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$ARS - Argentina ¿Cómo funciona la visión por computadora?
¿Te has preguntado cómo tu celular reconoce tu rostro o cómo un coche autónomo detecta un semáforo en rojo? La clave está en una de las ramas más fascinantes de la inteligencia artificial: la visión por computadora.
¿Cómo funciona la visión por computadora?
La visión por computadora es la capacidad de las máquinas para interpretar imágenes y videos tal como lo haría un ser humano… pero usando algoritmos en lugar de ojos. Esta tecnología permite que los dispositivos reconozcan rostros, detecten objetos, lean textos o incluso comprendan escenas completas en tiempo real. En este artículo descubrirás cómo los ordenadores «aprenden a ver», qué procesos hay detrás de esa aparente magia visual y por qué esta rama de la inteligencia artificial está revolucionando desde la medicina hasta los autos autónomos.
🧠 ¿Qué es la visión por computadora?
La visión por computadora (o computer vision, en inglés) es una tecnología que permite a las máquinas «ver», interpretar y comprender imágenes o videos, de manera similar —aunque no idéntica— a como lo hacemos los seres humanos.
Pero cuidado: los ordenadores no ven como nosotros. No tienen ojos ni percepción consciente. Lo que ven son números, pixeles, patrones. Y lo que hacen es aprender a interpretar esa información visual usando modelos matemáticos y redes neuronales.
📷 ¿Cómo lo logra una máquina?
Paso 1: Captura de imagen
Todo empieza con una foto, un video o una secuencia de imágenes, tomada por una cámara. Lo que para nosotros es un retrato o una escena, para una máquina es una matriz de números que representan los niveles de luz y color de cada píxel.
Paso 2: Procesamiento de bajo nivel
El sistema analiza los elementos básicos de la imagen: bordes, formas, colores, texturas. Esto se conoce como extracción de características. En este punto, la IA empieza a reconocer que una forma curva podría ser una cara, o que ciertas líneas rectas podrían ser un cruce peatonal.
Paso 3: Modelos de aprendizaje
Aquí entra la inteligencia artificial en serio. El sistema utiliza modelos entrenados con miles o millones de imágenes etiquetadas (por ejemplo, fotos de gatos que ya han sido clasificadas como “gato”) para aprender a identificar patrones y objetos en imágenes nuevas.
Esto suele hacerse mediante redes neuronales convolucionales (CNNs), un tipo de arquitectura especializada para trabajar con datos visuales.
Paso 4: Interpretación
El modelo ya no solo ve formas: entiende lo que hay en la imagen. Puede identificar objetos («esto es un perro»), reconocer rostros («esta es Laura»), o describir acciones («una persona cruzando la calle»).
Y si está lo suficientemente entrenado, puede incluso detectar anomalías, leer texto en imágenes (OCR), o clasificar emociones faciales.
🚗 ¿Dónde se usa la visión por computadora?
Reconocimiento facial (Face ID, seguridad, vigilancia)
Vehículos autónomos (detectar peatones, señales, carriles)
Diagnóstico médico (leer radiografías, identificar tumores)
Filtros de Instagram o TikTok (seguimiento facial)
Revisión de calidad industrial (detectar fallas en productos)
Lectura de texto (OCR, traducción de carteles en tiempo real)
⚠️ ¿Y qué limitaciones tiene?
Aunque poderosa, la visión por computadora no es infalible:
Puede fallar si las imágenes son borrosas, oscuras o muy diferentes a las del entrenamiento.
Tiene riesgos de sesgo, sobre todo si los datos usados para entrenarla no son diversos.
A veces, interpreta patrones donde no los hay (pareidolia artificial).
Y, como todo sistema de IA, no tiene comprensión real del mundo, solo patrones aprendidos.
🔍 Entonces… ¿cómo “ve” una máquina?
No ve emociones, no ve belleza. Ve datos, contrastes, correlaciones.
Pero lo asombroso es que, a partir de eso, puede detectar una sonrisa, leer una matrícula, reconocer a una persona entre millones. Y lo hace en milésimas de segundo.
Eso es visión por computadora: una máquina que, sin tener ojos, aprendió a ver.
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