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:

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.