Limitaciones actuales de la visión por computador

Introducción

La visión por computador (VPC) se ha convertido en una herramienta esencial para diversos campos como la robótica, la medicina y la seguridad. Sin embargo, aún enfrentamos varias limitaciones que deben ser abordadas para lograr sistemas de visión robustos y confiables. En esta lección, exploraremos estas limitaciones actuales, proporcionando ejemplos prácticos e incluso un pequeño bloque de código para ilustrar algunos de los desafíos.

Explicación principal con ejemplos

1. Diferencia entre ver y reconocer

La visión por computador no es simplemente una simulación del "ver" humano. La percepción de una máquina implica la transformación de datos brutos en información útil, lo que a menudo resulta en una interpretación limitada. Por ejemplo:

import cv2
import numpy as np

# Cargar una imagen
image = cv2.imread('imagen.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# Mostrar el histograma en un canal específico
histogram = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])
cv2.imshow("Histograma", histogram)

Este código carga una imagen y calcula su histograma, pero el histograma solo proporciona información sobre la distribución de los pixeles en el canal rojo. Una máquina no puede "entender" qué objetos están presentes o cuál es su estructura a partir del histograma solo.

2. Visión humana vs visión artificial

La percepción visual humana involucra un proceso complejo que incluye la interpretación de las propiedades físicas del mundo, como la textura y el material de los objetos. En contraste, el algoritmo de visión por computador puede confundirse fácilmente con cambios en estas propiedades debido a la iluminación o el fondo.

3. Limitaciones actuales

La VPC actual enfrenta desafíos significativos:

• Iluminación variable: La variabilidad en la luz afecta severamente la interpretación de los objetos.
• Rotación y escalado: Los sistemas de visión pueden fallar al detectar objetos que están rotados o de diferentes tamaños.
• Ambigüedad estructural: La percepción de una máquina puede ser confusa cuando hay múltiples interpretaciones posibles para lo mismo.

Errores típicos / trampas

1. Iluminación variable

La VPC puede fallar en identificar objetos basados solo en el color y la intensidad, particularmente si los objetos están en entornos con iluminación cambiante o sombreado.

import cv2
import numpy as np

# Cargar dos imágenes con diferente iluminación
image1 = cv2.imread('imagen_buena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
image2 = cv2.imread('imagen_mala.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# Aplicar umbralización básica en ambas imágenes
_, thresh1 = cv2.threshold(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, thresh2 = cv2.threshold(cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("Image 1", image1)
cv2.imshow("Thresholded Image 1", thresh1)
cv2.imshow("Image 2", image2)
cv2.imshow("Thresholded Image 2", thresh2)

2. Rotación y escalado

El algoritmo de detección de objetos puede fallar si los objetos están en diferentes posiciones, rotados o escalados.

import cv2
import numpy as np

# Cargar una imagen con un objeto en varias posiciones
image = cv2.imread('objetos_varios_posiciones.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
rows, cols, channels = image.shape

# Rotar la imagen y escalarla
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1.5)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Rotated and Scaled Image", rotated_image)

3. Ambigüedad estructural

La interpretación de una máquina puede ser confusa cuando hay múltiples interpretaciones posibles para lo mismo.

import cv2
import numpy as np

# Crear dos formas que podrían representar la misma cosa desde diferentes perspectivas
shape1 = np.zeros((50, 50), dtype=np.uint8)
cv2.circle(shape1, (25, 25), 25, 255, -1)

shape2 = np.zeros((50, 50), dtype=np.uint8)
cv2.line(shape2, (10, 25), (40, 25), 255, 3)

cv2.imshow("Shape 1", shape1)
cv2.imshow("Shape 2", shape2)

Checklist accionable

1. Normalizar la iluminación: Usar técnicas como el balance de blancos para compensar cambios en la iluminación.
2. Implementar escalabilidad y rotación: Utilizar transformaciones geométricas para manejar objetos en diferentes tamaños y posiciones.
3. Resolver ambigüedad estructural: Incorporar conocimientos previos o múltiples fuentes de datos (como audio) para mejorar la interpretación.
4. Usar técnicas avanzadas de detección: Adoptar modelos de aprendizaje profundo que puedan capturar mejor las características subyacentes.
5. Validar resultados: Realizar pruebas exhaustivas en diferentes condiciones para asegurar la robustez del sistema.

Siguientes pasos

• Explorar técnicas avanzadas: Estudiar modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales (CNNs) que pueden mejorar significativamente el rendimiento.
• Aplicar conocimientos prácticos: Desarrollar proyectos propios para aplicar los conceptos aprendidos en la resolución de problemas reales.
• Continuar aprendiendo: Seguir formándose en áreas como el procesamiento de imágenes, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.

A medida que avanzamos en la comprensión y el desarrollo de algoritmos para la visión por computador, es crucial reconocer y abordar estas limitaciones. La exploración constante de nuevas técnicas y soluciones nos acerca a sistemas de visión más robustos y confiables.