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# Introdução à Visão Computacional
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[Visão Computacional](https://wikipedia.org/wiki/Computer_vision) é uma disciplina cujo objetivo é permitir que os computadores compreendam imagens digitais em alto nível. Esta é uma definição bastante ampla, pois *compreender* pode significar muitas coisas, incluindo encontrar um objeto numa imagem (**detecção de objetos**), entender o que está a acontecer (**detecção de eventos**), descrever uma imagem em texto ou reconstruir uma cena em 3D. Existem também tarefas específicas relacionadas a imagens humanas: estimativa de idade e emoções, deteção e identificação de rostos, e estimativa de pose 3D, para citar algumas.
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## [Questionário pré-aula](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/106)
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Uma das tarefas mais simples da visão computacional é a **classificação de imagens**.
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A visão computacional é frequentemente considerada um ramo da IA. Atualmente, a maioria das tarefas de visão computacional é resolvida utilizando redes neuronais. Vamos aprender mais sobre o tipo especial de redes neuronais usadas para visão computacional, as [redes neuronais convolucionais](../07-ConvNets/README.md), ao longo desta secção.
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No entanto, antes de passar a imagem para uma rede neuronal, em muitos casos faz sentido usar algumas técnicas algorítmicas para melhorar a imagem.
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Existem várias bibliotecas Python disponíveis para processamento de imagens:
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* **[imageio](https://imageio.readthedocs.io/en/stable/)** pode ser usada para ler/escrever diferentes formatos de imagem. Também suporta ffmpeg, uma ferramenta útil para converter frames de vídeo em imagens.
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* **[Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/index.html)** (também conhecida como PIL) é um pouco mais poderosa e suporta manipulações de imagem, como morphing, ajustes de paleta e mais.
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* **[OpenCV](https://opencv.org/)** é uma biblioteca poderosa de processamento de imagens escrita em C++, que se tornou o padrão *de facto* para processamento de imagens. Possui uma interface conveniente em Python.
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* **[dlib](http://dlib.net/)** é uma biblioteca em C++ que implementa muitos algoritmos de aprendizagem automática, incluindo alguns algoritmos de Visão Computacional. Também possui uma interface em Python e pode ser usada para tarefas desafiadoras, como deteção de rostos e pontos faciais.
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## OpenCV
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[OpenCV](https://opencv.org/) é considerado o padrão *de facto* para processamento de imagens. Contém muitos algoritmos úteis, implementados em C++. Também pode ser usado a partir de Python.
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Um bom lugar para aprender OpenCV é [este curso Learn OpenCV](https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/). No nosso currículo, o objetivo não é aprender OpenCV, mas mostrar alguns exemplos de quando pode ser usado e como.
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### Carregar Imagens
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Imagens em Python podem ser convenientemente representadas por arrays NumPy. Por exemplo, imagens em escala de cinza com o tamanho de 320x200 píxeis seriam armazenadas num array 200x320, e imagens coloridas da mesma dimensão teriam a forma 200x320x3 (para 3 canais de cor). Para carregar uma imagem, pode usar o seguinte código:
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```python
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import cv2
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import matplotlib.pyplot as plt
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im = cv2.imread('image.jpeg')
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plt.imshow(im)
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```
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Tradicionalmente, o OpenCV usa codificação BGR (Azul-Verde-Vermelho) para imagens coloridas, enquanto o resto das ferramentas Python usa a codificação mais tradicional RGB (Vermelho-Verde-Azul). Para que a imagem seja exibida corretamente, é necessário convertê-la para o espaço de cores RGB, seja trocando as dimensões no array NumPy ou chamando uma função do OpenCV:
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```python
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im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)
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```
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A mesma função `cvtColor` pode ser usada para realizar outras transformações de espaço de cores, como converter uma imagem para escala de cinza ou para o espaço HSV (Matiz-Saturação-Valor).
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Também pode usar o OpenCV para carregar frames de vídeo, frame a frame - um exemplo é dado no exercício [OpenCV Notebook](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb).
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### Processamento de Imagens
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Antes de alimentar uma imagem numa rede neuronal, pode ser necessário aplicar vários passos de pré-processamento. O OpenCV pode realizar muitas operações, incluindo:
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* **Redimensionar** a imagem usando `im = cv2.resize(im, (320,200),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS)`
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* **Desfocar** a imagem usando `im = cv2.medianBlur(im,3)` ou `im = cv2.GaussianBlur(im, (3,3), 0)`
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* Alterar o **brilho e contraste** da imagem pode ser feito através de manipulações de arrays NumPy, conforme descrito [nesta nota do Stackoverflow](https://stackoverflow.com/questions/39308030/how-do-i-increase-the-contrast-of-an-image-in-python-opencv).
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* Usar [limiarização](https://docs.opencv.org/4.x/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html) chamando as funções `cv2.threshold`/`cv2.adaptiveThreshold`, que muitas vezes é preferível a ajustar brilho ou contraste.
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* Aplicar diferentes [transformações](https://docs.opencv.org/4.5.5/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html) à imagem:
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- **[Transformações afins](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/d61/tutorial_warp_affine.html)** podem ser úteis se precisar combinar rotação, redimensionamento e inclinação na imagem e souber a localização de origem e destino de três pontos na imagem. Transformações afins mantêm linhas paralelas paralelas.
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- **[Transformações de perspetiva](https://medium.com/analytics-vidhya/opencv-perspective-transformation-9edffefb2143)** podem ser úteis quando souber as posições de origem e destino de 4 pontos na imagem. Por exemplo, se tirar uma foto de um documento retangular com a câmara de um smartphone de um certo ângulo e quiser criar uma imagem retangular do próprio documento.
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* Compreender o movimento dentro da imagem usando **[fluxo ótico](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/dee/tutorial_optical_flow.html)**.
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## Exemplos de uso da Visão Computacional
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No nosso [OpenCV Notebook](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb), damos alguns exemplos de quando a visão computacional pode ser usada para realizar tarefas específicas:
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* **Pré-processamento de uma fotografia de um livro em Braille**. Focamo-nos em como usar limiarização, deteção de características, transformação de perspetiva e manipulações NumPy para separar símbolos individuais em Braille para posterior classificação por uma rede neuronal.
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> Imagem retirada de [OpenCV.ipynb](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)
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* **Deteção de movimento em vídeo usando diferença de frames**. Se a câmara estiver fixa, os frames do feed da câmara devem ser bastante semelhantes entre si. Como os frames são representados como arrays, ao subtrair esses arrays de dois frames subsequentes, obtemos a diferença de píxeis, que deve ser baixa para frames estáticos e tornar-se maior quando houver movimento substancial na imagem.
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> Imagem retirada de [OpenCV.ipynb](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)
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* **Deteção de movimento usando Fluxo Ótico**. [Fluxo ótico](https://docs.opencv.org/3.4/d4/dee/tutorial_optical_flow.html) permite compreender como os píxeis individuais nos frames de vídeo se movem. Existem dois tipos de fluxo ótico:
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- **Fluxo Ótico Denso** calcula o campo vetorial que mostra para cada píxel para onde ele está a mover-se.
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- **Fluxo Ótico Esparso** baseia-se em selecionar algumas características distintivas na imagem (por exemplo, arestas) e construir a sua trajetória de frame para frame.
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> Imagem retirada de [OpenCV.ipynb](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)
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## ✍️ Notebooks de Exemplo: OpenCV [experimente OpenCV em Ação](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)
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Vamos fazer algumas experiências com OpenCV explorando o [OpenCV Notebook](../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb).
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## Conclusão
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Por vezes, tarefas relativamente complexas, como deteção de movimento ou deteção de pontas dos dedos, podem ser resolvidas apenas com visão computacional. Assim, é muito útil conhecer as técnicas básicas de visão computacional e o que bibliotecas como o OpenCV podem fazer.
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## 🚀 Desafio
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Assista a [este vídeo](https://docs.microsoft.com/shows/ai-show/ai-show--2021-opencv-ai-competition--grand-prize-winners--cortic-tigers--episode-32?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) do AI Show para aprender sobre o projeto Cortic Tigers e como eles construíram uma solução baseada em blocos para democratizar tarefas de visão computacional através de um robô. Pesquise outros projetos como este que ajudam novos aprendizes a entrar na área.
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## [Questionário pós-aula](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/206)
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## Revisão & Autoestudo
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Leia mais sobre fluxo ótico [neste excelente tutorial](https://learnopencv.com/optical-flow-in-opencv/).
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## [Tarefa](lab/README.md)
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Neste laboratório, irá gravar um vídeo com gestos simples, e o seu objetivo será extrair movimentos para cima/baixo/esquerda/direita usando fluxo ótico.
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<img src="images/palm-movement.png" width="30%" alt="Frame de Movimento da Palma"/>
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**Aviso Legal**:
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, é importante notar que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução. |