{"id":21997883,"url":"https://github.com/benevanio/liveface","last_synced_at":"2026-04-27T12:35:17.829Z","repository":{"id":185740165,"uuid":"674024291","full_name":"Benevanio/LiveFace","owner":"Benevanio","description":"OpenCV and Python","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2023-08-10T01:59:56.000Z","size":18,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-23T04:45:35.818Z","etag":null,"topics":["apigee","aut","detect","face","face-detection","face-recognition","ia","open-ia","opencv","python"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Benevanio.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2023-08-03T01:16:45.000Z","updated_at":"2023-10-02T10:14:34.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"ebba5253-6330-45b7-92ff-a547311163d5","html_url":"https://github.com/Benevanio/LiveFace","commit_stats":null,"previous_names":["benetesla/hortivision","benevanio/liveface"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/Benevanio/LiveFace","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Benevanio%2FLiveFace","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Benevanio%2FLiveFace/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Benevanio%2FLiveFace/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Benevanio%2FLiveFace/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Benevanio","download_url":"https://codeload.github.com/Benevanio/LiveFace/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Benevanio%2FLiveFace/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":32337274,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-26T23:26:28.701Z","status":"online","status_checked_at":"2026-04-27T02:00:06.769Z","response_time":128,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["apigee","aut","detect","face","face-detection","face-recognition","ia","open-ia","opencv","python"],"created_at":"2024-11-29T22:18:57.888Z","updated_at":"2026-04-27T12:35:17.795Z","avatar_url":"https://github.com/Benevanio.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Relatório da Faculdade: Detecção de Rostos Humanos usando OpenCV e Python\n\nEste é um relatório que aborda a detecção de rostos humanos em imagens utilizando a biblioteca OpenCV em conjunto com a linguagem de programação Python. A detecção de rostos é uma aplicação fundamental de visão computacional, com aplicações em diversas áreas, como segurança, análise de imagens médicas e reconhecimento facial.\n\n## Objetivo do Relatório\n\nO objetivo deste relatório é explorar e explicar o processo de detecção de rostos humanos usando a biblioteca OpenCV. Serão abordados os passos desde a preparação do ambiente até a implementação do código para detecção de rostos em imagens.\n\n## Passos do Relatório\n\n### 1. Instalação do OpenCV\n\nPrimeiramente, é necessário instalar o OpenCV no ambiente Python. Use o seguinte comando para instalar a biblioteca:\n\n```bash\npip install opencv-python\n```\n\n### 2. Carregamento e Pré-processamento da Imagem\n\nCarregue a imagem que deseja analisar e, se necessário, aplique técnicas de pré-processamento para melhorar a qualidade da imagem, como redimensionamento ou ajuste de contraste.\n\n### 3. Implementação da Detecção de Rostos\n\nA detecção de rostos pode ser realizada por meio do uso de classificadores Haar Cascade ou redes neurais convolucionais treinadas para essa finalidade. Implemente o código necessário para a detecção de rostos na imagem carregada.\n\n### 4. Desenho de Retângulos nos Rostos Detectados\n\nApós a detecção, desenhe retângulos ao redor dos rostos detectados na imagem. Isso auxiliará na visualização dos resultados da detecção.\n\n### 5. Exibição dos Resultados\n\nExiba a imagem com os retângulos desenhados para visualizar os resultados da detecção de rostos.\nDEMO:\n![Opencv](https://github.com/benetesla/LiveFace/assets/78994881/c42fa75f-022e-491f-b32a-40c56d5229b7)\n\n\n## Conclusão\n\nEste relatório demonstrou como realizar a detecção de rostos humanos em imagens utilizando a biblioteca OpenCV e a linguagem Python. 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