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Processamento de Imagens: O que é e como aplicar?

6 minutos para ler

O que é Processamento de Imagens? Se trata de uma área que contempla técnicas para realizar operações com imagens para diferentes fins, como melhorar a nitidez, remover ruídos e muito mais!

Neste artigo detalhamos mais sobre essa área e mostramos as principais aplicações destas técnicas. Bora lá!

O que é Processamento de Imagens?

Praticamente qualquer tipo de operação que você realiza com imagens pode ser considerado um processamento de imagem. Existem vários formatos para representar esse tipo de dado, um famoso é o formato “RGB” – Red, Green e Blue.

Neste formato, temos matrizes (“tabelas”) que representam a intensidade de cor, que no caso do RGB, são matrizes para 3 cores: Vermelho, verde e azul.

O que é uma imagem?

Utilizando essas matrizes, conseguimos fazer diversas operações, como adição, subtração e por aí vai. Por exemplo, um processamento bem básico seria adicionar aumentar a intensidade de tons de vermelho na imagem toda, deixando-a mais avermelhada.

Além disso, é importante ressaltar que o formato RGB é famoso no ambiente virtual, pois os monitores operam utilizando utilizando a emissão de luz nessas cores. Todavia, outros formatos também são utilizados de acordo com a aplicação, um exemplo é o CMYK (Cyan, Magenta, Yellow e Black) que é utilizado para impressão.

Que operações conseguimos fazer?

Existe uma infinidade de aplicações, mas vamos mostrar algumas aqui que representam bem as principais atividades que utilizam processamento de imagens:

Binarização: Também conhecido como limiarização, consiste em pegar uma imagem, e convertê-la para preto e branco de acordo com suas intensidades de cor. Um exemplo simples seria navegar pela imagem transformando todos os valores a cima de uma intensidade especificada para branco (e os demais para preto).

Operação de Binarização
Limiarização aplicada para separar o que é célula e o que não é. Poderíamos usar a imagem processada para fazer uma contagem de células.

Filtros: Outro conjunto de técnicas bem popular são os filtros, frutos de uma operação chamada convolução. Por sua vez, a convolução é o processo de pegar uma máscara com valores (3×3 no exemplo abaixo), e efetuar operações para gerar uma nova imagem.

Operação de Convolução

Entretanto, olhar para essa multiplicação estranha pode gerar confusão não é? Todavia, existem valores famosos para essa máscara, um deles é o operador de Sobel, um filtro que objetiva encontrar bordas em imagens:

Operador de Sobel para Detecção de Bordas
Exemplo operador de Sobel, encontrando bordas em imagens.

Mas, claro, existem outros filtros que são bem úteis também:

Exemplos de Filtros
Filtros para remoção de ruído (de-noising), melhora de resolução de imagem (super-respolution) e para preenchimento de regiões obstruídas em imagem (in-painting)

Essas técnicas são muito bacanas, não é? O que eu acho mais fascinante é que todas elas possuem múltiplas variações e aplicações. Você talvez já tenha ouvido falar de Deep Learning, que é uma área de inteligência artificial que usa uma técnica chamada “Redes Neurais”, nessa área existem as “Redes Neurais Convolucionais”, que são técnicas que aprendem filtros por si só, e hoje em dia são muito utilizadas em várias aplicações (desde redes sociais até carros autônomos).

Além disso, existem muitas outras técnicas, um livro bacana para aprender as principais técnicas da área é o “Processamento de Imagens Digitais“, que mostra o funcionamento de várias técnicas em detalhes.

Na próxima seção vamos ver algumas aplicações em mais detalhes!

Aplicações no Mercado

Filtro do Instagram: Usados por muitos, é um claro exemplo de como podemos utilizar processamento de imagens para realizar alterações na imagem para obter ganhos em aspectos visuais, por exemplo para dar um aspecto mais “frio” ou “quente”.

Processamento de Imagens no Instagram
Alguns filtros do Instagram

Limpeza de Documentos: No processo de muitas empresas (como abertura de conta em banco, assinatura de contratos, etc), os clientes mandam seus documentos para serem analisados. Afinal, é super comum que as imagens enviadas pelos clientes tenham diferentes iluminações, ângulos, ruídos, etc, o que dificulta o processamento automático deles. Para contornar isso, podemos usar técnicas de processamento de imagem para auxiliar:

Processamento de Documento Escaneado
Processamento de Documentos, utilizando técnicas de correção de perspectiva e binarização.

Operação de Robôs: Os mais diversos tipos de robôs utilizam técnicas de processamento de imagens em suas atividades. Um exemplo clássico (representado pela imagem abaixo) é fazer o robô seguir uma linha em sua operação. Este exemplo pode parecer bobo, mas com coisas bem similares conseguimos realizar a automação de robôs em centrais de estoque (a Amazon possui mais de 200 mil robôs operando de forma autônoma), e também são a base de coisas bem sofisticadas como os carros autônomos.

Robô que realiza análise de imagens para definir sua rota.

Aplicações Médicas: Na área médica são infinitas as aplicações, que vão desde aquisição e construção da imagem capturada pelos equipamentos, processamento da imagem para remover eventuais ruídos, até mesmo identificação de certos padrões que podem indicar uma doença.

Processamento de PET Scan
Aquisição de um PET Scan, que envolve o processamento de imagens para realizar a reconstrução das imagens através dos dados capturados.

Por fim, a gente poderia continuar dando exemplos aqui pra sempre, mas olhando para esses casos já dá pra imaginar o potencial que temos nessa área. Tudo que você puder registrar uma imagem (seja na tela do seu computador, através de uma câmera, scanner, etc) pode se beneficiar de técnicas de processamento de imagem.

Ferramentas

Tá, agora você pode estar interessado em como fazer esse tipo de aplicação você pode explorar ferramentas que utilizam processamento de imagens indiretamente (como o próprio instagram, mas também as ferramentas específicas de edição de imagem, como Photoshop, que possuem várias dessas técnicas já implementadas.

Entretanto, se você quer integrar essas técnicas em algum sistema e fazer processamentos mais avançados/específicos, você provavelmente vai precisar utilizar uma linguagem de programação e algumas bibliotecas.

Aliás, praticamente qualquer linguagem de programação possui alguma biblioteca dedicada à isso, mas a nossa recomendação para você conseguir acesso à muitas ferramentas boas e atualizadas é que utilize a linguagem Python, juntamente à duas bibliotecas principais: OpenCV e Scikit-image.

Ferramentas de Processamento de Imagens

Essas são bibliotecas muito importantes e com uma documentação bem feita sobre como utilizar cada uma das técnicas, com exemplos e tudo mais. Portanto, para quem quer trabalhar com processamento de imagens, são indispensáveis.

Conclusão

A área de processamento de imagens é muito importante hoje em dia, considerando o tanto de dados visuais que temos sendo gerados a todo instante. Dessa maneira, se você trabalha com ciência de dados, ter conhecimento dessas técnicas é crucial para conseguir criar soluções melhores.

Está começando na área de desenvolvimento, processamento de imagens, visão computacional ou ciência de dados? Se quiser receber mais conteúdos como esse, siga a gente no Instagram e LinkedIn! 😀

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