Solução de segmentação de imagens voltado para a remoção de solo em imagens aéreas obtidas por drones de plantações de soja. Processo seletivo da empresa CROMAI. Obs: acesse o arquivo "relatorio_final.txt" para conferir mais informações sobre como o case foi resolvido e quais foram os métodos e tecnologias usadas.
Sua empresa está desenvolvendo um algoritmo de segmentação de imagens voltado para a remoção de solo em imagens aéreas obtidas por drones de plantações de soja. O algoritmo deve ser robusto o suficiente para não sofrer interferência causadas por condições de iluminação e cenários adversos.
Planeje e implemente um algoritmo de remoção de solo utilizando técnicas de visão computacional para garantir a precisão e técnicas de otimização de computação para acelerar o processamento e garantir a escalabilidade.
- Código com comentários;
- Imagens resultantes;
- Relatório final.
- Salve as imagens obtidas pelo seu algoritmo em uma pasta outputs, produza resultados lado a lado como as que estão na pasta de exemplos;
- Comente o código de forma que seja possível entendermos a sua forma de pensar e a lógica utilizada;
- Faça um arquivo
requirements.txt
contendo todas as dependências do teu código; - O código deve ser implementado obrigatoriamente na linguagem Python;
- Explorar diferentes alternativas de algoritmos e metrificar qual alternativa se saiu melhor será um diferencial a ser avaliado;
- Você pode utilizar qualquer técnica de visão computacional, desde técnicas clássicas até técnicas baseadas em deep learning. Lembre-se: o dataset que você possui é escasso!
- OpenCV: Uma das bibliotecas mais populares para visão computacional.
- Scikit-image: Biblioteca para processamento de imagens.
- TensorFlow: Biblioteca de aprendizado de máquina desenvolvida pelo Google.