🧪 Capítulo 2.3 – Tecnologias Envolvidas (OpenCV, TensorFlow, etc.)
A engenharia por trás do reconhecimento visual numismático
Para que o CCMBR Visor transforme uma simples imagem em uma identificação rica em dados, ele depende de um ecossistema tecnológico moderno, eficiente e escalável. Cada etapa da operação — do pré-processamento à resposta final — utiliza ferramentas específicas de alto desempenho.
🧠 1. Inteligência Artificial (IA) – TensorFlow / PyTorch
Essas são bibliotecas de aprendizado de máquina e visão computacional.
No Visor, elas são usadas para:
-
Treinar o modelo de reconhecimento de moedas e cédulas
-
Executar redes neurais convolucionais (CNNs) que comparam imagens
-
Avaliar similaridades visuais com alto grau de precisão
-
Aprender continuamente com imagens novas (modelo adaptativo)
TensorFlow é o mais comum e fácil de escalar.
PyTorch é mais flexível em ambientes de pesquisa ou personalização avançada.
🖼️ 2. Processamento de Imagem – OpenCV
O OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é o motor que prepara a imagem antes do reconhecimento. Ele executa tarefas como:
-
Redução de ruído e limpeza da imagem
-
Detecção de bordas e formas (para identificar contornos de moedas)
-
Ajuste de contraste, brilho e recorte automático
-
Padronização do tamanho e orientação da imagem
OpenCV é essencial para garantir que a imagem enviada pelo usuário chegue limpa e legível à IA.
🧱 3. Banco de Dados – MySQL / PostgreSQL
O banco de dados armazena:
-
Informações detalhadas sobre cada peça
-
Relacionamentos entre gravadores, assinaturas, períodos, metais, variantes, etc.
-
Metadados técnicos e históricos
-
Caminhos para as imagens oficiais (anverso/reverso)
PostgreSQL é ideal para dados complexos com relacionamentos cruzados.
MySQL é ótimo para simplicidade e integração com sistemas em PHP.
🌐 4. Interface e Back-End – Laravel, Node.js, React ou Bootstrap
A camada de aplicação e visualização pode ser construída com:
-
Laravel (PHP): se quiser manter compatibilidade com o sistema CCMBR já existente
-
Node.js (JavaScript): ideal para escalabilidade e APIs rápidas
-
React: front-end moderno, reativo e dinâmico
-
Bootstrap: rápida adaptação responsiva, principalmente para o MVP
🔐 5. APIs e Integrações
-
API própria para comunicação entre o front-end e o motor de IA
-
Futuras integrações com outros módulos do CCMBR (ex: catálogo, perfis, agenda)
-
Integração possível com IA externas (como Gabi, no marketing)
-
Exportação de dados para relatórios, marketplaces ou coleções privadas
💾 6. Armazenamento de Imagens – Local, Firebase ou AWS S3
-
As imagens enviadas e catalogadas são armazenadas com URLs organizadas por ID da peça
-
Pode usar armazenamento local (para servidores dedicados), Firebase Storage (fácil integração) ou AWS S3 (alta performance e escalabilidade)
Esse conjunto de tecnologias forma o esqueleto técnico do CCMBR Visor, permitindo que ele evolua de MVP para uma plataforma completa, confiável e expansível.
Comentário
