Bem-vindos ao curso de Visão Computacional: Detecção de movimento com OpenCV! Meu nome é Sthefanie Mônica e serei sua instrutora nessa jornada!
Sthefanie Mônica é uma mulher branca de cabelos loiros e lisos. Usa óculos de armação circular na cor prata, delineado na cor branca e veste uma camiseta preta. Ao fundo, uma parede iluminada na cor azul, uma luminária de Data Science e uma planta.
Neste curso, trabalharemos com OpenCV na detecção de movimentos. Na primeira parte, veremos vários vídeos, estabilizados ou não, a fim de analisar a reação do OpenCV.
Após definirmos os vídeos com os quais trabalharemos, aplicaremos máscaras, retirando o fundo dos vídeos, para que possamos fazer a distinção entre objetos passageiros e fundos, viabilizando a aplicação de novas técnicas para remover ruídos. Neste processo, aplicaremos conhecimentos de kernel, filtros e máscaras. Além de construir máscaras, faremos o reconhecimento e utilizaremos o OpenCV para realizar a contagem de carros passando por uma via.
A fim de melhor aproveitar o conteúdo deste curso, é importante que você tenha conhecimentos sobre a linguagem de programação Python, pois a utilizaremos para desenvolver o projeto fazendo uso, também, das bibliotecas OpenCV e NumPy.
Vamos lá? Te vejo nos próximos vídeos!
Fazer detecção de vídeos a fim de identificarmos itens como veículos e pessoas, por exemplo, tem se tornado muito comum no campo de visão computacional. Esses são alguns exemplos de aplicação deste artifício:
É preciso entender, inicialmente, que os vídeos são um aglomerado de imagens. Então, ao afirmarmos que um vídeo possui 30 FPS, estamos afirmando que possui 30 frames (quadros) por segundo, o que gera a sensação de movimento.
Para que possamos processar esses vídeos, precisamos de um custo computacional. Tratando-se de imagens, esse custo é maior e pode variar de acordo com a máquina, considerando fatores como processador e nuvem. Para este curso, usaremos vídeos menores a fim de viabilizar esse processamento.
Antes de aprendermos a remover o fundo dos vídeos e realizar a remoção de ruídos estagnados ou objetos em movimentos, precisamos preparar nosso ambiente de trabalho.
Para este curso, usaremos o Visual Studio Code, uma IDE que podemos utilizar no nosso computador sem necessitar de acesso à internet, portanto, o primeiro passo é instalá-lo. Após essa instalação, faremos algumas configurações iniciais.
Na aba inicial do VS Code, iremos em Arquivo > Abrir Pasta e escolheremos a pasta na qual desejamos salvar os nossos códigos - esta escolha fica a seu critério. Dentro desta pasta, devem constar os dados que utilizaremos neste curso. Em uma das atividades, os dados foram disponibilizados para que você possa baixá-los e armazená-los na sua pasta.
No menu superior esquerdo do VS Code, iremos em Ver > Paleta de Comandos > Python: Selecionar Interpretador. Utilizaremos o Anaconda (Python 3.9.7('base': conda)), para isso é preciso tê-lo instalado na máquina. Após selecioná-lo, quando formos abrir um novo arquivo, esta base aparecerá no canto inferior direito. Desta maneira, se precisarmos instalar alguma biblioteca, podemos fazê-lo diretamente no Anaconda.
Nossa configuração inicial está pronta, então podemos partir para o código!
O curso Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV possui 153 minutos de vídeos, em um total de 58 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Machine Learning & Deep Learning em Dados, ou leia nossos artigos de Dados.
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