Agrupando Cores com K-Means: Visão Computacional na Prática

Publicado em: 2025-06-02T13:01:34Z

Apresentação, com Notebook LM, de artigos sobre metodologia de classificação de cores, no contexto da Visão Computacional. Ênfase ao algoritmo de K-Means. Como reduzir milhões de cores de uma imagem sem perder a essência visual? Neste vídeo, exploramos o fascinante mundo da quantização e segmentação de cores, com foco no algoritmo K-Means, aplicado à visão computacional. Você vai entender: Como o K-Means agrupa cores no espaço RGB ou CIELAB Por que ele é tão usado em compressão de imagem, análise de conteúdo e preservação digital Otimizações como WSM (Weighted Sort Means) O modelo POTS, que garante regiões mais coesas Comparações entre diferentes espaços de cor (RGB, HSV, YCbCr, etc.) Casos reais: como arqueólogos usam K-Means para documentar arte rupestre Reflexões sobre o que torna uma cor "essencial" numa imagem 🎨 Seja você designer, programador ou curioso em IA, esse vídeo é um mergulho técnico e acessível na ciência por trás das cores!