¿Qué es la Visión Artificial? Guía para principiantes sobre el análisis de imágenes

Las imágenes están por todas partes. Vivimos en una época en la que las imágenes y los vídeos contienen mucha información que a veces es difícil de obtener. Por eso el análisis de imágenes, también conocido como visión por ordenador, se ha convertido en una habilidad muy valiosa aplicable en muchos casos de uso. 

Esta guía presenta el interesante campo de la visión por ordenador. Explica los fundamentos de esta disciplina científica, sus principales aplicaciones y cómo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están revolucionando la visión por ordenador, abriendo la puerta a nuevas y revolucionarias posibilidades.  

¿Qué es la visión por ordenador?

En términos sencillos, la visión por ordenador es una rama de la IA que estudia cómo los ordenadores pueden ver y comprender el contenido de las imágenes digitales y los vídeos.  

El objetivo último de la visión por ordenador es reproducir las capacidades de visión humana en las máquinas. Sin embargo, mientras que los humanos utilizan retinas, nervios ópticos y partes específicas de su cerebro para recoger y procesar la información visual, este proceso es completamente distinto en las máquinas. En cambio, para enseñar a las máquinas a ver, nos basamos en una serie de componentes tecnológicos, entre los que se incluyen:

• Sensores. Las cámaras y otros dispositivos equipados con sensores especializados son fundamentales para captar los datos visuales que nos rodean.  
• Datos. La mayoría de la gente ya está familiarizada con los datos de imagen y vídeo y sus formatos tradicionales asociados, como .jpg y .png para las imágenes y .mov y .avi para los vídeos. Sin embargo, cabe mencionar que la gama de datos de imagen puede adoptar muchas formas, como vistas de varias cámaras, datos multidimensionales de un escáner 3D o dispositivos de escaneado médico. 
• Algoritmos. Como en cualquier otro análisis de datos, un paso previo al análisis es la preparación de los datos. Hay infinidad de técnicas y algoritmos que los investigadores en visión por ordenador han desarrollado para limpiar y preparar los datos de las imágenes, como el filtrado, el cambio de tamaño o la normalización de la imagen. Una vez preparados los datos visuales, es hora de la parte divertida. Tras el auge del aprendizaje profundo, podemos entrenar potentes modelos de aprendizaje profundo que superan rápidamente las capacidades humanas en una amplia gama de tareas, como veremos en la siguiente sección. 

Aplicaciones de la visión por ordenador

La vista es un sentido clave que muchos de nosotros utilizamos para diversas tareas cada día. Con este telón de fondo, no deberían sorprendernos las numerosas aplicaciones de la visión por ordenador en el mundo real que existen hoy en día.

A continuación encontrarás una lista no exhaustiva de las aplicaciones más destacadas de la visión por ordenador.

Detección de objetos

Muchas aplicaciones populares de visión por ordenador implican reconocer cosas en imágenes. Un gran ejemplo son los coches autónomos. Los fabricantes de coches autónomos utilizan múltiples cámaras para adquirir imágenes del entorno, de modo que sus coches autodirigidos puedan detectar objetos, marcas de carril y señales de tráfico para conducir con seguridad. ¿Cómo funciona en la práctica la detección de objetos? Te recomendamos encarecidamente que leas nuestro tutorial sobre Detección de objetos con el algoritmo YOLO.

Reconocimiento facial

Utilizado para la seguridad y la vigilancia, el reconocimiento facial analiza los rasgos clave para identificar a las personas. Esto se hace entrenando redes neuronales en vastas bases de datos biométricas que permiten a los modelos identificar rasgos faciales únicos en los seres humanos. Lee nuestro tutorial independiente para descubrir cómo realizar la Detección de Caras con Python.

Traducción automática

Herramientas como Google Translate permiten a los usuarios apuntar con la cámara de un smartphone a una señal en otro idioma y obtener casi inmediatamente una traducción de la señal en su idioma preferido.

Generación de imágenes

Las aplicaciones de visión computerizada no sólo pueden comprender las imágenes, sino que también estamos en el punto en que pueden crear imágenes realistas utilizando IA generativa. Es el caso de DALL-E, un modelo de genAI que crea imágenes a partir de descripciones de texto, o de Sora, que hace lo mismo pero con vídeos. Otro ejemplo son las falsificaciones profundas. Una falsificación profunda es un software que se utiliza para mostrar a personas en vídeos falsos en los que realmente no aparecen. Al comprender lo que compone un rostro humano, las falsificaciones profundas pueden generar nuevos rostros.

¿Tienes curiosidad por conocer otras aplicaciones de la visión por ordenador? Echa un vistazo a nuestro artículo dedicado para aprender sobre 19 Proyectos de Visión por Computador de Principiante a Avanzado.

Visión por ordenador en IA

Las aplicaciones únicas de la visión por ordenador que tenemos hoy en día no serían posibles sin la IA, en particular, los modelos de aprendizaje profundo. Para entender por qué, primero tenemos que comprender qué es una imagen digital, la unidad de información más básica en visión por ordenador. 

Una imagen digital está formada por cientos, si no miles, de píxeles, que contienen información sobre el color y la intensidad. En las imágenes en escala de grises, la intensidad de cada píxel puede representarse mediante un número comprendido entre 0 y 255.

Imágenes en escala de grises.  Fuente: DataCamp

En cambio, las imágenes en color suelen almacenarse en el sistema RGB. RGB significa Rojo, Verde y Azul. Se puede considerar que cada imagen está representada por tres tramas, una por cada canal de color. Esto significa que necesitas el triple de datos para almacenar una imagen en color que una en escala de grises.

Imágenes en color. Fuente: DataCamp

Así pues, las imágenes digitales pueden verse como un montón de números. No hace mucho, carecíamos de las potentes herramientas necesarias para procesar y extraer información de las imágenes. Esto cambió a principios de la década de 2010, cuando los investigadores del aprendizaje profundo consiguieron desarrollar nuevas redes neuronales especialmente adecuadas para las tareas de visión por ordenador.

Hoy en día, gracias a los avances en el aprendizaje profundo y al progreso de las GPU, la computación en la nube y la gran disponibilidad de datos de imágenes, los profesionales de los datos pueden entrenar potentes redes neuronales capaces de realizar tareas complejas en visión por ordenador. 

Siguiendo el auge de la IA generativa, los modelos de lenguaje de visión (VLM ) más avanzados pueden comprender y procesar tanto datos visuales como textuales, permitiendo nuevas tareas como el subtitulado de imágenes, la respuesta a preguntas visuales y la generación de texto a imagen.

¿Tienes curiosidad por las redes neuronales? Consulta nuestro Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Python para empezar hoy mismo.

Red neuronal para visión por ordenador. Fuente: NVIDIA

Diferencia entre visión artificial y visión por ordenador

Un error común entre los recién llegados a este campo es la diferencia entre visión artificial y visión por ordenador. 

La visión artificial se refiere al uso de cámaras y sensores, así como de algoritmos, para ayudar a los ordenadores y robots a analizar imágenes y tomar decisiones informadas durante el proceso de fabricación. Las aplicaciones de la visión artificial abarcan tareas como la inspección automática, el control de calidad y el guiado de robots.

El término se utiliza a menudo en entornos industriales y de fabricación, por lo que su ámbito de aplicación es específico y más limitado en comparación con la visión por ordenador, que tiene una gama más amplia de aplicaciones en diversas industrias. Igualmente, en términos de complejidad, la visión por ordenador suele implicar un procesamiento y una interpretación más complejos que la visión artificial.

Puedes ver las diferencias entre visión artificial y visión por ordenador en la tabla siguiente: 

Introducción a la visión por ordenador

La visión por ordenador es una de las disciplinas más apasionantes y demandadas de la IA. Si estás dispuesto a iniciarte en este campo, DataCamp está aquí para ayudarte. Trabajamos duro para ofrecer a los profesionales de los datos cursos valiosos y actualizados y materiales específicos.

Te recomendamos encarecidamente que empieces con nuestro Curso de Procesamiento de Imágenes en Python. Este tema abarca los fundamentos, desde el preprocesamiento de imágenes hasta el aprendizaje profundo. Empezarás con la mejora y restauración de imágenes y pasarás a las imágenes biomédicas para analizar tipos de imágenes más complejos, como resonancias magnéticas y radiografías. El tema concluye con un curso sobre redes neuronales convolucionales, en el que aprenderás a construir potentes clasificadores de imágenes de aprendizaje profundo.

Para los recursos técnicos, considera lo siguiente:

• IA para datos visuales: Visión por ordenador en la empresa
• Ver como una máquina: Guía para principiantes sobre el análisis de imágenes en el aprendizaje automático
• ¿Qué es la Percepción Artificial?
• Explicación de la detección de objetos YOLO: Guía para principiantes
• Tutorial de OpenCV: Libera el poder del procesamiento visual de datos

Conclusión

Esperamos que te haya gustado esta sencilla introducción a la visión por ordenador. El campo está lleno de emoción, con nuevas aplicaciones de visión por ordenador que llegan al mercado cada día. Si quieres convertirte en un especialista en visión por ordenador, el Curso de Procesamiento de Imágenes en Python es el lugar ideal para empezar.