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¿Qué es la visión por computador?
La visión por computador es una tecnología que permite a los ordenadores obtener información visual del mundo que nos rodea. A diferencia de la forma en que los humanos obtenemos información principalmente a través de la vista, los ordenadores han tenido limitaciones para adquirir conocimiento del entorno ya que, normalmente, solo reciben información a través de un teclado. Sin embargo, la visión por computador busca capacitar a los ordenadores para obtener información del exterior mediante imágenes.
Hoy en día, casi todos los dispositivos electrónicos cuentan con una cámara, lo que les permite capturar imágenes del mundo que los rodea. Sin embargo, esto no significa que los dispositivos puedan «ver». Para que un ordenador pueda «ver», debe ser capaz de interpretar y analizar esas imágenes, y es aquí donde entra en juego la visión por computador o visión artificial.
La visión por computador se basa en una serie de tecnologías que permiten a los ordenadores «ver» y comprender la información visual que reciben, y en muchos casos, tomar decisiones basadas en esa información.
¿Qué elementos utiliza la visión por computador?
Para llevar a cabo la visión por computador se requieren diferentes dispositivos y el uso de varias tecnologías. En primer lugar, se necesita obtener una imagen, la cual se obtiene a través de una cámara, ya sea una webcam, una cámara infrarroja o un video grabado por otro dispositivo. Una vez obtenida la imagen, es necesario extraer la información que contiene para poder interpretarla.
¿Cómo obtiene el ordenador la información de la imagen?
Para explicar cómo un ordenador puede obtener información de una imagen, primero hay que entender cómo llega la imagen al ordenador. Por lo general, las imágenes se guardan en formato de mapa de bits, que es una matriz de píxeles donde cada píxel tiene tres valores, uno para cada color primario (rojo, verde y azul) lo cual le permite obtener todos los colores mediante la mezcla de estos tres colores.
Con esta información, el ordenador busca patrones con los que pueda identificar lo que hay en la imagen. Una vez que se detectan los patrones, se interpreta su significado y se actúa en consecuencia en función del uso que se quiera hacer de la visión por computador.
Usos de la visión por computador
La visión por computador tiene múltiples aplicaciones. Una de las más extendidas es su uso en seguridad, ya que se puede detectar comportamientos sospechosos o accesos a áreas restringidas.
En los últimos años, también se ha extendido su uso en la industria automotriz, especialmente en los sistemas autónomos de los vehículos. Esto incluye el reconocimiento de señales de tráfico y la conducción autónoma.
Otro uso importante es el control de defectos en la fabricación, ya que se pueden detectar fallos en las piezas de manera más rápida que si fueran revisadas por un humano.
¿Cómo se implementa la visión por computador?
Para implementar la visión por computador hay dos formas principales para hacerlo, la primera sería mediante conversiones de la imagen a distintos espacios de color y la aplicacion de distintos filtros de ruido y detectores de bordes para detectar los distintos objetos o figuras de una imagen.
Sin embargo, la implementación que está ganando más fuerza los últimos años consiste en entrenar un modelo de deep learning para la detección de los objetos. Con lo cual nos ahorramos todos los filtros y detectores de la otra implementación y simplemente entrenar un modelo de deep learning.
Conclusión
En conclusión, la visión por computador es una tecnología que permite a los ordenadores «ver» y comprender la información visual del entorno mediante el uso de imágenes. A través de diferentes tecnologías y dispositivos, se extrae la información de las imágenes y se interpreta para identificar patrones y tomar decisiones. Esta tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones, desde seguridad y conducción autónoma hasta control de calidad en la fabricación. El desarrollo de modelos de deep learning ha impulsado aún más el campo de la visión por computador, permitiendo un enfoque más eficiente y preciso en la detección de objetos.