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  • in reply to: Reconhecimento de texto em imagens com muitos contornos #30928
    Gabriel Alves
    Keymaster

      Olá Danillo!

      Talvez a essa altura você já esteja em outra parte do curso e tenha verificado as outras técnicas que tem disponível, caso não tenha então eu recomendaria antes isso.

      Mas caso já tenha visto ou se quiser tentar melhorar o resultado antes disso então eu sugiro que use o resize() para aumentar o tamanho da imagem para pelo menos 150% ou 200% do tamanho da imagem original, basta alterar os parâmetros fx e fy para indicar o fator de escala desejado (nesse exemplo seria 1.5 ou 2.0, respectivamente). Isso é comentado nas aulas sobre pré-processamento, sugiro consultar a aula específica sobre Redimensionamento caso tenha dúvidas sobre como implementar. Você pode realizar esse redimensionamento logo antes de fazer o threshold.

      Sobre a tentativa com o EAST: como é necessário redimensionar a imagem para um tamanho padrão (ex: 320×320) pode acontecer de na hora do redimensionamento apagar alguns textos, ou deixando ele indetectável pois a imagem ficou muito menor do que era antes e assim vários detalhes são perdidos, portanto o EAST não vai ter como detectar certos textos. Aliás, esse é o comportamento esperado já que sua imagem é proporcionalmente bem grande em comparação com o texto, então veja que os números aparecem bem pequenos nela. Para tentar resolver isso você pode aumentar o tamanho da imagem fornecida à rede, que por padrão deixamos 320 x 320, mas você pode ir testando com tamanhos maiores tipo pelo menos o dobro ou o triplo desse tamanho padrão (lembrando que esse tamanho da imagem deve ser multiplo de 32), sugiro você ir testando esses tamanhos.

      in reply to: Arquivo de exemplo aula: BÔNUS 6: Transfer Learning com VGG16 #30927
      Gabriel Alves
      Keymaster

        Olá Druzo!

        Verifique se você acessou exatamente o link que está na aula, que no caso é esse aqui: https://colab.research.google.com/drive/1-aw_RlIC-WsXZw-AajyqBvQHMWvxYm4d

        as vezes dependendo de onde você acessou ele pode ter redirecionado para outra página, mas se você acessar o link exato acima (e não esse que você colocou na sua postagem) é para conseguir abrir normalmente, acabei de testar aqui na minha conta e em outros navegadores na guia anônima então a princípio ele está abrindo corretamente.

        Se por algum motivo ainda estiver com dificuldades para acessar nos avise!

        in reply to: Erro no treinamento – Couldn’t open file: data/obj.names.txt #30898
        Gabriel Alves
        Keymaster

          Disponha, Pedro! Que bom que deu certo.

          in reply to: Erro no treinamento – Couldn’t open file: data/obj.names.txt #30845
          Gabriel Alves
          Keymaster

            Olá Pedro!

            O seu arquivo obj.names na verdade não deve ser um txt, vejo que na sua mensagem de erro diz “data/obj.names.txt

            Ou seja, provavelmente ocorre esse erro pois o darknet espera o arquivo com extensão .names e não .txt, ou talvez porque no comando está com .txt mas o nome do arquivo não, ou vice versa (ou seja, no comando não foi referenciado o nome exato do arquivo). Então acredito que se você ajustar isso vá funcionar.

            Caso o problema continue mesmo assim, peço que compartilhe aqui o seu Colab pois pode ser outra coisa que esteja interferindo.

            in reply to: OCR em videos usando o easyOCR, erro no while. #30844
            Gabriel Alves
            Keymaster

              Olá Pedro,

              Primeiro tente trocar o while (cv2.waitKey(1) < 0):   por   while (True):

              e caso não rode como esperado coloque cv2.waitKey(1)   acima de   saida_video.write(frame)

              Você está rodando direto na sua máquina isso? E seu sistema operacional é Windows? Esse problema pode ocorrer as vezes, se o problema ainda assim continuar a recomendação nesse caso é desinstalar o OpenCV e instalar novamente. Você pode fazer isso através do comando pip

              pip uninstall opencv-python
              pip install opencv-python

              (ou opencv-contrib-python caso esteja usando a versão com +contrib)

               

              Caso não funcione, utilize esses comandos:

              pip uninstall opencv-python-headless -y
              pip install opencv-python --upgrade
              in reply to: Detecção apenas de Números com EASYOCR ou EAST e OCR #30843
              Gabriel Alves
              Keymaster

                Olá Pedro!

                Você pode nesse caso tentar usar a função allowlist, em readtext()

                Assim por exemplo:

                reader.readtext(‘sua_imagem.jpg’, allowlist =’0123456789′)
                Porém ouvi algumas reclamações quanto ao suporte desse filtro de caracteres/dígitos nesse caso, portanto se não funcionar bem para você talvez seja melhor fazer uma função própria que filtre caracteres indesejados e libere apenas dígitos (talvez com regex mesmo).

                 

                Gabriel Alves
                Keymaster

                  Olá Bruno!

                  Nesse caso creio que terá que converter para valor de ponto flutuante antes de passar pro int(), ou seja, usar a função float() antes.

                  Então ficaria assim:  confianca = int(float(resultado[‘conf’] [i]))

                  Se o erro persistir avise!

                  in reply to: TesseractError #30829
                  Gabriel Alves
                  Keymaster

                    Olá Fernando,

                    Verifique se o vídeo foi baixado corretamente, pois esse erro pode ocorrer quando há algum problema para ler algum frame do vídeo. Verifique também se todas as células do Colab foram executadas. Caso esteja tudo ok, faça o seguinte: “Runtime > Factory reset runtime”  (se o seu estiver em português fica: “Ambiente de Execução > Redefinir o ambiente de execução para a configuração original”)

                    E execute seu código novamente.

                    Caso o erro permaneça, peço que compartilhe aqui seu Colab para poder auxiliar melhor.

                    Mas de preferência compare antes o seu código com esse aqui: https://colab.research.google.com/drive/1a8iChq_1_vgbokpk5VXPWzjTe2lhdqJj?usp=sharing

                    in reply to: Desenvolvimento com interface gráfica utilizando Pyqt5 #30786
                    Gabriel Alves
                    Keymaster
                      in reply to: TesseractError #30785
                      Gabriel Alves
                      Keymaster

                        Olá Fernando!

                        Acredito que tenha ocorrido algum problema para baixar o arquivo de tradução (por.traineddata), provavelmente foi feito o download mas não do arquivo bruto (pode acontecer as vezes)
                        veja quanto pesa o arquivo por.traineddata, ele tem que pesar aproximadamente 14mb

                        Se ainda estiver com problemas para baixar então substitua em seu código (na linha do !wget) o link abaixo

                        de:
                        https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/por.traineddata?raw=true

                        para:
                        https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/por.traineddata?raw=true

                         

                        Ou seja, o comando ficará assim

                        !wget -O ./tessdata/por.traineddata https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/por.traineddata?raw=true

                         

                        Após baixar esse arquivo e substituir o que baixou anteriormente faça os testes novamente.

                        in reply to: Junção entre função e darknet/prompt #30761
                        Gabriel Alves
                        Keymaster

                          Olá Daniel!

                          Qual erro exatamente aparece para você (relacionado ao darknet.dll)? Ah e você está tentando no windows mesmo ou seria outro sistema operacional?

                          O Darknet deveria aceitar os comandos via linha de comandos normalmente (documentação), mas caso você esteja tendo muitas dificuldades de implementar dessa forma eu sugiro como possível solução ao seu problema você usar a implementação com o módulo DNN do OpenCV, que mostramos no curso. Seria viável para você? Pois assim você não precisa usar diretamente o darknet, você pode fazer a inferência carregando o modelo e passando para a função do módulo DNN.

                          in reply to: Reconhecedores Eigenfaces e fisherfaces #30752
                          Gabriel Alves
                          Keymaster

                            Olá Diogenes!

                            Desculpe a demora na resposta, mas precisaria que você me informasse qual erro está aparecendo para você, assim podemos te ajudar melhor pois podem ocorrer inúmeros tipos de erros durante a execução. Preciso que me passe a mensagem de erro caso tenha e a descrição do problema (se por exemplo é a imagem da webcam que não aparece, se ele dá erro na hora de reconhecer a face, se ele não reconhece nenhum rosto cadastrado, etc.)

                            Também sugiro comparar com o código da aula. Se achar melhor, pode baixar o código fonte completo na aula “Recursos” ou visualizar o código por aqui (pro caso do Eigenfaces e fisherfaces são os arquivos reconhecedor-eigenfaces.py e reconhecedor-fisherfaces.py, respectivamente).

                            Notei que no seu código está com algumas coisas um poucos diferentes, no caso o cv2.VideoCapture em seu código não tem o 0, está apenas cv2.VideoCapture(). Primeiramente faça esse ajuste e deixe cv2.VideoCapture(0) pois as vezes você pode estar com problema para capturar as imagens da sua webcam por esse motivo, já que dependendo da versão o OpenCV exige que você passe esse parâmetro (isso caso o seu problema realmente seja na aquisição das imagens, por isso é importante descrever qual tipo de problema exatamente você está tendo).

                            No caso de outros alunos que tiveram problemas para executar esses algoritmos 99% das vezes é relacionado à instalação OpenCV (quando não é um erro de digitação no código, o que é mais comum). Mas se você conseguiu executar sem erros o código de treinamento e gerou os arquivos .yml sem problemas então sua instalação deve estar Ok, caso contrário você teria algum erro ali na hora de usar as funções relacionadas ao reconhecimento facial (com eigen, fisher ou LBPH no nome) e não poderia gerar o arquivo .yml.

                            Outra coisa importante: verifique se a indentação do seu código está toda correta, conforme mostrado em aula.

                            Fazendo essas verificações provavelmente você conseguirá executar, mas caso não consiga peço por favor que me avise e me informe com detalhes qual mensagem de erro você está tendo e se possível a descrição do problema (Caso necessário, ou se não tiver alguma mensagem de erro).

                            in reply to: Arquivo Yalefaces.zip do curso “Reconhecimento facial #30684
                            Gabriel Alves
                            Keymaster

                              Disponha! =)

                              in reply to: Duvida no corte da regiao #30671
                              Gabriel Alves
                              Keymaster

                                Olá Eduardo!

                                Na verdade não tem um motivo exato, quem desenvolveu poderia ter feito para considerar o eixo X antes do Y nesse caso, assim como em outras ocasiões você deve observar que precisa informar o parâmetro do eixo X antes. Isso é uma característica da biblioteca ou linguagem (e até mesmo pode variar de alguma função para outra dentro da mesma biblioteca), em alguns você pode ver que o X se considera por primeiro e outros o Y.

                                Embora não exista uma regra que defina que o X deva sempre ser antes nesse caso, por convenção esperamos que seja assim já que isso pode ser definido por muitos como um padrão. No próprio OpenCV por exemplo tem mais alguns detalhes que fazem ele ser um pouco diferente (ou “ao contrário”) de coisas que poderiam ser consideradas padrão também, como por exemplo o fato de carregar as imagens no canal de cor BGR e não RGB, invertendo assim o canal B (azul) e R (vermelho). Digamos que é assim pois quem desenvolveu escolheu que fosse assim, geralmente tem um motivo por trás (pode ser que acharam que fosse mais conveniente ser dessa forma) mas na verdade isso é um mero detalhe e nada impede que fosse de outro jeito também.

                                in reply to: Arquivo Yalefaces.zip do curso “Reconhecimento facial #30670
                                Gabriel Alves
                                Keymaster

                                  Olá! Tudo bem?

                                  Tente baixar novamente agora, pois eu fiz um teste de download aqui mas no meu ele baixou e descompactou todos os arquivos corretamente. Não sei qual erro apareceu para você, mas já que por aqui baixou normal então deve ter sido um problema local que ocorreu aí na hora do download mesmo.

                                  Portanto peço que tente baixar novamente, mas caso não consiga resolver pode baixar nesse link aqui também (testado e funcionando).

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