📝 O material para acompanhamento do workshop está disponível neste link.
Este workshop explorará, na prática, as ferramentas básicas utilizadas em projetos de Visão Computacional. A compreensão dessas técnicas é crucial para construir uma base sólida em manipulação e processamento de imagens, facilitando a aplicação mais eficaz de algoritmos de Machine Learning em projetos futuros.
Os conteúdos da aula prática foram implementados no formato de Jupyter Notebooks e estão armazenados no diretório notebooks. Já o Projeto Final será implementado em um script Python puro, localizado em scripts/projetofinal.py.
- Conhecimentos básicos de programação na linguagem Python
- Computador pessoal com Python 3.x instalado para a execução dos exercícios
- Ambiente Python configurado e com as seguintes bibliotecas instaladas:
- NumPy
- OpenCV
- MatPlotLib
- Jupyter (Opcional)
Esta seção contém instruções para a configuração do ambiente de desenvolvimento contendo as dependências necessárias para este workshop.
- NumPy
- OpenCV
- MatPlotLib
- Jupyter (Opcional)
O método recomendado para a configuração do ambiente utiliza o gerenciador de dependências Poetry, porém outras ferramentas, como virtualenv ou conda também podem ser utilizadas.
git clone https://github.com/andrematte/workshop-opencv
cd workshop-opencvO uso do Poetry para criação do ambiente virtual isolado e instalação das dependências é recomendado, porém é possível instalar tudo com pip install opencv-python matplotlib ou conda install opencv-python matplotlib.
O comando poetry install irá criar um ambiente virtual contendo as dependências do projeto, listadas em pyproject.toml.
poetry installOs conteúdos da aula prática foram implementados no formato de Jupyter Notebooks. Qualquer IDE com suporte a Notebooks pode ser utilizada. Por simplicidade, recomenda-se o Jupyter Lab.
poetry shell
poetry jupyter lab