Processamento da imagem: recorte, contraste, fundo

Manual do Sistema de Busca com Comparação de Imagem (CCMBR Visor)

🖼️ 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:

• Segmentação automática por cor

• Recorte baseado em contorno (detecção circular para moedas)

• 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:

• Moedas recortadas com base em detecção de círculo

• 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.

• Exemplo: 224x224 pixels (formato comum em CNNs)

• 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:

• Realce de contornos

• Nivelamento de luz

• Correção de exposição

• 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.

• Imagens coloridas são preservadas para exibição

• 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.

Fonte:

Autor do blog: Nilton Romani