Rastreamento de Objetos com Python e OpenCV

Utilize 12 algoritmos diferentes para rastreamento de objetos em vídeos e pela webcam
Rastreamento de Objetos com Python e OpenCV
File Size :
2.63 GB
Total length :
4h 46m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 10/2021

Ratings

4.6/5

Rastreamento de Objetos com Python e OpenCV

What you’ll learn

Rastreie objetos de vídeos e pela webcam utilizando o Python e o OpenCV
Entenda a teoria básica dos principais algoritmos de rastreamento de objetos
Implemente 12 algoritmos de rastreamento de objetos
Entenda as diferenças entre detecção de objetos e rastreamento de objetos

Rastreamento de Objetos com Python e OpenCV

Requirements

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)

Description

Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de rastreamento de objetos, que visa localizar um objeto em quadros sucessivos de um vídeo. Um exemplo de aplicação é um sistema de vigilância e segurança por vídeos, no qual ações suspeitas podem ser detectadas. Outros exemplos é o monitoramento de tráfego em rodovias e também a análise do movimento de jogadores em uma partida de futebol! Neste último exemplo, é possível traçar a rota completa que o jogador seguiu durante a partidaE para levar você até essa área, neste curso você aprenderá os principais algoritmos de rastreamento de objetos utilizando a linguagem Python e a biblioteca OpenCV! Você aprenderá o básico da teoria de 12 (doze) dos principais algoritmos e fará as implementações passo a passo! Ao final do curso você saberá como aplicar rastreamento em vídeos e pela webcam e poderá desenvolver os seus próprios projetos.Os seguintes algoritmos serão abordados: Boosting, MIL (Multiple Instance Learning), KCF (Kernel Correlation Filters), CSRT (Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability), MedianFlow, TLD (Tracking Learning Detection), MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error), Goturn (Generic Object Tracking Using Regression Networks), Meanshift, CAMShift (Continuously Adaptive Meanshift), Optical Flow Sparse e Optical Flow Dense.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 dos algoritmos. 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.

Overview

Section 1: Introdução

Lecture 1 Boas-vindas e conteúdo do curso

Lecture 2 Mais sobre Inteligência Artificial

Lecture 3 Recursos para download – ATUALIZAÇÃO NOS FONTES

Section 2: Rastreamento de objetos

Lecture 4 Rastreamento de objetos x Detecção de objetos

Lecture 5 Algoritmos de rastreamento de objetos – complementar

Lecture 6 Algoritmos BOOSTING e MIL

Lecture 7 Algoritmos KCF e CSRT

Lecture 8 Algoritmos MedianFlow, TLD, MOSSE e Goturn

Lecture 9 Instalação das ferramentas

Lecture 10 Rastreamento de um objeto 1

Lecture 11 Rastreamento de um objeto 2

Lecture 12 Rastreamento de um objeto 3

Lecture 13 Rastreamento de um objeto 4

Lecture 14 Rastreamento de mais objetos 1

Lecture 15 Rastreamento de mais objetos 2

Lecture 16 Rastreamento de mais objetos 3

Lecture 17 Rastreamento com Goturn

Lecture 18 Detecção de objetos

Lecture 19 Detecção de objetos + rastreamento 1

Lecture 20 Detecção de objetos + rastreamento 2

Lecture 21 Algoritmo Meanshift – teoria

Lecture 22 Algoritmo Meanshift – implementação 1

Lecture 23 Algoritmo Meanshift – implementação 2

Lecture 24 Algoritmo CAMShift – teoria

Lecture 25 Algoritmo CAMShift – implementação

Lecture 26 Algoritmo Optical Flow Sparse – teoria

Lecture 27 Algoritmo Optical Flow Sparse – implementação 1

Lecture 28 Algoritmo Optical Flow Sparse – implementação 2

Lecture 29 Algoritmo Optical Flow Sparse – implementação 3

Lecture 30 Algoritmo Optical Flow Dense – teoria

Lecture 31 Algoritmo Optical Flow Dense – implementação

Lecture 32 Considerações finais

Lecture 33 AULA BÔNUS

Pessoas interessadas em Inteligência Artificial,Pessoas interessadas na área de visão computacional utilizando o Python e o OpenCV,Pessoas interessadas em rastreamento de objetos,Alunos de graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

Course Information:

Udemy | Português | 4h 46m | 2.63 GB
Created by: Jones Granatyr

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