Visão Geral

A Visão Computacional é uma das áreas mais fascinantes da tecnologia moderna, permitindo que máquinas interpretem e compreendam imagens e vídeos de forma semelhante aos seres humanos. Neste curso, você será introduzido aos conceitos fundamentais dessa área, explorando desde a formação de imagens digitais até técnicas básicas de análise visual, sempre com uma abordagem prática e estruturada.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional
• Entender como imagens digitais são representadas e processadas
• Aplicar técnicas básicas de manipulação de imagens
• Utilizar bibliotecas iniciais para processamento de imagens em Python
• Preparar base sólida para estudos mais avançados em Computer Vision

Publico Alvo

• Estudantes iniciantes em tecnologia e programação
• Interessados em Inteligência Artificial e análise de imagens
• Pessoas que desejam iniciar na área de Computer Vision
• Desenvolvedores que querem expandir suas habilidades

Pre-Requisitos

• Lógica de programação básica
• Noções iniciais de Python
• Matemática básica (álgebra e interpretação de gráficos)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Computer Vision

1. What is Computer Vision
2. History and evolution of the field
3. Applications in real world
4. Difference between Human Vision and Machine Vision

Module 2 – Digital Image Fundamentals

1. What is a digital image
2. Pixels and resolution
3. Image representation (grayscale and RGB)
4. Image formats and compression basics

Module 3 – Basic Image Processing Techniques

1. Image reading and visualization
2. Image resizing and cropping
3. Color space transformations
4. Basic filtering (blur, sharpening)

Module 4 – Mathematical Foundations for Vision

1. Basic linear algebra concepts
2. Matrices and vectors in images
3. Coordinate systems
4. Transformations (translation, rotation, scaling)

Module 5 – Introduction to OpenCV with Python

1. Installing and setting up OpenCV
2. Reading and displaying images
3. Drawing shapes and text
4. Simple image operations

Module 6 – Feature Detection Basics

1. What are image features
2. Edge detection (Sobel, Canny)
3. Corners and interest points
4. Practical examples

Module 7 – Introduction to Image Analysis

1. Thresholding techniques
2. Contours detection
3. Object basics identification
4. Simple segmentation

Module 8 – Project: First Computer Vision Application

1. Building a simple image processing project
2. Applying filters and transformations
3. Detecting shapes or objects
4. Final project presentation