Projeto de Redução de Dimensionalidade de Imagens

Este projeto consiste na transformação de uma imagem colorida em duas versões: uma em tons de cinza e outra binária (preto e branco). Ele permite que o usuário faça o upload de uma imagem, realize as transformações e faça o download das imagens resultantes. O projeto foi desenvolvido em Python e inclui a utilização de bibliotecas como PIL, matplotlib, numpy, e tkinter para criação de interfaces gráficas (local) e manipulação de imagens.

Conceito:

A redução de dimensão no espaço de cor é uma das técnicas essenciais para otimizar o processamento de imagens em Machine Learning. Ao simplificar as representações das imagens, como a conversão para tons de cinza ou binário, é possível melhorar a eficiência computacional e reduzir o risco de overfitting nos modelos de aprendizado de máquina.

Funcionalidades:

• Upload de imagem: O usuário pode fazer o upload de uma imagem.
• Conversão para Tons de Cinza: A imagem colorida é convertida para tons de cinza utilizando a fórmula RGB para tons de cinza.
• Conversão para Binário (Preto e Branco): A imagem em tons de cinza é convertida em uma imagem binária com base em um valor de limiar.
• Download das imagens: O usuário pode baixar tanto a imagem em tons de cinza quanto a imagem binária.

Requisitos

O projeto depende das seguintes bibliotecas:

• numpy
• matplotlib
• PIL (Pillow)
• tkinter (somente para execução local)

No Google Colab, tkinter não é necessário, e as imagens são baixadas diretamente com a função files.download().

Instalação das Bibliotecas Locais

Execute o seguinte comando para instalar as bibliotecas necessárias no seu ambiente local:

pip install numpy matplotlib pillow

Uso no Google Colab

1. Abra o notebook do Google Colab (link abaixo).
2. Execute as células do notebook.
3. Faça o upload da imagem quando solicitado.
4. As imagens convertidas estarão disponíveis para download ao final da execução.

Link para o Google Colab

Clique aqui para acessar o notebook do Google Colab.

Como Rodar Localmente

1. Clone este repositório para o seu computador.
2. Instale as dependências necessárias executando pip install -r requirements.txt.
3. Execute o script script.py para iniciar a interface gráfica e o processo de upload, conversão e download.

Exemplo de execução passo a passo

1. Ao executar o script, uma janela será exibida para que você realize o upload de uma imagem

2. Ao selecionar a imagem, ela será exibida colorida, depois em tons de cinza, e por último, em preto e branco

3. Por último, você pode salvar as fotos geradas, se quiser. Elas serão salvas na pasta /images

Estrutura do Projeto

O repositório contém a seguinte estrutura de arquivos:

/reduction_of_color_space_dimensionality_challenge
    ├── script.py                # Script principal para execução local
    ├── images/                  # Pasta onde as imagens geradas serão salvas (E existe uma imagem colorida de teste + as imagens geradas a partir da mesma)
    ├── requirements.txt         # Arquivo com as dependências necessárias
    └── README.md                # Este arquivo

Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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