Visão Computacional é a arte de fazer máquinas enxergarem usando Inteligência Artificial para reconhecer e descrever imagens e usada em dezenas de áreas tais como: Segurança, Medicina, Produtividade, Agricultura e Esporte.
A visão computacional é uma das áreas mais fascinantes e inovadoras do mundo. É um campo que busca compreender como funciona a nossa percepção visual e mimetizar a capacidade humana de enxergar a realidade externa, capturada a partir dos mais diferentes tipos de sensores.
Se enxergar as coisas parece natural e automático para você, eu não posso dizer o mesmo de como as coisas funcionam para as máquinas. Afinal estamos falando de uma ciência não é apenas sobre máquinas “vendo” coisas; é sobre interpretar essas imagens, identificando objetos, compreendendo o contexto e tomando decisões baseadas nessa interpretação. Trata-se de extrair informações a partir de bytes na memória.
Através da visão computacional, nós podemos dar às máquinas a capacidade de “ver” e “entender” o mundo, abrindo uma infinidade de aplicações possíveis. Seja muito bem-vindo ao admirável mundo dos pixels!
Visão Computacional, a arte de fazer máquinas enxergarem
A visão é nosso sentido mais poderoso, com cerca de 60% do nosso cérebro envolvido na percepção visual. Essa ideia é central na visão computacional, que busca fazer as máquinas “enxergarem”. Essa disciplina enfrenta o desafio de permitir que as máquinas interpretem o mundo como nós fazemos, como identificar objetos complexos ou não convencionais.
Visão computacional é um processo complicado, pois a máquina precisa capturar, processar e interpretar os raios de luz do mundo externo para formar um conceito do objeto. Essa tarefa é complexa e ainda estamos longe de igualar a precisão e riqueza de detalhes que uma criança pequena pode apresentar ao descrever um objeto.
Para compreender a razão dessa dificuldade desse problema inverso, observe a figura abaixo. Enquanto nós, seres humanos, percebemos a realidade através de nossos sentidos externos e formulamos conceitos de objetos por meio do intelecto (este associado à alma, dentro de uma concepção metafísica), um computador vê apenas… números. Para aqueles que quiserem se aprofundar mais na teoria de formação de imagem, confiram este artigo teórico que escrevi recentemente.
Diferença entre Processamento de Imagem e Visão Computacional
Quando iniciamos no universo da ciência de dados, especialmente no domínio das imagens, podemos encontrar dificuldade em diferenciar dois conceitos fundamentais.
O processamento de imagem envolve técnicas para melhorar ou destacar características de uma imagem, seja para torná-la melhor em termos de qualidade, ou para ressaltar aspectos específicos. Por exemplo, ao aplicar uma técnica de processamento de imagem a uma foto, você pode destacar as bordas de objetos ou remover o fundo. Essas técnicas são usadas para manipular a imagem e ressaltar características, mas não produzem informação adicional por si só.
Por outro lado, a visão computacional busca extrair informações significativas de imagens ou vídeos, transformando dados brutos em conhecimento útil. É um processo mais sofisticado e analítico que envolve o uso de modelos de previsão e análises exploratórias para obter insights a partir de imagens. Por exemplo, ao usar um rastreamento facial em um vídeo, você pode obter um modelo 3D da face que pode ser aplicado em diferentes contextos, desde aplicações de realidade aumentada até reconhecimento facial.
Para simplificar, pode-se dizer que enquanto o processamento de imagem envolve a manipulação direta da imagem, a visão computacional utiliza essa imagem processada para extrair informações e insights. Portanto, apesar de serem campos distintos, eles são complementares e ambos costumam ser utilizados em conjunto em muitos projetos de ciência de dados.
Quais são as aplicações
A complexidade de modelar o mundo visual supera em muito a de modelar fenômenos como a produção de sons falados. Apesar dos desafios, algoritmos de visão já são aplicados com sucesso em diversas situações do mundo real.
Eu mesmo já trouxe vários exemplos projetos aqui no blog como detector de fadiga, sistema de vigilância com drones, mapeamento 3D em tempo real, entre outros. Veja também uma lista mais extensa de aplicações possíveis:
- Realidade Aumentada e Virtual: a visão computacional é a tecnologia fundamental que permite aos dispositivos reconhecer e interagir com o ambiente físico, essencial para criar experiências de realidade aumentada e virtual imersivas.
- Inspeção de Máquinas: inspeção rápida de peças para garantia de qualidade utilizando visão estereoscópica com iluminação especializada para medir tolerâncias em asas de aeronaves ou peças de carroceria de automóveis, ou procurar defeitos em fundições de aço usando visão de raios-X.
- Imagem de Super-resolução: essa técnica usa a visão computacional para melhorar a resolução espacial de imagens digitais, superando as limitações físicas do sistema de imagem e fornecendo imagens de maior qualidade e clareza.
- Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): a tecnologia OCR, habilitada pela visão computacional, permite aos computadores ler e reconhecer textos em imagens digitais ou documentos digitalizados, facilitando tarefas que exigiriam entrada de dados manual, como digitalizar registros antigos ou extrair texto de documentos manuscritos.
- Varejo: reconhecimento de objetos para checkouts automatizados e lojas completamente automatizadas.
- Reconhecimento de Objetos: a visão computacional é usada para reconhecer e classificar objetos em imagens e vídeos. Isso tem aplicações variadas, desde reconhecimento facial em software de segurança até análise de movimentos em vídeos de vigilância e esportes.
- Imagem Médica: a visão computacional pode ser usada para analisar imagens médicas, como raios-X e ressonâncias magnéticas, para identificar e diagnosticar condições médicas.
- Veículos Autônomos: capazes de dirigir de ponto a ponto entre cidades, bem como voo autônomo.
- Controle de Qualidade: na manufatura, a visão computacional pode ser usada para inspecionar produtos em busca de defeitos, como arranhões ou amassados nas superfícies.
- Robótica: a visão computacional é utilizada na robótica para permitir que as máquinas identifiquem e interajam com objetos no ambiente.
- Agricultura: na agricultura, a visão computacional pode ser usada para monitorar o crescimento e a saúde das culturas, identificar pragas e otimizar o rendimento das colheitas.
- Construção de modelos 3D (fotogrametria): construção totalmente automatizada de modelos 3D a partir de fotografias aéreas e de drones.
Em resumo, a visão computacional tem uma ampla gama de aplicações potenciais em diversas indústrias. À medida que a tecnologia continua a avançar, podemos esperar ver cada vez mais usos inovadores dessa tecnologia poderosa.
Quanto ganha um Engenheiro de Visão Computacional
O salário de um Engenheiro de Visão Computacional pode variar significativamente dependendo de diversos fatores como a localização, o setor da indústria, a experiência e a especialização do profissional. Entretanto, de acordo com estatísticas e relatórios de salários, a média salarial para essa posição nos Estados Unidos gira em torno de $120.000 a $150.000 por ano, com possibilidade de ir além dependendo da empresa e do nível de senioridade.
No Brasil, embora os salários tendam a ser menores quando comparados aos Estados Unidos, os profissionais de Visão Computacional ainda estão entre os mais bem remunerados na área de tecnologia, com salários variando entre R$108.000 e R$180.000 por ano.
Essa é uma carreira em rápido crescimento, com demanda crescente em setores como automotivo, varejo, saúde, logística e muitos outros que estão implementando cada vez mais soluções baseadas em visão computacional. Como tal, a perspectiva de carreira e o potencial de ganho para os engenheiros de visão computacional são altamente promissores.
Habilidades Necessárias para um Engenheiro de Visão Computacional
Ser um Engenheiro de Visão Computacional significa dominar várias disciplinas simultaneamente. Em termos de linguagem de programação, Python e C++ são as mais demandas atualmente. Para você ter uma ideia, a Tesla costumar treinar seus modelos e prototipar features em Python, embarcando o produto em C++ em uma etapa posterior.
No campo da teoria, as principais habilidades envolvem principalmente o conhecimento de matemática, especificamente cálculo e álgebra linear. Além disso, um Engenheiro de Visão Computacional deve estar muito bem familiarizado com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e OpenCV.
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