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Q3951172 Noções de Informática
Com relação à segmentação de objetos e caracteres, julgue verdadeira (V) ou falsa (F) cada uma das afirmativas a seguir.

I. No processo de leitura de placas de veículos, a segmentação falha frequentemente quando os caracteres estão "tocando" uns aos outros devido a baixas resoluções ou borrões.
II. A segmentação por "Crescimento de Regiões" (Region Growing) agrupa pixels vizinhos com propriedades semelhantes (como cor ou intensidade) para isolar objetos.
III. A segmentação de caracteres torna-se mais precisa quando aplicada diretamente sobre imagens coloridas, sem qualquer etapa prévia de conversão para tons de cinza ou binarização, pois a presença de múltiplos canais sempre reduz ambiguidades.

A sequência correta é
Alternativas

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Gabarito: E

O que precisava saber: Era necessário saber três pontos: na leitura de placas, a segmentação pode falhar quando os caracteres estão encostados por baixa resolução ou borrão; o método Region Growing agrupa pixels vizinhos com propriedades semelhantes para formar regiões; e, em segmentação de caracteres, não se considera que o uso direto de imagem colorida sempre aumente a precisão, sendo comum o pré-processamento com tons de cinza e binarização.

Critério decisivo: A definição correta das três afirmativas resolve a questão: I é verdadeira porque caracteres tocando uns aos outros dificultam a separação na segmentação; II é verdadeira porque o Crescimento de Regiões agrupa pixels vizinhos com propriedades semelhantes; III é falsa porque múltiplos canais de cor não garantem maior precisão, e o pré-processamento em escala de cinza e binarização é comum para facilitar a segmentação.

Tema central: Segmentação de objetos e caracteres em visão computacional, com foco em leitura de placas e no método de Crescimento de Regiões.
Análise das alternativas
A
Errada
Está incorreta porque marca a II como falsa e a III como verdadeira. Isso contraria a base, que define o Region Growing como um método que agrupa pixels vizinhos semelhantes e afirma que a segmentação de caracteres não é, em regra, mais precisa apenas pelo uso direto de imagem colorida.
B
Errada
Está incorreta porque marca a I e a II como falsas. A base afirma expressamente que a segmentação em leitura de placas falha com frequência quando os caracteres estão tocando por baixa resolução ou borrão, e também afirma que o Crescimento de Regiões agrupa pixels vizinhos com propriedades semelhantes.
C
Errada
Está incorreta porque marca a II como falsa. A base é direta ao dizer que o Region Growing parte de pixels-semente e agrega pixels vizinhos com propriedades semelhantes, o que confirma a veracidade da afirmativa II.
D
Errada
Está incorreta porque marca a I como falsa e só acerta a II. A base sustenta que a I é verdadeira, já que caracteres encostados por borrão ou baixa resolução comprometem a segmentação, e também sustenta que a III é falsa, pois não há regra de maior precisão apenas por trabalhar diretamente com imagem colorida.
E
Certa
A alternativa E traz a sequência I - V; II - V; III - F, exatamente a combinação sustentada pela base. A afirmativa I é verdadeira porque, em leitura de placas, a segmentação costuma falhar quando os caracteres estão encostados, borrados ou com baixa resolução. A II também é verdadeira porque o Region Growing agrega pixels vizinhos com propriedades semelhantes, formando regiões homogêneas. Já a III é falsa, pois a base afirma que a segmentação de caracteres não se torna, em regra, mais precisa apenas por ser feita diretamente em imagem colorida, sendo comum converter para tons de cinza e aplicar binarização para reduzir ruído e facilitar a separação dos caracteres.
Pegadinha da questão
A questão mistura conceitos próximos, mas distintos: a falha descrita na afirmativa I é de segmentação de caracteres, não necessariamente do reconhecimento final. Além disso, a III induz ao erro ao sugerir que a presença de múltiplos canais de cor sempre melhora a segmentação, quando a base destaca a utilidade do pré-processamento com tons de cinza e binarização.
Dica para questões semelhantes
  • Em leitura de placas, associe caracteres encostados, borrados ou com baixa resolução a dificuldade de segmentação.
  • Quando aparecer Region Growing, lembre que o critério central é a agregação de pixels vizinhos com propriedades semelhantes.
  • Em segmentação de caracteres, não presuma que imagem colorida, por si só, aumenta a precisão; verifique se a questão considera o pré-processamento em tons de cinza e binarização.

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Comentários

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Gabarito E

I. Verdadeira: Um dos maiores desafios em sistemas de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres), como o de placas veiculares (LPR), é a segmentação de caracteres conectados. Se a placa está suja, com reflexo ou em baixa resolução, os caracteres "se fundem" visualmente, impedindo que o algoritmo identifique onde termina uma letra e começa a outra.

II. Verdadeira: O Region Growing é um método clássico de segmentação. Ele começa com um "pixel semente" (seed) e examina os vizinhos. Se os vizinhos tiverem propriedades similares (como nível de cinza ou cor dentro de um limiar), eles são incorporados à região, isolando o objeto do fundo.

III. Falsa: Na verdade, ocorre o oposto. A segmentação de caracteres geralmente exige uma etapa de binarização (transformar a imagem em preto e branco) para destacar o texto do fundo. Trabalhar diretamente com canais coloridos aumenta a complexidade computacional e introduz ruídos desnecessários (como variações de iluminação), o que costuma gerar mais ambiguidades do que soluções.

Retroceder Nunca Render-se Jamais !

Força e Fé !

Fortuna Audaces Sequitur ! 

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