Principales herramientas/plataformas de Visión por Computadora en 2023

Herramientas/plataformas de Visión por Computadora en 2023

La visión por computadora permite a las computadoras y sistemas extraer información útil de fotos digitales, videos y otras entradas visuales, y realizar acciones u ofrecer recomendaciones en respuesta a esa información. La visión por computadora le da a las máquinas la capacidad de percibir, observar y comprender, al igual que la inteligencia artificial les da la capacidad de pensar.

La visión humana tiene una ventaja sobre la visión por computadora porque ha existido por más tiempo. Con toda una vida de contexto, la vista humana tiene la ventaja de aprender a distinguir entre cosas, determinar su distancia del observador, determinar si se están moviendo y determinar si una imagen es correcta.

Con cámaras, datos y algoritmos en lugar de retinas, nervios ópticos y la corteza visual, la visión por computadora enseña a las computadoras a realizar tareas similares en mucho menos tiempo. Un sistema entrenado para inspeccionar objetos o monitorear un activo de producción puede superar rápidamente a los humanos, ya que puede examinar miles de productos o procesos por minuto mientras detecta fallas o problemas imperceptibles.

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Las industrias de energía, servicios públicos, fabricación y automóviles todas utilizan la visión por computadora, y el mercado sigue expandiéndose.

Algunos trabajos típicos para los que se pueden utilizar sistemas de visión por computadora son los siguientes:

Clasificación de objetos. El sistema analiza datos visuales antes de categorizar un objeto en una foto o video bajo una categoría predeterminada. Por ejemplo, el algoritmo puede identificar a un perro entre todos los elementos en la imagen.

Identificación del objeto. El sistema analiza datos visuales y reconoce un objeto específico en una imagen o video. Por ejemplo, el algoritmo puede seleccionar un perro en particular del grupo de perros en la imagen.

Seguimiento de objetos. El sistema analiza un video, identifica el objeto (o objetos) que cumplen con los criterios de búsqueda y sigue el progreso de ese objeto.

Herramientas principales de visión por computadora

Herramienta de anotación de video de Kili Technology

La herramienta de anotación de video de Kili Technology está diseñada para simplificar y acelerar la creación de conjuntos de datos de alta calidad a partir de archivos de video. La herramienta admite una variedad de herramientas de etiquetado, incluyendo cajas delimitadoras, polígonos y segmentación, lo que permite una anotación precisa. Con capacidades avanzadas de seguimiento, puede navegar fácilmente entre fotogramas y revisar todas sus etiquetas en una vista intuitiva de exploración.

La herramienta admite varios formatos de video e se integra perfectamente con proveedores populares de almacenamiento en la nube, asegurando una integración fluida con su canalización de aprendizaje automático existente. La herramienta de anotación de video de Kili Technology es la herramienta definitiva para optimizar sus procesos de etiquetado y construir conjuntos de datos poderosos.

OpenCV

OpenCV es una biblioteca de software para aprendizaje automático y visión por computadora. OpenCV, desarrollado para ofrecer una infraestructura estándar para aplicaciones de visión por computadora, brinda a los usuarios acceso a más de 2,500 algoritmos tradicionales y de vanguardia.

Estos algoritmos se pueden utilizar para identificar rostros, eliminar ojos rojos, identificar objetos, extraer modelos tridimensionales de objetos, rastrear objetos en movimiento y unir varios fotogramas en una imagen de alta resolución, entre otras cosas.

Viso Suite

Viso Suite es una plataforma completa para el desarrollo, implementación y monitoreo de visión por computadora, que permite a las empresas crear aplicaciones prácticas de visión por computadora. La pila de software de primera clase para visión por computadora, que es la base de la plataforma sin código, incluye CVAT, OpenCV, OpenVINO, TensorFlow o PyTorch.

La anotación de imágenes, el entrenamiento de modelos, la gestión de modelos, el desarrollo de aplicaciones sin código, la gestión de dispositivos, la comunicación IoT y los paneles personalizados son solo algunos de los 15 componentes que componen Viso Suite. Empresas y organismos gubernamentales de todo el mundo utilizan Viso Suite para crear y gestionar su cartera de aplicaciones de visión por computadora (para automatización industrial, inspección visual, monitoreo remoto y más).

TensorFlow

TensorFlow es una de las plataformas de aprendizaje automático de código abierto más conocidas y completas, que ofrece una amplia gama de herramientas, recursos y marcos de trabajo. TensorFlow es beneficioso para desarrollar e implementar aplicaciones de visión por computadora basadas en aprendizaje automático.

Una de las herramientas de visión por computadora más sencillas, TensorFlow, permite a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático para tareas relacionadas con la visión por computadora, como reconocimiento facial, categorización de imágenes, identificación de objetos y más. Al igual que OpenCV, TensorFlow admite varios lenguajes, incluyendo Python, C, C++, Java y JavaScript.

CUDA

NVIDIA creó la plataforma de computación paralela y el modelo de interfaz de programación de aplicaciones (API) llamado CUDA (acrónimo de Compute Unified Device Architecture). Permite a los programadores acelerar programas intensivos en procesamiento utilizando las capacidades de las unidades de procesamiento gráfico (GPU).

La biblioteca de NVIDIA Performance Primitives (NPP), que ofrece operaciones de procesamiento de imágenes, video y señales aceleradas por GPU para diversos dominios, incluyendo visión por computadora, forma parte del conjunto de herramientas. Además, múltiples aplicaciones como reconocimiento facial, edición de imágenes, renderizado de gráficos 3D y otros se benefician de la arquitectura CUDA. Para implementaciones de IA en el borde, se encuentra disponible el procesamiento de imágenes en tiempo real con Nvidia CUDA, lo que permite inferencia de IA en dispositivos de borde como el Jetson TX2.

MATLAB

Imagen, video y procesamiento de señales, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y otras aplicaciones pueden beneficiarse del entorno de programación MATLAB. Incluye un conjunto de herramientas de visión por computadora con numerosas características, aplicaciones y algoritmos para ayudarte a crear soluciones para problemas relacionados con la visión por computadora.

Keras

Keras es un paquete de software de código abierto basado en Python que sirve como interfaz para el marco de trabajo TensorFlow para el aprendizaje automático. Es especialmente adecuado para principiantes porque permite la construcción rápida de modelos de redes neuronales y ofrece ayuda en el backend.

SimpleCV

SimpleCV es un conjunto de bibliotecas y software de código abierto que facilita la creación de aplicaciones de visión por computadora. Su framework te brinda acceso a varias bibliotecas poderosas de visión por computadora, como OpenCV, sin necesidad de tener un conocimiento exhaustivo de conceptos complejos como profundidades de bits, esquemas de color, gestión de búferes o formatos de archivo. SimpleCV basado en Python puede ejecutarse en varias plataformas, incluyendo Mac, Windows y Linux.

BoofCV

El programa de visión por computadora basado en Java BoofCV fue creado explícitamente para aplicaciones de visión por computadora en tiempo real. Es una biblioteca integral con todas las capacidades fundamentales y sofisticadas necesarias para desarrollar una aplicación de visión por computadora. Es de código abierto y se distribuye bajo la licencia Apache 2.0, lo que lo hace disponible tanto para uso comercial como académico sin cargo.

CAFFE

Convolutional Architecture for Fast Feature, o CAFFE, es un marco de trabajo de visión por computadora y aprendizaje profundo creado en la Universidad de California, Berkeley. Este marco de trabajo soporta una variedad de arquitecturas de aprendizaje profundo para segmentación y clasificación de imágenes y está desarrollado en el lenguaje de programación C++. Debido a su increíble velocidad y capacidades de procesamiento de imágenes, es beneficioso para la investigación y la implementación en la industria.

OpenVINO

OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) es una herramienta completa de visión por computadora que ayuda a crear software que simula la visión humana. Es un conjunto de herramientas gratuito y multiplataforma diseñado por Intel. Incluye modelos para numerosas tareas, como identificación de objetos, reconocimiento facial, colorización, reconocimiento de movimiento y otros.

DeepFace

La biblioteca de visión por computadora de aprendizaje profundo más popular en la actualidad es DeepFace. Esta biblioteca proporciona un método sencillo para utilizar Python para llevar a cabo reconocimiento facial basado en visión por computadora.

YOLO

Uno de las herramientas de visión por computadora más rápidas en 2022 es You Only Look Once (YOLO). Fue creado en 2016 por Joseph Redmon y Ali Farhadi para su uso en detección de objetos en tiempo real. YOLO, la herramienta de detección de objetos más rápida disponible, aplica una red neuronal a la imagen completa y luego la divide en cuadrículas. Las probabilidades de cada cuadrícula son predichas por el software simultáneamente. Después de los exitosos YOLOv3 y YOLOv4, YOLOR tuvo el mejor rendimiento hasta que YOLOv7, publicado en 2022, lo superó.

FastCV

FastCV es una biblioteca de procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y visión por computadora de código abierto. Incluye numerosos algoritmos de vanguardia de visión por computadora junto con ejemplos y demos. Al ser una biblioteca pura de Java sin dependencias externas, la API de FastCV debería ser muy fácil de entender. Por lo tanto, es perfecto para principiantes o estudiantes que deseen incluir rápidamente visión por computadora en sus ideas y prototipos.

La compañía también integró FastCV en Android para integrar fácilmente funcionalidades de visión por computadora en nuestras aplicaciones móviles y juegos.

Scikit-image

Uno de los mejores módulos de visión por computadora de código abierto para procesamiento de imágenes en Python es Scikit-image. Scikit-image te permite realizar operaciones simples como umbralización, detección de bordes y conversiones de espacio de color.

Aunque no es un programa que usarás con frecuencia, tiene varios usos prácticos. Por ejemplo, con un poco de configuración, podrías usar scikit-image en tu cámara para tomar una foto utilizando luz infrarroja o encontrar marcas de agua en fotos. Estos son solo algunos ejemplos de para qué se puede usar scikit-image. Si todo lo demás falla, la manipulación de imágenes es una opción.

Referencias:

• https://xd.adobe.com/ideas/principles/emerging-technology/what-is-computer-vision-how-does-it-work/
• https://www.ibm.com/in-en/topics/computer-vision
• https://viso.ai/computer-vision/the-most-popular-computer-vision-tools/
• https://analyticslearn.com/top-computer-vision-tools-in-the-21st-century
• https://neptune.ai/blog/top-tools-to-run-a-computer-vision-project

La publicación Las principales herramientas/plataformas de Visión por Computadora en 2023 apareció primero en MarkTechPost.

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