¿Qué es el procesamiento de imágenes? Ejemplos, tipos y beneficios

Vemos miles de imágenes todos los días, en línea y en el mundo real. Es probable que las imágenes hayan sido modificadas de alguna manera antes de ser lanzadas al público.

Ya sea que alguien simplemente haya aclarado o agudizado los visuales o haya realizado ediciones más extensas para extraer información crítica, muchas industrias dependen de la técnica del procesamiento de imágenes para completar su trabajo.

Aunque el procesamiento de imágenes ha existido durante al menos 80 años de alguna forma, los desarrollos tecnológicos de la última década han visto un aumento en el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA). Se han desarrollado algoritmos para replicar cómo el cerebro humano procesaría estas imágenes. El software de reconocimiento de imágenes, también conocido como visión por computadora, completa las funciones de procesamiento que la máquina ha sido entrenada para realizar.

Procesamiento de imágenes analógico versus digital

La mayoría de las formas de procesamiento de imágenes hoy en día son digitales, lo que implica gráficos pixelados procesados a través de una computadora usando un algoritmo. Con la IA, estos algoritmos elevan la precisión y sofisticación de la identificación y modificación.

El procesamiento de imágenes analógico todavía ocurre, sin embargo. Se utilizan tipos especiales de computadoras ópticas para procesar imágenes físicas usando ondas de luz generadas por el objeto. La copia dura, como la impresión o fotocopiado, es la aplicación más común del procesamiento de imágenes analógico.

Tipos de procesamiento de imágenes

El objetivo de la mayoría del procesamiento de imágenes es mejorar la calidad del visual en sí o comprender mejor los diferentes elementos en la imagen. Diferentes objetivos requieren diferentes tipos de procesamiento.

Algunos de los tipos más comunes de procesamiento de imágenes son:

• Mejora de imagen. No todas las fotos salen perfectas en su forma original. Las herramientas de procesamiento de imágenes pueden alterar la calidad de las imágenes ajustando el brillo, nitidez, claridad y contraste.
• Detección y clasificación de objetos. La práctica de detección de objetos identifica diferentes elementos dentro de una imagen. Puedes encontrar patrones cuando están claramente separados en un visual o puedes resaltar rápidamente objetos específicos cuando el visual es escaneado.
• Segmentación de imágenes. Las imágenes pueden necesitar ser divididas en diferentes secciones para la detección de objetos u otros propósitos. Después de eso, puedes analizar las regiones separadas independientemente unas de otras. Esto ocurre mucho en la imagen médica como las resonancias magnéticas, que muestran diferentes tonos de gris y negro para representar masas sólidas alrededor de fluidos.
• Compresión de imagen. Este tipo reduce el tamaño del archivo de una imagen mientras preserva su calidad original. La compresión hace que subir imágenes a sitios web sea más rápido, mejora los tiempos de carga de páginas y minimiza las necesidades de almacenamiento para empresas que mantienen numerosos archivos de imágenes.
• Restauración de imagen. Las imágenes de cualquier tipo pueden perder su calidad con el tiempo. Las fotos físicas especialmente se degradan con las décadas y el procesamiento de imágenes es una buena manera de restaurar el aspecto y sensación original, especialmente para fotografías físicas.

¿Qué es la anotación en el procesamiento de imágenes?

La práctica de anotación de imágenes etiqueta elementos dentro de imágenes digitales. Esto se refiere a cuando se hace manualmente por humanos o digitalmente por computadoras. Permite a las computadoras interpretar una imagen y extraer información importante.

Cuando la IA funciona como el método principal de procesamiento de imágenes, los ingenieros de aprendizaje automático (ML) generalmente predeterminan las etiquetas ingresadas en un algoritmo de procesamiento de imágenes digitales, ayudando a introducir a la computadora a diferentes objetos.

Esta es una parte esencial del proceso de detección y clasificación de objetos, ya que cualquier error aquí se vuelve difícil de corregir a medida que la herramienta de aprendizaje automático crece. La precisión y exactitud en esta etapa temprana de entrenamiento son innegociables.

¿Cómo se procesan las imágenes digitales?

Para cualquier proyecto de procesamiento de imágenes, hay varios pasos clave que deben ocurrir para que la imagen sea completamente alterada (si es necesario) y revisada antes de que se pueda generar una mejor salida. No todas las imágenes necesitarán pasar por todos estos pasos, pero esta secuencia es la más comúnmente utilizada en el procesamiento de imágenes.

1. Adquisición

El primer paso simple es tomar una foto con una cámara o convertir una imagen analógica en una digital. También conocido como pre-procesamiento, adquirir la imagen mueve la imagen de su fuente original y la sube a una computadora.

2. Mejora o restauración

Las ediciones a la imagen pueden comenzar de inmediato. Esto podría incluir agudizar la imagen para eliminar características borrosas, aumentar el contraste para ver mejor diferentes partes de la imagen, o restaurar áreas de la imagen que pueden haber sido dañadas.

3. Procesamiento de color

Cuando se trata de visuales en color, es posible que necesites correcciones en esta etapa para que los colores finales de la imagen coincidan lo más exactamente posible con una carta de colores estandarizada.

4. Ondículas y procesamiento multirresolución

Las ondículas representan diferentes partes de la imagen en varios niveles de resolución. Cuando una imagen se divide en sus ondículas para compresión y análisis, la computadora tiene más facilidad para trabajar a menor escala.

5. Compresión

Reducir el tamaño de la imagen en este punto del proceso reduce el tamaño del archivo y simultáneamente mantiene la calidad de la imagen lo más alta posible.

6. Procesamiento morfológico

Diferentes elementos de la imagen pueden fusionarse durante el procesamiento si no son necesarios para el análisis o extracción. Esto reduce los tiempos de procesamiento en general.

7. Segmentación

En este paso importante, cada región del gráfico se descompone en grupos basados en características en los píxeles. Esto ayuda a discernir diferentes áreas de la imagen.

8. Representación y descripción

Este paso ayuda a encontrar bordes en regiones segmentadas de la imagen. Se asignan atributos a estas regiones segmentadas durante la fase de descripción, lo que distingue un grupo de otro.

9. Detección de objetos

Una vez que todos los segmentos de la imagen han sido descritos y asignados, se añaden etiquetas para permitir a los usuarios humanos identificar las diferentes partes de la imagen. Por ejemplo, en una escena de calle, la detección de objetos diferencia entre coches y farolas y luego los etiqueta en consecuencia.

¿Cómo se utiliza el procesamiento de imágenes en el mundo real?

Existen cientos de aplicaciones para el procesamiento de imágenes, desde la atención médica y la agricultura hasta la seguridad y los servicios legales.

Reconocimiento facial y de texto

El software de reconocimiento facial busca comparaciones entre dos imágenes, generalmente entre una persona, o una imagen en vivo de la persona, y una identificación, como un pasaporte o licencia de conducir. Este software también puede usarse para autenticación multifactor (MFA) para desbloquear un teléfono, junto con el etiquetado automático en fotos en plataformas de redes sociales.

Esta tecnología no solo ayuda con imágenes. También puedes recurrir a estas herramientas para escanear patrones reconocibles, tanto en texto mecanografiado como manuscrito. Los documentos también pueden ingresarse en software de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extracción, anotación y revisión, al igual que con los visuales.

Búsqueda inversa de imágenes

¿Alguna vez has hecho una búsqueda inversa de imágenes en Google? Eso está impulsado por la tecnología de procesamiento de imágenes. Las búsquedas inversas de imágenes evalúan las características en la imagen original y escanean la web en busca de coincidencias similares o exactas de esa imagen en otros lugares en línea.

Detección de objetos en vehículos autónomos

Los vehículos autónomos deben detectar de inmediato y constantemente posibles peligros como peatones, edificios y otros coches para mantener a todos a salvo de ellos. Los algoritmos de detección de objetos pueden identificar rápidamente objetos específicos dentro del radio de visión del vehículo, lo que activa las funciones de seguridad del coche.

Imágenes médicas

Desde la investigación hasta el diagnóstico y la recuperación, los profesionales médicos aplican extensamente la tecnología de procesamiento de imágenes. Los trabajadores de la salud detectan tumores y otras anomalías mientras que el procesamiento de imágenes en 3D empodera a los cirujanos para navegar por las partes más complejas de nuestra anatomía.

Beneficios del procesamiento de imágenes

Profesionales de diversos campos han encontrado muchos beneficios al usar herramientas de procesamiento de imágenes. Solo se mencionan algunos aquí.

Aumento de la precisión

Las herramientas de procesamiento de imágenes detectan incluso el detalle más pequeño, lo que facilita encontrar errores. Automatizar muchos de los pasos en la cadena de procesamiento de imágenes reduce el error humano. Muchas industrias, como la medicina y la agricultura, confían mucho en el alto nivel de precisión que ofrece el procesamiento de imágenes moderno.

Ahorro de costos

Detectar problemas temprano en el proceso, como en la fabricación de productos o el comercio minorista, significa que las empresas ahorran dinero al corregir estos más tarde con retiradas o devoluciones. El procesamiento de imágenes puede usarse para control de calidad para identificar posibles defectos en los productos a medida que se fabrican, junto con verificar información como números de lote o fechas de vencimiento. Si se cometen errores durante la fabricación pero se detectan de inmediato, pueden corregirse antes de llegar a los clientes.

Actualizaciones en tiempo real

Cuando se utilizan herramientas de procesamiento de imágenes en industrias como la seguridad y la vigilancia, su capacidad para comunicar datos en tiempo real puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso de un criminal. Esto permite a los equipos de seguridad actuar rápidamente al responder a incidentes.

Mejora de la experiencia del cliente

Los campos orientados al cliente, como el comercio minorista y la hospitalidad, utilizan el procesamiento de imágenes de varias maneras. Esto incluye comparar una captura digital del inventario en un almacén o depósito con los niveles de inventario del sistema.

Esto asegura que los conteos de inventario sean precisos y da a los gerentes el visto bueno para reordenar. Ahora, los clientes no tienen que esperar tanto por sus artículos.

¿Cómo ha cambiado y mejorado la IA el procesamiento de imágenes?

La introducción de la IA al procesamiento de imágenes ha cambiado significativamente la forma en que muchas industrias utilizan esta tecnología en su día a día. A medida que los algoritmos se vuelven más sofisticados al entrenar máquinas para pensar y procesar como humanos, las aplicaciones para esta tecnología continúan creciendo.

Usar el aprendizaje profundo con el procesamiento de imágenes ha despejado el camino para que las computadoras detecten objetos dentro de una imagen y reconozcan patrones con mayor precisión. Los modelos que tenemos hoy procesan y entienden los datos visuales mucho más rápido que las técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes digitales o analógicas.

Para muchas de las industrias que ya cuentan con el procesamiento de imágenes, la IA ha mejorado la eficiencia al automatizar incluso las tareas más complejas como la segmentación y la mejora de imágenes.

El reconocimiento facial y de objetos existe como una de las aplicaciones más utilizadas del procesamiento de imágenes con IA. La generación de imágenes también ocupa espacio en este campo al crear nuevos trabajos basados en información de visuales previamente creados.

El proceso de procesamiento de imágenes digitales usando IA

Los ingenieros utilizan técnicas de ML para aprovechar el poder de los algoritmos de IA para interpretar datos visuales. Redes neuronales, La funcionalidad central detrás de este proceso consiste en redes neuronales, nodos interconectados colocados juntos en una estructura en capas para imitar la forma en que un cerebro humano entiende los datos. Una vez que están en posición, el algoritmo puede realizar su procesamiento de imágenes, usando el siguiente método.

• Recolección de datos. La primera etapa es reunir un gran conjunto de datos de imágenes etiquetadas o anotadas para entrenar el algoritmo. Deben relacionarse estrechamente con tu proyecto o tarea; más datos relevantes al principio aumentan las probabilidades de resultados precisos más adelante. En esta etapa, las imágenes se procesan para redimensionarlas para consistencia.
• Reconocimiento de patrones. Antes del entrenamiento, el modelo comienza a identificar y distinguir patrones dentro del conjunto de datos.
• Entrenamiento del modelo. Aquí, la red neuronal comienza a revisar el conjunto de datos de entrada y todos los elementos dentro de él, como etiquetas de imagen o patrones. Esta información ayudará a desarrollar la inteligencia de la red neuronal para su uso en futuros proyectos.
• Extracción de características. Los modelos entrenados deben alcanzar un punto donde puedan comenzar a trabajar por su cuenta, incluyendo la identificación de las características de nuevas imágenes no vistas previamente. Basado en lo que el algoritmo aprendió durante la fase de entrenamiento, las características relevantes ahora deberían ser reconocibles. Por ejemplo, en reconocimiento facial, las redes neuronales deberían poder identificar características faciales como narices o ojos en esta etapa.
• Validación. Piensa en esto como la etapa de prueba para todos los pasos completados. Comparas un conjunto de datos de validación separado con el rendimiento del modelo hasta ahora para encontrar inexactitudes y áreas que necesitan ajustes.
• Inferencia. En este punto, introduces nuevas imágenes al modelo para continuar el entrenamiento una vez que se hayan corregido los errores. Esto se basa en los patrones previamente aprendidos y permite al modelo comenzar a hacer sus propias predicciones sobre nuevos visuales
• Aprendizaje y mejora. El proceso continúa incluso después de que los modelos completamente entrenados han sido desplegados. La mejora continua a través de ciclos adicionales de entrenamiento con nuevos datos mejora el rendimiento y aumenta la precisión con el tiempo.

Los 5 mejores software de reconocimiento de imágenes

Los procesadores de imágenes o herramientas de reconocimiento son utilizados por científicos de datos para entrenar modelos de reconocimiento de imágenes y ayudar a los ingenieros a adaptar el software existente para tener capacidades de procesamiento de imágenes. Estos software son una parte importante del aprendizaje automático y permiten a las empresas hacer más con sus medios visuales.

Para ser incluidos en la categoría de software de reconocimiento de imágenes, las plataformas deben:

• Proporcionar un algoritmo de aprendizaje profundo específicamente para el reconocimiento de imágenes
• Conectarse con grupos de datos de imágenes para aprender una solución o función específica
• Consumir los datos de imagen como una entrada y proporcionar una solución de salida
• Proporcionar capacidades de reconocimiento de imágenes a otras aplicaciones, procesos o servicios

* A continuación se presentan las cinco principales soluciones de software de reconocimiento de imágenes del Informe de Verano 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Google Cloud Vision API

La API de Vision de Google Cloud es una herramienta de procesamiento de imágenes que puede detectar y clasificar múltiples objetos dentro de imágenes y ayuda a los desarrolladores a aprovechar el poder del aprendizaje automático. Con modelos de ML preentrenados, los desarrolladores pueden clasificar imágenes en millones de categorías predefinidas para un procesamiento de imágenes más eficiente.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Lo mejor de la API es que está entrenada en un conjunto de datos muy grande, lo que facilita la vida de los desarrolladores ya que podemos construir grandes modelos de reconocimiento de imágenes con una precisión muy alta sin siquiera tener grandes datos disponibles con nosotros.”

- Reseña de Google Cloud Vision API, Saurabh D.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Para imágenes de baja calidad, a veces da la respuesta incorrecta ya que algunos alimentos tienen el mismo color. No nos proporciona la opción de personalizar o entrenar el modelo para nuestro caso de uso específico.”

- Reseña de Google Cloud Vision API, Badal O.

2. Gesture Recognition Toolkit

Con el Gesture Recognition Toolkit, los desarrolladores pueden usar conjuntos de datos existentes para completar el procesamiento de imágenes en tiempo real de manera rápida y fácil. El kit de herramientas es multiplataforma y de código abierto, lo que facilita a los desarrolladores nuevos y experimentados beneficiarse de otros que trabajan en proyectos similares.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Me gusta cómo está diseñado para trabajar con datos de sensores en tiempo real y al mismo tiempo con la tarea tradicional de aprendizaje automático fuera de línea. Me gusta que tenga un flotador de doble precisión y pueda cambiarse fácilmente a precisión simple, lo que lo convierte en una herramienta muy flexible.”

- Reseña de Gesture Recognition Toolkit, Diana Grace Q.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Gesture Recognition Toolkit tiene ocasionalmente retrasos y un proceso de implementación menos fluido.”

- Reseña de Gesture Recognition Toolkit, Civic V.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate es un software líder en anotación de imágenes, ayudando a las empresas a construir, ajustar y iterar modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad. La tecnología avanzada de anotación, la curación de datos, las características automatizadas y las herramientas de gobernanza de datos te permiten construir modelos de IA a gran escala con conjuntos de datos predeterminados.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“La plataforma es muy fácil e intuitiva de usar. La interfaz de usuario es amigable y todo es fácil de encontrar.”

- Reseña de SuperAnnotate, Dani S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Hemos tenido algunos problemas con flujos de trabajo personalizados que el equipo implementó para proyectos específicos en su plataforma.”

- Reseña de SuperAnnotate, Rohan K.

4. Syte

Syte es una plataforma de descubrimiento de productos visuales con IA que utiliza búsqueda por cámara, motor de personalización y herramientas en tienda para ayudar a las empresas de comercio electrónico y minoristas físicos a conectar a los compradores con sus productos. Las herramientas son instantáneas e intuitivas, lo que facilita a los compradores descubrir y comprar productos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“El botón de descubrimiento de búsqueda visual es una gran adición a nuestro sitio de comercio electrónico. Me gusta que ayude a los clientes a encontrar artículos similares visualmente para productos que podrían no estar en su talla, aumentando así la conversión y la experiencia de compra en general. También me gusta que los clientes puedan ajustar la selección de búsqueda visual para fomentar la compra cruzada con otros artículos presentados en nuestras imágenes.”

- Reseña de Syte, Lexis K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La plataforma de merchandising de backend no es tan intuitiva como otras plataformas. La función “completar el look” no muestra los productos exactos que forman parte del look, solo similares.”

- Reseña de Syte, Cristina F.

5. Dataloop

Dataloop permite a los desarrolladores construir algoritmos personalizados y entrenar datos a lo largo de todas las partes del ciclo de vida de la IA. Desde la gestión y anotación hasta la selección y despliegue de modelos, Dataloop utiliza características intuitivas para ayudarte a obtener el máximo de tus sistemas de IA.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“DataLoop sobresale en la construcción de infraestructura de datos de calidad para datos no estructurados, optimizando las cadenas de visión por computadora y asegurando una integración sin problemas con medidas de seguridad robustas.”

- Reseña de Dataloop, George M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“He tenido desafíos con algunas curvas de aprendizaje pronunciadas, dependencia de infraestructura y limitaciones de personalización. Estos han limitado de alguna manera mi uso.”

- Reseña de Dataloop, Dennis R.

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