
Este projeto tem como objetivo demonstrar a aplicação da técnica de detecção facial utilizando o método Haar Cascade, implementado em Python no ambiente Google Colab. O código utiliza a biblioteca OpenCV para carregar um classificador pré-treinado (haarcascade_frontalface_default.xml) e detectar rostos em uma imagem baixada da internet. A imagem é processada em escala de cinza, e os rostos identificados são destacados com retângulos verdes. O resultado é salvo como um arquivo de imagem e exibido no Colab usando a biblioteca Matplotlib. O código inclui tratamento básico de erros e é configurado para ser executado diretamente no Colab, com dependências como opencv-python-headless já consideradas. A imagem de exemplo, obtida de uma fonte pública, serve para ilustrar a eficácia do algoritmo em identificar rostos humanos, com parâmetros ajustáveis para otimizar a detecção. Este projeto é uma introdução prática à visão computacional, destacando a simplicidade e robustez do método Haar Cascade para tarefas de detecção facial.
Seitenanzahl | 110 |
Ausgabe | 1 (2025) |
Format | A5 (148x210) |
Einband | Taschenbuch mit Klappen |
Papiertyp | Coated Silk 90g |
Sprache | Portugiesisch |
Haben Sie Beschwerden über dieses Buch? Sende eine Email an [email protected]
Klicken Sie auf Anmeldung und hinterlassen Sie Ihren Kommentar zum Buch.