A diferencia de la imagenología médica, que se ocupa principalmente de imágenes del volumen 3D interior de los pacientes (CT, MRI, SPECT, PET, etc.), la visión por computadora solo trata las imágenes de la superficie 2D exterior de un objeto. Usando video o múltiples cámaras, esto se puede extender a 3D, pero la limitación a las superficies permanece.
El trabajo CV se divide en dos grupos principales: visión artificial (estructurada) frente a visión no estructurada. El primero cubre situaciones donde los objetos son conocidos, la iluminación es ideal y el rango de posibles imágenes es predecible y limitado, como examinar productos para detectar defectos visibles mientras se mueven a lo largo de una línea de ensamblaje. Este último cubre todo lo demás, como cámaras de vigilancia, análisis de video, navegación con drones basada en cámara, extracción de formas tridimensionales de un objeto usando vistas desde múltiples cámaras, análisis de imagen de cámara móvil o celular, y todo tipo de mejora de imagen 2D.
Las dos tareas principales en visión son el reconocimiento de objetos (como los rostros humanos) y el rastreo de objetos en movimiento. Pero estos pueden tomar muchas formas. En este momento, la mayoría de los empleos en visión se enfocan en cámaras móviles, análisis de video y varias formas de vigilancia de agencias militares / espías. Existe un interés creciente en el uso de la visión para la robótica, vehículos autónomos como aviones no tripulados y automóviles, e imágenes basadas en la web, especialmente el aprendizaje de objetos utilizando imágenes de ejemplo encontradas en la web.
Dosclaimer: trabajo en el análisis de imágenes médicas para I + D farmacéutico, incluido un pequeño análisis de video, y tengo un interés de larga data en la visión biológica y por computadora.
