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🌠 Formação Técnica SENAI CIMATEC - Atos Bull 🌠

Equipe 💻:

• Professor, Lucas Amparo Barbosa - MCS. Ciência da Computação UFBA.
• Professor, Ivan Oliveira Tarifa - MCS. Engenharia Mecânica.
• Coordenador, Adhvan Novaes Furtado - Gerente de Computação no SENAI/CIMATEC.

Sobre 🤔:

O objetivo dessa formação é consolidar mão-de-obra qualificada na área de Visão Computacional por meio de exercícios práticos, aplicados aos mais diversos contextos, principalmente Processamento de Imagens e Robótica.

Ementa do Curso 🏫:

(08/10) Aula 1 - Introdução a OpenCV e Filtros

• Conteúdo
• Compilação do Opencv
• Manipulando Arquivos e Câmeras
• Filtrando Imagens
• Códigos
• Slides

(09/10) Aula 2 -

• Conteúdo
• Filtros Avançados
• Detecção de Bordas
• Contornos
• Segmentação
• Códigos
• Slides

(14/10) Aula 3 -

• Conteúdo
• Keypoints
• Keypoint Matching
• Stitching
• Códigos
• Slides

(06/10) Aula 4 -

• Conteúdo
• Haar Cascade
• Tracking de Faces
• Tracking de outras partes do corpo
• Códigos
• Slides

(21/10) Aula 5 -

• Conteúdo
• O espaço R3
• Representações de Profundidade
• Transformações em R3
• Mapa de Disparidade
• Projeção e Deprojeção de nuvens de ponto
• Códigos
• Slides

(23/10) Aula 6 -

• Conteúdo
• Objeto 3D
• Sensores
• Shape from Motion
• ICP
• Registration
• Slides

(28/10) Aula 7 -

• Conteúdo
• Saliência Visual
• Mean Shift
• Padrões Visuais
• Support Vector Machine
• Introdução a Machine Learning
• Slides

(30/10) Aula 8 -

• Conteúdo
• Reconhecimento em Geral
• Reconhecimento Facial
• Reconhecimento de Emoções
• Slides

(01/11) Desafios Finais -

• Conteúdo
• Puzzle
• Oil in Canvas
• Pencil Sketch
• Cubic Mosaic
• Código

Dependências 🚚:

As dependências do projeto são descritas em um arquivo de dependências dentro do repositório. Em resumo, aqui está o que você vai precisar para executar o projeto:

• cmake.
• opencv.
• git.
• libgtk2.0-dev.
• pkg-config.
• libavcodec-dev.
• libavformat-dev.
• libswscale-dev.
• python-dev.
• python-numpy.
• libtbb2.
• libtbb-dev.
• libjpeg-dev.
• libpng-dev.
• libtiff-dev.
• libjasper-dev.
• libdc1394-22-dev.

Para instalar as dependências mais rapidamente, você pode executar o seguinte comando no terminal, dentro do repositório clonado:

sh ./dependencies/install_tools

Certifique-se de ter todas as dependências antes de começar o curso.

Processo de Desenvolvimento ⚙️:

Ferramentas utilizadas 🛠️:

• VScode.
• OpenCV.
• Cmake.

Como contribuir 🫂:

Licença 📜:

Todos os códigos desse repositório estão sob a licença Apache V2. Podem ser utilizados, reproduzidos e repassados sem qualquer restrição, desde que os devidos créditos sejam dados.

Bibliografia Básica 📙:

[1] HOWSE, Joseph; JOSHI, Prateek; BEYELER, Michael. OpenCV: Computer Vision Projects with Python - Learning Path. Editora Packt, 20XX. Disponível em: https://subscription.packtpub.com/search?query=opencv%20computer%20vision%20projects%20python. Acesso em: 18 de junho de 2023.

[2] BAGGIO, Daniel Lélis et al. Mastering OpenCV 3. Editora Packt, 20XX. Disponível em: https://www.amazon.com/Mastering-OpenCV-Daniel-L%C3%A9lis-Baggio-ebook/dp/B01N7G0BKE. Acesso em: 18 de junho de 2023.

Resultados do Curso 📈: