OpenCV e Python em reconhecimento de face e dígito numérico

Produzido por Vitor Kaique de Lariva Penteado
Última atualização: 21/05/2022
OpenCV e Python em reconhecimento de face e dígito numérico

OpenCV e Python em reconhecimento de face e dígito numérico

  • 51 Video Aulas (522 min)
  • Certificado Validado
  • Recursos Adicionais
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O que você aprenderá

Utilizando técnicas de manipulação de imagens e vídeos, aqui você aprenderá a detectar objetos, faces, veículos e dígitos numéricos bem como métodos de reconhecimento para que assim, por exemplo, você possa desenvolver aplicações que identificam se uma pessoa esta ou não em uma determinada área ou mesmo verificar a produção de sua empresa. Exemplos práticos corporativos + didática acadêmica = efetividade no ensino. Curso totalmente prático, sem enrolação, apenas o que é necessário para você compreender o que é a Visão Computacional aplicada a detecção e reconhecimento. Mas e a teoria? Nós apenas abordamos o essencial, sem enrolação, para que você aprenda MAIS em um curto espaço de tempo. E não é só isto, adquirindo o curso ’OpenCV e Python para reconhecimento de face e dígito numérico’ você também será introduzido a ’Python para Data Science’, ou seja, abordamos também as bibliotecas essenciais  numpy e pandas com gráficos em Seaborn na leitura, visualização gráfica, manipulação e exportação de datasets, bases de dados como tabela de excel.  Você terá acesso há: - Abordagem dos softwares Anaconda com Jupyter Notebook e Visual Studio Code - Projetos em detecção de objetos - Projetos em detecção de veículos em vídeo de tráfego de rodovía - Projetos em detecção e reconhecimento de faces - Projetos em detecção e reconhecimento de dígitos numéricos - Projeto para reconhecimento facial utilizando a câmera do smartphone - Área do aluno onde as aulas contém conteúdos elaborados exclusivamente para ajudar os alunos a resolver seus projetos pessoais - PPTs introdutórios nos módulos - Notebooks para download sobre Python, NumPy e Pandas - Todos os códigos dos projetos - Aprendizado de Python e NumPy - Módulo extra para Data Science - Tempo vitalício de curso. - Certificado de conclusão. - Scripts para download. - Correções dos exercícios.

Requisitos

Apenas vontade de aprender já que será ensinado toda a base para entender os fundamentos por trás do desenvolvimento das aplicações, inclusive o básico de Python. Para uma melhor experiência faz-se o uso de webcam. Acesso a internet para download dos softwares.

Conteúdo

  • Apresentação do curso
    2 minutos
  • Instalação do OpenCV, Python e Visual Studio Code
    7 minutos
  • Instalação do Anaconta
    3 minutos

  • Introdução à Python
    11 minutos
  • Operações básicas em números, strings e listas
    13 minutos
  • Operações básicas em dicionários, tuplas, booleanos, if e else
    13 minutos
  • Operações básicas em for, while, list comprehensions. e funções
    11 minutos
  • Operações básicas em lambda, map, filter e métodos
    15 minutos
  • Resolução de exercícios
    16 minutos

  • Introdução à NumPy
    2 minutos
  • NumPy arrays
    16 minutos
  • Indexação de arrays
    12 minutos
  • Operações em arrays
    6 minutos
  • Resolução de exercícios
    12 minutos

  • Introdução à Pandas
    3 minutos
  • Series
    10 minutos
  • Dataframe
    19 minutos
  • Dados ausentes
    11 minutos
  • GroupBy
    8 minutos
  • Mesclar, juntar e concatenar
    10 minutos
  • Entrada e saídas de dados
    15 minutos
  • Operacoes
    16 minutos

  • Introdução à visão computacional
    12 minutos
  • Manipulação de imagens
    17 minutos
  • Contornos em imagens
    11 minutos
  • Aula rápida sobre parâmetros do retângulo
    1 minutos
  • Manipulações em vídeo
    11 minutos
  • Trackbars
    11 minutos

  • Introdução a morfologia
    8 minutos
  • Threshold - PARTE I
    13 minutos
  • Threshold - PARTE II
    16 minutos

  • Remoção de background com HSV
    17 minutos
  • Aplicando contornos em objetos
    7 minutos
  • Remoção de background em vídeos com MOG2
    8 minutos

  • Detecção de veículos em vídeos
    12 minutos

  • Haar Cascade
    3 minutos
  • Deteccao de face
    11 minutos
  • Desfoque/Borrador de face
    9 minutos
  • Faces anônimas
    4 minutos

  • Introdução à reconhecimento facial
    7 minutos
  • Criação do diretório para imagens de treino - database
    14 minutos
  • Salvando imagens de treino em diretório separado
    9 minutos
  • Treinamento do modelo usando LBPH
    9 minutos
  • Reconhecimento/Predict de faces
    7 minutos

  • Acessando câmera do smartphone via IP Webcam
    18 minutos
  • Reconhecimento facial utilizando câmera do smartphone
    5 minutos

  • Introdução ao KNN
    5 minutos
  • Métodos preparatórios
    9 minutos
  • Dados para treino do algorítmo
    13 minutos
  • Criação do modelo de treino e teste
    12 minutos
  • Predição de dígitos numéricos
    12 minutos
Vitor Kaique de Lariva Penteado

Vitor Kaique de Lariva Penteado

Produtor deste 20/08/2021

2 cursos - 24 alunos

Engenheiro mecatrônico especialista em inteligência com 7 anos de experiência na área de controle de processos industriais para empresas de mineração com ênfase em desenvolvimento de softwares e professor nota média 4,7/5 com mais de 250 alunos ensinados.

Vitor Kaique de Lariva Penteado
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