O que é o rastreamento de blob?
O rastreamento de blob é um método pelo qual os computadores podem identificar e rastrear os movimentos dos objetos nas imagens. Um blob é um grupo de pixels que o computador identifica como um objeto. Uma pessoa, por exemplo, pode ser uma bolha. Esse método de rastreamento permite que o computador encontre a posição do blob em quadros sucessivos. Com efeito, o computador vê o movimento do objeto, uma habilidade que tem aplicações na análise de imagens computadorizadas e no desenvolvimento da visão computacional.
Antes que um computador possa rastrear blobs, ele deve defini-los. A primeira etapa no rastreamento de blob é criar um programa que detecta blobs em uma imagem. O computador encontra blobs agrupando pixels com valores de luz ou valores de cores semelhantes. No mundo real, cada superfície tem variações sutis; portanto, se o computador selecionou apenas um valor de luz ou cor, um blob pode ter apenas alguns pixels, o que é inútil ao tentar agrupar imagens em componentes úteis que representam unidades completas.
É responsabilidade do programador criar um sistema de detecção de blob que imite as distinções entre objetos que o olho humano pode ver. Ela faz isso gravando um limite de tolerância no programa, que informa ao computador a diferença máxima entre os valores que podem ocorrer em um blob. Os programadores testam e refinam os programas de detecção de blob até que possam identificar corretamente partes de imagens.
Em seguida, o programador deve criar uma maneira de o computador rastrear o movimento dos blobs. Isso é difícil porque o computador não pode simplesmente digitalizar o próximo quadro para o mesmo blob: a forma e os valores de um blob podem mudar à medida que ele se move. Por exemplo, uma pessoa sentada pode se levantar. O computador deve detectar os blobs da nova imagem e fazer conexões significativas entre os blobs aparentemente diferentes presentes em cada quadro. Os programadores criam equações que definem a importância relativa de fatores, incluindo localização, tamanho e cor, e os resultados ajudam a decidir se o blob no novo quadro é semelhante o suficiente ao blob anterior para receber o mesmo rótulo.
O rastreamento de blob é uma ferramenta poderosa, especialmente quando combinada com outros métodos de análise de imagens. Por exemplo, os computadores identificam áreas de alto contraste entre um pixel e o próximo para detectar bordas. Alguns programas usam métodos de detecção de crista para determinar o contorno de uma superfície.
Essas habilidades permitem que os computadores realizem análises sofisticadas de imagens. Um sistema automatizado pode digitalizar mais imagens do que os revisores humanos poderiam viabilizar. Usando seu kit de ferramentas, incluindo rastreamento de blob, ele pode identificar imagens de interesse que exigem revisão mais detalhada e encaminhar essas seções para um ser humano.
Outra aplicação do rastreamento de blob é na visão computacional e robótica. À medida que técnicas como esta se tornam mais refinadas, os robôs serão capazes de captar o significado das imagens de uma maneira que se aproxima do processamento de imagens no cérebro humano. Os computadores podem receber informações sem que sejam inseridas manualmente, obtendo mais informações do que nunca. Os robôs podiam ver o mundo ao seu redor.