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.
Número de páginas | 105 |
Edição | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabamento | Brochura c/ orelha |
Tipo de papel | Couche 90g |
Idioma | Português |
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