👁️‍🗨️ Computer Vision Hub

A fronteira da percepção computacional.
Um Centro de Operações unificado que apresenta projetos focados em processamento de imagens, detecção de objetos e reconhecimento interativo usando OpenCV, MediaPipe e Deep Learning.

Funcionalidades Principais

• Classificação de Imagens: Classificação de imagens baseada em CNN treinada no dataset CIFAR-10.
• Análise de Tráfego: Contagem automática de veículos usando algoritmos de subtração de fundo.
• Interação Humano-Máquina: Interfaces sem toque utilizando detecção de pontos de referência da mão em tempo real.
• Segurança Viária: Detecção de fadiga de motoristas monitorando o Eye Aspect Ratio (EAR).
• Interface Centralizada: Todos os algoritmos rodam a partir de um único painel interativo Streamlit em estilo "CCTV".

Tecnologias Utilizadas

• Linguagem: Python (Recomendado fortemente o uso da versão 3.10 para evitar conflitos de dependência com MediaPipe/TensorFlow)
• Framework Web: Streamlit
• Visão Computacional: OpenCV, MediaPipe
• Deep Learning: TensorFlow, Keras
• Visualização de Dados: Plotly

Como Executar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/vitoriapguimaraes/dataScience.git
   cd dataScience/computerVision

2. Instale as dependências:

   # É altamente recomendado criar um ambiente virtual (venv ou conda) com Python 3.10
   pip install -r requirements.txt

3. Execute o projeto:

   streamlit run streamlit_app/Painel.py

Como Usar

• Após rodar o comando do Streamlit, o hub abrirá automaticamente no seu navegador em http://localhost:8501.
• Navegue pelas abas na barra lateral para acessar as diferentes ferramentas de visão computacional.
• Cada ferramenta possui abas internas de "Instruções" para entender a teoria, e "Execução" para ligar a câmera/fazer uploads reais.

Estrutura de Diretórios

As pastas individuais dos projetos antigos de CV continuam disponíveis (projects/), mas sua lógica interativa agora está integrada nesta aplicação central.

computerVision/
├── projects/                        # Lógica original e scripts isolados dos projetos
├── assets/                          # Imagens e GIFs de demonstração
├── models/                          # Pesos dos modelos treinados (ex: H5)
├── pages/                           # Páginas do Hub Central
│   ├── 1_Image_Classification.py
│   ├── 2_Traffic_Analysis.py
│   ├── 3_Human_Machine_Interaction.py
│   └── 4_Road_Safety.py
├── utils/                           # Componentes e utilitários compartilhados
│   ├── ui.py
│   ├── config.py
│   └── hand_tracking.py
├── Painel.py                        # Dashboard de Operações (Home)
├── requirements.txt                 # Dependências do Hub (Requer Python 3.10)
└── README.md

Status

✅ Concluído

Mais Sobre Mim

Acesse os arquivos disponíveis na Pasta Documentos para mais informações sobre minhas qualificações e certificações.