1. Adquisición de imágenes:
- Las computadoras utilizan dispositivos como cámaras o escáneres para capturar imágenes digitales del mundo real. Estas imágenes están compuestas de píxeles, cada uno de los cuales representa un valor de color en una ubicación específica.
2. Preprocesamiento de imágenes:
- Antes de procesar la imagen, los ordenadores suelen aplicar técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad de la imagen y hacerla más adecuada para el análisis. Esto puede incluir eliminación de ruido, ajuste de contraste y cambio de tamaño de la imagen.
3. Extracción de funciones:
- Las computadoras utilizan algoritmos para extraer características de la imagen que son relevantes para la tarea en cuestión. En el caso de la detección de rostros, estas características pueden incluir bordes, esquinas y puntos de referencia faciales específicos.
4. Detección de objetos:
- Los algoritmos de detección de objetos utilizan las características extraídas para identificar la presencia de objetos específicos dentro de la imagen. Por ejemplo, un algoritmo de detección de rostros podría buscar patrones que se asemejen a rasgos faciales como ojos, nariz y boca.
5. Reconocimiento de objetos:
- Una vez que se detectan los objetos, las computadoras utilizan algoritmos de reconocimiento para identificar el tipo específico de objeto. Esto implica comparar las características extraídas con representaciones almacenadas o modelos de objetos conocidos.
6. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo:
- Muchas tareas de visión por computadora, incluida la detección y el reconocimiento de objetos, se basan en algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos algoritmos permiten que las computadoras aprendan de grandes conjuntos de datos y mejoren su rendimiento con el tiempo.
7. Entrenamiento y Pruebas:
- Los algoritmos de visión por computadora se entrenan utilizando conjuntos de datos etiquetados donde cada imagen se asocia con información sobre los objetos que contiene. Mediante entrenamiento, los algoritmos aprenden a reconocer patrones y asociarlos con las etiquetas correctas.
8. Aplicaciones del mundo real:
- La visión por computadora tiene numerosas aplicaciones en el mundo real, que incluyen:
- Reconocimiento facial para seguridad y control de acceso.
- Reconocimiento de objetos para vehículos autónomos
- Imagenología y diagnóstico médico.
- Automatización industrial y control de calidad.
- Robótica y navegación.
- Experiencias de realidad aumentada y realidad virtual.
Al combinar algoritmos avanzados, aprendizaje automático y potencia computacional, las computadoras pueden procesar y analizar información visual para "ver" e interpretar el mundo de maneras que antes eran imposibles.
