Visão Computacional –  Tudo o que você precisa saber

Visão Computacional – Tudo o que você precisa saber

Introdução à visão computacional

A visão computacional é fundamental para um grande número de avanços recentes em tecnologia de consumo, médica e militar. Os avanços tecnológicos de carros que podem se dirigir a algoritmos capazes de reconhecer câncer de pele são, em grande parte, resultado da visão computacional.

Simplificando, usar software para analisar o conteúdo visual do mundo é uma enorme revolução na computação.

Algoritmos de visão computacional já existiam em várias formas desde a década de 1960, mas avançaram para níveis muito mais sofisticados na recentemente. E alcançar esses níveis mais sofisticados da tecnologia foi possibilitado pelo progresso em aprendizado de máquina, bem como melhorias nos recursos de computação, armazenamento de dados e dispositivos de entrada de alta qualidade. Em particular, a integração de aprendizado de máquina e visão computacional produziu alguns resultados surpreendentes, especialmente no reconhecimento facial e de imagem.

Por exemplo, o Facebook integrou visão computacional, machine learning e um conjunto de fotos sem fim para obter resultados de reconhecimento facial altamente precisos. É assim que o Facebook consegue sugerir quem deve marcar na sua foto.

Qual é a definição de Visão Computacional?

Simplificando, a visão computacional é o processo de usar um computador ou qualquer máquina para entender e interpretar imagens (vídeos e fotos). É a ciência de dar aos computadores ou a outra máquina a capacidade de ver (visualizar, interpretar e reconhecer).

Ver é mais do que apenas o processo de gravação de luz em um banco de dados que pode ser reproduzido (por exemplo, gravar algo usando uma câmera de vídeo). A visão também é um componente essencial da inteligência. Quando computadores e outras máquinas dizem “ver” ou ter visão, isso implica que eles têm sistemas inteligentes artificiais que podem adquirir informações de imagens, vídeos ou dados multidimensionais, analisar essas informações e então tomar decisões.

Quais são as terminologias associadas à Visão por Computador?

  • Machine Learning (ML): É onde a IA equipa uma máquina para aprender e melhorar seus processos automaticamente, sem intervenção humana.
  • Percepção de Máquina: Este é o termo da comunidade científica para se referir à capacidade de uma máquina de captar imagens e processar essas imagens, assim como os humanos percebem o mundo ao nosso redor usando nossos sentidos.
  • Processamento de imagem: é onde o computador pode desenvolver uma descrição de uma imagem como um produto de sua própria análise.
  • Computação visual: este é o nome geral genérico de toda a ciência da computação que lida com imagens e modelos 3D, incluindo processamento de vídeo e imagem, realidade aumentada e muito mais.
  • Redes Neurais por Convolução (CNN): Estes são os neurônios artificiais do computador usados ​​para processamento de imagens.
  • Deep learning: Este é uma sub-área do aprendizado de máquina (que é uma sub-área da inteligência artificial) em que as redes neurais são colocadas em camadas para suportar um enorme poder computacional para processar dados com mais eficiência, incluindo descobertas em dados não estruturados.
  • Pixels: No contexto de imagens e computação, os pixels são a menor unidade de uma imagem digital.
  • Reconhecimento óptico de caracteres (OCR): É o reconhecimento digital de caracteres impressos (símbolos ou baseados em linguagem) usando computação visual e, mais especificamente, processamento de imagens.

Qual é a história da Visão Computacional?

A história da visão computacional começa já nos anos 50. Desenvolvimentos importantes ocorreram a cada década desde então, mas foi somente nos últimos 15 anos que esta tecnologia adquiriu uma pegada maior em nosso dia-a-dia com novas tecnologias e dispositivos no mercado.

  • Década de 1950 – Engenheiros e cientistas da computação tiveram sucesso no desenvolvimento de imagens bidimensionais para reconhecer um padrão estatístico.
  • Década de 60 – Em 1960, Larry Roberts, um estudante de PhD no MIT, começou a estudar máquinas 3D. Em sua tese, ele discutiu a possibilidade de trazer informações geométricas em 3D a partir de vistas 2D. Estudos posteriores em torno da visão computacional em inteligência artificial foram baseados em seu trabalho.
  • Década de 1970 – Percebeu-se que era necessário atacar objetos no mundo real na crescente tecnologia da visão computacional. Em 1978, houve um grande avanço quando David Marr, do MIT Intelligence Lab, apresentou a abordagem bottom-up para o entendimento da cena. Essa abordagem foi construída com base na ideia de fazer um esboço 2D para criar uma imagem 3D.
  • Década de 80 – Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) foram desenvolvidos. Os sistemas de OCR foram usados ​​em várias aplicações industriais, como leitura e verificação de símbolos, letras e números. Câmeras inteligentes foram desenvolvidas no final dos anos 80.
  • Década de 1990 – luzes LED foram desenvolvidas. Função do sensor e arquitetura de controle avançada.

Hoje, a visão computacional avançou para níveis altamente sofisticados vistos na tecnologia cotidiana. Temos sistemas de visão computacional que podem entender e analisar imagens, e esses sistemas são incorporados a uma grande maioria de softwares, sites e dispositivos.

Últimos desenvolvimentos em Visão Computacional

O campo da visão computacional está crescendo continuamente com novos avanços tecnológicos, melhorias de software e produtos. Manter-se atualizado com as últimas notícias de visão computacional é importante para ficar no topo desta indústria em rápido crescimento. Nós cobrimos as últimas notícias sobre inteligência artificial, notícias sobre chatbot, notícias sobre visão de computador, notícias sobre aprendizado de máquina, notícias de processamento de linguagem natural, notícias sobre reconhecimento de voz e notícias sobre robótica.

O que é a visão computacional?

Ensinar um computador ou qualquer outra máquina para “ver” não é tarefa fácil. Você pode montar uma câmera em um computador, mas isso não a fará enxergar.

Para os computadores verem o mundo real ou até as imagens que introduzimos, eles contam com a visão computacional e o reconhecimento de imagens.

A visão computacional é o que permite que o scanner de código de barras “veja” um monte de listras em um UPC. E é como resultado da visão computacional que o Face ID da Apple é capaz de reconhecer um rosto olhando para sua câmera. Basicamente, um computador ou qualquer máquina usa visão computacional para processar e entender a entrada visual bruta. E, mais holisticamente, a visão computacional envolve a aplicação de técnicas computacionais aos modelos visuais.

Grande parte do avanço mais recente, mais notadamente a alta precisão da visão computacional, deve-se a um tipo especial de algoritmo chamado Convolutional Neural Networks. Esta é uma combinação de diferentes algoritmos que funcionam bem e demonstraram alcançar uma precisão surpreendente em tarefas relacionadas à imagem.

Quais são as categorias da visão computacional?

Reconhecimento Facial

O reconhecimento facial é o processo de reconhecer uma ou mais pessoas em vídeos ou imagens, interpretando e comparando padrões. Os algoritmos de reconhecimento facial revelam características faciais e as comparam a um banco de dados para encontrar uma correspondência.

Primeiro, o reconhecimento facial usa a visão computacional para obter recursos discriminativos das imagens faciais. Em seguida, ele usa técnicas de aprendizado de máquina ou de reconhecimento de padrões para classificar as faces modelando sua aparência.

Reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem é o processo de reconhecimento de um recurso ou objeto de uma imagem ou vídeo digital. O conceito de reconhecimento de imagem é amplamente utilizado em muitas aplicações e dispositivos, incluindo vigilância de segurança, monitoramento de pedágios e automação de fábrica.

Como funciona a visão computacional?

A visão computacional imita como os olhos e os cérebros humanos trabalham para identificar e processar imagens. Os componentes de processamento da visão computacional são:

  • Aquisição de imagem
  • Processamento de imagem
  • Análise e interpretação de imagens

Aquisição de imagem

Este é o processo de transformar o mundo analógico no mundo digital. O mundo real é traduzido em dados binários e interpretado como imagens digitais. Existem diferentes ferramentas para criar esses conjuntos de dados, incluindo câmeras digitais compactas e DSLR, webcams e câmeras integradas, além de câmeras 3D de consumo e DSLR. Geralmente, os dados coletados por esses dispositivos precisam ser pós-processados ​​para que possam ser explorados de forma eficiente nas etapas a seguir.

Processamento de imagem

O processamento de imagens envolve o processamento inicial de imagens de baixo nível. Algoritmos são usados ​​para deduzir informações de baixo nível em partes das imagens a partir dos dados binários obtidos na aquisição de imagens anterior. Esse tipo de informação é identificado por características pontuais, segmentos ou bordas da imagem.

O processamento de imagens envolve técnicas avançadas e algoritmos de matemática aplicada, incluindo os seguintes passos:

Detecção de Borda

No processamento de imagens, a técnica de detecção de bordas é usada para identificar os limites dos objetos em uma imagem. Uma borda é uma curva que leva um caminho rápido na intensidade da imagem. As bordas são geralmente identificadas com os limites dos objetos em uma imagem. Encontrar bordas auxilia não apenas na detecção de imagens, mas também na interpretação correta de situações mais complexas em que os objetos podem estar sobrepostos. Os métodos de detecção de bordas incluem métodos engenhosos, lógicos Roberts e Fuzzy.

Segmentação

Este é o processo de dividir uma imagem em várias partes. A segmentação é usada para reconhecer objetos ou qualquer outra informação relevante em imagens digitais. Uma imagem é particionada em regiões distintas, cada uma contendo pixels com caracteres semelhantes. Essa segmentação se baseia no processamento de baixo nível para transformar a imagem em uma ou mais imagens de alto nível que o computador pode analisar posteriormente. Métodos de segmentação incluem:

  • Métodos de limiar
  • Segmentação baseada em cores
  • Métodos de transformação
  • Método de textura

Classificação

A classificação de imagens é o processo de alocar espaço mensurável a pixels em uma imagem digital. Existem duas técnicas principais para classificar imagens:

  • Método supervisionado
  • Método não supervisionado

Classificação de imagem supervisionada

Na classificação de imagem supervisionada, as classes de informação são reunidas a partir da imagem. Estes são referidos como sites de treinamento. O software de processamento de imagens usa os sites de treinamento e os aplica a toda a imagem.

A classificação de imagem supervisionada usa as assinaturas espectrais identificadas nos sites de treinamento para classificar a imagem. Uma imagem é classificada de acordo com o que mais se assemelha ao conjunto de treinamento. Basicamente, a classificação supervisionada de imagens envolve as três etapas a seguir:

  • Selecionar a área de treinamento
  • Gerar um arquivo de assinatura
  • Classificar a imagem

Classificação não supervisionada

A classificação de imagens não supervisionadas envolve analisar um grupo de pixels e categorizá-los de acordo com os agrupamentos computadorizados em seus valores de imagem. Em comparação com a classificação supervisionada de imagens, o método não supervisionado não precisa de intervenção do analista (ou seja, intervenção do usuário). A lógica básica no reconhecimento de imagem não supervisionado é que os valores dentro de um tipo específico de capa devem se comportar com níveis de cinza semelhantes, enquanto os dados em classes diferentes devem ter diferentes níveis de cinza.

Etapas de classificação de imagem não supervisionada são:

  • Gerar clusters
  • Atribuir classes

Outras classificações de imagem incluem:

  • Classificação de imagem orientada a objeto
  • Classificação paralelepípedo
  • Classificação máxima de probabilidade
  • Classificação mínima de distância

Detecção e Correspondência de Recursos

O processo de detecção e correspondência de recursos é dividido em três etapas:

  • Detecção: pontos de recurso interessantes ou de correspondência fácil de cada imagem são identificados.
  • Descrição: A aparência local de cada ponto de recurso é descrita de uma maneira invariante nas alterações de escala, conversão, rotação no plano e iluminação. Acabamos com um vetor descritor para cada ponto de recurso.
  • Correspondência: Para identificar recursos semelhantes, os descritores são comparados em todas as imagens.

Análise e Interpretação de Imagens

Depois de todo esse processamento e trabalho, a análise e interpretação de imagens é o último passo na visão computacional. Envolve a análise dos dados das etapas anteriores para tomar decisões de acordo, por exemplo, em uma nova tecnologia de drone ou até mesmo as sugestões do Facebook de quais amigos você pode querer marcar em uma imagem recém-carregada. Esta etapa final da análise e compreensão de imagens aplica algoritmos de alto nível.

Quais são os componentes da visão computacional?

O sucesso da visão computacional depende de alguns componentes-chave. Esses incluem:

  • Iluminação
  • Lentes
  • Processamento de visão
  • Um sensor de imagem
  • Comunicações

Iluminação

A iluminação é fundamental para o sucesso de um sistema de visão computacional. Para criar imagens, sistemas de visão computacional analisam a luz refletida de um objeto, não analisando os objetos em si. E a iluminação ilumina o objeto a ser analisado, expondo seus recursos à câmera.

Técnicas de iluminação específicas podem melhorar algumas características de um objeto e, ao mesmo tempo, negar outras, por exemplo, delineando uma peça que oculta detalhes da superfície para permitir a medição de suas bordas.

Os métodos comuns de iluminação incluem:

  • Retroiluminação: A iluminação de fundo é usada quando são necessárias medições de borda ou externas. Aumenta o contorno do objeto. Também ajuda na detecção de formas e na precisão das medições dimensionais.
  • Iluminação difusa axial: Iluminação difusa axial envolve a iluminação do caminho óptico do lado.
  • Iluminação estruturada: A iluminação estruturada envolve a projeção de um padrão de luz, plano, grade ou forma mais complexa em um objeto em um ângulo conhecido. A iluminação estruturada auxilia no cálculo do volume, na obtenção de informações dimensionais e na realização de inspeções de superfície independentes de contraste.

Outros métodos de iluminação incluem iluminação de campo escuro, iluminação de campo claro, iluminação estroboscópica e iluminação de cúpula difusa.

Lentes

A função da lente é capturar a imagem e apresentá-la ao sensor de imagem. A qualidade e a resolução da imagem capturada dependem da qualidade ótica da lente usada.

Sensor de imagem

A função de um sensor de imagem em um sistema de visão computacional é converter a luz capturada em uma imagem digital.

Processamento de visão

O processamento de visão é quando um computador converte uma imagem em uma descrição para tomar uma decisão. Esse processo pode ocorrer internamente em um sistema de visão computacional autônomo ou externamente em um sistema de visão baseado em PC.

Comunicações

Na visão computacional, “comunicações” refere-se aos caminhos da informação viajando de um componente da máquina ou computador para outra parte, ou mesmo da interpretação da entrada do usuário de linguagem natural para o sistema de visão para aprender de novos dados ou reforços.

Geralmente, o sistema de visão computacional usa componentes de comunicação “fora do abrigo”. Isso significa que eles devem ser vinculados de maneira fácil e rápida a outros elementos da máquina para facilitar o processamento de imagens quase instantaneamente. E a ligação desses componentes pode ser feita através de um sinal de E / S discreto ou através de dados enviados através de uma informação de registro de conexão serial. No entanto, alguns sistemas de visão computacional usam um protocolo de alto nível como o Ethernet / IP.

Aplicações de visão computacional

Indústria médica

Uma das principais aplicações da visão computacional está na indústria médica – ou seja, visão médica ou imagens médicas. Isso é usado para obter informações do corpo humano com o objetivo de diagnosticar, tratar ou monitorar condições médicas.

Os dados de imagem de um paciente são obtidos na forma de imagens de raios X, ultra-som, microscopia, angiografia e tomografia. E os dados coletados dessas imagens podem ser usados ​​na detecção de arteriosclerose e tumores, entre muitas outras doenças e anormalidades. Visão computacional também ajuda no campo da pesquisa médica.

Militar

Há uma série de aplicativos de visão computacional usados ​​hoje em operações militares. Primeiro é a detecção do inimigo. Uma segunda aplicação está na orientação de mísseis. Sistemas sofisticados usados ​​na orientação de mísseis podem, na verdade, enviar um míssil para um local e não para um alvo específico – o alvo está localizado (por meio de sistemas de visão computacional) assim que o míssil estiver na área.

Veículos autônomos

Esta é uma das mais recentes aplicações da visão computacional. Os veículos autônomos são mais do que apenas carros autônomos – eles incluem outros veículos terrestres (de caminhões a pequenos robôs com rodas), bem como veículos aéreos. E os veículos podem ser totalmente autônomos (sem condutor) ou parcialmente autônomos (onde o sistema de visão por computador suporta o piloto ou o motorista em certas situações).

Outras novas aplicações da visão computacional na tecnologia atual incluem:

Ferramentas de visão computacional

São ferramentas, plataformas ou recursos que auxiliam ou facilitam o processo de programação para a visão computacional.

Estas são várias das principais ferramentas na visão computacional:

OpenCV

O OpenCV é uma biblioteca de código aberto para visão computacional. Tem interfaces Java, C++ e Python. Ele também suporta Android, Windows, Mac OS, Linux e iOS.

SimpleCV

Essa também é uma estrutura de software livre para criar aplicativos de visão computacional. Através do SimpleCV você pode acessar outras bibliotecas, como o OpenCV, sem precisar primeiro aprender sobre formatos de arquivos, gerenciamento de buffer, espaços de cores ou profundidades de bits.

SciPy

SciPy é uma biblioteca de código aberto Python que é usada em computação técnica e computação científica.

MeshLab

Uma biblioteca de código aberto, este banco de dados é útil para processar e editar malhas triangulares 3D.

DLib

O DLib é um moderno kit de ferramentas para C++ que contém ferramentas e algoritmos para construir softwares complexos para resolver problemas do mundo real.

Nos últimos anos, a visão computacional chamou a atenção de participantes de diferentes setores, devido às suas múltiplas aplicações.

Até 2022, o mercado de software e hardware de visão computacional deve atingir US$ 48,6 bilhões. Fabricantes de dispositivos, desenvolvedores de software e empresas de componentes e semicondutores podem considerar investir em visão computacional para capitalizar oportunidades futuras.

Existem também inúmeras questões de pesquisa em visão computacional que não foram abordadas. Há muito espaço para pesquisadores, programadores e desenvolvedores de software conduzirem estudos adicionais em visão computacional.

Essa tecnologia só se tornará muito relevante nos próximos anos.

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