Top 59 Computer Vision herramientas en 2025

LayerNext, navan.ai, Repetir, Dioptra, Getactyv, JCV - Japan Computer Vision, Verificient, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Unitlab, DirectAI son las mejores Computer Vision herramientas gratuitas / de pago Computer Vision.

--
2
LayerNext es una plataforma de gestión de datos de IA para datos de visión por computadora.
--
45.37%
1
Construye modelos de visión artificial sin código con Navan.ai.
42.2K
30.09%
1
Repetir es un SDK para registrar y visualizar de manera eficiente datos de visión por computadora y robótica.
--
2
Dioptra es una plataforma de código abierto para la curación y gestión de datos en visión por computadora y PLN.
--
3
Getactyv es una plataforma basada en IA para la salud y el fitness con asistencia de visión por computadora.
15.2K
96.39%
1
Transforming industries with advanced computer vision technology.
144.0K
82.24%
0
Verificación de identidad y monitoreo remoto utilizando biometría, visión por computadora y aprendizaje automático.
33.4K
17.53%
0
Genera datos de entrenamiento etiquetados para AI de visión por computadora.
--
58.32%
0
Unitlab proporciona gestión y etiquetado de datos impulsado por IA para tareas de visión por computadora.
--
1
Construye modelos de visión por computadora al instante con DirectAI, no se necesita código o datos de entrenamiento.
--
0
GreenEyes.AI desarrolla APIs de visión por computadora sostenibles y productos SaaS para un mundo mejor.
--
100.00%
1
Remyx AI simplifica la personalización e implementación de IA sin necesidad de programación o datos.
--
100.00%
2
Ojo para IA ofrece tecnología avanzada de visión por computadora para el análisis de imágenes y el reconocimiento de objetos.
--
1
Automatiza cualquier cosa que veas en la pantalla
--
0
Automatizar tareas con IA visual
113.5K
33.16%
3
Aplicaciones escalables de IA y Python con Ray.
187.1K
17.01%
0
Acelera el desarrollo de modelos con el completo motor de datos de Encord.
90.5K
25.99%
0
Landing AI ofrece LandingLens, una plataforma de visión por computadora basada en la nube para crear proyectos personalizados fácilmente.
--
62.03%
3
Logistify AI utiliza visión por computadora para automatizar la verificación de inventario y reducir errores humanos y costos laborales.
--
100.00%
0
Asistente de macOS con IA para ayuda con aplicaciones.
--
3
Sprite AI es una plataforma de inteligencia artificial con aprendizaje automático avanzado para análisis y procesamiento de datos.
200.0K users
0
Copiar texto de cualquier vídeo sin esfuerzo
34 users
1
Mejora el aprendizaje en línea con retroalimentación en tiempo real.
50.2K
23.64%
0
Resumen: Datature es una plataforma de AI que permite el desarrollo de aplicaciones de visión por computadora sin código.
--
4
Mejora tus presentaciones de PowerPoint con análisis de inteligencia artificial.
--
63.98%
6
Detección de mentiras con IA revolucionaria que combina psicología y visión por computadora.
--
24.06%
8
Crea bucles de video artísticos que nunca terminan.
--
3
Aplicación de conteo de objetos basada en inteligencia artificial
30.9K
17.06%
1
Aumente los ingresos y la rentabilidad con la consultoría en IA y ML
82.4K
18.03%
0
Tecnología especializada en seguimiento facial, análisis y reconocimiento.
--
1
Creación de avatares a partir de diversas fuentes.
--
100.00%
9
Movmi es un software fácil de usar que permite a los animadores crear animaciones 3D a partir de videos estándar.
--
100.00%
0
Brindando transparencia a las citas modernas.
16.4K
37.25%
0
API de vanguardia para eliminar fondos de imágenes.
7.7K
33.05%
4
Zolak es un software de visualización en 3D para minoristas de muebles que mejora la experiencia de compra.
--
100.00%
2
Plataforma publicitaria DOOH impulsada por IA.
9.3K
35.62%
0
Solucionador Instantáneo de Captchas de TikTok
--
1
Plataforma de moda tecnológica que permite probar prendas virtualmente.
--
83.14%
0
syntheticAIdata genera datos sintéticos de alta calidad para entrenar modelos de IA de visión, respaldado por Microsoft y NVIDIA.
124.9K
26.96%
1
Aumente la velocidad del modelo y mejore los resultados de IA
214.0K
13.91%
10
APIs de generación y edición de imágenes AI con más de 10,000 modelos.
--
100.00%
3
Una herramienta útil para que los investigadores realicen un seguimiento y memoricen los detalles importantes de los documentos.
495.5K
13.25%
3
Lightning AI permite un rápido entrenamiento y implementación de modelos de inteligencia artificial utilizando PyTorch.
1.0M
17.32%
2
Roboflow es una plataforma de software que te permite darle a tu software la capacidad de ver y entender objetos en imágenes y vídeos. Con apenas algunas docenas de imágenes de ejemplo, puedes entrenar un modelo de visión por computadora operativo en menos de 24 horas.
--
1
Una herramienta que automatiza la búsqueda y filtrado en conjuntos de datos visuales, reduciendo los costos en un 10x.
--
100.00%
0
Permite a los desarrolladores acelerar la inferencia y maximizar el potencial del hardware.
115.0K
14.60%
9
Edición de fotos inmobiliarias transformadas por la IA.
23.1K
22.87%
1
Imagga es una API que ofrece soluciones de reconocimiento de imágenes para etiquetar, categorizar, buscar y moderar imágenes.
--
4
Descubre y utiliza una amplia selección de herramientas de IA gratuitas
9.9K
32.06%
0
Robovision es una plataforma de IA que ayuda a las empresas a gestionar la inteligencia visual en máquinas inteligentes.
--
100.00%
1
Plataforma en la nube para una fácil integración de CV.
--
100.00%
11
AI Anywhere es una plataforma web que ofrece soluciones de inteligencia artificial para empresas e individuos.
9.3K
61.78%
0
Plataforma de IA para monetizar imágenes y videos.
1.5M
18.16%
10
Transforma sin esfuerzo texto e imágenes en cautivadores activos en 3D.
--
5
"Lobe es una aplicación fácil de usar para entrenar e integrar modelos de aprendizaje automático personalizados."
217.8K
16.70%
2
Label Studio: herramienta de código abierto para etiquetar datos en varios modelos.
109.9K
21.35%
0
Organización nativa de la nube impulsada por IA y datos que construye una plataforma de datos y AI empresarial para la inteligencia de decisiones.
End

¿Qué es Computer Vision?

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.

¿Cuáles son las principales 10 herramientas de IA para Computer Vision? herramientas de AI para Computer Vision?

Características principales
Precio
Modo de empleo

Meshy

Conversión de texto a 3D
Conversión de imagen a 3D
Texturizado de IA
Velocidad ultrarrápida
Mapas PBR
Estilos de arte versátiles
Interfaz amigable para los artistas
Soporte multilingüe
Integración con API
Exportación de modelos en 3D

Para usar Meshy, simplemente ingresa el texto deseado o la imagen en 2D y la IA generará un activo en 3D en menos de un minuto.

Roboflow en Español

¿Cómo usar Roboflow?

Lightning AI

Lightning AI ofrece varias características principales, incluyendo una integración perfecta con PyTorch, entrenamiento eficiente con computación distribuida, puntos de control y registro automáticos, seguimiento de experimentos y fácil implementación de modelos entrenados.

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.

Label Studio

Etiquetado flexible de datos para todo tipo de datos
Soporte para modelos de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, habla, voz y video
Etiquetas personalizables y plantillas de etiquetado
Integración con tuberías de ML/AI a través de webhooks, Python SDK y API
Etiquetado asistido por ML con integración de backend
Conectividad a almacenamiento de objetos en la nube (S3 y GCP)
Gestión avanzada de datos con el Administrador de Datos
Soporte para múltiples proyectos y usuarios
Confiado por una gran comunidad de científicos de datos

Para usar Label Studio, puedes seguir estos pasos: 1. Instala el paquete Label Studio a través de pip, brew, o clona el repositorio de GitHub. 2. Inicia Label Studio usando el paquete instalado o Docker. 3. Importa tus datos en Label Studio. 4. Elige el tipo de datos (imágenes, audio, texto, series de tiempo, multi-dominio o video) y selecciona la tarea de etiquetado específica (por ejemplo, clasificación de imágenes, detección de objetos, transcripción de audio). 5. Empieza a etiquetar tus datos usando etiquetas y plantillas personalizables. 6. Conéctate a tu tubería de ML/AI y usa webhooks, Python SDK o API para la autenticación, gestión de proyectos y predicciones de modelos. 7. Explora y gestiona tu conjunto de datos en el Administrador de Datos con filtros avanzados. 8. Admite múltiples proyectos, casos de uso y usuarios dentro de la plataforma de Label Studio.

novita.ai

Acceso a más de 10,000 modelos AI
Generación rápida de imágenes en solo 2 segundos
Precios asequibles de pago por uso
Capacidad para entrenar y usar modelos personalizados
Evitar el mantenimiento de la GPU
Amplia gama de capacidades de edición de imágenes

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.

Encord

Herramientas de anotación y gestión de flujos de trabajo
Evaluación y observabilidad del modelo
Gestión y curación de datos

Para usar Encord, comienza creando un proyecto y cargando tus datos visuales. Luego, puedes anotar y etiquetar los datos utilizando las herramientas de anotación y las características de gestión de flujos de trabajo. Una vez etiquetados, puedes evaluar tus modelos, administrar y curar tus datos, y mejorar el rendimiento del modelo utilizando las diversas herramientas y flujos de trabajo proporcionados por Encord.

Verificient

Verificación de identidad mediante escaneos biométricos (rostro, identificación y nudillo)
Almacenamiento seguro de datos
Capacitación y soporte ilimitado
Monitoreo remoto automatizado
Monitoreo remoto en vivo
Seguridad en las evaluaciones previas al empleo
Gestión del personal remoto
Monitoreo automatizado para el cumplimiento de políticas
Información a través del análisis de datos y la inteligencia artificial
Autenticación biométrica multifactorial
Reconocimiento facial continuo
Diseño centrado en el usuario
Soporte las 24 horas, los 7 días de la semana
Resultados confiables y precisos

Verificient ofrece varios productos para la verificación de identidad y el monitoreo remoto, como Proctortrack, ProctorDIY, ProctorTA y Veripass. Estos productos pueden ser utilizados por instituciones de educación superior, escuelas K12 y empresas para garantizar la integridad de las evaluaciones en línea, prevenir el fraude en los exámenes y verificar de forma segura las identidades de los usuarios.

Arize AI

Paneles de control de monitoreo
Evaluación y seguimiento del rendimiento
Explicabilidad y equidad
Analizador de embeddings y RAG
Seguimiento de LLM
Ajuste fino de Phoenix OSS

Monitoree, solucione problemas y evalúe sus modelos de aprendizaje automático y LLM

AI HomeDesign

Diseño de interiores
Puesta en escena virtual
Mejora de imágenes
De día a anochecer
Eliminación de objetos

Starter $10/mes ($0.5 por crédito) Ideal para nuevos usuarios que comienzan
Lite $10/mes ($0.5 por crédito) Ideal para amantes del cambio de imagen y entusiastas del diseño
Pro $25/mes ($0.12 por crédito) Ideal para profesionales del sector inmobiliario y diseño de interiores
Pro Plus $50/mes ($0.1 por crédito) Ideal para pedidos de alto volumen

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.

Anyscale | Scalable Compute for AI and Python

Puntos finales de Anyscale
Puntos finales privados de Anyscale
Plataforma de Anyscale
Ray de código abierto

¡Comienza a utilizar Servicio y Ajuste Fino de LLMs de código abierto con los puntos finales de Anyscale!

Webs de AI más recientes de Computer Vision.

Mejora el aprendizaje en línea con retroalimentación en tiempo real.
Copiar texto de cualquier vídeo sin esfuerzo
Creación de avatares a partir de diversas fuentes.

Computer Vision Características principales

Reconocimiento de imágenes

Identificación y clasificación de objetos, personas y escenas dentro de imágenes o videos.

Detección de objetos

Localizar y rastrear objetos específicos dentro de datos visuales.

Segmentación semántica

Asignar etiquetas a cada píxel en una imagen, permitiendo una comprensión detallada de la escena.

Reconocimiento facial

Identificación y verificación de individuos basados en sus rasgos faciales.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

Reconocimiento y extracción de texto de imágenes o documentos escaneados.

¿Qué puede hacer Computer Vision?

Atención médica: Asistir a radiólogos en el análisis de imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades como cáncer o trastornos cardiovasculares.

Venta al por menor: Habilitar tiendas sin cajeros donde la Visión por computadora hace un seguimiento de las compras de los clientes y automatiza el proceso de pago.

Agricultura: Monitorear la salud de los cultivos, detectar plagas y optimizar la irrigación utilizando drones o robots equipados con Visión por computadora.

Automoción: Dotar a los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos con capacidades de detección de objetos en tiempo real y seguimiento de carriles.

Computer Vision Review

Las reseñas de usuarios de aplicaciones y herramientas de Visión por computadora son generalmente positivas, destacando la capacidad de la tecnología para automatizar tareas visuales complejas y proporcionar información valiosa. Sin embargo, algunos usuarios expresan preocupaciones sobre las implicaciones de privacidad y la necesidad de transparencia en cómo se entrenan y utilizan los modelos. Además, los usuarios enfatizan la importancia de tener datos de entrenamiento diversos y representativos para garantizar la equidad y mitigar los sesgos en los sistemas de Visión por computadora.

¿Quién puede utilizar Computer Vision?

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 Computer Vision?

Para implementar Visión por computadora, los desarrolladores suelen seguir estos pasos: 1. Recolección de datos: Reunir un gran conjunto de datos de imágenes o videos etiquetados relevantes para la tarea en cuestión. 2. Preprocesamiento de datos: Limpiar, normalizar y aumentar el conjunto de datos para garantizar calidad y diversidad. 3. Selección de modelo: Elegir una arquitectura de aprendizaje profundo apropiada, como redes neuronales convolucionales (CNN), para la tarea específica de Visión por computadora. 4. Entrenamiento del modelo: Entrenar el modelo seleccionado en el conjunto de datos preprocesado utilizando técnicas como aprendizaje por transferencia o ajuste fino. 5. Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo entrenado utilizando métricas como precisión, precisión y recuperación en un conjunto de datos de validación separado. 6. Implementación: Integrar el modelo entrenado en la aplicación o sistema objetivo para uso en el mundo real.

Ventajas de Computer Vision

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 Computer Vision

¿Cuál es la diferencia entre Visión por computadora y Procesamiento de Imágenes?
¿Cuáles son algunos marcos de aprendizaje profundo populares para Visión por computadora?
¿Cuántos datos de entrenamiento se requieren para los modelos de Visión por computadora?
¿Los modelos de Visión por computadora pueden entrenarse con datos no etiquetados?
¿Cuáles son algunos desafíos en la Visión por computadora?
¿Cómo se puede aplicar la Visión por computadora en el análisis de video?