen mencionarse juntas, tienen finalidades distintas. El procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes, ajustar el brillo, resaltar los detalles y reducir el ruido, sin necesidad de comprender lo que contienen.

La visión artificial, por su parte, va un paso más allá y permite que las máquinas reconozcan e interpreten imágenes y vídeos como lo hacen las personas. 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 esenciales en diversos sectores. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta impulsar los coches autónomos, su impacto es amplio. Se prevé que el mercado de la visión artificial alcance los 111,43 mil millones de dólares en 2033, mientras que es probable que el mercado del procesamiento digital de imágenes crezca hasta los 378,71 mil millones de dólares en 2034.

En este artículo veremos cómo funcionan el procesamiento de imágenes y la visión artificial, cuáles son sus aplicaciones en el mundo real y en qué se solapan.

Introducción: visión artificial frente a procesamiento de imágenes#

La visión artificial y el procesamiento de imágenes trabajan con imágenes, pero tienen objetivos distintos. 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 modificar una imagen para que sea más nítida o atractiva a la vista, sin interpretar su contenido.

Además, las soluciones de visión artificial utilizan 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 segmentación de instancias, la clasificación de imágenes 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 modificarlas mediante funciones matemáticas que ajustan los valores de los píxeles sin comprender realmente la imagen en su conjunto. Técnicas como la reducción del ruido, el enfoque y la mejora del contraste alteran 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. De esa comprensión se encarga la visión artificial.

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

Puedes considerar el procesamiento de imágenes como el conjunto de herramientas que mejora la imagen para hacerla más nítida o atractiva a la vista. Una vez procesada la imagen, la visión artificial puede actuar como el cerebro que la analiza para realizar distintas tareas.

Cómo funciona el procesamiento de imágenes#

El procesamiento de imágenes es un concepto fundamental que sentó las bases del desarrollo de la visión artificial. Consiste en utilizar algoritmos para mejorar, analizar o modificar datos visuales, como fotos y vídeos. Permite manipular y mejorar imágenes digitales ajustando parámetros como el brillo, el contraste y el balance de color, o eliminando el ruido. Estos métodos preparan las imágenes para que los modelos de visión artificial puedan analizarlas en profundidad.

El procesamiento de imágenes consiste en descomponer las imágenes en píxeles individuales y manipularlos para obtener los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban si se producen cambios bruscos en los valores de los píxeles. Esto facilita que los sistemas de IA reconozcan objetos o patrones con precisión. El procesamiento de imágenes se utiliza habitualmente en aplicaciones cotidianas en las que importa mejorar la calidad visual, desde mejorar las fotos de los smartphones hasta perfeccionar las grabaciones de cámaras de seguridad y escanear documentos para que se lean mejor.

Fig. 2. Ejemplo del uso del procesamiento de imágenes para detectar bordes.

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 concretos.
• Desenfoque (suavizado): Reduce el ruido y los detalles de la imagen promediando los valores de los píxeles; se utiliza habitualmente en el preprocesamiento para análisis posteriores.
• Operaciones morfológicas: Modifican la forma de los objetos de una imagen mediante técnicas como la dilatación (agranda los objetos), la erosión (reduce el tamaño de los objetos), la apertura (elimina el ruido pequeño) y el cierre (rellena pequeños huecos).
• Umbralización: Separa los objetos del fondo según 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 ofrecen funciones predefinidas y algoritmos optimizados, por lo que no hace falta 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 grandes conocimientos en este ámbito.

Cómo funciona la visión artificial#

Algunos de los modelos de visión artificial más avanzados de la actualidad pertenecen a la serie YOLO (Solo miras una vez). A lo largo de los años se han publicado nuevas versiones, cada una con mejoras en precisión y eficiencia. En el momento de redactar este texto, la versión más reciente, Ultralytics YOLO11, ofrece aún más precisión y rendimiento (desde entonces, la ha sucedido Ultralytics YOLO26).

Los modelos como Ultralytics YOLO11 se pueden entrenar 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 breve resumen de las tareas de visión artificial compatibles con Ultralytics YOLO11:

• Detección de objetos: Identifica y localiza objetos en una imagen, como peatones para coches autónomos.
• Segmentación de instancias: Divide una imagen en partes o regiones significativas, como al aislar órganos individuales en imágenes médicas.
• Clasificación de imágenes: Asigna etiquetas a imágenes completas, por ejemplo, para determinar si una imagen contiene un perro o un gato.
• Estimación de pose: realiza un seguimiento del movimiento y la posición de los objetos, por ejemplo, para detectar 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 artificial 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, veamos 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 a cientos de animales lleva mucho tiempo, pero los modelos de visión artificial, como YOLO11, permiten automatizar la monitorización de animales.

Ultralytics YOLO11 puede detectar, seguir y analizar animales en tiempo real, lo que ayuda a los agricultores a gestionar el ganado de forma eficiente. La información obtenida de este tipo de análisis puede ayudar a detectar a tiempo señales de problemas de salud, como la cojera, y permitir una intervención más rápida y un mejor cuidado general de los animales.

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

Recuento de ganado mediante procesamiento de imágenes#

Del mismo modo, el procesamiento de imágenes se puede utilizar para vigilar 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 (que permite identificar los límites de los objetos) para detectar y contar animales. Estos métodos utilizan técnicas como eliminar el fondo, detectar bordes y segmentar para identificar las formas del ganado.

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

Quizá pienses que esto suena exactamente 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 incluso permiten separarlos cuando aparecen muy juntos en las imágenes.

Sin embargo, a diferencia de la visión artificial, el procesamiento de imágenes no reconoce ni distingue a cada animal; solo cuenta según su forma y tamaño. Esto resulta útil para contar y supervisar el ganado, pero tiene limitaciones. Si los animales se superponen, cambian de posición o varían las condiciones de iluminación, la precisión puede verse afectada. Además, no puede rastrear animales a lo largo del tiempo ni ofrecer 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 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 resaltando las características clave, lo que garantiza 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 combinarse para analizar las 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 nitidez 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 perfila los contornos para definirlos mejor.

Una vez que se han procesado las imágenes con estas técnicas, los modelos de visión artificial pueden utilizar técnicas de comparación de patrones para cotejar las huellas con bases de datos forenses y lograr una identificación 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 la imagen y extrae características clave, mientras que la visión artificial va un paso más allá y proporciona información útil.

A medida que la IA visual sigue evolucionando, la visión artificial y el procesamiento de imágenes mejorarán la automatización, el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en diversos ámbitos. 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 datos visuales en aplicaciones prácticas.

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