Visión por ordenador (CV)
Libere el potencial de la IA con la visión por ordenador. Explore su papel en la detección de objetos, la asistencia sanitaria, los coches autónomos y mucho más. Más información
La visión por ordenador (VC) es un campo especializado dentro de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los ordenadores y sistemas obtener información significativa a partir de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales. Esencialmente, su objetivo es reproducir la comprensión visual humana, permitiendo a las máquinas "ver", interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Esto implica procesar la información visual utilizando algoritmos complejos y modelos de aprendizaje profundo (DL) para reconocer objetos, comprender escenas y extraer información de alto nivel. A diferencia del procesamiento de imágenes simple, que se centra principalmente en mejorar o manipular los datos de la imagen (como ajustar el brillo o aplicar filtros), la visión por ordenador trata de comprender el contenido y el contexto de las imágenes.
Importancia en la IA y el aprendizaje automático
La visión por ordenador es fundamental para muchos sistemas modernos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que proporciona las capacidades necesarias para que las máquinas interactúen con el mundo físico y lo comprendan a través de la percepción visual. La llegada de técnicas como las redes neuronales convolucionales (CNN), inspiradas en la corteza visual humana, ha revolucionado la CV. Estas redes permiten a los modelos aprender automáticamente características jerárquicas a partir de ingentes cantidades de datos visuales, lo que se traduce en mejoras significativas de la precisión en diversas tareas de visión por ordenador. Este progreso permite aplicaciones sofisticadas que antes eran inalcanzables, lo que convierte a la CV en la piedra angular del desarrollo actual de la IA y en un motor clave para los casos de uso de la IA que transformarán nuestro futuro.
Conceptos y tareas clave
La visión por ordenador abarca una amplia gama de tareas destinadas a extraer distintos tipos de información de los datos visuales. Algunas de las tareas principales son:
Visión computerizada frente a campos relacionados
Resulta útil distinguir la Visión por Computador de otras disciplinas afines:
- Tratamiento de imágenes: Se centra en la manipulación de imágenes a un nivel inferior, a menudo como paso previo al CV. Las tareas incluyen la reducción del ruido, la mejora del contraste y el filtrado mediante bibliotecas como OpenCV. El procesamiento de imágenes modifica los píxeles pero no necesariamente interpreta el contenido de la imagen. Más información sobre las principales diferencias entre visión por ordenador y procesamiento de imágenes.
- Visión artificial (VM): Aunque se solapa con la VC, la VM suele referirse a la aplicación de la tecnología de visión en entornos industriales para la inspección automatizada, el control de procesos y el guiado de robots. Los sistemas de VM suelen funcionar en entornos controlados con una iluminación y una configuración de cámaras específicas, centrándose en la fiabilidad y la velocidad para tareas específicas como la inspección de calidad en la fabricación. Más información sobre visión artificial.
Tecnologías y marcos
El desarrollo de aplicaciones de visión por ordenador depende de varias herramientas, bibliotecas y marcos de trabajo:
- Bibliotecas: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) es una biblioteca fundacional que ofrece una vasta colección de algoritmos para el procesamiento de imágenes y tareas clásicas de CV. Otras bibliotecas son Pillow para la manipulación de imágenes en Python y Scikit-image para algoritmos de procesamiento de imágenes.
- Marcos de aprendizaje profundo: PyTorch y TensorFlow son los principales marcos para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo, incluidos los utilizados en CV.
- Modelos: Los modelos más avanzados, como YOLO (You Only Look Once), proporcionan una detección eficaz de objetos en tiempo real. Arquitecturas como ResNet son los pilares comunes, y los Transformadores de Visión (ViT) representan una clase más reciente de modelos que están ganando prominencia. Compare el rendimiento de distintos modelos YOLO.
- Plataformas: Herramientas como Ultralytics HUB agilizan el proceso de formación, despliegue y gestión de modelos de CV, ofreciendo funciones como la formación en la nube y la gestión de conjuntos de datos. Otras plataformas como Roboflow y Weights & Biases ofrecen herramientas complementarias para la anotación de datos y el seguimiento de experimentos.
Aplicaciones reales
Las aplicaciones de visión por ordenador son cada vez más frecuentes en diversos sectores:
- Vehículos autónomos: La CV es fundamental para los coches autónomos, ya que les permite percibir su entorno, detectar peatones y otros vehículos, leer las señales de tráfico y navegar con seguridad. Empresas como Waymo y Tesla dependen en gran medida de los sistemas de CV. Explore las soluciones de IA en automoción.
- Sanidad: En el análisis de imágenes médicas, la CV ayuda a los radiólogos a detectar anomalías como tumores o fracturas en radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. También se utiliza en cirugía robótica y monitorización de pacientes. Véase la investigación de Radiology: Inteligencia Artificial. Descubra cómo se utiliza YOLO11 para la detección de tumores.
- Seguridad y vigilancia: CV potencia los sistemas de vigilancia automatizados, detectando intrusiones, rastreando individuos y analizando el comportamiento de las multitudes. Vea cómo construir un sistema de alarma de seguridad.
- Comercio minorista: Las aplicaciones incluyen la gestión de inventarios a través de la monitorización de estanterías, el análisis del comportamiento de los clientes y los sistemas de caja sin cajeros como los de Amazon Go.
- Fabricación: Se utiliza para el control de calidad, la detección de defectos, la supervisión de líneas de montaje y la automatización robótica. Descubra cómo crear soluciones de fabricación inteligentes con YOLO11.
- Agricultura: Permite la agricultura de precisión mediante la supervisión de cultivos, la detección de enfermedades, la identificación de malas hierbas y la cosecha automatizada. Más información sobre la supervisión de la salud de los cultivos en tiempo real.
- Entretenimiento: Se utiliza en la producción cinematográfica para efectos especiales y captura de movimientos, y en los videojuegos para crear experiencias inmersivas. Explore la IA en los videojuegos.