Análise de imagem: o que é e como usar

por Kim Atualizado: 29 de Junho de 2022

A análise de imagem é uma ferramenta poderosa para extrair informações de imagens.

Isso pode ser usado para diversos fins, desde o rastreamento de mudanças no ambiente até o reconhecimento facial e a análise de imagens médicas.

Neste artigo, daremos uma breve introdução à análise de imagens e como você pode usá-la. Abordaremos a definição de análise de imagem, as diferentes técnicas e ferramentas disponíveis e as possíveis aplicações da análise de imagem.

Definição de análise de imagem

A análise de imagem é uma ferramenta usada para obter informações sobre digital imagens. É comumente usado em vários campos, como medicina, pesquisa científica, vigilância, processamento de imagens e muitos outros.

Essencialmente, é um processo de coleta de dados de uma imagem e análise dos dados para obter informações sobre o conteúdo da imagem. A análise de imagem ajuda a fornecer informações sobre a qualidade ou características de uma imagem, como tamanho, forma, intensidade/luminosidade, cor composição ou planta baixa.

Existem várias técnicas utilizadas na análise de imagens, como técnicas de transformação espacial como extração de sub-imagem e processamento de blocos; técnicas de extração de características que encontram pontos ou regiões de interesse usando detectores de borda ou algoritmos de rastreamento de borda; técnicas de classificação que classificam objetos em categorias; técnicas de segmentação que analisam objetos do fundo; e algoritmos de reconhecimento de padrões que reconhecem objetos usando métodos estatísticos.

Ao usar ferramentas de análise de imagem para aplicativos como detecção de objetos e reconhecimento facial, ele pode melhorar a experiência do usuário ao utilizar mídia digital. Também é possível usar a análise para pesquisas científicas para avaliar correlações entre limites definidos dentro de uma única ou grupo de imagens. Por fim, essa tecnologia também é utilizada significativamente por profissionais médicos de várias especialidades, incluindo radiologia e patologia, para diagnosticar várias condições com base em imagens digitalizadas tiradas de pacientes.

Tipos de análise de imagem

A análise de imagens é a extração de informações significativas de imagens digitais. É um termo muito amplo que abrange muitos tipos diferentes de tarefas relacionadas à imagem, incluindo reconhecimento e identificação de objetos, medição de formas, reconhecimento de padrões, análise e classificação de cenas.

Existem muitos tipos de técnicas de análise de imagem; alguns dos mais comuns incluem:
-pixelsBaseado em análise espacial/esse tipo de análise envolve a contagem manual de pixels individuais ou grupos de pixels para medir áreas (tamanho, forma) e densidades (distribuição).
-Análise estatística – Essa abordagem usa métodos estatísticos para avaliar recursos associados a regiões dentro de uma imagem, como contraste ou brilho.
-Machine Learning/Inteligência Artificial – Os algoritmos de inteligência artificial (IA) permitem tarefas poderosas de processamento de imagens automatizadas, como detecção de objetos ou segmentação semântica usando redes neurais convolucionais (CNNs).
-Análise de textura – Esta técnica mede como os elementos dentro de uma imagem são distribuídos em relação uns aos outros em termos de textura – a variação em níveis de cinza ou cores em uma grande área.
-Análise de histograma – A análise de histograma normalmente envolve a medição de distribuições estatísticas dentro de uma imagem, como contraste, brilho, matiz e saturação.
-Técnicas de filtragem – As técnicas de filtragem envolvem operações matemáticas em toda uma matriz de intensidade processada que modifica certas partes da matriz enquanto preserva outras. Os filtros costumam ser usados ​​para aprimorar as bordas ou remover o ruído de uma imagem, suavizando essas áreas indesejadas.
-Técnicas da Transformada de Fourier – Este método utiliza transformações de Fourier que decompõem imagens em vários componentes com base em faixas de frequência e/ou orientações presentes no quadro de entrada. Isso permite isolar partes e objetos que podem ter características particulares em relação à aparência geral de outros componentes no quadro – como diferenças de textura ou forma – facilitando a detecção de objetos durante os processos de segmentação.

Benefícios da análise de imagem

A análise de imagem é uma ferramenta inestimável para obter insights de imagens digitais. É usado para reconhecer padrões, identificar objetos e extrair informações significativas da mídia. Da pesquisa médica ao reconhecimento facial, a análise de imagem pode beneficiar uma ampla gama de setores. Aqui vamos explorar as vantagens da análise de imagens e como ela pode ser usada para aprimorar vários campos.

Melhor experiência do cliente

A análise de imagem pode ajudar a melhorar as experiências do cliente, permitindo que as empresas entendam as preferências do cliente com rapidez e precisão. Ao implementar técnicas de análise de imagens, as empresas podem usar dados de imagens como dados demográficos, locais e respostas emocionais para direcionar melhor sua publicidade ou personalizar o conteúdo para os clientes. O uso desses dados pode levar a um melhor envolvimento com os clientes, bem como aumentar as vendas da empresa.

A análise de imagens também ajuda as empresas a entender melhor o contexto de suas imagens. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de cores permite que as empresas identifiquem cores em uma imagem e determinem como elas estão associadas a produtos ou serviços. Essas informações podem ajudar as empresas a entender o comportamento dos clientes em relação a um determinado serviço ou produto. Além disso, as empresas podem usar a tecnologia de reconhecimento de objetos para identificar objetos em uma imagem e entender melhor as preferências do cliente com base nos objetos de sua preferência.

Por fim, a análise de imagem permite que as empresas coletem dados mais rapidamente, mantendo a precisão do processo. As empresas não precisam mais revisar manualmente centenas de imagens ao tentar determinar as preferências do cliente; em vez disso, eles são capazes de automatizar esse processo usando técnicas de análise de imagem que melhoram significativamente a eficiência enquanto ainda obtêm resultados precisos de sua análise de imagens. Isso significa que os clientes obtêm acesso à publicidade personalizada mais rápido do que nunca, permitindo que as empresas forneçam uma melhor experiência geral do usuário para seus clientes.

Maior precisão e eficiência

A análise de imagem oferece inúmeros benefícios para as empresas, incluindo maior precisão e eficiência. Ao analisar imagens em vez de depender de métodos manuais ou baseados em texto, a análise de imagens pode reduzir significativamente os erros de entrada de dados e acelerar o tempo de processamento de uma determinada tarefa.

A análise de imagens também elimina a necessidade de filtrar manualmente grandes quantidades de informações. Em vez disso, um algoritmo pode encontrar rapidamente dados relevantes e identificar padrões para serem facilmente interpretados por humanos. Isso acelera o processo de tomada de decisão e minimiza possíveis erros dispendiosos devido a erro humano ou descuido.

Além disso, a análise de imagens facilita a identificação rápida de padrões em conjuntos de dados incrivelmente grandes que levariam milhares de horas de trabalho para serem examinados manualmente. Isso reduz drasticamente os custos de mão-de-obra enquanto aumenta a precisão e a eficiência simultaneamente. A análise de imagens também permite que as organizações quantifiquem tendências que poderiam ter perdido com os métodos tradicionais, ajudando-as a tomar decisões melhores e mais rápidas do que nunca.
Ao utilizar a tecnologia de análise de imagem, as empresas podem minimizar os erros de entrada de dados e reduzir os custos de mão-de-obra, aumentando a precisão e a eficiência de suas operações. Isso leva a uma capacidade aprimorada de tomada de decisão e a resultados mais precisos derivados de conjuntos de dados muito maiores do que os que poderiam ser obtidos usando métodos tradicionais sozinhos.

Melhor tomada de decisão

O uso da análise de imagem nas empresas para auxiliar na tomada de decisões pode levar a uma maior eficiência e ajudar as organizações a gerenciar melhor seus recursos. Por meio das diversas técnicas e tecnologias envolvidas, uma organização tem a capacidade de processar e analisar rapidamente imagens de diversas fontes. Isso os ajuda a tomar decisões acertadas quase instantaneamente.

A análise de imagens pode ajudar as organizações a classificar, identificar e avaliar dados para priorizar tarefas ou objetivos estratégicos. Ele também permite a análise rápida de padrões complicados nas imagens, o que economiza um tempo valioso em tarefas de tomada de decisão de alto nível. Além disso, a análise de imagens pode ajudar as empresas a descobrir tendências ou problemas recorrentes que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.

As organizações estão cada vez mais aproveitando o poder das tecnologias de análise de imagem, como aplicativos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para criar modelos preditivos que fornecem informações sobre o que acontecerá em termos de comportamento do cliente e condições de mercado no futuro. Nesse ponto, as equipes de análise de mercado estão constantemente examinando as imagens coletadas de fontes como sites concorrentes e canais digitais. Com as ferramentas certas, essas equipes podem determinar rapidamente como os clientes interagem com os produtos ou serviços de uma organização para criar percepções acionáveis ​​que fornecem uma vantagem competitiva sobre outras empresas do setor.

A análise de imagem desempenha um papel integral nas operações de negócios hoje, fornecendo às organizações acesso a informações valiosas baseadas em dados que estimulam o crescimento e o progresso mais rapidamente do que nunca.

Como usar a análise de imagem

A análise de imagem é uma maneira eficiente de processar grandes quantidades de dados de imagem e extrair informações úteis deles. A análise de imagem envolve o uso de algoritmos de computador para determinar o significado de uma imagem. Ele pode ser usado para uma variedade de tarefas, como reconhecimento de objetos, reconhecimento facial e segmentação de imagens. Nesta seção, discutiremos como a análise de imagens pode ser usada e algumas de suas aplicações.

Segmentação de imagem

A segmentação de imagens é um ramo do processamento de imagens no qual uma imagem é dividida em vários segmentos, ou regiões, que juntos compõem a imagem inteira. Cada segmento representa uma área de interesse dentro da imagem e pode ser pensado como um objeto distinto por conta própria. O objetivo da segmentação é simplificar e/ou transformar a representação de uma imagem em algo mais significativo e fácil de analisar. As técnicas de segmentação são usadas em imagens médicas para uma variedade de tarefas, desde a identificação de estruturas anatômicas até o monitoramento da progressão da doença. Além disso, os algoritmos de segmentação são componentes-chave em sistemas de vigilância automatizados e podem ser usados ​​para tarefas de navegação robótica e detecção de objetos.

Os algoritmos de segmentação geralmente dependem de métodos baseados em pixels ou métodos baseados em classificação. Métodos baseados em pixels usam indicações como cor ou textura para dividir uma imagem em segmentos separados. Como alternativa, os métodos baseados em classificação combinam categorias com base em recursos descritivos, como forma ou textura, para agrupar pixels automaticamente em segmentos/objetos apropriados.

A segmentação baseada em pixels geralmente visa separar objetos por seus valores de intensidade ou contraste, calculando estatísticas globais (por exemplo, valor médio) em uma região inteira. Abordagens baseadas em classificação geralmente requerem entrada e rotulagem manuais antes que o algoritmo possa começar a funcionar; no entanto, esses métodos são muito poderosos ao lidar com grandes conjuntos de dados ou tipos de dados desconhecidos que não podem ser separados com sucesso usando apenas valores de pixel sozinhos.

Classificação de imagem

A classificação de imagens é o processo de usar algoritmos de computador para prever e rotular classes em uma determinada imagem. Nesse processo, é comum ter uma “coleção” de imagens de treinamento rotuladas que servem como entrada para um algoritmo de aprendizado. Com base nessas imagens de treinamento, recursos como tamanho, forma e cor são extraídos da imagem e usados ​​para classificação da imagem. Esta técnica permite resultados mais precisos em comparação com a rotulagem manual, onde os humanos podem cometer erros devido a erros de classificação ou erros de rotulagem.

Dada uma imagem desconhecida, pode-se aplicar um classificador existente que atribui a essa entrada específica uma categoria de saída de acordo com o número predefinido de classes distintas. Alguns exemplos de uso disso variam de sistemas de condução de carros autônomos, que fornecem recursos de reconhecimento de objetos a detecção facial em aplicativos de biometria. Além disso, ter dados rotulados precisos por meio da classificação de imagens pode fornecer muito mais informações sobre nosso ambiente, aproveitando enormes conjuntos de dados do governo para análises adicionais – especialmente em correlações entre tipos de objetos e aplicativos de negócios, como análise de varejo ou análise de entretenimento.

Desde a implementação de redes neurais com técnicas de otimização de GPU para obter processamento paralelo até várias formas de aprendizado de máquina – existem inúmeras maneiras de treinar modelos de IA ou empregar técnicas de aprendizado profundo no campo da Classificação de Imagens; embora o aprendizado não supervisionado ainda tenha alguns obstáculos que impedem os pesquisadores de utilizá-los totalmente em seu potencial máximo, esses métodos ainda estão sendo explorados e pesquisados ​​ativamente. Portanto, entender como implementá-los requer uma compreensão abrangente de algoritmos de visão computacional, bem como forte conhecimento técnico envolvendo práticas de engenharia de back-end, como linguagens de script como Python para fins de implementação, além de ter um histórico íntimo sobre tecnologias emergentes como blockchain ou infraestrutura sem servidor implementações

Detecção de objetos

A detecção de objetos é uma tecnologia e técnica baseada em computador para garantir a precisão na análise de um conjunto de dados de imagem. Essa tecnologia utiliza vários algoritmos sofisticados para identificar objetos e suas características em imagens facilmente identificáveis. Desempenha um papel importante em muitas áreas, como forense, ciência médica, automação industrial, identificação facial e sistemas de inspeção automatizados.

A detecção de objetos envolve a análise ou coleta de dados para determinar o tamanho, a forma e outras propriedades de objetos específicos em uma imagem. Esse tipo de análise de imagem pode incluir a identificação de objetos com base em sua cor, textura ou até mesmo nas formas que eles criam quando colocados juntos. Fazer uso de modelos matemáticos e métodos estatísticos torna a tarefa muito mais fácil para os computadores hoje em dia.

O objetivo principal aqui é identificar com precisão cada objeto que aparece em um conjunto de dados de imagem, fazendo uso de seus rótulos de atributos atribuídos. O algoritmo precisa ser treinado antecipadamente com muitos dados, incluindo exemplos 'bons' para previsões precisas sobre os recursos de cada objeto de destino antes do início do treinamento. Depois que o treinamento for concluído e a previsão for bem-sucedida, ela será seguida por fases como a inferência, em que o resultado esperado de uma determinada entrada funciona com os resultados obtidos em estudos anteriores.

Tecnologia como algoritmos de aprendizado profundo (DL) ajuda a permitir várias camadas que, juntas, trabalham para obter resultados mais precisos em um período de tempo mais curto do que os métodos tradicionais poderiam fornecer antes de serem disponibilizados nesse tipo de configuração de hardware de processamento usado hoje. Em última análise, isso torna as formas auxiliadas por IA, como o Deep Learning, mais atraentes do que as abordagens convencionais, pois reduzem bastante os erros, ao mesmo tempo em que fornecem métricas de precisão de detecção de objetos eficientes que podem produzir resultados prontamente em cenários em tempo real também.

Ferramentas para análise de imagem

A análise de imagens é um processo que envolve extrair informações significativas de imagens por meio de suas metodologias computacionais. Esse processo é usado em vários campos, como imagens médicas, inteligência artificial e sensoriamento remoto. Felizmente, existe uma variedade de ferramentas disponíveis para análise de imagens, tornando o processo mais fácil e eficiente. Vejamos algumas das ferramentas disponíveis para análise de imagens.

OpenCV

OpenCV é uma biblioteca de funções de programação voltada principalmente para visão computacional em tempo real. Ele suporta várias janelas, Linux, plataformas e outras plataformas de software e, portanto, é frequentemente usado para tarefas de análise e processamento de imagens. As áreas de aplicação do OpenCV incluem: visão computacional, reconhecimento facial, identificação de objetos, rastreamento de movimento, segmentação e reconhecimento.

O OpenCV oferece uma ampla gama de ferramentas poderosas que podem ser usadas para executar tarefas complexas, como detecção de objetos, reconhecimento facial, extração automática de recursos e muito mais. Possui uma comunidade ativa que fornece soluções amigáveis ​​para problemas comuns. A biblioteca foi projetada para integrar-se com muitas linguagens de programação, como C++, Java ou Python. A biblioteca permite que os desenvolvedores trabalhem com imagens em seus idiomas desejados, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento. O OpenCV suporta qualquer tipo de dados (como imagens em formação 2D e 3D), o que o torna a ferramenta mais versátil entre todas as bibliotecas de processamento de imagens disponíveis atualmente.

As ferramentas incluídas no OpenCV são:
-Filtragem de imagem
-Segmentação de objetos
-Extração de recursos
- Correspondência e classificação de recursos
-Rastreamento de objetos e análise de movimento
-Reconstrução 3D para estudar objetos

Suas ferramentas são amplamente utilizadas para inspeção visual automatizada em ambientes industriais devido a suas características vantajosas como baixo consumo de memória, rápida execução na maioria das plataformas (principalmente as embarcadas), portabilidade entre sistemas que utilizam bibliotecas padrão como OpenMPI/MPI4Py. Sua licença de código aberto o torna ainda mais atraente para usuários que desejam usá-lo sem nenhum pagamento de royalties ou licenças de empresas ou organizações como mathworks etc…

TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto usada para desenvolver e treinar modelos de aprendizado profundo. Sistemas de aprendizado profundo, como modelos de análise de imagem, são construídos com várias camadas de neurônios que processam dados de entrada, como uma imagem. O TensorFlow permite que os desenvolvedores desenvolvam e implantem com mais facilidade modelos de aprendizado profundo de última geração que podem ser usados ​​em visão, processamento de linguagem natural e outras áreas.

O principal benefício de usar o TensorFlow é que ele fornece uma maneira fácil de criar e implantar modelos de aprendizado de máquina poderosos de forma rápida e eficiente. O TensorFlow também oferece suporte a uma ampla variedade de aplicativos em MacOS, Windows, Linux e plataformas móveis. E por ser de código aberto e ter um rico suporte da comunidade, você pode usar as ferramentas existentes em seu processo de desenvolvimento sem ter que reinventar as rodas ou gastar tempo extra na depuração do código desde o início.

Além de treinar novos modelos do zero, o TensorFlow também permite que você reutilize modelos pré-treinados para aprendizado de transferência ou ajuste fino em conjuntos de problemas específicos. Isso possibilita a criação rápida de soluções personalizadas adaptadas a problemas específicos, aproveitando o conhecimento existente incorporado às redes existentes. Com essa flexibilidade em mãos, os desenvolvedores podem começar a experimentar diferentes arquiteturas mais rapidamente do que nunca, colocando-as em funcionamento com resultados de alta precisão em pouco tempo.

Visão do Google Cloud

O Google Cloud Vision é uma poderosa ferramenta de processamento de imagens projetada para ajudar as empresas a analisar imagens e obter insights valiosos. É baseado na mesma tecnologia usada pelo Google Fotos, tornando-o confiável e fácil de usar. Essa ferramenta baseada em nuvem permite que as empresas processem grandes quantidades de imagens rapidamente, detectem rostos, identifiquem objetos e extraiam texto, evitando o trabalho manual.

Outro grande recurso do Google Cloud Vision é a capacidade de identificar objetos de uma ampla variedade de categorias, como animais ou produtos. Com o recurso de “detecção de logotipo”, os usuários podem se conectar com marcas como Facebook ou Instagram para rastreamento detalhado e informações de análise. O recurso de “detecção de pontos de referência” ajuda os usuários a identificar pontos de referência ao seu redor e entender melhor sua cultura local em um instante.

Além dos recursos de reconhecimento de objetos, o Google Cloud Vision também fornece aos usuários análise de sentimento, bem como uma ferramenta de legenda automatizada para imagens — perfeita para análise instantânea! Além disso, esta ferramenta oferece recursos de reconhecimento facial que são ótimos para fins de marketing, pois detectam atributos como idade e sexo com alta precisão. Por fim, os recursos de extração de palavras-chave permitem que os usuários examinem rapidamente as imagens de entrada enquanto encontram palavras-chave relevantes que podem ser usadas em processos ou aplicativos posteriores.

Concluindo, o Google Cloud Vision é uma ótima opção ao procurar uma ferramenta de processamento de imagens para ajudar as empresas a analisar suas imagens com mais eficiência do que nunca!

Conclusão

A análise de imagem é uma ferramenta poderosa para coletar insights de imagens digitais. Pode ser usado em muitos campos diferentes, como medicina, automotivo e fotografia. Os benefícios do uso da análise de imagem são numerosos e podem economizar tempo, dinheiro e esforço. Neste artigo, examinamos os fundamentos da análise de imagens, o que é e como ela pode beneficiá-lo. Também discutimos os vários tipos de análise e as melhores práticas para uma análise de imagem bem-sucedida. Em conclusão, é evidente que a análise de imagens é uma ferramenta poderosa para coletar insights e tomar decisões baseadas em dados informados.

Resumo

A escolha das torras para o seu café depende do sabor e intensidade que você prefere, bem como das suas preferências regionais. Diferentes torrefadores oferecem uma ampla gama de nomes e categorias de cores, mas, em geral, os torrados claros terão um sabor mais suave e um teor de cafeína ligeiramente maior, enquanto os torrados escuros são mais amargos e com menos acidez. Os tipos populares de cada um incluem Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Se você é um fã de grãos de café claros ou escuros - ou em algum lugar intermediário - certifique-se de perguntar antes de comprar para obter exatamente o que está procurando!

Leitura

O uso da análise de imagem para obter informações e tirar conclusões a partir de imagens está se tornando cada vez mais popular em uma ampla gama de setores, desde saúde até segurança. Se você quiser saber mais sobre essa tecnologia, considere os seguintes recursos:

Artigos e Tutoriais
-“Análise de imagem: o que é e como usar” da Oracle
-“Uma introdução à análise de imagem para pessoas que não sabem nada sobre análise de imagem” por Kent Woodard
-“8 etapas para entender a análise e o processamento de imagens no aprendizado de máquina” por Victor Charpenay
Livros e Publicações
-Processamento de Imagens: Princípios e Aplicações por Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.) por ER Davies
-Processamento de imagem digital com OpenCV – Bibliografia (Ver 4.1) Compilado por David Dardas Webinars & Podcasts
-Visão computacional por meio do webinar de aprendizado de máquina hospedado pela Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast hospedado pelo Google Cloud Platform Há também muitos outros livros, artigos, webinars, podcasts, workshops e outros recursos disponíveis que podem ajudá-lo a entender melhor a metodologia de análise de imagem, bem como usá-la para aplicações específicas.

Olá, sou Kim, mãe e entusiasta de stop-motion com experiência em criação de mídia e desenvolvimento web. Tenho uma paixão enorme por desenho e animação, e agora estou mergulhando de cabeça no mundo do stop-motion. Com meu blog, estou compartilhando meus aprendizados com vocês.