Curso Visao Computacional com Python e OpenCV

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Curso Visao Computacional com Python e OpenCV

40h
Visão Geral

A Visão Computacional aplicada ganha força quando utilizamos ferramentas consolidadas como o OpenCV junto com a praticidade do Python. Neste curso, você irá desenvolver aplicações reais de análise de imagens e vídeos, utilizando técnicas clássicas e eficientes que sempre foram utilizadas na área. A proposta é direta: sair do básico e construir soluções práticas, com código bem estruturado e entendimento sólido, como tradicionalmente se aprende quando o objetivo é dominar de verdade.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

  • Desenvolver aplicações de visão computacional com Python
  • Utilizar OpenCV para manipulação de imagens e vídeos
  • Implementar técnicas de detecção e reconhecimento
  • Trabalhar com processamento em tempo real
  • Criar projetos práticos aplicáveis ao mercado
Publico Alvo
  • Estudantes de tecnologia e programação
  • Interessados em Visão Computacional na prática
  • Desenvolvedores que desejam trabalhar com imagens e vídeos
  • Pessoas que querem construir projetos reais com Computer Vision
Pre-Requisitos
  • Lógica de programação
  • Conhecimentos básicos de Python
  • Noções de imagens digitais e Computer Vision
Conteúdo Programatico

Module 1 – Environment Setup and First Steps

  1. Installing Python and OpenCV
  2. Setting up development environment
  3. First image processing script
  4. Reading and displaying images

Module 2 – Image Processing with OpenCV

  1. Image manipulation (resize, crop, rotate)
  2. Color space conversions
  3. Drawing shapes and text
  4. Working with image channels

Module 3 – Video Processing

  1. Capturing video from webcam
  2. Reading video files
  3. Frame processing
  4. Saving processed videos

Module 4 – Image Transformations and Filtering

  1. Geometric transformations
  2. Blurring and smoothing
  3. Sharpening techniques
  4. Kernel and convolution

Module 5 – Edge and Feature Detection

  1. Edge detection (Canny)
  2. Corner detection
  3. Feature extraction basics
  4. Practical applications

Module 6 – Object Detection Techniques

  1. Haar Cascade classifiers
  2. Face detection
  3. Eye detection
  4. Real-time detection

Module 7 – Advanced Processing Techniques

  1. Image segmentation
  2. Thresholding techniques
  3. Contour detection
  4. Morphological operations

Module 8 – Project: Real-Time Computer Vision System

  1. Building a complete application
  2. Combining multiple techniques
  3. Real-time object detection
  4. Final project presentation
TENHO INTERESSE

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