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MaiconAdone/deteccao_de_veiculos

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deteccao_de_veiculos

Onde usamos Visão Computacional? Identificação de objetos

Veículos Drones Digitais Sistema de reconhecimento facial

Nubank Entrada Autorizada Identificação Criminal Reconhecimento de movimentos

Invasores Animais Import de Bibliotecas de Visão Computacional https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html

CV2 ou Python-Open-cv

É uma biblioteca de programação, de código aberto e inicialmente desenvolvida pela Intel com o objetivo de tornar a visão computacional mais acessível

O OpenCV possui módulos de Processamento de Imagens e Video I/O, Estrutura de dados, Álgebra Linear, GUI (Interface Gráfica do Usuário) Básica com sistema de janelas independentes, Controle de mouse e teclado, além de mais de 350 algoritmos de Visão computacional como: Filtros de imagem, calibração de câmera, reconhecimento de objetos, análise estrutural e outros. O seu processamento é em tempo real de imagens.

Argparse

Biblioteca de criação de argumentos que facilita a escrita de interfaces de funções. O programa define quais argumentos são necessários e argparse definirá como analisá-los.

  1. Capturar frames do video O Predict - Dados nunca vistos

  2. Utilizar o arquivo XML da Máquina Preditiva treinada com features do objeto que queremos detectar Modelo Pré - Treinado

  3. Código para detecção quando a captura de imagem for inicializada Mostrar a Detecção na imagem

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Utilizando machine learning para detectar veículos nos vídeos.

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