Detección de objetos en Opencv
La visión por ordenador permite a los ordenadores funcionar como el sistema visual humano. Se enmarca en el subconjunto de la inteligencia artificial y es especialmente importante porque permite una extracción eficaz y precisa de información de imágenes y vídeos. Esta información rápidamente procesada se utiliza para mejorar la capacidad de toma de decisiones en todas las industrias.
La visión por ordenador también se utiliza en la gestión de fábricas, el comercio minorista y los sistemas de seguridad por su capacidad de reconocimiento facial. Los ecologistas y los biólogos de la fauna silvestre también utilizan la visión por ordenador para rastrear especies raras y recopilar datos. Por último, se utiliza en los coches autoconducidos.
La clasificación o el reconocimiento de imágenes es un ejemplo de tarea de visión por ordenador. Consiste en predecir la clase de un objeto en una imagen. Esencialmente, se trata de hacer coincidir una o más etiquetas con una imagen.
Es más compleja que la clasificación de una sola etiqueta. En la clasificación multietiqueta, cada imagen puede tener más de una etiqueta. Ejemplos de ello son el campo de la medicina, donde los datos visuales en forma de radiografías o tomografías pueden diagnosticar múltiples enfermedades en un paciente.
Detección de objetos en Yolo
Reconocimiento de objetos: tecnología en el campo de la visión por ordenador para encontrar e identificar objetos en una imagen o secuencia de vídeo. Los humanos reconocen multitud de objetos en imágenes con poco esfuerzo, a pesar de que la imagen de los objetos puede variar algo en diferentes puntos de vista, en muchos tamaños y escalas diferentes o incluso cuando se trasladan o rotan. Los objetos pueden reconocerse incluso cuando están parcialmente obstruidos de la vista. Esta tarea sigue siendo un reto para los sistemas de visión por ordenador. A lo largo de varias décadas se han implementado muchos enfoques para esta tarea.
Los algoritmos genéticos pueden funcionar sin conocimiento previo de un conjunto de datos determinado y pueden desarrollar procedimientos de reconocimiento sin intervención humana. Un proyecto reciente ha logrado una precisión del 100% en los conjuntos de datos de imágenes de motocicletas, rostros, aviones y coches de Caltech y una precisión del 99,4% en los conjuntos de datos de imágenes de especies de peces[9][10].
Detección de objetos en python
Las técnicas de clasificación de imágenes y de detección de objetos son métodos importantes cuando se trata de trabajar en el ámbito de la visión por ordenador. Estas técnicas ayudan a las máquinas a entender e identificar objetos y entornos en tiempo real con la ayuda de imágenes digitales como entradas. A lo largo de los años, las técnicas de visión por ordenador se han utilizado en varios sectores, como la sanidad, la fabricación o el comercio minorista, por nombrar algunos.
Dado que los métodos como la clasificación de imágenes y la detección de objetos giran en torno a la identificación de objetos en imágenes digitales, a menudo se produce una confusión: ¿qué son realmente estas dos técnicas y en qué se diferencian?
En palabras sencillas, la clasificación de imágenes es una técnica que se utiliza para clasificar o predecir la clase de un objeto específico en una imagen. El objetivo principal de esta técnica es identificar con precisión las características de una imagen.
En general, las técnicas de clasificación de imágenes pueden clasificarse en paramétricas y no paramétricas o supervisadas y no supervisadas, así como en clasificadores duros y blandos. En el caso de la clasificación supervisada, esta técnica ofrece resultados basados en el límite de decisión creado, que se basa principalmente en la entrada y la salida proporcionadas durante el entrenamiento del modelo. Pero, en el caso de la clasificación no supervisada, la técnica proporciona el resultado basado en el análisis del conjunto de datos de entrada por sí mismo; las características no se alimentan directamente a los modelos.
Clasificación de objetos frente a detección de objetos
Las técnicas de clasificación de imágenes y de detección de objetos son métodos importantes cuando se trata de trabajar en el ámbito de la visión por ordenador. Estas técnicas ayudan a las máquinas a entender e identificar objetos y entornos en tiempo real con la ayuda de imágenes digitales como entrada. A lo largo de los años, las técnicas de visión por ordenador se han utilizado en varios sectores, como la sanidad, la fabricación o el comercio minorista, por nombrar algunos.
Dado que los métodos como la clasificación de imágenes y la detección de objetos giran en torno a la identificación de objetos en imágenes digitales, a menudo se produce una confusión: ¿qué son realmente estas dos técnicas y en qué se diferencian?
En palabras sencillas, la clasificación de imágenes es una técnica que se utiliza para clasificar o predecir la clase de un objeto específico en una imagen. El objetivo principal de esta técnica es identificar con precisión las características de una imagen.
En general, las técnicas de clasificación de imágenes pueden clasificarse en paramétricas y no paramétricas o supervisadas y no supervisadas, así como en clasificadores duros y blandos. En el caso de la clasificación supervisada, esta técnica ofrece resultados basados en el límite de decisión creado, que se basa principalmente en la entrada y la salida proporcionadas durante el entrenamiento del modelo. Pero, en el caso de la clasificación no supervisada, la técnica proporciona el resultado basado en el análisis del conjunto de datos de entrada por sí mismo; las características no se alimentan directamente a los modelos.