Projeto para a Matéria de Visão Computacional utilizando Python e OpenCV
Projeto desenvolvido para o Curso de Pós Graduacao de Inteligencia Artificial e Aprendizagem de Máquina
com o objetivo de demonstrar o uso da Linguagem Python e a Biblioteca OpenCV para o processamento de imagens e identificação de objetos.
Técnicas de Processamento:
Conversão RGB
Leitura e conversao da imagem usando openCV, do formato BGR para RGB.
Níveis de Cinza
Uso das Funções cv.split() e np.max() da biblioteca numpy para dividir os canais: vermelho (R), verde (G) e azul (B) e obter o máximo valor entre os componentes em tons de cinza.
Limiarização (Binarização)
Converte a imagem em uma imagem binária (Preto e Branco) onde as áreas relevantes são destacadas e limiarizadas usando um valor de threshold para segmentar e destacar os objetos.
Detecção de Componentes Conexos
Utiliza-se a função connectedComponentsWithStats da biblioteca OpenCV para identificar as areas com objetos presentes na imagem binária
Detecção de Porcas e Parafusos com Python e OpenCV
Selecione uma imagem da Galeria para Processamento.
