Es un campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en permitir que las computadoras y los sistemas comprendan e interpreten el mundo visual de manera similar a como lo hacen los humanos. Utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automático para procesar, analizar y comprender imágenes y videos.
Conozcamos a continuación cuatro elementos que nos describen aplicaciones de la visión por computadora.
Presione cada opción para conocer el detalle.
Componentes de la Visión por Computadora
Adquisición de Imágenes: captura de imágenes digitales a través de cámaras y sensores.
Preprocesamiento: mejora de la calidad de la imagen y preparación para el análisis, incluyendo operaciones como filtrado, ajuste de contraste y reducción de ruido.
Segmentación: división de la imagen en partes o regiones de interés para un análisis más detallado.
Características y Descriptores: extracción de información relevante de la imagen, como bordes, texturas y formas.
Reconocimiento y Clasificación: identificación y categorización de objetos o patrones dentro de la imagen utilizando modelos de aprendizaje automático.
Interpretación y Análisis: comprensión más avanzada de las imágenes, como detección de movimiento, reconocimiento de gestos y análisis de escenas.
Aplicaciones de la Visión por Computadora
Reconocimiento Facial: utilizado en seguridad, desbloqueo de dispositivos y aplicaciones de redes sociales.
Vehículos Autónomos: detección de obstáculos, reconocimiento de señales de tráfico y análisis de entorno.
Diagnóstico Médico: análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades como cánceres y trastornos oculares.
Inspección Industrial: control de calidad en líneas de producción mediante la detección de defectos en productos.
Realidad Aumentada (AR): superposición de información digital en el mundo real, mejorando la interacción en aplicaciones como juegos y educación.
Agricultura de Precisión: monitoreo de cultivos y detección de plagas mediante imágenes aéreas capturadas por drones.
Tecnologías Utilizadas
Redes Neuronales Convolucionales (CNN): tipo de red neuronal especialmente eficaz en la interpretación de datos visuales.
Modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning): utilizados para tareas complejas de reconocimiento y clasificación.
Algoritmos de Visión Tradicional: métodos como la detección de bordes, la transformada de Hough y la extracción de características SIFT y SURF.
La visión por computadora es un campo en rápido desarrollo con aplicaciones en prácticamente todos los sectores, y su avance continúa transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y el entorno.
Para mayor información
Para ampliar sus conocimientos al respecto, puede revisar el vídeo:
¿Qué es la visión por computadora? del canal Mente Artificial AI.