Summary  
This chapter introduces the fundamentals of computer vision, covering tasks such as image classification, object detection, segmentation, recognition, edge detection, image restoration, scene reconstruction, and video motion analysis to enable machines to interpret and process visual data programmatically.

General domain of usage  
Autonomous driving

**Visão computacional** é um campo da **inteligência artificial** que permite que máquinas interpretem e compreendam **dados visuais** do mundo, de forma semelhante à maneira como os humanos percebem e processam informações visuais. Envolve a aquisição, o processamento e a análise de imagens ou vídeos para tomar decisões ou obter insights.

Definição

**Aplicações do mundo real** de visão computacional incluem:

**Visão computacional** abrange uma variedade de tarefas que permitem às máquinas compreender e processar **dados visuais** de forma eficaz:
- Classificação de imagens;
- Detecção de objetos;
- Segmentação de imagens;
- Reconhecimento facial e de pessoas;
- Detecção de bordas;
- Restauração de imagens;
- Reconstrução de cena por correspondência;
- Análise de movimento em vídeo.

Qual afirmação define melhor a visão computacional?

Introdução abrangente à Visão Computacional, com foco na percepção e interpretação de dados visuais por máquinas. Abrange pré-processamento de imagens, extração de características, detecção de objetos e técnicas de aprendizado profundo utilizadas em sistemas modernos de visão.

A visão computacional permite que máquinas interpretem e analisem dados visuais, imitando a percepção humana. Esta seção aborda os fundamentos da representação de imagens, modelos de cor e bases matemáticas essenciais para compreender como os computadores processam imagens. Serão exploradas aplicações do mundo real, desde veículos autônomos até imagens médicas, além da integração da visão computacional com IA e aprendizado de máquina.

OpenCV é uma biblioteca poderosa para manipulação de imagens e tarefas de visão computacional. Esta seção aborda técnicas essenciais como filtragem de imagens, transformações, detecção de bordas e segmentação. Você aprenderá a realizar desfoque, limiarização, detecção de contornos e extração de características para aprimorar e analisar imagens de forma eficiente.

As CNNs processam dados visuais utilizando camadas de convolução, pooling e ativação para extrair características em tarefas como classificação de imagens e detecção de objetos. Os principais componentes incluem padding, convolução para extração de características, pooling para redução de complexidade e ativação para introdução de não linearidade. Arquiteturas populares como AlexNet, VGG e ResNet impulsionam a IA em saúde, autonomia e segurança.

A detecção de objetos é uma tarefa fundamental na visão computacional que envolve a identificação e localização de objetos dentro de uma imagem. Diferentemente da classificação de imagens, que atribui um único rótulo a toda a imagem, a detecção de objetos não apenas classifica os objetos, mas também determina suas posições utilizando caixas delimitadoras. Esta seção aborda técnicas e algoritmos essenciais utilizados na detecção de objetos, abrangendo desde métodos tradicionais até abordagens baseadas em aprendizado profundo, como YOLO e U-Net.

A visão computacional avançou significativamente ao longo dos anos, passando de métodos básicos de processamento de imagens para técnicas complexas de deep learning. Esta seção aborda as inovações mais recentes em visão computacional, com foco em transfer learning, reconhecimento facial e geração de imagens. Serão explorados os benefícios de modelos pré-treinados no desempenho, os princípios da tecnologia de reconhecimento facial e a forma como a IA cria imagens por meio de deep learning.

O Que É Visão Computacional?

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O Que É Visão Computacional?