La visión artificial, también conocida como visión por computadora, es un campo de la inteligencia artificial que se dedica al desarrollo de técnicas para permitir que las computadoras perciban y comprendan el mundo que las rodea a través de imágenes y videos.
Fundamentos de la visión artificial
Aplicaciones de la visión artificial
La visión artificial tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:
- Robótica: los robots utilizan la visión artificial para navegar por su entorno, detectar objetos y realizar tareas como el ensamblaje y la inspección.
- Cuidado de la salud: la visión artificial se utiliza en el diagnóstico médico, la detección de cáncer y la rehabilitación.
- Automoción: los sistemas de asistencia al conductor y los sistemas de visión artificial para la conducción autónoma utilizan la visión artificial para detectar objetos y obstáculos en la carretera.
- Entretenimiento: la visión artificial se utiliza en aplicaciones de entretenimiento como los juegos, la realidad aumentada y la realidad virtual.
Componentes de un sistema de visión artificial
Un sistema de visión artificial consta de dos componentes principales:
- Adquisición de imágenes: este componente captura la imagen o el video del mundo real. La cámara es el dispositivo más común utilizado para la adquisición de imágenes.
- Procesamiento de imágenes: este componente analiza la imagen o el video para extraer información relevante. Los algoritmos de visión artificial se utilizan para realizar tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el seguimiento de movimiento.
Fundamentos del procesamiento de imágenes
El procesamiento de imágenes es un campo de la informática que se dedica al análisis y transformación de imágenes digitales. Los fundamentos del procesamiento de imágenes incluyen:
- Representación de imágenes: las imágenes digitales se representan como matrices de números, donde cada número representa la intensidad de un píxel.
- Operaciones básicas de imágenes: las operaciones básicas de imágenes incluyen operaciones de umbralización, suavizado, filtrado y detección de bordes.
- Transformaciones geométricas: las transformaciones geométricas permiten cambiar la forma o el tamaño de una imagen.
- Análisis de características: el análisis de características permite extraer información relevante de una imagen, como la forma, el tamaño y el color de los objetos.
Algunos algoritmos de visión artificial comunes
Algunos algoritmos de visión artificial comunes incluyen:
- Segmentación de imágenes: la segmentación de imágenes se utiliza para dividir una imagen en regiones coherentes.
- Detección de objetos: la detección de objetos se utiliza para identificar objetos en una imagen.
- Clasificación de imágenes: la clasificación de imágenes se utiliza para asignar una etiqueta a una imagen.
- Seguimiento de movimiento: el seguimiento de movimiento se utiliza para rastrear la posición y el movimiento de objetos en una imagen o video.
Resumen
La visión artificial es un campo en rápido crecimiento con un amplio espectro de aplicaciones. Los fundamentos de la visión artificial incluyen la representación de imágenes, operaciones básicas de imágenes, transformaciones geométricas y análisis de características. Algunos algoritmos de visión artificial comunes incluyen la segmentación de imágenes, la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el seguimiento de movimiento.
Recursos adicionales
Libros
- Computer Vision: A Modern Approach, David A. Forsyth y Jean Ponce (amazon.es, amazon.com)
- Introduction to Computer Vision, Richard Szeliski (amazon.es, amazon.com)
- Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs, Ahmed Fawzy Gad (amazon.es, amazon.com)