La visión por computadora solía sonar a ciencia ficción: computadoras viendo, entendiendo y actuando como si tuvieran ojos. Hoy es una realidad. Desde reconocer caras en redes sociales hasta detectar tumores en imágenes médicas o hacer que un coche no se estrelle contra un muro, el software de visión por computadora está metido en todo. Y no, no es magia. Es IA, algoritmos y muchas líneas de código bien entrenadas. En este artículo te presento el universo del software de visión por computadora, sus aplicaciones, herramientas populares y hasta cómo empezar si te pica la curiosidad (o el hambre de automatizar tu trabajo).
La visión por computadora es el arte de hacer que las máquinas interpreten imágenes o videos, como si fueran humanos con visión 20/20. Pero no basta con ver. También tienen que comprender lo que están viendo. ¿Es un gato o un perro? ¿Una señal de alto o un árbol? ¿Tu jefe o tu gato con corbata? (Pasa más de lo que uno cree.)
La idea es simple: darle ojos a las máquinas. La ejecución, no tanto. Para lograrlo se combinan redes neuronales convolucionales (CNN), técnicas de procesamiento de imágenes y, en muchos casos, aprendizaje profundo (deep learning). Todo esto se mezcla para permitir tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación semántica y hasta reconocimiento de emociones.
Los usos del software de visión por computadora están por todas partes. En el sector salud, se emplea para detectar anomalías en radiografías o resonancias. En el comercio minorista, para analizar el comportamiento de los compradores. En la agricultura, para detectar plagas o determinar si una manzana está lista para comerse. Y sí, también sirve para hacer filtros de perrito en TikTok. No subestimemos el poder del entretenimiento.
Entre los software más populares tenemos a OpenCV, ese veterano de la visión por computadora que lleva años siendo un favorito. Es gratuito, de código abierto, y tiene más funciones que una navaja suiza.
También está TensorFlow y su hermano pequeño, TensorFlow Lite, ideal para dispositivos móviles. Son potentes y ampliamente usados para entrenar modelos de visión.
PyTorch, otro gigante, es el preferido por muchos investigadores y desarrolladores por su flexibilidad. Con TorchVision, su biblioteca aliada, puedes hacer maravillas con solo unas líneas de código.
Y no olvidemos herramientas más amigables como Roboflow o MakeML, que facilitan el etiquetado de datos y el entrenamiento de modelos para quienes no quieren pelearse con cada línea de código.
Una parte crítica del proceso es el entrenamiento del modelo. Para que una IA sepa diferenciar entre un plátano y una banana (spoiler: son lo mismo), necesita datos. Muchísimos. Miles de imágenes etiquetadas que alimentan la red neuronal hasta que se vuelve experta.
Luego viene la evaluación del modelo: ¿está funcionando bien? ¿Confunde gatos con leones? Si es así, algo anda mal. Aquí entran métricas como precisión, recall y la matriz de confusión. Suena técnico, y lo es, pero también vital.
¿Quieres meterte en este mundo? Empieza pequeño. Prueba con OpenCV y Python. Toma una imagen, aplica un filtro, detecta un objeto. Luego pasa a algo más avanzado, como entrenar una red neuronal con PyTorch. Y si no quieres complicarte, plataformas como Teachable Machine de Google te permiten jugar con modelos sin escribir código.
La visión por computadora no es solo para expertos en bata blanca o programadores con ojeras. Es una herramienta cada vez más accesible, poderosa y presente. En un futuro no muy lejano, tu nevera podría reconocer que solo tienes ketchup y mayonesa, y sugerirte una receta (spoiler: no hay mucho que hacer con eso). Así que si te interesa el mundo de la IA, aprender sobre visión por computadora es una jugada ganadora.