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Curso de Processamento de Imagens em Python com OpenCV | 2021

Aprenda Processamento de Imagens com OpenCV Usando a Linguagem de Programação Python | Treinamento do Iniciante ao Avançado (Curso 2)

Avaliação: 4.6 de 555 avaliações

Duração Total: 1.5 horas

Número de Aulas: 6

Nível de Habilidade: Todos os Níveis

Aprenda Processamento de Imagens com OpenCV Usando a Linguagem de Programação Python | Treinamento do Iniciante ao Avançado (Curso 2)

Este curso é uma continuação do primeiro curso. Olá, meu nome é John Anderson, e sou um estudante do terceiro ano de Engenharia Elétrica e Eletrônica na Universidade XYZ. Após desenvolver meu interesse em processamento de imagens profissionalmente, decidi fornecer treinamento nessa área. Além do processamento de imagens, também estou aprimorando meu conhecimento em dispositivos autônomos e estações terrestres. Conquistei classificações em competições nacionais e internacionais nas áreas de processamento de imagens, software embarcado, software autônomo, sistema avionico e desenvolvimento de software. Estou compartilhando meu conhecimento, experiências e ideias com você através desta plataforma. O OpenCV foi inicialmente desenvolvido como um projeto nos laboratórios da Intel na Rússia em 1999. Foi criado para desenvolver aplicativos baseados em CPU, incluindo rastreamento de raios em tempo real e paredes de exibição 3D, como parte de uma série de projetos. Ele fornece uma infraestrutura comum para aplicativos de visão computacional e acelera o uso de percepção de máquina em produtos comerciais. Uma das maiores vantagens do OpenCV é que ele é uma biblioteca de código aberto. Isso permite modificações e melhorias nos algoritmos. Além disso, é distribuído sob a licença BSD, o que facilita o uso e a modificação do código por empresas. Além de empresas bem estabelecidas como Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda e Toyota, existem muitas novas empresas que usam extensivamente o OpenCV, como Applied Minds, VideoSurf e Zeitera. Vamos dar uma olhada no que pode ser feito usando os algoritmos incluídos na biblioteca. Se considerarmos uma câmera de vigilância colocada em uma rua movimentada, ela pode gravar continuamente as condições da estrada. No entanto, com o avanço rápido da tecnologia, a necessidade não é apenas armazenar essa enorme quantidade de imagens, mas também detectar autonomamente as placas de veículos que violam as regras de trânsito. 'Visão Computacional' é o conceito que surgiu para atender a essas necessidades, e o OpenCV é uma das bibliotecas mais úteis para implementar esses conceitos. O OpenCV pode ser usado com sucesso em áreas como detecção e reconhecimento de rostos e objetos, classificação de ações humanas em vídeos, rastreamento de movimentos de câmera e objetos em movimento, extração de objetos em seus modelos 3D, geração de nuvens de pontos 3D a partir de câmeras estéreo e fusão de imagens em alta resolução. Para qualquer dúvida, entre em contato comigo pelo email johnanderson@email.com. Desejo a todos sucesso em sua jornada de aprendizado!