Prefácio

Este livro constitui uma obra em constante atualização sobre Processamento Digital de Imagens (PDI) e Visão Computacional (VC), concebido como material didático interativo para cursos de graduação e pós-graduação em Computação, Engenharias e áreas correlatas.

Destaque

A obra segue a metodologia descrita em Zampirolli et al. (2025) — uma extensão de Zampirolli et al. (2024), trabalho premiado na trilha de “Recursos e Ambientes Educacionais” na EduComp 2024. O conteúdo integra a biblioteca morph.py, desenvolvida pelo autor.

Um livro vivo

O material não possui caráter estático. O conteúdo passa por evolução contínua: exemplos são refinados, novas seções são incorporadas e as abordagens pedagógicas são atualizadas conforme o retorno de usuários. Por essa razão, o material é tratado como um projeto inicial — uma base em expansão.

Uso de ferramentas de Inteligência Artificial

A produção deste livro conta com o suporte de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para elevar a qualidade do texto e do código. A versão inicial dos capítulos foi submetida a processos de revisão por meio de assistentes, em versões gratuitas, como DeepSeek, Gemini e Claude. Mediante prompts iterativos, tais ferramentas auxiliaram no seguinte:

Refinamento da clareza e precisão das explicações;
Detecção e correção de erros de sintaxe, lógica e digitação em exemplos de código;
Sugestão de melhorias na organização e fluidez textual.

Adicionalmente, ilustrações foram geradas pelo Gemini, com o propósito de auxiliar a visualização de conceitos abstratos da área.

Como este livro é produzido

O conteúdo é integralmente redigido em Quarto (armazenado na pasta all), um sistema de publicação científica que permite a renderização do código-fonte para múltiplos formatos:

Formato	Descrição
HTML	Versão web com navegação interativa: fzampirolli.github.io/pdi-vc
PDF	Versão para impressão ou leitura offline: livro.pt.py.pdf
Notebooks (`.ipynb`)	Versão processada por filtro personalizado que resolve citações e numeração de elementos, formatando referências no padrão ABNT. Compatível com Jupyter e Google Colab.

No início de cada capítulo, botões “Open in Colab” direcionam para dois ambientes:

Parte Teórica: Localizada na abertura do capítulo.
Parte Prática: Localizada na seção 💻 Parte Prática com Exercícios de Programação ao final do capítulo.

O script de pós-processamento (gerar_notebooks_alunos.py) prepara os arquivos para distribuição, assegurando a funcionalidade em ambientes interativos sem a necessidade de instalação local do Quarto.

A biblioteca `morph.py`

A biblioteca morph.py (Zampirolli et al., 2025) é empregada em toda a obra. Desenvolvida para fins pedagógicos, a ferramenta oferece uma interface simplificada sobre bibliotecas consolidadas, como OpenCV, NumPy e Matplotlib, permitindo o foco nos conceitos teóricos em detrimento de detalhes específicos de API.

Herança Técnica

A estrutura da morph.py fundamenta-se em ferramentas de morfologia matemática desenvolvidas no Brasil, como MMachLib (Lotufo et al., 1997) e MMach (Barrera et al., 1998), além da mmorph, empregada na obra de Dougherty; Lotufo (2003). Tais ferramentas serviram como referência para o ensino da área por décadas.

A biblioteca permite realizar leitura, exibição, conversões de cores, filtragem e morfologia matemática de forma concisa:

import morph as mm

img = mm.read('lena.jpg')    # leitura da imagem
mm.show(img)                 # exibição
neg = mm.neg(img)            # inversão (negativo)
mm.show(neg)

O código-fonte está disponível em: github.com/fzampirolli/pdi-vc/tree/master/morph

Exercícios de Programação (EPs) e validação automática

Cada unidade inclui Exercícios de Programação (EPs). Trata-se de problemas que demandam a implementação de programas, que podem utilizar a morph.py ou outras bibliotecas padrão. Os EPs visam consolidar a teoria por meio de uma progressão de complexidade técnica.

Estrutura e Validação

A execução da validação ocorre por meio da classe TestSuite:

TestSuite("EP01_01.py").run()

O sistema compara a saída da implementação com casos de teste definidos (arquivos .cases) e gera um relatório de conformidade. O suporte abrange múltiplas linguagens (atualmente Python, Java, C++, C, JavaScript e R), o que possibilita a aplicação do material em diferentes contextos acadêmicos. Os mesmos EPs, com os respectivos casos de teste, estão disponíveis para a plataforma Moodle para fins de avaliação.

Idiomas e Conversão de Código

O núcleo de referência é escrito em Português com exemplos em Python. Versões em outros idiomas e linguagens de programação são geradas via APIs de IA, passando por um fluxo que automatiza a tradução textual e a conversão de sintaxe de código.

Nota

As versões traduzidas via IA servem como ponto de partida e podem apresentar imprecisões, sendo recomendada a revisão antes da aplicação em sala de aula.

Código aberto

O projeto é regido por princípios de código aberto. O repositório público contém o texto, códigos, imagens e scripts: github.com/fzampirolli/pdi-vc

Antes de começar: Notebooks em Python

O conceito de Literate Programming (Programação Literária), proposto por Donald Knuth (Knuth, 1984), fundamenta a estrutura deste material. A lógica inverte o paradigma tradicional: o programa é escrito para a leitura humana, assemelhando-se a um ensaio, enquanto o código é extraído para execução computacional.

O conteúdo é estruturado em Notebooks, documentos que intercalam células de texto (em Markdown) e células de código (em Python).

Execução: Células de código são identificadas por [ ]. A execução ocorre via Shift + Enter ou pelo botão ▶️.
Ambientes: O acesso pode ser feito localmente (Jupyter) ou via nuvem (Google Colab).

Nota sobre o formato

Em ambientes interativos, o código pode ser modificado e executado. Nas versões estáticas (HTML ou PDF), os blocos de código servem para fins de leitura e referência, mantendo-se a integridade das explicações.

## Prefácio {.unnumbered} Este livro constitui uma **obra em constante atualização** sobre **Processamento Digital de Imagens (PDI) e Visão Computacional (VC)**, concebido como material didático interativo para cursos de graduação e pós-graduação em Computação, Engenharias e áreas correlatas. ::: {.callout-important} ### Destaque {.unnumbered} A obra segue a metodologia descrita em @zampirolli2025morph — uma extensão de @zampirolli2024practical, trabalho premiado na trilha de "Recursos e Ambientes Educacionais" na **EduComp 2024**. O conteúdo integra a biblioteca `morph.py`, desenvolvida pelo autor. ::: ## Um livro vivo {.unnumbered} O material não possui caráter estático. O conteúdo passa por evolução contínua: exemplos são refinados, novas seções são incorporadas e as abordagens pedagógicas são atualizadas conforme o retorno de usuários. Por essa razão, o material é tratado como um *projeto inicial* — uma base em expansão. ## Uso de ferramentas de Inteligência Artificial {.unnumbered} A produção deste livro conta com o suporte de **ferramentas de Inteligência Artificial** (IA) para elevar a qualidade do texto e do código. A versão inicial dos capítulos foi submetida a processos de revisão por meio de assistentes, em versões gratuitas, como **DeepSeek**, **Gemini** e **Claude**. Mediante *prompts* iterativos, tais ferramentas auxiliaram no seguinte: * Refinamento da clareza e precisão das explicações; * Detecção e correção de erros de sintaxe, lógica e digitação em exemplos de código; * Sugestão de melhorias na organização e fluidez textual. Adicionalmente, **ilustrações foram geradas pelo Gemini**, com o propósito de auxiliar a visualização de conceitos abstratos da área. ## Como este livro é produzido {.unnumbered} O conteúdo é integralmente redigido em **Quarto** (armazenado na pasta `all`), um sistema de publicação científica que permite a renderização do código-fonte para múltiplos formatos: | Formato | Descrição | | --- | --- | | **HTML** | Versão web com navegação interativa: [fzampirolli.github.io/pdi-vc](https://fzampirolli.github.io/pdi-vc/) | | **PDF** | Versão para impressão ou leitura *offline*: [livro.pt.py.pdf](https://github.com/fzampirolli/pdi-vc/blob/master/gen/book/py.pt/livro.pt.py.pdf) | | ***Notebooks* (`.ipynb`)** | Versão processada por filtro personalizado que resolve citações e numeração de elementos, formatando referências no padrão ABNT. Compatível com **Jupyter** e **Google Colab**. | No início de cada capítulo, botões "Open in Colab" direcionam para dois ambientes: 1. **Parte Teórica:** Localizada na abertura do capítulo. 2. **Parte Prática:** Localizada na seção **💻 Parte Prática com Exercícios de Programação** ao final do capítulo. O *script* de pós-processamento (`gerar_notebooks_alunos.py`) prepara os arquivos para distribuição, assegurando a funcionalidade em ambientes interativos sem a necessidade de instalação local do Quarto. ## A biblioteca `morph.py` {.unnumbered} A biblioteca **`morph.py`** [@zampirolli2025morph] é empregada em toda a obra. Desenvolvida para fins pedagógicos, a ferramenta oferece uma interface simplificada sobre bibliotecas consolidadas, como **OpenCV**, **NumPy** e **Matplotlib**, permitindo o foco nos conceitos teóricos em detrimento de detalhes específicos de API. ::: {.callout-note} ### Herança Técnica {.unnumbered} A estrutura da `morph.py` fundamenta-se em ferramentas de morfologia matemática desenvolvidas no Brasil, como **MMachLib** [@lotufo1997mmachlib] e **MMach** [@barrera1998mmach], além da **mmorph**, empregada na obra de @dougherty2003hands. Tais ferramentas serviram como referência para o ensino da área por décadas. ::: A biblioteca permite realizar leitura, exibição, conversões de cores, filtragem e morfologia matemática de forma concisa: ```python import morph as mm img = mm.read('lena.jpg') # leitura da imagem mm.show(img) # exibição neg = mm.neg(img) # inversão (negativo) mm.show(neg) ``` O código-fonte está disponível em: **[github.com/fzampirolli/pdi-vc/tree/master/morph](https://github.com/fzampirolli/pdi-vc/tree/master/morph)** ## Exercícios de Programação (EPs) e validação automática {.unnumbered} Cada unidade inclui **Exercícios de Programação (EPs)**. Trata-se de problemas que demandam a implementação de programas, que podem utilizar a `morph.py` ou outras bibliotecas padrão. Os EPs visam consolidar a teoria por meio de uma progressão de complexidade técnica. ### Estrutura e Validação {.unnumbered} A execução da validação ocorre por meio da classe `TestSuite`: ```python TestSuite("EP01_01.py").run() ``` O sistema compara a saída da implementação com casos de teste definidos (arquivos `.cases`) e gera um relatório de conformidade. O suporte abrange múltiplas linguagens (atualmente Python, Java, C++, C, JavaScript e R), o que possibilita a aplicação do material em diferentes contextos acadêmicos. Os mesmos EPs, com os respectivos casos de teste, estão disponíveis para a plataforma Moodle para fins de avaliação. ## Idiomas e Conversão de Código {.unnumbered} O **núcleo de referência** é escrito em **Português** com exemplos em **Python**. Versões em outros idiomas e linguagens de programação são geradas via **APIs de IA**, passando por um fluxo que automatiza a tradução textual e a conversão de sintaxe de código. ::: {.callout-note} ### Nota {.unnumbered} As versões traduzidas via IA servem como **ponto de partida** e podem apresentar imprecisões, sendo recomendada a revisão antes da aplicação em sala de aula. ::: ## Código aberto {.unnumbered} O projeto é regido por princípios de código aberto. O repositório público contém o texto, códigos, imagens e scripts: **[github.com/fzampirolli/pdi-vc](https://github.com/fzampirolli/pdi-vc/)** --- ## Antes de começar: Notebooks em Python {.unnumbered} O conceito de ***Literate Programming*** (Programação Literária), proposto por Donald Knuth [@knuth_literate_1984], fundamenta a estrutura deste material. A lógica inverte o paradigma tradicional: o programa é escrito para a leitura humana, assemelhando-se a um ensaio, enquanto o código é extraído para execução computacional. O conteúdo é estruturado em *Notebooks*, documentos que intercalam **células de texto** (em Markdown) e **células de código** (em Python). * **Execução:** Células de código são identificadas por `[ ]`. A execução ocorre via Shift + Enter ou pelo botão ▶️. * **Ambientes:** O acesso pode ser feito localmente (Jupyter) ou via nuvem (Google Colab). ::: {.callout-tip} ### Nota sobre o formato {.unnumbered} Em ambientes interativos, o código pode ser modificado e executado. Nas versões estáticas (HTML ou PDF), os blocos de código servem para fins de leitura e referência, mantendo-se a integridade das explicações. :::