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10 Ferramentas de visão computacional mais utilizadas

O desenvolvimento da inteligência artificial tem proporcionado a transferência de tarefas que derivam dos sentidos humanos para as máquinas. As ferramentas de visão computacional, por exemplo, permitem que softwares interpretem imagens como o olho humano.

Isso implica, inclusive, reconhecer padrões, catalogar imagens e associar figuras semelhantes. Tudo em um tempo muito menor do que uma pessoa é capaz de fazer, facilitando a análise de imagens em massa.

Diferentes ferramentas de visão computacional vão definir as possibilidades de uso dessas aplicações. Continue lendo para conhecer 10 desses recursos.

O que é visão computacional?

Em termos simples, a visão computacional é o processo de reconhecimento de imagens por parte das máquinas para a realização de tarefas relacionadas à visualidade. 

Como as máquinas não possuem realmente a capacidade de enxergar, elas analisam os pixels, minúsculos quadrados que compõem as imagens digitais. Assim, um programa de computador pode dizer que duas imagens correspondem a um mesmo objeto examinando que possuem padrões de pixels similares.

Contudo, essa análise não é infinita. A visão computacional só atua em figuras de objetos para os quais as máquinas foram treinadas para reconhecer. Dessa forma, quanto mais “treinada” a máquina estiver, quanto mais imagens ela tiver aprendido, mais eficaz será o processo de visão computacional.

Para o que é usada a visão computacional?

Tradicionalmente, existem três principais tarefas que a visão computacional realiza. Entenda mais sobre cada tipo a seguir.

Classificação de imagens

Ao realizar a classificação de imagens, a visão computacional trabalha indicando um grupo ao qual os objetos representados pertencem. Essa é a função que permite que o computador analise uma série de radiografias e identifique as que apresentam tumores.

Localização de objetos

A localização de objetos pela visão computacional funciona de modo similar à classificação de imagens. Só que, neste caso, em vez de determinar a qual grupo as figuras pertencem, a máquina coloca em destaque o objeto que mais se encaixa em uma determinada classificação.

Um exemplo do uso da visão computacional para localizar objetos é o reconhecimento facial pelas câmeras do celular. É comum que o aparelho coloque um quadrado ao redor dos rostos nas fotografias, destacando-os.

Detecção de objetos

A detecção de objetos trata-se de uma mistura da classificação de imagens com a localização de objetos. Em uma imagem com vários elementos de tipos diferentes, a máquina consegue definir em qual grupo cada um se encaixa.

Sistemas de câmeras inteligentes utilizam a visão computacional para diferenciar o que é uma pessoa dos outros objetos e animais que são capturados no vídeo.

Ferramentas de visão computacional mais utilizadas

Assim como outros campos do machine learning, as análises de imagem são realizadas a partir de algoritmos, ou seja, de instruções em linguagem de programação dadas à máquina.

Cada ferramenta de visão computacional oferece modelos algorítmicos que efetuam ações específicas. Saiba o que é possível fazer em cada aplicação.

BoofCV

BoofCV é uma biblioteca aberta de linguagem de programação Java que tem como base a análise de imagens em tempo real. Essa ferramenta de visão computacional oferece pacotes com as seguintes funcionalidades:

  • Processamento de imagens;
  • Extração de características;
  • Visão geométrica;
  • Calibração de câmera;
  • Reconhecimento de objetos;
  • Visualização.

YOLO

Outra ferramenta de visão computacional é o YOLO, um algoritmo de detecção de objetos em tempo real. Ele estrutura aplicações que realizam essa tarefa de forma mais rápida.

Enquanto outros algoritmos trabalham em dois passos, detectando os possíveis objetos e separando as suas classificações, o YOLO realiza uma previsão sobre todas as figuras e as suas categorias de uma vez.

Por isso, o seu nome é a abreviação de You Only Look Once, que em português significa “você só olha uma vez”.

SimpleCV

A SimpleCV pode ser definida como uma plataforma aberta de desenvolvimento de software. Ela dá acesso a várias bibliotecas de códigos para gerar processos de visão computacional.

CUDA

CUDA é uma Interface de Programação de Aplicações (API) desenvolvida pela companhia de tecnologia NVIDIA.

A interface baseia-se na computação paralela para acelerar aplicações. Isso é possível porque esse modelo consegue realizar vários cálculos ao mesmo tempo. Como ferramenta de visão computacional, essa API atua acelerando o processamento de imagens.

TensorFlow

Mais uma biblioteca de código aberto gratuita, a TensorFlow reúne APIs, extensões e ferramentas de inteligência artificial. Esses recursos podem ser usados para ensinar a máquina a processar imagens e reconhecer objetos.

OpenCV

A OpenCV também é uma plataforma de código aberto gratuita. Ela reúne mais de 2,5 mil algoritmos, que podem ser utilizados para escrever programas de detecção facial, extração de objetos 3D e rastreamentos de objetos em movimento.

Em breve, a plataforma lançará o OpenCV Face Recognition, um programa que analisa as similaridades em duas imagens de rostos.

Matlab

Matlab é um software de programação e computação numérica voltado para cientistas de dados. Ele possui um compilado de ferramentas específicas para a construção de modelos de visão computacional que podem realizar:

  • Calibração de câmera;
  • Rotulagem de imagem e vídeo;
  • Segmentação de imagem.

C++

No caso da C++, trata-se de uma linguagem de programação criada para apresentar altas performances, porém de forma rápida.

Por sua capacidade de criar algoritmos que realizam tarefas grandes com precisão, a linguagem C++ é a base de certas ferramentas de visão computacional, como a OpenCV.

Python

Esta é outra linguagem de programação. Por ser mais simplificada e legível do que outras linguagens, muitos programadores preferem usar a Python como ferramenta de visão computacional.

A biblioteca OpenCV, por exemplo, apesar de ser desenvolvida em C++, oferece extensões para serem instaladas de forma integrada à linguagem Python.

AWS

AWS é um serviço da Amazon voltado à computação em nuvem que liga os usuários a centros de processamento de dados em todo o mundo.

O AWS apresenta recursos para auxiliar no aprendizado profundo de máquinas em processos de computação visual, como o AWS DeepLens. Também possui ferramentas pré-treinadas de análise de imagem, como o Amazon Rekognition.

A ferramenta a ser utilizada dependerá, portanto, do seu objetivo. Um profissional qualificado poderá te dizer como aplicá-la aos seus planos. Para isso, conheça os nossos serviços de visão computacional e peça um orçamento.

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