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Detecção de Movimentos com Python e OpenCV
Implemente um contador de veículos e um detector de distanciamento social utilizando algoritmos de subtração de fundo!
This Course Includes
udemy
4.7 (106 reviews )
5h 20m 
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Detecção de Movimentos com Python e OpenCV
A detecção de movimentos é uma sub-área da Visão Computacional que tem o objetivo de identificar movimentos em vídeos ou em tempo real. Esse tipo de aplicação pode ser muito útil principalmente para sistemas de vigilância, nos quais é necessário detectar movimentos suspeitos como um ladrão tentando entrar na casa. Existem várias outras aplicações, como por exemplo: análise de tráfego em rodovias, detecção e contagem de pessoas, rastreamento de animais, contagem de ciclistas, dentre outros. Um sistema de controle de tráfego pode utilizar essas técnicas para identificar o número de carros e caminhões que passam pela rodovia diariamente e em determinados horários, para então realizar um planejamento de manutenção na pista. E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como utilizar
algoritmos de subtração de fundo para detectar movimentos em vídeos
, tudo passo a passo e utilizando a linguagem Python! Confira abaixo os principais tópicos que você aprenderá, bem como os projetos práticos:
Intuição teórica básica sobre a subtração de fundos e os principais algoritmos: MOG (Mixture of Gaussians), GMG (Godbehere, Matsukawa e Goldbert), KNN (K Nearest Neighbors) e CNT (Count)
Comparativo de qualidade e desempenho de cada algoritmo
Projeto prático 1: detector de movimento para monitorar ambientes
Projeto prático 2: detector de distanciamento social para identificar possíveis aglomerações de pessoas
Projeto prático 3: contador de carros e caminhões em rodovias
Ao final do curso, você poderá criar seus próprios projetos de detecção de movimentos!
What You Will Learn?
- Entender a teoria básica sobre subtração de fundos aplicado em detecção de movimentos .
- Implementar os algoritmos MOG, GMG, KNN e CNT com o OpenCV, bem como comparar a qualidade e desempenho .
- Melhorar a qualidade dos vídeos utilizando técnicas de pré-processamento, como operações morfológicas e desfoque .
- Implementar um detector de movimento para monitoração de ambientes .
- Implementar um detector de distanciamento social para verificar a existência de aglomerações .
- Implementar um contador de carros e caminhões utilizando vídeos de rodovias.