Reconhecimento de Gestos e Acoes com Python e OpenCV

Construa um detector da linguagem Libras e um detector de polichinelos! Entre para a área da Visão Computacional!
Reconhecimento de Gestos e Acoes com Python e OpenCV
File Size :
3.10 GB
Total length :
4h 51m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 1/2021

Ratings

4.8/5

Reconhecimento de Gestos e Acoes com Python e OpenCV

What you’ll learn

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)

Reconhecimento de Gestos e Acoes com Python e OpenCV

Requirements

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)

Description

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.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! 🙂

Overview

Section 1: Introdução

Lecture 1 Boas-vindas e conteúdo do curso

Lecture 2 Mais sobre Inteligência Artificial

Lecture 3 Slides + Recursos para download

Section 2: Teoria básica

Lecture 4 Introdução a reconhecimento de gestos e ações

Lecture 5 Modelo MPII e COCO CAFFE

Lecture 6 Redes neurais convolucionais

Lecture 7 Arquitetura VGGNET

Lecture 8 Mapas de confiança e afinidade

Section 3: Mapa de calor

Lecture 9 Arquivos Google Drive

Lecture 10 Importação das bibliotecas

Lecture 11 Conexão com o drive e acesso aos arquivos

Lecture 12 Acesso ao modelo MPII

Lecture 13 Carregamento da imagem de teste

Lecture 14 Leitura do modelo MPII

Lecture 15 Definição das dimensões da imagem de entrada

Lecture 16 Conversão da imagem para Blob Caffe

Lecture 17 Saída do modelo

Lecture 18 Mapa de confiança

Lecture 19 Mapa de afinidade

Section 4: Pontos chave do corpo

Lecture 20 Iniciando o projeto

Lecture 21 Pares de pontos

Lecture 22 Carregamento da imagem

Lecture 23 Definição do modelo

Lecture 24 Plotagem das saídas na imagem

Lecture 25 Máscara para desenho do esqueleto

Lecture 26 Desenho do esqueleto

Lecture 27 Exibição dos resultados

Lecture 28 Complemento: Detecção de pontos chave de várias pessoas

Section 5: Projeto 1: Reconhecimento de polichinelos

Lecture 29 Iniciando o projeto

Lecture 30 Variáveis para cores

Lecture 31 Variáveis para validação

Lecture 32 Carregamento do vídeo

Lecture 33 Salvar resultados e leitura do modelo

Lecture 34 Detecção de polichinelos I

Lecture 35 Detecção de polichinelos II

Lecture 36 Detecção de polichinelos III

Lecture 37 Detecção de polichinelos IV

Lecture 38 Detecção de polichinelos V

Lecture 39 Detecção de polichinelos VI

Lecture 40 Detecção de polichinelos VII

Lecture 41 Detecção de polichinelos VIII

Lecture 42 Detecção de polichinelos IX

Lecture 43 Visualização dos resultados

Section 6: Projeto 2: Tradução em libras com pontos chave da mão

Lecture 44 Pontos chave da mão

Lecture 45 Iniciando o projeto

Lecture 46 Tradução em libras I

Lecture 47 Tradução em libras II

Lecture 48 Tradução em libras III

Lecture 49 Tradução em libras IV

Lecture 50 Tradução em libras V

Lecture 51 Tradução em libras VI

Lecture 52 Tradução em libras VII

Lecture 53 Tradução em libras VIII

Lecture 54 Libras em vídeos

Lecture 55 Libras pela Webcam

Lecture 56 Dificuldades e limitações

Lecture 57 Projetos semelhantes

Lecture 58 AULA BÔNUS

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

Course Information:

Udemy | Português | 4h 51m | 3.10 GB
Created by: Jones Granatyr

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