La computación visual abarca los métodos computacionales y algorítmicos para adquirir, procesar, analizar, sintetizar y comprender datos visuales, como imágenes, vídeos o escenas 3D. Este campo abarca la visión por computadora, la infografía, la realidad virtual y aumentada, y el análisis visual de datos. Se distingue de otras disciplinas informáticas por su enfoque en la comprensión y generación de contenido visual, apoyándose en inteligencia artificial, geometría algorítmica y percepción humana. Su funcionamiento implica el uso de modelos matemáticos, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de renderizado gráfico para transformar señales visuales en representaciones procesables por máquinas o humanos.
Casos de uso y ejemplos
La computación visual se utiliza en la detección de objetos y reconocimiento facial en videovigilancia, reconstrucción 3D en arquitectura o medicina, síntesis de imágenes para efectos especiales en cine, visualización de datos científicos e interfaces inmersivas en realidad virtual y aumentada. Los sistemas de conducción autónoma dependen de la computación visual para interpretar el entorno en tiempo real.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Entre las herramientas clave destacan OpenCV (biblioteca de visión por computadora), TensorFlow y PyTorch (para entrenamiento de modelos de deep learning aplicados a imágenes), Blender y Unity (para síntesis de imágenes y realidad virtual) y VTK (Visualization Toolkit) para visualización científica. También son ampliamente utilizados frameworks como Open3D, PCL (Point Cloud Library) y Unreal Engine.
Últimos avances, evoluciones y tendencias
Los desarrollos recientes incluyen la integración de modelos generativos de deep learning (difusión, GANs) para la síntesis de imágenes y vídeos, arquitecturas 3D convolucionales mejoradas para la comprensión espacial y el uso de IA para la compresión y superresolución de imágenes. Las tendencias se dirigen hacia la fusión multimodal (combinación de texto, imagen, sonido), IA explicable aplicada a la visión y la optimización en tiempo real para aplicaciones embebidas (edge computing).