Explorando a Redução de Dimensionalidade em Imagens: Projeto Prático com Python
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- #Inteligência Artificial (IA)
Recentemente, mergulhei em um projeto fascinante de Redução de Dimensionalidade em Imagens e gostaria de compartilhar um pouco sobre essa jornada com vocês!
O projeto tem como foco principal a implementação de algoritmos básicos para transformar imagens coloridas em representações mais simples e compactas, utilizando a linguagem de programação Python. Para isso, segui duas etapas principais: conversão para tons de cinza e binarização.
A primeira etapa envolve a conversão da imagem colorida para tons de cinza. Nesse processo, descartei as informações de cor, mantendo apenas as informações de luminosidade. Isso é feito por meio de uma combinação linear dos canais de cor RGB, resultando em uma representação em escala de cinza da imagem original.
Na segunda etapa, a imagem em tons de cinza é binarizada, transformando-a em uma imagem preto e branco. Essa etapa é fundamental para simplificar a representação da imagem, onde cada pixel é atribuído como preto ou branco com base em um limiar de intensidade definido.
Utilizei como exemplo a imagem icônica do personagem Doutor House da série House MD. A escolha dessa imagem nos permite visualizar claramente o impacto da redução de dimensionalidade em imagens do mundo real.
🤔Você pode estar se perguntando, por que precisamos da redução de dimensionalidade em imagens para Redes Neurais?
💡Bem, as imagens são representadas como matrizes tridimensionais de pixels (altura, largura e canais de cor). Essas matrizes podem ser muito grandes e difíceis de processar diretamente em algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente em Redes Neurais. Ao reduzir a dimensionalidade da imagem para uma representação mais simples, podemos acelerar significativamente o treinamento do modelo e reduzir a complexidade computacional, mantendo informações importantes da imagem.
No projeto, explorei como essas técnicas podem ser implementadas de forma eficiente e sem depender de bibliotecas especializadas para processamento de imagens. Além disso, forneci uma visualização da imagem original, em tons de cinza e binarizadas, para facilitar a compreensão do processo.
Link do Projeto 👉 https://lnkd.in/dnPmgRRQ
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