Introduçô à Visô Computacional: Uma abordagem prática com Python e OpenCV.

Description

1 Introdução à Visão Computacional 2 Preparando o ambiente de estudo 2.1 Instalação no Windows e Mac OS 2.2 Instalação no Linux 2.3 Instalação das bibliotecas 2.4 Execução de programas 3 Aquisição de imagem 3.1 Câmeras digitais 3.2 Sensores CCD e CMOS 3.3 Formação da imagem 3.4 Resolução e quantização 3.5 Cor de imagens 3.6 Formatos de imagem 3.7 Prática com Python e OpenCV 4 Representação de cores no espaço 4.1 Cores no espaço RGB 4.2 Cores no espaço HSV 5 Pré-processamento 5.1 Operações básicas 5.2 Histograma de cores 5.3 Transformações geométricas 5.4 Operações aritméticas 5.5 Ruído em imagens 6 Aplicação de filtros 6.1 Filtro de média 6.2 Filtro gaussiano 6.3 Filtro de mediana 6.4 Filtro bilateral 7 Realce de bordas 7.1 Operador de Sobel 7.2 Operador laplaciano 7.3 Filtro máscara de desaguçamento 7.4 Detector de bordas de Canny 8 Operações morfológicas 8.1 Elemento estruturante 8.2 Erosão e dilatação 8.3 Abertura e fechamento 8.4 Gradiente morfológico 8.5 Top Hat 8.6 Tratamento de ruído 9 Segmentação de objetos 9.1 Segmentação por binarização 9.2 Segmentação por cor 9.3 Segmentação por bordas 9.4 Segmentação por movimento 10 Extração de características 10.1 De aspecto 10.2 Dimensionais 10.3 Inerciais 10.4 Topológicas 11 Reconhecimento de Padrões 12 Classificador K-NN 12.1 Algoritmo K-NN 12.2 K-NN com scikit-learn 13 Algoritmo Haar Cascade 13.1 Detecção de objetos 14 Aplicações da Visão Computacional 14.1 Reconhecimento de objetos 14.2 Reconhecimento de cores 14.3 Contagem de objetos 14.4 Distância entre objetos 14.5 Rastreamento de objetos 14.6 Reconhecimento de caracteres 15 Referências bibliográficas