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O que você aprenderá

  • Aprenda a detectar pontos chave do corpo e da mão em vídeos e imagens
  • Aprenda a teoria básica sobre os modelos MPII e COCO CAFFE
  • Implemente um detector de polichinelos
  • Implemente um detector das letras em Libras (Linguagem Brasileira de Sinais)

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 básicos sobre o OpenCV são desejáveis (não obrigatório)

Descrição

Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de reconhecimento de gestos e ações, que visa identificar ações específicas que pessoas podem executar em imagens ou vídeos. Um tipo de aplicação é um sistema de vigilância por vídeos, no qual ações suspeitas podem ser detectadas, como por exemplo: um passageiro abandonando uma bagagem no aeroporto ou uma possível futura ação de assalto! A ideia é detectar os pontos chave do corpo e da mão, podendo treinar um algoritmo para qualquer tipo de cenário.

E para levar você até essa área, neste curso você desenvolverá passo a passo dois projetos práticos utilizando a linguagem Python e a biblioteca OpenCV! No primeiro projeto, vamos analisar o exercício físico polichinelo para verificar se a pessoa está fazendo o exercício corretamente. Por outro lado, no segundo projeto faremos a detecção por imagem ou vídeo das principais letras do alfabeto em Libras (Linguagem Brasileira de Sinais), ou seja, baseado no movimento das mãos conseguiremos prever qual letra a mão representa.

O objetivo principal deste curso é que você tenha uma visão prática de como utilizar o OpenCV nesses projetos, portanto, nós mostraremos somente uma intuição básica sobre o funcionamento do algoritmo. Este curso é para todos os níveis, ou seja, se este for o seu primeiro contato com a área de Visão Computacional você conseguirá acompanhar o curso. Da mesma forma, se você já tem experiência na área também aproveitará o conhecimento adquirido com o desenvolvimento dos projetos práticos

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 movimentos
  • Alunos de graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Publicado 7 meses atrás
por Vinicius Venâncio Martins

Curso muito bem explicado

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Fernando Pereira

Muito bom o conteudo, parabêns.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Gabriel Alves da Silva

otima explicação

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Luciano Mancuso
Publicado 1 ano atrás
De uma forma bem explicada

Gostei da didática e dos exemplos usdos. Eu esperava uma aula explicativa do exemplo com WEBCam.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 2 anos atrás
por João Guilherme Teixeira Braga Carvalho

Tenho diversos cursos seus, e todos eles me ajudaram nos projetos que eu tinha de fazer. E sempre responderam as minhas dúvidas. Aula show!

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Publicado 2 anos atrás
por Raphael Paciullo Ramalho

Curso excelente com bastante informação sobre o OpenCV. Ideal para quem está iniciando nessa nova área.

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Publicado 2 anos atrás
por Rosivaldo Rodrigues

Curso bem instrutivo, com muitas informações úteis e relevantes e muito, muito simples de seguir.

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Sergio Barros
Publicado 3 anos atrás
Todo curso merece um feedbak

Além de ser um assunto super motivador, achei sensacional a forma da apresentação. É um curso básico, e mesmo eu sendo bacharel em ciência da computação e já conhecendo alguns fundamentos muito foi somado de forma alguma foi enfadonho.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 anos atrás
por Rodan

Perfeito!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 anos atrás
por Lucas Samuel Lopes Santos

Estou satisfeito!!! Gostaria de saber mais sobre a libras com webCam... É o mais complexo aí e precisa de ajustes.

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