
Nessa aula será abordada temas sobre o que é visão computacional, exemplos desse campo de conhecimento, fará uma simples abordagem sobre o que é e como funciona a visão humana e por último abordará visão computacional como um sistema
Códigos usados em toda as aulas do curso. Clique nos recursos das aula
Nessa aula será abordado o que é e pra que serve o histograma de cores de uma imagem (RGB ou Tons de cinza)
Nessa aula é abordado quais os principais e mais comuns tipos de ruídos em uma imagem.
Essa aula aborda como comparar histogramas de imagens com quatro métodos de comparação.
Operações bit a bit, ou Bitwise operations, são o uso de portas lógicas para manipulação de ROIs não convencionais em imagens
Como usar operações bit a bit para incluir uma assinatura digital em uma imagem
Nessa aula é abordado quais os principais filtros de suavização a ser utilizado em uma imagem e como usa-los.
Nessa aula é explicado o que é uma operação morfológica em uma imagem, como por exemplo dilatação/erosão, além de explicar o uso de elementos estruturantes.
Primeiros comandos para acessar a câmera do seu notebook/computador
Como importar um vídeo salvo.
Nessa aula será abordado como selecionar uma área de interesse de uma imagem, ou seja, o ROI.
Nessa aula será abordado as principais técnicas para fazer a segmentação de um objeto de interesse na imagem.
Nessa aula é abordado a técnica de segmentação por Hough
Segmentação por watershed. Nessa aula é mostrado uma intuição dessa técnica de segmentação e uma simples aplicação.
Aula mostrando a extração de características a partir de features dimensionais da imagem.
Essa aula abordará técnica de extração de características inerciais como momentos estatísticos da imagem e momentos de Hu.
Uso de técnicas para detecção de cantos em uma imagem.
Nessa aula será abordado o tema sobre template matching ou mais conhecido como correspondência de modelos, é um método procurar e localizar o "local" de uma imagem de modelo em uma imagem maior.
Nessa aula será abordado o uso do Template Matching para reconhecimento de caracteres em captchas simples.
Esse curso é uma introdução a visão computacional e ao processamento de imagens. A ferramenta usada é o Python3 usando o ambiente jupyter notebook. O curso sempre sofrerá alterações buscando inserir/atualizar novas abordagens e novos códigos, afinal a área de visão computacional sempre terá novas técnicas sendo descobertas ou melhoradas. Tento fazer um tema novo todo mês, ou seja, sempre haverá atualizações no curso.
A visão computacional procura integrar as áreas de processamento digital de imagens e inteligência artificial, tendo como objetivo a obtenção de algoritmos capazes de interpretar o conteúdo visual de imagens. Suas aplicações estão presentes em diversos segmentos tecnológicos que envolvem análise de imagens, reconhecimento de padrões e controle inteligente, abrangendo múltiplas áreas do conhecimento, tais como agronomia, astronomia, biologia, biometria, medicina e muitas outras. Constitui , portanto, uma área multidisciplinar com muitas aplicações práticas.
O biblioteca OpenCV é uma biblioteca Free que pode ser usada com o Python. Essa biblioteca é usada principalmente para visão computacional e processamento de imagens . É considerada uma das melhores ferramentas de código aberto que auxilia os desenvolvedores a construir projetos completos e robustos em processamento de imagem, detecção de movimento e segmentação e extração de características em uma imagem.
Se você é completamente novo no conceito de Visão Computacional ou tem uma compreensão básica disso, este curso será o seu guia para entender os conceitos e algoritmos básicos do OpenCV através de incríveis exemplos.
Começando com a instalação do OpenCV em seu sistema e entendendo os fundamentos básicos do processamento de imagens, aplicações de filtro espaciais, realçando bordas com os principais algoritmos já desenvolvidos, operações morfológicas em imagens, fazendo a segmentação da imagem e por último a extração de características.