Explorando o processamento de imagem, visão computacional e visão artificial

A IA pode ser usada para analisar todos os tipos de dados e, quando se trata de dados visuais, como imagens e vídeos, isso se enquadra no domínio da análise de imagens, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagem, a computer vision e a machine vision tornam possível que os computadores vejam e entendam o mundo por meio da análise de imagens e quadros de vídeo. Embora essas três tecnologias pareçam semelhantes, diferenças fundamentais as tornam úteis para uma variedade de aplicações. O processamento de imagem concentra-se na manipulação e no aprimoramento de imagens e quadros de vídeo, enquanto a computer vision vai um passo além, usando essas processed images para ajudar os computadores a interpretar e compreender seu conteúdo. A machine vision, por outro lado, aplica computer vision techniques especificamente a ambientes industriais, como em tarefas de inspections and quality control.

Fig 1. As principais tecnologias usadas para analisar dados visuais.

Esses três campos viabilizam várias aplicações em muitos setores, como healthcare, manufacturing e agriculture. Neste artigo, exploraremos o processamento de imagem, a computer vision e a machine vision e discutiremos suas diferenças. Também veremos como elas funcionam e como são usadas em vários setores. Vamos começar.

O que é processamento de imagens?#

Vamos começar com a técnica fundamental por trás da visão computacional e da visão de máquina: o processamento de imagens. Ele envolve o uso de algoritmos para manipular e melhorar imagens digitais, ajustando parâmetros como brilho, contraste, equilíbrio de cores ou filtragem de ruído, para prepará-las para uma análise e interpretação mais avançadas.

Vamos dar uma olhada em como funciona. O processamento de imagens é feito dividindo as imagens em pixels individuais e, em seguida, manipulando esses pixels para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para tornar uma imagem mais clara, o algoritmo pode aumentar a intensidade de cada pixel. Da mesma forma, para detectar bordas, ele pode procurar mudanças repentinas nos valores dos pixels. Ao aplicar operações matemáticas e algoritmos a esses pixels, o processamento de imagens pode ser usado para melhorar a qualidade da imagem, extrair informações ou criar novas imagens.

As técnicas de processamento de imagem também são essenciais para o processamento de dados e a criação de conjuntos de dados visuais com imagens claras e de alta qualidade, além de ajudarem sistemas de computer vision e machine vision a analisá-las com precisão. Bibliotecas como OpenCV e MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam essas técnicas de processamento de imagem acessíveis a desenvolvedores e pesquisadores em diversos campos.

Aqui estão algumas técnicas populares de processamento de imagens:

• Filtragem: A filtragem é aplicada para reduzir os níveis de ruído em uma imagem, suavizando variações e distorções. Alguns filtros comuns incluem filtros gaussianos para blurring e filtros medianos para remover ruído impulsivo (sal e pimenta), que aparecem como pixels pretos e brancos aleatórios.
• Detecção de bordas: É usada para identificar os limites de objetos em uma imagem, detectando mudanças bruscas na intensidade dos pixels. Aplicações como medical imaging usam a detecção de bordas para delinear a estrutura de órgãos e tumores.
• Limiarização (Thresholding): A limiarização no processamento de imagens envolve converter uma imagem em escala de cinza em uma imagem binária, definindo um valor de limiar. Os pixels que estão acima do limiar tornam-se brancos (1) e aqueles abaixo tornam-se pretos (0).

Fig 2. Uma imagem em escala de cinza antes e depois da limiarização.

Explorando uma aplicação do processamento de imagens#

A Image restoration é um excelente exemplo de aplicação do processamento de imagem. Ela envolve a recuperação de uma imagem que foi degradada ao longo do tempo. Técnicas como filtragem e redução de ruído são usadas para remover marcas, arranhões, manchas, desgaste e restaurar a imagem degradada à sua qualidade original. A restauração de imagem é particularmente útil em situações em que as imagens são de baixa qualidade ou estão danificadas, como fotografias antigas.

Fig 3. O processamento de imagem pode ser usado para restaurar imagens antigas danificadas.

O que é visão computacional?#

Ao contrário do processamento de imagens, que se concentra em alterar e melhorar imagens, a visão computacional dá aos computadores a capacidade de ver e entender o mundo real. Muitas aplicações usam a visão computacional para identificar e entender objetos e pessoas em imagens ou quadros de vídeo. Ela replica a visão humana e tenta reproduzir como damos sentido ao que vemos ao nosso redor.

A computer vision pode ser usada para automatizar tarefas como surveillance. Ela também tem uma ampla gama de aplicações práticas, como facial recognition, medical imaging e autonomous vehicles. Os modelos de computer vision são treinados usando técnicas de deep learning para extrair e identificar características e padrões complexos de image datasets em larga escala. Vários setores usam esses modelos treinados, como o Ultralytics YOLOv8, para diferentes tarefas, como object detection e object tracking.

Fig 4. Um exemplo de uso do Ultralytics YOLOv8 para object detection.

Por exemplo, self-driving cars como os da Tesla usam computer vision para navegar no mundo real. As imagens capturadas pelas câmeras integradas do carro são processadas usando computer vision. Tarefas de computer vision como object detection, tracking e segmentation são vitais para understanding traffic situações e o ambiente ao seu redor. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A computer vision pode ser usada para analisar e reconhecer características faciais em imagens, capturando o rosto de uma pessoa a partir de uma image ou video, identificando recursos principais e comparando-os com um banco de dados de dados faciais armazenados.

O que é visão de máquina?#

Machine vision is used in industrial settings como grandes fábricas de manufatura ou instalações de produção para aplicações como garantir a qualidade do produto e verificar a exatidão de etiquetas e códigos de barras em produtos acabados. A Machine vision é um ramo especializado da computer vision que depende de hardware durável para funcionar de forma eficaz em condições difíceis. Como esses sistemas são integrados a aplicações industriais, alta velocidade e precisão em tempo real são essenciais.

Vamos ver como ela funciona. Primeiro, os dados são coletados usando uma ou mais câmeras de alta resolução. Essas câmeras também podem incluir recursos especializados, como infravermelho ou thermal imaging. Em seguida, os collected data são analisados usando técnicas de computer vision para extrair as informações necessárias. As informações extraídas normalmente incluem detalhes como identificação de objetos, formas, tamanhos, movimentos, padrões e quaisquer anomalias presentes na cena, dependendo da aplicação específica.

Entendendo uma aplicação da visão de máquina#

O controle de qualidade em linhas de manufacturing production garante que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes, resultando em maior satisfação do cliente e aumento dos lucros. Os métodos tradicionais geralmente dependem de inspeção manual, que pode ser muito demorada e propensa a erros humanos. O controle de qualidade deficiente também pode causar atrasos na produção e perdas financeiras, afetando a reputação da empresa. Uma excelente solução é automatizar tarefas como inspeção de superfície, verificação de rótulos e posicionamento de objetos com a ajuda da machine vision.

Por exemplo, no pharmaceutical industry, a qualidade do produto é crucial, e regulamentações rigorosas são aplicadas para manter altos padrões. A machine vision pode ser usada para garantir que as cartelas de comprimidos contenham o número correto de pílulas, verificando se cada cartela tem exatamente a quantidade certa, como dez pílulas em uma cartela de 10. Um modelo de computer vision como o YOLOv8 pode ser usado para identificar e count the pills using object detection.

Fig 5. A machine vision pode ser usada para o controle de qualidade na indústria farmacêutica.

No entanto, é importante estar ciente de que existem algumas limitações a serem consideradas ao trabalhar com machine vision. Os sistemas de Machine vision geralmente precisam de excelentes condições de iluminação para illuminate produtos em ambientes industriais. Câmeras de alta qualidade, processors, and hardware accelerators também são necessários para capturar dados e acelerar o processo de análise. Um resultado direto desses sistemas serem projetados especificamente para tarefas práticas em ambientes industriais é que eles podem ser caros de configurar.

Principais diferenças entre processamento de imagens, visão computacional e visão de máquina#

Agora que discutimos todas as três tecnologias separadamente e analisamos algumas de suas aplicações, vamos dar uma olhada mais de perto nelas lado a lado.

Fig 6. Uma comparação lado a lado de processamento de imagem, computer vision e machine vision.

O processamento de imagem é ideal para tarefas como ajuste de brilho ou filtragem de ruído que exigem menos poder computacional e não exigem a capacidade de compreender informações visuais complexas. Por outro lado, a computer vision se destaca na extração de insights significativos de imagens e no tratamento de cenas complexas, mas requer mais recursos computacionais e complexidade. Enquanto isso, a machine vision é adaptada para usos industriais, como inspeção automatizada, e costuma ser apoiada por sistemas especializados e dispendiosos.

Vendo o quadro geral#

Embora o processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina estejam estreitamente relacionados, cada um serve a propósitos distintos. O processamento de imagens melhora e manipula imagens no nível do pixel, tornando-o muito útil para tarefas como reconstrução de imagem.

A visão computacional, por outro lado, vai um pouco mais longe ao dar aos computadores a capacidade de entender e dar sentido a dados visuais. É fundamental para casos de uso como reconhecimento facial e carros autônomos. Além disso, a visão de máquina é usada especificamente para aplicações industriais. Ela automatiza processos industriais, como inspeções e controle de qualidade.

Ao entender essas tecnologias e suas diferenças, você pode escolher a mais adequada para suas aplicações, levando a uma eficiência melhorada e melhores resultados.

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