Visió per computadora: Present i Futur

La visió per computadora és una disciplina de la ciència de la computació que es centra en la capacitat de les màquines per identificar i comprendre el contingut visual. És l’intent de replicar l’habilitat del sistema visual humà a través de màquines i sistemes informàtics. Això inclou l’adquisició, anàlisi, processament i comprensió d’imatges digitals per a produir dades numèriques o simbòliques.

L’objectiu principal de la visió per computadora és automatitzar i millorar la visió del sistema humà en ordinadors. Utilitza diverses tècniques i algoritmes, com l’aprenentatge profund, per interpretar i entendre el món visual a través d’imatges i vídeos.

La visió per computadora ofereix un conjunt ampli de funcionalitats relacionades amb la manipulació i l’anàlisi d’imatges. Algunes d’aquestes funcions són:

1. Detecció de contorns: Troba els límits o contorns dels objectes dins d’una imatge.
2. Segmentació d’imatge: Divideix una imatge en els seus components o regions constituents.
3. Reconeixement de patrons: Identifica patrons repetitius a la imatge, com ara textures o formes.
4. Detecció de característiques: Troba punts d’interès en una imatge, com ara cantonades o regions específiques.
5. Seguiment d’objectes: Rastreig de la posició d’un objecte al llarg del temps dins d’una seqüència d’imatges o vídeo.
6. Estereopsis: Permet la percepció de la profunditat i l’estructura tridimensional d’una escena a partir de dues o més imatges.
7. Reconeixement òptic de caràcters (OCR): Identifica caràcters impresos o escrits en una imatge.
8. Extracció de text: Similar a l’OCR, però pot extreure text d’àrees específiques d’una imatge.
9. Reconeixement de cares: Identifica cares humanes en imatges digitals.
10. Reconeixement d’objectes: Identifica un objecte específic en una imatge o vídeo.
11. Reconeixement d’escena: Identifica l’entorn o context general presentat en una imatge o vídeo.
12. Detecció de moviment: Percepció del moviment d’objectes entre seqüències d’imatges o vídeos.
13. Restauració d’imatge: Millora la qualitat d’una imatge eliminant el soroll, la borrositat, etc.
14. Transformació d’imatge: Canvia la perspectiva d’una imatge o modifica la seva geometria.
15. Colorimetria: Mesura i analitza la coloració en una imatge.
16. Superresolució: Millora la resolució d’una imatge.
17. Estimació de posició: Determina la postura o l’angle d’un objecte específic en una imatge o vídeo.
18. Esteganografia: Enmascara informació dins d’una imatge.
19. Detecció d’anomalies: Identifica elements inusuals o anòmals en una imatge.
20. Augment d’imatge: Crea noves imatges a partir de les existents mitjançant l’aplicació de tècniques com rotació, escala, canvi de color, etc.

En el cas dels vídeos, la visió per computadora permet aplicar diverses funcions i tècniques, moltes de les quals s’estenen a partir de les operacions realitzades en imatges estàtiques. Aquí tens algunes funcions específiques per a l’anàlisi i processament de vídeos:

1. Seguiment d’objectes: Rastreig de la posició d’un objecte al llarg del temps dins d’una seqüència de vídeo.
2. Detecció de moviment: Identifica el canvi de posició dels objectes entre fotogrames consecutius.
3. Reconeixement d’activitats: Identifica accions o activitats específiques realitzades en una seqüència de vídeo.
4. Segmentació de vídeo: Divideix un vídeo en segments o escenes que comparteixen característiques similars.
5. Estabilització de vídeo: Redueix l’efecte del moviment de la càmera en una seqüència de vídeo.
6. Anàlisi del flux òptic: Estima el moviment de cada píxel entre fotogrames consecutius en una seqüència de vídeo.
7. Detecció de canvi d’escena: Identifica quan l’escena canvia en una seqüència de vídeo.
8. Reconeixement facial en temps real: Identifica i rastreja cares en una seqüència de vídeo en temps real.
9. Reconeixement d’objectes en temps real: Identifica i rastreja objectes específics en una seqüència de vídeo en temps real.
10. Estimació de posició en 3D: Estima la postura tridimensional d’un objecte o persona al llarg del temps en un vídeo.
11. Reconstrucció 3D a partir de vídeo: Genera un model tridimensional d’una escena a partir d’una seqüència de vídeo.
12. Síntesi de vídeo: Crea noves seqüències de vídeo a partir de les existents mitjançant l’aplicació de tècniques com rotació, escala, canvi de color, etc.
13. Anàlisi de multituds: Compta i rastreja les persones d’una multitud en un vídeo.
14. Captura de moviment: Registra el moviment de persones o objectes per a la seva utilització en animació digital o anàlisi esportiu.
15. Anàlisi de comportament: Observa i interpreta comportaments de persones o objectes en vídeos.

La visió per computadora té una gran quantitat d’aplicacions al món real, particularment en el que fa al anàlisi i processament d’imatges. Aquí es presenten diversos exemples de casos d’ús en diverses indústries:

1. Salut: Els algoritmes de visió per computadora s’utilitzen per analitzar imatges mèdiques, com ara ressonàncies magnètiques (MRI) i tomografies computeritzades (CT), per identificar signes de malalties. Per exemple, Google DeepMind ha desenvolupat una IA que pot diagnosticar malalties oculars analitzant escaneigs de la retina.
2. Automoció: Els sistemes d’assistència al conductor, com l’Autopilot de Tesla, utilitzen la visió per computadora per detectar altres vehicles, vianants, senyals de trànsit i marques de carril en temps real.
3. Xarxes socials: Les plataformes de xarxes socials, com ara Facebook i Instagram, utilitzen la visió per computadora per identificar i etiquetar persones en fotografies. També s’utilitzen algoritmes de visió per computadora per moderar contingut, eliminant imatges que violen les seves polítiques.
4. Comerç minorista: La botiga en línia d’H&M permet als usuaris pujar una imatge d’una peça de moda que els agrada, i el sistema de visió per computadora buscarà productes similars disponibles a la botiga.
5. Agricultura: Agrobot, empresa amb seu a Huelva, ha desenvolupat robots intel·ligents per a la recol·lecció de fruites. El seu robot de la sèrie E, dissenyat per a la recol·lecció de maduixes, utilitza la visió per computadora per identificar les maduixes que estan a punt per ser recollides.
6. Seguretat i vigilància: Prosegur està implementant tecnologies de visió per computadora en els seus sistemes de videovigilància per millorar la detecció d’intrusos, identificar vehicles sospitosos i detectar comportaments anòmals.
7. Fotografia: Les càmeres digitals i les aplicacions de fotografia, com Adobe Photoshop i Lightroom, utilitzen la visió per computadora per a funcions com el reconeixement facial, la millora de la imatge i la correcció de color automàtica.
8. Realitat augmentada: Les aplicacions de realitat augmentada, com Snapchat i Pokémon Go, utilitzen la visió per computadora per superposar imatges i gràfics en el món real.
9. Entreteniment i mitjans de comunicació: Les empreses de transmissió de vídeo, com Netflix i YouTube, utilitzen la visió per computadora per analitzar i categoritzar el contingut de vídeo. Això pot ajudar a millorar les recomanacions de contingut per als usuaris.
10. Esports: Hawk-Eye, un sistema utilitzat en esports com el tennis i el futbol per rastrejar la trajectòria de la pilota i determinar si ha creuat una línia.
11. Educació: Proctorio és una plataforma de supervisió en línia que rastreja el moviment dels ulls de l’estudiant, detecta si està mirant a un altre monitor i comprova si està utilitzant un telèfon mòbil o alguna altra ajuda no permesa. A més, pot detectar sons sospitosos en l’entorn de l’estudiant, com ara el murmuri d’una veu. Aquest tipus d’aplicacions ha generat un debat entorn de qüestions de privadesa i estrès per als estudiants.

Hi ha diverses eines i biblioteques que faciliten la implementació de la visió per computadora:

1. OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) és una de les biblioteques de visió per computadora més populars i potents. Ofereix més de 2500 algoritmes optimitzats que es poden utilitzar per detectar i reconèixer rostres, identificar objectes, classificar accions humanes, seguir moviments de càmera, extreure models 3D d’objectes, produir imatges 3D a partir d’una càmera estereoscòpica, fusionar imatges per a produir una alta resolució, entre altres funcions.
2. TensorFlow: TensorFlow és una biblioteca de codi obert per a l’aprenentatge automàtic desenvolupada per Google. Tot i que no està específicament dissenyada per a la visió per computadora, s’utilitza àmpliament en aquest camp gràcies al seu suport per a xarxes neuronals profundes i algoritmes d’aprenentatge automàtic. Keras és una interfície d’alt nivell per a TensorFlow que simplifica el desenvolupament de models d’aprenentatge profund. S’utilitza comunament en aplicacions de visió per computadora per implementar xarxes neuronals convolucionals. Se utiliza comúnmente en aplicaciones de visión por computadora para implementar redes neuronales convolucionales.
3. PyTorch: PyTorch és una altra biblioteca popular d’aprenentatge profund que s’utilitza en la visió per computadora. Va ser desenvolupada pel laboratori d’intel·ligència artificial de Facebook i és coneguda per la seva flexibilitat i eficiència.
4. API de Cloud Vision de Google: Aquesta API utilitza l’aprenentatge automàtic per analitzar imatges. Pot detectar objectes i cares, llegir text imprès i manuscrit en imatges, i fins i tot identificar logotips d’empreses, punts de referència i espècies animals.
5. Microsoft Cognitive Services: És una col·lecció d’APIs que permet als desenvolupadors construir aplicacions que poden veure, escoltar, parlar, comprendre i fins i tot interpretar les necessitats dels usuaris. En particular, l’API de visió per computadora ofereix funcions com l’anàlisi d’imatges, la generació de miniatures, la detecció de rostres i la identificació de celebritats o llocs d’interès.
6. Azure Custom Vision Service: Aquest servei de Microsoft Azure et permet construir i millorar els teus propis models de classificació d’imatges o de detecció d’objectes. Pots personalitzar els teus propis models utilitzant les teves pròpies imatges i etiquetes, i després exportar-los per utilitzar-los a les teves aplicacions.
7. IBM Watson Visual Recognition: Aquesta API d’IBM permet analitzar el contingut visual d’imatges o vídeos. Proporciona funcions com la identificació d’objectes en una imatge, el reconeixement facial i la detecció de contingut explícit o inadequat. També pots entrenar els teus propis models de classificació d’imatges utilitzant les teves pròpies dades.