Cámara lenta 2

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Tecnología

La cámara lenta que imita la visión humana nos deja vídeos increíbles

¿Te gusta ver vídeos en cámara lenta? Entonces no deberías perderte el que te vamos a enseñar, puesto que sus 5.400 FPS dan para mucho, ¡adelante vídeo!

11 julio, 2019 18:26

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A día de hoy contamos con cámaras de vídeo capaces de capturar escenas de gran calidad; sin embargo, los resultados no tienen nada que ver con cómo ven el mundo nuestros ojos. Parece que por mucho que creemos dispositivos jamás llegarán a ser tan perfectos como el cuerpo humano.

Un grupo de investigadores ha logrado acercarse un poco más al crear un sistema que imita la visión humana. Las imágenes en cámara lenta que han conseguido son brutales, ¡te las enseñamos!

Las cámaras de eventos

Las nuevas “cámaras de eventos” funcionan de una manera similar al ojo humano, capturando los movimientos como flujos constantes de información; en vez de hacerlo cuadro por cuadro, como las cámaras convencionales.

Cámara lenta 1

Cámara lenta 1

Estas modernas cámaras de eventos procesan continuamente los datos de una escena, lo que permite experimentar la fotografía de alta velocidad o el HDR mejorado. Pese a sus bondades, las cámaras de eventos no pueden mostrar los datos sin procesar en una pantalla; antes de eso deben reconstruirlos en un vídeo.

La mejor cámara lenta que verás

Precisamente eso es en lo que han trabajado los investigadores de la Universidad de Zúrich. Éstos han optado por entrenar primero una red neuronal empleando datos de eventos simulados, en lugar de intentar extraer los cuadros manualmente.

Después los expertos usaron los resultados para crear una red de alta velocidad que permitiera procesar los datos de las cámaras de eventos en tiempo real. ¿El resultado? Una calidad de imagen un 20% superior a las cámaras de eventos actuales.

Los investigadores consiguieron crear vídeo de alta velocidad, alcanzando los 5.400 FPS. Como habréis podido observar en el vídeo, el sistema permite percatarse de hasta los más mínimos detalles mientras se rompe una taza o mientras explota un globo de agua.

El sistema creado por el equipo de la Universidad de Zúrich también puede utilizarse para otras tareas como el reconocimiento de objetos; lo que sería de gran utilidad para señales de alto el paso o semáforos.

La investigación parece prometedora para ayudar a mejorar la conducción autónoma y la visión de los robots. Curiosamente, los expertos han publicado su código y un modelo pre-entrenado para que otros expertos puedan probarlo. Nosotros mientras nos deleitamos con las imágenes que nos han dejado.

Foto destacada: ETH Zurich