Nossa percepção do mundo é predominantemente visual. A capacidade humana de identificar objetos, avaliar distâncias e até mesmo inferir texturas através da simples observação de imagens é notável.
Contudo, apesar de parecer um processo trivial, reproduzir essa habilidade em computadores revela-se um desafio complexo. Felizmente, ao longo dos anos, foram desenvolvidos algoritmos que auxiliam os computadores nessa árdua tarefa de processamento de imagens. Esses algoritmos foram traduzidos em código e disponibilizados como bibliotecas de software, as quais exploraremos neste artigo.
O Que é Processamento de Imagem?
O processamento de imagens integra-se à visão computacional. Ele abrange um conjunto de operações aplicadas a imagens, preparando-as para uso em aprendizado de máquina e, de modo geral, em inteligência artificial.
Essa área é valiosa para detectar e identificar objetos em imagens, com aplicações na criação de carros e robôs autônomos, bem como na classificação de imagens para identificar conteúdos indesejados ou inadequados.
Aplicações do Processamento de Imagens
O processamento de imagens encontra aplicações em diversas áreas. Algumas das suas utilizações mais comuns e relevantes incluem:
- Diagnóstico médico por imagem, onde a IA auxilia na análise de exames para diagnóstico.
- Segurança, através de sistemas de segurança biométricos e vigilância predial.
- Robótica, no desenvolvimento de robôs capazes de interpretar o ambiente, incluindo veículos autônomos.
- Realidade aumentada, como em filtros de imagem, onde o processamento de imagem identifica objetos para aplicar os efeitos.
- Análise de tráfego para leitura de placas de veículos, permitindo identificar infratores em semáforos e radares.
Diversos algoritmos são empregados no processamento de imagens, como dilatação e erosão morfológica, o filtro Gaussiano, a Transformada de Fourier, a detecção de bordas e o processamento de imagens wavelet.
Sem o apoio de bibliotecas de software, seria necessário implementar esses algoritmos do zero. Felizmente, existem bibliotecas pré-desenvolvidas que oferecem a funcionalidade necessária. Abaixo, apresentamos algumas das mais utilizadas.
OpenCV
OpenCV é uma das bibliotecas de processamento de imagens mais renomadas. Ela é empregada para implementar algoritmos de visão computacional, aprendizado de máquina e processamento de imagens.
Além de ser gratuita e de código aberto, OpenCV é versátil, sendo compatível com diversas linguagens de programação, como Python, C++ e Java.
A biblioteca oferece uma vasta gama de funções e algoritmos para o processamento de imagens, incluindo detecção de bordas, extração de características, transformações, rotações, redimensionamento e aprimoramento.
Scikit-image
Scikit-image proporciona uma abordagem intuitiva e eficiente para executar tarefas de processamento de imagens. Ela suporta entrada e saída de imagens, transformações, filtragem, segmentação, extração de características, restauração e transformações geométricas.
A biblioteca integra-se com outras bibliotecas de computação científica, permitindo que os usuários manipulem e aprimorem imagens para diversas aplicações, desde tarefas básicas como redimensionamento até tarefas avançadas como reconhecimento de objetos ou restauração de imagens.
SimpleITK
SimpleITK é uma versão simplificada do ITK (Insight Toolkit), uma plataforma de código aberto para análise de imagens. SimpleITK suporta a leitura e gravação de imagens em mais de 20 formatos de arquivo diferentes.
Além do Python, ela é compatível com outras linguagens de programação, como R, Java, Ruy, Lua, C++ e C#. Oferece uma ampla variedade de funções que podem ser utilizadas no trabalho com imagens.
SimpleITK também se destaca por sua capacidade de processar imagens 2D, 3D, 4D e 5D, além de suportar processamento paralelo para acelerar as operações.
SciPy
SciPy é uma extensão da conhecida biblioteca de análise numérica, NumPy. SciPy é voltada para computação científica, enquanto NumPy é usada para computação numérica. Como SciPy utiliza NumPy internamente, sua performance é extremamente rápida e eficiente.
Ela também suporta o trabalho com imagens multidimensionais, implementando funções para filtragem, morfologia, medição de objetos e interpolação B-spline.
Pillow
Pillow é uma continuação da Python Imaging Library (PIL), uma biblioteca para trabalhar com imagens em Python, que operava apenas em Python2 e foi descontinuada em 2011.
Pillow é um fork do projeto original. Ela suporta a leitura de imagens em vários formatos de arquivo e as converte em uma representação interna. Essa representação permite uma manipulação eficiente das imagens, oferecendo funções robustas de processamento. Também possibilita acesso rápido a dados e execução de operações como rotações e redimensionamento.
pgmagick
pgmagick é uma biblioteca Python de código aberto, desenvolvida por Hideo Huttori. Ela funciona como um wrapper para GraphicsMagick, uma coleção de ferramentas e bibliotecas para leitura, escrita e manipulação de imagens.
A biblioteca oferece suporte a mais de 88 formatos de imagem distintos e pode realizar diversas funções, como obter o tamanho de imagens, aplicar efeitos de nitidez e desfoque, detectar bordas, rotacionar imagens, solarizar, comparar imagens e gravar imagens em disco.
pgmagick pode ser usada para criar GIFs, desenhar texto e converter imagens entre diferentes formatos de arquivo.
Considerações Finais
Apesar desta lista não ser exaustiva, as bibliotecas apresentadas são algumas das mais populares e utilizadas no processamento de imagens. Elas têm sido fundamentais para pessoas e organizações na implementação de sistemas capazes de detecção, segmentação e análise de objetos.
Seu impacto é inegável nas áreas de inteligência artificial e robótica. Alternativamente ao uso de bibliotecas, APIs para análise de imagens também são uma opção viável.