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.
| Number of pages | 110 |
| Edition | 1 (2025) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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