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O que você aprenderá

  • Aprenda a detectar faces e outros objetos utilizando o OpenCV e arquivos haarcascades
  • Aprenda a treinar seu próprio detector de objetos
  • Implemente um detector de logos

Requisitos

  • É recomendado conhecimento básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição (if e for)
  • Conhecimentos básicos sobre Python são desejáveis
  • Conhecimentos sobre detecção de faces são desejáveis, porém, o curso contempla duas aulas básicas sobre o assunto para nivelar o conhecimento

Descrição

Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de detecção de objetos, que visa encontrar objetos personalizados em imagens e é muito utilizada em carros autônomos, os quais precisam identificar pedestres e outros veículos para evitar colisões, bem como reconhecer placas de trânsito para seguir uma direção segura. Essas técnicas também podem ser utilizadas para detectar praticamente qualquer tipo de objeto em imagens ou vídeos, como por exemplo: relógios, placas de veículos, animais, faces de pessoas, celulares, logo de empresas dentre vários outros! Em resumo, você pode treinar um classificador para qualquer tipo de cenário!

E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como construir classificadores personalizados para deteção de objetos, utilizando a linguagem Python e a técnica de haarcascade da biblioteca OpenCV! Você desenvolverá passo a passo dois classificadores para detectar canecas e logos de empresas! No decorrer do curso você também aprenderá as vantagens e desvantagens de utilizar essa técnica, bem como saberá quais são suas principais limitações. Além disso, você terá algumas aulas de bônus sobre o download automático de imagens e também sobre a coleta de imagens para o treinamento do detector. Você aprenderá os seguintes comandos do OpenCV:

  • createsamples para geração de imagens positivas
  • traincascade para treinar o detector
  • annotation para marcação de imagens

O objetivo principal deste curso é que você tenha uma visão prática de como utilizar o OpenCV, portanto, nós mostraremos somente uma intuição básica sobre o funcionamento do algoritmo. Este curso pode ser considerado como nível iniciante, pois mesmo que este seja seu primeiro contato com a área de Visão Computacional você conseguirá acompanhar o curso!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas interessadas na área de visão computacional utilizando o Python e o OpenCV
  • Pessoas interessadas em detecção de objetos personalizados utilizando o OpenCV

Avaliações e Comentários

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Tom Leme

Muito Bom!!!

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Jorge Melo
Publicado 5 meses atrás
Excelente curso

Gostei deste curso pelo seu excelente contéudo.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 6 meses atrás
por Daniel Dos Santos Dutra

Uma boa visão de como construir um haar cascade e tbm as dificuldades, os benefícios e os limites práticos desta técnica na detecção de imagens.

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Publicado 1 ano atrás
por Israel Oliveira

Excelente curso!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Raisson Silveira de Souza

arquivos e instalações antigos ou descontinuados, prejudicando a experiência, além de que não há nada novo adicionado no curso indicando como poderia ser circulada essa situação.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 2 anos atrás
por Leandro Cruz

me surpreendi com o nível do ensinamento

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 2 anos atrás
por Joni Ramos

Excelente curso bem detalhado e objetivo, com excelente conteúdo.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 2 anos atrás
por Alexandre César Reis Trés

O curso entrega o que promete. O Jones tem uma boa didática e responde as dúvidas. Recomendo.

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Walas Silva
Publicado 2 anos atrás
Muito bom

muito esclarecedor o curso, pensei que iria ser mais complexo.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 anos atrás
por Jose da Costa Ferreira Junior

Não exatamente, minha expectativa era que o curso apresentasse um haar cascade bem treinado. o fato do classificador não conseguir detectar as canecas foi frustante, a sensação é de insegurança em utilizar esse tipo de tecnologia.

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