Percebemos o mundo ao nosso redor principalmente visualmente. Os humanos são capazes de identificar objetos, perceber distâncias e até adivinhar texturas apenas vendo imagens.
No entanto, apesar de parecer comum e fácil, a visão permanece um tanto elusiva ao tentar programar computadores para realizá-la. No entanto, existem algoritmos que foram desenvolvidos ao longo dos anos para ajudar os computadores a realizar essa tarefa aparentemente assustadora de processamento de imagens. T
Esses algoritmos foram implementados em código e distribuídos como bibliotecas de software que abordaremos neste artigo.
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O que é Processamento de Imagem?
O processamento de imagens faz parte da visão computacional. Envolve as tarefas executadas em imagens em preparação para usá-las em aprendizado de máquina e, em geral, inteligência artificial.
É útil para detectar e identificar objetos em imagens. Isso seria aplicável à construção de carros e robôs autônomos e à classificação de imagens para identificar coisas como conteúdo odioso.
Aplicações de Processamento de Imagens
O processamento de imagem é usado em vários campos. Algumas de suas aplicações mais comuns e úteis incluem:
- Imagens médicas e diagnóstico em que a IA pode diagnosticar pacientes a partir da varredura
- Segurança na implementação de sistemas de segurança biométricos e sistemas de vigilância predial.
- Robótica ao construir robôs capazes de ver seu ambiente. Isso inclui carros autônomos.
- A realidade aumentada, por exemplo, filtros. O processamento de imagem é usado para identificar objetos e aplicar filtros a eles.
- Análise de tráfego para leitura de matrículas. Isso pode ser usado na aplicação da lei para identificar motoristas que não param em semáforos vermelhos ou em radares de velocidade.
Existem vários algoritmos usados no processamento de imagens. Isso inclui dilatação e erosão morfológica, Gaussiana, Transformada de Fourier, detecção de borda e processamento de imagem wavelet.
Na ausência de bibliotecas de software, seria necessário implementar esses algoritmos do zero. Felizmente, existem bibliotecas pré-escritas que implementam a funcionalidade necessária. Esta é uma lista de alguns dos mais comuns.
OpenCV
OpenCV é uma das bibliotecas de processamento de imagens mais populares. Ele é usado para implementar algoritmos de visão computacional e realizar aprendizado de máquina e processamento de imagens.
Além disso, está disponível gratuitamente e é de código aberto. Além disso, o OpenCV é versátil, pois pode ser usado com uma variedade de linguagens de programação. Isso inclui Python, C++ e Java.
A biblioteca implementa muitas das funções e algoritmos necessários para o processamento de imagens. Isso inclui detecção de borda, extração de recursos, transformações, rotações, redimensionamento e aprimoramento.
Scikit-image
O Scikit-image oferece uma maneira amigável e eficiente de executar o processamento de imagens. Ele permite entrada/saída de imagem, transformação, filtragem, segmentação, extração de recursos, restauração de imagem e transformações geométricas.
A biblioteca se integra a outras bibliotecas de computação científica e permite que os usuários manipulem e aprimorem facilmente imagens para vários aplicativos, desde operações básicas como redimensionamento até tarefas avançadas como reconhecimento de objetos ou restauração de imagens.
SimpleITK
SimpleITK é uma versão simplificada do ITK. ITK (Insight Toolkit) é uma plataforma cruzada e uma biblioteca de código aberto para análise de imagens. SimpleITK suporta leitura e gravação de imagens de mais de 20 formatos de arquivo de imagem.
Além do Python, ele funciona com outras linguagens de programação como R, Java, Ruy, Lua, C++ e C#. Ele fornece uma ampla gama de funções que podem ser usadas para trabalhar com imagens.
O SimpleITK também é poderoso, pois suporta o trabalho com imagens 2D, 3D, 4D e 5D. Ele também suporta processamento paralelo para acelerar as operações.
SciPyGenericName
SciPy é um primo da popular biblioteca de análise numérica, NumPy. O SciPy é usado para computação científica, enquanto o NumPy é usado para computação numérica. Como o SciPy usa o NumPy sob o capô, ele é muito rápido e eficiente.
Ele também suporta o trabalho com imagens multidimensionais. A biblioteca implementa funções para realizar filtragem, morfologia, medições de objetos e interpolação B-spline.
Travesseiro
Pillow é uma continuação da Python Imaging Library (PIL). PIL era uma biblioteca para trabalhar com imagens em Python. No entanto, funcionou apenas com Python2 e foi descontinuado em 2011.
Pillow é uma bifurcação do projeto. Ele suporta a leitura de imagens de diferentes formatos de arquivo para sua própria representação interna. A representação interna do Pillow manipula imagens de forma eficiente e fornece funções de processamento de imagem bastante poderosas. Ele também suporta acesso rápido a dados e execução de operações como rotações e redimensionamento.
pgmagick
pgmagick é uma biblioteca Python de código aberto escrita por Hideo Huttori. Ele atua como um wrapper para o GrphicsMagick, que é uma coleção de ferramentas e bibliotecas usadas para ler, escrever e manipular imagens.
A biblioteca oferece suporte a mais de 88 formatos de imagem diferentes e pode executar várias funções, como obter o tamanho das imagens, aguçar ou desfocar imagens, detectar bordas, rodá-las, solarizar, comparar imagens e gravá-las em disco.
pgmagick pode ser usado para criar gifs, desenhar texto e converter imagens de diferentes formatos de arquivo.
Palavras Finais
Embora esta lista não seja exaustiva, as bibliotecas listadas acima são algumas das bibliotecas mais populares usadas no processamento de imagens. Eles têm sido usados por muitas pessoas e organizações para implementar sistemas capazes de detecção, segmentação e análise de objetos.
Isso tem sido incrivelmente útil nas áreas de inteligência artificial e robótica. Como alternativa às bibliotecas, você pode usar APIs para análise de imagens.