Introduçô à Visô Computacional: Uma abordagem prática com Python e OpenCV.

1 Introdução à Visão Computacional
2 Preparando o ambiente de estudo
	2.1 Instalação no Windows e Mac OS
	2.2 Instalação no Linux
	2.3 Instalação das bibliotecas
	2.4 Execução de programas
3 Aquisição de imagem
	3.1 Câmeras digitais
	3.2 Sensores CCD e CMOS
	3.3 Formação da imagem
	3.4 Resolução e quantização
	3.5 Cor de imagens
	3.6 Formatos de imagem
	3.7 Prática com Python e OpenCV
4 Representação de cores no espaço
	4.1 Cores no espaço RGB
	4.2 Cores no espaço HSV
5 Pré-processamento
	5.1 Operações básicas
	5.2 Histograma de cores
	5.3 Transformações geométricas
	5.4 Operações aritméticas
	5.5 Ruído em imagens
6 Aplicação de filtros
	6.1 Filtro de média
	6.2 Filtro gaussiano
	6.3 Filtro de mediana
	6.4 Filtro bilateral
7 Realce de bordas
	7.1 Operador de Sobel
	7.2 Operador laplaciano
	7.3 Filtro máscara de desaguçamento
	7.4 Detector de bordas de Canny
8 Operações morfológicas
	8.1 Elemento estruturante
	8.2 Erosão e dilatação
	8.3 Abertura e fechamento
	8.4 Gradiente morfológico
	8.5 Top Hat
	8.6 Tratamento de ruído
9 Segmentação de objetos
	9.1 Segmentação por binarização
	9.2 Segmentação por cor
	9.3 Segmentação por bordas
	9.4 Segmentação por movimento
10 Extração de características
	10.1 De aspecto
	10.2 Dimensionais
	10.3 Inerciais
	10.4 Topológicas
11 Reconhecimento de Padrões
12 Classificador K-NN
	12.1 Algoritmo K-NN
	12.2 K-NN com scikit-learn
13 Algoritmo Haar Cascade
	13.1 Detecção de objetos
14 Aplicações da Visão Computacional
	14.1 Reconhecimento de objetos
	14.2 Reconhecimento de cores
	14.3 Contagem de objetos
	14.4 Distância entre objetos
	14.5 Rastreamento de objetos
	14.6 Reconhecimento de caracteres
15 Referências bibliográficas