OpenCV (Open Source Computer Vision Library) es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento de imágenes y la visión artificial, cuyo desarrollo comenzó en Intel hacia el año 2000. Ofrece miles de funciones, por ejemplo para filtrar imágenes, detectar bordes y rostros, seguir objetos en vídeo o calibrar cámaras. Está escrita en C++, pero se usa con frecuencia desde Python, por ejemplo en control de calidad, robótica e investigación.
Agentes, flujos y plantillas en un solo espacio de trabajo – demo gratuita de 24 horas.
Iniciar demoLa visión artificial (computer vision) es un campo de la IA en el que los ordenadores analizan imágenes y vídeos. Tareas típicas son detectar y localizar objetos, leer texto en imágenes o medir piezas. Se usa, por ejemplo, en el control de calidad en fábricas, en sistemas de asistencia a la conducción, en logística o en imagen médica.
El reconocimiento de imágenes es un campo de la visión artificial en el que un software identifica lo que muestra una imagen: objetos, personas, texto, logotipos o escenas. Suele basarse en redes neuronales entrenadas con muchas imágenes etiquetadas. Sus aplicaciones van desde el control de calidad en fábricas y la clasificación de fotos de productos hasta el apoyo en imagen médica. Con imágenes de personas hay que prestar especial atención a la protección de datos y a posibles sesgos.
La estimación de pose es una técnica de visión artificial que determina la postura de las personas, o la posición y orientación de objetos, en imágenes o vídeos. Normalmente un modelo detecta puntos clave como hombros, codos y rodillas y los une en un esqueleto. Se usa, por ejemplo, en apps de fitness que revisan los ejercicios, en análisis ergonómicos del puesto de trabajo, en análisis deportivos y en robótica.
La segmentación de instancias es una técnica de visión artificial que detecta cada objeto de una imagen y lo delimita píxel a píxel. A diferencia de la segmentación semántica, también distingue objetos de la misma clase: tres personas reciben tres máscaras separadas en lugar de una única zona. Se usa, por ejemplo, en control de calidad, imagen médica, robótica o para contar productos en una estantería.
