O que é computação de imagens? Uma breve introdução

Quando você anda por um shopping center ou por uma rua movimentada, câmaras instaladas acima das entradas e passarelas registram a atividade. Elas geram dados visuais a cada segundo e, na maioria das vezes, nem percebemos isso.

Este fluxo constante de dados alimenta os modernos sistemas alimentados por IA, desde sistemas de segurança inteligentes até carros autônomos. Essas inovações são impulsionadas pela computação de imagens, um campo versátil que reúne ciência da computação, matemática e física.

A computação de imagens ajuda as máquinas a compreender o que vêem numa imagem. Permite que os sistemas reconheçam o que está a acontecer numa cena e decidam como funcionar ou responder, como parar um carro autônomo quando surge um obstáculo.

Neste artigo, exploraremos o que é computação de imagens e como ela é usada em sistemas de inteligência artificial (IA) de ponta. Vamos começar!

Compreender a computação de imagens

A computação de imagens é o processo de capturar, processar e analisar imagens usando algoritmos avançados. Ela trata as imagens como dados que as máquinas podem compreender e com os quais podem trabalhar.

Em outras palavras, cada imagem é processada como uma grelha de números. Isso é feito convertendo os pixels, as menores unidades de uma imagem, numa matriz composta por linhas e colunas. Cada pixel tem um valor numérico que indica à máquina o quão clara ou escura é uma área específica da imagem.

A forma como esses valores são organizados depende se a imagem é em tons de cinza ou colorida. Em imagens em tons de cinza, os valores dos pixels variam normalmente de 0 (preto) a 255 (branco). Em imagens coloridas, várias matrizes são usadas para representar diferentes canais de cor, como Vermelho, Verde e Azul (RGB) ou Matiz, Saturação e Valor (HSV).

Além das matrizes de pixels, uma imagem geralmente contém informações contextuais ocultas, conhecidas como metadados. Os metadados fornecem detalhes importantes, como resolução da imagem, profundidade de bits, configurações da câmara ou do sensor e a hora exata em que a imagem foi capturada. As imagens são armazenadas em formatos de ficheiro específicos para preservar os dados visuais e os metadados.

Por exemplo, na computação de imagens biomédicas, as imagens são normalmente armazenadas usando o formato Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM). O DICOM combina dados de imagens visuais com informações do paciente, como detalhes de identificação e configurações de equipamentos, garantindo que a análise de imagens médicas seja precisa, consistente e segura.

Como funciona a computação de imagens

Agora que entendemos melhor o que é computação de imagens, vamos percorrer as etapas utilizadas para converter as imagens captadas por uma câmara em informações úteis.

Embora o fluxo de trabalho exato possa variar de acordo com a aplicação, a maioria dos sistemas de computação de imagens segue estas etapas principais:

• Aquisição de imagens: Primeiro, os dados visuais são capturados usando câmaras e sensores ou recolhidos a partir de conjuntos de dados de imagens de código aberto.
• Pré-processamento de imagens: Em seguida, as imagens adquiridas são redimensionadas, limpas de ruído, aprimoradas e convertidas para um espaço de cor específico para padronizar as entradas.
• Extração de características: algoritmos de aprendizagem profunda são usados para aprender padrões importantes na imagem, como bordas, formas e texturas.
• Interpretação: As características extraídas são analisadas para realizar tarefas como deteção de objetos, segmentação de imagens e rastreamento de objetos.
• Saída: Por fim, o sistema gera saídas estruturadas, como rótulos de classe ou caixas delimitadoras, e apresenta-as de uma forma que seja fácil para as pessoas ou outros sistemas compreenderem e utilizarem para visualização.

Computação de imagens vs. visão computacional vs. processamento de imagens

Quando se depara com computação de imagens, também pode ver termos como processamento de imagens e visão computacional. Embora esses termos sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles descrevem diferentes maneiras como os sistemas de IA interagem com dados visuais.

Por exemplo, o processamento de imagens concentra-se no aprimoramento das imagens ou na melhoria da qualidade das imagens de entrada usando operações básicas, como remoção de ruído, redimensionamento e ajuste de contraste. Enquanto isso, a visão computacional, que é um ramo da IA, baseia-se no processamento de imagens, permitindo que as máquinas reconheçam objetos, interpretem cenas e compreendam o que está a acontecer nas imagens ou vídeos.

A computação de imagens combina o processamento de imagens e a visão computacional para transformar dados visuais em resultados significativos e utilizáveis para sistemas inteligentes.

Como a computação de imagens é implementada atualmente

A seguir, vamos dar uma olhada em como a computação de imagens é implementada atualmente.

Nos estágios iniciais da computação de imagens, características como bordas, cantos e texturas eram definidas manualmente usando algoritmos baseados em regras e criados manualmente. Embora essas metodologias funcionassem razoavelmente bem em ambientes controlados, elas tinham dificuldade para se adaptar e escalar em condições complexas do mundo real.

Os sistemas modernos de computação de imagens resolvem essas limitações usando abordagens baseadas em deep learning. Modelos como redes neurais convolucionais (CNNs) e transformadores de visão aprendem automaticamente características relevantes a partir de grandes conjuntos de dados de imagens. Isso permite que eles realizem tarefas como deteção de objetos, segmentação de instâncias e rastreamento de objetos com maior precisão e robustez.

Atualmente, os fluxos de trabalho de computação de imagens dependem frequentemente de modelos de visão em tempo real concebidos para implementação em sistemas de IA de ponta. Por exemplo, modelos de IA de visão, como Ultralytics , permitem capacidades de visão computacional rápidas e eficientes, como deteção de objetos e segmentação de instâncias, tanto em dispositivos periféricos como em ambientes de nuvem.

Aplicações reais da computação de imagens

A computação de imagens está a ser amplamente utilizada em aplicações do mundo real para compreender e agir sobre dados visuais. Vamos explorar como a computação de imagens é aplicada em diferentes domínios.

Computação de imagens médicas para deteção precoce de doenças

A computação de imagens pode ajudar médicos e clínicos a detectar doenças mais cedo e analisar exames médicos com mais eficiência. Esses sistemas de saúde inovadores podem processar rapidamente dados de imagens médicas, como raios-X e ressonância magnética (RM), e muitas vezes fornecem resultados mais consistentes do que a análise manual.

Por exemplo, modelos como Ultralytics podem ser treinados em grandes conjuntos de imagens de raios-X do tórax para aprender padrões associados a infeções e anomalias. Uma vez treinados, esses modelos podem ajudar a identificar se um exame parece normal ou apresenta sinais de doenças como pneumonia ou COVID-19.

Computação de imagens para condução autónoma

Os veículos autónomos utilizam computação de imagens para compreender o que está a acontecer ao seu redor e tomar decisões de condução. A tecnologia transforma imagens brutas da câmara em informações em tempo real que ajudam o veículo a se mover com segurança e suavidade.

A computação de imagens é comumente usada em sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS). Em vez de apenas gravar vídeo, esses módulos analisam cada quadro para identificar marcações de faixa, outros veículos, peões e obstáculos. Isso permite que o carro reaja às mudanças nas condições da estrada com pouca intervenção humana.

Outro caso de uso comum é combinar imagens de várias câmaras para criar uma visão de 360 graus dos arredores do veículo. A computação de imagens ajuda a corrigir a distorção da lente, melhorar a nitidez da imagem e equilibrar o brilho e a cor em todas as imagens das câmaras. O resultado é uma visão clara e perfeita que permite ao veículo navegar com segurança, mesmo em condições climáticas adversas ou com pouca luz.

Prós e contras da computação de imagens

Aqui estão algumas das vantagens da computação de imagens:

• Escalabilidade: Uma vez treinados, os sistemas de computação de imagens podem analisar grandes volumes de dados visuais de forma contínua e em escala.
• Tomada de decisões: Suporta aplicações em que o tempo é crítico, como condução autónoma, exames médicos e monitorização industrial.
• Eficiência de custos ao longo do tempo: embora a configuração inicial possa ser dispendiosa, a análise visual automatizada pode reduzir os custos operacionais a longo prazo.

Embora existam muitos benefícios relacionados com a computação de imagens, também existem algumas limitações. Aqui estão alguns fatores a considerar:

• Qualidade dos dados: Os métodos de computação de imagens dependem fortemente de rotulagem precisa e conjuntos de dados de alta qualidade, que podem ser caros e demorados de criar.
• Sensibilidade às condições: Alterações na iluminação, oclusão, desfoque de movimento, condições meteorológicas ou ângulos da câmara podem afetar negativamente o desempenho do modelo.
• Explicabilidade limitada: os modelos de imagem baseados em aprendizagem profunda podem funcionar como caixas pretas, dificultando a explicação de como as decisões são tomadas.

Principais conclusões

A computação de imagens evoluiu do processamento básico de imagens para uma tecnologia que permite que os sistemas de IA percebam e compreendam o mundo real em tempo real. À medida que o deep learning continua a avançar, a computação de imagens está a tornar-se uma parte essencial da criação de kits de ferramentas e aplicações mais inteligentes e práticos.

Junte-se à nossa comunidade e confira o nosso repositório GitHub para aprender sobre IA. Explore as nossas páginas de soluções para ler sobre aplicações de IA na agricultura e visão computacional em logística. Descubra as nossas opções de licenciamento e comece a construir modelos de IA de visão.