[PDF] Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python - eBooks Review

Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python


Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python
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Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python


Reconhecimento De Imagens Com Vit Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-12

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Este livro apresenta uma abordagem prática e acessível para o reconhecimento de imagens com o modelo Vision Transformer (ViT), uma arquitetura de aprendizado profundo desenvolvida para aplicar o poder dos transformadores — originalmente projetados para linguagem natural — à área da visão computacional. Através de um exemplo programado em Python, o leitor será guiado na utilização do modelo ViT para classificar imagens reais, inclusive a partir de links da internet, utilizando ferramentas modernas como a biblioteca transformers da Hugging Face. O conteúdo abrange desde o pré-processamento da imagem com o extrator de características até a inferência final com o modelo pré-treinado, permitindo ao leitor compreender como o ViT identifica padrões visuais e associa rótulos a imagens. Esta é uma excelente introdução para estudantes, desenvolvedores e entusiastas que desejam explorar os avanços da inteligência artificial em aplicações visuais do mundo real.



Reconhecimento De Imagens Com Rede Neural Artificial Utilizando Mnist Programado Em Python


Reconhecimento De Imagens Com Rede Neural Artificial Utilizando Mnist Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-11-11

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A proposta deste trabalho é desenvolver a unidade fundamental das Redes Neurais Artificiais (RNA), conhecida como Perceptron, utilizando Python como ferramenta de programação. Inicialmente, apresentaremos a implementação prática desse conceito. Em seguida, treinaremos uma RNA com o conjunto de imagens numéricas MNIST e realizaremos predições para avaliar a eficácia do treinamento. Ao longo do processo, exploraremos exemplos que destacam tópicos essenciais da programação em Python. O objetivo é fornecer uma base teórica e prática sólida para que o leitor compreenda não apenas a implementação do Perceptron, mas também os princípios subjacentes ao funcionamento das Redes Neurais Artificiais.



Reconhecendo Imagens Atrav S Do Yolo Programado No Python


Reconhecendo Imagens Atrav S Do Yolo Programado No Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2024-07-23

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A proposta desta literatura é fazer o reconhecimento de imagens usando para isso a biblioteca YOLO v5. Desta forma, ao fazer o processamento da imagem a biblioteca será capaz de responder com confiança de 50% qual imagem foi passada para a mesma, usando o Python como ferramenta de programação através de um exemplo prático que demonstra tal implementação. Para isso, diversos exemplos são abordados apresentando tópicos importantes para se compreender a programação em Python previamente.



Reconhecimento Facial Com Deepface Programado Em Python


Reconhecimento Facial Com Deepface Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-12

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Este projeto demonstra o uso da biblioteca DeepFace para realizar reconhecimento facial entre duas imagens obtidas diretamente da internet. Utilizando Python, OpenCV e DeepFace, o sistema carrega duas imagens, analisa as características faciais nelas contidas e informa se pertencem ou não à mesma pessoa. A implementação é realizada no ambiente Google Colab, com suporte visual por meio da biblioteca cv2_imshow, facilitando o processo de teste, demonstração e visualização dos resultados. Além de oferecer uma introdução prática ao DeepFace, este exemplo é uma base ideal para aplicações de segurança, autenticação, controle de acesso, ou projetos educacionais que envolvam visão computacional e aprendizado profundo.



Usando O Fer Para Reconhecimento De Emo Es Faciais Programado Em Python


Usando O Fer Para Reconhecimento De Emo Es Faciais Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-19

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Este trabalho apresenta uma aplicação prática da biblioteca FER (Facial Expression Recognition) para o reconhecimento automático de emoções faciais em imagens estáticas. Utilizando recursos modernos de visão computacional, o projeto faz uso de modelos pré-treinados para identificar expressões como felicidade, surpresa, raiva, medo, tristeza, entre outras, a partir da análise de rostos detectados em fotos. A implementação foi realizada em Python, com o suporte das bibliotecas fer, mtcnn, OpenCV e matplotlib, integradas em um ambiente de testes com imagens reais obtidas da internet. O objetivo principal é demonstrar, de forma didática e acessível, como sistemas de detecção de emoções podem ser desenvolvidos e aplicados em diversos contextos, como segurança, marketing, acessibilidade e interfaces humanas mais inteligentes. O projeto também serve como ponto de partida para alunos, professores e entusiastas que desejam explorar o campo da inteligência artificial aplicada à análise de sentimentos visuais.



Implementando Reconhecimento Facial Com Facenet Programado Em Python


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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-06-02

Implementando Reconhecimento Facial Com Facenet Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-06-02 with Computers categories.


Este trabalho apresenta uma aplicação prática de reconhecimento facial utilizando a arquitetura FaceNet, programada em Python. O sistema é capaz de identificar similaridades entre rostos humanos a partir de imagens extraídas da internet, aplicando técnicas modernas de detecção facial com MTCNN e geração de embeddings com FaceNet. A proposta envolve o uso de imagens históricas de figuras notáveis, como Dom Pedro I e Dom Pedro II, para demonstrar a eficácia do modelo na distinção entre indivíduos. As etapas incluem a coleta de imagens via URL, detecção e extração automática dos rostos, geração de vetores de características (embeddings) e cálculo de similaridade facial com métrica de cosseno. Esta implementação reforça a aplicabilidade de redes neurais profundas no reconhecimento de faces com alta precisão, mesmo em imagens de domínio público, variadas em qualidade, iluminação e estilo.



Implementando Reconhecimento Facial Com Arcface Programado Em Python


Implementando Reconhecimento Facial Com Arcface Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-06-02

Implementando Reconhecimento Facial Com Arcface Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-06-02 with Computers categories.


Nesta literatura, exploramos a aplicação do modelo ArcFace, uma das mais avançadas técnicas de reconhecimento facial atualmente disponíveis, para identificar e comparar rostos a partir de imagens obtidas da internet. Utilizando a biblioteca InsightFace em Python, realizamos a detecção e extração automática de rostos, geração de vetores de características (embeddings) e cálculo de similaridade entre diferentes imagens faciais. O exemplo apresentado demonstra todo o fluxo básico, desde o carregamento das imagens, detecção dos rostos, extração dos embeddings faciais até a análise da similaridade utilizando o coeficiente de similaridade do cosseno. Além disso, a visualização dos rostos recortados oferece uma compreensão visual clara dos resultados. Este trabalho destaca a praticidade e o potencial do ArcFace para aplicações em segurança, autenticação, sistemas de vigilância e outros campos que demandam reconhecimento facial preciso e eficiente.



Segmenta O De Imagens Com O Dataset Oxford Iiit Programado Em Python


Segmenta O De Imagens Com O Dataset Oxford Iiit Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-19

Segmenta O De Imagens Com O Dataset Oxford Iiit Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-19 with Computers categories.


Este livro apresenta uma abordagem prática para segmentação de imagens utilizando o dataset Oxford-IIIT Pet, amplamente conhecido na área de visão computacional. Com o uso da linguagem Python e das bibliotecas TensorFlow e TensorFlow Datasets (TFDS), o trabalho demonstra como carregar, visualizar e manipular imagens de animais de estimação juntamente com suas máscaras de segmentação pixel a pixel. A segmentação semântica é uma técnica essencial para a identificação e separação de diferentes regiões de uma imagem, sendo aplicada em áreas como reconhecimento de objetos, análise médica, rastreamento visual e sistemas autônomos. O código implementado mostra, de forma didática, como acessar os dados do conjunto, exibir um exemplo visual de imagem e sua respectiva máscara. Trata-se de uma introdução eficiente e objetiva ao uso de dados segmentados em tarefas computacionais modernas, utilizando ferramentas como TensorFlow, NumPy e Matplotlib.



Implementando Com Opencv A Transformada De Hough Programado Em Python


Implementando Com Opencv A Transformada De Hough Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-26

Implementando Com Opencv A Transformada De Hough Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-26 with Computers categories.


Esta literatura apresenta um programa em Python que implementa a Transformada de Hough para detectar linhas e círculos em uma imagem colorida baixada da internet, utilizando as bibliotecas OpenCV, NumPy, Requests e Matplotlib. O código realiza o processamento de uma imagem obtida de uma URL, aplicando etapas de conversão para escala de cinza, desfoque gaussiano e detecção de bordas com o algoritmo Canny, para preparar a imagem para a identificação de formas geométricas. A Transformada de Hough é empregada em duas variantes: a probabilística, para detectar segmentos de linhas, e a específica para círculos, destacando essas formas com anotações visuais na imagem original. Os resultados são exibidos em três subimagens, mostrando a imagem original, as linhas detectadas e os círculos identificados, além de salvar a visualização em um arquivo. Este trabalho tem como objetivo demonstrar a aplicação prática da Transformada de Hough em visão computacional, sendo uma ferramenta valiosa para análise de padrões geométricos em imagens, com aplicações em áreas como robótica, reconhecimento de objetos e inspeção visual automatizada.



Vis O Computacional Com Mediapipe Reconhecimento De Gestos Programado Em Python


Vis O Computacional Com Mediapipe Reconhecimento De Gestos Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-05-20

Vis O Computacional Com Mediapipe Reconhecimento De Gestos Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-20 with Computers categories.


Este livro é um guia prático e acessível para estudantes, entusiastas e desenvolvedores que desejam explorar o poder da visão computacional em aplicações interativas. Nesta obra, o leitor aprenderá como capturar imagens em tempo real com a webcam, identificar posições da mão humana e reconhecer gestos simples usando a poderosa biblioteca MediaPipe, integrada ao Python e ao OpenCV. O leitor será conduzido passo a passo pela construção de um sistema que detecta gestos como mão aberta , contagem de dedos e outros movimentos com precisão e leveza, utilizando técnicas modernas de machine learning embarcado. Com código-fonte comentado, explicações claras e exemplos funcionais, este material é ideal para quem deseja dar os primeiros passos em interfaces naturais, controle por gestos, robótica, ou realidade aumentada, aproveitando o que há de mais recente em frameworks de visão artificial.