Estudo de caso sobre a implementação da detecção de rostos e corpos utilizando a biblioteca OpenCV, com base em arquivos de modelo Haar Cascade específicos para a detecção frontal de rostos e corpos completos.
Na aplicação prática deste estudo, foi explorado o processo de carregamento e utilização de arquivos de modelo Haar Cascade, os quais são ferramentas fundamentais em visão computacional. Em particular, abordaremos o reconhecimento facial frontal e a detecção de corpos inteiros em imagens.
A primeira etapa consiste em carregar o classificador Haar Cascade específico para a detecção frontal de rostos. Este classificador, treinado para identificar características distintivas de faces, serviu como base para nossa análise. Em seguida, foi explorado a detecção de rostos em uma imagem em tons de cinza utilizando a função detectMultiScale da OpenCV. Os parâmetros, como o fator de escala e o tamanho mínimo de detecção, foram ajustados conforme a necessidade de cada imagem.
Além disso, expandimoa nosso estudo para incluir a detecção de corpos completos em imagens ou vídeos. Para isso, utilizamos um segundo arquivo Haar Cascade projetado para identificar características específicas de corpos inteiros. A abordagem será semelhante à detecção de rostos, mas aplicada à identificação de corpos.
Por meio deste estudo de caso, pretendiamos oferecer uma compreensão prática e aplicada da utilização de arquivos de modelo Haar Cascade para detecção de rostos e corpos. Essa técnica é essencial em diversas aplicações, desde sistemas de segurança até a análise de vídeos em tempo real.
