https://github.com/benevanio/liveface
OpenCV and Python
https://github.com/benevanio/liveface
apigee aut detect face face-detection face-recognition ia open-ia opencv python
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OpenCV and Python
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/benevanio/liveface
- Owner: Benevanio
- License: apache-2.0
- Created: 2023-08-03T01:16:45.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-08-10T01:59:56.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2025-01-28T11:33:40.471Z (4 months ago)
- Topics: apigee, aut, detect, face, face-detection, face-recognition, ia, open-ia, opencv, python
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 17.6 KB
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- Watchers: 2
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- Open Issues: 0
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- License: LICENSE
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# Relatório da Faculdade: Detecção de Rostos Humanos usando OpenCV e Python
Este 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.
## Objetivo do Relatório
O 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.
## Passos do Relatório
### 1. Instalação do OpenCV
Primeiramente, é necessário instalar o OpenCV no ambiente Python. Use o seguinte comando para instalar a biblioteca:
```bash
pip install opencv-python
```
### 2. Carregamento e Pré-processamento da Imagem
Carregue 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.
### 3. Implementação da Detecção de Rostos
A 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.
### 4. Desenho de Retângulos nos Rostos Detectados
Após a detecção, desenhe retângulos ao redor dos rostos detectados na imagem. Isso auxiliará na visualização dos resultados da detecção.
### 5. Exibição dos Resultados
Exiba a imagem com os retângulos desenhados para visualizar os resultados da detecção de rostos.
DEMO:
## Conclusão
Este relatório demonstrou como realizar a detecção de rostos humanos em imagens utilizando a biblioteca OpenCV e a linguagem Python. A detecção de rostos é uma aplicação poderosa e amplamente utilizada em diversos campos, desde segurança até reconhecimento facial em aplicações de autenticação.