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Repositório com exemplos e materiais de aula da disciplina ES235 - Processamento de Imagem do curso de Engenharia Eletrônica (CTG).

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

ES235 - Processamento de Imagem (CTG)

Repositório com exemplos e materiais de aula da disciplina ES235 - Processamento de Imagem do curso de Engenharia Eletrônica (CTG).

Para usar este repositório

Requisitos:

  1. Para Windows: [Git] [Python] (obs: lembrar de marcar "add python to PATH")
  2. Para Ubuntu: sudo apt-get install git python3 python3-pip jupyter-core jupyter-notebook

Esse repositório irá armazenar códigos de exemplo para o material da disciplina. A maioria dos códigos serão disponibilizados em Python, testados na versão 3.5, no formato de Notebooks Jupyter.

Ainda será necessário ter instalado as seguintes dependências:

matplotlib
opencv-python
Pillow
scikit-image
scikit-learn
jupyter
numpy
scipy
ipywidgets

Você poderá instalá-las de uma só vez usando o comando pip install -r requirements.txt após ter clonado o repositório. Por último, execute o Jupyter Notebook no seu computador e navegue até a pasta onde o repositório está clonado para abrir os arquivos de exemplo. Esses arquivos também estarão disponíveis aqui no github, porém não podem ser alterados.

Ementa

  1. Apresentação da disciplina e setup do ambiente;
  2. Representação de imagens, quantização, sistemas de cores, conversão colorido-escala de cinza;
  3. Histogramas;
  4. Filtragem espacial (pt. 1);
  5. Filtragem espacial (pt. 2);
  6. Gradientes de imagens;
  7. Segmentação por cor;
  8. Projeto 0: controle de robô seguidor de linha
  9. Acompanhamento de projeto;
  10. Transformações geométricas;
  11. Projeto 1: mapeamento projetivo;
  12. Acompanhamento de projeto;
  13. Processamento morfológico;
  14. Transformada de Hough (detecção de linhas);
  15. Transformada de Hough (detecção de círculos);
  16. Detecção de contornos e aproximação poligonal;
  17. Detecção de faces usando classificadores Haar (pt. 1);
  18. Detecção de faces usando classificadores Haar (pt. 2);
  19. Técnicas de Inpaint (pt. 1);
  20. Técnicas de Inpaint (pt. 2);
  21. Projeto 2: remover o logotipo de um vídeo usando Inpaint;
  22. Acompanhamento de projeto;
  23. Wavelets (pt. 1);
  24. Wavelets (pt. 2);
  25. Reconhecimento de caracteres;
  26. Reconhecimento de marcadores;
  27. Projeto 3: sistema de alerta de escaninho ocupado;
  28. Acompanhamento de projeto.