Qué conceptos se reutilizan

Qué conceptos se reutilizan

Introducción

El procesamiento digital de imágenes clásico, aunque poderoso y versátil, tiene sus limitaciones. La transición hacia modelos aprendidos basados en la inteligencia artificial (IA) no solo revoluciona cómo procesamos las imágenes, sino que también permite abordar problemas que son inalcanzables con métodos tradicionales. Sin embargo, esta transición no es una ruptura total; existen muchos conceptos y técnicas que se reutilizan y adaptan en el nuevo paradigma. Aprender a identificar estos puntos de conexión puede ser crucial para los programadores que deseen hacer el salto hacia la IA.

Explicación principal con ejemplos

Transformaciones de imagen

Una transformación esencial en procesamiento digital de imágenes clásico, como la convolución, se mantiene relevante y se refuerza en modelos aprendidos. En el contexto tradicional, la convolución se usa para aplicar filtros a una imagen (por ejemplo, suavizado o realce de bordes). Esto puede ser visto en código como:

import cv2
import numpy as np

# Cargar imagen
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# Definir kernel
kernel = np.array([[1, -1], [1, -1]], dtype=np.float32)

# Aplicar convolución
convolved_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

En el contexto de modelos aprendidos, la convolución se implementa en capas convolucionales de redes neuronales (CNNs), como se muestra a continuación:

from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
])

Máscaras y segmentación

En el procesamiento digital clásico, las máscaras son herramientas esenciales para aplicar operaciones a regiones específicas de una imagen. En modelos aprendidos, estas se utilizan en capas de segmentación, donde la red aprende a generar máscaras que definen objetos o regiones interesantes.

Erosión y dilatación

Operaciones morfológicas como erosiòn y dilatación son fundamentales para el procesamiento digital clásico. En modelos aprendidos, estas operaciones pueden interpretarse en términos de la forma en que una red se adapta a los patrones de datos específicos.

Errores típicos / trampas

1. Subestimar la complejidad del problema: Los problemas de visión por computador son generalmente complejos y pueden requerir modelos más avanzados o grandes conjuntos de datos para lograr buenos resultados.
2. Estar confundido con el uso de términos: A veces, los términos como "convolución" se usan indistintamente en ambos contextos (clásico e IA), pero pueden referirse a funciones diferentes o implementaciones distintas.
3. Ignorar la preparación del conjunto de datos: Los modelos de aprendizaje automático necesitan grandes cantidades de datos para entrenarse correctamente. El procesamiento y preprocesamiento de estos datos son cruciales.

Checklist accionable

1. Estudia las técnicas de convolución tanto en el contexto tradicional como en los modelos aprendidos.
2. Practica la segmentación basada en máscaras con ambos métodos: clásico e IA.
3. Implementa operaciones morfológicas en ambas paradigmas para comprender su interrelación.
4. Asegúrate de tener un buen conjunto de datos preparado y etiquetado.
5. Experimenta con diferentes arquitecturas de redes neuronales (CNNs) y ajustes de hiperparámetros.

Cierre

La transición al procesamiento digital de imágenes basado en la IA es un salto significativo que requiere comprender tanto los conceptos clásicos como su adaptación moderna. Al reutilizar esos conceptos, puedes hacer un puente entre el conocimiento tradicional y el nuevo mundo del aprendizaje automático.

Siguientes pasos:

• Explora más sobre las arquitecturas de CNNs en comoprogramar.es.
• Practica con diferentes conjuntos de datos y modelos de visión por computador.
• Continúa profundizando en la comprensión de ambos paradigmas para mejorar tus habilidades técnicas.