Introdução À Visão Computacional Uma abordagem prática com Python e OpenCV 1st Edition Felipe Barelli

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Sumário
ISBN
Agradecimentos
Sobre o autor
Prefácio
1. Introdução à Visão Computacional
2. Preparando o ambiente de estudo
3. Aquisição de imagem
4. Representação de cores no espaço
5. Pré-processamento
6. Aplicação de filtros
7. Realce de bordas
8. Operações morfológicas
9. Segmentação de objetos
10. Extração de características
11. Reconhecimento de Padrões
12. Classificador K-NN
13. Algoritmo Haar Cascade
14. Aplicações da Visão Computacional
15. Referências bibliográficas

ISBN
Impresso e PDF: 978-85-94188-57-1
EPUB: 978-85-94188-58-8
MOBI: 978-85-94188-59-5
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Agradecimentos
Agradeço à editora Casa do Código pela oportunidade de publicar esta
obra; ao apoio dos familiares e amigos; aos professores da Universidade
Vila Velha e do Instituto Federal do Espírito Santo por todo o
conhecimento transmitido durante minha formação acadêmica.
Por fim, agradeço a você, leitor, uma vez que o seu interesse por este
assunto foi minha maior motivação. Obrigado a todos, preparem um bom
café e aproveitem a leitura.

Sobre o autor
Felipe da Costa Barelli é bacharel em Ciência da Computação pela
Universidade Vila Velha (UVV) e especialista em Engenharia Elétrica com
ênfase em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação pelo Instituto
Federal do Espírito Santo (Ifes). O autor também é mestrando em
Informática pela Universidade Federal do Espírito Santo (Ufes) e membro
da Sociedade Brasileira de Computação.
Site: https://felipecbarelli.github.io

Prefácio
Os sistemas baseados em Visão Computacional estão cada dia mais
presentes em nosso cotidiano, seja nos veículos autônomos, nos robôs
industriais ou em equipamentos hospitalares capazes de diagnosticar
doenças automaticamente em exames por imagem. Justamente por essa
tecnologia permitir que máquinas enxerguem o mundo à nossa volta,
sendo capaz de automatizar e solucionar tantos problemas, é que o
mercado necessita cada vez mais de profissionais capacitados para
atuarem nesse segmento.
A fim de atender a essa demanda, este livro é o pontapé inicial para o
profissional que deseja iniciar, de forma prática e pouco teórica, o estudo
sobre o desenvolvimento de sistemas baseados em Visão Computacional.
Público-alvo
Este livro é voltado para estudantes de graduação e pós-graduação no
campo da engenharia e tecnologia, como também profissionais e técnicos
que buscam o primeiro contato prático com o desenvolvimento de
sistemas de Visão Computacional e Processamento de Imagens.
Pré-requisitos
Para compreender melhor os conceitos abordados nesta obra, é
fundamental ter um conhecimento básico sobre lógica de programação,
habilidade em entender e desenvolver algoritmos em Python e
compreensão do sistema de numeração binário. É necessário também
que você saiba efetuar operações com matrizes e conheça medidas
estatísticas como moda, média e mediana.
Material online
Todas as imagens e os códigos apresentados nesta obra estão disponíveis
no GitHub, no repositório: https://github.com/felipecbarelli/livro-visao-
computacional. Caso você tenha adquirido apenas a versão impressa
deste livro, cujas imagens estão em tons de cinza, é importante que você
visualize as coloridas em seu computador.

CAPÍTULO 1
Introdução à Visão Computacional
Programar computadores para enxergar o ambiente ao nosso redor e
torná-los capazes de reconhecer e extrair informações de objetos podem
parecer tarefas complexas que necessitam de fortes conhecimentos
matemáticos e de programação. A verdade é que os sistemas de Visão
Computacional estão cada vez mais presentes em nosso cotidiano, bem
como mais fáceis de se trabalhar.
Hoje, existem diversas bibliotecas e linguagens de programação para
desenvolvimento de softwares nessa área, todas elas abstraindo
conceitos matemáticos e tornando seu uso mais fácil. Antes de detalhar
essas novas tecnologias, é importante compreender o que é Visão
Computacional e como é possível fazer um computador enxergar o que
acontece próximo a ele.
No ano de 1982, Ballard e Brown, na obra Computer Vision, definiram
Visão Computacional como a ciência que estuda e desenvolve tecnologias
que permitem que máquinas enxerguem e extraiam características do
meio, através de imagens capturadas por diferentes tipos de sensores e
dispositivos. Essas informações extraídas permitem reconhecer, manipular
e processar dados sobre os objetos que compõem a imagem capturada.
A figura a seguir ilustra alguns desses dispositivos frequentemente
utilizados para aquisição de imagens. Observe que alguns deles, por
exemplo, o aparelho de Raio-X e o de Ultrassom, são capazes de registrar
imagens mesmo onde não há luz visível.

Figura 1.1: Dispositivos para aquisição de imagem
Apesar de trabalhos como o de Ballard e Brown terem sido publicados
nos anos 80, as primeiras menções sobre Visão Computacional ocorreram
na década de 50. Já os primeiros trabalhos foram iniciados por volta de
20 anos depois.
Como muitas tecnologias existentes hoje, desde o início essa também
procurou imitar a natureza humana. Naquela época, acreditava-se que

logo seria possível representar em uma máquina o sentido da visão
humana de forma completa. Com o passar dos anos, verificou-se uma
grande dificuldade em desenvolver um modelo para essa representação,
principalmente por falta de informações sobre como as imagens são
interpretadas no cérebro humano.
Nos dias atuais, são realizadas diversas pesquisas a fim de entender o
funcionamento desta parte do cérebro, justamente para aplicar as
mesmas ideias no desenvolvimento tecnológico da Visão Computacional.
A Visão Computacional também pode ser vista como um complemento da
visão biológica. Na biologia, a percepção visual de alguns seres vivos é
estudada e representada em modelos que descrevem sua fisiologia. Já a
Visão Computacional estuda e implementa sistemas capazes de enxergar
por meio de processos artificiais, implementados por hardwares e
softwares.
Além do campo da neurobiologia, que estuda os sistemas biológicos de
visão, diversas outras ciências contribuem com os estudos sobre Visão
Computacional. A Inteligência Artificial é uma das que frequentemente
colaboram para esse desenvolvimento tecnológico, principalmente
quando aplicada à área da robótica, que utiliza sistemas de Visão
Computacional para fornecer ao robô informações sobre o ambiente.
O Processamento de Imagens e o Reconhecimento de Padrões são dois
campos que também estão fortemente relacionados. Enquanto estudos
sobre Processamento de Imagens apresentam técnicas para manipular
informações representadas na imagem – por exemplo, realçar bordas e
remover ruídos –, os estudos sobre Reconhecimento de Padrões são
realizados a fim de identificar e classificar os objetos representados. A
figura a seguir exemplifica outros campos de estudo que estão
interligados com o de Visão Computacional.

Figura 1.2: Campos de estudo interligados
Inúmeras tarefas que realizamos manualmente podem ser automatizadas
por sistemas de Visão Computacional. Os sistemas de monitoramento por
imagem, capazes de detectar pessoas em um ambiente, como os robôs
industriais, preparados para montar automóveis, são exemplos comuns
da aplicação da Visão Computacional em nosso cotidiano. Interessada no
desenvolvimento de veículos autônomos, inteligentes para trafegar sem a
intervenção humana, a indústria automotiva tem investido cada dia mais
no desenvolvimento desse tipo de sistema.

A figura seguinte apresenta um desses veículos, equipado com um
avançado sistema de Visão Computacional capaz de rastrear e detectar
pessoas, placas, ruas e outros objetos.
Figura 1.3: Veículo autônomo
Assim como no campo industrial, os sistemas baseados em Visão
Computacional também são bastante usados no campo da saúde. Essa
tecnologia unificada a técnicas de aprendizado de máquina, que
permitem ao computador aprender e aperfeiçoar seu desempenho em
alguma tarefa, tem sido empregada para detectar anomalias em exames
por imagem, como: tomografia computadorizada, ressonância magnética,
ultrassom etc.

Desta forma, esses exames citados podem proporcionar precocemente o
diagnóstico de doenças, contribuindo para evitar futuras complicações e
garantir a qualidade de vida de muitos pacientes. A figura a seguir ilustra
um deles. Observe como um tumor cerebral foi identificado por um
sistema de Visão Computacional em uma imagem obtida por uma
ressonância magnética.
Figura 1.4: Tumor cerebral segmentado (REDDY; SOLMAZ; YAN et al., 2012)
Mesmo empregados em diversas áreas, junto a outras diferentes
tecnologias, os sistemas de Visão Computacional geralmente apresentam
um fluxo em comum. A figura a seguir apresenta esse fluxo em um
diagrama de blocos e, nos parágrafos seguintes, cada uma dessas etapas
do diagrama será detalhada.

Figura 1.5: Fluxo de um sistema baseado em Visão Computacional
Usualmente a primeira etapa de um sistema de Visão Computacional é a
aquisição de imagem. Nela, sensores, como os apresentados na Figura
Dispositivos para aquisição de imagem, são utilizados para obter e
digitalizar a imagem com qual será trabalhada. A imagem digitalizada
pode variar entre uma imagem bidimensional, tridimensional ou ainda
uma sequência de imagens, como ocorre em vídeos.
Após a primeira etapa, que nos fornece como resultado uma imagem
digitalizada, a segunda etapa consiste no pré-processamento dessa
imagem. Para que possamos compreendê-la melhor, é essencial que o
conceito de região ou objeto de interesse seja assimilado.
REGIÕES OU OBJETOS DE INTERESSE
São as regiões ou elementos presentes na imagem que queremos
identificar e obter informações. Imagine que estamos desenvolvendo
um sistema para contar o número de fichas de poker em uma
imagem, e essas fichas representam os nossos objetos, ou regiões
de interesse.
Com os objetos de interesse definidos, algumas técnicas de pré-
processamento para destacar bordas e formas geométricas e tratar ruídos
são aplicadas na imagem para realçá-la, facilitando a obtenção de suas

informações pelo sistema de Visão Computacional. A figura a seguir
apresenta uma imagem antes e depois de ser submetida a procedimentos
de pré-processamento. Considerando que as fichas de poker na fotografia
esquerda são os nossos objetos de interesse e, após a etapa de pré-
processamento, elas foram realçadas e o fundo, eliminado.
Figura 1.6: Etapa de pré-processamento
Na etapa seguinte, de segmentação, os objetos de interesse são
segmentados da imagem original, em uma ou mais imagens, com o
propósito de facilitar a extração de características desses objetos. Ainda
tendo como base a fotografia à esquerda da figura anterior, suponha que
estamos desenvolvendo um sistema para contar o número de fichas na
cor vermelha.
Para isso, essa fotografia deverá ser submetida a outra técnica de pré-
processamento, a fim de realçar somente essas fichas e possibilitar que

estas sejam segmentadas em uma nova imagem. A figura a seguir ilustra
esse procedimento de segmentação.
Figura 1.7: Processo de segmentação
Com as regiões de interesse segmentadas, a penúltima etapa consiste na
extração de características do objeto. Tendo as fichas de poker mais uma
vez como exemplo, após a etapa de segmentação, duas características
que poderiam ser extraídas são a área e o diâmetro de cada uma delas.
Essas informações podem ser úteis para diferenciá-las de outros objetos
circulares na cor vermelha, que poderiam também estar sobre a mesa.
Por fim, na última etapa, ocorre o processamento de alto nível, com o
objetivo de reconhecer o objeto segmentado através de suas
características e defini-lo em uma determinada classe. Duas classes para
esse exemplo poderiam ser "ficha de poker vermelha" e "outro objeto
circular vermelho". Em outras palavras, esta é a etapa responsável por
validar os resultados e definir se eles são satisfatórios ou não.
Agora que o conceito, as aplicações e o fluxo de um sistema de Visão
Computacional foram apresentados, no decorrer da leitura deste livro,
você aprenderá na prática como desenvolver sistemas como este. No
capítulo seguinte, serão apresentadas as ferramentas utilizadas bem
como a instalação de cada uma delas.

CAPÍTULO 2
Preparando o ambiente de estudo
Depois de uma breve introdução sobre os sistemas de Visão
Computacional, chegou a hora de preparar o ambiente de estudo.
Seguindo minuciosamente todos os passos apresentados neste capítulo,
você poderá colocar em prática todo o conhecimento que vai adquirir
durante a leitura dos demais. Para o ambiente estudo ficar completo, será
necessária a instalação de alguns softwares, mais especificamente o
Python e algumas bibliotecas.
Python é uma linguagem de programação de alto nível, orientada a
objeto, interpretada e fácil de trabalhar. Foi lançada em 1991 por Guido
van Rossum e, atualmente, possui um modelo de desenvolvimento
aberto, gerenciado pela Python Software Foundation, uma organização
sem fins lucrativos. É uma linguagem que pode ser usada gratuitamente
tanto para fins acadêmicos quanto comerciais.
Para que o seu computador seja capaz de executar programas escritos
em Python, é necessário que uma versão do seu interpretador esteja
instalada. Existem distribuições de sistemas operacionais Linux e macOS
que possuem esse interpretador nativamente instalado, diferente dos
sistemas operacionais Windows, que nem mesmo a versão mais recente
(Windows 10) possui.
Para conferir se o sistema operacional que você utiliza contém alguma
versão do Python instalada, digite o comando a seguir no terminal ou no
prompt de comando:
$ python -V
A execução desse comando retornará a versão do Python instalada em
seu computador; do contrário, uma mensagem de erro será exibida
indicando que o comando não foi reconhecido. Caso o comando não seja
reconhecido, você pode obter seu programa de instalação para Windows
ou macOS no site oficial da linguagem Python (http://python.org).

Figura 2.1: Site oficial da linguagem Python
Nesse site, duas versões diferentes do instalador estão disponíveis, uma
para o Python versão 3.6 e outra para a 2.7. Para garantir a
compatibilidade com as bibliotecas que serão utilizadas, bem como os
códigos exemplificados neste livro, recomendo o download da versão
2.7. Na seção a seguir, será detalhado como realizar a instalação do
Python no Windows e no macOS.
2.1 Instalação no Windows e Mac OS

O procedimento é o mesmo para Windows ou macOS. Após o download
do instalador, basta executá-lo e seguir os passos apresentados pelo
programa de instalação. Durante esse procedimento, a única
configuração que você poderá realizar é a definição do diretório do
sistema onde o Python será instalado.
A fim de garantir o sucesso da instalação de algumas bibliotecas que
serão utilizadas, recomendo instalar o Python no diretório padrão, ou
seja, o definido pelo programa de instalação. A figura seguinte apresenta
duas telas referentes ao programa de instalação do Python para
Windows.
Figura 2.2: Python para Windows
Nos sistemas operacionais Windows, após concluir a instalação do
Python, é necessário configurar as variáveis de ambiente. Essa
configuração permite a execução de programas em Python a partir do
prompt de comando, sem a necessidade de acessar o diretório onde
estão localizados os arquivos executáveis do seu interpretador.

Para configurar as variáveis de ambiente, acesse o Painel de Controle do
Windows e, depois, Sistema e Segurança > Sistema. Com o painel aberto, localize
na lateral esquerda o botão Definições avançadas do sistema.
Clique nele para abrir a janela de Propriedades do sistema. Nela, clique no
botão Variáveis do ambiente... para abrir a janela na qual será feita a
configuração dessas variáveis. Na figura a seguir, a imagem à direita
apresenta essa janela de configuração, com título Variáveis de Ambiente.
Figura 2.3: Variáveis de ambiente
Selecione o item Path na lista Variáveis do sistema. Em seguida, clique em
Editar... para abrir a janela de edição, a mesma apresentada à esquerda
na figura anterior. Na janela de edição, clique no botão Novo e adicione os
seguintes valores:

C:Python27
C:Python27Scripts
Para finalizar, clique em Ok em ambas as janelas abertas. Depois de
realizar esse procedimento, o Windows estará pronto para executar
programas em Python a partir do prompt de comando. Na próxima seção,
veja o procedimento de instalação do Python em sistemas operacionais
Linux.
2.2 Instalação no Linux
As distribuições de Linux mais populares, como Ubuntu e Debian,
possuem o Python nativamente instalado. Se por acaso você verificou
que a sua não possui, não se preocupe; a instalação do Python pode ser
facilmente realizada pelo gerenciador de pacotes apt-get. Para instalar o
Python 2.7, digite no terminal:
$ sudo apt-get install python2.7
Após concluir a instalação do Python via apt-get, instale também o
gerenciador de pacotes pip. Este facilita a instalação das principais
bibliotecas disponíveis para a linguagem Python. Para os usuários de
Windows e macOS, o pip é instalado automaticamente junto ao Python.
No Linux, para instalá-lo, digite no terminal:
$ sudo apt-get install python-pip
Finalizando a instalação do Python, seguimos para a instalação das
bibliotecas. Na próxima seção, será abordado o que são essas bibliotecas,
os recursos que oferecem e como instalá-las.
2.3 Instalação das bibliotecas
Para potencializar a linguagem Python com ferramentas que podem
facilitar o desenvolvimento de sistemas de Visão Computacional, algumas
bibliotecas devem ser instaladas. As bibliotecas são pacotes com funções
que não são nativas da linguagem. A tabela a seguir apresenta quais

serão usadas para o desenvolvimento dos programas estudados neste
livro.
Biblioteca Descrição
OpenCV Ferramentas para processamento de imagens.
Pillow Ferramentas para processamento de imagens.
NumPy Ferramentas para trabalhar com arranjos, vetores e
matrizes.
Matplotlib Ferramentas para gerar gráficos.
Statistics Ferramentas para cálculos estatísticos.
Scikit-Learn Ferramentas para aprendizado de máquina.
Python-
tesseract
Ferramentas para reconhecimento de caracteres.
Cada uma delas será apresentada em um tópico a seguir. O procedimento
para instalação de todas é o mesmo: basta abrir o terminal ou o prompt
de comando (no Windows) e executar um comando utilizando o
programa pip. Esses comandos serão também exemplificados nos tópicos
seguintes.
OpenCV
Das sete bibliotecas apresentadas, a OpenCV (http://opencv.org) é a
principal. Esta é uma biblioteca multiplataforma, projetada para o
desenvolvimento de aplicativos na área de Visão Computacional,
Processamento de Imagens, Estrutura de Dados e Álgebra Linear. Foi
originalmente desenvolvida pela Intel em 2000, sendo totalmente livre
para o uso acadêmico e comercial.
A biblioteca OpenCV tem um conjunto de funções que torna simples a
tarefa de manipular e processar imagens digitais. Para instalá-la, execute
no terminal o comando:
$ pip install opencv-python
Pillow

Outra biblioteca para processamento de imagens usada é a Pillow
(https://python-pillow.org). Ela, assim como a OpenCV, facilita carregar,
manipular e salvar imagens com Python. Justamente por oferecer
ferramentas que a OpenCV também oferece, essa biblioteca será utilizada
apenas por ser compatível com a biblioteca Python-tesseract (usada para
reconhecimento de caracteres em imagens). Para instalá-la, execute o
comando no terminal:
$ pip install Pillow
NumPy
A biblioteca NumPy (http://www.numpy.org) facilita trabalhar com
arranjos, vetores e matrizes. A NumPy apresenta uma sintaxe de fácil
compreensão, semelhante ao software proprietário Matlab. Como vamos
trabalhar com imagens digitais, que são representadas como matrizes de
pixels, esse pacote é indispensável para aumentar nossa produtividade.
A NumPy pode ser facilmente instalada através do pip, via terminal,
executando o comando:
$ pip install numpy
Matplotlib
Para facilitar a criação de gráficos, utilizados para apresentar os
resultados obtidos com alguns algoritmos que serão exemplificados, a
biblioteca Matplotlib (https://matplotlib.org) será utilizada. Esta possui
um conjunto de ferramentas que nos permite gerar diferentes tipos de
gráficos, por exemplo, histogramas, diagramas de caixa e diagramas de
ponto.
Para instalá-la, execute no terminal o comando seguinte:
$ pip install matplotlib
Statistics
A biblioteca Statistics (https://docs.python.org) possui um conjunto de
ferramentas que facilitam cálculos estatísticos, como a obtenção da

média, moda e mediana de uma lista de valores. Utilizando suas funções,
não será necessário desenvolver rotinas para obter essas medidas.
Essa biblioteca é nativa da linguagem Python, logo, não há necessidade
de instalar nenhum pacote para utilizá-la. Mais informações sobre a
Statistics e exemplos de uso estão disponíveis em seu site.
Scikit-Learn
Durante o estudo sobre processamento de alto nível, que trata sobre
reconhecimento de padrões e classificação de objetos, a biblioteca Scikit-
Learn (http://scikit-learn.org) será utilizada. Ela possui um conjunto de
ferramentas que torna simples a implementação de algoritmos para
aprendizado de máquina. Para instalá-la, execute no terminal o comando:
$ pip install scikit-learn
Concluindo a instalação de todas as bibliotecas, seu computador estará
preparado para executar os programas em Python que serão
desenvolvidos no decorrer deste estudo. Na próxima seção, será
explicado como salvar e executar programas escritos nessa linguagem.
2.4 Execução de programas
Os programas desenvolvidos em Python são salvos, por padrão, em
arquivos .py. Para escrevê-los, você pode utilizar qualquer editor de
código, até mesmo o bloco de notas do Windows. A lista a seguir
apresenta algumas opções de editores de código, todos gratuitos e
disponíveis para Windows, macOS ou Linux.
Sublime Text – https://sublimetext.com
Atom – https://atom.io
Visual Studio Code – https://code.visualstudio.com
Para executar um programa salvo em um arquivo .py, abra o terminal (ou
prompt de comando) e digite o comando python seguido do nome do

arquivo. Logo após, pressione Enter para executá-lo. O código seguinte
exemplifica esse procedimento.
$ python meu-programa.py
Com todos esses softwares instalados, agora você está pronto para
começar os estudos sobre Visão Computacional e Processamento de
Imagens. No próximo capítulo, será detalhado como é realizada a
aquisição de imagens por esses sistemas.

CAPÍTULO 3
Aquisição de imagem
No primeiro capítulo, foi apresentado o fluxo comum que os sistemas de
Visão Computacional geralmente seguem, no qual o procedimento de
aquisição de imagem foi definido como a primeira etapa. Nela, são
utilizados sensores para obter e digitalizar as imagens que serão
processadas por esses sistemas.
Durante o estudo deste livro, uma câmera digital será usada para
registrar as imagens que serão trabalhadas, mais especificamente a
conhecida como webcam – popularmente utilizada em chamadas de
vídeo no Skype.
Antes de manusear uma delas, é importante compreender como
funcionam, ou seja, como as imagens são capturadas, digitalizadas e
armazenadas em arquivos. Todo esse conteúdo teórico será abordado
neste capítulo, e o tópico a seguir trata sobre o funcionamento das
câmeras digitais.
3.1 Câmeras digitais
Relembrando os tempos de escola, você provavelmente estudou na
disciplina de Ciências o funcionamento básico de uma câmera fotográfica.
Lembra de que elas possuem uma câmara escura e um orifício com uma
lente de vidro que permite a entrada de luz? Então, as câmeras digitais
também seguem este mesmo princípio.
Para refrescar a memória e facilitar o entendimento, observe a ilustração
da figura a seguir.

Figura 3.1: Esquema de uma câmara escura
Este pequeno orifício presente na câmara, preenchido com uma lente
convergente (ou seja, uma lente que converge os feixes de luz para um
único ponto), permite que a luz proveniente do objeto ou cena que se
deseja capturar atravesse e incida em seu interior, projetando uma
imagem invertida na face interna, contrária ao orifício. Para arquivar a
imagem projetada, as câmeras analógicas (muito utilizadas antes da

popularização das câmeras digitais) empregavam em seu interior filmes
químicos sensíveis à luz.
Nas câmeras digitais, utilizadas hoje em dia, sensores eletrônicos
sensíveis à luz desempenham essa tarefa. Eles atuam convertendo a
imagem obtida de forma analógica em dados digitais. Os dois tipos de
sensores eletrônicos mais usados para esse procedimento são os CCD e
os CMOS, detalhados na seção a seguir.
3.2 Sensores CCD e CMOS
Estes sensores são os principais itens de uma câmera digital. São eles os
responsáveis por registrar as imagens e codificá-las em dados digitais,
bits e bytes que serão processados e armazenados em forma de um
arquivo digital. A figura a seguir apresenta esses dois sensores: na
imagem à esquerda, um sensor CCD, e à direita, um sensor CMOS.

Figura 3.2: Sensores CCD e CMOS
Nesta seção, vamos detalhar o funcionamento desses sensores que
convertem luz em elétrons. Primeiro, será apresentado o Charge Coupled
Device (CCD), que, em português, pode ser traduzido para sensor de
dispositivo de carga acoplada.
Utilizado predominantemente nas câmeras digitais (como webcams,
câmeras de smartphones e tablets), os sensores CCD usam uma matriz
de capacitores fotossensíveis para capturar a luz da cena, transformá-la
em imagem digital e transferi-la para o sistema de memória da câmera.
Para facilitar o entendimento, imagine esse sensor como milhares de
minúsculas placas solares, dessas que captam a luz para gerar energia
elétrica.
Cada uma dessas placas receberia uma intensidade luminosa diferente da
cena, representando um pixel da imagem gerada. O pixel é o menor
ponto que forma uma imagem digital, e o conjunto desses pontos,
organizados espacialmente em linhas e colunas, forma a imagem
completa. Dessa forma, quanto maior a quantidade de placas, maior a
quantidade de pixels, permitindo que mais detalhes sejam representados
a fim de gerar imagens mais nítidas.
Uma vez obtida a intensidade luminosa incidente em cada uma dessas
células (capacitores fotossensíveis), um conversor analógico para digital
(A/D) é usado para transformar o valor da tensão elétrica, obtida de
forma analógica, em um valor binário.
O conversor analógico-digital (A/D ou ADC) é um dispositivo
eletrônico capaz de converter um sinal analógico em um sinal digital,
representado por um nível de tensão ou intensidade de corrente
elétrica.
Considerando apenas a intensidade luminosa, incidente sobre as células,
somente imagens em tons de cinza poderiam ser registradas. Dessa
maneira, o nível mais alto de luminosidade seria registrado como um

pixel branco; o mais baixo, como um pixel preto; e os intermediários,
tons de cinza.
Para representar imagens em cores, outros sistemas mais elaborados
foram propostos. Uma das alternativas seria utilizar três sensores CCD,
cada um dedicado à captura de uma determinada cor primária. O uso de
três sensores justifica-se pelo fato de a visão humana ser tricromática,
isto é, sensível a três cores primárias (o vermelho, o verde e o azul).
Mesmo parecendo uma solução satisfatória para representar os pixels em
cores, uma outra mais prática, barata e bem elaborada foi implementada
nesses sensores. Utilizando filtros, matemática e algoritmos, os
engenheiros conseguiram obter o mesmo resultado com um único sensor.
Conforme apresentado na figura a seguir, filtros coloridos foram
sobrepostos às células do sensor. Dessa forma, um mosaico de três cores
(vermelho, verde, azul) forma a imagem que será processada
posteriormente. Esse processamento é realizado por um algoritmo capaz
de estimar a cor ideal para cada pixel, considerando o nível de cor dos
pixels adjacentes.
Se um determinado pixel aparece em vermelho, o algoritmo é capaz de
detectar a cor ideal para ele através de cálculos que consideram a
intensidade de verde e azul nas células vizinhas. A figura a seguir ilustra
os filtros sobrepostos às células dos sensores.

Figura 3.3: Células e filtros de um sensor CCD
Na figura anterior, observe que a quantidade de filtros verdes é superior à
quantidade de vermelhos e azuis. O quadro a seguir justifica essa
configuração.
CURIOSIDADE
Um pesquisador da Kodak chamado Bryce Bayer percebeu que o
olho humano é duas vezes mais sensível à cor verde do que às cores
vermelha e azul. Por este motivo, há o dobro de células com filtros
verdes (50%) comparado à quantidade de células com filtros
vermelhos (25%) e azuis (25%).
Além dos sensores CCD, existem também os sensores semicondutores de
metal-óxido complementar (Complementary Metal-Oxide Semiconductor),
conhecidos como CMOS. Assim como os CCD, os sensores CMOS seguem
o mesmo princípio de funcionamento: atuam convertendo luz em
eletricidade e representando cores através de filtros coloridos
sobrepostos às células. A principal diferença é que os CMOS, ao capturar
a luz incidente sobre as células, não necessitam de um conversor A/D
para converter o sinal analógico em um sinal digital.

Os sensores CCD enviam o sinal analógico de cada célula, linha a linha,
para ser convertido sequencialmente por um conversor A/D. Já os
sensores CMOS, por meio de transistores presentes nas células, capturam
e convertem o sinal analógico para digital em cada uma delas, sem a
necessidade de convertê-los posteriormente.
Em resumo, diferente das células de um sensor CCD – que capturam
sinais analógicos e enviam-nos para serem processados por um conversor
A/D –, cada célula de um sensor CMOS desempenha diretamente essa
tarefa.
Não pense que os CMOS, por converterem o sinal diretamente em cada
célula e consumirem menos energia, são superiores ou mais caros aos
CCD. Pelo contrário, estes geralmente apresentam menor custo de
fabricação, são menos sensíveis à iluminação e podem gerar imagens
com mais ruídos.
A fim de corrigir os ruídos e torná-los mais sensíveis à luz, os fabricantes
investiram bastante em pesquisas para melhorar as tecnologias
empregadas nos sensores CMOS. Hoje em dia, eles estão presentes na
maioria das webcams disponíveis no mercado, sendo capazes de formar
imagens nítidas e em alta resolução. Pesquisar qual tipo de sensor está
presente na sua câmera é uma ótima ideia para começar o seu primeiro
projeto de Visão Computacional e Processamento de Imagens.
Os sensores apresentados até então necessitam de luz para formar uma
imagem digital, no entanto, existem os que são capazes de formar
imagens digitais por outros meios. Dois muito utilizados são os sensores
de infravermelho (sensíveis ao calor) e os de ultrassom (sensíveis a
vibrações ultrassônicas). Na seção seguinte, será apresentado como
esses sensores são capazes de produzir imagens.
3.3 Formação da imagem
Ao analisarmos o funcionamento dos sensores CCD e CMOS, estudados
anteriormente, percebemos que uma imagem digital pode ser definida
como um conjunto numérico, bidimensional, que representa uma cena ou

objeto. Esses sensores atuam convertendo a luminosidade de uma cena
real em valores numéricos, que, quando representados em cor e
organizados espacialmente em linhas e colunas, nos permitem perceber
uma paisagem, objeto, pessoa etc.
Apesar de esses sensores necessitarem de luz para formar e registrar
imagens, existem sensores capazes de realizar essa tarefa mesmo
quando não há luz visível. Nos tópicos a seguir, dois deles serão
detalhados, o sensor de ultrassom e o de infravermelho.
Sensor de ultrassom
Os sensores de ultrassom são dispositivos capazes de medir, a partir de
ondas de som de alta frequência, a distância de objetos em relação à sua
posição. Além dessa finalidade, existem sensores de ultrassom capazes
de gerar imagens a partir dessas distâncias medidas. Um exemplo são os
presentes em máquinas de ultrassonografia, um método de diagnóstico
por imagem recorrente na medicina.
A ultrassonografia utiliza o eco de ondas ultrassônicas de alta frequência,
para formar imagens em tempo real das estruturas internas de um
organismo. Esse procedimento transforma um conjunto de valores de
reflexões acústicas, distribuídas no espaço, em um conjunto de sinais de
intensidade correspondente.
Esses sinais analógicos, gerados pelas reflexões, são discretizados e
convertidos em sinais digitais, que representam a intensidade dos pixels
da imagem digital gerada. A figura a seguir ilustra essa tecnologia: a
imagem à esquerda apresenta uma máquina de ultrassonografia, e à
direita, uma imagem de ultrassom obtida por uma dessas máquinas.

Figura 3.4: Imagens de ultrassonografia
Não só a medicina recorre a imagens geradas a partir de ondas sonoras.
Essa tecnologia também é comum em sonares, instrumento utilizado em
embarcações e estudos atmosféricos. Diferente dos equipamentos de
ultrassonografia, para gerar imagens a partir das reflexões acústicas, os
sonares atuam também com ondas de baixa frequência (infrassônicas).
São consideradas ondas sonoras de baixa frequência as que possuem
valor inferior a 20 Hz; já as que possuem valor superior a 20.000 Hz são
consideradas de alta frequência (ultrassônicas). Tanto os infrassons
quando os ultrassons são inaudíveis para o ouvido humano. A figura a
seguir ilustra duas imagens geradas por sonar.

Figura 3.5: Imagens registradas por sonar. Fonte: http://blueprintsubsea.com
A aquisição de imagens formadas por ondas ultrassônicas pode ser
aplicada, por exemplo, a sistemas de rastreamento, baseados em Visão
Computacional e capazes de localizar e identificar objetos em locais onde
não há iluminação. Essa tecnologia é usada para explorar fundo de
oceanos, poços e túneis.
Assim como os sensores de ultrassom, os sensíveis à radiação
infravermelha também não necessitam da luz visível para formar
imagens. Mais detalhes sobre os sensores de infravermelho serão
apresentados no tópico a seguir.
Sensor de infravermelho
Os sensores de infravermelho são dispositivos sensíveis ao calor emitido
por qualquer objeto. Todo corpo sólido a uma temperatura acima do zero
absoluto emite radiação infravermelha. Essa radiação, invisível ao olho
humano, pode ser captada por esses dispositivos e convertida em
imagem.

Essa tecnologia é aplicada, por exemplo, nas câmeras de visão noturna,
capazes de registrar imagens em ambientes escuros ou com baixa
luminosidade. A figura a seguir ilustra duas imagens formadas por uma
dessas câmeras de visão noturna.
Figura 3.6: Imagens em infravermelho
Conforme ilustrado na figura, essa tecnologia pode ser aplicada, por
exemplo, a sistemas de segurança, baseados em Visão Computacional,
capazes de detectar pessoas ou veículos nas proximidades de uma
residência durante a noite.
Os sensores de infravermelho, assim como os de ultrassom, não
necessitam de luz visível para formar imagens. Consequentemente, as
imagens geradas por esses dispositivos são representadas em tons de
cinza e, para cada pixel, é atribuído um valor entre 0 e 255, referente à
intensidade da energia captada.
Conforme apresentado neste capítulo, imagens digitais podem ser obtidas
por meio de dispositivos sensíveis a diferentes radiações. O que todos
esses sensores apresentam em comum – seja CCD, CMOS, infravermelho
ou ultrassônico – é que sinais analógicos são captados e discretizados, ou
seja, são convertidos em dados digitais que representam uma imagem.

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“SAID A SHEET OF SNOW-WHITE PAPER....”
SAID a sheet of snow-white paper, “Pure was I created, and pure will I
remain for ever. I would rather be burnt and turn to white ashes than suffer
darkness to touch me or the unclean to come near me.”
The ink-bottle heard what the paper was saying, and it laughed in its
dark heart; but it never dared to approach her. And the multicoloured
pencils heard her also, and they too never came near her.
And the snow-white sheet of paper did remain pure and chaste for ever
—pure and chaste—and empty.

THE SCHOLAR AND THE POET
SAID the serpent to the lark, “Thou flyest, yet thou canst not visit the
recesses of the earth where the sap of life moveth in perfect silence.”
And the lark answered, “Aye, thou knowest over much, nay thou art
wiser than all things wise—pity thou canst not fly.”
And as if he did not hear, the serpent said, “Thou canst not see the
secrets of the deep, nor move among the treasures of the hidden empire. It
was but yesterday I lay in a cave of rubies. It is like the heart of a ripe
pomegranate, and the faintest ray of light turns it into a flame-rose. Who but
me can behold such marvels?”
And the lark said, “None, none but thee can lie among the crystal
memories of the cycles: pity thou canst not sing.”
And the serpent said, “I know a plant whose root descends to the bowels
of the earth, and he who eats of that root becomes fairer than Ashtarte.”
And the lark said, “No one, no one but thee could unveil the magic
thought of the earth—pity thou canst not fly.”
And the serpent said, “There is a purple stream that runneth under a
mountain, and he who drinketh of it shall become immortal even as the
gods. Surely no bird or beast can discover that purple stream.”
And the lark answered, “If thou willest thou canst become deathless
even as the gods—pity thou canst not sing.”
And the serpent said, “I know a buried temple, which I visit once a
moon: It was built by a forgotten race of giants, and upon its walls are
graven the secrets of time and space, and he who reads them shall
understand that which passeth all understanding.”
And the lark said, “Verily, if thou so desirest thou canst encircle with thy
pliant body all knowledge of time and space—pity thou canst not fly.”
Then the serpent was disgusted, and as he turned and entered into his
hole he muttered, “Empty headed songster!”
And the lark flew away singing, “Pity thou canst not sing. Pity, pity, my
wise one, thou canst not fly.”

VALUES
ONCE a man unearthed in his field a marble statue of great beauty. And
he took it to a collector who loved all beautiful things and offered it to him
for sale, and the collector bought it for a large price. And they parted.
And as the man walked home with his money he thought, and he said to
himself, “How much life this money means! How can any one give all this
for a dead carved stone buried and undreamed of in the earth for a thousand
years?”
And now the collector was looking at his statue, and he was thinking,
and he said to himself, “What beauty! What life! The dream of what a soul!
—and fresh with the sweet sleep of a thousand years. How can any one give
all this for money, dead and dreamless?”

OTHER SEAS
A FISH said to another fish, “Above this sea of ours there is another sea,
with creatures swimming in it—and they live there even as we live here.”
The fish replied, “Pure fancy! Pure fancy! When you know that
everything that leaves our sea by even an inch, and stays out of it, dies.
What proof have you of other lives in other seas?”

REPENTANCE
ON a moonless night a man entered into his neighbour’s garden and stole
the largest melon he could find and brought it home.
He opened it and found it still unripe.
Then behold a marvel!
The man’s conscience woke and smote him with remorse; and he
repented having stolen the melon.

THE DYING MAN AND THE VULTURE
Wait, wait yet awhile, my eager friend.
I shall yield but too soon this wasted thing,
Whose agony overwrought and useless
Exhausts your patience.
I would not have your honest hunger
Wait upon these moments:
But this chain, though made of a breath,
Is hard to break.
And the will to die,
Stronger than all things strong,
Is stayed by a will to live
Feebler than all things feeble.
Forgive me comrade; I tarry too long.
It is memory that holds my spirit;
A procession of distant days,
A vision of youth spent in a dream,
A face that bids my eyelids not to sleep,
A voice that lingers in my ears,
A hand that touches my hand.
Forgive me that you have waited too long.
It is over now, and all is faded:—
The face, the voice, the hand and the mist
that brought them hither.
The knot is untied.
The cord is cleaved.
And that which is neither food nor drink is withdrawn.
Approach, my hungry comrade;
The board is made ready,
And the fare, frugal and spare,
Is given with love.
Come, and dig your beak here, into the left side,
And tear out of its cage this smaller bird,
Whose wings can beat no more:
I would have it soar with you into the sky.
Come now, my friend, I am your host tonight,
And you my welcome guest.

BEYOND MY SOLITUDE
BEYOND my solitude is another solitude, and to him who dwells therein
my aloneness is a crowded market-place and my silence a confusion of
sounds.
Too young am I and too restless to seek that above-solitude. The voices
of yonder valley still hold my ears, and its shadows bar my way and I
cannot go.
Beyond these hills is a grove of enchantment and to him who dwells
therein my peace is but a whirlwind and my enchantment an illusion.
Too young am I and too riotous to seek that sacred grove. The taste of
blood is clinging in my mouth, and the bow and the arrows of my fathers
yet linger in my hand and I cannot go.
Beyond this burdened self lives my freer self; and to him my dreams are
a battle fought in twilight and my desires the rattling of bones.
Too young am I and too outraged to be my freer self.
And how shall I become my freer self unless I slay my burdened selves,
or unless all men become free?
How shall my leaves fly singing upon the wind unless my roots shall
wither in the dark?
How shall the eagle in me soar against the sun until my fledglings leave
the nest which I with my own beak have built for them?

THE LAST WATCH
AT the high-tide of night, when the first breath of dawn came upon the
wind, the Forerunner, he who calls himself echo to a voice yet unheard, left
his bed-chamber and ascended to the roof of his house. Long he stood and
looked down upon the slumbering city. Then he raised his head, and even as
if the sleepless spirits of all those asleep had gathered around him, he
opened his lips and spoke, and he said:
“My friends and my neighbours and you who daily pass my gate, I
would speak to you in your sleep, and in the valley of your dreams I would
walk naked and unrestrained; far heedless are your waking hours and deaf
are your sound-burdened ears.
“Long did I love you and overmuch.
“I love the one among you as though he were all, and all as if you were
one. And in the spring of my heart I sang in your gardens, and in the
summer of my heart I watched at your threshing-floors.
“Yea, I loved you all, the giant and the pigmy, the leper and the anointed,
and him who gropes in the dark even as him who dances his days upon the
mountains.
“You, the strong, have I loved, though the marks of your iron hoofs are
yet upon my flesh; and you the weak, though you have drained my faith and
wasted my patience.
“You the rich have I loved, while bitter was your honey to my mouth;
and you the poor, though you knew my empty-handed shame.
“You the poet with the barrowed lute and blind fingers, you have I loved
in self indulgence; and you the scholar, ever gathering rotted shrouds in
potters’ fields.
“You the priest I have loved, who sit in the silences of yesterday
questioning the fate of my tomorrow; and you the worshippers of gods the
images of your own desires.
“You the thirsting woman whose cup is ever full, I have loved you in
understanding; and you the woman of restless nights, you too I have loved
in pity.

“You the talkative have I loved, saying, ‘Life hath much to say’; and you
the dumb have I loved, whispering to myself, ‘Says he not in silence that
which I fain would hear in words?’
“And you the judge and the critic, I have loved also; yet when you have
seen me crucified, you said, ‘He bleeds rhythmically, and the pattern his
blood makes upon his white skin is beautiful to behold.’
“Yea, I have loved you all, the young and the old, the trembling reed and
the oak.
“But alas! it was the over-abundance of my heart that turned you from
me. You would drink love from a cup, but not from a surging river. You
would hear love’s faint murmur, but when love shouts you would muffle
your ears.
“And because I have loved you all you have said, ‘Too soft and yielding
is his heart, and too undiscerning is his path. It is the love of a needy one,
who picks crumbs even as he sits at kingly feasts. And it is the love of a
weakling, for the strong loves only the strong.’
“And because I have loved you overmuch you have said, ‘It is but the
love of a blind man who knows not the beauty of one nor the ugliness of
another. And it is the love of the tasteless who drinks vinegar even as wine.
And it is the love of the impertinent and the overweening, for what stranger
could be our mother and father and sister and brother?’
“This you have said, and more. For often in the marketplace you pointed
your fingers at me and said mockingly, ‘There goes the ageless one, the
man without seasons, who at the noon hour plays games with our children
and at eventide sits with our elders and assumes wisdom and
understanding.’
“And I said ‘I will love them more. Aye, even more. I will hide my love
with seeming to hate, and disguise my tenderness as bitterness. I will wear
an iron mask, and only when armed and mailed shall I seek them.’
“Then I laid a heavy hand upon your bruises, and like a tempest in the
night I thundered in your ears.
“From the housetop I proclaimed you hypocrites, pharisees, tricksters,
false and empty earth-bubbles.
“The short-sighted among you I cursed for blind bats, and those too near
the earth I likened to soulless moles.

“The eloquent I pronounced fork-tongued, the silent, stone-lipped, and
the simple and artless I called the dead never weary of death.
“The seekers after world knowledge I condemned as offenders of the
holy spirit and those who would naught but the spirit I branded as hunters
of shadows who cast their nets in flat waters and catch but their own
images.
“Thus with my lips have I denounced you, while my heart, bleeding
within me, called you tender names.
“It was love lashed by its own self that spoke. It was pride half slain that
fluttered in the dust. It was my hunger for your love that raged from the
housetop, while my own love, kneeling in silence, prayed your forgiveness.
“But behold a miracle!
“It was my disguise that opened your eyes, and my seeming to hate that
woke your hearts.
“And now you love me.
“You love the swords that strike you and the arrows that crave your
breast. For it comforts you to be wounded and only when you drink of your
own blood can you be intoxicated.
“Like moths that seek destruction in the flame you gather daily in my
garden: and with faces uplifted and eyes enchanted you watch me tear the
fabric of your days. And in whispers you say the one to the other, ‘He sees
with the light of God. He speaks like the prophets of old. He unveils our
souls and unlocks our hearts, and like the eagle that knows the way of foxes
he knows our ways.’
“Aye, in truth, I know your ways, but only as an eagle knows the ways of
his fledglings. And I fain would disclose my secret. Yet in my need for your
nearness I feign remoteness, and in fear of the ebbtide of your love I guard
the floodgates of my love.”
After saying these things the Forerunner covered his face with his hands
and wept bitterly. For he knew in his heart that love humiliated in its
nakedness is greater than love that seeks triumph in disguise; and he was
ashamed.
But suddenly he raised his head, and like one waking from sleep he
outstretched his arms and said, “Night is over, and we children of night
must die when dawn comes leaping upon the hills; and out of our ashes a

mightier love shall rise. And it shall laugh in the sun, and it shall be
deathless.”

*** END OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK THE FORERUNNER,
HIS PARABLES AND POEMS ***
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