Podemos tomar fotos y filmar un video a través de las cámaras de nuestros teléfonos inteligentes. Además, podemos compartir esas imágenes y videos fácilmente a través de Internet. Instagram es el mayor ejemplo de ello. Del mismo modo, en YouTube, la gente ve miles de millones de videos cada día.
Internet contiene una plétora de imágenes y texto. Sin embargo, para realizar la búsqueda y encontrar las fotos, las imágenes que se buscan en los ordenadores siguen un algoritmo y reconocen lo que contiene la imagen. La computadora no puede ver. En su lugar, sólo busca según los vectores y representaciones definidos. Este artículo te ayudará a entender qué es la visión por ordenador y cómo ayuda al ordenador a identificar imágenes y vídeos.

Qué es la visión por computador?

La visión por computador es un campo educativo de la ciencia de la computación. Este campo ayuda a las computadoras a ver, procesar imágenes e identificar, tal como lo hacemos nosotros y proporcionar una salida precisa. La visión por computador es similar al entrenamiento de un computador sobre los instintos humanos y la inteligencia. Aunque parece una tarea fácil, hacer que los ordenadores entiendan y reconozcan las imágenes es un reto.

Cómo funciona la visión por computador

En varias tareas, el uso de la visión por ordenador y otros campos de la inteligencia artificial es estándar. Todo el crédito va a las técnicas y métodos de aprendizaje profundo. La CNN o las redes neuronales convencionales son la razón de lo que esta tecnología ha logrado hasta ahora. Para construir una visión por computadora a través de CNN, es necesario seguir estos cuatro pasos:

  1. Primero, necesitas crear una base de datos después de etiquetar las imágenes o usar imágenes ya etiquetadas. Las anotaciones ayudan a reconocer y categorizar las imágenes, emparejando las clases y las cajas, segmentando las imágenes según los píxeles.
  2. Extraer las imágenes y sus características según las tareas. Esto ayudará a modelar los problemas.
  3. Entrenar un modelo según las características a través del modelo de aprendizaje profundo. Este método consiste en alimentar los datos consistentes en imágenes que ayudan al modelo de aprendizaje de la máquina a aprender y resolver las tareas en consecuencia.
  4. Evaluación del modelo a través de nuevas imágenes. Este paso ayudará en el seguimiento de la precisión del modelo.
    El método anterior es un ejemplo de aprendizaje automático supervisado que implica el entrenamiento de la computadora a través de estrategias y datos.

Aplicaciones de la Visión por Computadora

Estos son algunos de los ejemplos que muestran cómo esta tecnología puede ser útil:

1.Organización del contenido

En el proceso de organización del contenido, la tecnología de visión artificial ya nos está ayudando. Por ejemplo, Apple Photos es un gran ejemplo de ello. Recoge automáticamente las fotos y añade etiquetas para que todos sus datos estén disponibles en grupos que le permitan encontrar fácilmente las fotos. Con esta aplicación, puedes obtener varias representaciones de tus mejores momentos.

2.Reconocimiento facial

El reconocimiento facial ayuda a reconocer los rostros al cotejarlos con los datos. Esta tecnología es muy común y muchas aplicaciones utilizan la visión por computador para este propósito. Por ejemplo, Facebook utiliza la visión computarizada para identificar a las personas en las fotos.
La autenticación biométrica también utiliza el reconocimiento facial. También puedes encontrar teléfonos inteligentes que desbloquean tu pantalla a través de esta tecnología. Para este propósito, el algoritmo utiliza una cámara frontal. La imagen es luego procesada en los dispositivos móviles y analiza si la persona que tiene el teléfono es la persona autorizada o no.

3.Realidad Aumentada

La visión por ordenador también ayuda a las aplicaciones que implican la realidad aumentada. Ayuda a las aplicaciones de realidad artificial a detectar objetos físicos. Además, también define la profundidad de los objetos en tiempo real. Usando esta información, puede crear entornos físicos virtuales.

4.Automóviles autoconductores

Hay algunos vehículos inteligentes con cámaras que capturan videos desde varios ángulos y los comparten con la señal de entrada. La visión por computador puede usar eso para la clasificación y el reconocimiento. Entonces el sistema detectará los objetos alrededor del vehículo en tiempo real, como los semáforos, los peatones y los mapas de carreteras. Si tienes curiosidad por saber dónde puedes encontrar esos coches, puedes consultar el avanzado coche Tesla. Estos son coches inteligentes y también tienen características como el piloto automático.

Cómo la visión por computador es diferente

Entendamos cómo la visión por computador es diferente de los campos populares como la visión por computador, el procesamiento de imágenes y el aprendizaje por máquina.

1.Procesamiento de la imagen

Con el procesamiento de imágenes, las máquinas procesan las imágenes en bruto y las transforman. En su mayoría, el algoritmo mejora la calidad de las imágenes y las mantiene listas como entrada para una tarea específica. Sin embargo, en la visión por computador, la tarea principal es explicar y describir las imágenes. Por ejemplo, componentes típicos, niveles de píxeles, rotación de las operaciones, contraste, reducción de ruido. Por otro lado, los componentes del procesamiento de imágenes realizan tareas según la cantidad de píxeles.

2.Visión artificial

La visión artificial puede ayudar en la fabricación de los productos realizando tareas como la comprobación de la calidad general del producto sellado.

3.La visión artificial

Puedes resolver varios problemas complejos con la ayuda del reconocimiento de la computadora. Por ejemplo, el reconocimiento facial se utiliza actualmente para los filtros de Snapchat. Además, las técnicas de identificación biométrica y las imágenes de Google también utilizan este método para el análisis de imágenes.

Conclusión

La visión por computador tiene un gran alcance en el futuro y es uno de los temas más populares relacionados con las nuevas tecnologías. Esta tecnología es diferente porque utiliza un enfoque diferente cuando se trata de datos. Recogemos numerosas cantidades de datos diariamente. Usando estos datos, podemos enseñar a los ordenadores a aprender y comprender los objetos. La visión por computador es también un paso asombroso hacia la inteligencia artificial y permite a los computadores realizar actividades complejas similares a las de los humanos.