Segmentando Imagens Com Sam Programado Em Python
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Segmentando Imagens Com Sam Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-05-12
A segmentação de imagens tem se tornado uma ferramenta fundamental para várias áreas, como visão computacional, inteligência artificial, automação e até mesmo na medicina e na indústria automotiva. Uma das tecnologias mais inovadoras para a segmentação automática de imagens é o Segment Anything Model (SAM), desenvolvido pela Meta AI. O SAM é uma abordagem moderna e poderosa que utiliza uma arquitetura baseada em transformadores, conhecida por sua capacidade de lidar com dados de diferentes modalidades e fornecer segmentações precisas com mínima intervenção humana. Este livro explora o uso do SAM em Python, fornecendo uma maneira prática e eficiente de segmentar imagens, com a capacidade de identificar e separar objetos dentro de uma cena. Por meio do código apresentado, o leitor aprenderá como integrar o SAM com o poder da GPU, acelerando o processamento e permitindo a análise de grandes volumes de dados de forma mais rápida. Neste exemplo, o modelo SAM é aplicado para segmentar uma imagem proveniente da internet, utilizando a GPU do Google Colab para aproveitar sua capacidade computacional superior.
Segmentação De Imagens Com O Dataset Oxford-iiit Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-05-19
Este livro apresenta uma abordagem prática para segmentação de imagens utilizando o dataset Oxford-IIIT Pet, amplamente conhecido na área de visão computacional. Com o uso da linguagem Python e das bibliotecas TensorFlow e TensorFlow Datasets (TFDS), o trabalho demonstra como carregar, visualizar e manipular imagens de animais de estimação juntamente com suas máscaras de segmentação pixel a pixel. A segmentação semântica é uma técnica essencial para a identificação e separação de diferentes regiões de uma imagem, sendo aplicada em áreas como reconhecimento de objetos, análise médica, rastreamento visual e sistemas autônomos. O código implementado mostra, de forma didática, como acessar os dados do conjunto, exibir um exemplo visual de imagem e sua respectiva máscara. Trata-se de uma introdução eficiente e objetiva ao uso de dados segmentados em tarefas computacionais modernas, utilizando ferramentas como TensorFlow, NumPy e Matplotlib.
Segmentação De Vídeo Com Técnica Vos Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-03-19
Este código implementa um sistema simplificado de Segmentação de Objetos em Vídeos (VOS - Video Object Segmentation) utilizando uma rede neural baseada em ResNet18. A arquitetura combina um backbone convolucional pré-treinado para extração de características e uma etapa de decodificação para gerar máscaras de segmentação. Além disso, incorpora um mecanismo de atenção temporal para garantir consistência entre os frames do vídeo. O modelo é otimizado para execução em GPU, se disponível, e permite processar vídeos fornecidos pelo usuário ou um exemplo pré-definido. O código inclui funções para pré-processamento de imagens, exibição de vídeos no ambiente do Colab, e geração de um vídeo de saída com as máscaras segmentadas sobrepostas ao vídeo original.