O que é Processamento de Imagem? Exemplos, Tipos e Benefícios

Vemos milhares de imagens todos os dias, online e no mundo real. É provável que as imagens tenham sido alteradas de alguma forma antes de serem lançadas ao público.

Seja alguém simplesmente clareando ou aprimorando os visuais ou realizando edições mais extensas para extrair informações críticas, muitas indústrias dependem da técnica de processamento de imagem para concluir seu trabalho.

Embora o processamento de imagem exista há pelo menos 80 anos de alguma forma, desenvolvimentos tecnológicos na última década aumentaram o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA). Algoritmos foram desenvolvidos para replicar como o cérebro humano processaria essas imagens. Software de reconhecimento de imagem, também conhecido como visão computacional, completa as funções de processamento que a máquina foi treinada para realizar.

Processamento de imagem analógico versus digital

A maioria das formas de processamento de imagem hoje em dia é digital, o que vê gráficos pixelados processados por um computador usando um algoritmo. Com a IA, esses algoritmos elevam a precisão e sofisticação da identificação e modificação.

O processamento de imagem analógico ainda acontece, no entanto. Tipos especiais de computadores ópticos são usados para processar imagens físicas usando ondas de luz geradas pelo objeto. A cópia física, como impressão ou fotocópia, é a aplicação mais comum do processamento de imagem analógico.

Tipos de processamento de imagem

O objetivo da maioria dos processamentos de imagem é melhorar a qualidade do visual em si ou obter uma melhor compreensão de diferentes elementos na imagem. Diferentes objetivos exigem diferentes tipos de processamento.

Alguns dos tipos mais comuns de processamento de imagem são:

• Melhoria de imagem. Nem toda foto sai perfeita em sua forma original. Ferramentas de processamento de imagem podem alterar a qualidade das imagens ajustando coisas como brilho, nitidez, clareza e contraste.
• Detecção e classificação de objetos. A prática de detecção de objetos identifica diferentes elementos dentro de uma imagem. Você pode encontrar padrões quando eles estão claramente separados em um visual ou pode destacar rapidamente objetos específicos quando o visual é escaneado.
• Segmentação de imagem. As imagens podem precisar ser divididas em diferentes seções para detecção de objetos ou outros fins. Depois disso, você pode analisar as regiões separadas independentemente umas das outras. Isso acontece muito em imagens médicas como ressonâncias magnéticas, que mostram diferentes tons de cinza e preto para representar massas sólidas ao redor de fluidos.
• Compressão de imagem. Este tipo reduz o tamanho do arquivo de uma imagem enquanto ainda preserva sua qualidade original. A compressão torna o upload de imagens para sites mais rápido, melhora os tempos de carregamento de páginas e minimiza as necessidades de armazenamento para empresas que mantêm inúmeros arquivos de imagem.
• Restauração de imagem. Imagens de qualquer tipo podem perder sua qualidade ao longo do tempo. Fotos físicas especialmente se degradam ao longo de décadas e o processamento de imagem é uma boa maneira de restaurar a aparência e sensação originais, especialmente para fotografias físicas.

O que é anotação em processamento de imagem?

A prática de anotação de imagem rotula elementos dentro de imagens digitais. Isso se refere a quando é feito manualmente por humanos ou digitalmente por computadores. Permite que os computadores interpretem uma imagem e extraiam informações importantes.

Quando a IA funciona como o método principal de processamento de imagem, engenheiros de aprendizado de máquina (ML) geralmente predeterminam os rótulos inseridos em um algoritmo de processamento de imagem digital, ajudando a introduzir o computador a diferentes objetos.

Esta é uma parte essencial do processo de detecção e classificação de objetos, pois quaisquer erros aqui se tornam difíceis de corrigir à medida que a ferramenta de aprendizado de máquina cresce. Precisão e exatidão nesta fase inicial de treinamento são inegociáveis.

Como as imagens digitais são processadas?

Para qualquer projeto de processamento de imagem, há várias etapas-chave que devem acontecer para que a imagem seja completamente alterada (se necessário) e revisada antes que uma saída melhor possa ser gerada. Nem toda imagem precisará passar por todas essas etapas, mas esta sequência é a mais comumente usada no processamento de imagem.

1. Aquisição

A primeira etapa simples é tirar uma foto com uma câmera ou converter uma imagem analógica em digital. Também conhecido como pré-processamento, adquirir a imagem move a imagem de sua fonte original e a carrega para um computador.

2. Melhoria ou restauração

As edições na imagem podem começar imediatamente. Isso pode incluir o aprimoramento da imagem para remover características borradas, aumentar o contraste para ver melhor diferentes partes da imagem ou restaurar áreas da imagem que podem ter sido danificadas.

3. Processamento de cor

Quando visuais coloridos, você pode precisar de correções nesta fase para corresponder as cores finais da imagem o mais precisamente possível a um gráfico de cores padronizado.

4. Ondas e processamento multirresolução

Ondas representam diferentes partes da imagem em vários níveis de resolução. Quando uma imagem é dividida em suas ondas para compressão e análise, o computador tem mais facilidade em trabalhar em uma escala menor.

5. Compressão

Reduzir o tamanho da imagem neste ponto do processo reduz o tamanho do arquivo e simultaneamente mantém a qualidade da imagem o mais alta possível.

6. Processamento morfológico

Diferentes elementos da imagem podem ser fundidos durante o processamento se não forem necessários para análise ou extração. Isso reduz os tempos gerais de processamento.

7. Segmentação

Nesta etapa importante, cada região do gráfico é dividida em grupos com base nas características dos pixels. Isso ajuda a discernir diferentes áreas da imagem.

8. Representação e descrição

Esta etapa ajuda a encontrar bordas em regiões segmentadas da imagem. Atributos dessas regiões segmentadas são atribuídos durante a fase de descrição, o que distingue um grupo de outro.

9. Detecção de objetos

Uma vez que todos os segmentos da imagem foram descritos e atribuídos, rótulos são adicionados para permitir que os usuários humanos identifiquem as diferentes partes da imagem. Por exemplo, em uma cena de rua, a detecção de objetos diferencia entre carros e postes de luz e depois os rotula de acordo.

Como o processamento de imagem é usado no mundo real

Existem centenas de aplicações para o processamento de imagem – desde saúde e agricultura até segurança e serviços jurídicos.

Reconhecimento facial e de texto

O software de reconhecimento facial busca comparações entre duas imagens, geralmente entre uma pessoa, ou uma imagem ao vivo da pessoa, e um documento de identidade, como um passaporte ou carteira de motorista. Este software também pode ser usado para autenticação multifator (MFA) para desbloquear um telefone, juntamente com a marcação automática em fotos em plataformas de mídia social.

Essa tecnologia não ajuda apenas com imagens. Você também pode recorrer a essas ferramentas para escanear padrões reconhecíveis, tanto em texto digitado quanto manuscrito. Os documentos também podem ser inseridos em software de processamento de linguagem natural (NLP) para extração, anotação e revisão, assim como com visuais.

Pesquisa reversa de imagem

Você já fez uma pesquisa reversa no Google Imagens? Isso é alimentado pela tecnologia de processamento de imagem. Pesquisas reversas de imagem avaliam as características na imagem original e escaneiam a web em busca de correspondências semelhantes ou exatas dessa imagem em outros lugares online.

Detecção de objetos em veículos autônomos

Veículos autônomos devem imediatamente e constantemente detectar possíveis perigos como pedestres, edifícios e outros carros para manter todos seguros. Algoritmos de detecção de objetos podem identificar rapidamente objetos específicos dentro do raio de visão do veículo, o que aciona as funções de segurança do carro.

Imagens médicas

Desde a pesquisa até o diagnóstico e a recuperação, os profissionais médicos aplicam extensivamente a tecnologia de processamento de imagem. Trabalhadores da saúde detectam tumores e outras anomalias enquanto o processamento de imagem 3D capacita cirurgiões a navegar pelas partes mais complexas de nossa anatomia.

Benefícios do processamento de imagem

Profissionais de diversas áreas encontraram muitos benefícios no uso de ferramentas de processamento de imagem. Apenas alguns são mencionados aqui.

Aumento da precisão

Ferramentas de processamento de imagem detectam até o menor detalhe, o que torna mais fácil encontrar erros. Automatizar muitas das etapas no pipeline de processamento de imagem reduz o erro humano. Muitas indústrias, como medicina e agricultura, depositam muita confiança no alto nível de precisão que o processamento de imagem moderno oferece.

Economia de custos

Detectar problemas cedo no processo, como na fabricação de produtos ou no varejo, significa que as empresas economizam dinheiro ao corrigir esses problemas mais tarde com recalls ou devoluções. O processamento de imagem pode ser usado para controle de qualidade para identificar possíveis defeitos em produtos à medida que são feitos, além de verificar informações como números de lote ou datas de validade. Se erros forem cometidos durante a fabricação, mas forem detectados imediatamente, eles podem ser corrigidos antes de serem enviados aos clientes.

Atualizações em tempo real

Quando ferramentas de processamento de imagem são usadas em indústrias como segurança e vigilância, sua capacidade de comunicar dados em tempo real pode marcar a diferença entre o sucesso ou fracasso de um criminoso. Isso permite que as equipes de segurança ajam rapidamente ao responder a incidentes.

Melhoria na experiência do cliente

Áreas voltadas para o cliente, como varejo e hospitalidade, usam o processamento de imagem de várias maneiras. Isso inclui comparar uma captura digital de inventário em um estoque ou armazém com os níveis de inventário do sistema.

Isso garante que as contagens de estoque sejam precisas e dá aos gerentes o aval para reordenar. Agora, os clientes não precisam esperar tanto tempo por seus itens.

Como a IA mudou e aprimorou o processamento de imagem?

A introdução da IA ao processamento de imagem mudou significativamente a forma como muitas indústrias usam essa tecnologia no dia a dia. À medida que os algoritmos se tornam mais sofisticados em treinar máquinas para pensar e processar como humanos, as aplicações para essa tecnologia continuam a crescer.

Usar aprendizado profundo com processamento de imagem abriu caminho para que os computadores detectem objetos dentro de uma imagem e reconheçam padrões com mais precisão. Os modelos que temos hoje processam e entendem dados visuais muito mais rápido do que as técnicas tradicionais de processamento de imagem digital ou analógico.

Para muitas das indústrias que já contam com o processamento de imagem, a IA melhorou a eficiência automatizando até mesmo as tarefas mais complexas como segmentação e aprimoramento de imagem.

Reconhecimento facial e de objetos existe como uma das aplicações mais usadas do processamento de imagem com IA. A geração de imagens também ocupa espaço neste campo ao criar novos trabalhos com base em informações de visuais previamente criados.

O processo de processamento de imagem digital usando IA

Engenheiros usam técnicas de ML para aproveitar o poder dos algoritmos de IA para interpretar dados visuais. Redes neurais, A funcionalidade central por trás deste processo consiste em redes neurais, nós interconectados colocados juntos em uma estrutura em camadas para imitar a forma como o cérebro humano entende os dados. Depois que estão em posição, o algoritmo pode conduzir seu processamento de imagem, usando o seguinte método.

• Coleta de dados. A primeira etapa é reunir um grande conjunto de dados de imagens rotuladas ou anotadas para treinar o algoritmo. Elas devem se relacionar de perto com seu projeto ou tarefa; mais dados relevantes no início aumentam as chances de resultados precisos mais tarde. Nesta fase, as imagens são processadas para redimensioná-las para consistência.
• Reconhecimento de padrões. Antes do treinamento, o modelo começa a identificar e distinguir padrões dentro do conjunto de dados.
• Treinamento do modelo. Aqui, a rede neural começa a revisar o conjunto de dados de entrada e todos os elementos dentro dele, como rótulos de imagem ou padrões. Esta informação ajudará a desenvolver a inteligência da rede neural para uso em projetos futuros.
• Extração de características. Modelos treinados devem chegar a um ponto onde possam começar a trabalhar por conta própria, incluindo identificar as características de novas imagens, previamente não vistas. Com base no que o algoritmo aprendeu durante a fase de treinamento, características relevantes agora devem ser reconhecíveis. Por exemplo, no reconhecimento facial, redes neurais devem ser capazes de identificar características faciais como narizes ou olhos nesta fase.
• Validação. Pense nisso como a fase de teste para todas as etapas concluídas. Você compara um conjunto de dados de validação separado com o desempenho do modelo até agora para encontrar imprecisões e áreas que precisam de ajustes.
• Inferência. Neste ponto, você introduz novas imagens ao modelo para continuar o treinamento uma vez que os erros tenham sido corrigidos. Isso se baseia nos padrões previamente aprendidos e permite que o modelo comece a fazer suas próprias previsões sobre novos visuais
• Aprendizado e melhoria. O processo continua mesmo após modelos totalmente treinados terem sido implantados. A melhoria contínua através de ciclos adicionais de treinamento com novos dados melhora o desempenho e aumenta a precisão ao longo do tempo.

Top 5 softwares de reconhecimento de imagem

Processadores de imagem ou ferramentas de reconhecimento são usados por cientistas de dados para treinar modelos de reconhecimento de imagem e ajudar engenheiros a adaptar software existente para ter capacidades de processamento de imagem. Esses softwares são uma parte importante do aprendizado de máquina e permitem que as empresas façam mais com seus meios visuais.

Para ser incluído na categoria de software de reconhecimento de imagem, as plataformas devem:

• Fornecer um algoritmo de aprendizado profundo especificamente para reconhecimento de imagem
• Conectar-se com pools de dados de imagem para aprender uma solução ou função específica
• Consumir os dados de imagem como uma entrada e fornecer uma solução de saída
• Fornecer capacidades de reconhecimento de imagem para outras aplicações, processos ou serviços

* Abaixo estão as cinco principais soluções de software de reconhecimento de imagem do Relatório de Verão de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. Google Cloud Vision API

O Vision API do Google Cloud é uma ferramenta de processamento de imagem que pode detectar e classificar múltiplos objetos dentro de imagens e ajuda desenvolvedores a aproveitar o poder do aprendizado de máquina. Com modelos de ML pré-treinados, os desenvolvedores são capazes de classificar imagens em milhões de categorias predefinidas para um processamento de imagem mais eficiente.

O que os usuários mais gostam:

“A melhor coisa sobre a API é que ela é treinada em um conjunto de dados muito grande, o que facilita a vida dos desenvolvedores, pois podemos construir ótimos modelos de reconhecimento de imagem com uma precisão muito alta sem precisar ter grandes dados disponíveis conosco.”

- Revisão do Google Cloud Vision API, Saurabh D.

O que os usuários não gostam:

“Para imagens de baixa qualidade, às vezes dá a resposta errada, pois alguns alimentos têm a mesma cor. Não nos fornece a opção de personalizar ou treinar o modelo para nosso caso de uso específico.”

- Revisão do Google Cloud Vision API, Badal O.

2. Gesture Recognition Toolkit

Com o Gesture Recognition Toolkit, os desenvolvedores podem usar conjuntos de dados existentes para completar o processamento de imagem em tempo real de forma rápida e fácil. O kit de ferramentas é multiplataforma e de código aberto, facilitando para desenvolvedores novos e experientes se beneficiarem de outros que trabalham em projetos semelhantes.

O que os usuários mais gostam:

“Gosto de como é projetado para trabalhar com dados de sensores em tempo real e, ao mesmo tempo, com a tarefa tradicional de aprendizado de máquina offline. Gosto que ele tenha uma precisão dupla de ponto flutuante e pode ser facilmente alterado para precisão simples, tornando-o uma ferramenta muito flexível.”

- Revisão do Gesture Recognition Toolkit, Diana Grace Q.

O que os usuários não gostam:

“O Gesture Recognition Toolkit tem atraso ocasional e um processo de implementação menos suave.”

- Revisão do Gesture Recognition Toolkit, Civic V.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate é um software líder de anotação de imagem, ajudando empresas a construir, ajustar e iterar modelos de IA com dados de treinamento de alta qualidade. A tecnologia avançada de anotação, curadoria de dados, recursos automatizados e ferramentas de governança de dados permitem que você construa modelos de IA em larga escala com conjuntos de dados predeterminados.

O que os usuários mais gostam:

“A plataforma é muito fácil e intuitiva de usar. A interface do usuário é amigável e tudo é fácil de encontrar.”

- Revisão do SuperAnnotate, Dani S.

O que os usuários não gostam:

“Tivemos alguns problemas com fluxos de trabalho personalizados que a equipe implementou para projetos específicos em sua plataforma.”

- Revisão do SuperAnnotate, Rohan K.

4. Syte

Syte é uma plataforma de descoberta de produtos visuais com IA que usa busca por câmera, motor de personalização e ferramentas em loja para ajudar empresas de e-commerce e varejo físico a conectar compradores com seus produtos. As ferramentas são instantâneas e intuitivas, facilitando para os compradores descobrirem e comprarem produtos.

O que os usuários mais gostam:

“O botão de descoberta de busca visual é uma ótima adição ao nosso site de e-commerce. Gosto que ele ajude os clientes a encontrar itens semelhantes visualmente para produtos que podem não estar no tamanho deles, aumentando assim a conversão e a experiência geral de compra. Também gosto que os clientes possam ajustar a seleção de busca visual para incentivar compras cruzadas com outros itens apresentados em nossas imagens.”

- Revisão do Syte, Lexis K.

O que os usuários não gostam:

“A plataforma de merchandising de backend não é tão intuitiva quanto outras plataformas. A função “completar o visual” não exibe os produtos exatos que fazem parte do visual, apenas similares.”

- Revisão do Syte, Cristina F.

5. Dataloop

Dataloop permite que desenvolvedores construam algoritmos personalizados e treinem dados em todas as partes do ciclo de vida da IA. Desde gerenciamento e anotação até seleção e implantação de modelos, o Dataloop usa recursos intuitivos para ajudar você a obter o máximo de seus sistemas de IA.

O que os usuários mais gostam:

“O DataLoop se destaca na construção de infraestrutura de dados de qualidade para dados não estruturados, simplificando pipelines de visão computacional e garantindo integração perfeita com medidas de segurança robustas.”

- Revisão do Dataloop, George M.

O que os usuários não gostam:

“Tive desafios com algumas curvas de aprendizado íngremes, dependência de infraestrutura e limitações de personalização. Isso de certa forma me limitou em seu uso.”

- Revisão do Dataloop, Dennis R.

Imagine isso: pixels perfeitos toda vez!

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