Detecção de objetos com Inteligência artificial, front-end para upload de arquivos, webservice para consumo via API. Desenvolvido em python 3 com Flask. Para detecção de objetos o modelo adotado foi YoloV3 com Tensorflow 1.14. A segunda página tem um exemplo em python do consumo da câmera local para aplicar filtros com opencv. Este repositório faz parte da publicação disponível no blog. Post: Inteligência artificial e processamento de imagem com front-end e API em Flask
Recomendo a utilização de um gerenciador de pacotes e ambiente virtual como o pip, para instalar os pacotes necessários execute:
pip install -r requirements.txt
Baixe os pesos pré-treinados no dataset COCO, que detecta mais de 80 classes. Importante: Extraia dentro da pasta yolov3Tf/data/darknet_weight Download YoloV3 weights
Para executar a aplicação:
python app.py