Explorando processamento de imagem, visão computacional e visão de máquina

A IA pode ser usada para analisar todos os tipos de dados e, quando se trata de dados visuais, como imagens e vídeos, isto enquadra-se no domínio da análise de imagem, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagem, a visão computacional e a visão artificial tornam possível que os computadores vejam e compreendam o mundo, analisando imagens e frames de vídeo. Embora estas três tecnologias pareçam semelhantes, as principais diferenças tornam-nas úteis para uma variedade de aplicações. O processamento de imagem concentra-se na manipulação e melhoria de imagens e frames de vídeo, enquanto a visão computacional vai um passo além, usando estas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e compreender o seu conteúdo. A visão artificial, por outro lado, aplica técnicas de visão computacional especificamente a ambientes industriais, como para tarefas de inspeção e controlo de qualidade.

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Esses três campos possibilitam diversas aplicações em vários setores, como saúde, manufatura e agricultura. Neste artigo, exploraremos o processamento de imagem, a visão computacional e a visão de máquina e discutiremos suas diferenças. Também veremos como eles funcionam e como são usados em vários setores. Vamos começar.

O que é processamento de imagem?

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

Vejamos como funciona. O processamento de imagens é efectuado dividindo as imagens em pixels individuais e manipulando-os para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para tornar uma imagem mais brilhante, o algoritmo pode aumentar a intensidade de cada pixel. Da mesma forma, para detect arestas, pode procurar alterações súbitas nos valores dos pixéis. Ao aplicar operações matemáticas e algoritmos a estes pixéis, o processamento de imagens pode ser utilizado para melhorar a qualidade da imagem, extrair informações ou criar novas imagens. 

As técnicas de processamento de imagem são também essenciais para o processamento de dados e para a criação de conjuntos de dados visuais com imagens nítidas e de alta qualidade e ajudam os sistemas de visão por computador e de visão artificial a analisá-las com precisão. Bibliotecas como o OpenCV e o MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam estas técnicas de processamento de imagem acessíveis a programadores e investigadores em vários domínios. 

Aqui estão algumas técnicas populares de processamento de imagem: 

• Filtragem: A filtragem é aplicada para reduzir os níveis de ruído em uma imagem, suavizando as variações e distorções. Alguns filtros comuns incluem filtros Gaussianos para desfoque e filtros de mediana para remover o ruído sal e pimenta, que aparecem como pixels brancos e pretos aleatórios.
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• Detecção de bordas: É usado para identificar os limites de objetos em uma imagem, detectando mudanças bruscas na intensidade dos pixels. Aplicações como imagens médicas usam a detecção de bordas para delinear a estrutura de órgãos e tumores.
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• Limiarização: A limiarização no processamento de imagens envolve a conversão de uma imagem em escala de cinza em uma imagem binária, definindo um valor de limiar. Os pixels que estão acima do limiar são transformados em branco (1) e aqueles abaixo são transformados em preto (0). 

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Explorando uma aplicação de processamento de imagem

Restauração de imagem é um ótimo exemplo de uma aplicação de processamento de imagem. Envolve recuperar uma imagem que foi degradada ao longo do tempo. Técnicas como filtragem e redução de ruído são usadas para remover marcações, arranhões, manchas, desgaste e restaurar a imagem degradada de volta à sua qualidade original. A restauração de imagem é particularmente útil em situações em que as imagens são de baixa qualidade ou danificadas, como fotografias antigas.

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O que é visão computacional?

Ao contrário do processamento de imagem, que se concentra em alterar e melhorar imagens, a visão computacional oferece 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 replicar como damos sentido ao que vemos ao nosso redor. 

A visão computacional pode ser utilizada para automatizar tarefas como a vigilância. Tem também uma vasta gama de aplicações práticas, como o reconhecimento facial, a imagiologia médica e os veículos autónomos. Os modelos de visão computacional são treinados utilizando técnicas de aprendizagem profunda para extrair e identificar caraterísticas e padrões complexos de conjuntos de dados de imagens em grande escala. Vários sectores utilizam depois estes modelos treinados, como Ultralytics YOLOv8para diferentes tarefas, como a deteção e o rastreio de objectos.

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Por exemplo, carros autónomos como o Tesla usam visão computacional para navegar no mundo real. As imagens captadas pelas câmaras integradas no carro são processadas usando visão computacional. Tarefas de visão computacional como deteção de objetos, rastreamento e segmentação são vitais para compreender as situações de trânsito e o ambiente ao seu redor. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A visão computacional pode ser usada para analisar e reconhecer características faciais em imagens, capturando o rosto de uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo, identificando características-chave e comparando-as com uma base de dados de dados faciais armazenados.

O que é visão de máquina?

A visão de máquina é usada em ambientes industriais, como grandes fábricas de manufatura ou instalações de produção, para aplicações como garantir a qualidade do produto e verificar a correção de rótulos e códigos de barras em produtos acabados. A visão de máquina é um ramo especializado da visão computacional que depende de hardware durável para funcionar efetivamente em condições difíceis. Como esses sistemas são integrados a aplicações industriais, alta velocidade e precisão em tempo real são essenciais. 

Vamos ver como funciona. Primeiro, os dados são coletados usando uma ou mais câmeras de alta resolução. Essas câmeras também podem incluir recursos especializados, como infravermelho ou imagem térmica. Em seguida, os dados coletados são analisados usando técnicas de visão computacional 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.

Compreendendo uma aplicação de visão de máquina

O controle de qualidade nas linhas de produção industrial garante que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes, levando a uma maior satisfação do cliente e aumento dos lucros. Os métodos tradicionais geralmente dependem da inspeção manual, que pode consumir muito tempo e ser propensa a erros humanos. O controle de qualidade deficiente também pode levar a atrasos na produção, perdas financeiras, afetando a reputação de uma empresa. Uma ótima solução é automatizar tarefas como inspeção de superfície, verificação de rótulos e posicionamento de objetos com a ajuda da visão computacional.

Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade do produto é crucial e regulamentações rigorosas são aplicadas para manter altos padrões. A visão mecânica pode ser usada para garantir que as embalagens blister contenham o número correto de comprimidos, verificando se cada embalagem tem exatamente a quantidade certa, como dez comprimidos em uma embalagem de 10. Um modelo de visão por computador como o YOLOv8 pode ser utilizado para identificar e contar os comprimidos utilizando a deteção de objectos. 

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

Principais diferenças entre processamento de imagem, 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. 

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O processamento de imagens é mais adequado para tarefas como ajuste de brilho ou filtragem de ruído que precisam de menos poder computacional e não exigem a capacidade de entender informações visuais complexas. Por outro lado, a visão computacional 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 visão de máquina é feita sob medida para usos industriais, como inspeção automatizada, e é frequentemente suportada por sistemas especializados e dispendiosos.

Vendo a imagem maior

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

A visão computacional, por outro lado, vai um pouco mais longe, dando aos computadores a capacidade de entender e interpretar dados visuais. É fundamental para casos de uso como reconhecimento facial e carros autónomos. Além disso, a visão de máquina é usada especificamente para aplicações industriais. Automatiza processos industriais como inspeções e controlo de qualidade. 

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

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