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Recentemente, me deparei com um desafio interessante ao tentar filtrar imagens similares que compartilham um elemento comum. No caso, uma grade de pixels em um vídeo que muda a cada segundo, com cerca de 2000 quadros. A solução que encontrei foi usar técnicas de processamento de imagem para identificar padrões e filtrar as que têm elementos em comum.
A ideia é dividir as imagens em regiões e aplicar algum método de similaridade, como hashing perceptual ou comparação de histogramas, para detectar elementos semelhantes. Assim, conseguimos reduzir o volume de imagens para análise mais aprofundada.
Quem aqui já trabalhou com esse tipo de filtragem? Quais técnicas de Python vocês recomendam para lidar com grandes volumes de imagens em tempo real ou quase real?
Interessante essa abordagem.
Já passei por algo parecido. Aqui, a gente usa hash perceptual pra filtrar rápido, mas precisa ajustar bem os thresholds pra não perder detalhes importantes.
No meu time, a gente tenta usar OpenCV com algumas funções de template matching pra detectar elementos específicos. Funciona bem se o elemento é bem definido, mas em vídeos com mudanças rápidas, dá trabalho depois ajustar tudo.
Verdade, Bruno. E na minha experiência, às vezes a checagem por histogramas ajuda a evitar falsos positivos, principalmente em vídeos com muita variação de iluminação.