Qualidade de imagem em CFTV: resolução, lente, campo de visão e iluminação

Qualidade de imagem vai além da resolução

Em CFTV, “qualidade de imagem” não é só quantos megapixels a câmera tem. O que realmente determina se você vai identificar uma pessoa ou ler uma placa é a combinação entre: tamanho/qualidade do sensor, lente (distância focal em mm), campo de visão (FOV), distância até o alvo, iluminação e como a câmera trata cenas difíceis (WDR, BLC/HLC, IR, baixo lux e ruído).

Uma câmera 4MP com lente muito aberta (grande ângulo) pode entregar uma imagem “bonita” e ampla, mas com poucos pixels no rosto. Já uma 2MP com lente mais fechada pode dar menos área, porém muito mais detalhe no ponto crítico.

Termos práticos: detectar, observar, reconhecer e identificar

Na prática, você precisa definir o objetivo do ponto de câmera:

• Detecção: perceber que há alguém/um veículo.
• Observação: entender o que está acontecendo (movimento, direção, ações).
• Reconhecimento: distinguir se é a mesma pessoa/veículo (sem certeza legal).
• Identificação: confirmar quem é (rosto) ou ler placa com alta confiabilidade.

Esses objetivos se traduzem em uma métrica que você consegue medir: densidade de pixels no alvo (pixels por metro, PPM, ou pixels por pé, PPF).

Densidade de pixels (PPM): a métrica que manda

PPM (pixels por metro) indica quantos pixels do sensor “cobrem” 1 metro da cena na largura. Quanto maior o PPM, mais detalhe você terá naquele ponto.

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Valores de referência (regra prática)

Esses números variam com ângulo, compressão, velocidade, iluminação e qualidade óptica, mas funcionam muito bem como ponto de partida.

Como calcular PPM (fácil)

Você precisa de duas informações:

• Resolução horizontal do vídeo (ex.: 1920 em Full HD, 2560 em 4MP, 3840 em 4K).
• Largura da cena (em metros) no ponto onde está o alvo.

Fórmula:

PPM = pixels_horizontais / largura_da_cena_em_metros

Exemplo: câmera 4MP (2560 px na largura) cobrindo 10 m de largura no ponto de interesse:

PPM = 2560 / 10 = 256 PPM

Resultado: bom para identificação de rosto (se a iluminação e o ângulo ajudarem).

Sensor: por que ele influencia em baixo lux e ruído

O sensor define como a câmera converte luz em sinal. Dois pontos práticos:

• Tamanho do sensor (ex.: 1/2.8", 1/2.7", 1/1.8"): sensores maiores tendem a captar mais luz, reduzindo ruído e melhorando detalhes à noite.
• Tamanho do pixel (pixel pitch): em geral, quanto maior o pixel físico, melhor desempenho em baixa luz (menos ruído para o mesmo nível de iluminação).

Armadilha comum: aumentar muito a resolução em um sensor pequeno pode piorar o baixo lux (mais ruído), porque cada pixel fica menor e capta menos luz.

Checklist rápido para baixo lux

• Prefira sensores maiores quando o ambiente é escuro.
• Evite “forçar” ganho (AGC) alto: melhora brilho, mas aumenta ruído e perde detalhe fino (rosto/placa).
• Se o objetivo é identificação noturna, considere iluminação auxiliar (IR bem dimensionado ou luz branca controlada).

Lente (mm), campo de visão e distância ao alvo

A lente (distância focal em mm) define o campo de visão e o “zoom” óptico fixo. Em termos práticos:

• Menor mm (ex.: 2.8 mm): ângulo mais aberto, pega mais área, menor PPM no alvo.
• Maior mm (ex.: 6 mm, 8 mm, 12 mm): ângulo mais fechado, pega menos área, maior PPM no alvo.

O mesmo local pode exigir lentes diferentes dependendo do objetivo. Se você precisa identificar no caixa, não faz sentido usar uma lente super aberta só para “ver tudo”.

Varifocal: quando vale a pena

Lentes varifocais (ex.: 2.8–12 mm) permitem ajustar o enquadramento no local para atingir o PPM necessário. Elas ajudam muito quando:

• a distância real ao alvo é incerta;
• o ponto crítico é pequeno (porta, caixa, placa);
• você precisa equilibrar área x detalhe com precisão.

Passo a passo: especificar lente pelo objetivo (método prático)

1. Defina o alvo: rosto na porta? placa no portão? dinheiro no caixa?
2. Meça a distância da câmera ao alvo (em metros) e a largura
3. Escolha o PPM alvo (tabela de referência).
4. Calcule o PPM atual com a resolução horizontal e a largura estimada.
5. Ajuste o FOV: se o PPM ficou baixo, reduza a largura coberta (lente mais fechada ou reposicionamento). Se ficou alto demais e você precisa de mais área, abra o ângulo.
6. Valide com teste real (dia e noite) antes de fechar a instalação.

Dica prática: quando você não sabe a largura exata, use fita métrica e marque no chão a área que precisa aparecer na imagem (por exemplo, 2 m de largura na porta). Isso transforma “achismo” em medida.

Iluminação: o que destrói (ou salva) a identificação

Iluminação é o fator que mais derruba a qualidade percebida. Mesmo com PPM alto, você pode perder identificação por:

• contraluz (pessoa vira silhueta);
• reflexos (vidro, piso polido, carro molhado);
• faróis e pontos muito brilhantes;
• cena escura com ganho alto (ruído e borrão).

WDR: quando usar e como reconhecer que precisa

WDR (Wide Dynamic Range) ajuda quando há áreas muito claras e muito escuras na mesma cena (ex.: porta com luz externa forte). Sem WDR, ou o fundo estoura (branco) ou o rosto fica escuro.

Como decidir:

• Se a câmera pega porta/portão com sol atrás do alvo, WDR é quase obrigatório.
• Se o ambiente é uniforme (corredor interno bem iluminado), WDR forte pode ser desnecessário e até gerar artefatos.

Ajuste prático: comece com WDR em nível médio e teste se o rosto fica legível sem “fantasmas” (ghosting) quando a pessoa anda.

BLC e HLC: correções específicas

• BLC (Backlight Compensation): compensa contraluz clareando o primeiro plano. Útil quando o alvo está escuro e o fundo claro, mas pode estourar o fundo.
• HLC (Highlight Compensation): reduz pontos muito brilhantes (ex.: faróis), útil para cenários com veículos à noite.

Regra prática: para placas à noite, HLC costuma ajudar mais do que BLC, mas pode escurecer demais o restante da cena. Por isso, câmera dedicada para placa frequentemente é a melhor estratégia.

IR (infravermelho): alcance, reflexo e “estouro”

IR embutido ilumina a cena no escuro, mas tem limitações:

• Alcance real depende do ambiente (paredes claras refletem e “ajudam”; área aberta “some” com a luz).
• Reflexo em superfícies (parede próxima, teto baixo, placa refletiva, vidro) pode causar “neblina” e estourar o centro da imagem.
• Insetos e chuva refletem IR e geram pontos brilhantes e ruído.

Boas práticas:

• Evite apontar IR para paredes muito próximas.
• Se a câmera está sob marquise/teto, verifique se o IR não está batendo no teto e voltando para a lente.
• Para placa, IR precisa ser controlado (intensidade/posição) para não “lavar” os caracteres.

Baixo lux, obturador e borrão de movimento

Em baixa luz, a câmera tende a aumentar o tempo de exposição (obturador mais lento) para clarear a imagem. Isso causa borrão em pessoas andando e carros em movimento, justamente quando você quer identificar.

Ajuste prático (conceitual):

• Para pessoas andando, você precisa de obturador suficientemente rápido para congelar o rosto.
• Para placas, precisa ser mais rápido ainda, e com iluminação adequada.

Se ao acelerar o obturador a imagem escurece demais, não “compense” só com ganho (vai virar ruído). A solução costuma ser: melhorar iluminação, usar sensor melhor, ou reduzir o FOV (para concentrar pixels e permitir leitura com menos amplificação).

Ruído, compressão e perda de detalhe

Ruído (granulação) aumenta o bitrate necessário e pode piorar a compressão, criando blocos e “pintura” em áreas escuras. Para identificação, o detalhe fino (olhos, contornos, caracteres) é o primeiro a desaparecer.

Boas práticas de configuração (sem entrar em rede/gravação):

• Evite redução de ruído (DNR) muito agressiva: ela “alisa” a imagem e apaga textura do rosto/placa.
• Prefira uma iluminação melhor a “forçar” ganho.
• Teste com movimento real (pessoa andando, carro passando), não só cena parada.

Como escolher configurações para identificar pessoas e placas

Identificação de pessoas (rosto)

• PPM: mire ~250 PPM no ponto onde o rosto aparece.
• Ângulo: quanto mais frontal, melhor. Evite câmera muito alta apontando para baixo (pega topo da cabeça).
• Altura: em entradas, tente posicionar para pegar o rosto em nível mais próximo do horizontal (sem exagerar).
• Iluminação: evite contraluz; use WDR quando necessário.
• Movimento: garanta obturador suficiente para não borrar.

Leitura de placas (LPR/ANPR)

Placa é um alvo pequeno, refletivo e geralmente em movimento. Estratégia típica:

• Câmera dedicada para placa (FOV estreito no ponto de passagem).
• PPM: mire 300–500 PPM na placa.
• Ângulo: evite ângulo lateral grande; quanto mais “de frente” para a placa, melhor.
• HLC pode ajudar contra faróis.
• Obturador rápido + iluminação controlada (IR/luz auxiliar) para congelar caracteres.

Se você tentar “uma câmera só para tudo” (visão geral + placa), normalmente você falha em placa à noite.

Validação: como testar se a especificação funciona

Teste de campo (passo a passo)

1. Marque o ponto crítico (ex.: linha onde a pessoa para na porta; faixa onde o carro passa).
2. Meça a largura que aparece na imagem nesse ponto (ou estime e depois confirme).
3. Calcule o PPM com a resolução configurada.
4. Faça testes diurnos: pessoa andando, parando, olhando para a câmera; carro passando na velocidade real.
5. Repita à noite com a iluminação real do local (luzes acesas/apagadas, faróis, reflexos).
6. Verifique artefatos: borrão, estouro de IR, WDR gerando ghosting, ruído excessivo, reflexo em vidro.
7. Ajuste: lente (zoom), posição, WDR/BLC/HLC, IR, obturador e redução de ruído.

Critérios objetivos de aprovação

• Rosto: é possível distinguir traços (olhos, nariz, boca) em pelo menos 3 momentos (aproximação, parada, saída)?
• Placa: caracteres legíveis em sequência de frames durante a passagem? Sem “estouro” branco?
• Consistência: funciona em condições ruins (chuva leve, farol, contraluz do fim de tarde)?

Exercícios guiados de decisão

Exercício 1: corredor interno (8 m de comprimento, 2 m de largura)

Cenário: corredor de acesso a salas. Objetivo: reconhecer e identificar quem entra.

• Decisão 1 (objetivo): você precisa identificar rosto na porta do corredor ou apenas observar o fluxo?
• Decisão 2 (ponto crítico): escolha um ponto onde a pessoa inevitavelmente passa (ex.: porta).
• Decisão 3 (PPM): para identificação, mire ~250 PPM no ponto da porta.

Guia de cálculo: suponha que você quer cobrir 2 m de largura na porta (para pegar uma pessoa inteira sem muito “sobra”). Com Full HD (1920 px):

PPM = 1920 / 2 = 960 PPM

Isso é mais do que suficiente. Então o desafio não é resolução: é ângulo/altura e iluminação. Ajuste a câmera para não ficar alta demais e teste se não há borrão com pessoas andando.

Perguntas de checagem:

• Há janela no fundo criando contraluz? Se sim, habilite WDR.
• À noite, o corredor fica escuro? Se sim, prefira sensor melhor ou iluminação constante, evitando obturador lento.

Exercício 2: estacionamento aberto (30 m de largura, postes de luz)

Cenário: visão geral do pátio. Objetivo: observar movimentação e ter alguma chance de reconhecimento em áreas específicas.

• Decisão 1: uma câmera panorâmica para “ver tudo” não vai identificar pessoas longe. Defina zonas: portão, vagas próximas, entrada do prédio.
• Decisão 2: para visão geral, mire ~60 PPM (observação) na área mais importante.

Guia de cálculo: câmera 4MP (2560 px) cobrindo 30 m de largura:

PPM = 2560 / 30 ≈ 85 PPM

Bom para observação, limitado para reconhecimento distante. Se você precisa reconhecer/identificar na entrada do prédio, crie um segundo ponto com FOV mais fechado (lente maior mm) mirando a porta.

Perguntas de checagem:

• Faróis entram no quadro à noite? Considere HLC ou reposicionar para reduzir incidência direta.
• IR embutido alcança 30 m? Em área aberta, frequentemente não. Planeje iluminação do ambiente ou câmera com IR mais forte (e teste).

Exercício 3: caixa de loja (balcão com 1,5 m de largura)

Cenário: caixa com cliente e operador. Objetivo: identificar rosto e registrar ações de pagamento.

• Decisão 1 (prioridade): rosto do cliente? rosto do operador? mãos e dinheiro? Defina o ponto crítico.
• Decisão 2 (enquadramento): evite pegar a loja inteira. Foque no balcão e na linha do rosto.
• Decisão 3 (iluminação): há luminária forte acima que estoura a testa ou cria sombras? Ajuste ângulo e WDR se necessário.

Guia de PPM: se você enquadrar 3 m de largura para pegar cliente + operador com Full HD:

PPM = 1920 / 3 = 640 PPM

Excelente para identificação, desde que não haja contraluz e que o obturador não esteja lento (borrando mãos/rosto).

Perguntas de checagem:

• Há vitrine/porta de vidro atrás do cliente com luz externa? Use WDR e teste em horários de sol.
• O IR é necessário? Em ambiente interno com luz, IR pode ser dispensável e até gerar reflexos em superfícies brilhantes.

Mini-roteiro de especificação (para usar em qualquer projeto)

• 1) Objetivo: detectar/observar/reconhecer/identificar (rosto/placa).
• 2) Ponto crítico: onde o alvo passa e a câmera deve “performar”.
• 3) Medidas: distância e largura da cena no ponto crítico.
• 4) PPM: calcule e compare com a tabela.
• 5) Lente: ajuste FOV (mm) para bater o PPM sem perder o contexto necessário.
• 6) Luz: avalie contraluz, reflexos, faróis, necessidade de WDR/BLC/HLC/IR.
• 7) Teste real: dia/noite, com movimento, e ajuste fino.