Figura 1 - Redimensionamento de imagens
No mês de Dezembro, iniciamos a disciplina de Machine Learning Aplicada, conduzida pelo professor Marcelo Chamy, onde estamos mergulhando no fascinante mundo do processamento de imagens e vídeos. Para consolidar o aprendizado, recebemos uma tarefa prática desafiadora que combina teoria e aplicação de conceitos.
A Atividade
O trabalho foi dividido em três partes principais, cada uma explorando diferentes aspectos do processamento visual:
Parte A: Aplicação de Filtros
- Criei dois vídeos de 1 minuto, um gravado com o celular em posição fixa e outro com a webcam do notebook.
- Desenvolvi uma função capaz de aplicar filtros utilizando diferentes kernels. Esses filtros foram configurados para serem ativados por teclas específicas no loop de geração de frames.
- Resultado: Cada tecla pressionada gerava um frame processado e o salvava em um diretório dedicado.
Parte B: Redimensionamento
- Implementei uma função que redimensiona frames em tempo real, usando percentuais ajustáveis (10% a 50%) com teclas de controle (+ e -).
- A interpolação foi outro destaque, utilizando opções como INTER_NEAREST, INTER_LINEAR e INTER_CUBIC para explorar variações visuais.
- Salvei frames redimensionados em um diretório separado.
Parte C: Simulação de Detecção de Defeitos
- Modelei um "produto" com peças diversas e fotografei-o com a câmera do celular, fixada para garantir precisão.
- Tirei novas fotos após remover uma ou duas peças e apliquei técnicas de detecção para identificar as peças ausentes.
Aprendizados
Essa atividade prática foi uma imersão incrível em técnicas que integram Machine Learning ao processamento de dados visuais. Além de reforçar conceitos vistos em sala, trouxe uma aplicação direta de bibliotecas como OpenCV, demonstrando como a tecnologia pode solucionar problemas do mundo real.
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