La visión por computadora está alcanzando nuevos niveles, mucho más allá del procesamiento básico de imágenes. Esto es gracias a la integración de la inteligencia artificial. La IA ahora permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa a partir de imágenes digitales que pueden usarse en industrias avanzadas. Actualmente, una de las aplicaciones más comunes es en seguridad y vigilancia.
Una aplicación de visión por computadora generalmente se divide en pequeñas tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos, extracción de características, coincidencia de características, segmentación de imágenes, detección de bordes, estimación de pose y otras. Una de estas aplicaciones puede ser responsable de varias tareas de procesamiento de imágenes en secuencia para recuperar el máximo significado de una imagen o segmento de video específico. Puede obtener más información sobre cómo funcionan las aplicaciones de visión por computadora en este artículo .
Las aplicaciones de visión por computadora se pueden programar en una variedad de lenguajes de alto nivel. Por ejemplo, C++ y Python son los más populares. Aunque las aplicaciones C++ se ejecutan más rápido, Python es más fácil de usar debido a su amplio repositorio de bibliotecas y módulos.
Generalmente, las aplicaciones de visión de IA utilizan redes neuronales convolucionales (CNN), donde cada capa de CNN realiza una o más tareas de procesamiento de imágenes. Cuanto mayor es la complejidad de la aplicación, más capas se agregan a la CNN.
Hay varias herramientas disponibles para aplicaciones de visión por computadora que:
- Proporciona un entorno integrado para programar la aplicación.
- Permitir la implementación de algoritmos para visión por computadora.
- Permita que la aplicación se conecte a otros componentes de software, incluidos servicios en la nube como Microsoft Azure, Amazon Rekognition o Google Cloud Vision API.
Las herramientas populares de visión por computadora incluyen:
1. OpenCV
2.MATLAB
3. CV sencillo
4. TensorFlow
5. CUDA
6. Imagen de GPU
OpenCV: como sugiere su nombre, la biblioteca Open-Source Computer Vision (OpenCV) es una biblioteca de código abierto de visión por computadora y aprendizaje automático (ML), lanzada inicialmente por Intel en 2000. La última versión es OpenCV 4.7, lanzada bajo. una licencia Apache 2. y gratuita para uso comercial.
Esta herramienta está escrita en C++, con nuevos algoritmos y bibliotecas en la interfaz de C++. También están disponibles interfaces para Python, Java, MATLAB y JavaScript. Las interfaces C++, Python y Java son compatibles con Linux, Windows, MacOS, Android e iOS. OpenCV ofrece funciones de programación para visión por computadora en tiempo real. Los algoritmos de ML admitidos incluyen K-Vecino más cercano, Bosque aleatorio, Árbol de decisión, Bayes ingenuo, Máquina de vectores de soporte, redes neuronales artificiales y redes neuronales profundas.
MATLAB: una plataforma de programación y computación numérica para ingenieros y científicos. MATLAB consiste en una caja de herramientas de visión por computadora con muchas funciones de programación, algoritmos y aplicaciones para visión por computadora, visión 3D y procesamiento de video. Por ejemplo, hay funciones y algoritmos disponibles para seguimiento de objetos, estimación de movimiento, detección de características, extracción, coincidencia, calibración de cámaras, segmentación semántica, clasificación de escenas, segmentación de instancias, procesamiento de nubes de puntos LiDAR y 3D, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Esta plataforma permite la generación y entrenamiento de detectores de objetos utilizando algoritmos como YOLO, ACF y SSD. Los algoritmos de aprendizaje profundo incluyen U-Net y Mask R-CNN. La caja de herramientas admite la generación de código C++ para su integración en código existente, implementación de sistemas de visión integrados o creación de prototipos de escritorio.
Simple CV: es una plataforma de código abierto y una interfaz simplificada para OpenCV. Permite el acceso a diversas bibliotecas de visión por computadora sin necesidad de conceptos como espacios de color, profundidad de bits, formatos de archivo, valores propios, almacenamiento de mapas de bits, gestión de búfer, etc.
Lanzado bajo la licencia BSD, el marco SimpleCV está escrito en Python. Puede trabajar con imágenes y secuencias de vídeo desde cámaras web, cámaras IP, teléfonos móviles, Kinects y FireWire. Sus aplicaciones de visión por computadora pueden ejecutarse en Ubuntu Linux, Windows y MacOS. SimpleCV también es adecuado para la creación rápida de prototipos de una aplicación de visión por computadora.
TensorFlow: es un marco de aprendizaje automático de código abierto con múltiples herramientas, bibliotecas y aplicaciones para ML e IA, incluida la visión por computadora. El marco puede entrenar un modelo de ML o una red neuronal para la detección de objetos, clasificación de objetos, reconocimiento facial, reconocimiento de gestos, estimación de pose, reconocimiento óptico de caracteres y más. El marco tiene interfaces de programación para C, C++, Python, Java, JavaScript, Go, Swift y varios otros lenguajes. TensorFlow admite muchos lenguajes de programación como MATLAB, Scala, Rust, R y C# a través de API de terceros.
CUDA: significa Compute Unified Device Architecture, una plataforma informática paralela desarrollada por NVIDIA para utilizar unidades de procesamiento de gráficos (GPU) en informática de uso general. Esta plataforma tiene muchas bibliotecas que admiten procesamiento de imágenes, señales analógicas y transmisiones de video. Hay interfaces de programación disponibles para C, C++, Python, MATLAB y otros. Las bibliotecas CUDA populares para visión por computadora incluyen MinGPU, OpenVIDIA y GPU4Vision. CUDA también se puede utilizar para detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación y campos de radiación neuronal (NeRF).
GPU Image: es una biblioteca de iOS para procesamiento de imágenes y videos acelerado por GPU construida en OpenGL ES 2.0. La biblioteca con licencia BSD es útil para aplicar efectos y filtros acelerados por GPU a imágenes, vídeos y transmisiones en vivo. GPUImage aplica filtros mediante llamadas a funciones simples en lugar de requerir la programación de archivadores personalizados desde cero.
