Gladni blokovi
IA PARA EFP • MÓDULO 7
Convolução e filtros de imagem
Fundamentos da visão por computador: como kernels convolucionais 2D extraem arestas e características.
🎯 Learning Outcomes / Ishodi učenja:
- Compreender uma imagem digital como matriz 2D de brilho de píxeis.
- Calcular o produto interno de um kernel de convolução 3×3 passo a passo.
- Aplicar suavização, nitidez e deteção de arestas (Sobel).
- Inspecionar o cálculo matemático tocando em qualquer píxel da saída.
Um kernel de convolução é uma pequena lupa 3×3 que desliza sobre cada píxel da imagem, multiplica os 9 valores vizinhos pelos seus pesos e soma-os. Toda a visão artificial moderna começa nesta operação.
S(i, j) = ∑ ∑ I(i − m, j − n) · K(m, n)
Toque em qualquer píxel do resultado para ver os 9 valores, pesos e divisor.
🔬 Interactive Laboratory / Interaktivna laboratorija:
🔍 Guided Investigation / Istraživački zadatak:
- Inspetor interativo: Clique em qualquer píxel da imagem resultante para ver a fórmula e a soma.
- Deteção de arestas: Selecione Sobel horizontal ou vertical. Como se destacam as juntas?
- Desfoque gaussiano: Mude para a imagem com ruído e selecione o desfoque. Veja o ruído desaparecer.