Visão computacional com Python e OpenCV

🌟 Curso Completo: Visão Computacional com Python e OpenCV 🌟

Sobre o Curso:

Desenvolva programas para manipulação de imagem usando Python e OpenCV. Esse curso é uma introdução aos fundamentos da visão computacional e ao processamento de imagens, utilizando o Python 3 dentro do ambiente de Jupyter Notebook. 🐍✨

Evolução Continua:

A área de visão computacional é dinâmica, sempre evoluindo com novas técnicas e abordagens. Neste curso, temos o compromisso de incluir ou atualizar temas novos todo mês, garantindo que você esteja sempre na vanguarda das práticas mais recentes. 🔄🚀

O Que Você Aprenderá:

• Fundamentos de Visão Computacional: Entenda os conceitos básicos e como eles se aplicam na análise de imagens e no reconhecimento de padrões.
• Instalação e Configuração do OpenCV: Aprenda a configurar o OpenCV em seu sistema para começar a trabalhar com visão computacional.
• Processamento de Imagens: Domine técnicas essenciais como filtros espaciais, realce de bordas e operações morfológicas.
• Segmentação de Imagem: Descubra como segmentar imagens e extrair informações relevantes delas.
• Extração de Características: Aprenda a identificar e extrair características úteis a partir de imagens, o que é fundamental para muitas aplicações.

Por Que Escolher Este Curso?

• Aplicação Multidisciplinar: A visão computacional toca em diversas áreas do conhecimento, abrindo portas para inúmeras aplicações práticas.
• Biblioteca OpenCV: Utilize uma das melhores ferramentas de código aberto para desenvolver projetos em visão computacional e processamento de imagem.
• Exemplos Práticos: Compreenda os conceitos através de exemplos concretos e aplicáveis.
• Guia Escolar: Seja complete novato ou tenha um entendimento básico, este curso será seu mentor para explorar os algoritmos mais relevantes do OpenCV.

Estrutura do Curso:

1. Introdução ao Python e Jupyter Notebook: Configuração e ambiente de desenvolvimento.
2. Fundamentos de Imagem e Processamento Digital: Conceitos básicos, histogramas e transformações.
3. Filtragem Espacial: Aprenda a manipular imagens com filtros como Sobel, Laplacian, Gaussiano, entre outros.
4. Detecção de Bordas: Técnicas como Canny, Sobel, e Laplacian de Canny.
5. Operações Morfológicas: Dilatação, erosão, abertura e fechamento.
6. Segmentação de Imagens: Técnicas baseadas em contornos, regiões de interesse e segmentação por colorido.
7. Extração de Características: Descoberta de borda de contornos, descriptores de características (HOG, SIFT, SURF).
8. Projetos Finais: Aplique o que aprendeu em projetos práticos para solidificar seu conhecimento.

Inscreva-se agora e embarque nesta jornada de descoberta na visão computacional com Python e OpenCV! 🚀🎓