Análisis de imagen: qué es y cómo usarlo

por Kim Actualizado: Sábado, Junio 29, 2022

El análisis de imágenes es una poderosa herramienta para extraer información de las imágenes.

Esto se puede utilizar para una variedad de propósitos, desde el seguimiento de cambios en el entorno hasta el reconocimiento facial y el análisis de imágenes médicas.

En este artículo, le daremos una breve introducción al análisis de imágenes y cómo puede usarlo. Cubriremos la definición de análisis de imágenes, las diferentes técnicas y herramientas disponibles y las aplicaciones potenciales del análisis de imágenes.

Definición de análisis de imagen

El análisis de imágenes es una herramienta utilizada para obtener información sobre digital imágenes Se usa comúnmente en varios campos, como la medicina, la investigación científica, la vigilancia, el procesamiento de imágenes y muchos otros.

Esencialmente, es un proceso de recopilación de datos de una imagen y análisis de los datos para obtener información sobre el contenido de la imagen. El análisis de imágenes ayuda a proporcionar información sobre la calidad o las características de una imagen, como su tamaño, forma, intensidad/luminosidad, Color composición o su planta.

Existen varias técnicas utilizadas en el análisis de imágenes, como las técnicas de transformación espacial, como la extracción de subimágenes y el procesamiento de bloques; técnicas de extracción de características que encuentran puntos o regiones de interés usando detectores de bordes o algoritmos de rastreo de bordes; técnicas de clasificación que clasifican objetos en categorías; técnicas de segmentación que analizan objetos del fondo; y algoritmos de reconocimiento de patrones que reconocen objetos usando métodos estadísticos.

Mediante el uso de herramientas de análisis de imágenes para aplicaciones como la detección de objetos y el reconocimiento facial, puede mejorar la experiencia del usuario cuando utiliza medios digitales. También es posible utilizar el análisis para la investigación científica con el fin de evaluar las correlaciones entre los límites definidos dentro de una sola imagen o grupo de imágenes. Por último, esta tecnología también es utilizada de manera significativa por profesionales médicos en todas las especialidades, incluidas la radiología y la patología, para diagnosticar diversas afecciones en función de las imágenes escaneadas tomadas de los pacientes.

Tipos de análisis de imágenes

El análisis de imágenes es la extracción de información significativa a partir de imágenes digitales. Es un término muy amplio que cubre muchos tipos diferentes de tareas relacionadas con imágenes, incluido el reconocimiento e identificación de objetos, la medición de formas, el reconocimiento de patrones, el análisis y la clasificación de escenas.

Hay muchos tipos de técnicas de análisis de imágenes; algunos de los más comunes incluyen:
–pixelAnálisis espacial/basado: este tipo de análisis implica contar manualmente píxeles individuales o grupos de píxeles para medir áreas (tamaño, forma) y densidades (distribución).
-Análisis estadístico: este enfoque utiliza métodos estadísticos para evaluar características asociadas con regiones dentro de una imagen, como el contraste o el brillo.
-Aprendizaje automático/inteligencia artificial: los algoritmos de inteligencia artificial (IA) permiten realizar potentes tareas automatizadas de procesamiento de imágenes, como la detección de objetos o la segmentación semántica mediante redes neuronales convolucionales (CNN).
-Análisis de textura: esta técnica mide cómo los elementos dentro de una imagen se distribuyen entre sí en términos de textura: la variación en los niveles de gris o colores en un área grande.
-Análisis de histogramas: el análisis de histogramas suele implicar la medición de distribuciones estadísticas dentro de una imagen, como el contraste, el brillo, el matiz y la saturación.
-Técnicas de filtrado: las técnicas de filtrado involucran operaciones matemáticas en una matriz de intensidad procesada completa que modifican ciertas partes de la matriz mientras preservan otras. Los filtros se utilizan a menudo para mejorar los bordes o eliminar el ruido de una imagen al suavizar estas áreas no deseadas.
-Técnicas de transformada de Fourier: este método utiliza transformaciones de Fourier que descomponen las imágenes en varios componentes según los rangos de frecuencia y/o las orientaciones presentes en el cuadro de entrada. Esto permite aislar partes y objetos que pueden tener características particulares en relación con la apariencia general de otros componentes en el marco, como textura o diferencias de forma, lo que facilita la detección de objetos durante los procesos de segmentación.

Beneficios del análisis de imágenes

El análisis de imágenes es una herramienta invaluable para obtener información a partir de imágenes digitales. Se utiliza para reconocer patrones, identificar objetos y extraer información significativa de los medios. Desde la investigación médica hasta el reconocimiento facial, el análisis de imágenes puede beneficiar a una amplia gama de industrias. Aquí exploraremos las ventajas del análisis de imágenes y cómo se puede utilizar para mejorar varios campos.

Mejora de la experiencia del cliente

El análisis de imágenes puede ayudar a mejorar las experiencias de los clientes, lo que permite a las empresas comprender las preferencias de los clientes de forma rápida y precisa. Mediante la implementación de técnicas de análisis de imágenes, las empresas pueden utilizar datos de imágenes como datos demográficos, ubicaciones y respuestas emocionales para orientar mejor su publicidad o personalizar el contenido para los clientes. El uso de estos datos puede conducir a una mejor interacción con los clientes, así como a un aumento de las ventas de la empresa.

El análisis de imágenes también ayuda a las empresas a comprender mejor el contexto de sus imágenes. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de colores permite a las empresas identificar colores en una imagen y determinar cómo se asocian con productos o servicios. Esta información puede ayudar a las empresas a comprender mejor el comportamiento de los clientes con respecto a un servicio o producto en particular. Además, las empresas pueden utilizar la tecnología de reconocimiento de objetos para identificar objetos en una imagen y comprender mejor las preferencias de los clientes en función de los objetos que prefieren.

Finalmente, el análisis de imágenes permite a las empresas recopilar datos más rápidamente y al mismo tiempo mantener la precisión en el proceso. Las empresas ya no necesitan revisar manualmente cientos de imágenes cuando intentan determinar las preferencias de los clientes; más bien, pueden automatizar este proceso utilizando técnicas de análisis de imágenes que mejoran significativamente la eficiencia y, al mismo tiempo, obtienen resultados precisos de su análisis de imágenes. Esto significa que los clientes obtienen acceso a publicidad personalizada más rápido que nunca, lo que permite a las empresas brindar una mejor experiencia de usuario general a sus clientes.

Mayor precisión y eficiencia

El análisis de imágenes proporciona numerosos beneficios para las empresas, incluida una mayor precisión y eficiencia. Al analizar imágenes en lugar de depender de métodos manuales o basados ​​en texto, el análisis de imágenes puede reducir significativamente los errores de ingreso de datos y acelerar el tiempo de procesamiento para una tarea determinada.

El análisis de imágenes también elimina la necesidad de examinar manualmente grandes cantidades de información. En cambio, un algoritmo puede encontrar rápidamente datos relevantes e identificar patrones para que los humanos los interpreten fácilmente. Esto acelera el proceso de toma de decisiones y minimiza posibles errores costosos debido a errores humanos o descuidos.

Además, el análisis de imágenes facilita la identificación rápida de patrones en conjuntos de datos increíblemente grandes que requerirían miles de horas de trabajo para examinarlos manualmente. Esto reduce drásticamente los costos de mano de obra al tiempo que aumenta la precisión y la eficiencia simultáneamente. El análisis de imágenes también permite a las organizaciones cuantificar las tendencias que, de otro modo, podrían haber pasado por alto con los métodos tradicionales, lo que les ayuda a tomar mejores decisiones más rápido que nunca.
Al utilizar la tecnología de análisis de imágenes, las empresas pueden minimizar los errores de ingreso de datos y reducir los costos de mano de obra al mismo tiempo que aumentan la precisión y la eficiencia en sus operaciones. Esto conduce a una mejor capacidad de toma de decisiones y resultados más precisos que se derivan de conjuntos de datos mucho más grandes que los que se podrían lograr utilizando solo los métodos tradicionales.

Toma de decisiones mejorada

El uso del análisis de imágenes en las empresas para ayudar en la toma de decisiones puede mejorar la eficiencia y ayudar a las organizaciones a administrar mejor sus recursos. A través de las diversas técnicas y tecnologías involucradas, una organización tiene la capacidad de procesar y analizar rápidamente imágenes de diferentes fuentes. Esto les ayuda a tomar decisiones acertadas casi al instante.

El análisis de imágenes puede ayudar a las organizaciones a ordenar, identificar y evaluar datos para priorizar tareas u objetivos estratégicos. También permite un análisis rápido de patrones complicados dentro de las imágenes, lo que ahorra un tiempo valioso en tareas de toma de decisiones de alto nivel. Además, el análisis de imágenes puede ayudar a las empresas a descubrir tendencias o problemas recurrentes que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidos.

Las organizaciones aprovechan cada vez más el poder de las tecnologías de análisis de imágenes, como las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para crear modelos predictivos que les den una idea de lo que sucederá en términos de comportamientos de los clientes y condiciones del mercado en el futuro. En este punto, los equipos de análisis de mercado analizan constantemente las imágenes que han recopilado de fuentes como los sitios web y los canales digitales de la competencia. Con las herramientas adecuadas, estos equipos pueden determinar rápidamente cómo interactúan los clientes con los productos o servicios de una organización para generar conocimientos prácticos que brinden una ventaja competitiva sobre otros en la industria.

El análisis de imágenes juega un papel integral en las operaciones comerciales de hoy en día al proporcionar a las organizaciones acceso a información valiosa basada en datos que estimulan el crecimiento y el progreso más rápido que nunca.

Cómo utilizar el análisis de imágenes

El análisis de imágenes es una forma eficiente de procesar grandes cantidades de datos de imágenes y extraer información útil de ellos. El análisis de imágenes implica el uso de algoritmos informáticos para determinar el significado de una imagen. Se puede utilizar para una variedad de tareas, como reconocimiento de objetos, reconocimiento facial y segmentación de imágenes. En esta sección, discutiremos cómo se puede usar el análisis de imágenes y algunas de sus aplicaciones.

Segmentación de imagen

La segmentación de imágenes es una rama del procesamiento de imágenes en la que una imagen se divide en múltiples segmentos, o regiones, que juntos comprenden la imagen completa. Cada segmento representa un área de interés dentro de la imagen y se puede considerar como un objeto discreto por sí mismo. El objetivo de la segmentación es simplificar y/o cambiar la representación de una imagen en algo que sea más significativo y más fácil de analizar. Las técnicas de segmentación se utilizan en imágenes médicas para una variedad de tareas, que van desde la identificación de estructuras anatómicas hasta el seguimiento de la progresión de la enfermedad. Además, los algoritmos de segmentación son componentes clave en los sistemas de vigilancia automatizados y pueden usarse para tareas de navegación robótica y detección de objetos.

Los algoritmos de segmentación generalmente se basan en métodos basados ​​en píxeles o en métodos basados ​​en clasificación. Los métodos basados ​​en píxeles utilizan indicaciones como el color o la textura para dividir una imagen en segmentos separados. Alternativamente, los métodos basados ​​en la clasificación combinan categorías basadas en características descriptivas como la forma o la textura para agrupar automáticamente los píxeles en segmentos/objetos apropiados.

La segmentación basada en píxeles generalmente tiene como objetivo separar objetos por su intensidad o valores de contraste mediante el cálculo de estadísticas globales (por ejemplo, valor medio) en una región completa. Los enfoques basados ​​en clasificación a menudo requieren entrada y etiquetado manual antes de que el algoritmo pueda comenzar a funcionar; sin embargo, estos métodos son muy poderosos cuando se trata de grandes conjuntos de datos o tipos de datos desconocidos que no se pueden separar con éxito usando solo valores de píxeles.

Clasificación de la imagen

La clasificación de imágenes es el proceso de usar algoritmos informáticos para predecir y etiquetar clases en una imagen determinada. En este proceso, es común tener una "colección" de imágenes de entrenamiento etiquetadas que sirven como entrada en un algoritmo de aprendizaje. Sobre la base de estas imágenes de entrenamiento, se extraen de la imagen características como el tamaño, la forma y el color y se utilizan para la clasificación de imágenes. Esta técnica permite obtener resultados más precisos en comparación con el etiquetado manual, donde los humanos pueden cometer errores debido a errores de clasificación o de etiquetado.

Dada una imagen desconocida, se puede aplicar un clasificador existente que luego asigna a esta entrada específica una categoría de salida de acuerdo con el número predefinido de clases distintas. Algunos ejemplos de usos de esto van desde sistemas de conducción de automóviles autónomos que le otorgan capacidades de reconocimiento de objetos hasta detección facial en aplicaciones biométricas. Además, contar con datos etiquetados precisos a través de la clasificación de imágenes puede brindar mucha más información sobre nuestro entorno al aprovechar enormes conjuntos de datos gubernamentales para un análisis más detallado, especialmente en las correlaciones entre los tipos de objetos y las aplicaciones comerciales, como el análisis minorista o el análisis de entretenimiento.

Desde la implementación de redes neuronales con técnicas de optimización de GPU para obtener un procesamiento paralelo hasta varias formas de aprendizaje automático: hay innumerables formas de entrenar modelos de IA o emplear técnicas de aprendizaje profundo en el campo de la clasificación de imágenes; aunque el aprendizaje no supervisado todavía tiene algunos obstáculos que impiden que los investigadores los utilicen al máximo de su potencial, estos métodos aún se están explorando e investigando activamente. Por lo tanto, comprender cómo implementarlos requiere una comprensión integral de los algoritmos de visión por computadora, así como un sólido conocimiento técnico que involucra prácticas de ingeniería de back-end, como lenguajes de secuencias de comandos como Python para fines de implementación, además de tener una experiencia íntima sobre tecnologías emergentes como blockchain o infraestructura sin servidor. implementaciones

Detección de objetos

La detección de objetos es una tecnología y una técnica basadas en computadora para garantizar la precisión en el análisis de un conjunto de datos de imágenes. Esta tecnología utiliza varios algoritmos sofisticados para identificar objetos y sus características en imágenes fácilmente identificables. Desempeña un papel importante en muchas áreas, como la ciencia forense, la ciencia médica, la automatización industrial, la identificación facial y los sistemas de inspección automatizados.

La detección de objetos implica analizar o recopilar datos para determinar el tamaño, la forma y otras propiedades de objetos específicos en una imagen. Este tipo de análisis de imágenes puede incluir la identificación de objetos en función de su color, textura o incluso las formas que crean cuando se colocan juntos. Hacer uso de modelos matemáticos y métodos estadísticos hace que la tarea sea mucho más fácil para las computadoras de hoy en día.

El objetivo principal aquí es identificar con precisión cada objeto que aparece en un conjunto de datos de imagen haciendo uso de sus etiquetas de atributo asignadas. El algoritmo debe entrenarse de antemano con una gran cantidad de datos, incluidos "buenos" ejemplos para predicciones precisas sobre las características de cada objeto de destino antes de que comience el entrenamiento. Una vez que se completa el entrenamiento y el pronóstico es exitoso, le seguirán fases como la inferencia donde el resultado esperado de una entrada determinada funciona con los resultados obtenidos de estudios anteriores.

La tecnología como los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) ayuda a permitir múltiples capas que juntas trabajan para lograr resultados más precisos en un período de tiempo más corto que los métodos tradicionales antes de que estuvieran disponibles dentro de este tipo de configuración de hardware de procesamiento que se usa hoy en día. En última instancia, esto hace que las formas asistidas por IA, como el aprendizaje profundo, sean más atractivas que los enfoques convencionales, ya que reducen en gran medida los errores al tiempo que proporcionan métricas de precisión de detección de objetos eficientes que también pueden producir resultados en escenarios en tiempo real.

Herramientas para análisis de imágenes

El análisis de imágenes es un proceso que consiste en extraer información significativa de las imágenes mediante sus metodologías computacionales. Este proceso se utiliza en una variedad de campos, como imágenes médicas, inteligencia artificial y sensores remotos. Afortunadamente, hay una variedad de herramientas disponibles para el análisis de imágenes, lo que hace que el proceso sea más fácil y eficiente. Veamos algunas de las herramientas disponibles para el análisis de imágenes.

OpenCV

OpenCV es una biblioteca de funciones de programación destinada principalmente a la visión artificial en tiempo real. Es compatible con varias plataformas de Windows, Linux y otras plataformas de software y, por lo tanto, a menudo se usa para tareas de análisis y procesamiento de imágenes. Las áreas de aplicación de OpenCV incluyen: visión artificial, reconocimiento facial, identificación de objetos, seguimiento de movimiento, segmentación y reconocimiento.

OpenCV ofrece una amplia gama de potentes herramientas que se pueden utilizar para realizar tareas complejas como la detección de objetos, el reconocimiento facial, la extracción automática de características y más. Tiene una comunidad activa que brinda soluciones fáciles de usar a problemas comunes. La biblioteca ha sido diseñada para integrarse con muchos lenguajes de programación como C++, Java o Python. La biblioteca permite a los desarrolladores trabajar con imágenes en los idiomas que deseen, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo. OpenCV admite cualquier tipo de datos (como imágenes en formación 2D y 3D), lo que la convierte en la herramienta más versátil entre todas las bibliotecas de procesamiento de imágenes disponibles en la actualidad.

Las herramientas incluidas en OpenCV son:
-Filtrado de imágenes
-Segmentación de objetos
-Extracción de características
-Coincidencia de funciones y clasificación.
-Seguimiento de objetos y análisis de movimiento.
-Reconstrucción 3D para estudiar objetos.

Sus herramientas se utilizan ampliamente para la inspección visual automatizada en entornos industriales debido a sus características ventajosas como el bajo consumo de memoria, la ejecución rápida en la mayoría de las plataformas (especialmente las integradas), la portabilidad entre sistemas que utilizan bibliotecas estándar como OpenMPI/MPI4Py. Su licencia de código abierto lo hace aún más atractivo para los usuarios que quieren usarlo sin pagos de regalías o licencias de empresas u organizaciones como Mathworks, etc.

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto que se utiliza para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Los sistemas de aprendizaje profundo, como los modelos de análisis de imágenes, se componen de múltiples capas de neuronas que procesan datos de entrada, como una imagen. TensorFlow permite a los desarrolladores desarrollar e implementar más fácilmente modelos de aprendizaje profundo de última generación que se pueden usar en visión, procesamiento de lenguaje natural y otras áreas.

El principal beneficio de usar TensorFlow es que proporciona una manera fácil de crear e implementar modelos de aprendizaje automático potentes de manera rápida y eficiente. TensorFlow también es compatible con una amplia gama de aplicaciones en MacOS, Windows, Linux y plataformas móviles. Y debido a que es de código abierto y cuenta con un rico soporte de la comunidad, puede usar las herramientas existentes en su proceso de desarrollo sin tener que reinventar las ruedas o dedicar más tiempo a depurar el código desde cero.

Además de entrenar nuevos modelos desde cero, TensorFlow también le permite reutilizar modelos previamente entrenados para transferir el aprendizaje o ajustar conjuntos de problemas específicos. Esto hace posible construir rápidamente soluciones personalizadas adaptadas a problemas particulares mientras se aprovecha el conocimiento existente integrado en las redes existentes. Con esta flexibilidad en la mano, los desarrolladores pueden comenzar a experimentar con diferentes arquitecturas más rápido que nunca: ponerlas en funcionamiento con resultados de alta precisión en muy poco tiempo.

Visión de la nube de Google

Google Cloud Vision es una poderosa herramienta de procesamiento de imágenes diseñada para ayudar a las empresas a analizar imágenes y obtener información valiosa. Se basa en la misma tecnología que utiliza Google Photos, lo que la hace confiable y fácil de usar. Esta herramienta basada en la nube permite a las empresas procesar rápidamente grandes cantidades de imágenes, detectar rostros, identificar objetos y extraer texto, todo ello evitando el trabajo manual.

Otra gran característica de Google Cloud Vision es su capacidad para identificar objetos de una amplia gama de categorías, como animales o productos. Con la función de "detección de logotipos", los usuarios pueden conectarse con marcas como Facebook o Instagram para obtener información detallada de seguimiento y análisis. La función de "detección de puntos de referencia" ayuda a los usuarios a detectar puntos de referencia a su alrededor y comprender mejor su cultura local en un instante.

Además de las capacidades de reconocimiento de objetos, Google Cloud Vision también brinda a los usuarios análisis de sentimientos, así como una herramienta de subtítulos automatizados para imágenes, ¡perfecto para el análisis instantáneo! Además, esta herramienta ofrece capacidades de reconocimiento facial que son excelentes para fines de marketing, ya que detectan atributos como la edad y el sexo con gran precisión. Finalmente, las capacidades de extracción de palabras clave permiten a los usuarios escanear rápidamente las imágenes de entrada mientras encuentran palabras clave relevantes que pueden usarse en procesos o aplicaciones posteriores.

En conclusión, Google Cloud Vision es una excelente opción cuando busca una herramienta de procesamiento de imágenes para ayudar a las empresas a analizar sus imágenes de manera más eficiente que nunca.

Conclusión

El análisis de imágenes es una herramienta poderosa para recopilar información a partir de imágenes digitales. Se puede utilizar en muchos campos diferentes, como la medicina, la automoción y la fotografía. Los beneficios de usar el análisis de imágenes son numerosos y pueden ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo. En este artículo, hemos analizado los conceptos básicos del análisis de imágenes, qué es y cómo puede beneficiarlo. También hemos discutido los diversos tipos de análisis y las mejores prácticas para un análisis de imágenes exitoso. En conclusión, es evidente que el análisis de imágenes es una herramienta poderosa para recopilar información y tomar decisiones informadas basadas en datos.

Resumen

La elección de los tuestes para su café depende del sabor y la intensidad que prefiera, así como de sus preferencias regionales. Los diferentes tostadores ofrecen una amplia gama de nombres y categorías de colores, pero en general, los tuestes claros tendrán un sabor más suave y un contenido de cafeína ligeramente más alto, mientras que los tuestes oscuros son más amargos y menos ácidos. Los tipos populares de cada uno incluyen Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Ya sea que sea un fanático de los granos de café claros u oscuros, o algo intermedio, ¡asegúrese de preguntar antes de comprar para obtener exactamente lo que está buscando!

OTRAS LECTURAS

El uso del análisis de imágenes para obtener información y sacar conclusiones de las imágenes se está volviendo cada vez más popular en una amplia gama de industrias, desde la atención médica hasta la seguridad. Si desea obtener más información sobre esta tecnología, considere los siguientes recursos:

Artículos y tutoriales
-“Análisis de imágenes: qué es y cómo usarlo” de Oracle
-“Una introducción al análisis de imágenes para personas que no saben nada sobre el análisis de imágenes” por Kent Woodard
-“8 pasos para comprender el análisis y procesamiento de imágenes en el aprendizaje automático” por Victor Charpenay
Libros y publicaciones
-Procesamiento de imágenes: principios y aplicaciones de Milan Sonka et al.
-Visión artificial y por computadora: teoría, algoritmos, aspectos prácticos (4.ª edición) por ER Davies
-Procesamiento de imágenes digitales con OpenCV - Bibliografía (Ver 4.1) compilada por David Dardas Webinars & Podcasts
-Seminario web sobre visión artificial a través del aprendizaje automático organizado por Treehouse AI
-Podcast de conceptos básicos de aprendizaje automático alojado por Google Cloud Platform También hay muchos otros libros, artículos, seminarios web, podcasts, talleres y otros recursos disponibles que pueden ayudarlo a comprender mejor la metodología de análisis de imágenes y cómo usarla para aplicaciones específicas.

Hola, soy Kim, mamá y entusiasta del stop-motion con experiencia en creación de medios y desarrollo web. Tengo una gran pasión por el dibujo y la animación, y ahora me sumerjo de lleno en el mundo del stop-motion. Con mi blog, estoy compartiendo mis aprendizajes con ustedes.