OpenCVGUI

Uma interface simples desenvolvida em Python com Tkinter demonstrando metodos comuns da biblioteca OpenCV

Funcionalidades

A interface permite ativar e configurar uma série de funções de processamento de imagem, que podem ser combinadas sequencialmente de maneira dinâmica.

Todos os metodos de processamento estão contidos na classe OpenCVUtils, que inclui:

• Detecção de Face: Utiliza o modelo Face Mesh do mediapipe para detecção de 478 landmarks faciais

• Detecção de Mão: Utiliza o modelo Hand Landmarker do mediapipe para detecção de mãos

• Filtro de cor: Permite a configuração dos limites de cor HSV para a criação de uma máscara.

• Detecção de Arestas: Utiliza o metodo Canny com os limites inferior e superior.

• Detecção de Contorno: Utiliza o método findContours aplicado ao frame em escala de cinza com threshold.

• Blur: Aplica o método GaussianBlur com um kernel definido.

• Rotação: Permite a rotação da imagem em um ângulo específico.

• Resize: Permite alterar a altura e largura da imagem.

Uso

Para utilizar o projeto, siga os passos abaixo:

Clone o repositório:

git clone https://github.com/Black-Bee-Drones/OpenCVGUI.git

Certifique-se de ter o Python instalado e instale as dependências necessárias:

python -m pip install -r requirements.txt

Execute o script main.py:

python src/main.py

Observações

• Caso obtenha erro com os arquivos .task, tente verificar as permissões dos arquivos:

  chmod +x res/hand_landamarker.task

  Ou exclua-os e execute o código novamente, o que fará o download dos arquivos novamente.

Demonstração

A imagem a seguir demonstra a aplicação das funções de detecção de face, blur, detecção de arestas (Canny) e redimensionamento (resize).