A visao computacional está presente no dia a dia das pessoas em tarefas que nos passam despercebidas, como, por exemplo, a funçao de detecçao de rosto em uma câmera digital
Porém, muitos profissionais usam as técnicas dessa area de conhecimento em tarefas mais complexas, como a análise automática de amostras em um laboratório, a detecçao de defeitos em peças em uma linha de montagem e a classificaçao automática de frutas
Apesar disso, poucos sao os profissionais que desenvolvem essas aplicaçoes devido ao enorme volume teórico por trás da maioria das técnicas de processamento de imagens e de reconhecimento de padroes
Nesse sentido, pre- tende-se uma nova abordagem que tenha como foco a utilizaçao da ferramenta matlabr para o aprendizado dessas técnicas, livrando assim o profissional da excessiva carga teórica e permitindo a aplicaçao imediata dos recursos do software para o desenvolvimento de sistemas
Este livro apresenta as técnicas de visao computacional com uma abordagem mais prática e menos teórica, utilizando exemplos simples e um software (matlabr) com funçoes já prontas
Os tópicos abordados foram criteriosamente escolhidos com base tanto na formaçao acadêmica (mestrado e doutorado) quanto na pesquisa atual dos autores, ambas dedicadas à area de visao computacional
Desse modo, este trabalho almeja servir como um guia prático para uma ampla faixa de leitores, contemplando desde o leitor autodidata que pretende dar os seus primeiros passos na area, até o estudante mais experiente que precise aplicar rapidamente alguma técnica ao seu problema
Assim, o leitor encontrará neste livro os seguintes tópicos: uma breve introduçao à visao computacional; uma ampla apresentaçao dos fundamentos de matlabr; conceitos fundamentais de imagens; as principais abordagens de pré-processamento de imagens; as principais técnicas de filtragem de imagens (incluindo wavelets); morfologia matemática; métodos de segmentaçao de imagens (incluindo watershed); métodos de extraçao de características (incluindo técnicas baseadas em análise de complexidade); técnicas de reconhecimento de padroes (incluindo redes neurais artificiais); e, finalmente, aplicaçoes, ou seja, problemas reais que podem ser abordados com as técnicas expostas
Boa leitura! imagem meramente ilustrativa
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