Visão Geral

A aplicação prática da Visão Computacional ganha vida quando aliada à programação, e é exatamente isso que você irá desenvolver neste curso. Utilizando Python como ferramenta principal, você aprenderá a implementar, na prática, técnicas fundamentais de Computer Vision que sempre foram a base da área. Com uma abordagem direta e orientada à execução, o curso mostra como sair da teoria e construir soluções reais de análise de imagens, seguindo uma linha sólida e bem estruturada, como tradicionalmente se ensina na área.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Aplicar conceitos básicos de Computer Vision utilizando Python
• Manipular imagens e vídeos programaticamente
• Utilizar bibliotecas como OpenCV para processamento de imagens
• Implementar técnicas iniciais de detecção e análise visual
• Desenvolver pequenos projetos práticos na área

Publico Alvo

• Estudantes iniciantes em programação e tecnologia
• Interessados em Inteligência Artificial e Visão Computacional
• Pessoas que desejam aprender Computer Vision na prática
• Desenvolvedores que querem aplicar Python em projetos visuais

Pre-Requisitos

• Lógica de programação básica
• Noções de Python
• Conhecimentos básicos de imagens digitais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Getting Started with Computer Vision and Python

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

Module 2 – Image Manipulation with OpenCV

1. Resizing, cropping, and rotating images
2. Changing color spaces
3. Drawing shapes and text
4. Working with image channels

Module 3 – Working with Videos

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

Module 4 – Image Transformations

1. Translation, rotation, and scaling
2. Affine transformations
3. Perspective transformations
4. Practical use cases

Module 5 – Basic Detection Techniques

1. Edge detection (Canny)
2. Thresholding techniques
3. Contour detection
4. Shape recognition basics

Module 6 – Object Detection Fundamentals

1. Introduction to object detection
2. Haar cascades
3. Face detection basics
4. Real-time detection

Module 7 – Image Processing Optimization

1. Performance considerations
2. Reducing computational cost
3. Working with large images
4. Code optimization techniques

Module 8 – Project: Real-Time Vision Application

1. Building a real-time application
2. Combining multiple techniques
3. Detecting objects via webcam
4. Final project presentation