O que é visão computacional e para que serve: guia para iniciantes

Você já se perguntou como seu smartphone consegue reconhecer seu rosto para desbloquear a tela? Ou como carros autônomos conseguem detectar pedestres e outros veículos para evitar acidentes? Esses são exemplos práticos de visão computacional (computer vision, em inglês), uma subárea da inteligência artificial que permite aos computadores interpretar e processar imagens e vídeos como humanos.

A seguir, vamos explorar o que é visão computacional, como ela funciona, suas aplicações e como você pode aprender mais sobre essa tecnologia.

O que é visão computacional?

Visão computacional é uma área da computação que permite aos computadores interpretar e processar imagens e vídeos, possibilitando a realização de tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de imagens médicas.

Inicialmente, as técnicas aplicadas eram baseadas em algoritmos que seguiam uma série de passos definidos. Esses algoritmos, embora determinísticos e confiáveis para problemas bem definidos, eram limitados em flexibilidade. Com o avanço da tecnologia, modelos de machine learning (aprendizado de máquina), especialmente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), começaram a ser utilizados para tarefas de visão computacional.

Esses modelos são treinados com grandes volumes de dados, permitindo que aprendam a identificar padrões e realizar tarefas complexas sem a necessidade de algoritmos explícitos. Embora ofereçam maior flexibilidade e adaptação a diferentes ambientes e variabilidades, os modelos de machine learning são probabilísticos e podem produzir resultados variados a partir da mesma imagem.

Portanto, a escolha entre algoritmos tradicionais e modelos de machine learning depende do tipo de problema a ser resolvido. Para problemas bem definidos e padronizados, algoritmos de visão computacional podem ser suficientes. Já para problemas mais complexos e variáveis, os modelos de machine learning são mais adequados.

Como a visão computacional funciona

A visão computacional utiliza uma variedade de técnicas para processar e interpretar dados visuais. A seguir, exploramos algumas das principais abordagens.

Técnicas de pré-processamento de imagens

Antes da análise, as imagens precisam ser preparadas adequadamente. Esse pré-processamento inclui técnicas como conversão de cores (por exemplo, de RGB para escala de cinza), redimensionamento para normalização das dimensões das imagens e remoção de ruído para melhorar a qualidade visual. Outras técnicas de pré-processamento incluem filtragem, realce de bordas e transformações geométricas, que servem para melhorar a detectabilidade dos elementos de interesse nas imagens.

Técnicas baseadas em deep learning

As técnicas de deep learning (aprendizado profundo), como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), são fundamentais para a visão computacional. Elas são utilizadas para tarefas como detecção de objetos, reconhecimento de imagens e segmentação de cenas. Essas redes são treinadas com grandes conjuntos de dados rotulados, permitindo que aprendam a identificar padrões complexos e nuances em imagens. Esse treinamento envolve o ajuste de milhões de parâmetros, permitindo que a rede aprenda a abstrair características de baixo nível (como bordas) até conceitos de alto nível (como reconhecimento de objetos específicos).

Técnicas baseadas em algoritmos

Além de deep learning, a visão computacional também utiliza técnicas baseadas em algoritmos, como detecção de bordas, cantos e regiões de interesse. Algoritmos como SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features) e ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) são exemplos desses métodos, pois extraem características significativas de imagens para tarefas como alinhamento de imagens, reconhecimento de padrões e estabilização de vídeos. Essas técnicas são valiosas em cenários onde o deep learning pode ser excessivo ou onde os dados rotulados são escassos.

O que se pode fazer com visão computacional?

Visão computacional abre um leque amplo de possibilidades e aplicações que transformam diversos setores. Desde a criação de modelos tridimensionais detalhados até a análise de objetos em movimento, as técnicas de visão computacional oferecem soluções inovadoras e eficientes para problemas complexos. Veja algumas das aplicações práticas mais significativas.

Processamento de nuvens de pontos

As nuvens de pontos são conjuntos de dados tridimensionais que representam a forma de um objeto ou cena. O processamento de nuvens de pontos envolve várias técnicas, como registro (alinhamento de múltiplas nuvens de pontos para formar um modelo completo), redução de ruído (remoção de pontos espúrios) e conversão de nuvens de pontos não organizadas em organizadas (estruturação dos dados para facilitar a análise). Essas técnicas são essenciais para aplicações como mapeamento 3D, modelagem de ambientes e inspeção de peças industriais.

Processamento de visão 3D

A visão 3D envolve a utilização de múltiplas imagens de uma cena para estimar sua estrutura tridimensional. Técnicas como estrutura a partir do movimento (SfM) utilizam sequências de imagens para reconstruir a geometria 3D do ambiente. A odometria visual, por outro lado, é usada para estimar a posição e a orientação de uma câmera em movimento, criando modelos 3D detalhados a partir de imagens bidimensionais. É comum a utilização dessas técnicas em robótica, realidade aumentada e veículos autônomos, onde a percepção tridimensional é crítica para a navegação e interação com o ambiente.

Aplicações práticas da visão computacional

A visão computacional está transformando várias indústrias com suas inúmeras aplicações práticas. Aqui estão algumas das principais áreas onde essa tecnologia está fazendo uma diferença significativa:

Sistemas autônomos

Os carros autônomos são um exemplo notável de sistemas que utilizam visão computacional para navegar e tomar decisões em tempo real. Sensores visuais ajudam esses veículos a detectar e evitar obstáculos, reconhecer sinais de trânsito e identificar pedestres, o que é fundamental para a segurança e eficiência na condução autônoma.

Segurança e vigilância

A visão computacional também é utilizada em sistemas de segurança para vigilância automatizada. Câmeras equipadas com software de visão computacional podem detectar atividades suspeitas, reconhecer rostos e monitorar perímetros, fornecendo uma camada adicional de segurança em espaços públicos e privados.

Saúde e medicina

Na área da saúde, a visão computacional auxilia na análise de imagens médicas. Por exemplo, técnicas de processamento de imagens ajudam a detectar tumores em exames de ressonância magnética e radiografias com maior precisão do que métodos tradicionais. Isso permite diagnósticos mais rápidos e precisos, além de tratamentos mais eficazes.

Automação industrial

Na manufatura, a visão computacional contribui para o controle de qualidade e manutenção preditiva. Sistemas baseados em visão podem inspecionar produtos em linha de produção para detectar defeitos ou irregularidades, garantindo que apenas produtos de alta qualidade cheguem ao mercado. Além disso, eles podem monitorar o desgaste de máquinas, prevenindo falhas antes que ocorram.

Agricultura

Na agricultura, drones equipados com câmeras de visão computacional capturam imagens aéreas de plantações, ajudando os agricultores a monitorar a saúde das culturas e identificar áreas que necessitam de atenção, como irrigação ou controle de pragas. Essa análise precisa permite uma gestão mais eficiente e sustentável das fazendas.

@asimov.academy

Inteligência Artificial na agricultura! Drones que colhem frutas usando Visão Computacional, uma técnica de IA que permite extrair informações a partir de imagens e transformá-las em dados para realizar tarefas (neste caso, realizar a colheita). O que você pensa sobre isso?

♬ som original – Asimov Academy – Asimov Academy

Comércio e varejo

No varejo, a visão computacional serve para melhorar a experiência do cliente e otimizar operações. Por exemplo, câmeras de segurança com reconhecimento facial podem personalizar experiências de compra, enquanto a análise de comportamento do cliente nas lojas ajuda a ajustar a disposição de produtos para maximizar as vendas.

@asimov.academy

Implementar um algoritmo como este em 2024, usando Python, é uma tarefa absurdamente simples; um script com menos de 100 linhas de código… Lojas e supermercados podem utilizar para monitorar o tempo médio de uso dos clientes, tempo médio de espera para atendimento, mensurar a produtividade dos funcionários e até montar um mapa de calor da loja, para otimizar a disposição de produtos e aumentar o faturamento. A pergunta não é mais: “Como?”, mas sim: “Devo?” O que você acha?

♬ Creepy simple horror ambient(1270589) – howlingindicator

Dispositivos móveis e fotografia

A visão computacional está integrada nos smartphones modernos, aprimorando as capacidades de fotografia e segurança. Funcionalidades como reconhecimento facial para desbloqueio do dispositivo e efeitos de realidade aumentada em aplicativos de câmera são possibilitadas por essa tecnologia.

Jogos e entretenimento

No setor de jogos e entretenimento, a visão computacional ajuda a criar experiências de realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR). Isso inclui tudo, desde filtros faciais em aplicativos de mídia social até jogos imersivos que interagem com o ambiente do usuário em tempo real.

Esporte

Na área esportiva, a visão computacional ajuda atletas e treinadores a analisar vídeos de treinos e competições. Utilizando a biblioteca MediaPipe e OpenCV, é possível acompanhar automaticamente a trajetória de objetos como bolas, raquetes e tacos, além do movimento do corpo. Um exemplo prático é o projeto Analisador de Saques no Tênis, do vídeo a seguir.

Ferramentas e bibliotecas para visão computacional

Existem diversas ferramentas e bibliotecas que facilitam o desenvolvimento de aplicações de visão computacional. Abaixo, detalhamos algumas das mais populares e suas principais características:

MATLAB

O MATLAB é uma linguagem de programação utilizada em diversas áreas de engenharia, matemática e simulações, incluindo visão computacional. Ele é especialmente valorizado por sua capacidade de prototipagem rápida e análise de dados. Apesar de ser uma ferramenta poderosa, é importante notar que MATLAB é uma linguagem de programação paga. Uma alternativa gratuita nesse caso seria a linguagem Python.

Simulink

O Simulink é uma plataforma que permite a modelagem e simulação de sistemas dinâmicos em um ambiente de edição low-code/no-code. Ele facilita a integração de algoritmos de visão computacional com sistemas de controle e automação, oferecendo ferramentas visuais para criar modelos de sistemas complexos. Com o Simulink, é possível simular o comportamento de sistemas antes de implementá-los fisicamente, o que é especialmente útil para testar e validar algoritmos de visão computacional em um ambiente controlado. Além disso, ele suporta a geração automática de código, que serve para implementar os modelos diretamente em hardware, tornando o processo de desenvolvimento mais eficiente.

OpenCV

O OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma das bibliotecas mais populares para visão computacional. Esta biblioteca de código aberto fornece centenas de funções para processamento de imagens e visão computacional, incluindo técnicas de filtragem, detecção de características, segmentação e reconhecimento de objetos. A flexibilidade do OpenCV, juntamente com sua extensa documentação e suporte para várias linguagens de programação (como C++, Python e Java), a torna uma escolha preferida entre desenvolvedores e pesquisadores. Além disso, a comunidade ativa contribui continuamente com melhorias e novos módulos, ampliando suas capacidades.

TensorFlow e Keras

Para aqueles interessados em deep learning, o TensorFlow e o Keras são bibliotecas poderosas que permitem a criação e treinamento de redes neurais para tarefas de visão computacional.

• TensorFlow é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google Brain Team, conhecida por sua flexibilidade e escalabilidade. Ela suporta tanto o desenvolvimento de modelos simples quanto de redes neurais profundas complexas, sendo muito utilizada para pesquisa e produção em grande escala.
• Keras é uma API de alto nível para redes neurais, que roda sobre TensorFlow (entre outros backends). Ela facilita a construção e experimentação de modelos de deep learning, oferecendo uma interface mais simples e intuitiva, ideal para prototipagem rápida e experimentação.

PyTorch

O PyTorch, desenvolvido pela Meta AI, é outra biblioteca popular de deep learning conhecida por sua flexibilidade e capacidade de pesquisa. Com uma interface intuitiva, o PyTorch permite a criação dinâmica de redes neurais, facilitando a experimentação e a pesquisa em visão computacional. Ele é comumente utilizado em aplicações que requerem processamento de imagens em tempo real e aprendizado por reforço.

Dlib

A Dlib é uma biblioteca de machine learning que inclui ferramentas de reconhecimento facial e algoritmos de visão computacional prontos para uso. Com suporte para Python e C++, a Dlib oferece funções para detecção de rostos, reconhecimento facial e rastreamento de objetos. Sua facilidade de uso e precisão fazem dela uma escolha popular para projetos que envolvem análise de imagens faciais.

Scikit-Image

Parte do ecossistema SciPy, o Scikit-Image oferece uma coleção de algoritmos para processamento de imagens em Python. Ele inclui funções para filtragem, morfologia, segmentação, restauração e transformação de imagens. A biblioteca é conhecida por sua interface amigável e integração com outras bibliotecas de ciência de dados, como NumPy e Matplotlib.

SimpleCV

O SimpleCV é uma biblioteca de visão computacional fácil de usar, ideal para desenvolvedores que buscam uma rápida implementação de aplicativos de visão computacional. Com uma interface simples, o SimpleCV permite a criação de projetos de visão computacional com pouca codificação. Ele oferece funções para captura de imagens, detecção de características e manipulação de imagens, facilitando a prototipagem rápida e o desenvolvimento de soluções de visão computacional.

Futuro da visão computacional

A visão computacional está em constante evolução, acompanhando o ritmo das inovações tecnológicas. Aqui estão algumas das principais tendências emergentes:

Integração com Internet das Coisas (IoT)

A integração da visão computacional com a Internet das Coisas (IoT) está permitindo o desenvolvimento de sistemas inteligentes que podem processar e analisar dados visuais em tempo real. Sensores de imagem conectados à internet podem monitorar ambientes de forma mais eficiente, desde sistemas de segurança residencial até cidades inteligentes, proporcionando informações valiosas para decisões automatizadas e análises preditivas.

Avanços com 5G

A tecnologia 5G está revolucionando a visão computacional ao oferecer velocidades de transmissão de dados extremamente rápidas e baixa latência. Isso possibilita a implementação de aplicações de visão computacional que requerem processamento e resposta quase instantâneos, como veículos autônomos e sistemas de vigilância em tempo real. Com 5G, é possível transmitir grandes volumes de dados visuais para a nuvem e receber feedback imediato, melhorando a eficiência e a eficácia das aplicações.

Visão computacional e realidade aumentada (AR)

A combinação de visão computacional com realidade aumentada (AR) está criando experiências imersivas e interativas. Aplicações como reconhecimento de objetos e mapeamento de ambiente são aprimoradas por AR, oferecendo desde aplicações educacionais até jogos e ferramentas de design. A integração de AR com visão computacional está facilitando a criação de interfaces mais intuitivas e úteis, ampliando as possibilidades de interação com o mundo digital e físico.

Visão computacional e inteligência artificial (IA)

A visão computacional está se fundindo com outras áreas da IA, como aprendizado por reforço e redes neurais generativas, para criar soluções mais avançadas. Isso está resultando em sistemas que não apenas identificam e analisam imagens, mas também aprendem e evoluem com base em novas informações, possibilitando aplicações mais sofisticadas e adaptativas.

Desafios e oportunidades na visão computacional

Os avanços da visão computacional também estão desafiando os pesquisadores a enfrentar novos obstáculos.

Necessidade de grandes conjuntos de dados

Uma das principais dificuldades na visão computacional é a necessidade de grandes quantidades de dados rotulados para treinar modelos eficazes. Coletar e rotular esses dados pode ser caro e demorado. No entanto, a inovação em técnicas de machine learning, como aprendizado semi-supervisionado e transfer learning, está ajudando a superar esses obstáculos, tornando o treinamento de modelos mais acessível e eficiente.

Questões de privacidade e segurança

Com a crescente implementação de sistemas de visão computacional em áreas sensíveis, como segurança e saúde, surgem preocupações sobre privacidade e segurança dos dados. O desenvolvimento de métodos robustos de criptografia e políticas de proteção de dados é essencial para mitigar riscos e garantir a utilização ética e segura dos dados visuais.

Desafios de integração e escalabilidade

Integrar soluções de visão computacional com sistemas existentes e garantir sua escalabilidade pode ser complexo. A necessidade de hardware especializado e a compatibilidade com diferentes plataformas podem criar barreiras. No entanto, essas dificuldades também incentivam o desenvolvimento de soluções mais flexíveis e adaptáveis, ampliando a aplicação da visão computacional em diversos contextos e indústrias.

Desenvolvimento de modelos mais eficientes

Criar modelos de visão computacional que sejam mais eficientes em termos de consumo de energia e poder computacional é um desafio contínuo. A busca por algoritmos mais otimizados e o uso de hardware mais eficiente estão abrindo oportunidades para tornar a visão computacional mais acessível e aplicável em dispositivos móveis e sistemas embarcados.

Exemplos de projetos de visão computacional

Para ajudar você a começar a aplicar a visão computacional na prática, a Asimov Academy oferece vários projetos práticos e acessíveis. Cada projeto é acompanhado por uma videoaula gratuita no YouTube, onde você pode seguir o passo a passo da implementação. Aqui estão alguns exemplos:

Criando um personal trainer com inteligência artificial

Neste projeto, você aprenderá a desenvolver um sistema que analisa seus treinos de academia utilizando Python e MediaPipe. Com ele, você será capaz de identificar a posição dos membros e do corpo durante os exercícios, criando um aplicativo web interativo com Streamlit para visualizar e analisar seus treinos. A videoaula gratuita explica detalhadamente como utilizar a biblioteca MediaPipe para capturar e interpretar os movimentos do corpo com precisão. Este projeto é ideal para quem deseja aplicar tecnologia avançada em suas atividades cotidianas e melhorar os resultados na academia.

Rastreando sua mão na webcam

Este projeto ensina a desenvolver um módulo de rastreamento de mãos utilizando algoritmos avançados de visão computacional das bibliotecas OpenCV e MediaPipe. Você aprenderá a identificar e seguir os movimentos das mãos com precisão, permitindo diversas possibilidades de interação e automação. O código desenvolvido pode ser adaptado para controlar aplicativos, jogos ou dispositivos virtuais, proporcionando uma experiência interativa inovadora. A videoaula gratuita guia você por todas as etapas de implementação, tornando o aprendizado prático e acessível.

Controlando seu PC com os olhos

Neste projeto, você aprenderá a criar uma ferramenta que permite controlar o mouse do seu computador com o movimento dos olhos. Utilizando Python e a biblioteca MediaPipe, você descobrirá como identificar a direção do olhar e traduzir isso em movimentos precisos do cursor na tela. Esta é uma excelente introdução às automações que podem facilitar suas tarefas diárias e ampliar suas capacidades tecnológicas. A videoaula gratuita cobre todas as etapas do desenvolvimento, tornando o processo de aprendizado simples e direto.

Como aprender mais sobre visão computacional?

Se você está interessado em aprender mais sobre visão computacional, recomendamos a Trilha Visão Computacional com Python, da Asimov Academy. A Trilha é uma formação completa que abrange desde os conceitos básicos até manipulação de matrizes avançadas, manipulação automatizada de imagens e vídeos, detecção corporal com IA e muito mais utilizando Python, MediaPipe e OpenCV.

Visão Computacional com Python

São cursos da Trilha Visão Computacional:

Python Starter

Edição Automatizada de Imagens

Introdução à Biblioteca Numpy

Visão Computacional com OpenCV

Além desses cursos, a trilha conta com projetos que te capacitam a trabalhar com dados visuais para torná-lo um profissional mais competitivo e abrir novas oportunidades de carreira.

Conclusão

Neste guia, exploramos o que é visão computacional, como ela funciona, suas aplicações práticas e as ferramentas que você pode usar para começar a desenvolver seus próprios projetos. A visão computacional é uma área poderosa e em constante evolução, com potencial para transformar diversas indústrias e melhorar nossas vidas diárias.

Se você está interessado em aprender mais sobre visão computacional e outras áreas da inteligência artificial, recomendamos explorar cursos e tutoriais online, como os oferecidos pela Asimov Academy. Continue estudando e experimentando, e logo você estará desenvolvendo suas próprias aplicações inovadoras!