Curso de Visão Computacional: Processamento de imagens

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  • Aprenda a como lidar com imagens com o OpenCV
  • Entenda como uma imagens e suas operações funcionam
  • Conheça e aplique técnicas de processamento de imagens
  • Aprenda a extrair características de imagens
  • Aplique algoritmos de classificação para classificar imagens
  • Analise os resultados e tire conclusões

Conteúdo Detalhado

  1. Conhecendo o Problema

    • Como processamento de imagens pode nos ajudar
    • "Olá mundo " do processamento de imagens
    • Erros ao ler uma imagem
  2. Transformações em Imagens

    • Propriedades de imagem
    • Redimensionamento
    • Canal de Cores RGB
  3. Ajuste de Brilho e Contraste

    • Quantificação de Cores
    • Equalização
    • Visualização da equalização
    • Equalização de Histogramas
  4. Segmentação: Filtros de frequência e convoluções

    • Função Remover
    • Binarização
    • Binarização com Limiar Adaptativo
    • Redução de ruídos
    • Convoluindo sobre uma imagem
  5. Descrição de uma imagem

    • Características de uma imagem
    • Pontos de interesse
    • Descritores de uma imagem
  6. Clusterização dos Dados

    • Pacote de Palavras Virtuais
    • Função de Vetorização
    • Salvando nossos dados
    • Clusterizando nossos dados
    • Algoritmo Pacote de Palavras Virtuais
  7. Classificação de Imagens

    • Vetorização da base de dados
    • Carregar a nova base de dados
    • Rotulando a base de dados de Teste
    • Testando o modelo
    • Resultado de classificação
    • Scikit Learn
  8. Interpretando os resultados

    • Matriz de confusão
    • Matriz de confusão
    • Analisando a base de dados

Primeira aula de Visão Computacional: Processamento de imagens

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Público alvo

Desde iniciantes em computação que entendam os fluxos básicos de um código (imports, abertura de arquivos, classes) a programadores avançados que desejam obter conhecimentos em visão computacional e processamento de imagens

Nível de Dificuldade

Básico

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