O que é a visão computacional?
Introdução à visão computacional
A visão computacional é o campo cativante da inteligência artificial que busca capacitar máquinas com a capacidade de "ver" uma imagem e interpretar informações visuais tais como um objeto em uma imagem de maneira semelhante à perceção humana. É a tecnologia que permite aos computadores compreender imagens e vídeos, reconhecendo objetos, rostos e até mesmo emoções contidas nos mesmos.
Este campo de reconhecimento revolucionário tem suas raízes baseadas na pesquisa inicial de objetos de imagem por IA, onde os cientistas sonharam primeiro em construir máquinas que pudessem replicar a visão humana. Desde estes humildes começos, a visão computacional evoluiu rapidamente, estimulada pelos avanços no machine learning , a potência de cálculo, e a disponibilidade de grandes quantidades de processamento de dados visuais.
Atualmente, o reconhecimento de imagens e vídeos é parte integrante da nossa vida digital, fornecendo código de alimentação a aplicações que vão desde o reconhecimento facial nos nossos smartphones até aos carros autopilotados que navegam em ambientes complexos.
A importância da deteção da visão por computador não pode ser exagerada. Está a transformar indústrias e a remodelar a forma como interagimos com a tecnologia. Desde os cuidados de saúde, onde a visão computacional facilita o diagnóstico por imagem médica e a segmentação, até à fabricação, onde melhora o controle de qualidade e a automação, as aplicações são vastas e em constante expansão.
A nossa crescente dependência em análise de dados visuais pontuais, desde feeds para as redes sociais até câmaras de vigilância, tornou a visão computacional indispensável para extrair ideias e tomar decisões informadas.
História da visão computacional
As raízes do reconhecimento da visão por computador remontam aos anos 50 e 60, com as primeiras tentativas de digitalizar e realizar análises de dados visuais. No entanto, não foi até a ascensão da inteligência artificial e do machine learning nas décadas de 1970 e 1980 que o campo realmente começou a acelerar.
Os investigadores começaram a desenvolver algoritmos de reconhecimento de imagens e de reconhecimento de padrões, com avanços notáveis como a transformação de Hough que permitiu aprender a deteção de linhas e objetos em imagens. A década de 1990 viu o surgimento da tecnologia de reconhecimento facial de imagens de objetos, um testemunho da crescente sofisticação dos algoritmos de segmentação da visão computacional.
As décadas de 2000 e 2010 marcaram um ponto de viragem significativo no modelo de reconhecimento de imagem e vídeo da cloud com o advento da classificação baseada em deep learning. As redes neurais convolucionais (CNNs) revolucionaram o reconhecimento de objetos, a segmentação de imagens e outras tarefas complexas, impulsionando a visão computacional a novas alturas. Este ponto de viragem testemunhou que aplicações como carros autopilotados e imagiologia médica avançada se tornam realidade.
Hoje em dia, a visão computacional continua a sua rápida evolução na aprendizagem, alimentada pelo crescente poder computacional e pela pesquisa inovadora em código.
As suas aplicações abrangem todas as indústrias, desde a realidade aumentada e robótica à agricultura e segurança. À medida que a tecnologia continua a avançar, o futuro da visão computacional encerra possibilidades ilimitadas, prometendo remodelar como interagimos e entendemos o mundo visual.
Como Funciona A Visão Computacional
A um alto nível, a classificação da visão computacional da cloud opera através de uma série de componentes de segmentação chave. Em primeiro lugar, a aquisição de imagem envolve a captura de dados visuais e de vídeo através de câmaras ou outros sensores. Esses dados brutos de imagem são então submetidos a pré-processamento, o que aprimora a qualidade de reconhecimento de imagem e os prepara para análise.
A extração de características é o próximo passo crucial de reconhecimento, em que os algoritmos de aprendizagem por objetos identificam padrões e objetos essenciais dentro da imagem, tais como arestas, cantos e texturas. Estas funcionalidades servem como blocos de construção para o reconhecimento de objetos, onde o sistema tenta identificar e classificar objetos dentro da cena.
Finalmente, a tomada de decisões entra em cena, permitindo que o sistema interprete a informação visual e tome as ações apropriadas com base em sua compreensão.
O Machine Learning
A deteção da visão por computador permite utilizar vários tipos de códigos de aprendizagem automáticos para realizar estas tarefas através da classificação. A aprendizagem supervisionada envolve algoritmos de treino em conjuntos de dados classificados, nos quais cada imagem é marcada com o objeto que contém.
Por outro lado, a aprendizagem não supervisionada da visão permite que algoritmos descubram padrões e estruturas na análise de dados sem rótulos de segmentação explícitos. A aprendizagem por reforço, inspirada na forma como os animais aprendem através de recompensas e punições, permite que os sistemas aprendam através de experiências e erros, tornando-a particularmente útil para tarefas como jogos e robótica.
Diferença em relação à visão humana
Enquanto o código de visão computacional da cloud se esforça para usar um modelo para emular a visão humana, há diferenças fundamentais de segmentação entre os dois. A visão humana é extraordinariamente adaptável, reconhecendo facilmente os objetos em diferentes condições, mesmo quando parcialmente obscurecidos ou vistos de diferentes ângulos.
Além disso, também se apoia numa vida de experiência e conhecimento para interpretar o mundo. A visão computacional, embora cada vez mais sofisticada, ainda luta com essas nuances. É mais suscetível a variações na iluminação, no ponto de vista e na oclusão, e carece do entendimento contextual mais amplo que os humanos possuem.
No entanto, a visão computacional continua a fazer progressos notáveis na classificação, superando os limites do que um modelo de máquina pode "ver" e entender. À medida que nos aprofundamos neste campo fascinante, iremos explorar o seu funcionamento interior, como é utilizado, e os desafios e oportunidades que ele apresenta nos anos vindouros.
Conceitos e técnicas centrais em visão computacional
Princípios de processamento de imagens
Em visão computacional, a jornada de reconhecimento de imagem começa com os princípios de reconhecimento de imagem e código de vídeo usados. Trata-se da obtenção de imagens a partir de diferentes câmeras e sensores que funcionam como olhos digitais. No entanto, as imagens brutas contêm imperfeições como ruído ou desfocagem.
As técnicas de visualização de pré-processamento, tais como a redução de ruído, filtragem e melhoramento, ajudam a refinar estas imagens, garantindo que estas estão preparadas para análises adicionais. A utilização de modelos de extração de funcionalidades é essencial para a compreensão de imagens, o processo de identificação de elementos chave como arestas, cantos, texturas e outros padrões. Estas funcionalidades funcionam como pontos de referência visuais, auxiliando em tarefas como o reconhecimento de objetos e a segmentação de imagens.
Deteção e Reconhecimento de Objetos
O código dos modelos de reconhecimento e deteção de objetos na cloud está no centro do image computer vision learning. Os códigos de Machine Learning, como as redes neurais (em particular as redes neurais convolucionais ou as CNN) e as máquinas vetoriais de suporte (MV), revolucionaram este campo. Estes algoritmos aprendem a reconhecer objetos analisando grandes quantidades de dados de treino de classificação.
Este código de processamento de dados cloud é utilizado como professor de visão de objetos, mostrando exemplos de algoritmos de diferentes objetos e os seus correspondentes rótulos de objetos.
É importante distinguir entre a classificação de objetos, que atribui uma etiqueta a uma imagem ou vídeo inteiro (ex: "cat"), a deteção de objetos, que localiza objetos dentro de uma imagem e desenha caixas delimitadoras em torno deles, e a segmentação de objetos, que vai mais longe ao definir os limites precisos de cada objeto.
Tipos de segmentação em visão computacional
Existem vários tipos de métodos de segmentação em visão computacional, cada um com seu próprio nível de detalhe e complexidade:
Segmentação Semântica
Este método consiste em atribuir uma class label a cada pixel de uma imagem. Por exemplo, no cenário de uma rua, todos os pixels pertencentes a carros seriam rotulados como "carro", e todos os pixels pertencentes a pedestres seriam rotulados como "pedestres".
Segmentação de instâncias
Baseando-se na segmentação semântica, a segmentação de instâncias distingue instâncias individuais de objetos dentro da mesma classe. Não só rotularia todos os carros como "carro", mas também diferenciaria entre o carro 1, o carro 2, e assim por diante. Isso é importante para tarefas como contar objetos em uma imagem.
Segmentação Panótica
Esta abordagem combina a segmentação semântica e a segmentação de instâncias. O seu objetivo é proporcionar uma compreensão completa de uma cena através da atribuição de um rótulo de classe a cada pixel e da distinção de instâncias individuais de objetos dentro da mesma classe.
Além destes tipos principais, existem outros métodos de segmentação tais como:
Segmentação regional
Concentra-se no agrupamento de pixéis com base em propriedades partilhadas utilizadas como cor ou intensidade.
Segmentação baseada em limites
Isto deteta limites entre regiões com base em mudanças súbitas em valores de pixel.
Segmentação baseada em gráficos
Isto modela uma imagem como um gráfico e usa algoritmos de particionamento de gráficos para segmentação.
A escolha do método de segmentação depende da aplicação específica e do nível de detalhe necessário.
Técnicas Avançadas De Visão Por Computador
Modelos de visão por computador se estendem além de imagens ou vídeos estáticos no reino das três dimensões e imagens em movimento. A aprendizagem e deteção de visão computacional em 3D aprofunda-se na estimativa, criando nuvens de pontos (coleções de pontos 3D que representam superfícies de objetos) e Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), o que permite que robôs e veículos autónomos naveguem pelos seus arredores.
O código de análise de máquinas de vídeo envolve o rastreamento de objetos à medida que estes se movem através de quadros, o reconhecimento de diferentes tipos de movimento (por exemplo, andar, correr), e a classificação de ações (por exemplo, abrir uma porta, acenar). Finalmente, modelos de aprendizagem visualmente generativos como as Redes Adversariais Generativas (GANs) surgiram, permitindo que os computadores criem imagens e vídeos inteiramente novos que são muitas vezes indistinguíveis dos reais. Estas técnicas avançadas estão a ultrapassar os limites do que é possível alcançar em visão computacional, com aplicações que vão desde realidade aumentada a carros autopilotados.
Benefícios e aplicações da visão computacional
O código de visão computacional, um campo da inteligência artificial, pode transformar indústrias automatizando tarefas que tradicionalmente usavam a visão humana. Esta tecnologia permite às máquinas interpretar e compreender informações visuais e de vídeo do mundo à nossa volta, levando a inúmeros benefícios e aplicações.
Uma vantagem significativa da visão computacional é a automatização de tarefas que eram realizadas anteriormente manualmente. Por exemplo, no fabrico, os sistemas de visão computacional são utilizados para substituir a classificação humana nos processos de controlo de qualidade, analisando produtos para deteção de defeitos a um ritmo muito mais rápido e consistente.
Este código não só poupa tempo e recursos, como também melhora a precisão e a velocidade, uma vez que os algoritmos de visão por computador podem muitas vezes superar os humanos na identificação de falhas sutis.
Além da automatização, o computer vision learning tem o potencial de melhorar a segurança em vários domínios. No sector da saúde, a deteção informática desempenha um papel crucial na imagiologia médica, auxiliando os médicos no diagnóstico de doenças através da análise de scanners e raios-X.
Pode conduzir a uma deteção mais precoce e a planos de tratamento mais eficazes. Do mesmo modo, no sector automóvel, o código de visão computacional é a coluna vertebral dos carros autopilotados e dos sistemas de assistência ao condutor, permitindo que os veículos percebam o que os rodeia, detetem obstáculos e tomem decisões informadas de classificação, o que acaba por conduzir a estradas mais seguras.
Aplicações da visão computacional em todas as indústrias
Vamos analisar mais de perto as aplicações da visão computacional em diferentes indústrias. Na fabricação, sistemas de imagem por computador e de visão por vídeo podem ser usados para controle de qualidade, identificando defeitos em produtos com alta precisão. Isto ajuda os fabricantes a manter os padrões dos produtos e a minimizar os desperdícios.
Os revendedores podem utilizar o código de visão computacional para a gestão de stocks, o seguimento dos níveis de stocks e a otimização do espaço de prateleira. Além disso, as análises de clientes otimizadas para a visão computacional podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento dos consumidores, ajudando os retalhistas a personalizar as suas estratégias de marketing.
Os modelos de aprendizagem por visão computacional estão a revolucionar a agricultura, ao permitirem a monitorização de colheitas e a classificação de rendimentos. Drones equipados com a tecnologia de visão computacional podem percorrer vastos campos, identificando áreas que necessitam de atenção, como as afetadas por pragas ou doenças.
Esta análise de dados pode então ser utilizada para otimizar a irrigação e a fertilização, conduzindo a rendimentos mais elevados. Na indústria do entretenimento, a visão computacional aprimora as experiências de realidade aumentada (RA) sobrepondo o conteúdo digital ao mundo real, criando aplicações imersivas e interativas.
Desafios e tendências futuras da visão computacional
Embora o potencial do reconhecimento da visão computacional seja imenso, também há desafios e preocupações éticas que precisam ser abordados. Garantir a privacidade e atenuar os enviesamentos nos algoritmos são considerações essenciais. A dependência da tecnologia na aprendizagem através de conjuntos de dados massivos e classificados também coloca desafios em termos de recolha de dados utilizados e de anotação.
Olhando para o futuro, espera-se que o código de visão computacional evolua em várias direções chave de classificação. O desenvolvimento do Explainable AI (XAI) tem como objetivo tornar os algoritmos de visão computacional mais transparentes e compreensíveis, criar confiança e facilitar a adoção.
A integração com outras tecnologias, como a Internet dos Objetos (IoT) e a computação de perímetro (edge computing), permitirá a análise e a tomada de decisões em tempo real das máquinas no ponto de recolha da análise de dados.
Os avanços no hardware, incluindo chips e sensores de IA especializados, irão acelerar ainda mais as capacidades dos sistemas de reconhecimento de imagem utilizados. Contudo, é importante ter em conta o impacto potencial na sociedade e na força de trabalho, uma vez que a automatização pode deslocar certos empregos. A classificação destas alterações e a garantia de uma transição harmoniosa serão essenciais.
Começar com a visão computacional
Recursos de aprendizagem
Embarcar na sua jornada de classificação de imagens com base no mundo do código de visão de computador cloud pode ser emocionante e gratificante. Para estabelecer uma base sólida, considere explorar recursos como o OpenCV, uma biblioteca open source amplamente utilizada e reconhecida pelas suas ferramentas e funcionalidades abrangentes.
Os entusiastas do Python podem utilizar bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Keras, que fornecem frameworks robustos para a construção e treino de modelos visuais de machine learning personalizados para deteção de visão computacional.
As plataformas online frequentemente utilizadas, como Coursera, Udacity e edX, oferecem cursos estruturados para o guiar através dos fundamentos e conceitos avançados deste campo dinâmico.
Dicas práticas para principiantes
À medida que inicia a sua jornada visual, é sensato começar com projetos pequenos e administráveis. Estes projetos podem servir de trampolins, gerando a sua confiança e gradualmente introduzindo-lhe desafios mais complexos de código de reconhecimento de imagem.
O envolvimento com comunidades online dedicadas à visão computacional pode ser inestimável, oferecendo oportunidades de suporte, colaboração e troca de conhecimento com outros estudantes e especialistas. Lembre-se de se manter informado sobre as últimas descobertas e avanços na pesquisa no campo, à medida que a paisagem do reconhecimento de visão por computador está constantemente evoluindo.
Ao beneficiar da potência da classificação de máquinas de dados visuais, abrimos novas possibilidades de inovação e descoberta. Assim, aceda ao desafio, explore as ferramentas e recursos disponíveis, e contribua com os seus talentos únicos para este campo emocionante e em constante evolução.
OVHcloud e Computer Vision
A OVHcloud oferece uma plataforma de cloud robusta concebida para potenciar os seus projetos de código de visão computacional. Graças às nossas ofertas de Machine Learning as a Service (MLaaS), pode agilizar a implementação e o treino dos seus modelos visuais, tirando partido da sua infraestrutura de alto desempenho para obter resultados ótimos.
As nossas soluções de AI Training permitem uma classificação eficaz do treino de imagem de modelos de machine learning, IA e deep learning, maximizando a utilização da GPU para ciclos de desenvolvimento mais rápidos.
A funcionalidade Cloud AI Notebooks oferece um ambiente intuitivo para o lançamento de computadores portáteis Jupyter ou VS Code na cloud, simplificando a experimentação e a colaboração. Além disso, a parceria entre a OVHcloud e a NVIDIA possibilita o acesso à plataforma NVIDIA NGC, permitindo o lançamento de aplicações que beneficiam da potência das GPU NVIDIA em apenas alguns cliques.
A atenção da OVHcloud nos modelos de soberania e reversibilidade dos dados na cloud garante-lhe um controlo e uma propriedade totais no processamento dos seus dados na cloud. O seu compromisso com a conformidade e a segurança oferece tranquilidade ao lidar com informações visuais e de vídeo sensíveis.
Se estiver pronto para levar os seus projetos de reconhecimento de visão por computador para o próximo nível, a gama completa de ferramentas e serviços da OVHcloud pode ser um ativo valioso na sua jornada.
