Las mejores herramientas de visión artificial que debería conocer

La visión artificial está cambiando la forma en que las máquinas ven el mundo, literalmente. Ya sea ayudando a los coches autónomos a detectar peatones o impulsando el reconocimiento facial en tu teléfono, esta tecnología está detrás de todo. Pero con tantas herramientas disponibles, puede ser difícil determinar cuáles realmente merecen la pena. En esta guía, desglosamos las mejores herramientas de visión artificial disponibles actualmente para que encuentres la ideal para tu próximo proyecto, sin necesidad de tecnicismos.

1. IA superior

En AI Superior, nos centramos en desarrollar soluciones basadas en IA que ayudan a las empresas a resolver problemas del mundo real. Fundada en 2019 y con sede en Darmstadt, Alemania, reunimos a un equipo de científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software con una sólida formación académica y práctica. Nuestros cofundadores, el Dr. Ivan Tankoyeu y el Dr. Sergey Sukhanov, tienen doctorados y años de experiencia en la aplicación de la IA a casos prácticos de la industria.

Trabajamos estrechamente con empresas de sectores como el financiero, la construcción, el farmacéutico y el inmobiliario. Nuestro objetivo es convertir datos complejos en información útil mediante modelos y aplicaciones de IA personalizados. Diseñamos cada solución basándonos en los desafíos y flujos de trabajo específicos de cada empresa, lo que ayuda a garantizar un valor real y mejores resultados. También ofrecemos soporte durante todo el proceso de desarrollo, desde la concepción hasta la implementación.

En el área de visión artificial, ayudamos a automatizar tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la inspección visual. Hemos trabajado en proyectos que utilizan IA para reconocer patrones en imágenes médicas, detectar defectos en obras de construcción y extraer datos de documentos escaneados. Al combinar el aprendizaje profundo con el conocimiento práctico del sector, creamos herramientas que ayudan a nuestros clientes a interpretar la información visual de forma rápida, precisa y escalable.

Puntos clave:

• Fundada en 2019 en Darmstadt, Alemania
• Dirigido por expertos con doctorado en inteligencia artificial
• Experiencia práctica en sectores como finanzas, bienes raíces y atención médica.
• Concéntrese en crear soluciones de IA personalizadas de principio a fin
• Sólida experiencia en investigación combinada con un desarrollo impulsado por la industria

Servicios:

• Consultoría en IA
• Desarrollo de software de inteligencia artificial personalizado
• Aplicaciones de visión por computadora
• Procesamiento natural del lenguaje
• Modelado predictivo
• Análisis y visualización de datos
• Apoyo a la estrategia e implementación de IA
• Programas de formación en IA

Información del contacto:

• Sitio web: aisuperior.com
• Correo electrónico: info@aisuperior.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/ai-superior
• Gorjeo: x.com/aisuperior
• Dirección: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Alemania
• Número de teléfono: +49 6151 3943489

2. OpenCV

OpenCV es una biblioteca de software de código abierto para visión artificial y aprendizaje automático. Ofrece un conjunto completo de herramientas para el análisis de imágenes y vídeos, incluyendo funcionalidades para la detección de objetos, el reconocimiento facial y la integración del aprendizaje profundo. La biblioteca está diseñada para ser altamente eficiente y se utiliza ampliamente tanto en investigación académica como en aplicaciones comerciales.

Ofrecemos una gama de recursos educativos a través de OpenCV University, incluyendo el OpenCV Bootcamp gratuito. Este curso introduce a los estudiantes a la manipulación de imágenes y videos, la detección de objetos y rostros, y el Módulo de Aprendizaje Profundo de OpenCV. El bootcamp está estructurado en 14 módulos y está disponible en Python, lo que lo hace accesible para quienes buscan desarrollar habilidades fundamentales en visión artificial.

Puntos clave:

• Biblioteca de código abierto con más de 2500 algoritmos optimizados
• Compatibilidad multiplataforma con Windows, Linux, macOS, iOS y Android
• Interfaces disponibles en C++, Python y Java
• Amplia documentación y soporte de la comunidad
• Cursos educativos gratuitos a través de OpenCV University

Servicios:

• Cursos educativos sobre visión artificial y aprendizaje profundo
• Bootcamp gratuito de OpenCV que cubre el procesamiento de imágenes y vídeos
• Tutoriales sobre detección de objetos y reconocimiento facial
• Recursos para integrar OpenCV con marcos de aprendizaje profundo

Información del contacto:

• Sitio web: opencv.org/university
• Correo electrónico: courses@opencv.org
• Facebook: www.facebook.com/OpenCVUniversity
• Twitter: x.com/OpenCVUniverse
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/opencv-university
• Instagram: www.instagram.com/opencvuniversity

3. TensorFlow

TensorFlow es una plataforma integral de código abierto desarrollada para aplicaciones de aprendizaje automático. Proporciona herramientas y bibliotecas que ayudan a los desarrolladores a crear e implementar modelos de aprendizaje automático en diversos entornos, como ordenadores de escritorio, dispositivos móviles, navegadores web y hardware perimetral. Diseñado para apoyar tanto a principiantes como a profesionales con experiencia, TensorFlow incluye una variedad de recursos de aprendizaje, tutoriales y proyectos de ejemplo para ayudar a los usuarios a explorar casos prácticos de IA en el mundo real.

La plataforma soporta todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la ingesta y el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento, la evaluación y la implementación de modelos. El ecosistema de TensorFlow incluye API para múltiples lenguajes, modelos preentrenados, conjuntos de datos, herramientas de visualización y bibliotecas específicas para aprendizaje de refuerzo, redes neuronales de grafos y más. También promueve la participación de la comunidad a través de foros, eventos y canales de colaboración abiertos.

Puntos clave:

• Marco de aprendizaje automático de código abierto con soporte multiplataforma
• Modelos preentrenados y conjuntos de datos estándar para una experimentación rápida
• Integración con TensorBoard para visualización y seguimiento del rendimiento
• Herramientas del ecosistema para MLOps, implementación de borde e inferencia de JavaScript
• Aprendizaje de refuerzo y capacidades de redes neuronales gráficas

Servicios:

• TensorFlow.js para ejecutar modelos en el navegador o Node.js
• TensorFlow Lite para implementar modelos en dispositivos móviles y de borde
• TensorFlow Extended (TFX) para crear canales de producción de ML
• tf.keras para la creación de modelos de alto nivel
• Conjuntos de datos de TensorFlow y modelos de Kaggle para recursos de capacitación y validación

Información del contacto:

• Sitio web: www.tensorflow.org
• Twitter: x.com/tensorflow
• LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

4. Keras

Keras es una API de aprendizaje profundo desarrollada para simplificar el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático. Prioriza la legibilidad del código, la sintaxis concisa y la facilidad de depuración, lo que la hace especialmente accesible tanto para investigadores como para ingenieros. Keras admite una arquitectura multi-backend, lo que permite a los desarrolladores crear modelos con TensorFlow, JAX o PyTorch. La plataforma está diseñada para ofrecer flexibilidad, manteniendo una experiencia de usuario consistente en diferentes frameworks de aprendizaje automático.

En la versión 3.0, Keras introdujo nuevas capacidades a través de KerasHub y una integración funcional con arquitecturas de modelos ampliamente utilizadas y puntos de control preentrenados. Admite casos de uso avanzados como el modelado de lenguaje causal y la generación de texto a imagen, con herramientas optimizadas para el entrenamiento y la inferencia. El ecosistema de Keras incluye guías completas, ejemplos prediseñados para visión y PLN, y utilidades para implementar modelos en canales web, móviles o de producción. Organizaciones como la NASA, el NIH, el CERN y Waymo utilizan Keras activamente en sus flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Puntos clave:

• API de aprendizaje profundo con compatibilidad con TensorFlow, JAX y PyTorch
• Énfasis en la sintaxis limpia, facilidad de mantenimiento y facilidad de iteración.
• Soporte integrado para visión, PNL, modelado generativo y más
• Utilizado por instituciones de investigación y empresas tecnológicas a nivel mundial.
• Amplia documentación, apoyo comunitario y vías de contribución.

Servicios:

• API funcional de Keras para arquitecturas de modelos personalizados
• KerasHub con modelos preentrenados para tareas de texto, visión y difusión
• Sintonizador de Keras para la optimización de hiperparámetros
• Soporte para flujos de trabajo de capacitación y evaluación con model.fit
• Implementación a través de TensorFlow Lite e inferencia basada en navegador con TensorFlow.js

Información del contacto:

• Sitio web: keras.io

5. MathWorks

MathWorks es una empresa de software especializada en computación matemática para ingenieros y científicos. Su plataforma principal, MATLAB, se utiliza para analizar datos, desarrollar algoritmos y construir modelos en una amplia gama de disciplinas científicas y de ingeniería. MATLAB proporciona un entorno interactivo para la programación matricial e integra funciones de análisis de datos, visualización y desarrollo de algoritmos.

La plataforma incluye herramientas que abarcan dominios como sistemas de control, procesamiento de señales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes. MATLAB admite la integración con otros lenguajes y puede escalarse para ejecutarse en GPU, clústeres y entornos de nube. También permite la implementación en sistemas empresariales y hardware integrado, lo que facilita los flujos de trabajo desde la investigación hasta la producción.

Puntos clave:

• Entorno de programación para matemáticas de matrices y arreglos
• Editor en vivo integrado para combinar código, salida y narrativa
• Interoperabilidad con Python, C/C++, Fortran, Java y más
• Escalable a la nube, clústeres, GPU y sistemas integrados
• Se utiliza tanto para aplicaciones académicas como industriales.

Servicios:

• Herramientas de análisis y visualización de datos
• Desarrollo y modelado de algoritmos
• Creación de aplicaciones para entornos de escritorio y web
• Herramientas para sistemas de control, procesamiento de señales y robótica
• Implementación en servicios en la nube y hardware integrado
• Integración con Simulink para flujos de trabajo de diseño basados en modelos

Información del contacto:

• Sitio web: www.mathworks.com
• Facebook: www.facebook.com/MATLAB
• Twitter: x.com/MATLAB
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/the-mathworks_2
• Instagram: www.instagram.com/matlab
• Dirección: 1 Apple Hill Drive Natick, MA 01760-2098 ESTADOS UNIDOS
• Teléfono: 508-647-7000

6. BoofCV

BoofCV es una biblioteca de código abierto desarrollada para tareas de visión artificial en tiempo real. Incluye una amplia gama de funciones, como procesamiento de imágenes de bajo nivel, calibración de cámaras, detección y seguimiento de características, y reconocimiento. Está diseñada para ser altamente eficiente y adaptable tanto para uso académico como comercial, con un enfoque en el rendimiento en tiempo real.

BoofCV está organizado en varios paquetes que abarcan diversos dominios de la visión artificial, como el procesamiento de imágenes, la extracción de características, la visión geométrica y el reconocimiento de objetos. Es compatible con numerosas plataformas y se utiliza ampliamente en aplicaciones que requieren reconocimiento y procesamiento visual en entornos dinámicos.

Puntos clave:

• Biblioteca de código abierto para visión artificial en tiempo real
• Cubre el procesamiento de imágenes, calibración, detección de características y reconocimiento.
• Publicado bajo licencia Apache 2.0 para uso académico y comercial.
• Adecuado para su uso tanto en entornos de investigación como de producción.

Servicios:

• Calibración de la cámara y corrección de la distorsión de la lente
• Extracción de características y seguimiento de objetos
• Procesamiento de visión geométrica 2D y 3D
• Reconocimiento de códigos fiduciarios y QR
• Estabilización de vídeo y creación de mosaicos en tiempo real
• Reconstrucción de escena y odometría visual

Información del contacto:

• Sitio web: boofcv.org

7. OpenVINO

OpenVINO es un kit de herramientas de código abierto desarrollado por Intel para facilitar la implementación eficiente de modelos de IA en entornos de nube, locales y edge. Admite modelos de IA generativos y convencionales, lo que permite a los desarrolladores optimizar, convertir y ejecutar inferencias en hardware Intel. OpenVINO está diseñado para un alto rendimiento y proporciona a los desarrolladores herramientas para optimizar el proceso de implementación y maximizar el uso del hardware disponible.

El kit de herramientas incluye diversas funciones para la compresión de modelos, una implementación rápida y tiempos de inicio de aplicaciones optimizados. Además, ofrece compatibilidad con múltiples frameworks y soporte para implementaciones de servidores a gran escala. La arquitectura flexible de OpenVINO facilita la escalabilidad en aplicaciones basadas en IA, a la vez que reduce la complejidad de la gestión de dependencias.

Puntos clave:

• Admite la implementación de modelos de IA generativos y convencionales.
• Optimiza el rendimiento del modelo de IA para el hardware Intel
• Compatible con múltiples marcos de IA (TensorFlow, ONNX, PaddlePaddle)
• Proporciona herramientas para la compresión de modelos y la inferencia eficiente del lado del servidor.
• Reduce la huella de la aplicación y simplifica la gestión de dependencias

Servicios:

• Optimización y conversión de modelos
• Implementación rápida y escalable en sistemas locales, servidores y la nube
• Compresión de modelos para un mejor rendimiento
• Servicio de inferencia a través del servidor de modelos OpenVINO
• Tiempos de inicio de aplicaciones mejorados mediante modelos compilados

Información del contacto:

• Sitio web: docs.openvino.ai/2025

8. PyTorch

PyTorch es un framework de aprendizaje automático de código abierto ampliamente utilizado en aplicaciones de investigación y producción. Conocido por su flexibilidad y eficiencia, es compatible con diversas técnicas de aprendizaje profundo en campos como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). PyTorch permite a los desarrolladores una transición fluida entre los modos ávido y gráfico, mejorando el rendimiento en entornos de producción con herramientas como TorchServe. Su robusto ecosistema proporciona herramientas para la interpretabilidad de modelos, el entrenamiento distribuido y la escalabilidad de las aplicaciones de IA.

Los desarrolladores utilizan PyTorch para optimizar los flujos de trabajo de IA, aprovechando su compatibilidad con las principales plataformas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. El framework facilita la investigación de vanguardia, a la vez que ofrece soluciones prácticas para escalar modelos y optimizar los costes de inferencia. Su creciente ecosistema también incluye bibliotecas como Captum para la interpretabilidad de modelos y PyTorch Geometric para el aprendizaje profundo en estructuras de datos irregulares, como grafos.

Puntos clave:

• Transición fluida entre los modos de gráficos y de acción con TorchScript
• Capacitación distribuida escalable con el backend torch.distributed
• Ecosistema enriquecido que admite herramientas para PNL, visión artificial y más
• Excelente soporte para plataformas en la nube (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure)
• Comunidad activa y amplia documentación

Servicios:

• Marcos de aprendizaje profundo para visión artificial, PNL y aprendizaje de refuerzo
• Optimización e implementación de modelos mediante TorchServe
• Entrenamiento distribuido para aprendizaje automático a gran escala
• Soporte y escalabilidad de implementación en la nube en las principales plataformas
• Herramientas de interpretabilidad y explicabilidad de modelos (por ejemplo, Captum)

Información del contacto:

• Sitio web: pytorch.org
• Facebook: www.facebook.com/pytorch
• Twitter: x.com/pytorch
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/pytorch

9. Viso.ai

Viso.ai ofrece una plataforma integral diseñada para desarrollar, implementar y escalar aplicaciones de visión artificial. Su Suite Viso proporciona una infraestructura integral que facilita todo el ciclo de vida de la IA, desde la recopilación y anotación de datos hasta el entrenamiento y la implementación de modelos. Su objetivo es simplificar la integración de la visión artificial en las operaciones empresariales, ofreciendo herramientas para que los equipos creen soluciones personalizadas con mínimas barreras técnicas. Viso Suite se adapta a diversos sectores y admite diversos casos de uso, como el mantenimiento predictivo, la detección de defectos y las aplicaciones para ciudades inteligentes.

La plataforma ofrece a las empresas soluciones escalables de nivel empresarial, que permiten una integración fluida de modelos de visión de IA en entornos reales. Gracias a su arquitectura abierta y compatibilidad con frameworks populares, Viso Suite permite a los desarrolladores personalizar aplicaciones de IA para satisfacer necesidades específicas. El sistema está diseñado para mejorar la eficiencia operativa y acelerar el desarrollo de aplicaciones basadas en IA en diversos sectores, como la manufactura, la salud y el transporte.

Puntos clave:

• Infraestructura integral para todo el ciclo de vida de la IA.
• Integración perfecta con datos y hardware existentes.
• Soluciones escalables para empresas y gobiernos.
• Admite una amplia gama de aplicaciones de visión artificial, desde la detección de defectos hasta soluciones para ciudades inteligentes.

Servicios:

• Desarrollo de aplicaciones de visión artificial
• Herramientas de recopilación y anotación de datos
• Capacitación e implementación de modelos de IA
• Soporte de implementación en la nube y en el borde
• Análisis de vídeo e información en tiempo real

Información del contacto:

• Sitio web: viso.ai
• Twitter: x.com/viso_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai

10. Herramientas de etiquetado (por ejemplo, Labelbox, Supervisely)

Labelbox ofrece un conjunto de soluciones de software y servicios gestionados para respaldar el ciclo de vida de los datos de IA. Proporciona herramientas para crear, operar y dotar de personal a fábricas de datos de IA, lo que ayuda a las organizaciones a generar datos de entrenamiento de alta calidad y a evaluar el rendimiento de los modelos de IA. Con Labelbox, los equipos pueden optimizar el proceso de etiquetado de datos, el ajuste de modelos y la realización de evaluaciones para mejorar el rendimiento de la IA. Sus servicios se adaptan a empresas de todos los tamaños, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad para diversos sectores.

La plataforma de Labelbox incluye diversas funciones para que los equipos de IA gestionen eficientemente los flujos de trabajo de datos. Ofrecen servicios de etiquetado a través de una red de profesionales capacitados y un conjunto de herramientas para crear conjuntos de datos personalizados para tareas específicas de IA. La plataforma admite diversos casos de uso, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y las tareas de razonamiento complejo, lo que facilita el desarrollo de la IA en múltiples dominios.

Puntos clave:

• Conjunto completo de soluciones para la gestión de datos de IA.
• Soporte para una variedad de tareas de IA, desde el entrenamiento de modelos hasta el ajuste fino.
• Servicios de etiquetado gestionados a través de una red de profesionales experimentados.
• Escalable y flexible para satisfacer las necesidades de diferentes industrias.

Servicios:

• Servicios de etiquetado de datos
• Herramientas de evaluación de modelos
• Soluciones de ajuste fino supervisadas
• Soporte Human-in-the-Loop (RLHF)
• Red Teaming para la seguridad de la IA
• Mejora del rendimiento del modelo de IA
• Herramientas de anotación y curación de datos

Información del contacto:

• Sitio web: labelbox.com

11. DVC (Control de versiones de datos)

DVC (Control de Versiones de Datos) es una herramienta de código abierto diseñada para gestionar proyectos de aprendizaje automático (ML), especialmente para el manejo de grandes conjuntos de datos y modelos. Ayuda a los equipos a rastrear y versionar datos, código y modelos de aprendizaje automático para garantizar la reproducibilidad y la colaboración. DVC se integra con Git, lo que permite a los usuarios gestionar archivos junto con el código y, al mismo tiempo, compartir fácilmente los datos almacenados en sistemas remotos, como el almacenamiento en la nube. Resulta especialmente útil para organizaciones que buscan crear y mantener flujos de trabajo de ML reproducibles.

DVC ofrece un enfoque optimizado para organizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento y la evaluación de modelos. Su enfoque en el control de versiones facilita la colaboración entre equipos y el seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, garantizando así que los experimentos de aprendizaje automático se puedan replicar o modificar fácilmente.

Puntos clave:

• De código abierto y de uso gratuito.
• Diseñado para versionar datos, modelos y experimentos.
• Se integra perfectamente con Git para el seguimiento de código y datos.
• Admite almacenamiento en la nube para grandes cantidades de datos y gestión de archivos de modelos.

Servicios:

• Control de versiones de datos para grandes conjuntos de datos y modelos.
• Gestión del flujo de trabajo y seguimiento de experimentos.
• Integración con Git y servicios de almacenamiento en la nube.
• Herramientas para gestionar y compartir proyectos de ML.

Información del contacto:

• Sitio web: dvc.org
• Twitter: x.com/DVCorg

12. Roboflow

Roboflow es una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear, entrenar e implementar modelos de visión artificial. Ofrece un conjunto completo de herramientas para respaldar las distintas etapas de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo la creación de conjuntos de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación en entornos de nube y edge. Roboflow se utiliza ampliamente en diversos sectores, como seguridad, comercio minorista, automoción y salud, y ofrece soluciones para tareas como la detección, el seguimiento y el conteo de objetos.

La plataforma ofrece a los usuarios un proceso optimizado para gestionar la anotación de datos, la evaluación de modelos y la infraestructura de implementación. Además, admite la integración con frameworks de aprendizaje automático populares y herramientas de terceros, lo que permite a los desarrolladores personalizar sus flujos de trabajo. Las herramientas de Roboflow son ideales tanto para principiantes como para ingenieros experimentados, y ofrecen diversos recursos como Jupyter Notebooks, integraciones de API y una amplia documentación para facilitar la adopción de sus tecnologías.

Puntos clave:

• Atiende a más de 1 millón de desarrolladores en todo el mundo.
• Ofrece una gama de modelos y herramientas de inteligencia artificial de visión para diversos casos de uso.
• Admite una integración perfecta con servicios de nube y dispositivos de hardware populares.
• Diseñado para implementaciones escalables, seguras y de nivel empresarial.
• Proporciona recursos de código abierto como cuadernos y herramientas de gestión de modelos.

Servicios:

• Creación y etiquetado de conjuntos de datos
• Formación y evaluación de modelos
• Implementación en la nube y en el borde
• Detección y seguimiento de objetos
• Integración de modelos personalizados
• Herramientas de inferencia e implementación de modelos

Información del contacto:

• Sitio web: roboflow.com
• Twitter: x.com/roboflow
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai

Conclusión

En conclusión, las herramientas de visión artificial están transformando las industrias al hacer que los datos visuales complejos sean más accesibles y prácticos. Ya sea que esté desarrollando una aplicación, mejorando la seguridad o automatizando procesos, la herramienta adecuada puede marcar la diferencia. Desde modelos preentrenados hasta plataformas robustas como Roboflow, hay opciones para todos los niveles de experiencia. Explore estas opciones, encuentre la que se ajuste a sus necesidades y prepárese para dar vida a sus proyectos de IA visual con facilidad y eficiencia.