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Detector de objetos em Python

Detector de objetos em Python

Bibliotecas usadas

• tkinter
• cv2
• PIL

Sobre o código

Aplicação simples de visão computacional em Python. Ele permite carregar uma imagem ou iniciar a webcam, e então processa a imagem usando um modelo de visão computacional. O resultado do processamento é exibido em um canvas.

Começo do código

O código começa importando as seguintes bibliotecas:

• cv2: Biblioteca OpenCV, que fornece funções para processamento de imagens e visão computacional.
• tkinter: Biblioteca Tkinter, que fornece uma interface gráfica para Python.
• filedialog: Módulo da biblioteca Tkinter que permite selecionar arquivos do sistema de arquivos.
• Image: Módulo da biblioteca PIL que permite trabalhar com imagens.
• ImageTk: Módulo da biblioteca PIL que permite converter imagens para o formato PhotoImage, que pode ser usado no canvas do Tkinter.

Classe VisaoComputacional

A classe VisaoComputacional é a classe principal da aplicação. Ela contém os seguintes métodos:

• __init__(self, root): Método construtor da classe. Inicializa os componentes da interface gráfica e define o modelo de visão computacional.
• carregar_imagem(self): Método que carrega uma imagem do sistema de arquivos.
• iniciar_webcam(self): Método que inicia a webcam.
• processar_imagem(self, imagem): Método que processa uma imagem usando o modelo de visão computacional.
• mostrar_resultado(self, resultado): Método que exibe o resultado do processamento da imagem.

Método init(self, root)

O método construtor da classe VisaoComputacional inicia os seguintes componentes da interface gráfica:

• Um botão para carregar uma imagem.
• Um botão para iniciar a webcam.
• Uma etiqueta para exibir o resultado do processamento da imagem.
• Um canvas (?) para exibir a imagem processada.

Método carregar_imagem(self)

O método carregar_imagem(self) abre um diálogo de arquivo para permitir que o usuário selecione uma imagem. Depois que o usuário seleciona uma imagem, o método carrega a imagem usando a biblioteca OpenCV.

Método iniciar_webcam(self)

O método iniciar_webcam(self) inicia a webcam. O método usa a biblioteca OpenCV para capturar imagens da webcam.

Método processar_imagem(self, imagem)

O método processar_imagem(self, imagem) processa uma imagem usando o modelo de visão computacional. O método específico de processamento é definido no método.

Método mostrar_resultado(self, resultado)

O método mostrar_resultado(self, resultado) exibe o resultado do processamento da imagem. O método converte a imagem para o formato RGB, que é o formato suportado pelo canvas (?) do Tkinter. Em seguida, o método cria uma imagem PhotoImage a partir da imagem convertida. Por fim, o método atualiza o canvas para exibir a imagem processada.

Teste de detecção de rosto

Também define o modelo de visão computacional como um classificador Haarcascades, que é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser usado para detectar objetos em imagens.

Dúvidas

• Canvas é uma matriz bidimensional de pixels, que podem ser usados para representar imagens, gráficos e texto.
Ele também pode ser usado para armazenar dados de outras formas, como pontos, linhas e formas.