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Questão de Programação — Linguagens de programação — FGV 2024

ProgramaçãoLinguagens de programação
Código
fg086437
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno I - Processamento de Dados Meteorológicos e Georreferenciados; Desenvolvimento de Software na Área de Meteorologia
O desenvolvimento de bibliotecas em linguagem Python tem permitido o processamento de dados geoespaciais de forma eficiente, com constante atualização por parte da comunidade de desenvolvedores.Em situações em que se faz necessário equalizar o histograma de uma imagem, recomenda-se empregar a biblioteca
  1. AGeopandas.
  2. BMatplotlib.
  3. CScikit-Learn.
  4. DScikit-image.
  5. EXarray.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — Scikit-image.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Equalização de histograma em Python

Gabarito: letra D. Para equalizar o histograma de uma imagem, a biblioteca recomendada é o Scikit-image (skimage), que oferece funções específicas de processamento de imagens, como exposure.equalize_hist(). As demais alternativas são de outras áreas: GeoPandas (dados geoespaciais), Matplotlib (plotagem), Scikit-Learn (aprendizado de máquina) e Xarray (dados multidimensionais).

Bibliotecas Python
  • 1Processamento de imagens
    • Scikit-image (skimage)
      • equalize_hist()
      • Equalização de histograma
  • 2Dados geoespaciais
    • GeoPandas
  • 3Plotagem/visualização
    • Matplotlib
  • 4Aprendizado de máquina
    • Scikit-Learn
  • 5Dados multidimensionais
    • Xarray
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Alternativa A — ❌ Incorreta

GeoPandas é uma biblioteca para manipulação de dados geoespaciais, como shapefiles, e não possui funções de processamento de imagens.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Matplotlib é voltada para criação de gráficos e visualizações; embora exiba imagens com imshow(), não implementa algoritmos de equalização de histograma.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Scikit-Learn é o pacote clássico de machine learning (classificação, regressão, agrupamento), sem suporte a processamento de imagens.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Scikit-image é a biblioteca padrão para processamento de imagens em Python. Oferece módulos como exposure, filters, morphology, etc. A equalização de histograma é feita por skimage.exposure.equalize_hist(), que redistribui os níveis de cinza para melhorar o contraste.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Xarray trabalha com arrays rotulados para dados científicos, como séries temporais e grades climáticas, sem funcionalidades de processamento de imagens.

Gabarito: letra D

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