Descrição
Detecção Automática de Placas de Veículos e Extração de Texto
Aprenda a Desenvolver Detecção de Placas de Veículos, OCR e Criar um Projeto de Aplicativo Web usando Aprendizado Profundo, TensorFlow 2 e Flask
Bem-vindo ao empolgante curso sobre DETECÇÃO DE PLACAS DE VEÍCULOS E OCR: UM PROJETO DE APLICATIVO WEB DE APRENDIZADO PROFUNDO. Processamento de Imagem e Detecção de Objetos são habilidades essenciais no campo da Ciência de Dados, com inúmeras aplicações em várias indústrias. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento e técnicas necessárias para desenvolver um aplicativo web de Detecção de Placas de Veículos e Extração de Texto usando Aprendizado Profundo, TensorFlow 2 e Flask. Neste curso, começaremos discutindo a Arquitetura do Projeto usada para desenvolver este aplicativo em Python. Você aprenderá como coletar dados e rotular imagens para detecção de objetos, especificamente para reconhecimento de Placas de Veículos ou Placas de Número, usando uma Ferramenta de Anotação de Imagem de código aberto desenvolvida em GUI Python (pyQT). Depois de rotular as imagens, iremos nos concentrar no pré-processamento dos dados e na construção de um modelo de detecção de objetos de aprendizado profundo (InceptionResNet V2) usando TensorFlow 2. O modelo será treinado e avaliado, com foco no cálculo da Interseção sobre União (IoU) para medir a precisão do modelo de detecção de objetos. Após treinar com sucesso o modelo de Detecção de Objetos, procederemos ao recorte da imagem contendo a placa de veículo, também conhecida como região de interesse (ROI). A ROI recortada será então passada para a API de Reconhecimento Óptico de Caracteres Tesseract em Python (Pytesseract) para extrair texto das imagens das placas de veículos. Por fim, integraremos todos os componentes e construiremos um modelo de Aprendizado Profundo de Pipeline. No módulo final deste curso, você aprenderá como criar um projeto de aplicativo web usando o Flask, um framework web em Python. Abordaremos o básico do Flask, incluindo roteamento de URL, renderização de templates e herança de templates. Você também aprenderá como criar um site usando HTML e Bootstrap. Ao final do curso, você terá um aplicativo web totalmente funcional capaz de realizar Detecção de Placas de Veículos e Extração de Texto. O que você aprenderá neste curso: - Construção de um Projeto em Programação Python - Rotulagem de Imagens para Detecção de Objetos - Treinamento de um modelo de Detecção de Objetos (InceptionResNet V2) no TensorFlow 2.x - Avaliação do Modelo - Reconhecimento Óptico de Caracteres com Pytesseract - Desenvolvimento de API Flask - Desenvolvimento de Aplicativo Web Flask usando HTML, Bootstrap e Python - Treinamento de um modelo YOLO com Dados Personalizados - Desenvolvimento de um aplicativo web e integração do Modelo YOLO Entendemos que o desenvolvimento de aplicativos web baseados em Visão Computacional pode ser desafiador, mas estamos aqui para apoiá-lo. Sinta-se à vontade para fazer qualquer pergunta na seção de Perguntas e Respostas, e teremos o maior prazer em ajudá-lo. Além disso, fornecemos todos os recursos necessários, incluindo notebooks e arquivos Python, para sua referência. Junte-se a nós nesta empolgante jornada para dominar a Detecção de Placas de Veículos, OCR e Desenvolvimento de Aplicativos Web usando Aprendizado Profundo, TensorFlow 2 e Flask. Matricule-se agora e desbloqueie seu potencial no campo da Visão Computacional.Estimar frete
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