Ha pasado casi un año desde que salio la versión 3.0 de OpenCV. Esta librería es la base para crear aplicaciones con visión artificial pero, ¿por qué aprender visión artificial?, esto te lo contestaré a lo largo de este artículo.
Detrás de esta ciencia existe una extensa base matemática pero, gracias al Campus de Programarfacil, te voy a introducir en esta disciplina sin el rigor y detalle que se exige en universidades y cursos de procesamiento de imágenes por ordenador.
Indice de contenidos
He dedicado mucho tiempo de mi formación como alumno y trabajador a codificar diferentes técnicas y algoritmos entorno a la visión artificial y, he aprendido que la mejor manera para aprender es abriendo un simple editor de código y empezar a programar. Esto no quiere decir que la teoría no es importante, al contrario, es un buen punto de partida. Pero realmente nunca he aprendido nada sin antes hacerlo.
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Para empezar la introducción en esta materia, es importante tener unos conocimientos mínimos de programación. Python es un lenguaje de programación muy sencillo y si ya has trabajado con algún otro lenguaje de script, seguro que no te resulta complicado, aún así no es un requerimiento.
Como ya te he comentado, la visión artificial sienta sus bases en las matemáticas así que, es aconsejable tener unos conocimientos mínimos en esta materia.
Aprender visión artificial
La visión artificial o visión por ordenador, tiene como objetivo principal entender la historia detrás de una imagen. Para los humanos, esto es muy sencillo pero, para los ordenadores esta tarea es extremadamente complicada.
Entonces ¿por qué desarrollar aplicaciones de este tipo o aprender visión artificial? En el mundo tecnológico actual, las imágenes están por todos los sitios. Ya sea en nuestro álbum fotográfico del teléfono, en Facebook, Instagram, los vídeos de YouTube o cualquier red social, tenemos el mayor número de imágenes que jamás habíamos tenido en toda la historia de la humanidad. Necesitamos métodos para analizar, categorizar y cuantificar el contenido de esas imágenes.
Un ejemplo claro lo encontramos en Facebook. Si recientemente has subido una foto a esta red social, habrás comprobado que son capaces de reconocer las caras, si las hubiera, dentro de la foto. Esto se hace gracias a algoritmos basados en la detección de caras. El reconocimiento de caras es una aplicación de la visión artificial en el mundo real.
Flickr
Otro ejemplo claro es la reconstrucción de escenas en 3D usando repositorios de imágenes como Flickr. Podemos bajar miles de imágenes de Madrid realizadas por la gente con sus tablets, móviles o cámaras, analizarlas y después organizarlas para hacer una representación 3D de la ciudad. Esto nos serviría para hacer una visita virtual por las calles de Madrid.
Sector industrial
Dentro del sector industrial, encontramos multitud de aplicaciones que se realizan con visión artificial. Desde detectar piezas en mal estado para el sector agrícola, hasta contar objetos en cintas transportadoras. En el sector de las farmacéuticas se utiliza para detectar diferentes tipos de medicamentos, en el sector de la automoción para detectar piezas y componentes irregulares, todo aquello que necesite de la supervisión por el ojo humano, puede ser supervisado por un sistema de visión artificial.
Videovigilancia
Algo muy interesante es la vigilancia a través de cámaras. Aunque esto tiene connotaciones negativas, cierto tipo de vigilancia se centra en analizar los vídeos de seguridad. Busca posibles patrones antes de producirse por ejemplo, un robo. Pero también se puede utilizar para casos en los que no se produce ningún delito. Se trata de otro tipo de vigilancia. Algunas tiendas utilizan sus cámaras para analizar el camino que sigues y en que stands te paras, cuanto tiempo estás delante de él o si has comprado o no. Toda esta información es procesada y tratada para mejorar la experiencia de los usuarios y créeme, reporta muchos beneficios a grandes empresas del textil.
Mi experiencia
También puede servir para abaratar costes. Aprender visión artificial me ha ayudado en varios trabajos. Te voy a contar dos ejemplos en los que estuve trabajando. El primero se trata de un sistema basado en visión artificial que detecta las plazas libres de un aparcamiento en un centro comercial. Este aparcamiento tiene que ser al aire libre. Lo normal, si quieres indicar esta situación a los clientes, es que pongas cientos de sensores en cada plaza para saber si hay un coche o no aparcado. Esto se puede resolver mediante una cámara, grabando lo más perpendicular posible a la zona de aparcamiento. Se pueden detectar las plazas que estén libres y notificar a los conductores con una simple bombilla, eliminando así toda la red de sensores necesarios.
Otro ejemplo fue en el Aeropuerto de Alicante. Trabajando en el SATE (Sistema Automático de Tratamiento de Equipajes) hice una aplicación que también se basaba en visión artificial la cual, detectaba si una maleta se había caído de una bandeja. Utilicé para ello un sistema de vigilancia que ya estaba implantado en el SATE. Evitamos así tener que poner decenas de sensores por toda la instalación.
Conclusión
Como ves, la visión artificial la podemos encontrar en muchas áreas de nuestra vida. Se aplican algoritmos de visión artificial para analizar películas, partidos de fútbol, reconocimiento de gestos, reconocimiento de matrículas, medicina, para uso militar, etc… Incluso en el espacio. La misión Rover de la NASA que fue a Marte, incorporaba un módulo de este tipo para reconocer el terreno del planeta y detectar obstáculos. Esta lista irá aumentando cada vez más y más en los siguientes años. Aprender visión artificial te puede abrir muchas puertas.
Si realmente quieres tener un futuro donde nunca te falte el trabajo y tengas una carrera prometedora, tu campo es la visión artificial. Empieza por el principio y entra al curso de Introducción a la Visión Artificial del Campus de Programarfacil.
