Processamento da imagem: recorte, contraste, fundo
🖼️ Capítulo 2.5 – Processamento da Imagem: Recorte, Contraste, Fundo
Como preparar uma imagem para a IA “enxergar”
Antes que uma imagem enviada pelo usuário possa ser analisada pela inteligência artificial, ela precisa passar por um tratamento visual cuidadoso.
Essa etapa é chamada de processamento de imagem e é essencial para garantir que a IA reconheça os elementos certos da moeda ou cédula.
No CCMBR Visor, esse processo é realizado principalmente com a biblioteca OpenCV, que atua como os “olhos técnicos” do sistema.
🧹 Etapas do Processamento de Imagem
🟦 1. Remoção de fundo (fundo branco ou transparente)
O primeiro passo é separar o objeto principal do fundo. Isso evita que sombras, mãos, mesas ou objetos interfiram na leitura da peça.
O sistema pode aplicar:
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Segmentação automática por cor
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Recorte baseado em contorno (detecção circular para moedas)
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Preenchimento com fundo neutro (branco ou cinza)
✂️ 2. Recorte automático da peça
Uma vez identificado o contorno da moeda ou cédula, a imagem é recortada para centralizar a peça na tela.
Isso padroniza a entrada e ajuda a IA a focar apenas no que importa.
Exemplos:
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Moedas recortadas com base em detecção de círculo
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Cédulas recortadas com base em proporção retangular e bordas
🔄 3. Redimensionamento e padronização
Todas as imagens passam a ter o mesmo tamanho, com resolução ajustada para o modelo de IA.
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Exemplo: 224x224 pixels (formato comum em CNNs)
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Ajuste de proporção para não distorcer o formato original
🌗 4. Ajuste de brilho e contraste
Para lidar com fotos mal iluminadas, o sistema aplica filtros automáticos de:
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Realce de contornos
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Nivelamento de luz
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Correção de exposição
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Remoção de sombras fortes
Isso garante que a imagem mantenha detalhes essenciais, como datas, inscrições, brasões e marcas d’água.
🔘 5. Conversão para escala de cinza (opcional)
Em muitos casos, o reconhecimento visual funciona melhor em tons de cinza do que em cor, pois facilita a detecção de forma e relevo.
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Imagens coloridas são preservadas para exibição
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Imagens em grayscale são usadas para o processo de reconhecimento
🎯 O objetivo: foco máximo na informação visual útil
Todo esse processo prepara a imagem para que o motor de IA tenha um padrão limpo, claro e consistente a ser comparado com as imagens do banco de dados.
É como preparar uma lente para ver melhor.
A IA não pensa com olhos humanos — ela lê pixels, formas, vetores e padrões, e o processamento garante que esses elementos estejam no lugar certo.
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