Tecnologias envolvidas (OpenCV, TensorFlow, etc.)
🧪 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:
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Treinar o modelo de reconhecimento de moedas e cédulas
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Executar redes neurais convolucionais (CNNs) que comparam imagens
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Avaliar similaridades visuais com alto grau de precisão
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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:
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Redução de ruído e limpeza da imagem
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Detecção de bordas e formas (para identificar contornos de moedas)
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Ajuste de contraste, brilho e recorte automático
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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:
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Informações detalhadas sobre cada peça
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Relacionamentos entre gravadores, assinaturas, períodos, metais, variantes, etc.
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Metadados técnicos e históricos
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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:
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Laravel (PHP): se quiser manter compatibilidade com o sistema CCMBR já existente
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Node.js (JavaScript): ideal para escalabilidade e APIs rápidas
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React: front-end moderno, reativo e dinâmico
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Bootstrap: rápida adaptação responsiva, principalmente para o MVP
🔐 5. APIs e Integrações
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API própria para comunicação entre o front-end e o motor de IA
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Futuras integrações com outros módulos do CCMBR (ex: catálogo, perfis, agenda)
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Integração possível com IA externas (como Gabi, no marketing)
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Exportação de dados para relatórios, marketplaces ou coleções privadas
💾 6. Armazenamento de Imagens – Local, Firebase ou AWS S3
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As imagens enviadas e catalogadas são armazenadas com URLs organizadas por ID da peça
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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.
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