Visão computacional vs processamento de imagem: As principais diferenças

As câmeras estão ficando mais inteligentes ou estão apenas melhorando a qualidade das imagens? Tudo se resume a como elas processam e refinam dados visuais.

No coração desta evolução estão duas tecnologias-chave: o processamento de imagem e a visão computacional. Embora sejam frequentemente mencionadas juntas, elas servem a propósitos diferentes. O processamento de imagem concentra-se em melhorar imagens, ajustar o brilho, nitidez de detalhes e reduzir ruído, sem necessariamente entender o que está nelas.

A Computer vision, por outro lado, vai além, permitindo que as máquinas reconheçam e interpretem imagens e vídeos como os humanos fazem. Isso torna possíveis tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de cenas em tempo real.

Ambas as tecnologias estão se tornando essenciais em vários setores. Desde a melhoria de fotos de smartphones até a condução de carros autônomos, seu impacto é generalizado. Até 2033, espera-se que o computer vision market alcance US$ 111,43 bilhões, enquanto o digital image processing market provavelmente crescerá para US$ 378,71 bilhões até 2034.

Neste artigo, exploraremos como o processamento de imagem e a visão computacional funcionam, suas aplicações no mundo real e como elas se sobrepõem. Vamos começar!

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

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 contrapartida, o processamento de imagem foca 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 aproveitam modelos como o Ultralytics YOLO11 para analisar e compreender o conteúdo de uma imagem. Tarefas comuns de visão computacional incluem detecção de objetos, classificação de imagens, segmentação de instâncias e rastreamento de objetos. A visão computacional é amplamente utilizada em aplicações como carros autônomos, onde ajuda a reconhecer pedestres, sinais de trânsito e outros veículos em tempo real para garantir uma direção segura.

Por outro lado, o processamento de imagem foca na modificação de imagens usando funções matemáticas que ajustam os valores dos pixels sem 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 significado dentro da imagem. Esse nível de compreensão é tratado pela visão computacional.

Fig 1. Comparando visão computacional e processamento de imagem. Imagem pelo autor.

Podes pensar no processamento de imagem como o kit de ferramentas que melhora a imagem, tornando-a mais clara ou visualmente atraente. Depois que uma imagem é processada, a visão computacional pode atuar como o cérebro que analisa as imagens para realizar diferentes tarefas.

Como funciona o processamento de imagem#

O processamento de imagem é um conceito fundamental que abriu caminho 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 imagem funciona dividindo imagens em pixels individuais e manipulando cada um deles para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para detectar bordas, os algoritmos verificam os pixels em busca de mudanças repentinas em seus valores. Isso torna mais fácil para os sistemas de IA reconhecerem objetos ou padrões com precisão. Desde o aprimoramento de fotos de smartphones até a melhoria de filmagens de câmeras de segurança e a digitalização de documentos para melhor leitura, o processamento de imagem é comumente usado em aplicações cotidianas onde a melhoria da qualidade visual é importante.

Fig 2. Um exemplo do uso de processamento de imagem para detecção de bordas.

Explorando técnicas de processamento de imagem#

Aqui estão alguns exemplos de técnicas essenciais de processamento de imagem:

• Correspondência de modelos (Template matching): 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 fazendo a média dos valores dos pixels, comumente usado no pré-processamento para análises posteriores.

• Operações morfológicas: Ajustam a forma dos objetos em uma imagem usando técnicas como dilatação (aumentar objetos), erosão (diminuir objetos), abertura (remover ruído pequeno) e fechamento (preencher pequenas lacunas).

• Limiarização (Thresholding): Separa objetos do fundo com base na intensidade do pixel, facilitando a segmentação e a extração de recursos.

Os desenvolvedores costumam usar ferramentas especializadas como OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow e PyTorch para aplicar técnicas de processamento de imagem facilmente. Essas bibliotecas fornecem funções pré-construídas e algoritmos otimizados, eliminando a necessidade de escrever código complexo do zero.

Elas também suportam 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 conhecimentos profundos na área.

Como funciona a visão computacional#

Alguns dos computer vision models mais avançados da atualidade vêm da série YOLO (You Only Look Once). Ao longo dos anos, novas versões foram lançadas, cada uma melhorando a precisão e a eficiência. A versão mais recente, Ultralytics YOLO11, oferece precisão e desempenho ainda melhores.

Modelos como o Ultralytics YOLO11 podem ser custom-trained para reconhecer objetos específicos e são capazes de lidar com múltiplas tarefas de computer vision, incluindo object detection, instance segmentation e real-time object tracking.

Aqui tens uma rápida oladela às computer vision tasks suportadas pelo Ultralytics YOLO11:

• Detecção de objetos: Identifica e localiza objetos dentro de uma imagem, como detectar pedestres para carros autônomos.

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

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

• Estimativa de pose: Rastreia o movimento e a posição de objetos, como detectar gestos ou ajustes de postura. Quando aplicada a humanos, pode analisar movimentos corporais em tempo real, tornando-a útil para aplicações como monitoramento de condicionamento físico e reabilitação.

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

Aplicações de visão computacional e processamento de imagem#

Agora que discutimos como a visão computacional e o processamento de imagem funcionam, vamos percorrer suas aplicações no mundo real e onde elas se sobrepõem.

Monitoramento de gado usando visão computacional#

Já te perguntaste como as grandes fazendas acompanham o seu gado? Monitorar manualmente centenas de animais consome muito tempo, mas com modelos de visão computacional como o YOLO11, o animal monitoring pode ser automatizado.

O Ultralytics YOLO11 pode detetar, rastrear e analisar animais em tempo real, ajudando os agricultores a gerir o seu gado de forma eficiente. Os insights deste tipo de análise podem ajudar a detetar sinais precoces de problemas de saúde, como a manqueira, permitindo uma intervenção mais rápida e um melhor cuidado geral dos animais.

Fig 4. Um exemplo de monitoramento de comportamento animal usando o YOLO11.

Contagem de gado com processamento de imagem#

Da mesma forma, o processamento de imagem pode ser usado para monitorar o gado contando animais em ambientes controlados como currais ou estábulos. Em imagens com fundos uniformes, técnicas de processamento de imagem como limiarização e detecção de contorno (que consegue identificar limites de objetos) podem ser usadas para detectar e contar animais. Esses métodos utilizam técnicas como remoção de fundo, detecção de bordas e segmentação para identificar as formas do gado.

Fig 5. Um exemplo do uso de processamento de imagem para detectar animais.

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

A principal diferença é que o processamento de imagem analisa valores e padrões de pixels sem entender verdadeiramente o que vê. Ele detecta bordas e formas para contar animais individualmente, e algumas técnicas podem até ajudar a separar animais quando eles ficam muito próximos nas imagens.

No entanto, ao contrário da visão computacional, o processamento de imagem não reconhece nem distingue animais individuais - ele apenas conta com base na forma e no tamanho. Isso o torna útil para contagem e monitoramento 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, ele não consegue rastrear animais ao longo do tempo ou fornecer insights sobre seu comportamento, que são vantagens cruciais da visão computacional.

Visão computacional e processamento de imagem podem trabalhar juntos#

O processamento de imagem e a visão computacional são campos intimamente ligados que muitas vezes podem ser integrados para melhorar a accuracy e a eficiência da análise de dados visuais. O processamento de imagem pode refinar dados brutos melhorando a qualidade, removendo ruído e destacando recursos principais, garantindo que os modelos de visão computacional possam extrair insights significativos.

Por exemplo, em análises forenses, o processamento de imagem e a visão computacional podem trabalhar juntos para analisar pegadas encontradas em cenas de crime. Técnicas de processamento de imagem como aprimoramento de contraste e detecção 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 detecção de bordas torna os contornos mais nítidos para uma melhor definição.

Depois que as images are processed 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. Essa combinação de tecnologias facilita para os investigadores o processamento e a interpretação de evidências forenses.

Fig 6. Processamento de imagem e visão computacional sendo usados para detectar pegadas de sapatos.

Principais pontos#

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 características principais, enquanto a visão computacional vai além ao fornecer insights.

À medida que a IA de visão continua a evoluir, a visão computacional e o processamento de imagem melhorarão a automação, a análise em tempo real e a tomada de decisões em diversos campos. Desde a melhoria do reconhecimento de imagens até o refinamento da detecção de padrões, essas tecnologias tornarão os sistemas de IA de visão mais precisos, eficientes e capazes de entender dados visuais em aplicações práticas.

Curioso sobre IA? Junta-te à nossa community e explora o nosso GitHub repository. Aprende como a computer vision in healthcare e a AI in manufacturing estão remodelando o futuro. Descobre as nossas licensing options para começar os teus projetos de IA visual!