Introdução à Visão Computacional - Parte 1

Introdução

A visão computacional é um campo da inteligência artificial que se dedica ao desenvolvimento de algoritmos e sistemas capazes de interpretar e extrair informações significativas a partir de dados visuais, como imagens e vídeos. Com a combinação de técnicas de processamento de imagens, aprendizado de máquina e redes neurais profundas, essa área permite que computadores reconheçam padrões, classifiquem objetos e compreendam cenas visuais de forma similar a que os humanos percebem o ambiente ao seu redor.

Com o avanço de recursos computacionais e o acesso a grandes volumes de dados, a visão computacional se tornou uma ferramenta poderosa em diversos setores, como segurança, medicina, industria e mobilidade autônoma. Nesse artigo, serão abordados os princípios básicos da visão computacional, suas aplicações, seus principais algoritmos e algumas das ferramentas mais utilizadas na área.

Aplicações

Rastreamento de objetos

Object Tracking, ou rastreamento de objetos, é a técnica que permite acompanhar o movimento de um ou mais objetos ao longo do tempo em uma sequência de imagens ou vídeos. Diferente da detecção de objetos, que identifica e localiza os objetos em cada quadro isoladamente, o rastreamento mantém a identidade desses objetos, seguindo seu trajeto e atualizando suas posições conforme eles se movem.

Existem diversas aplicações da técnica, mas como um dos mais comuns, podemos citar os sistemas de vigilância e segurança, onde é possível monitorar pessoas ou veículos suspeitos, análisar tráfego urbano para otimização de semáforos e contagem de veículos.

Medicina

Na radiologia, algoritmos de deep learning são amplamente utilizados para análise automatizada de exames de imagem como raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas, auxiliando na detecção precoce de câncer de pulmão, tumores cerebrais e fraturas ósseas com precisão muitas vezes superior à de radiologistas experientes. Até mesmo durante procedimentos cirúrgicos, sistemas de visão computacional já atuam, de forma a identificar estruturas anatômicas em tempo real.

Reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma das aplicações mais famosas da visão computacional. O processo envolve várias etapas sequenciais: primeiro a detecção do rosto na imagem, seguida pela extração de pontos de referência faciais (como olhos, nariz, boca e contorno facial), normalização da imagem para padronizar pose e iluminação, e finalmente a extração de características distintivas que formam uma representação única do rosto.

As aplicações do reconhecimento facial incluem sistemas de segurança em aeroportos, controle de acesso em edifícios corporativos, desbloqueio de smartphones, organização automática de fotos pessoais, entre outros.

Pipeline

Desde a extração dos dados brutos até o formato compreensível por computadores, uma imagem necessita passar por uma série de etapas, na qual podemos denominar de pipeline de visão computacional. De forma geral, uma pipeline geral pode ser representada pelas seguintes fases:

1. Dados de entrada

Nessa etapa, o sistema recebe os dados visuais brutos, como imagens ou vídeos. Esses dados são capturados por câmeras, sensores ou extraídos de bancos de dados.

Embora nós, humanos, vejamos imagens como composições visuais de formas, cores e objetos, os computadores enxergam imagens como matrizes de números. Cada imagem digital é composta por pixels, e cada pixel representa uma pequena parte da imagem. O valor de cada pixel é um número que indica sua cor ou intensidade, geramente varianda de 0 (preto) a 255 (branco). No caso de imagens coloridas, cada pixel é representado por três valores, um para cada cor primária (R - Vermelho, G - Verde e B - Azul).

2. Pré-processamento

O pré-processamento, por sua vez, prepara os dados para as próximas etapas, eliminando ruídos, ajustando contrastes e redimensionando imagens. Técnicas comuns incluem normalização, filtragem, conversão para escala de cinza e aumento de dados (data augmentation). Essa etapa melhora a qualidade e a consistência dos dados para facilitar a análise.

3. Seleção de áreas de interesse

Nem todas as partes da imagem são relevantes para a tarefa. Nesta etapa, o sistema identifica regiões que merecem atenção especial, como rostos em uma multidão ou placas de trânsito em uma estrada. A ideia é focar os recursos computacionais apenas onde há maior probabilidade de obter informações úteis.

4. Extração de características

Aqui, o sistema analisa as áreas de interesse para identificar padrões visuais relevantes, como bordas, texturas, formas ou cores. Esses elementos (chamados de features) são convertidos em vetores numéricos que representam as características da imagem de forma computacionalmente útil.

5. Predição / Reconhecimento

Com as características extraídas, o sistema utiliza modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais convolucionais, para reconhecer objetos, classificar cenas ou fazer previsões. Por exemplo, ele pode identificar se uma imagem contém um carro, uma pessoa ou um animal.

A rede neural faz uma operação de convolução de matrizes. Uma matriz menor serve como filtro, também chamada de Kernel. O filtro lê todos os pixels e produz uma matriz de dimensões menores que a matriz de entrada. Estes filtros são usados para manipular a imagem, seja desfocar, detectar bordas, relevos, cores ou aumentar a nitidez.

6. Ação

Por fim, com base no reconhecimento feito, o sistema executa uma ação. Isso pode ser emitir um alerta, acionar um dispositivo, tomar uma decisão autônoma (como virar o volante em um carro) ou simplesmente registrar a informação.

Ferramentas

OpenCV

OpenCV é a biblioteca de visão computacional mais renomada e amplamente utilizada. Ela fornece acesso a mais de 2.500 algoritmos diferentes que podem ser usados para construir seu próprio modelo. Além disso, ela é compatível com bibliotecas populares como TensorFlow e PyTorch, o que permite a integração entre processamento clássico de imagens e modelos modernos de deep learning.

Website: https://opencv.org
Documentação: https://docs.opencv.org

DeepFace

DeepFace é uma biblioteca gratuita e de código aberto amplamente utilizada para reconhecimento facial. Ela oferece a interface mais simples, permitindo trabalhar com tarefas complexas de CV com apenas poucas linha de código.

Documentação: https://github.com/serengil/deepface

YOLO

You Only Look Once, ou YOLO, é um dos algoritmos mais conhecidos e eficientes para detecção de objetos em tempo real. Ele analisa a imagem completa apenas uma vez, dividindo-a em uma grade e, para cada célula, prevê as caixas delimitadoras (bounding boxes) e as classes dos objetos. Isso resulta em uma performance extremamente rápida e precisa, sendo ideal para aplicações que exigem velocidade, como sistemas de vigilância, carros autônomos e robótica.

Documentação: https://docs.ultralytics.com/models/yolo11