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Las mejores herramientas 45 visión por computadora - 2025

Zolak ,Visage Technologies ,Verificient ,Unitlab ,U-xer ,syntheticAIdata ,Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI ,Sprite AI ,Selectext ,Roboflow , son las mejores herramientas pagadas/de pago gratuito visión por computadora.

Destacados*

¿Qué es? visión por computadora?

Visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que se centra en capacitar a las computadoras para interpretar y entender información visual del mundo que las rodea. Involucra el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas procesar, analizar y dar sentido a imágenes y videos digitales. El objetivo de la Visión por computadora es replicar y superar las capacidades visuales humanas en tareas como reconocimiento de objetos, comprensión de escenas y clasificación de imágenes.

visión por computadora Informes

  • India Tráfico 280.7K
  • France Tráfico 14.8K
  • Vietnam Tráfico 15.2K
  • United States Tráfico 28.6M
  • United Kingdom Tráfico 4.9M
  • Turkey Tráfico 839
  • Korea Tráfico 69.9K
  • Germany Tráfico 4.4M
  • Ukiain Tráfico 7.8K
  • China Tráfico 7.8M
  • Japan Tráfico 8.9M
  • Canada Tráfico 40.4K
  • Russia Tráfico 14.1K
  • Taiwan Tráfico 4.3K
  • Netherlands Tráfico 2.8K
  • Indonesia Tráfico 51.3K
  • Spain Tráfico 957
  • Australia Tráfico 25.2K
  • New Zealand Tráfico 5.5K
  • Poland Tráfico 1.6K
  • Pakistan Tráfico 1.2K
  • Byelorussian SSR Tráfico 2.4K
  • Promedio Tráfico 2.7M
45 herramientas

visión por computadora ya cuenta con más de 45 herramientas de IA.

119.3M Visitas mensuales totales

visión por computadora ya ofrece más de 119.3M visitas mensuales al usuario.

2 herramientas con tráfico superior a 1M

visión por computadora ya existe al menos 2 herramientas de IA con más de un millón de visitas mensuales al usuario.

¿Cuáles son las 10 mejores herramientas de IA para visión por computadora?

Características principales Precio Cómo usar
Selectext

Copiar texto de cualquier vídeo sin esfuerzo

Pausa el vídeo y haz clic en el botón de alternancia de Selectext para seleccionar y copiar texto.

Lightning AI

Lightning AI permite un rápido entrenamiento y implementación de modelos de inteligencia artificial utilizando PyTorch.

Para utilizar Lightning AI, puedes comenzar creando una cuenta en el sitio web. Una vez iniciado sesión, puedes cargar tus conjuntos de datos, definir la arquitectura de tu modelo utilizando PyTorch y entrenar fácilmente tus modelos de inteligencia artificial. La plataforma proporciona una interfaz fácil de usar para gestionar tu proceso de entrenamiento y monitorear el rendimiento del modelo.

novita.ai

APIs de generación y edición de imágenes AI con más de 10,000 modelos.

Simplemente regístrese y podrá comenzar a usar rápidamente las APIs de generación y edición de imágenes AI de novita.ai. Puede elegir entre una amplia gama de modelos pre-entrenados o entrenar sus propios modelos personalizados. Las APIs son rápidas, económicas y están diseñadas para ser fáciles de integrar en sus propios proyectos.

Rerun

Repetir es un SDK para registrar y visualizar de manera eficiente datos de visión por computadora y robótica.

Para usar Repetir, los desarrolladores pueden registrar datos en el SDK de Repetir, que se encarga de visualizar los datos. Repetir maneja transmisiones en vivo de múltiples procesos a través de la red y también puede reproducir grabaciones. El Visor de Repetir crea visualizaciones configurables basadas en los datos registrados y permite a los usuarios desplazarse hacia atrás y hacia adelante en el tiempo. Los usuarios pueden alternar entre diferentes líneas de tiempo, como el tiempo de registro y el tiempo de los sensores, para explorar los datos de diferentes formas.

Deci

Permite a los desarrolladores acelerar la inferencia y maximizar el potencial del hardware.

Para utilizar Deci, los desarrolladores pueden elegir entre una variedad de módulos de plataforma, incluyendo modelos base y modelos personalizados. Pueden entrenar sus modelos utilizando la biblioteca y las recetas personalizadas de Deci, optimizar e implementar sus modelos utilizando las técnicas de aceleración de Deci, y ejecutar la inferencia alojada en cualquier lugar. Deci también ofrece soluciones para casos de uso específicos en industrias como automotriz, venta al por menor inteligente, sector público, fabricación inteligente y análisis de video.

Remyx AI

Remyx AI simplifica la personalización e implementación de IA sin necesidad de programación o datos.

Para usar Remyx AI, sigue estos pasos: 1. Regístrate para obtener una cuenta en el sitio web de Remyx AI. 2. Accede al Remyx Agent, tu copiloto de IA, que te guiará a través del proceso de personalización. 3. Define tus requisitos y objetivos para el motor de IA. 4. Utiliza la interfaz fácil de usar para construir modelos de visión artificial a medida. 5. Remyx se encarga de la infraestructura de IA y los detalles de configuración. 6. Implementa el motor de IA personalizado en tu aplicación.

AI Anywhere

AI Anywhere es una plataforma web que ofrece soluciones de inteligencia artificial para empresas e individuos.

Para utilizar AI Anywhere, simplemente regístrese para obtener una cuenta en el sitio web. Una vez registrado, podrá acceder a una variedad de herramientas y servicios de inteligencia artificial.

Foca

Mejora el aprendizaje en línea con retroalimentación en tiempo real.

Utiliza los avanzados algoritmos de reconocimiento facial y visión por computadora de Foca para obtener retroalimentación en tiempo real y una experiencia de aprendizaje eficiente.

AI HomeDesign

Edición de fotos inmobiliarias transformadas por la IA.

Usar AI HomeDesign es simple y eficiente. Los usuarios pueden registrarse para obtener una cuenta gratuita, seleccionar el servicio deseado, cargar las fotos de su propiedad y dejar que los algoritmos de IA hagan su magia. En cuestión de minutos, los usuarios recibirán fotos editadas de alta calidad listas para usar.

Avumi

Plataforma de moda tecnológica que permite probar prendas virtualmente.

Avumi es una plataforma de moda tecnológica que permite a los compradores en línea probar prendas digitalmente en los sitios web de marcas de moda utilizando IA, visión por computadora y algoritmos 3D.

Sitios web de IA más recientes visión por computadora

  • Zolak

    Zolak es un software de visualización en 3D para minoristas de muebles que mejora la experiencia de compra.

    Generador de Descripción de Producto de IA Asistente de Comercio Electrónico Generador de modelos 3D AI
  • Visage Technologies

    Tecnología especializada en seguimiento facial, análisis y reconocimiento.

    Generador de fotos e imágenes de IA Mejorador de Imágenes con IA Editor de Fotos e Imágenes Mejorador de Fotos con IA Reconocimiento de Imagen por IA Asistente de Análisis de IA
  • Verificient

    Verificación de identidad y monitoreo remoto utilizando biometría, visión por computadora y aprendizaje automático.

    Generador de Descripción de Producto de IA

visión por computadora Características principales

Reconocimiento de imágenes

Detección de objetos

Segmentación semántica

Reconocimiento facial

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

  • ¿A quién conviene usar visión por computadora?

    Un usuario toma una foto de una planta con su teléfono inteligente, y una aplicación con Visión por computadora identifica la especie de la planta y proporciona instrucciones de cuidado.

    Un usuario con discapacidad visual utiliza un dispositivo habilitado para Visión por computadora para leer texto de letreros o documentos, mejorando su accesibilidad.

    Un comprador utiliza una función de prueba virtual en una aplicación de comercio electrónico, donde la Visión por computadora superpone prendas de vestir en su imagen en tiempo real.

  • ¿Cómo funciona visión por computadora?

    {if isset($specialContent.how)}

    Un usuario toma una foto de una planta con su teléfono inteligente, y una aplicación con Visión por computadora identifica la especie de la planta y proporciona instrucciones de cuidado.. Un usuario con discapacidad visual utiliza un dispositivo habilitado para Visión por computadora para leer texto de letreros o documentos, mejorando su accesibilidad.. Un comprador utiliza una función de prueba virtual en una aplicación de comercio electrónico, donde la Visión por computadora superpone prendas de vestir en su imagen en tiempo real.

    {/if]
  • Ventajas de visión por computadora

    Automatización de tareas visuales: La Visión por computadora permite la automatización de tareas que anteriormente requerían inspección visual humana, como control de calidad en fabricación o análisis de imágenes médicas.

    Eficiencia mejorada: Al procesar datos visuales a escala, la Visión por computadora puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el análisis manual.

    Precisión mejorada: Con la capacidad de aprender a partir de vastas cantidades de datos, los modelos de Visión por computadora pueden lograr altos niveles de precisión en tareas como detección de objetos y reconocimiento facial.

    Creación de nuevas aplicaciones: La Visión por computadora abre nuevas posibilidades para aplicaciones en varios dominios, como vehículos autónomos, realidad aumentada y sistemas de vigilancia inteligentes.

Preguntas frecuentes sobre visión por computadora

¿Cuál es la diferencia entre Visión por computadora y Procesamiento de Imágenes?
Mientras que el Procesamiento de Imágenes se centra en manipular y mejorar imágenes digitales, la Visión por computadora tiene como objetivo extraer información significativa y comprender datos visuales.
¿Cuáles son algunos marcos de aprendizaje profundo populares para Visión por computadora?
Algunos marcos de aprendizaje profundo ampliamente utilizados para Visión por computadora incluyen TensorFlow, PyTorch, Keras y OpenCV.
¿Cuántos datos de entrenamiento se requieren para los modelos de Visión por computadora?
La cantidad de datos de entrenamiento requerida depende de la complejidad de la tarea y la arquitectura del modelo. Generalmente, se necesitan miles a millones de imágenes etiquetadas para un entrenamiento efectivo.
¿Los modelos de Visión por computadora pueden entrenarse con datos no etiquetados?
Sí, técnicas como el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje auto-supervisado permiten que los modelos aprendan a partir de datos no etiquetados descubriendo patrones y representaciones por su cuenta.
¿Cuáles son algunos desafíos en la Visión por computadora?
Algunos desafíos incluyen lidiar con oclusión, variación en iluminación y puntos de vista, reconocer objetos en escenas abarrotadas y garantizar la equidad y mitigación de sesgos en los modelos.
¿Cómo se puede aplicar la Visión por computadora en el análisis de video?
Las técnicas de Visión por computadora se pueden aplicar al análisis de video procesando cuadros secuencialmente, rastreando objetos a través de cuadros e incorporando información temporal para tareas como reconocimiento de acciones y detección de anomalías.

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