Explorar o processamento de imagem, a visão computacional e a 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 pertence ao campo da análise de imagens, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina permitem que os computadores vejam e compreendam o mundo analisando imagens e quadros de vídeo. Embora estas três tecnologias pareçam semelhantes, diferenças importantes tornam-nas úteis para várias aplicações. O processamento de imagens concentra-se em manipular e aprimorar imagens e quadros de vídeo, enquanto a visão computacional vai mais longe, usando essas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e compreender o seu conteúdo. A visão de máquina, por outro lado, aplica técnicas de visão computacional especificamente a ambientes industriais, por exemplo, em tarefas de inspeção e controle de qualidade.

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

Estes três campos permitem várias aplicações em muitos setores, como saúde, indústria e agricultura. Neste artigo, vamos explorar o processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina, e discutir as diferenças entre eles. Também vamos explicar como funcionam e como são usados em vários setores.

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 aprimorar imagens digitais, ajustando parâmetros como brilho, contraste e equilíbrio de cores, ou removendo ruído, para prepará-las para análises e interpretações mais avançadas.

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

As técnicas de processamento de imagens também são essenciais para processar dados e criar conjuntos de dados visuais com imagens nítidas e de alta qualidade, além de ajudar os sistemas de visão computacional e de visão de máquina a analisá-las com precisão. Bibliotecas como OpenCV e MATLAB oferecem estruturas robustas que tornam estas técnicas de processamento de imagens acessíveis a desenvolvedores e pesquisadores de diversas áreas.

Veja algumas técnicas populares de processamento de imagens:

• Filtragem: a filtragem é aplicada para reduzir o ruído numa imagem, suavizando variações e distorções. Alguns filtros comuns incluem filtros gaussianos para desfocar e filtros de mediana para remover o ruído sal e pimenta, que aparece como pixels brancos e pretos aleatórios.
• Deteção de bordas: é usada para identificar os limites dos objetos numa imagem, detetando alterações acentuadas na intensidade dos pixels. Aplicações como a imagiologia médica usam a deteção de bordas para delimitar a estrutura de órgãos e tumores.
• Binarização: na área de processamento de imagens, a binarização consiste em converter uma imagem em tons de cinza numa imagem binária, definindo um valor-limite. Os pixels acima do limite ficam brancos (1), e os abaixo ficam pretos (0).

Fig. 2. Imagem em tons de cinza antes e depois da limiarização.

Explorando uma aplicação do processamento de imagens#

A restauração de imagens é um ótimo exemplo de aplicação do processamento de imagens. Ela envolve recuperar uma imagem que se degradou com o tempo. Técnicas como filtragem e redução de ruído são usadas para remover marcas, arranhões, manchas e sinais de desgaste, restaurando a imagem degradada à qualidade original. A restauração de imagens é particularmente útil quando as imagens são de baixa qualidade ou estão danificadas, como fotografias antigas.

Fig. 3. O processamento de imagens 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 aprimorar imagens, a visão computacional dá aos computadores a capacidade de ver e compreender o mundo real. Muitas aplicações usam a visão computacional para identificar e compreender objetos e pessoas em imagens ou quadros de vídeo. O objetivo é reproduzir a forma como interpretamos aquilo que vemos à nossa volta.

A visão computacional pode ser usada para automatizar tarefas como a vigilância. Também tem uma ampla variedade de aplicações práticas, como reconhecimento facial, imagiologia médica e veículos autônomos. Os modelos de visão computacional são treinados com técnicas de aprendizado profundo para extrair e identificar características e padrões complexos de conjuntos de dados de imagens em grande escala. Vários setores usam estes modelos treinados, como o Ultralytics YOLOv8, para diferentes tarefas, como deteção de objetos e rastreamento de objetos.

Fig. 4. Exemplo de uso do Ultralytics YOLOv8 para deteção de objetos.

Por exemplo, carros autônomos, como os da Tesla, usam visão computacional para se deslocar no mundo real. As imagens captadas pelas câmaras integradas no carro são processadas com visão computacional. Tarefas de visão computacional, como deteção e rastreamento de objetos e segmentação, são fundamentais para compreender as situações de trânsito e o ambiente à sua volta. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A visão computacional pode ser usada para analisar e reconhecer características faciais em imagens, captando o rosto de uma pessoa numa imagem ou vídeo, identificando características importantes e comparando-as com uma base de dados de informações faciais armazenadas.

O que é visão de máquina?#

A visão de máquina é usada em ambientes industriais, como grandes fábricas ou instalações de produção, para aplicações como garantir a qualidade dos produtos e verificar a exatidão dos rótulos e códigos de barras nos produtos acabados. A visão de máquina é um ramo especializado da visão computacional que depende de hardware resistente para funcionar eficazmente em condições difíceis. Como estes sistemas são integrados em aplicações industriais, a alta velocidade e a precisão em tempo real são essenciais.

Vamos ver como funciona. Primeiro, os dados são recolhidos com uma ou mais câmaras de alta resolução. Estas câmaras também podem incluir recursos especializados, como imagens de infravermelho ou térmicas. Em seguida, os dados recolhidos são analisados com técnicas de visão computacional para extrair as informações necessárias. As informações extraídas normalmente incluem detalhes como a identificação de objetos, formas, tamanhos, movimentos, padrões e anomalias presentes na cena, dependendo da aplicação específica.

Entendendo uma aplicação da visão de máquina#

O controle de qualidade nas linhas de produção industrial garante que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes, aumentando a satisfação dos clientes e os lucros. Os métodos tradicionais dependem muitas vezes de inspeções manuais, que podem consumir muito tempo e estar sujeitas a erros humanos. Um controle de qualidade deficiente também pode provocar atrasos na produção e perdas financeiras, afetando a reputação de uma empresa. Uma excelente solução é automatizar tarefas como a inspeção de superfícies, a verificação de rótulos e o posicionamento de objetos com a ajuda da visão de máquina.

Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade dos produtos é crucial, e são aplicadas normas rigorosas para manter padrões elevados. A visão de máquina pode ser usada para garantir que as cartelas contenham o número correto de comprimidos, verificando que cada embalagem tenha exatamente a quantidade certa, como dez comprimidos numa embalagem com dez unidades. Um modelo de visão computacional como o YOLOv8, treinado num conjunto de dados como Medical Pills, pode ser usado para identificar e contar os comprimidos por meio da deteção de objetos.

Fig. 5. A visão de máquina pode ser usada para controle de qualidade na indústria farmacêutica.

No entanto, é importante ter em conta que há algumas limitações ao trabalhar com visão de máquina. Os sistemas de visão de máquina muitas vezes precisam de excelentes condições de iluminação para iluminar os produtos em ambientes industriais. Também são necessárias câmaras, processadores e aceleradores de hardware de alta qualidade para captar os dados e acelerar o processo de análise. Como estes sistemas são concebidos especificamente para tarefas práticas em ambientes industriais, a sua instalação pode ser dispendiosa.

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

Agora que discutimos cada uma das três tecnologias separadamente e vimos algumas de suas aplicações, vamos compará-las mais de perto.

Fig. 6. Comparação lado a lado do processamento de imagens, da visão computacional e da visão de máquina.

O processamento de imagens é mais adequado para tarefas como ajustar o brilho ou filtrar o ruído, que exigem menos poder computacional e não requerem a capacidade de compreender informações visuais complexas. Já a visão computacional é excelente para extrair insights significativos das imagens e lidar com cenas complexas, mas exige mais recursos computacionais e maior complexidade. Por sua vez, a visão de máquina é adaptada a usos industriais, como a inspeção automatizada, e costuma ser apoiada por sistemas especializados e dispendiosos.

Enxergando o panorama geral#

Embora o processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina sejam áreas estreitamente relacionadas, cada uma tem uma finalidade distinta. O processamento de imagens aprimora e manipula imagens ao nível dos pixels, sendo muito útil para tarefas como a restauração de imagens.

A visão computacional, por outro lado, vai um pouco além, dando aos computadores a capacidade de entender e interpretar dados visuais. Ela é fundamental em casos de uso como reconhecimento facial e carros autônomos. Além disso, a visão de máquina é usada especificamente em aplicações industriais. Ela automatiza processos industriais, como inspeções e controle de qualidade.

Ao compreender estas tecnologias e as suas diferenças, podes escolher a mais adequada às tuas aplicações, melhorando a eficiência e os resultados.

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