Visão computacional vs. processamento de imagens: as principais diferenças

As câmaras estão a ficar mais inteligentes ou estão simplesmente a melhorar a forma como aperfeiçoam as imagens? Tudo depende de como processam e refinam os dados visuais.

No centro desta evolução estão duas tecnologias fundamentais: o processamento de imagens e a visão computacional. Embora sejam frequentemente mencionadas em conjunto, têm objetivos diferentes. O processamento de imagens concentra-se em melhorar as imagens, ajustando o brilho, tornando os detalhes mais nítidos e reduzindo o ruído, sem necessariamente compreender o que está nelas.

A visão computacional, por outro lado, vai mais longe ao permitir que as máquinas reconheçam e interpretem imagens e vídeos como os humanos. Isto torna possíveis tarefas como o reconhecimento facial, a deteção de objetos e a análise de cenas em tempo real.

Ambas as tecnologias estão a tornar-se essenciais em vários setores. Desde melhorar fotografias de smartphones até alimentar carros autónomos, o seu impacto é generalizado. Até 2033, prevê-se que o mercado de visão computacional atinja 111,43 mil milhões de dólares, enquanto o mercado de processamento digital de imagens deverá crescer para 378,71 mil milhões de dólares até 2034.

Neste artigo, vamos explorar como funcionam o processamento de imagens e a visão computacional, as suas aplicações no mundo real e a forma como se sobrepõem. Vamos começar!

Uma visão geral: visão computacional vs. processamento de imagens#

A visão computacional e o processamento de imagens lidam ambos com imagens, mas têm objetivos diferentes. A visão computacional 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 nítida ou visualmente mais apelativa, sem interpretar o seu conteúdo.

Além disso, as soluções de visão computacional utilizam modelos como o Ultralytics YOLO11 para analisar e compreender o conteúdo de uma imagem. As tarefas comuns de visão computacional incluem deteção de objetos, classificação de imagens, segmentação de instâncias e seguimento de objetos. 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 concentra-se em modificar imagens utilizando funções matemáticas que ajustam os valores dos píxeis sem compreender verdadeiramente a imagem como um todo. Técnicas como a redução de ruído, o aumento da nitidez e o reforço do contraste funcionam alterando as cores e a intensidade de píxeis individuais para melhorar a qualidade da imagem, mas não reconhecem objetos, formas ou significados nela presentes. Esse nível de compreensão é assegurado pela visão computacional.

Fig. 1. Comparação entre visão computacional e processamento de imagens. Imagem do autor.

Podes pensar no processamento de imagens como o conjunto de ferramentas que melhora a imagem, tornando-a mais nítida ou visualmente mais apelativa. Depois de uma imagem ser processada, a visão computacional pode atuar como o cérebro que analisa as imagens para executar diferentes tarefas.

Como funciona o processamento de imagens#

O processamento de imagens é um conceito fundamental que lançou as bases para o desenvolvimento da visão computacional. 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 brilho, contraste e equilíbrio de cores, ou filtrando o ruído. Estes métodos preparam as imagens para uma análise mais avançada por modelos de visão computacional.

O processamento de imagens funciona dividindo as imagens em píxeis individuais e manipulando cada um deles para obter os efeitos pretendidos. Por exemplo, para detetar contornos, os algoritmos verificam os píxeis em busca de alterações súbitas nos seus valores. Isto facilita o reconhecimento preciso de objetos ou padrões pelos sistemas de IA. Desde melhorar fotografias de smartphones até aperfeiçoar imagens de câmaras de segurança e digitalizar documentos para uma melhor legibilidade, o processamento de imagens é normalmente utilizado em aplicações quotidianas nas quais a melhoria da qualidade visual é importante.

Fig. 2. Um exemplo da utilização do processamento de imagens para deteção de contornos.

Explorar técnicas de processamento de imagens#

Eis alguns exemplos de técnicas essenciais de processamento de imagens:

• Correspondência de modelos: Compara partes de uma imagem com um modelo predefinido para localizar padrões ou objetos específicos.

• Desfoque (suavização): Reduz o ruído e os detalhes da imagem calculando a média dos valores dos píxeis, sendo frequentemente utilizado no pré-processamento para análises posteriores.

• Operações morfológicas: Ajustam a forma dos objetos numa imagem utilizando técnicas como dilatação (aumentar os objetos), erosão (reduzir os objetos), abertura (remover pequenos ruídos) e fecho (preencher pequenas lacunas).

• Binarização: Separa os objetos do fundo com base na intensidade dos píxeis, facilitando a segmentação e a extração de características.

Os programadores utilizam frequentemente ferramentas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow e PyTorch para aplicar facilmente técnicas de processamento de imagens. Estas bibliotecas disponibilizam funções pré-construídas e algoritmos otimizados, eliminando a necessidade de escrever código complexo de raiz.

Também suportam várias linguagens de programação, integram-se bem com outras ferramentas e oferecem documentação abrangente, tornando o processamento de imagens mais rápido, eficiente e acessível, mesmo para quem não tem conhecimentos aprofundados na área.

Como funciona a visão computacional#

Alguns dos modelos de visão computacional mais avançados da atualidade pertencem à série YOLO (Só Olha Uma Vez). Ao longo dos anos, foram lançadas novas versões, cada uma melhorando a precisão e a eficiência. A versão mais recente, Ultralytics YOLO11, oferece uma precisão e um desempenho ainda melhores.

Modelos como o Ultralytics YOLO11 podem ser treinados de forma personalizada para reconhecer objetos específicos e são capazes de executar várias tarefas de visão computacional, incluindo deteção de objetos, segmentação de instâncias e seguimento de objetos em tempo real.

Eis uma breve apresentação das tarefas de visão computacional suportadas pelo Ultralytics YOLO11:

• Deteção de objetos: Identifica e localiza objetos numa imagem, como na deteção de peões para carros autónomos.

• Classificação de imagens: Atribui etiquetas a imagens inteiras, como determinar se uma imagem contém um cão ou um gato.

• Segmentação de instâncias: Divide uma imagem em partes ou regiões com significado, como isolar órgãos individuais em exames médicos.

• Estimativa de pose: Acompanha o movimento e a posição dos objetos, como na deteção de gestos ou alterações de postura. Quando aplicada a seres humanos, pode analisar os movimentos do corpo em tempo real, sendo útil para aplicações como monitorização de exercício físico e reabilitação.

Fig. 3 Tarefas de visão computacional suportadas pelo Ultralytics YOLO11.

Aplicações da visão computacional e do processamento de imagens#

Agora que discutimos como funcionam a visão computacional e o processamento de imagens, vamos analisar as suas aplicações no mundo real e os pontos em que se sobrepõem.

Monitorização de gado com visão computacional#

Já te perguntaste como é que as grandes explorações agrícolas acompanham o seu gado? Monitorizar manualmente centenas de animais consome muito tempo, mas, com modelos de visão computacional como o YOLO11, a monitorização de animais pode ser automatizada.

O Ultralytics YOLO11 consegue detetar, acompanhar e analisar animais em tempo real, ajudando os agricultores a gerir o seu gado de forma eficiente. 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 melhores cuidados gerais dos animais.

Fig. 4. Um exemplo de monitorização do comportamento animal com YOLO11.

Contagem de gado com processamento de imagens#

De forma semelhante, o processamento de imagens pode ser utilizado para monitorizar o gado através da contagem de animais em ambientes controlados, como currais ou estábulos. Em imagens com fundos uniformes, podem utilizar-se técnicas de processamento de imagens, como a binarização e a deteção de contornos (que pode identificar os limites dos objetos), para detetar e contar animais. Estes métodos utilizam técnicas como a remoção do fundo, a deteção de contornos e a segmentação para identificar as formas dos animais.

Fig. 5. Um exemplo da utilização do processamento de imagens para detetar animais.

Podes estar a pensar que isto parece exatamente visão computacional. Então, qual é a diferença?

A principal diferença é que o processamento de imagens analisa valores de píxeis e padrões sem compreender verdadeiramente aquilo que vê. Deteta contornos e formas para contar os animais individualmente, e algumas técnicas podem até ajudar a separar animais quando estão próximos uns dos outros nas imagens.

No entanto, ao contrário da visão computacional, o processamento de imagens não reconhece nem distingue animais individuais — apenas faz a contagem com base na forma e no tamanho. Isto torna-o útil para a contagem e a 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 acompanhar os animais ao longo do tempo nem fornecer informações sobre o seu comportamento, que são vantagens cruciais da visão computacional.

A visão computacional e o processamento de imagens podem funcionar em conjunto#

O processamento de imagens e a visão computacional são áreas estreitamente relacionadas que podem frequentemente ser integradas para melhorar a precisão e a eficiência da análise de dados visuais. O processamento de imagens pode refinar os dados brutos melhorando a qualidade, removendo o ruído e destacando características importantes, garantindo que os modelos de visão computacional conseguem extrair informações relevantes.

Por exemplo, na análise forense, o processamento de imagens e a visão computacional podem trabalhar em conjunto para analisar pegadas de calçado encontradas em cenas de crime. Técnicas de processamento de imagens, como o reforço do contraste e a deteção de contornos, podem melhorar a nitidez das marcas, facilitando a sua avaliação. O reforço do contraste ajusta o brilho e a nitidez para tornar os detalhes mais visíveis, enquanto a deteção de contornos torna as linhas exteriores mais nítidas para uma melhor definição.

Depois de as imagens serem processadas com estas técnicas, os modelos de visão computacional podem utilizar técnicas de correspondência de padrões para comparar as marcas com bases de dados forenses, tornando a identificação mais precisa. Esta combinação de tecnologias facilita o processamento e a interpretação de provas forenses pelos investigadores.

Fig. 6. Utilização do processamento de imagens e da visão computacional para detetar pegadas de calçado.

Principais conclusões#

A visão computacional e o processamento de imagens complementam-se, ajudando a melhorar, analisar e interpretar dados visuais. O processamento de imagens melhora a qualidade das imagens e extrai características importantes, enquanto a visão computacional vai mais longe ao fornecer informações.

À medida que a Vision AI continua a evoluir, a visão computacional e o processamento de imagens irão melhorar a automatização, a análise em tempo real e a tomada de decisões em vários setores. Desde melhorar o reconhecimento de imagens até aperfeiçoar a deteção de padrões, estas tecnologias tornarão os sistemas de Vision AI mais precisos, eficientes e capazes de compreender dados visuais em aplicações práticas.

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