Explora la diferencia entre visión por ordenador y procesamiento de imágenes. Aprende cómo pueden trabajar juntos para mejorar y analizar datos visuales como imágenes y vídeos.
¿Las cámaras son cada vez más inteligentes, o simplemente mejoran las imágenes? Todo se reduce a cómo procesan y refinan los datos visuales.
En el centro de esta evolución hay dos tecnologías clave: el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador. Aunque a menudo se mencionan juntas, tienen finalidades distintas. El procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes, ajustando el brillo, afinando los detalles y reduciendo el ruido, sin comprender necesariamente lo que hay en ellas.
La visión por ordenador, por otra parte, lleva las cosas más lejos al permitir que las máquinas reconozcan e interpreten imágenes y vídeos como lo hacen los humanos. Esto hace posibles tareas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y el análisis de escenas en tiempo real.
Ambas tecnologías se están convirtiendo en esenciales en diversos sectores. Desde la mejora de las fotos de los smartphones hasta la propulsión de los coches autoconducidos, su impacto es generalizado. Para 2033, se espera que el mercado de la visión por ordenador alcance los 111.430 millones de dólares, mientras que el mercado del procesamiento digital de imágenes crecerá probablemente hasta los 378.710 millones de dólares en 2034.
En este artículo exploraremos cómo funcionan el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador, sus aplicaciones en el mundo real y cómo se solapan. ¡Vamos a ello!
Tanto la visión por ordenador como el procesamiento de imágenes se ocupan de las imágenes, pero tienen objetivos diferentes. La visión por ordenador ayuda a las máquinas a comprender y tomar decisiones basándose en imágenes o vídeos. En cambio, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar o cambiar una imagen para hacerla más clara o visualmente atractiva, sin interpretar su contenido.
Además, las soluciones de visión artificial aprovechan modelos como Ultralytics YOLO11 para analizar y comprender el contenido de una imagen. Entre las tareas habituales de la visión por ordenador están la detección de objetos, la clasificación de imágenes, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. La visión por ordenador se utiliza ampliamente en aplicaciones como los coches autoconducidos, donde ayuda a reconocer peatones, señales de tráfico y otros vehículos en tiempo real para garantizar una conducción segura.
Por otra parte, el procesamiento de imágenes se centra en modificar las imágenes mediante funciones matemáticas que ajustan los valores de los píxeles sin comprender realmente la imagen en su conjunto. Técnicas como la reducción del ruido, la nitidez y la mejora del contraste funcionan alterando los colores y la intensidad de los píxeles individuales para mejorar la calidad de la imagen, pero no reconocen objetos, formas o significados dentro de la imagen. De ese nivel de comprensión se encarga la visión por ordenador.
Puedes pensar en el procesamiento de imágenes como el conjunto de herramientas que mejoran la imagen, haciéndola más clara o más atractiva visualmente. Una vez procesada una imagen, la visión por ordenador puede actuar como el cerebro que analiza las imágenes para realizar distintas tareas.
El procesamiento de imágenes es un concepto fundacional que sentó las bases para el desarrollo de la visión por ordenador. Consiste en utilizar algoritmos para mejorar, analizar o modificar datos visuales como fotos y vídeos. Puede manipular y mejorar las imágenes digitales ajustando parámetros como el brillo, el contraste, el balance de color o filtrando el ruido. Estos métodos preparan las imágenes para su posterior análisis avanzado mediante modelos de visión por ordenador.
El procesamiento de imágenes funciona descomponiendo las imágenes en píxeles individuales y manipulando después cada uno de ellos para obtener los efectos deseados. Por ejemplo, para detectar bordes, los algoritmos comprueban si hay cambios bruscos en los valores de los píxeles. Esto facilita que los sistemas de IA reconozcan objetos o patrones con precisión. Desde mejorar las fotos de los smartphones hasta mejorar las grabaciones de las cámaras de seguridad y escanear documentos para que sean más legibles, el procesamiento de imágenes se utiliza habitualmente en aplicaciones cotidianas en las que es importante mejorar la calidad visual.
He aquí algunos ejemplos de técnicas clave de tratamiento de imágenes:
Los desarrolladores suelen utilizar herramientas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow y PyTorch para aplicar fácilmente técnicas de procesamiento de imágenes. Estas bibliotecas proporcionan funciones preconstruidas y algoritmos optimizados, eliminando la necesidad de escribir código complejo desde cero.
También son compatibles con múltiples lenguajes de programación, se integran bien con otras herramientas y ofrecen una amplia documentación, lo que hace que el procesamiento de imágenes sea más rápido, eficaz y accesible incluso para quienes no tienen profundos conocimientos en la materia.
Algunos de los modelos de visión por ordenador más avanzados en la actualidad proceden de la serie YOLO (You Only Look Once). A lo largo de los años, se han publicado nuevas versiones, cada una de ellas mejorando la precisión y la eficacia. La última versión, Ultralytics YOLO11, ofrece una precisión y un rendimiento aún mejores.
Los modelos como YOLO11 pueden entrenarse a medida para reconocer objetos específicos y son capaces de manejar múltiples tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos en tiempo real.
He aquí un rápido vistazo a las tareas de visión por ordenador que admite YOLO11:
.webp)
Ahora que hemos hablado de cómo funcionan la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes, vamos a ver sus aplicaciones en el mundo real y dónde se solapan.
¿Te has preguntado alguna vez cómo controlan las grandes explotaciones su ganado? Controlar manualmente cientos de animales lleva mucho tiempo, pero con modelos de visión por ordenador como YOLO11, se puede automatizar el seguimiento de los animales.
YOLO11 puede detectar, seguir y analizar animales en tiempo real, ayudando a los ganaderos a gestionar eficazmente su ganado. La información obtenida de este tipo de análisis puede ayudar a detectar signos precoces de problemas de salud, como la cojera, permitiendo una intervención más rápida y un mejor cuidado general de los animales.
Del mismo modo, el procesamiento de imágenes puede utilizarse para vigilar el ganado contando animales en entornos controlados, como corrales o establos. En imágenes con fondos uniformes, pueden utilizarse técnicas de procesamiento de imágenes como el umbral y la detección de contornos (puede identificar los límites de los objetos) para detectar y contar animales. Estos métodos utilizan técnicas como la eliminación del fondo, la detección de bordes y la segmentación para identificar las formas del ganado.
Quizá pienses que esto suena igual que la visión por ordenador. 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 los animales individualmente, y algunas técnicas pueden incluso ayudar a separar animales cuando están muy juntos en las imágenes.
Sin embargo, a diferencia de la visión por ordenador, el procesamiento de imágenes no reconoce ni distingue animales individuales, sólo cuenta basándose en la forma y el tamaño. Esto lo hace útil para el recuento y la supervisión del ganado, pero tiene limitaciones. Si los animales se solapan, cambian de posición o varían las condiciones de iluminación, la precisión puede verse afectada. Además, no puede seguir a los animales a lo largo del tiempo ni proporcionar información sobre su comportamiento, que son ventajas cruciales de la visión por ordenador.
El procesamiento de imágenes y la visión por ordenador son campos estrechamente vinculados que a menudo pueden integrarse para mejorar la precisión y la eficacia del análisis de datos visuales. El procesamiento de imágenes puede refinar los datos brutos mejorando la calidad, eliminando el ruido y resaltando las características clave, asegurándose de que los modelos de visión por ordenador puedan extraer ideas significativas.
Por ejemplo, en el análisis forense, el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador pueden trabajar juntos para analizar huellas de zapatos encontradas en escenas del crimen. Las técnicas de procesamiento de imágenes, como la mejora del contraste y la detección de bordes, pueden mejorar la claridad de las huellas, facilitando 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 afila los contornos para mejorar la definición.
Una vez procesadas las imágenes con estas técnicas, los modelos de visión por ordenador pueden utilizar técnicas de coincidencia de patrones para comparar las huellas con las bases de datos forenses, haciendo más precisa la identificación. Esta combinación de tecnologías facilita a los investigadores el procesamiento y la interpretación de las pruebas forenses.
La visión por ordenador y el procesamiento de imágenes van de la mano, ayudando 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 por ordenador va más allá al proporcionar perspectivas.
A medida que la IA de Visión siga evolucionando, la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes mejorarán la automatización, el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en diversos campos. Desde la mejora del reconocimiento de imágenes hasta el perfeccionamiento de la detección de patrones, estas tecnologías harán que los sistemas de IA de Visión sean más precisos, eficientes y capaces de comprender los datos visuales en aplicaciones prácticas.
¿Tienes curiosidad por la IA? Únete a nuestra comunidad y explora nuestro repositorio de GitHub. Aprende cómo la visión por ordenador en la sanidad y la IA en la fabricación están remodelando el futuro. Descubre nuestras opciones de licencia para poner en marcha tus proyectos de Vision AI.
Comienza tu viaje con el futuro del aprendizaje automático
