Visão computacional, ou visão por máquina, refere-se aos métodos e tecnologias que permitem que máquinas analisem e interpretem imagens ou sequências de vídeo do mundo real. Esta área, situada na interseção entre inteligência artificial e processamento de sinais, busca reproduzir a capacidade humana de compreender cenas visuais. Diferente da simples captura de imagens, a visão computacional envolve a extração de conhecimento relevante dos dados visuais, permitindo que a máquina tome decisões ou aja de forma autônoma.
Casos de uso e exemplos de aplicação
A visão computacional é utilizada no reconhecimento de objetos, detecção facial, condução autônoma, controle de qualidade industrial, videomonitoramento inteligente, reconhecimento automático de placas e diagnóstico por imagem na medicina. Por exemplo, permite inspeção automatizada de produtos na indústria ou detecção precoce de doenças a partir de imagens médicas.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
As principais ferramentas incluem a biblioteca open source OpenCV, frameworks de deep learning como TensorFlow e PyTorch, além de frameworks especializados como Detectron2, YOLO e MMDetection. Soluções completas como Halcon e MATLAB também são amplamente adotadas na indústria.
Desenvolvimentos recentes, tendências e evoluções
A visão computacional avança rapidamente com os progressos do deep learning, permitindo reconhecimento e compreensão de imagens cada vez mais precisos. Modelos de difusão e arquiteturas transformer abrem novas possibilidades para análise contextual. A integração da visão computacional em sistemas embarcados e edge computing possibilita processamento em tempo real e local, aumentando a segurança dos dados e a capacidade de resposta dos sistemas inteligentes.