Público-Alvo: Iniciantes em programação e processamento de imagens

O OpenCV (Open Source Computer Vision) é uma biblioteca de código aberto amplamente utilizada para processamento de imagens e visão computacional. Com suporte para várias linguagens de programação, como Python, C++ e Java, o OpenCV oferece uma ampla gama de funcionalidades para manipulação e análise de imagens. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos do OpenCV e mostrar exemplos práticos de como utilizar essa poderosa biblioteca.

Exemplos:
1. Carregando e exibindo uma imagem:
import cv2

Carrega a imagem

imagem = cv2.imread('imagem.jpg')

Exibe a imagem em uma janela

cv2.imshow('Imagem', imagem)

Aguarda até que uma tecla seja pressionada

cv2.waitKey(0)

Fecha todas as janelas abertas

cv2.destroyAllWindows()

2. Detecção de rostos em uma imagem:
import cv2

Carrega o classificador pré-treinado para detecção de rostos

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

Carrega a imagem

imagem = cv2.imread('imagem.jpg')

Converte a imagem para escala de cinza

gray = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Detecta os rostos na imagem

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

Desenha retângulos ao redor dos rostos detectados

for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(imagem, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

Exibe a imagem com os rostos detectados

cv2.imshow('Imagem com Rostos', imagem)

Aguarda até que uma tecla seja pressionada

cv2.waitKey(0)

Fecha todas as janelas abertas

cv2.destroyAllWindows()

Aprender OpenCV pode abrir um mundo de possibilidades no processamento de imagens e visão computacional. Compartilhe este artigo com seus amigos interessados em programação e descubra como o OpenCV pode ser útil em diversos projetos!