La visión por computadora es el campo de la informática que se dedica al desarrollo de algoritmos y sistemas para interpretar y comprender imágenes y videos. El objetivo principal es simular la capacidad visual del ser humano mediante el uso de tecnologías de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La visión por computadora se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la robótica, automoción, análisis de imagen médica, vigilancia, reconocimiento de patrones y reconocimiento de objetos.
La visión por computadora se divide en dos áreas principales: la visión estática y la visión en movimiento. La visión estática se refiere al procesamiento de imágenes individuales, mientras que la visión en movimiento se refiere al procesamiento de videos. Ambos campos requieren enfoques diferentes debido a las diferencias en la cantidad de información disponible.
La visión estática se divide en dos categorías: procesamiento de imágenes y análisis de imágenes. El procesamiento de imágenes se refiere al preprocesamiento de las imágenes antes de analizarlas. Esto incluye tareas como la corrección de la iluminación, la eliminación del ruido y la mejora de la calidad de la imagen. El análisis de imágenes se refiere al proceso de extraer información útil de las imágenes. Esto incluye tareas como la detección de objetos, la medición de características y la clasificación de imágenes.
La visión en movimiento se divide en dos categorías: seguimiento de objetos y análisis de escena. El seguimiento de objetos se refiere al proceso de rastrear objetos en un video. Esto incluye tareas como el seguimiento de personas, vehículos y animales. El análisis de escena se refiere al proceso de comprender lo que sucede en un video. Esto incluye tareas como la detección de eventos, la identificación de acciones y la clasificación de escenas.
El aprendizaje automático es una técnica clave en la visión por computadora. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para desarrollar sistemas de visión capaces de aprender a partir de ejemplos. Los sistemas de visión basados en aprendizaje automático se pueden entrenar para reconocer objetos, detectar eventos
