Formações Data Science Visão Computacional com OpenCV
Formação Visão Computacional com OpenCV
Aprenda técnicas de visão computacional com OpenCV
* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
Quero Estudar na Alura
62h
Para conclusão
6
Cursos
5
Vídeos extrasConheça a formação de Visão Computacional com OpenCV
A formação Visão computacional com OpenCV da Alura busca preparar estudantes para entender e trabalhar com dados visuais, como imagens e vídeos, através do OpenCV em suporte com outras ferramentas como Tesseract OCR e MediaPipe em um contexto de Data Science.
Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho, desenvolver aplicações e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes.
O QUE É VISÃO COMPUTACIONAL?
Visão computacional é uma área da Computação e Inteligência Artificial que estuda o processamento e análise de imagens e vídeos através de computadores. Dentre as áreas de aplicação estão o reconhecimento de objetos e pessoas, detecção de movimento e extração de textos em imagens e vídeos.
O QUE VAMOS APRENDER?
Nessa formação, vamos aprender a analisar e tratar dados visuais através de diversas aplicações. Em um primeiro momento, será trabalhada a análise de imagens com OpenCV, Tesseract OCR e Teachable Machine em diversas aplicações reais do dia a dia.
Depois partiremos para o estudo de tratamento e análise de vídeos, tanto de arquivos quanto em tempo real. Para isso, utilizamos ferramentas como OpenCV e MediaPipe.
Por que estudar esta formação?
Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse
Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!
Conheça os planos
Com quem você vai aprender?
Michel Fernandes
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional.Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação.Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
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Michel Fernandes
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional.Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação.Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
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João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Sthefanie Monica Premebida
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
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Sthefanie Monica Premebida
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
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Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
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Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Afonso Augusto Rios
Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
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Afonso Augusto Rios
Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Passo a passo
1 Conhecendo o mundo da Visão Computacional
Neste passo inicial, preparamos um conteúdo para ajudar você a conhecer melhor o universo de Visão Computacional e como iniciar o seu primeiro projeto na área.
Na primeira parte dessa jornada, você vai aprender a trabalhar com reconhecimento de textos em imagens (OCR), utilizando as bibliotecas de código aberto TesseractOCR e OpenCV. Você será capaz de destacar regiões com informações de interesse, utilizando métodos de segmentação e processamento de imagens. Por fim, irá aprender como fazer classificação de faces baseados em marcos faciais.
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Alura+ Visão Computacional com Teachable Machine
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Curso Visão Computacional: reconhecimento de texto com OCR e OpenCV
10h - Conheça o Tesseract OCR e o OpenCV, ferramentas usadas em Visão Computacional
- Entenda como funciona o processo de reconhecimento de caracteres em uma imagem
- Aprenda a segmentar imagens com o Tesseract OCR
- Conheça bibliotecas e funções analisando imagens de diferentes formas
- Aprenda a destacar informações em textos e a retirar informações importantes do mesmo
- Realize um projeto final aplicando todo o conhecimento adquirido ao longo do curso
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Curso Visão computacional: detecção de texto em placas de carro
10h - Aprenda a aplicar técnicas de processamento em imagens
- Realize a detecção da posição de uma placa de veículo em uma imagem
- Saiba como reconhecer os textos em imagens utilizando o tesseract
- Conheça os diferentes tipos de limiarização existentes
- Conheça as transformações morfológicas que podem ser aplicadas nas imagens
- Realize a detecção de bordas de objetos em imagens
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Alura+ Detecção de textos em imagens com EasyOCR
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Curso Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV
10h - Seja capaz de extrair regiões de interesse de uma imagem.
- Normalize e pré-processe conjunto de dados de imagens.
- Construa classificadores para reconhecimento de faces.
- Valide a precisão do modelo construído para posterior aplicação em aplicações do mundo real.
- Extraia regiões do rosto humano baseado em marcos faciais.
- Crie aplicações que analise diferentes condições de cada componente do rosto humano.
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2 Trabalhando com vídeos
Agora que você já sabe como trabalhar com arquivos de imagens no OpenCV, vamos explorar um outro tipo de análise. Agora trabalharemos com vídeos, tanto em formato de arquivo como em tempo real, através de uma webcam.
Neste passo, vamos continuar nos aprofundando no OpenCV e aprenderemos outra ferramenta chamada MediaPipe que vai nos dar o suporte para classificação de vídeo em tempo real.
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Alura+ Utilizando o VSCode com o Anaconda
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Curso Visão computacional: Hand Tracking com OpenCV
10h - Conheça o framework grátis e de código aberto MediaPipe, criado pela Google
- Realize a integração da webcam com o código em Python utilizando a biblioteca OpenCV
- Saiba como detectar a posição das mãos em imagens e vídeos
- Entenda como extrair coordenadas de pontos de referência da mão com a biblioteca MediaPipe
- Construa projetos interativos controlados por gestos de mãos
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Alura+ Removendo elementos de uma imagem com OpenCV
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Curso Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV
10h - Conheça recursos do OpenCV aplicado à análise de vídeos
- Entenda como os vídeos são feitos e como podemos analisar frame a frame do vídeo
- Aprenda a retirar a imagem de fundo de um vídeo, mesmo com diversos objetos em movimento
- Conheça melhor sobre filtros e técnicas usados nas análises de vídeo
- Realize um projeto prático de detecção e contagem de objetos em movimento
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Curso Visão Computacional: análise facial
10h - Entenda como integrar a webcam com o código em Python utilizando a biblioteca OpenCV
- Conheça a solução Face Mesh do framework grátis e de código aberto MediaPipe
- Descubra como fazer detecções de rosto com MediaPipe
- Compreenda como funcionam os pontos faciais e como manipulá-los
- Construa um algoritmo classificador de sonolência
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Alura+ YOLO: conceito e detecção de objetos
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Escola
Data Science
Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...
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