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)
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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