¿Qué es Computer Vision?
Introducción a Computer Vision
La visión computacional es el cautivador campo de la inteligencia artificial que busca dotar a las máquinas de la capacidad de "ver" una imagen e interpretar información visual como un objeto en una imagen de una manera similar a la percepción humana. Es la tecnología que permite a las computadoras entender imágenes y videos, reconociendo objetos, rostros e incluso emociones dentro de ellos.
Este revolucionario campo de reconocimiento tiene sus raíces en la investigación temprana de objetos de imagen de IA, donde los científicos primero soñaron con construir máquinas que pudieran replicar la visión humana. Desde estos humildes comienzos, la visión computacional ha evolucionado rápidamente, impulsada por los avances en el aprendizaje automático, la potencia computacional y la disponibilidad de vastas cantidades de procesamiento de datos visuales.
Hoy en día, el reconocimiento de imágenes y videos es una parte integral de nuestras vidas digitales, ya que genera código para aplicaciones que van desde el reconocimiento facial en nuestros teléfonos inteligentes hasta automóviles autoconducidos que navegan en entornos complejos.
No se puede exagerar la importancia de la detección de la visión por ordenador. Está transformando las industrias y cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología. Desde la atención médica, donde la visión computarizada ayuda en el diagnóstico y la segmentación de imágenes médicas, hasta la fabricación, donde mejora el control de calidad y la automatización, las aplicaciones son amplias y cada vez más amplias.
Nuestra creciente dependencia del análisis de datos visuales puntuales, desde fuentes de redes sociales hasta cámaras de vigilancia, ha hecho que la visión por computadora sea indispensable para extraer información y tomar decisiones informadas.
Historial de visión por ordenador
Las raíces del reconocimiento de la visión computacional se remontan a los años 1950 y 60, con los primeros intentos de digitalizar y realizar análisis de datos visuales. Sin embargo, no fue sino hasta el surgimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los años 1970 y 80 que el campo realmente comenzó a acelerarse.
Los investigadores comenzaron a desarrollar algoritmos para el reconocimiento de imágenes y patrones, con notables avances como la transformación Hough, que permite el aprendizaje de la detección de líneas y objetos en imágenes. La década de 1990 vio la aparición de la tecnología de reconocimiento facial de imágenes de objetos, un testamento de la creciente sofisticación de los algoritmos de segmentación de visión computarizada.
Los años 2000 y 2010 marcaron un importante punto de inflexión en el modelo de reconocimiento de imágenes y vídeo en la nube con la llegada de la clasificación basada en el aprendizaje profundo. Las redes neuronales convolucionales (CNN) revolucionaron el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes y otras tareas complejas, impulsando la visión computacional a nuevas alturas. Este punto de inflexión fue testigo de aplicaciones como los automóviles autoconducidos y las imágenes médicas avanzadas se hicieron realidad.
Hoy, la visión computacional continúa su rápida evolución del aprendizaje, alimentada por una potencia computacional cada vez mayor y una investigación de código innovadora.
Sus aplicaciones abarcan industrias que van desde la realidad aumentada y la robótica hasta la agricultura y la seguridad. A medida que la tecnología avanza, el futuro de la visión computacional ofrece posibilidades ilimitadas, lo que promete remodelar la manera en que interactuamos y comprendemos el mundo visual.
Cómo Funciona Computer Vision
A un alto nivel, la clasificación de la visión de las computadoras en la nube opera a través de una serie de componentes clave de segmentación. En primer lugar, la adquisición de imágenes implica la captura de datos visuales y de vídeo a través de cámaras u otros sensores. Estos datos de imagen sin procesar se someten a preprocesamiento, lo que mejora la calidad del reconocimiento de imágenes y los prepara para el análisis.
La extracción de características es el siguiente paso crucial de reconocimiento, donde los algoritmos de aprendizaje de objetos identifican patrones y objetos esenciales dentro de la imagen, como bordes, esquinas y texturas. Estas funciones sirven como componentes básicos para el reconocimiento de objetos, donde el sistema intenta identificar y clasificar objetos dentro de la escena.
Por último, la toma de decisiones entra en juego, permitiendo al sistema interpretar la información visual y tomar las medidas adecuadas en función de su comprensión.
Confiar en el aprendizaje automático
La detección de visión por ordenador aprovecha varios tipos de código de aprendizaje automático para realizar estas tareas a través de la clasificación. El aprendizaje supervisado implica algoritmos de entrenamiento en conjuntos de datos etiquetados, donde cada imagen se etiqueta con el objeto que contiene.
El aprendizaje de la visión sin supervisión, por otro lado, permite a los algoritmos descubrir patrones y estructuras en el análisis de datos sin etiquetas de segmentación explícitas. El aprendizaje de refuerzo, inspirado en la manera en que los animales aprenden a través de recompensas y castigos, permite que los sistemas aprendan a través de la prueba y el error, lo que lo hace particularmente útil para tareas como jugar videojuegos y la robótica.
Diferencia con la visión humana
Mientras que el código de visión de la computadora en la nube se esfuerza por utilizar un modelo para emular la visión humana, existen diferencias de segmentación fundamentales entre los dos. La visión humana es notablemente adaptable, reconociendo objetos sin esfuerzo bajo diversas condiciones, incluso cuando están parcialmente oscurecidos o se ven desde diferentes ángulos.
También se basa en una vida de experiencia y conocimiento para interpretar el mundo. La visión computacional, aunque cada vez más sofisticada, todavía lucha con estos matices. Es más susceptible a las variaciones en la iluminación, el punto de vista y la oclusión, y carece de la comprensión contextual más amplia que poseen los seres humanos.
Sin embargo, la visión computacional sigue dando notables pasos en la clasificación, empujando los límites de lo que un modelo de máquina puede "ver" y entender. A medida que profundizamos en este fascinante campo, exploraremos su funcionamiento interno, cómo se utiliza, y los desafíos y oportunidades que presenta en los próximos años.
Conceptos y Técnicas Básicas en Visión Computacional
Fundamentos del procesamiento de imágenes
En la visión computacional, el viaje de reconocimiento de imágenes comienza con los fundamentos del reconocimiento de imágenes y códigos de video utilizados. Esto implica obtener imágenes de varias cámaras y sensores, que actúan como nuestros ojos digitales. Sin embargo, las imágenes en bruto suelen contener imperfecciones como ruido o borrosidad.
Las técnicas de preprocesamiento de la visión, como la reducción de ruido, el filtrado y la mejora, ayudan a refinar estas imágenes, asegurando que estén preparadas para un análisis posterior. Para comprender las imágenes es fundamental utilizar modelos de extracción de características, el proceso de identificación de elementos clave como bordes, esquinas, texturas y otros patrones. Estas características actúan como puntos de referencia visuales, ayudando en tareas como el reconocimiento de objetos y la segmentación de imágenes.
Reconocimiento y detección de objetos
El código de los modelos de reconocimiento y detección de objetos en la nube es el núcleo del aprendizaje de la visión de las imágenes por ordenador. El código de aprendizaje automático, como las redes neuronales (especialmente las redes neuronales convolucionales o CNN) y las máquinas vectoriales de apoyo (SVM), han revolucionado este campo. Estos algoritmos aprenden a reconocer objetos mediante el análisis de grandes cantidades de datos de entrenamiento de clasificación.
Este código de procesamiento de datos en la nube actúa como un maestro de visión de objetos, mostrando los ejemplos de algoritmos de diferentes objetos y sus correspondientes etiquetas de objetos.
Es importante distinguir entre la clasificación de objetos, que asigna una etiqueta a una imagen o vídeo completo (por ejemplo, "gato"), la detección de objetos, que ubica los objetos dentro de una imagen y dibuja cuadros delimitadores alrededor de ellos, y la segmentación de objetos, que va más allá al delinear los límites precisos de cada objeto.
Tipos de Segmentación en la Visión Computacional
Existen varios tipos de métodos de segmentación en la visión por ordenador, cada uno con su propio nivel de detalle y complejidad:
Segmentación semántica
Este método implica asignar una etiqueta de clase a cada píxel de una imagen. Por ejemplo, en una escena callejera, todos los píxeles que pertenecen a los coches se etiquetarían como "coche", y todos los píxeles que pertenecen a los peatones se etiquetarían como "peatón".
Segmentación de instancias
Basándose en la segmentación semántica, la segmentación de instancias distingue instancias individuales de objetos dentro de la misma clase. No solo etiquetaría todos los coches como "coche", sino que también diferenciaría entre coche 1, coche 2, etc. Esto es importante para tareas como contar objetos en una imagen.
Segmentación Panóptica
Este enfoque combina la segmentación semántica y de instancias. Su objetivo es proporcionar una comprensión completa de una escena asignando una etiqueta de clase a cada píxel y distinguiendo instancias individuales de objetos dentro de la misma clase.
Además de estos tipos principales, existen otros métodos de segmentación como:
Segmentación basada en regiones
Esto se centra en agrupar píxeles en función de propiedades compartidas utilizadas como el color o la intensidad.
Segmentación basada en bordes
Detecta los límites entre las regiones en función de los cambios repentinos en los valores de píxeles.
Segmentación basada en gráficos
Esto modela una imagen como un gráfico y utiliza algoritmos de partición de gráficos para la segmentación.
La elección del método de segmentación depende de la aplicación específica y del nivel de detalle requerido.
Técnicas avanzadas de visión computarizada
Los modelos de visión computacional se extienden más allá de las imágenes estáticas o videos al reino de las tres dimensiones y las imágenes en movimiento. El aprendizaje y detección de la visión computarizada 3D profundiza en la estimación de profundidad, creando nubes de puntos (colecciones de puntos 3D que representan superficies de objetos) y Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM), que permite a los robots y vehículos autónomos navegar por sus alrededores.
El código de análisis de máquina de video implica rastrear objetos a medida que se mueven a través de marcos, reconocer diferentes tipos de movimiento (por ejemplo, caminar, correr) y clasificar acciones (por ejemplo, abrir una puerta, saludar). Finalmente, han surgido modelos de aprendizaje generativo visual como las redes generativas de confrontación (GAN, Generative Adversarial Networks ), que permiten a las computadoras crear imágenes y videos completamente nuevos que a menudo son indistinguibles de los reales. Estas técnicas avanzadas están empujando los límites de lo que es posible en la visión computacional, con aplicaciones que van desde la realidad aumentada hasta los automóviles autoconducidos.
Beneficios y aplicaciones de la visión computacional
El código de visión computacional, un campo de la inteligencia artificial, puede transformar las industrias al automatizar tareas que tradicionalmente utilizaban la visión humana. Esta tecnología permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual y de vídeo del mundo que nos rodea, lo que conlleva numerosos beneficios y aplicaciones.
Una ventaja significativa de la visión computacional es la automatización de tareas que antes se realizaban manualmente. Por ejemplo, en la fabricación, los sistemas de visión computarizada se utilizan para reemplazar la clasificación humana en los procesos de control de calidad, analizando los productos en busca de defectos a un ritmo mucho más rápido y más consistente.
Este código no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también mejora la precisión y la velocidad, ya que los algoritmos de visión computarizada a menudo pueden superar a los seres humanos en la identificación de defectos sutiles.
Además de la automatización, el aprendizaje de la visión computacional tiene el potencial de mejorar la seguridad y protección en varios dominios. En la industria de la salud, la detección de computadoras juega un papel crucial en las imágenes médicas, ayudando a los médicos en el diagnóstico de enfermedades mediante el análisis de escáneres y radiografías.
Esto puede llevar a una detección más temprana y a planes de tratamiento más eficaces. De manera similar, en el sector automotriz, el código de visión computarizada es la columna vertebral de los automóviles autoconducidos y los sistemas de asistencia al conductor, lo que permite a los vehículos percibir su entorno, detectar obstáculos y tomar decisiones informadas sobre la clasificación, lo que en última instancia conduce a carreteras más seguras.
Aplicaciones de la visión informática en todas las industrias
Analicemos más de cerca las aplicaciones de la visión computacional en diferentes industrias. En la fabricación, los sistemas de visión de imágenes y video por computadora se pueden utilizar para el control de calidad, identificando defectos en productos con alta precisión. Esto ayuda a los fabricantes a mantener los estándares de los productos y a minimizar los residuos.
Los minoristas pueden aprovechar el código de visión computacional para la administración de inventario, el seguimiento de los niveles de stock y la optimización del espacio de estante. Además, los análisis de clientes basados en la visión de ordenador pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del consumidor, ayudando a los minoristas a adaptar sus estrategias de marketing.
Los modelos de aprendizaje de visión computacional están revolucionando la agricultura al permitir el monitoreo de cultivos y la clasificación del rendimiento. Los drones equipados con tecnología de visión computarizada pueden explorar vastos campos, identificando áreas que requieren atención, como aquellas afectadas por plagas o enfermedades.
Este análisis de datos puede utilizarse para optimizar el riego y la fertilización, lo que aumenta los rendimientos. En la industria del entretenimiento, la visión por computadora mejora las experiencias de realidad aumentada (RA) al superponer contenido digital en el mundo real, creando aplicaciones interactivas y envolventes.
Desafíos y tendencias futuras en visión computacional
Si bien el potencial del reconocimiento de la visión computacional es inmenso, también existen desafíos y preocupaciones éticas que deben abordarse. Garantizar la privacidad y mitigar el sesgo en los algoritmos son consideraciones cruciales. La dependencia de la tecnología en el aprendizaje a través de conjuntos masivos de datos etiquetados también plantea desafíos en términos de recopilación de datos utilizados y anotación.
De cara al futuro, se espera que el código de visión artificial evolucione en varias direcciones clave de clasificación. El desarrollo de la IA explicable (XAI) tiene como objetivo hacer que los algoritmos de visión por computadora sean más transparentes y comprensibles, generando confianza y facilitando la adopción.
La integración con otras tecnologías, como el Internet de las Cosas (IoT) y el edge computing, permitirá el análisis de máquinas en tiempo real y la toma de decisiones en el punto de recopilación del análisis de datos.
Los avances en hardware, incluidos sensores y chips de IA especializados, acelerarán aún más las capacidades de los sistemas de reconocimiento de imágenes computacionales utilizados. Sin embargo, es importante considerar el impacto potencial en la sociedad y la fuerza laboral, ya que la automatización puede desplazar ciertos empleos. La clasificación de estos cambios y la garantía de una transición sin problemas serán esenciales.
Introducción a Computer Vision
Recursos de aprendizaje
Embarcarse en su viaje de clasificación de imágenes basado en el mundo del código de visión de la computadora en la nube puede ser emocionante y gratificante. Para sentar una base sólida, considere la posibilidad de explorar recursos como OpenCV, una biblioteca de código abierto ampliamente utilizada y reconocida por sus herramientas y funcionalidades integrales.
Los entusiastas de Python pueden aprovechar bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Keras, que proporcionan marcos sólidos para construir y entrenar modelos visuales de aprendizaje automático diseñados para la detección de la visión computarizada.
Las plataformas en línea que se utilizan a menudo, como Coursera, Udacity y edX, ofrecen cursos estructurados para guiarle a través de los fundamentos y conceptos avanzados de este campo dinámico.
Consejos prácticos para principiantes
Cuando comience su viaje visual, es aconsejable comenzar con proyectos pequeños y manejables. Estos proyectos pueden servir como peldaños, creando confianza y presentando gradualmente desafíos de código de reconocimiento de imágenes más complejos.
La participación en comunidades en línea dedicadas a la visión computacional puede resultar invalorable y ofrecer oportunidades para el apoyo, la colaboración y el intercambio de conocimientos con otros estudiantes y expertos. Recuerde mantenerse informado sobre los últimos avances en la investigación y los avances en el campo, ya que el panorama del reconocimiento de la visión por computadora está en constante evolución.
Al aprovechar el poder de la clasificación de máquinas de datos visuales, desbloqueamos nuevas posibilidades para la innovación y el descubrimiento. Por lo tanto, acepte el desafío, explore las herramientas y recursos disponibles y contribuya con sus talentos únicos a este campo emocionante y en constante evolución.
OVHCloud y Computer Vision
OVHcloud le ofrece una sólida plataforma cloud diseñada para potenciar sus proyectos de código de visión por ordenador. Con nuestras ofertas de Machine Learning as a Service (MLaaS), puede optimizar la implementación y la capacitación de sus modelos visuales, aprovechando su infraestructura de alto rendimiento para obtener resultados óptimos.
Nuestras soluciones de capacitación en IA permiten una clasificación eficiente de la capacitación en imágenes de los modelos de aprendizaje automático, IA y deep learning, lo que maximiza la utilización de la GPU para ciclos de desarrollo más rápidos.
La funcionalidad Cloud AI Notebooks ofrece un entorno fácil de usar para lanzar los portátiles Jupyter o VS Code en la nube, simplificando la experimentación y la colaboración. Además, la colaboración de OVHcloud con NVIDIA permite acceder a la plataforma NVIDIA NGC y lanzar aplicaciones que aprovechan la potencia de las GPU NVIDIA en pocos clics.
El enfoque de OVHcloud en los modelos de soberanía y reversibilidad de datos cloud le garantiza el control total y la propiedad de su tratamiento de datos cloud. Su compromiso con el cumplimiento de normas y la seguridad les proporciona tranquilidad a la hora de tratar con información visual y de vídeo de carácter sensible.
Si está preparado para llevar sus proyectos de reconocimiento de la visión de su ordenador al siguiente nivel, el completo conjunto de herramientas y servicios de OVHcloud puede ser un valioso recurso en su viaje.
