Visão Geral

O curso OpenCV for Real-Time Video Processing oferece uma imersão nas técnicas de processamento de vídeo em tempo real utilizando a poderosa biblioteca OpenCV. Nele, os alunos aprenderão a capturar, manipular e processar fluxos de vídeo em tempo real, aplicando técnicas avançadas para detecção de movimento, rastreamento de objetos, reconhecimento facial e filtros visuais. Ideal para quem deseja desenvolver soluções que exigem processamento rápido e eficiente de vídeos ao vivo, como sistemas de segurança, automação e interação em tempo real.

Objetivo

Após realizar este curso OpenCV for Real-Time Video Processing, você será capaz de:

• Capturar e processar vídeos em tempo real utilizando OpenCV
• Aplicar técnicas de detecção de movimento e rastreamento de objetos
• Implementar filtros e efeitos visuais em tempo real
• Desenvolver soluções para automação e sistemas interativos baseados em vídeo

Publico Alvo

• Engenheiros de software
• Desenvolvedores de visão computacional
• Cientistas de dados
• Profissionais interessados em automação e sistemas em tempo real

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python
• Familiaridade básica com OpenCV
• Noções de processamento de imagens e vídeos

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Real-Time Video Processing

1. Overview of video processing in real-time applications
2. Understanding video streams and frame processing
3. Basics of OpenCV for video handling

Setting Up the Environment for Video Processing

1. Installing OpenCV and related libraries
2. Setting up the Python environment for real-time video applications
3. Capturing video from webcams and external cameras

Basic Operations with Video Frames

1. Reading and displaying video frames
2. Manipulating video frame properties (resize, crop, rotate)
3. Converting frames between different color spaces

Applying Filters and Effects to Video

1. Implementing basic filters (blur, sharpen, edge detection)
2. Applying advanced filters and effects in real-time
3. Using custom filters on video streams

Motion Detection in Real-Time

1. Basics of motion detection in video streams
2. Implementing background subtraction techniques
3. Detecting and highlighting moving objects

Object Tracking with OpenCV

1. Introduction to object tracking algorithms (KCF, CSRT, etc.)
2. Implementing multi-object tracking in real-time
3. Applications of object tracking in real-world scenarios

Face and Feature Detection in Video

1. Real-time face detection using OpenCV
2. Detecting facial landmarks and expressions
3. Implementing feature detection in live video feeds

Optical Flow for Motion Estimation

1. Introduction to optical flow techniques
2. Estimating motion in real-time using optical flow
3. Implementing Lucas-Kanade and Dense Optical Flow

Real-Time Video Analytics and Processing

1. Analyzing video content in real-time
2. Creating dashboards for real-time analytics
3. Extracting insights from live video feeds

Video Recording and Saving

1. Saving processed video streams
2. Adding real-time annotations and overlays
3. Optimizing video storage formats and settings

Deploying Real-Time Video Applications

1. Optimizing video processing for performance
2. Running real-time video processing on low-power devices
3. Integrating real-time video applications into larger systems

Final Project: Building a Real-Time Video Processing Application

1. Developing a full video processing solution
2. Implementing real-time object tracking and detection
3. Recording, processing, and analyzing video in real-time