Explora a diferença entre visão por computador e processamento de imagem. Aprende como podem trabalhar em conjunto para melhorar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos.
As câmaras estão a ficar mais inteligentes ou estão apenas a melhorar as imagens? Tudo se resume à forma como processam e refinam os dados visuais.
No centro desta evolução estão duas tecnologias-chave: o processamento de imagem e a visão por computador. Embora sejam frequentemente mencionadas em conjunto, servem objectivos diferentes. O processamento de imagens centra-se na melhoria das imagens, ajustando a luminosidade, aumentando a nitidez dos detalhes e reduzindo o ruído, sem necessariamente compreender o que nelas existe.
A visão por computador, por outro lado, vai mais longe, permitindo que as máquinas reconheçam e interpretem imagens e vídeos como os humanos. Isto torna possíveis tarefas como o reconhecimento facial, a deteção de objectos e a análise de cenas em tempo real.
Ambas as tecnologias estão a tornar-se essenciais numa variedade de indústrias. Desde a melhoria das fotografias tiradas com o smartphone até à alimentação de carros autónomos, o seu impacto é generalizado. Até 2033, espera-se que o mercado da visão por computador atinja 111,43 mil milhões de dólares, enquanto o mercado do processamento digital de imagens deverá crescer para 378,71 mil milhões de dólares até 2034.
Neste artigo, vamos explorar como funcionam o processamento de imagem e a visão por computador, as suas aplicações no mundo real e como se sobrepõem. Toca a mergulhar!
A visão por computador e o processamento de imagens lidam ambos com imagens, mas têm objectivos diferentes. A visão por computador ajuda as máquinas a compreender e a tomar decisões com base em imagens ou vídeos. Em contraste, o processamento de imagens concentra-se em melhorar ou alterar uma imagem para a tornar mais clara ou visualmente mais apelativa, sem interpretar o seu conteúdo.
Além disso, as soluções de visão por computador utilizam modelos como Ultralytics YOLO11 para analisar e compreender o conteúdo de uma imagem. As tarefas comuns de visão computacional incluem a deteção de objectos, a classificação de imagens, a segmentação de instâncias e o seguimento de objectos. A visão computacional é amplamente utilizada em aplicações como carros autónomos, onde ajuda a reconhecer peões, sinais de trânsito e outros veículos em tempo real para garantir uma condução segura.
Por outro lado, o processamento de imagens centra-se na modificação de imagens utilizando funções matemáticas que ajustam os valores dos pixéis sem realmente compreender a imagem como um todo. Técnicas como a redução do ruído, a nitidez e o melhoramento do contraste funcionam alterando as cores e a intensidade de pixels individuais para melhorar a qualidade da imagem, mas não reconhecem objectos, formas ou significado dentro da imagem. Esse nível de compreensão é tratado pela visão computacional.
Podes pensar no processamento de imagens como o conjunto de ferramentas que melhora a imagem, tornando-a mais clara ou visualmente mais apelativa. Depois de uma imagem ser processada, a visão por computador pode atuar como o cérebro que analisa as imagens para realizar diferentes tarefas.
O processamento de imagens é um conceito fundamental que lançou as bases para o desenvolvimento da visão por computador. Envolve a utilização de algoritmos para melhorar, analisar ou modificar dados visuais, como fotografias e vídeos. Pode manipular e melhorar imagens digitais, ajustando parâmetros como o brilho, o contraste, o equilíbrio de cores ou filtrando o ruído. Estes métodos preparam as imagens para uma análise mais avançada por modelos de visão por computador.
O processamento de imagens consiste em decompor as imagens em pixels individuais e, em seguida, manipular cada um deles para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para detetar arestas, os algoritmos verificam se há alterações súbitas nos valores dos pixels. Isto facilita aos sistemas de IA o reconhecimento de objectos ou padrões com precisão. Desde a melhoria das fotografias de smartphones até à melhoria das imagens de câmaras de segurança e à digitalização de documentos para uma melhor legibilidade, o processamento de imagens é habitualmente utilizado em aplicações quotidianas em que a melhoria da qualidade visual é importante.
Seguem-se alguns exemplos das principais técnicas de processamento de imagem:
Os programadores utilizam frequentemente ferramentas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow e PyTorch para aplicar facilmente técnicas de processamento de imagens. Estas bibliotecas fornecem funções pré-construídas e algoritmos optimizados, eliminando a necessidade de escrever código complexo a partir do zero.
Também suportam várias linguagens de programação, integram-se bem com outras ferramentas e oferecem documentação extensa, tornando o processamento de imagens mais rápido, mais eficiente e acessível mesmo para quem não tem conhecimentos profundos na área.
Alguns dos modelos de visão por computador mais avançados da atualidade provêm da série YOLO (You Only Look Once). Ao longo dos anos, foram lançadas novas versões, cada uma melhorando a precisão e a eficiência. A versão mais recente, Ultralytics YOLO11, oferece ainda mais precisão e desempenho.
Modelos como o YOLO11 podem ser treinados à medida para reconhecer objectos específicos e são capazes de lidar com múltiplas tarefas de visão computacional, incluindo deteção de objectos, segmentação de instâncias e seguimento de objectos em tempo real.
Aqui tens uma visão rápida das tarefas de visão por computador suportadas pelo YOLO11:
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Agora que já falámos sobre o funcionamento da visão por computador e do processamento de imagem, vamos analisar as suas aplicações no mundo real e onde se sobrepõem.
Alguma vez te perguntaste como é que as grandes quintas controlam o seu gado? A monitorização manual de centenas de animais consome muito tempo, mas com modelos de visão computacional como o YOLO11, a monitorização de animais pode ser automatizada.
YOLO11 pode detetar, seguir e analisar animais em tempo real, ajudando os agricultores a gerir eficientemente o seu gado. Os conhecimentos obtidos com este tipo de análise podem ajudar a detetar sinais precoces de problemas de saúde, como claudicação, permitindo uma intervenção mais rápida e um melhor tratamento geral dos animais.
Do mesmo modo, o processamento de imagens pode ser utilizado para monitorizar o gado, contando os animais em ambientes controlados, como pocilgas ou celeiros. Em imagens com fundos uniformes, podem ser utilizadas técnicas de processamento de imagem como a limiarização e a deteção de contornos (que permite identificar os limites dos objectos) para detetar e contar os animais. Estes métodos utilizam técnicas como a remoção do fundo, a deteção de arestas e a segmentação para identificar as formas dos animais.
Deves estar a pensar que isto se assemelha à visão por computador. Então, qual é a diferença?
A principal diferença é que o processamento de imagens analisa os valores e padrões dos pixels sem compreender verdadeiramente o que vê. Detecta arestas e formas para contar os animais individualmente, e algumas técnicas podem até ajudar a separar os animais quando estão próximos uns dos outros nas imagens.
No entanto, ao contrário da visão por computador, o processamento de imagem não reconhece ou distingue animais individuais - apenas conta com base na forma e no tamanho. Isto torna-o útil para a contagem e monitorização de gado, mas tem limitações. Se os animais se sobrepuserem, mudarem de posição ou se as condições de iluminação variarem, a precisão pode ser afetada. Além disso, não consegue seguir os animais ao longo do tempo ou fornecer informações sobre o seu comportamento, que são vantagens cruciais da visão por computador.
O processamento de imagem e a visão por computador são campos intimamente ligados que podem ser integrados para melhorar a precisão e a eficiência da análise de dados visuais. O processamento de imagens pode refinar os dados em bruto, melhorando a qualidade, removendo o ruído e realçando as principais caraterísticas, assegurando que os modelos de visão por computador podem extrair conhecimentos significativos.
Por exemplo, na análise forense, o processamento de imagem e a visão por computador podem trabalhar em conjunto para analisar pegadas encontradas em cenas de crime. As técnicas de processamento de imagem, como o aumento do contraste e a deteção de bordas, podem melhorar a clareza das impressões, tornando-as mais fáceis de avaliar. O aprimoramento de contraste ajusta o brilho e a nitidez para tornar os detalhes mais visíveis, enquanto a deteção de bordas torna os contornos mais nítidos para melhor definição.
Depois de as imagens serem processadas utilizando estas técnicas, os modelos de visão por computador podem utilizar técnicas de correspondência de padrões para comparar as impressões com bases de dados forenses, tornando a identificação mais exacta. Esta combinação de tecnologias facilita aos investigadores o processamento e a interpretação de provas forenses.
A visão por computador e o processamento de imagens andam de mãos dadas, ajudando a melhorar, analisar e interpretar dados visuais. O processamento de imagem melhora a qualidade da imagem e extrai caraterísticas-chave, enquanto a visão por computador vai mais longe, fornecendo informações.
À medida que a IA de visão continua a evoluir, a visão por computador e o processamento de imagem irão melhorar a automatização, a análise em tempo real e a tomada de decisões em vários domínios. Desde a melhoria do reconhecimento de imagens até ao aperfeiçoamento da deteção de padrões, estas tecnologias tornarão os sistemas de IA de visão mais precisos, eficientes e capazes de compreender dados visuais em aplicações práticas.
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