Segmenta O De V Deo Com T Cnica Vos Programado Em Python
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Segmenta O De V Deo Com T Cnica Vos Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-19
Segmenta O De V Deo Com T Cnica Vos 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 2025-03-19 with Computers categories.
Este código implementa um sistema simplificado de Segmentação de Objetos em Vídeos (VOS - Video Object Segmentation) utilizando uma rede neural baseada em ResNet18. A arquitetura combina um backbone convolucional pré-treinado para extração de características e uma etapa de decodificação para gerar máscaras de segmentação. Além disso, incorpora um mecanismo de atenção temporal para garantir consistência entre os frames do vídeo. O modelo é otimizado para execução em GPU, se disponível, e permite processar vídeos fornecidos pelo usuário ou um exemplo pré-definido. O código inclui funções para pré-processamento de imagens, exibição de vídeos no ambiente do Colab, e geração de um vídeo de saída com as máscaras segmentadas sobrepostas ao vídeo original.
Segmenta O De V Deo Com T Cnica Bgs Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-19
Segmenta O De V Deo Com T Cnica Bgs 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 2025-03-19 with Computers categories.
A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma técnica de segmentação de objetos em movimento em vídeos utilizando Background Subtraction (BGS). O código realiza a subtração de fundo para identificar e segmentar objetos em movimento, gerando uma máscara que destaca essas regiões. O vídeo de entrada é processado quadro a quadro, aplicando operações morfológicas para melhorar a qualidade da máscara. Essa abordagem é útil em cenários de vigilância, monitoramento de tráfego ou outras aplicações onde a detecção de objetos em movimento é necessária.