👁️ Mini Curso — Visão Computacional com MediaPipe

Mini curso introdutório de Visão Computacional utilizando Python, OpenCV e MediaPipe para reconhecimento Facial e de Mãos.

O projeto apresenta exemplos práticos de:

• reconhecimento facial;
• detecção de mãos;
• contador de dedos;
• filtros faciais em tempo real.

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🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python 3
• OpenCV
• MediaPipe
• NumPy

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📦 Instalação

Clone o repositório:

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/minicurso-mediapipe.git

Entre na pasta:

cd minicurso-mediapipe

Crie um ambiente virtual:

python -m venv venv

Ative o ambiente virtual:

macOS / Linux

source venv/bin/activate

Windows

venv\Scripts\activate

Instale as dependências:

pip install opencv-python mediapipe numpy

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📁 Estrutura do Projeto

models/
 ├── face_landmarker.task
 └── hand_landmarker.task

face.py
maos.py
contador.py
volume.py
filtro.py

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🧠 Conteúdos do Mini Curso

📍 Introdução à Visão Computacional

• O que é visão computacional
• Aplicações no dia a dia
• Introdução ao MediaPipe

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😀 Reconhecimento Facial

• Face Mesh
• Landmarks faciais
• Coordenadas X, Y e Z

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✋ Detecção de Mãos

• Hand Landmarker
• Rastreamento das mãos
• Desenho dos landmarks

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✌️ Contador de Dedos

• Identificação dos dedos levantados
• Comparação de landmarks
• Contagem em tempo real

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🥸 Filtro Facial

• Óculos desenhados em tempo real
• Nariz estilizado
• Uso de coordenadas faciais

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📌 Modelos .task

Os modelos utilizados podem ser baixados no site oficial do Google Dev:

• Face Landmarker
• Hand Landmarker

🔗 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide

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🎯 Objetivo

Demonstrar de forma simples e prática como utilizar visão computacional em projetos interativos utilizando Python e MediaPipe.

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👨‍💻 Autor

Mayara Duarte
Mini Curso — Visão Computacional com MediaPipe