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Explora la técnica de procesamiento de imágenes conocida como coincidencia de plantillas, cómo funciona y su importancia en la historia de la visión artificial.
Las imágenes suelen contener muchos detalles minúsculos que los seres humanos pueden detectar fácilmente. Sin embargo, para las máquinas, esta tarea no es tan sencilla. Las máquinas perciben una imagen digital como una cuadrícula de valores de píxeles, e incluso los cambios más leves en la iluminación, el ángulo, la escala o la nitidez pueden resultarles confusos.
Las capacidades de análisis de imágenes de una máquina suelen provenir de dos campos de la informática estrechamente relacionados: el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Aunque a menudo funcionan conjuntamente, tienen fines fundamentales diferentes.
El procesamiento de imágenes se centra en las imágenes como datos sin procesar. Puede mejorar las imágenes, pero no intenta comprender su contenido. Ahí es donde la visión artificial marca la diferencia. La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas comprender imágenes y vídeos.
El procesamiento básico de imágenes existe desde hace muchos años, pero las innovaciones punteras en visión artificial son mucho más recientes. Una buena forma de comprender la historia de este campo es echar la vista atrás y ver cómo solíamos resolver estos problemas utilizando métodos más antiguos y tradicionales.
Tomemos como ejemplo la coincidencia de imágenes. Se trata de una tarea de visión común en la que un sistema tiene que averiguar si un objeto o patrón específico existe dentro de una imagen más grande.
Hoy en día, esto se puede hacer de forma fácil y precisa utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Sin embargo, antes del auge de las redes neuronales modernas en la década de 2010, el método más utilizado era una técnica mucho más sencilla llamada «coincidencia de plantillas».
Fig. 1. Ejemplo de coincidencia de plantillas (Fuente)
La coincidencia de plantillas es una técnica de procesamiento de imágenes en la que una pequeña imagen de plantilla se desliza píxel a píxel sobre una imagen más grande. Este proceso de deslizamiento similar a la convolución permite al algoritmo encontrar la ubicación que más se ajusta a ese patrón específico.
En este artículo, exploraremos qué es la coincidencia de plantillas y cómo las mejoras modernas la hacen más fiable en situaciones reales. ¡Empecemos!
¿Qué es la coincidencia de plantillas?
La coincidencia de plantillas también se conoce como una técnica clásica de visión por ordenador, lo que significa que funciona directamente con los píxeles de la imagen (la unidad más pequeña de una imagen digital). Se utiliza para encontrar un patrón más pequeño dentro de una imagen más grande.
Métodos como este se definen utilizando geometría, óptica y reglas matemáticas, en lugar de entrenar grandes modelos con conjuntos de datos masivos. En otras palabras, un sistema de coincidencia de plantillas compara el brillo, el color y otra información de píxeles entre dos entradas: la imagen de entrada (la imagen más grande) y una imagen de plantilla más pequeña (el patrón que se busca).
Fig. 2. La imagen A y la imagen B son ejemplos de plantillas. (Fuente)
El objetivo principal de la coincidencia de plantillas es localizar dónde aparece la plantilla en la escena más amplia y medir su grado de coincidencia con diferentes regiones de la imagen. El algoritmo de coincidencia de plantillas lo hace deslizando la plantilla por la imagen más amplia y calculando una puntuación de similitud en cada posición.
Las regiones con puntuaciones más altas se consideran las que mejor coinciden, lo que significa que se asemejan mucho a la plantilla. Dado que este método se basa en comparaciones píxel a píxel, funciona mejor en entornos controlados, donde la apariencia de los objetos no cambia.
Por ejemplo, la coincidencia de plantillas se puede utilizar en tareas de verificación de etiquetas en el control de calidad. Puede comparar fácilmente la imagen de la plantilla de las etiquetas con las imágenes del producto terminado para comprobar si las etiquetas están presentes o no.
Cómo funciona la coincidencia de plantillas
A continuación se ofrece una descripción general paso a paso de cómo funciona la coincidencia de plantillas:
Paso 1: preparación de las imágenes. El proceso comienza cargando la imagen de entrada y la imagen de plantilla, y luego convirtiendo ambas en imágenes en escala de grises. Dado que la coincidencia de plantillas se basa en la comparación de valores de píxeles, eliminar la información de color reduce el ruido y acelera el procesamiento de imágenes.
Paso 2: deslizar la plantilla por la imagen. A continuación, el algoritmo de coincidencia de plantillas desliza la plantilla por la imagen más grande, píxel a píxel (empezando por la esquina superior izquierda). Cada paso de este movimiento es una iteración, en la que el algoritmo extrae un fragmento de la imagen de origen que coincide con el tamaño de la plantilla.
Paso 3: medir la calidad de la coincidencia. Cada fragmento de imagen se compara con la plantilla mediante un método matemático de coincidencia para generar una métrica de correlación o un valor de correlación para cada posición posible. Los enfoques más comunes incluyen las diferencias al cuadrado (que miden la distancia numérica entre las intensidades de los píxeles para calcular la discrepancia total), la correlación cruzada normalizada (que multiplica los valores de los píxeles para determinar el grado de alineación de los patrones de luz y oscuridad) y el coeficiente de correlación (que resta el brillo medio para garantizar que la coincidencia siga siendo precisa incluso si la iluminación cambia ligeramente).
Paso 4: Identificar la mejor coincidencia: Después de evaluar todas las posiciones, el algoritmo selecciona la mejor coincidencia buscando el valor máximo o mínimo, dependiendo del método utilizado. A menudo se aplica un umbral a estos resultados para garantizar que solo se acepten las coincidencias con una puntuación de confianza lo suficientemente alta, filtrando las detecciones débiles o incorrectas.
Paso 5: resaltado del resultado. Por último, la ubicación detectada se vuelve a asignar a la imagen original. Normalmente, se dibuja un cuadro delimitador alrededor de la región coincidente, mostrando claramente dónde aparece la plantilla.
Prácticas con el emparejamiento de plantillas
Aunque el emparejamiento de plantillas basado en el procesamiento de imágenes no se utiliza habitualmente en implementaciones dinámicas de soluciones de visión artificial en el mundo real debido a los inconvenientes que conlleva, si te interesa probarlo, existen Python como OpenCV facilitan este proceso y ofrecen tutoriales fáciles de seguir. Cuenta con una función matchTemplate integrada que se encarga de las complejas comparaciones matemáticas.
Además, admite otras funciones que ayudan con tareas sencillas, como cargar imágenes con la función imread y convertir el color con la función cvtColor para transformar las imágenes a escala de grises. La conversión de color es un paso fundamental, ya que reducir una imagen a un único canal de intensidad hace que la comparación matemática dentro de matchTemplate sea mucho más rápida y menos sensible al ruido de color.
Una vez generado el mapa de similitudes, OpenCV incluye una función minMaxLoc para finalizar la detección. Se puede utilizar para escanear todo el mapa e identificar los valores mínimos y máximos globales junto con sus coordenadas exactas. Dependiendo del método de coincidencia utilizado, minMaxLoc le permite localizar instantáneamente la ubicación de la mejor coincidencia encontrando la correlación más alta o el valor de error más bajo en los datos.
Además de OpenCV, bibliotecas como NumPy esenciales para manejar las matrices de imágenes y aplicar un umbral a los resultados, mientras que Matplotlib utiliza habitualmente para visualizar el mapa de similitudes y la detección final. En conjunto, estas herramientas proporcionan un entorno completo para crear y depurar una solución de comparación de plantillas.
Aplicaciones reales del emparejamiento de plantillas
Ahora que comprendemos mejor cómo funciona la coincidencia de plantillas, veamos más de cerca su aplicación en situaciones reales.
Identificación de estilos arquitectónicos tradicionales
En los estudios sobre patrimonio cultural y arquitectura, los investigadores deben analizar fotografías de edificios históricos, templos y monumentos para comprender cómo varían los patrones de diseño entre las distintas regiones. Antes de que se generalizara el uso de modelos avanzados de visión artificial, utilizaban técnicas de comparación de imágenes para estudiar estas estructuras.
La coincidencia de plantillas permite a los investigadores centrarse en detalles arquitectónicos específicos, como el contorno de los tejados, la disposición de las ventanas o los motivos de las paredes. Al deslizar plantillas o imágenes de referencia sobre imágenes más grandes, pueden identificar formas recurrentes y reducir el análisis manual de imágenes, que puede llevar horas.
Un ejemplo interesante proviene de un estudio relacionado con las casas tradicionales indonesias. Los investigadores crearon pequeñas plantillas con características distintivas y las compararon con fotografías a escala real. Este enfoque se utilizó para resaltar las regiones de la imagen que se ajustaban más a la plantilla y classify los estilos classify de las distintas regiones.
Fig. 3. Uso de la coincidencia de plantillas para classify casas classify en Indonesia (Fuente)
Detección de objetos en sistemas de visión industrial
Los entornos industriales pueden beneficiarse de los sistemas de visión que detect rápidamente detect , verifican ensamblajes o detectan defectos. Antes de que el aprendizaje profundo se generalizara en la fabricación, muchos equipos experimentaron con métodos de comparación de imágenes para automatizar estas tareas.
En pocas palabras, una plantilla de referencia de componentes se puede utilizar para escanear imágenes de una línea de producción y resaltar las regiones que coinciden con la plantilla. Esto funciona bien cuando las piezas aparecen en posiciones consistentes y la iluminación es estable.
Coincidencia de plantillas para la detección de tumores pulmonares
A pesar del impacto que está teniendo la tecnología punta en el ámbito sanitario, el diagnóstico de problemas de salud a partir de imágenes médicas, como las tomografías computarizadas, sigue siendo un reto. Tradicionalmente, los radiólogos tenían que revisar manualmente cada corte de la tomografía, un proceso que exige una precisión extrema y mucho tiempo.
Antes de que se aplicara el aprendizaje profundo en el ámbito sanitario, los investigadores intentaron utilizar la comparación de plantillas para optimizar el flujo de trabajo y ayudar a identificar anomalías. Un buen ejemplo de esta técnica es la detección de tumores o nódulos pulmonares.
En este método, los investigadores crean plantillas de referencia que representan la forma y la intensidad típicas de un tumor. A continuación, el sistema desliza estas plantillas por las exploraciones de los pacientes y mide la similitud en cada coordenada.
Fig. 4. Detección de tumores pulmonares mediante la comparación de plantillas (Fuente)
Ventajas y desventajas de la coincidencia de plantillas
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la coincidencia de plantillas:
Intuitivo y sencillo: el emparejamiento de plantillas es fácil de entender y aplicar, lo que lo convierte en un punto de partida ideal para los principiantes en IA y visión artificial.
Fiable en condiciones controladas: funciona bien con imágenes en escala de grises bajo una iluminación constante, lo que proporciona resultados precisos cuando los patrones y los fondos son estables.
Fácil integración: utilizando Python como OpenCV, la coincidencia de plantillas se puede aplicar rápidamente a proyectos reales sin necesidad de configuraciones complejas ni cálculos pesados.
Aunque la coincidencia de plantillas ofrece muchas ventajas, también tiene limitaciones. A continuación se indican algunos retos que hay que tener en cuenta:
Sensible a la escala y la rotación: Las variaciones en el tamaño o la orientación de la plantilla pueden reducir la precisión.
Dependencia de la iluminación y el contraste: los cambios en la iluminación o el contraste entre la plantilla y la imagen pueden provocar coincidencias incorrectas o dificultar detect de la plantilla.
Adaptabilidad limitada: a diferencia de los métodos basados en IA, la coincidencia de plantillas no puede aprender de los datos ni mejorar con el tiempo. Funciona mejor en entornos controlados o repetitivos.
Conclusiones clave
La visión artificial es un campo muy amplio que abarca diversas técnicas. Aprender sobre las técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes, como la comparación de plantillas, es un excelente punto de partida para comprender cómo funciona el análisis de imágenes. Las innovaciones de vanguardia en IA para la visión se basan en los mismos conceptos básicos y resuelven problemas similares.
