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La visión por computadora es el proceso de usar máquinas para comprender y analizar imágenes (fotos y videos).

Aunque estos tipos de algoritmos han aparecido en diversas formas desde la década de 1960, los avances recientes en el aprendizaje automático, combinados con los avances en el almacenamiento de datos, la potencia informática y los dispositivos de entrada a alta velocidad y bajo costo, han llevado a mejoras significativas en la calidad de nuestro software.

Computer vision es el principal nombre genérico de cualquier cuenta que incluya contenido visual, como fotos, videos, íconos y cualquier cosa relacionada con píxeles. Pero en esta idea principal, algunas tareas específicas son los componentes básicos:

En la clasificación de objetos, entrena un modelo en un conjunto de datos de ciertos objetos, y el modelo clasifica nuevos objetos que pertenecen a una o más de sus clases de entrenamiento.

Para el reconocimiento de objetos, su modelo reconocerá una instancia específica de un objeto, por ejemplo, analizando dos rostros en una imagen y nombrando a uno como Tom Cruise y al otro como Katie Holmes.

La aplicación clásica de la visión por computadora es el reconocimiento de escritura a mano para digitalizar contenido escrito a mano.

El análisis de movimiento de video utiliza la visión por computadora para estimar la velocidad de los objetos en el video o la cámara misma.

En la segmentación de imágenes, los algoritmos dividen una imagen en múltiples conjuntos de anchos. La reconstrucción de escena crea un modelo 3D de la entrada de la escena a partir de una imagen o video (ver Bosque).

En la recuperación de imágenes, el ruido, como el desenfoque, se elimina de la imagen mediante un filtro basado en aprendizaje automático.

Cualquier otra aplicación que se ocupe de la comprensión de los píxeles a través del software puede denominarse con seguridad visión artificial.

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  • Expóngase a tareas de percepción fundamentales, como la segmentación de imágenes, el seguimiento de objetos y el reconocimiento de objetos.

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