OpenCV e Visão Computacional

OpenCV e Visão Computacional

• OpenCV (Open Source Computer Vision) é utilizado para processamento e análise de imagens.
• Inclui algoritmos para reconhecimento facial, deteção de objetos, visão estéreo e motion tracking.
• É escrito e compilado em C++.
• Imagens são carregadas e processadas como matrizes, utilizando Numpy arrays em Python.
• Permite a realização de tarefas em tempo real.
• Por defeito, utiliza a representação BGR (Blue, Green, Red) para imagens coloridas.

np.uint8

• uint8 é um tipo de dado que representa valores inteiros não negativos, variando de 0 a 255.
• Pixels em imagens coloridas são representados geralmente por valores de 0 a 255 em cada canal (RGB ou escala de cinza).
• Este formato é ideal para manipulação de imagens.
• A ordem dos pixels é primeiro y, depois x.

Atributos

• shape representa as dimensões da matriz.
• dtype indica o tipo de dados dos elementos, geralmente uint8 (com valores de 0 a 255) em imagens.
• ndim é o número de dimensões da matriz.
• size é o número total de elementos.
• itemsize é a dimensão de cada elemento em bytes.

Espaços de Cor

• Imagens coloridas possuem 3 canais de cor.
• Imagens em níveis de cinzento possuem 1 canal (luminância).

RGB

• RGB é o espaço de cores mais comum, utilizado em computadores e fotografia digital.
• Cada pixel é composto por 3 valores entre 0 e 255 (R, G, B).
• Vermelho, verde e azul são as três cores primárias num sistema de cores aditivo, onde a soma das três resulta em branco.

YCbCr

• YCbCr é um espaço de cores utilizado em transmissão de TV/vídeo.
• Cada pixel é representado por luminância (Y) e crominâncias azul e vermelha (Cb e Cr).
• A luminância transporta a maior parte da informação estrutural da imagem, correspondendo à imagem em tons de cinzento.

HSV

• HSV é um espaço de cores popular em aplicações de visão computacional.
• Hue indica a cor (amarelo, vermelho, azul).
• Saturation indica a intensidade ou vivacidade da cor.
• Value indica se a cor é clara ou escura.
• Utiliza inteiros de 8 bits sem sinal (0 a 255) ou com sinal (-128 a 127, como em Cb e Cr).
• No OpenCV, o componente Hue no espaço HSV assume valores entre 0 e 180.

Binarização e Máscaras (Thresholding)

• Binarização atribui valores binários (0/1 ou 0/255) aos pixels da imagem, criando uma imagem com apenas branco ou preto.
• Normalmente, aplica-se individualmente a uma ou mais componentes da cor.
• Exemplos de aplicação incluem localizar objetos específicos e separar o primeiro plano do fundo.
• Uma forma simples de binarização é comparar os valores dos pixels com um valor de limiar (thresholding).
• O resultado é 0 ou 1, dependendo se o valor do pixel está abaixo ou acima do limiar.

Operações com OpenCV

• threshold(...) gera uma máscara comparando com um valor de limiar e processa um único canal com várias opções de output.
• inRange(...) gera uma máscara com base em dois limiares (min e max), atribuindo valor lógico 1 aos pixels entre os limiares e 0 aos restantes.

Máscaras Geradas no OpenCV

• Valor lógico 1 corresponde ao pixel da máscara com valor 255 (ou outro valor especificado).
• Valor lógico 0 corresponde ao pixel da máscara com valor 0.