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T4 - M1/M2
🗓 31/03/23
Introdução
No mundo de hoje, seria possível viver sem computador? Antes, muita gente pensava que aprender sobre computação era 
importante, mas agora, muitas pessoas não acham mais assim. Para que isso mude, é necessário que a tecnologia da 
computação seja vista como uma parte importante de como fazemos as coisas no mundo, assim como em outras áreas da vida.
Mas isso levanta algumas questões: como é que nos adaptamos a um mundo onde a tecnologia está sempre mudando? Como 
fazemos para não nos sentirmos obsoletos? A resposta é simples: precisamos aprender sobre como a tecnologia funciona e como 
usá-la. Não é uma tarefa só para pessoas que já sabem muito sobre isso.
Neste texto, você é convidado a se aventurar e a tentar entender um pouco mais sobre como os programas de computador são 
criados. Vamos começar com algo que os seres humanos fazem há milênios: criar imagens para entender o mundo. Então, assista 
ao vídeo sobre a história da representação de imagens e reflita sobre isso.
🎬 Introdução
Desde os primórdios da sociedade humana, as pessoas sentiram a necessidade de representar sua cultura, comunicação e 
hábitos por meio de imagens. Inicialmente, as pinturas rupestres em cavernas retratavam rituais e práticas do cotidiano. Com o 
tempo, as imagens evoluíram, passando para pergaminhos de papiro, pinturas em telas e xilogravuras.
A invenção da técnica de impressão e, mais tarde, da fotografia, tornou as imagens ainda mais presentes e influentes na vida 
social. Com o avanço dos meios de comunicação e do progresso científico, as pessoas se acostumaram a serem constantemente 
bombardeadas por imagens em jornais, revistas, filmes e desenhos animados. A chegada dos computadores pessoais trouxe 
mudanças significativas na forma como criamos e transmitimos imagens.
Compreender como os computadores possibilitam a criação e transmissão de imagens é o objetivo central deste tema em 
discussão.
M1 - Fundamentos de pixels
Introdução
🎬 Introdução
M1 - Fundamentos de pixels
Fundamentos sobre imagem digital
🎬 Fundamentos sobre imagem digital
Fundamentos sobre pixels
🎬 Fundamentos sobre pixels
Grade de pixel
🎬 Grade de pixel (Assistir o vídeo)
🎬 Como imagens do mundo real são representadas em computadores (Assistir o vídeo)
M2 - Esquema Red Green Blue (RGB)
Representação de cores em computadores
🎬 Representação de cores em computadores
Esquema de Cores RGB
Funcionamento
🎬 Explorador RGB
Pensamento computacional
🎬 Pensamento Compuacional
Considerações Finais
Podcast
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Fundamentos sobre imagem digital
Explicação
Como estudante de TI, é importante que você entenda os fundamentos da imagem digital, já que as imagens digitais são 
amplamente utilizadas em aplicações de software e dispositivos eletrônicos. A seguir, listo alguns conceitos fundamentais que 
você precisa conhecer sobre imagem digital:
1. Pixel: é a menor unidade da imagem digital. A imagem é composta por um conjunto de pixels, que contêm informações de cor 
e brilho.
2. Resolução: é a quantidade de pixels por polegada (dpi) ou por centímetro (dpcm) que a imagem possui. Quanto maior a 
resolução, maior será a qualidade da imagem.
3. Profundidade de cor: é a quantidade de bits que cada pixel da imagem possui para armazenar informações de cor. Por 
exemplo, uma imagem com 8 bits de profundidade de cor pode armazenar 256 cores diferentes.
4. Formato de arquivo: existem vários formatos de arquivo para imagens digitais, como JPEG, PNG e GIF. Cada formato tem 
suas próprias características, como qualidade de compressão e suporte a transparência.
5. Processamento de imagem: é o conjunto de técnicas que são utilizadas para manipular as imagens digitais, como a 
aplicação de filtros, correção de cores e ajuste de brilho e contraste.
Além disso, é importante que você entenda alguns conceitos de matemática e física relacionados à imagem digital, como as 
transformadas de Fourier e a teoria das cores. Compreender esses fundamentos permitirá que você entenda melhor como as 
imagens digitais funcionam e como elas são processadas e manipuladas pelos softwares.
A imagem digital é uma representação de uma imagem analógica (fotografia, pintura, desenho, etc.) em formato digital. Para 
entender os fundamentos da imagem digital, é importante compreender alguns conceitos básicos:
1. Resolução: 
A resolução é a quantidade de informação presente em uma imagem digital. Ela é determinada pela quantidade de pixels 
(pontos) presentes na imagem. Quanto maior a quantidade de pixels, maior a resolução e, consequentemente, maior a 
qualidade da imagem.
2. Tamanho: 
O tamanho da imagem digital é dado pela altura e largura em pixels. Quanto maior o tamanho da imagem, maior será a 
quantidade de pixels e, portanto, maior será o seu tamanho em bytes.
3. Formato: 
Existem diversos formatos de imagem digital, sendo os mais comuns JPEG, PNG, BMP e GIF. Cada formato tem suas 
características específicas, como qualidade de compressão, transparência, animação, entre outras.
4. Cores: 
A cor em uma imagem digital é representada por pixels individuais. Cada pixel pode ter uma cor diferente, o que permite a 
criação de imagens coloridas. As cores são definidas em um espaço de cores, como RGB (vermelho, verde e azul), CMYK 
(ciano, magenta, amarelo e preto) e HSL (matiz, saturação e luminosidade).
5. Profundidade de bits: 
A profundidade de bits é a quantidade de informações que um pixel pode armazenar sobre sua cor. Por exemplo, um pixel 
com profundidade de 8 bits pode armazenar 256 cores diferentes, enquanto um pixel com profundidade de 16 bits pode 
armazenar até 65.536 cores diferentes.
6. Compressão: 
A compressão é uma técnica usada para reduzir o tamanho do arquivo de imagem digital. Existem duas formas principais de 
compressão: compressão sem perda de dados (como no formato PNG) e compressão com perda de dados (como no formato 
JPEG).
7. Edição de imagens: 
As imagens digitais podem ser editadas usando programas de edição de imagens, como o Adobe Photoshop. As ferramentas 
de edição permitem a alteração de cores, brilho, contraste, nitidez, entre outros aspectos da imagem.
Compreender esses fundamentos é importante para trabalhar com imagens digitais em projetos de TI, seja em criação de 
interfaces, desenvolvimento de jogos, criação de animações, entre outras aplicações.
🎬 Fundamentos sobre imagem digital
Vamos discutir as características básicas das imagens digitais e como duas habilidades do pensamento computacional, a 
decomposição e a abstração, são usadas para mapear imagens do mundo real para o mundo dos computadores.
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As imagens digitais são compostas por pixels. Milhões de pixels se unem para formar uma imagem completa, e cada pixel tem 
uma cor única. Vamos parar por um momento e refletir sobre o fluxo mental que foi utilizado e as habilidades envolvidas para fazer 
essa transposição do mundo real para os computadores, usando essas duas características fundamentais: os pixels e o fato de 
cada pixel ter apenas uma cor.
A primeira habilidade do pensamento computacional que usamos nesse processo é a decomposição, que consiste em dividir um 
problema complexo em pedaços menores para que possam ser tratados mais facilmente. No caso da representação de imagens 
do mundo real em pixels, cada ponto representa uma parte muito pequena dessa imagem, tão pequena que podemos simplificar a 
representação dizendo que em cada ponto usaremos apenas uma cor. Essa é a forma como mapeamos o problema de 
representar imagens no computador, usando a decomposição, tornando mais fácil e simples a representação de imagens no 
mundo digital usando apenas pontos, ou pixels.
Outra habilidade importante é a abstração, que, juntamente com a decomposição, nos permite representar fenômenos do mundo 
real em computadores. A abstração envolve identificar as características mais importantes desse fenômeno do mundo real que 
queremos representar nos computadores. Ou seja, é desconsiderarinformações menos relevantes e capturar apenas as 
informações essenciais, de forma que o método de mapeamento que criamos seja aplicável em diferentes tipos de problemas 
similares. No caso da representação de imagens em computadores, a abstração nos levou a simplificar a imagem, considerando 
apenas pontos e a intensidade de cor em cada um desses pontos.
Fundamentos sobre pixels
Como estudante de TI, é importante que você entenda os fundamentos dos pixels, que são a unidade básica de imagem digital. 
Aqui estão algumas informações importantes sobre pixels:
Um pixel é a menor unidade de uma imagem digital. É um ponto individual na tela que é atribuído a uma cor específica.
A palavra "pixel" é uma contração de "picture element" em inglês, que significa "elemento de imagem".
A resolução de uma imagem é medida pelo número de pixels que ela contém. Quanto mais pixels, maior será a resolução da 
imagem.
Pixels podem ser representados por diferentes tipos de valores numéricos, dependendo do formato da imagem. Por exemplo, 
em uma imagem em preto e branco, cada pixel pode ser representado por um valor entre 0 e 255, onde 0 significa preto e 255 
significa branco.
Em imagens coloridas, os pixels são geralmente representados por valores numéricos de três componentes de cor: vermelho, 
verde e azul (RGB). Cada componente pode ter um valor entre 0 e 255.
Pixels também podem ser usados para medir a densidade de pixels de uma tela de exibição. Quanto maior a densidade de 
pixels, mais nítida será a imagem.
Para trabalhar com imagens digitais, é importante ter conhecimento sobre como manipular pixels, como alterar sua cor, 
posição e tamanho.
A tecnologia de imagem digital está evoluindo constantemente, com novas técnicas de processamento de imagens sendo 
desenvolvidas regularmente. É importante estar atualizado com as novas tendências e ferramentas de processamento de 
imagens para ser um profissional de TI eficaz no campo de imagem digital.
Os pixels são os elementos fundamentais que compõem uma imagem digital. Eles são pequenos pontos coloridos que, quando 
organizados em conjunto, formam uma imagem.
Cada pixel é composto por três cores básicas: vermelho, verde e azul, também conhecidas como RGB (Red, Green, Blue). A 
combinação dessas três cores em diferentes intensidades é capaz de gerar milhões de cores diferentes, permitindo a reprodução 
de imagens muito complexas e realistas.
A quantidade de pixels que compõem uma imagem é medida pela sua resolução. Quanto mais pixels uma imagem tiver, maior 
será a sua resolução e, consequentemente, maior será o nível de detalhamento e a qualidade da imagem. A resolução é medida 
em pixels por polegada (PPI) ou dots per inch (DPI).
Outro conceito importante relacionado aos pixels é o tamanho da imagem. Cada pixel tem um tamanho físico, que pode variar 
dependendo da resolução da imagem e do tamanho do dispositivo em que a imagem será exibida. Uma imagem com resolução 
de 1024 x 768 pixels, por exemplo, pode ter um tamanho físico de 10 x 7,5 polegadas se for exibida em um monitor de 100 PPI, 
mas pode ter um tamanho físico menor se for exibida em um monitor de 200 PPI.
Entender os fundamentos dos pixels é fundamental para quem trabalha com imagens digitais, pois isso permite a criação e 
manipulação de imagens com qualidade e precisão. É importante conhecer conceitos como resolução, tamanho de imagem, RGB 
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e outras características que afetam a qualidade e a aparência das imagens.
🎬 Fundamentos sobre pixels
Vamos falar sobre as características importantes das imagens digitais e como duas habilidades do pensamento computacional, a 
decomposição e a abstração, são usadas para mapear imagens do mundo real para o mundo dos computadores.
Uma imagem digital é formada por pixels, que são pequenos pontos. Milhões de pixels se juntam para formar uma imagem 
completa. Cada pixel tem apenas uma cor.
Para converter uma imagem do mundo real para o mundo dos computadores, usamos a habilidade da decomposição, que 
significa dividir um problema complexo em partes menores para torná-lo mais fácil de ser tratado. Representamos uma imagem do 
mundo real com pontos (pixels), e cada ponto representa uma parte muito pequena da imagem. É tão pequena que podemos 
simplificar a representação e dizer que em cada ponto usamos apenas uma cor. Essa é uma forma simples de representar 
imagens no computador.
Outra habilidade importante é a abstração, que nos permite identificar as características mais importantes do fenômeno do mundo 
real que queremos representar no computador. Desconsideramos as informações menos importantes e focamos apenas nas 
informações essenciais. Assim, quando criamos um método para mapear algo para o mundo dos computadores, esse método 
pode ser aplicado em diversos tipos de problemas similares.
Ao representar imagens no computador, a abstração nos permite simplificar a imagem do mundo real, considerando apenas 
pontos e a intensidade de cor em cada ponto. 
Vamos agora aprender sobre como as imagens são representadas em computadores, ou seja, vamos estudar as imagens digitais. 
Para isso, vamos observar o exemplo de um pássaro, em que vemos as cores amarelo, roxo, azul, verde, preto e um fundo 
branco.
Essa imagem é natural e arredondada, dando a impressão de que estamos olhando para um pássaro real. Mas dentro do 
computador, essa imagem, assim como qualquer outra, é representada por uma grande quantidade de números pequenos.
Lembre-se de que computadores lidam apenas com números. Então, como isso funciona? Para compreendermos melhor as 
imagens digitais e como o computador as representa através de um conjunto de números pequenos, precisamos dar um bom 
“zoom” na imagem para observar mais detalhes.
Quando olhamos para uma imagem digital, percebemos que ela é formada por pequenos quadradinhos de cores diferentes, 
chamados de pixels. Cada pixel é como um tijolinho que se juntam para formar a imagem completa.
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Às vezes, é difícil notar esses pixels porque são muito pequenos e criam a ilusão de uma imagem natural e arredondada. Mas se 
dermos um zoom na imagem, podemos ver claramente cada pixel e sua cor.
E é importante lembrar que, para o computador, cada pixel é representado por um número pequeno. É assim que o computador 
lida com as imagens: transformando cada pixel em um número para poder exibi-la na tela.
ℹ Um exemplo fora dos computadores em que um ponto (pixel) podem ser usados para representar uma imagem, são os 
Pontos Cruz.
A ideia básica por trás de imagens digitais é praticamente a mesma usada pelas nossas avós quando costuravam lindos 
bordados ponto de cruz. Nesses bordados, as imagens também são formadas por um conjunto de pequenos “x” (pontos 
de cruz), cada um de uma cor. Os pontos de cruz são os pixels dos lindos bordados das nossas avós.
Por exemplo, se a imagem anterior do pássaro for representada por apenas 1.600 pixels, ficará conforme mostra a seguir:
Não há um número-esquema para o número de pixels contidos em uma imagem.
Quanto mais pixels houver em uma imagem, mais próxima ela será da realidade.
Todas as imagens digitais são compostas por pequenos quadrados chamados pixels. Cada pixel pode ter apenas uma cor em um 
dado momento. 
O número total de pixels em uma imagem pode ser obtido multiplicando-se a largura pela altura. Por exemplo, se uma imagem 
tem 800 pixels de largura por 600 de altura, o total de pixels é 800 x 600 = 480.000. 
A imagem do pássaro apresentada como exemplo tem 3.892 pixels de largura e 3.328 pixels de altura, o que significa que ela foi 
representada por cerca de 13 milhões de pixels. Este número é quase 13 megapixels, que é uma unidade de medida usada para 
se referir a 1.000.000 de pixels.
Atualmente, os telefones celulares podem capturar imagens com resoluções de até 100 megapixels. À medida que a tecnologia 
das câmeras digitais avança, elas são capazes de capturar cada vez mais megapixels. Entender como as imagens são formadas 
por pixels nos ajuda acompreender por que as imagens digitais parecem tão naturais e realistas.
Grade de pixel
Uma grade de pixels é uma estrutura composta por um conjunto de pequenos quadrados que formam uma imagem digital. Cada 
quadrado, ou pixel, é responsável por representar uma única cor em uma determinada posição na grade. 
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Quando esses pixels são exibidos em conjunto, eles formam a imagem completa. A grade é organizada em linhas e colunas, onde 
cada linha contém um conjunto de pixels e cada coluna é composta por um conjunto de linhas. A resolução de uma imagem é 
determinada pelo número de pixels na grade. Quanto maior a quantidade de pixels, maior a resolução e a capacidade de exibir 
detalhes finos na imagem. 
A grade de pixels é a base para a representação de imagens digitais em computadores, telefones celulares, câmeras digitais e 
outros dispositivos eletrônicos que exibem imagens.
🎬 Grade de pixel (Assistir o vídeo)
nesse vídeo eu vou te explicar o que é uma grade de pixels. Vamos lá! Imagens no computador são formadas por pequenos 
pontos chamados pixels. Milhões de pixels juntos formam uma imagem que parece natural para os olhos humanos. Vamos olhar 
mais detalhadamente como isso é organizado e representado em computadores.
Imagine a tela do seu celular ou computador. Essa tela é uma grade de pixels, com colunas e linhas. No eixo X, temos as colunas 
de pixels, e no eixo Y, as linhas. Essa é uma teoria matemática simples que a gente estuda no ensino médio, conhecida como eixo 
das ordenadas.
Cada pixel na tela tem uma posição na coluna e na linha, e assim podemos identificá-lo. O primeiro pixel, na coluna zero e na 
linha zero, é chamado de Pixel 0,0, seguindo uma convenção internacional. Por exemplo, o Pixel 5,0 está na coluna 5 e na linha 
zero, e o Pixel Branco na posição 1,1 está na coluna 1 e na linha 1. Nós sempre começamos a contar do zero em computadores, 
então a terceira linha é a linha 2.
Usamos essa simples teoria matemática da grade de pixels para representar imagens em computadores e identificar a posição de 
cada pixel na tela.
Imagens digitais são formadas por uma grade de pixels, onde cada pixel é um quadrado que pode ter apenas uma cor. Para que o 
computador possa identificar cada pixel na composição da imagem, é necessário ter um esquema de endereçamento.
Esse esquema consiste em um conjunto de números que representam a coluna e a linha em que o pixel se encontra na imagem. 
Na computação, é padronizado que o valor 0 (zero) corresponde à primeira coluna, 1 (um) corresponde à segunda coluna e assim 
por diante. Para as linhas, 0 (zero) representa a primeira linha no topo, 1 (um) representa a segunda, 2 (dois) representa a terceira 
e assim por diante. Esse esquema é utilizado historicamente para enumerar os pixels de uma imagem pelo computador.
O texto fala sobre como cada pixel em uma imagem digital é identificado pelo computador. Cada pixel tem um endereço que é 
composto por dois números, que representam a posição do pixel na grade de pixels da imagem. O primeiro número representa a 
coluna em que o pixel está, e o segundo número representa a linha em que ele está. Esses números são como coordenadas, que 
indicam exatamente onde o pixel está localizado na imagem.
No exemplo dado no gráfico, temos três pixels com endereços diferentes. O pixel azul está na coluna 5 e na linha 0, o pixel branco 
está na coluna 1 e na linha 1, e o pixel amarelo está na coluna 2 e na linha 4. Mesmo que uma imagem tenha milhões de pixels, 
cada um deles tem um endereço único que o identifica em relação a todos os outros pixels da imagem.
🎬 Como imagens do mundo real são representadas em computadores (Assistir o vídeo)
Neste vídeo, vou explicar como as imagens do mundo real são representadas em computadores. Muitas vezes, nos deparamos 
com situações em que trabalhamos com imagens, como em exames médicos, propaganda, entretenimento e educação. As 
Gráfico: Imagem digital representada em um computador
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imagens fazem parte do nosso cotidiano e para manipulá-las, utilizamos tecnologias para fazer a representação digital dessas 
imagens.
Mas afinal, o que é a representação da imagem digital? Uma imagem digital é uma representação de uma imagem real por meio 
de números que são armazenados e manipulados por tecnologias digitais, como computadores e dispositivos móveis. Para 
traduzir a imagem em números, utilizamos pequenas áreas chamadas pixels. Vamos dar uma olhada no slide que preparamos 
para entender melhor.
Os pixels são pequenas áreas que nos permitem representar a imagem. Cada pixel é uma divisão da imagem, e a imagem em si é 
bidimensional, com dois eixos, o eixo X e o eixo Y. Cada pixel é uma representação dessa imagem e pode ser posicionado em 
uma tela utilizando uma função de posicionamento. Em nosso exemplo, os pixels são usados para representar uma imagem de 
um "X".
Além do formato, a cor é o elemento fundamental de uma imagem. As cores podem nos dar informações importantes e são 
utilizadas em diversos contextos. Em algumas situações, as cores são usadas para realçar características ou chamar a atenção. 
Vamos olhar o slide que preparamos com um pouco mais de destaque para a representação digital de uma imagem levando em 
consideração as cores.
Além da posição, que já vimos no exemplo anterior, agora também temos informação sobre a cor da imagem em cada pixel. A 
representação digital da imagem inclui informações sobre a posição e a cor de cada pixel, agrupando-os para formar a imagem 
digital. Uma vez que entendemos como é feita a representação digital de uma imagem, podemos falar sobre a qualidade dessa 
representação, que está associada a um conceito chamado resolução da imagem.
A resolução de uma imagem digital se refere ao detalhamento que podemos retratar nela. A resolução é medida em pixels por 
polegada, sendo que uma polegada corresponde a 2,54 cm, e é expressa em dpi (pontos por polegada). Vamos ver os slides que 
preparamos para exemplificar esse conceito.
Mostramos aqui três situações diferentes de resolução: baixa, média e alta. Em todas elas, a imagem é representada da mesma 
forma, ou seja, por pixels. A diferença está na quantidade de pixels por área, medida em pixels por polegada. Quanto maior a 
resolução, mais detalhamento teremos na imagem.
Em nosso exemplo, destacamos a letra "R" para mostrar como a resolução faz diferença. Na primeira situação, com baixa 
resolução, não conseguimos enxergar claramente a letra "R". Conforme aumentamos a resolução, a letra "R" fica mais nítida e 
detalhada. Isso demonstra como a resolução afeta a qualidade e o detalhamento de uma imagem.
Conforme observamos na imagem a seguir, o pixel em vermelho está na coluna 2, linha 3:
Portanto, conforme esquema internacionalmente convencionado para endereçamento de pixels, a coordenada para esse pixel é 
(2,3).
M2 - Esquema Red Green Blue (RGB)
Representação de cores em computadores
A representação de cores em computadores é fundamental para a exibição de imagens digitais. Ela é baseada em modelos 
matemáticos que permitem que as cores sejam codificadas como valores numéricos que o computador possa entender.
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Existem vários modelos de representação de cores, mas um dos mais comuns é o modelo RGB (Red, Green, Blue), que é usado 
em monitores, televisores, câmeras digitais e outros dispositivos de exibição de imagem. No modelo RGB, cada cor é 
representada como uma combinação de três componentes de cor primária: vermelho (R), verde (G) e azul (B). Cada um desses 
componentes é medido em uma escala de 0 a 255, o que significa que há 256 variações de cada cor primária, totalizando mais de 
16 milhões de combinações possíveis.
Por exemplo, se quisermos representar a cor amarela, precisamos misturar as cores vermelha e verde. Podemos fazer isso 
definindo os valores de R e G como 255 (máximo) e B como 0 (mínimo), resultando na cor amarela pura (255, 255, 0).
Outro modelo de representação de cores é o CMYK (Ciano, Magenta, Amarelo,Preto), que é usado principalmente em 
impressoras. Nesse modelo, as cores são criadas subtraindo cores da luz branca. As cores ciano, magenta e amarelo são 
combinadas para criar todas as outras cores, e o preto é adicionado para obter tons mais escuros.
Além disso, existem outros modelos de representação de cores, como o modelo HSL (Hue, Saturation, Lightness), que define a 
cor com base em sua matiz, saturação e luminosidade, e o modelo HSV (Hue, Saturation, Value), que é semelhante ao modelo 
HSL, mas usa o valor de brilho em vez da luminosidade.
Em resumo, a representação de cores em computadores envolve modelos matemáticos que codificam as cores como valores 
numéricos que o computador pode entender. O modelo RGB é comum em dispositivos de exibição, enquanto o modelo CMYK é 
usado em impressoras. Há também outros modelos de representação de cores que levam em conta diferentes aspectos das 
cores, como matiz, saturação e luminosidade.
🎬 Representação de cores em computadores
Neste vídeo vou explicar sobre representação de cores em computadores. Vamos lá!
Um dos padrões mais amplamente usados é o RGB, que significa vermelho, verde e azul em inglês. Esse padrão é utilizado para 
dizer quanto de intensidade de luz cada pixel na tela terá para cada um desses valores. Ou seja, para cada pixel, determinamos a 
quantidade de vermelho, verde e azul, com valores variando de 0 a 255 para a intensidade. Isso permite representar milhões de 
cores na tela, o que resulta em imagens muito realistas.
Outro exemplo de padrão de cores é o CMYK, que significa ciano, magenta, amarelo e preto. Ao contrário do RGB, esse padrão é 
usado principalmente em impressoras, pois o papel não emite luz como as telas de vídeo. O CMYK representa a quantidade de 
pigmentação de cada cor em uma escala de 0 a 100%, onde 0% é nenhuma pigmentação e 100% é a máxima pigmentação. Esse 
padrão é mais restrito em termos de capacidade de representação de cores em comparação com o RGB, devido à limitação do 
papel em refletir a luz ambiente.
É importante ter cuidado ao fazer a conversão entre esses padrões, pois nem sempre as cores impressas no papel serão fiéis às 
cores vistas na tela. Isso é algo que os profissionais dessa área precisam levar em consideração ao mapear cores de um padrão 
para outro.
Para entender como os computadores representam a cor de cada pixel de uma imagem, precisamos recordar o experimento do 
físico Isaac Newton com o prisma de cores. 
Nesse experimento, a luz branca é dividida em um espectro contínuo de cores que constituem as cores puras, como o vermelho, 
verde e azul. Essas cores são usadas como base para representar qualquer outra cor que desejarmos em um sistema conhecido 
como RGB.
Em vez de usar um prisma como Newton, os computadores utilizam uma combinação de luzes emitidas pelos pixels em cada um 
dos três componentes RGB. Isso significa que cada pixel em uma imagem é formado por uma mistura de intensidades de luz 
vermelha, verde e azul. Por exemplo, se um pixel tiver apenas vermelho e azul, ele parecerá roxo. Ao combinar essas três cores 
puras, podemos obter todas as outras cores, inclusive a luz branca.
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Esquema de Cores RGB
Funcionamento
Vamos falar sobre o esquema de codificação de cores chamado Red Green Blue (RGB), que é usado para que os computadores 
possam representar qualquer cor como uma combinação dessas três. Para entendermos melhor, podemos olhar para a grade de 
pixels de uma imagem e refletir sobre o que cada cor representa dentro dela.
No esquema RGB, utilizamos luzes puras nas cores vermelho, verde e azul, e as misturamos em diferentes combinações para 
conseguirmos todas as cores possíveis. O funcionamento desse esquema é simples: para formar uma cor, ajustamos as 
quantidades de vermelho, verde e azul necessárias em cada pixel da imagem. Dessa forma, podemos criar uma ampla variedade 
de cores.
1. Há três controles deslizantes. Cada um serve para ajustar as intensidades de verde, azul e vermelho.
2. Se você escolher o valor 0 (zero) para o azul, significa que está ajustando o “pixel grande” do centro para que não tenha 
absolutamente nenhuma intensidade de azul.
3. À medida que você desliza o controle para a direita, vai aumentando a intensidade de luz azul para 1, 2, 3... até chegar ao 
nível 255, que representa o máximo de intensidade de luz azul que sua tela é capaz de emitir. O mesmo vale para o vermelho 
e para o verde.
🎬 Explorador RGB
Neste vídeo, vou mostrar para vocês o explorador de cores RGB. Vamos lá!
Conforme você pode ver aqui nesta sessão disponível no seu conteúdo digital, o explorador LGB nos mostra como as cores são 
representadas em um único pixel usando o padrão RGB. Na tela, à direita, temos o que representa um pixel, que é apenas um 
quadrado grande para facilitar a visualização. À esquerda, temos os três níveis de cores RGB: R para vermelho, G para verde e B 
para azul.
A ideia deste explorador é mostrar de forma interativa como funciona a representação das cores em um pixel usando esse padrão. 
Vamos dar uma olhada no vermelho primeiro. O que acontece se eu deslizar o controle do vermelho para frente, aumentando o 
nível? À medida que aumentamos, percebam que a imagem à direita fica cada vez mais vermelha. Se chegarmos ao valor 
máximo de 255, significa que a cor vermelha está no seu nível mais intenso na tela.
Agora, vamos reduzir o nível de vermelho para próximo de zero e fazer um segundo exemplo com o verde. Podemos aumentar a 
intensidade do verde na imagem e você vai perceber que a cor verde vai ficando mais forte até aproximadamente 255, que é a 
maior intensidade de verde que esse pixel é capaz de emitir.
Por fim, podemos fazer o mesmo com o azul, aumentando sua intensidade. Isso significa que o pixel está emitindo a cor azul de 
forma mais forte. O maior valor de azul possível é 255, que é a maior intensidade de azul que seu dispositivo de vídeo é capaz de 
emitir.
É claro que você pode estabelecer qualquer combinação de cores. Na parte inferior direita, você pode ver quanto de vermelho, 
verde e azul compõem a cor que você está vendo. Cada uma dessas cores no meio é representada pelo padrão RGB, que 
consiste em três valores, indicando a quantidade de vermelho, verde e azul em um único pixel.
Para finalizar, posso mostrar a vocês o que é a escala de cinza. Talvez os valores não fiquem exatamente corretos devido às 
limitações de operação, mas você pode perceber que quando esses números estão muito próximos, o ideal seria 175, 175, 175, 
temos uma intensidade igual de vermelho, verde e azul no pixel, e a cor fica cinza. Imagens em escala de cinza são aquelas em 
que esses três valores são sempre iguais, resultando em um tom de cinza. Quanto menor esses valores, mais escuro será o 
cinza, e quanto maiores, mais claro será o cinza, chegando próximo ao branco.
T4 - M1/M2 10
Então é isso, pessoal! Espero que essa demonstração tenha ajudado a entender como funciona a representação de cores em um 
pixel usando o padrão RGB.
Seguir os Passos do Material 
Vamos entender melhor como funciona a ferramenta RGB para que você se torne mais familiarizado com ela. Não se preocupe 
em decorar os três números RGB de cada cor, o importante é entender que podemos representar qualquer cor manipulando 
apenas três cores básicas: vermelho, verde e azul.
Agora que você já sabe como os computadores usam o esquema RGB para representar cada cor em um pixel, vamos apresentar 
um novo diagrama. Além da posição de cada pixel, este novo diagrama também mostra as cores de cada pixel.
RGB é um esquema de codificação de cores usado em muitos dispositivos eletrônicos, como monitores, câmeras e impressoras. 
Como estudante de TI, é importante compreender o conceito básico de como o esquema RGB funciona, já que você 
provavelmente trabalhará com ele em algum momento em sua carreira.
O esquema RGB é baseado em três cores primárias: vermelho (Red), verde (Green) e azul (Blue). Essas três cores são 
combinadas em diferentes proporçõespara criar outras cores. Cada cor é atribuída um valor numérico de 0 a 255, indicando a 
quantidade de cada cor primária que deve ser usada. Por exemplo, a cor vermelha pura seria representada como RGB (255, 0, 0), 
a cor verde pura seria representada como RGB (0, 255, 0) e a cor azul pura seria representada como RGB (0, 0, 255).
Ao combinar as três cores primárias em diferentes proporções, é possível criar milhões de cores diferentes. Por exemplo, a cor 
amarela pode ser criada combinando-se vermelho e verde em quantidades iguais (RGB 255, 255, 0).
Os valores RGB de cada cor são frequentemente representados como um número hexadecimal de seis dígitos (por exemplo, 
#FF0000 para vermelho puro), que é uma forma compacta de representar os valores RGB em um único valor.
É importante entender que a aparência das cores em um dispositivo eletrônico pode variar dependendo do hardware e das 
configurações de software. Por exemplo, a mesma cor pode parecer diferente em monitores de diferentes fabricantes ou 
calibrações. Além disso, é importante considerar outros esquemas de codificação de cores, como CMYK (ciano, magenta, 
amarelo, preto) que são usados em impressão, e HSL (matiz, saturação, luminosidade) que permitem a manipulação de cores de 
forma mais intuitiva.
Em resumo, como estudante de TI, você deve estar familiarizado com o esquema RGB e saber como usá-lo para manipular cores 
em seus projetos. Além disso, é importante lembrar que a aparência das cores pode variar em diferentes dispositivos eletrônicos e 
que existem outros esquemas de codificação de cores que também são importantes de se entender.
Pensamento computacional
🎬 Pensamento Compuacional
Neste vídeo vamos falar sobre o pensamento computacional aplicado à representação de imagens em computadores. Para 
representar imagens em computadores, utilizamos um padrão internacional, sendo um dos mais comuns o padrão RGB. Esse 
padrão usa três níveis de cor (vermelho, verde e azul) para cada pixel, variando de 0 a 255, que são emitidos pelo monitor para 
aquele ponto específico.
Imagem digital representada em um computador, incluindo a cor de cada pixel
T4 - M1/M2 11
É importante entender como o pensamento computacional foi útil na representação desse fenômeno do mundo real, que são as 
imagens em computadores. Primeiro, foi utilizado algum método matemático para posicionar os pixels na tela, ou seja, determinar 
a posição de cada pixel na matriz que representa a tela. São usados dois valores inteiros, um para a coluna e outro para a linha, 
como se fossem um endereço para cada pixel.
Em seguida, para cada pixel, temos três valores inteiros que representam a intensidade de verde, azul e vermelho que o monitor 
deve emitir naquele pixel. Perceba o quão simples foi a solução, utilizando abstração para considerar apenas as características 
fundamentais mais importantes para representar qualquer imagem, que é dividir em pequenos pontos e definir a cor de cada um 
desses pontos usando o padrão RGB. Isso é conhecido como decomposição, pois estamos representando uma imagem maior 
com milhões de pixels usando apenas pequenos pontos.
Quando alguém deseja escrever um software ou algoritmo para processar imagens, uma vez que esse fenômeno foi mapeado 
para o mundo do computador e representado como números (posição na tela e cor), o programador precisa apenas manipular 
esses números, criar condições e fazer testes para entender o que está ocorrendo na tela e realizar manipulações quando 
necessário.
Essa é a essência do pensamento computacional aplicado à representação de imagens digitais. É esse tipo de mapeamento que 
você vai encontrar em qualquer problema do mundo real representado em computadores, sempre buscando abstrair e decompor 
para representar de forma mais simples, frequentemente usando conceitos matemáticos. Assim, você pode escrever algoritmos 
que realizam processamento com base nessa representação para alcançar objetivos maiores e interessantes, como este vídeo 
que você está assistindo agora.
Como humanos, é importante entender como as imagens são representadas digitalmente. Através do esquema RGB, as cores 
são compostas de vermelho, verde e azul, e podem ser representadas como números. Quando salvamos uma imagem em um 
arquivo, os dados dos pixels e as cores são armazenados como números.
Se quisermos realizar um processamento de imagem, como tornar uma foto mais clara, podemos fazer isso manipulando os 
números RGB dos pixels. Isso é um exemplo do pensamento computacional, que envolve o uso da lógica e da linguagem de 
programação para resolver problemas.
Então, é importante lembrar que as imagens digitais são representadas por números e que podemos manipulá-los para alterar a 
imagem. Isso nos ajuda a entender como as tecnologias de imagem, como câmeras digitais e softwares de edição, funcionam e 
nos permite desenvolver habilidades importantes na área de TI.
O pensamento computacional é uma forma de abordar problemas e desafios que envolvem a aplicação de técnicas e conceitos 
comuns à computação. Em outras palavras, é uma forma de pensar que nos ajuda a resolver problemas e a tomar decisões de 
forma mais eficiente.
Como estudante de TI, o pensamento computacional é uma habilidade importante que você deve desenvolver. Isso porque, no 
mundo da tecnologia, muitos problemas e desafios podem ser resolvidos com base em algoritmos, estruturas de dados e outras 
técnicas comuns à computação.
Algumas das habilidades importantes que você precisa desenvolver para pensar de forma computacional incluem:
1. Decomposição: É a habilidade de dividir um problema complexo em partes menores e mais gerenciáveis. Ao fazer isso, você 
pode abordar cada parte separadamente e, eventualmente, combiná-las para resolver o problema como um todo.
2. Abstração: É a habilidade de identificar padrões e conceitos comuns em diferentes situações e aplicá-los em outros 
contextos. Por exemplo, se você sabe como escrever um código para realizar uma tarefa em um programa, pode aplicar esse 
mesmo conceito em outro programa para realizar uma tarefa semelhante.
3. Algoritmos: É a habilidade de criar passos claros e precisos para resolver um problema. Os algoritmos são uma sequência 
de instruções que levam a uma solução. Saber criar e seguir um algoritmo é uma habilidade fundamental para um 
pensamento computacional eficaz.
4. Estruturas de dados: São formas de organizar dados em um programa de computador para que possam ser armazenados e 
acessados de forma eficiente. Saber escolher a estrutura de dados correta para um determinado problema é uma habilidade 
importante para pensar de forma computacional.
Ao desenvolver essas habilidades, você poderá aplicar o pensamento computacional em muitas áreas de TI, desde a 
programação até a análise de dados. Ele pode ajudá-lo a abordar problemas complexos de forma mais eficaz e a tomar decisões 
mais informadas.
Considerações Finais
T4 - M1/M2 12
Nesse estudo, você aprendeu como os computadores usam números para representar imagens do mundo real ou orgânico. Isso é 
um exemplo de abstração, uma habilidade muito comum na computação. Começa-se com uma imagem ou som completo, ou algo 
natural ou orgânico que se deseja representar, armazenar ou processar com um computador.
Outras habilidades importantes para essa área incluem a capacidade de detectar padrões e criar soluções que possam ser 
executadas pelos computadores. Esses são os fundamentos do pensamento computacional.
Atualmente, as habilidades do pensamento computacional estão entre as mais requisitadas para os profissionais que atuam na 
era digital. Portanto, é muito importante desenvolvê-las para ter sucesso nesse campo de trabalho.
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