visao-computacional

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Especialização em Visão Computacional

Este repositório é dedicado à “Especialização em Visão Computacional”. Siga os passos abaixo para configurar o ambiente de desenvolvimento local e instalar as dependências utilizadas durante as aulas.

Pré-requisitos

• VSCode - Editor de código utilizado durante o treinamento. Disponível para Windows, macOS e Linux. Instalação oficial do VSCode

• Pyenv - Ferramenta para gerenciar múltiplas versões do Python. A versão recomendada do Python para este projeto é a 3.11.3. Instruções oficiais de instalação do Pyenv

• Poetry - Ferramenta de gerenciamento de dependências em Python. Instruções oficiais de instalação do Poetry

• Git - Ferramenta de controle de versão distribuído. Instruções oficiais de instalação do Git

• GitHub - Plataforma de hospedagem de código. É essencial ter uma conta para interagir com os repositórios. Como criar uma conta no GitHub

Instalação e Configuração

Aqui está um resumo dos passos que você precisa seguir:

1. Clonar o Repositório Github para a sua máquina local e acessar a pasta visao-computacional:

   git clone https://github.com/carlosfab/visao-computacional.git
   cd visao-computacional
   

2. Configurar o Poetry para criar ambientes virtuais dentro do diretório do projeto.

   poetry config virtualenvs.in-project true
   

3. Configurar a versão 3.11.3 do Python com Pyenv:

   pyenv install 3.11.3
   pyenv local 3.11.3
   

4. Instalar as dependências do projeto:

   poetry install
   

5. Ativar o ambiente virtual.

   poetry shell
   

6. Testando sua instalação

   Após seguir os passos de instalação e configuração, execute os testes para garantir que tudo está funcionando como esperado:

   task test
   

🚀 Material de apoio por módulo

Módulo	Descrição	Link para o Notebook
1 - Introdução à Visão Computacional	Apresentação do conteúdo do curso, conceitos fundamentais da Visão Computacional e introdução ao OpenCV.	Notebook 1
2 - Fundamentos do Processamento de Imagens	Conceitos básicos das técnicas de manipulação de imagens no Processamento de Imagens.	Notebook 2
3 - Filtragem e Aprimoramento de Imagens	Técnicas de filtragem e aprimoramento de imagens e detecção de contornos baseada em bordas.	Atualizando…
4 - Detecção Facial e Pontos de Referência	Técnicas para detecção facial e identificação de pontos de referência (landmarks).	Notebook 4
Módulo 5 - Detecção de Objetos com Deep Learning	Desenvolvimento de modelos para detecção de objetos, introdução ao TensorFlow e YOLOv8 para detecção de objetos em tempo real.	Atualizando…

🚀 Projetos

Atualmente, os projetos da Especialização em Visão Computacional estão disponíveis apenas na plataforma de cursos do Sigmoidal (ao final de cada módulo), mas em breve serão atualizados neste repositório 🔥.

Chroma Keying para criação de cenários

Projeto 01 | Atualizado: 8 Nov 2023

Neste primeiro projeto do curso, você irá implementar um algoritmo capaz de identificar e isolar o range de intensidade do fundo verde, e substituí-lo por um cenário alternativo (que pode ser uma imagem estática ou um outro vídeo qualquer...

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Análise de Desmatamento através de Imagens de Satélite

Projeto 02 | Em Atualização...

Neste projeto você irá aprender a usar recursos de sensoriamento remoto para detectar desmatamentos em regiões de florestas. Especificamente, exploraremos imagens do satélite Landsat 8 (OLI/TIRS) usando a biblioteca Google Earth Engine (GEE)...

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Reconhecimento e Contagem de Moedas

Projeto 03 | Em Atualização...

Neste projeto você irá desenvolver um *script* para detectar e identificar diferentes tipos de moedas, além de calcular o valor total das moedas detectadas a partir de vídeos gravaods ou transmissões em tempo real via webcam...

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Alarme para Detecção de Intrusos

Projeto 04 | Em Atualização...

Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de vigilância utilizando técnicas de processamento de imagem para detectar movimentos a partir de uma câmera externa. Serão utilizadas técnicas para isolar o fundo com uma máscara...

Sobre o Instrutor

Carlos Melo é Engenheiro de Visão Computacional com formação em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea e Mestrado em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

Contato

Para dúvidas, sugestões ou feedbacks:

• Carlos Melo - Contato

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