13 de fevereiro de 2025
Explore a diferença entre visão computacional e processamento de imagem. Aprenda como eles podem trabalhar juntos para aprimorar e analisar dados visuais como imagens e vídeos.
As câmeras estão ficando mais inteligentes ou apenas melhores em aprimorar imagens? Tudo se resume a como elas processam e refinam os dados visuais.
No centro desta evolução estão duas tecnologias-chave: processamento de imagem e visão computacional. Embora sejam frequentemente mencionados juntos, eles servem a propósitos diferentes. O Processamento de imagem concentra-se em melhorar as imagens, ajustando o brilho, aprimorando os detalhes e reduzindo o ruído, sem necessariamente entender o que está nelas.
A visão computacional, por outro lado, leva as coisas adiante, permitindo que as máquinas reconheçam e interpretem imagens e vídeos como os humanos fazem. Isso torna possível tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de cena em tempo real.
Ambas as tecnologias estão se tornando essenciais em uma variedade de setores. Desde aprimorar fotos de smartphones até alimentar carros autônomos, seu impacto é generalizado. Até 2033, espera-se que o mercado de visão computacional atinja US$ 111,43 bilhões, enquanto o mercado de processamento de imagem digital provavelmente crescerá para US$ 378,71 bilhões até 2034.
Neste artigo, vamos explorar como o processamento de imagem e a visão computacional funcionam, suas aplicações no mundo real e como eles se sobrepõem. Vamos mergulhar!
A visão computacional e o processamento de imagem lidam com imagens, mas têm objetivos diferentes. A visão computacional ajuda as máquinas a entender e tomar decisões com base em imagens ou vídeos. Em contraste, o processamento de imagem se concentra em aprimorar ou alterar uma imagem para torná-la mais clara ou visualmente atraente, sem interpretar seu conteúdo.
Além disso, as soluções de visão computacional 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 imagem se concentra em modificar imagens usando funções matemáticas que ajustam os valores dos pixels sem realmente entender a imagem como um todo. Técnicas como redução de ruído, nitidez e aprimoramento de contraste funcionam alterando as cores e a intensidade de pixels individuais para melhorar a qualidade da imagem, mas não reconhecem objetos, formas ou significados dentro da imagem. Esse nível de compreensão é tratado pela visão computacional.
Pode pensar no processamento de imagem como o conjunto de ferramentas que melhora a imagem, tornando-a mais nítida ou visualmente atraente. Uma vez que uma imagem é processada, a visão computacional 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 computacional. Envolve o uso de algoritmos para melhorar, analisar ou modificar dados visuais, como fotos e vídeos. Ele pode manipular e aprimorar imagens digitais ajustando parâmetros como brilho, contraste, equilíbrio de cores ou filtrando ruídos. Esses métodos preparam as imagens para uma análise mais avançada por modelos de visão computacional.
O processamento de imagens consiste em decompor as imagens em pixéis individuais e, em seguida, manipular cada um deles para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para detect arestas, os algoritmos verificam os pixéis para detetar alterações súbitas nos valores dos pixéis. Isto facilita aos sistemas de IA o reconhecimento exato de objectos ou padrões. Desde o melhoramento de 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 é importante melhorar a qualidade visual.
Aqui estão alguns exemplos de técnicas importantes de processamento de imagem:
Os programadores utilizam frequentemente ferramentas especializadas como o OpenCVPillow, 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.
Eles também oferecem suporte a várias linguagens de programação, integram-se bem com outras ferramentas e oferecem documentação extensa, tornando o processamento de imagem mais rápido, eficiente e acessível, mesmo para aqueles sem profundo conhecimento 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 delas melhorando a precisão e a eficiência. A versão mais recente, Ultralytics YOLO11, oferece uma precisão e um desempenho ainda melhores.
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.
Segue-se uma breve descrição das tarefas de visão computacional suportadas pelo YOLO11:
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Agora que discutimos como a visão computacional e o processamento de imagem funcionam, vamos apresentar suas aplicações no mundo real e onde elas se sobrepõem.
Já alguma vez se perguntou como é que as grandes explorações agrícolas controlam track seu gado? A monitorização manual de centenas de animais é morosa, mas com modelos de visão por computador como o YOLO11, a monitorização dos animais pode ser automatizada.
YOLO11 pode detect, track e analisar animais em tempo real, ajudando os agricultores a gerir eficientemente os seus animais. Os conhecimentos obtidos com este tipo de análise podem ajudar a detect 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 detect 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.
Pode estar a pensar que isto soa exatamente como visão computacional. Então, qual é a diferença?
A principal diferença é que o processamento de imagem analisa valores de pixels e padrões sem realmente entender o que vê. Ele detecta bordas e formas para contar animais individualmente, e algumas técnicas podem até ajudar a separar animais quando eles estão próximos uns dos outros em 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 pode track os animais ao longo do tempo ou fornecer informações sobre o seu comportamento, que são vantagens cruciais da visão por computador.
O processamento de imagens e a visão computacional são campos estreitamente ligados que muitas vezes podem ser integrados para melhorar a precisão e a eficiência da análise de dados visuais. O processamento de imagens pode refinar dados brutos, melhorando a qualidade, removendo ruídos e destacando características-chave, garantindo que os modelos de visão computacional possam extrair insights significativos.
Por exemplo, na análise forense, o processamento de imagem e a visão computacional podem trabalhar juntos para analisar as pegadas de sapatos encontradas em cenas de crimes. Técnicas de processamento de imagem, como aprimoramento de contraste e detecção de bordas, podem melhorar a clareza das impressões, facilitando a avaliação. O aprimoramento de contraste ajusta o brilho e a nitidez para tornar os detalhes mais visíveis, enquanto a detecção de bordas aguça os contornos para uma melhor definição.
Após as imagens serem processadas usando essas técnicas, os modelos de visão computacional podem usar técnicas de correspondência de padrões para comparar as impressões com bancos de dados forenses, tornando a identificação mais precisa. Esta combinação de tecnologias torna mais fácil para os investigadores processar e interpretar evidências forenses.
A visão computacional e o processamento de imagem andam de mãos dadas, ajudando a melhorar, analisar e interpretar dados visuais. O processamento de imagem aprimora a qualidade da imagem e extrai recursos importantes, enquanto a visão computacional vai além, fornecendo insights.
À medida que a Vision AI continua a evoluir, a visão computacional e o processamento de imagem aprimorarão a automação, a análise em tempo real e a tomada de decisões em vários campos. Desde a melhoria do reconhecimento de imagem até o refinamento da detecção de padrões, essas tecnologias tornarão os sistemas de Vision AI mais precisos, eficientes e capazes de entender dados visuais em aplicações práticas.
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