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APS PORCESSAMENTO DE IMAGEM

Por:   •  16/5/2021  •  Trabalho acadêmico  •  5.013 Palavras (21 Páginas)  •  262 Visualizações

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UNIVERSIDADE PAULISTA – UNIP[pic 1]

Curso: Ciência da Computação (CC)

ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS

“DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA DE RECONHECIMENTO DE IMAGEM”

Nome: Eduardo Ferreira Xavier                           RA:B28AHF-0 Turma: CC6P68

Nome: Lucas Teles de Carvalho                         RA:D84162-9 Turma: CC5P68

Nome: Jorge Massakazu Teruya                   RA:D80528-2 Turma: CC5P68

SÃO PAULO

2020


Eduardo Ferreira Xavier

Lucas Teles de Carvalho

Jorge Massakazu Teruya

“Atividades Práticas Supervisionadas”

DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA DE RECONHECIMENTO DE IMAGEM

Atividades Práticas Supervisionadas de Ciência da Computação com objetivo de aprofundar os conhecimentos e técnicas relacionados a Processamento de Imagem e suas tecnologias apresentada na Universidade Paulista (UNIP).

Orientador: Professor Álvaro Nunes

SÃO PAULO

2020

SUMÁRIO

  1. OBJETIVO DO TRABALHO        5
  2. INTRODUÇÃO        6
  3. FUNDAMENTOS (CONCEITOS GERAIS)        8

3.1 Redes neurais e inteligência artificial        10

3.2 Processo de aprendizagem        11

3.3 OCR        11

3.4 Tipos de OCR        13

  1. DESENVOLIMENTO (FUNDAMENTOS TEÓRICOS)        14

4.1 Modelos matemáticos        14

4.2 Algoritmos utilizados        15

4.3 Projeto        16

4.4 Questões sustentáveis        16

4.5 Bibliotecas        17

4.5.1 Tesseract-OCR        17

4.5.2 OpenCV        17

4.5.3 Tkinter0        17

4.5.4 Pytesseract        18

4.5.5 Atributos de Haar        18

4.5.6 Extrator de Contornos        19

4.6 Modelagem        19

  1. PROJETO DO PROGAMA        20

5.1 Aquisição das Imagens        20

5.2 Pré-processamento das Imagens para segmentação        20

5.3 Reconhecimento Ótico de Caracteres.        21

5.4 Testes de Reconhecimento de Caracteres        22

  1. CONCLUSÃO        24

6.1 Precisão do método        24

  1. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS        27
  2. FICHAS DE HORAS        29


  1. OBJETIVO DO TRABALHO

Este trabalho tem como objetivo mostrar como os sistemas de reconhecimento de imagens por meio de análise de banco de dados podem trazer benefícios não apenas para o meio ambiente, mas também para toda a população.

Além de explicar um pouco sobre processamento de imagens e desenvolver um programa de detecção e reconhecimento de placas em imagens e vídeos de veículos.

Ao reconhecer a imagem da placa veicular o mesmo tem permissão para a entrada no estacionamento da secretaria do meio ambiente. Também de enumerar exemplos de problemas e algumas das soluções que esses programas podem resolver, alguns tópicos envolvidos na pesquisa de aulas e programas e suas bibliotecas de análise de imagens também serão introduzidos com mais profundidade.

A digitalização dos arquivos servirá como exemplo do programa desenvolvido neste trabalho, que resolverá o problema de identificação dos caracteres contidos no texto, para que não haja necessidade de uso excessivo de papel e outros materiais físicos para armazenamento de informações, não havendo necessidade de desperdício de recursos nesta área.

Com o decorrer do texto, outras aplicações desse tipo de sistema também serão mencionadas, e trarão alguns benefícios, como a análise de imagens de objetos e imagens de texto de deficientes visuais.

 


  1. INTRODUÇÃO

Devido à violência massiva no Brasil, a segurança é uma questão muito importante. Para prevenir, deter criminosos e detectar comportamentos irregulares, câmeras de segurança têm sido utilizadas em larga escala em ambientes públicos e privados. Controle a entrada e saída de veículos em apartamentos, prédios, estacionamentos, etc. É um dos principais alvos das câmeras de segurança. Controlar quais veículos entram e saem do prédio é essencial para conter a atividade criminosa. Acontece que a tecnologia é um aliado importante para melhorar a segurança das câmeras, mas traz mais coisas: inteligência artificial.

A inteligência artificial pode auxiliar na tomada de decisões, prever falhas, classificar grupos, detectar padrões complexos e até mesmo automatizar tarefas totalmente. Devido aos avanços tecnológicos, vários tipos de hardware mais potentes surgiram, o que torna possível automatizar tarefas mais complexas.

Mais e mais forças de pesquisa são chamadas de visão computacional. Tem como objetivo desenvolver teorias e métodos para que as máquinas possam "ver" e extrair informações inteligentes de dados brutos (como imagens ou vídeos). Ele pode identificar, rastrear ou detectar objetos sem qualquer intervenção manual.

O Automatic License Plate Recognition (RAPA) é um aplicativo que combina segurança, visão computacional e inteligência artificial. O termo é mais conhecido em inglês: Automatic License Plate Recognition (ALPR). O aplicativo é projetado para usar algoritmos de visão computacional e inteligência artificial para reconhecer automaticamente as placas de todos os veículos existentes para melhorar a segurança na imagem ou vídeo analisado.

Este trabalho teve como foco o reconhecimento em tempo real das placas dos automóveis brasileiros e as gravou em vídeo capturado por câmeras de segurança. Classificador Haar Cascade é usado para detectar essas placas. Posteriormente, use o algoritmo existente na biblioteca de visão computacional de código aberto (OpenCV) para melhorar e recortar os caracteres da placa e, finalmente, enviar para o Tesseract, que é um programa de código aberto para reconhecimento óptico de caracteres (ROC) ou inglês: Optical Character Recognition (OCR).

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