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Introdução à imagens

1. O que são imagens digitais e como são feitas​

Autoestudo

2. Como o computador armazena imagens​

Autoestudo

3. Estrutura de dados para armazenar imagens​

Autoestudo

4. O openCV​

Aviso

Esse conteúdo é um esboço inicial feito pelo chatGPT. Vou revisar mais tarde.

4.1. O que é OpenCV?​

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de programação voltada para visão computacional e aprendizado de máquina. Desenvolvida inicialmente pela Intel, ela é uma ferramenta poderosa e amplamente utilizada em aplicações de visão computacional, como detecção de objetos, reconhecimento de faces, processamento de imagem, entre outros. A biblioteca é escrita em C++ mas possui bindings para outras linguagens como Python, Java, e MATLAB, o que facilita sua utilização em diferentes projetos.

4.2. Como funciona o OpenCV?​

OpenCV fornece uma coleção de mais de 2500 algoritmos otimizados que podem ser usados para diversas tarefas de visão computacional. Esses algoritmos permitem desde o processamento básico de imagens (como filtragem, transformação, e análise de contornos) até tarefas mais complexas (como segmentação de objetos, reconhecimento de faces e gestos).

4.3. Instalando OpenCV​

Para usar OpenCV com Python, primeiro precisamos instalar a biblioteca. Podemos fazer isso facilmente utilizando o pip:

pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless # Para máquinas sem GUI

4.4. Exemplo: Capturando e Exibindo Imagens da Webcam em Tempo Real​

Vamos agora criar um exemplo prático utilizando a biblioteca cv2 do OpenCV para capturar imagens da webcam e exibi-las em uma janela em tempo real.

Primeiro, precisamos importar as bibliotecas necessárias:

import cv2

Vamos acessar a webcam utilizando a função cv2.VideoCapture(). O parâmetro 0 indica que estamos acessando a webcam padrão do sistema:

cap = cv2.VideoCapture(0)

Vamos agora criar um loop que captura os quadros da webcam e os exibe em uma janela. Para interromper o loop, podemos pressionar a tecla q:

while True:
    # Captura o quadro
    ret, frame = cap.read()
    
    # Verifica se a captura foi bem-sucedida
    if not ret:
        break
    
    # Exibe o quadro em uma janela
    cv2.imshow('Webcam', frame)
    
    # Aguarda a tecla 'q' para sair
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Libera a captura e fecha as janelas
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
  1. Importação: Importamos a biblioteca cv2.
  2. Acessar a Webcam: Utilizamos cv2.VideoCapture(0) para acessar a webcam padrão.
  3. Loop de Captura: Dentro do loop, lemos cada quadro da webcam usando cap.read().
    • ret: Um booleano que indica se a captura foi bem-sucedida.
    • frame: O quadro capturado.
  4. Exibição: Utilizamos cv2.imshow('Webcam', frame) para exibir cada quadro em uma janela chamada "Webcam".
  5. Espera por Tecla: cv2.waitKey(1) aguarda por 1 milissegundo. Se a tecla q for pressionada, o loop é interrompido.
  6. Liberação de Recursos: Após sair do loop, liberamos a captura da webcam (cap.release()) e fechamos todas as janelas abertas (cv2.destroyAllWindows()).