03 de maio de 2023

-

 Houston, we have a problem...

    O professor orientador do tcc, sugeriu começar a trabalhar no reconhecimento de imagens em movimento (vídeo). Aparentemente bem simples, comecei a procurar material de base. Encontrei exatamente o que eu precisava nesse vídeo: 


https://youtu.be/3xfOa4yeOb0

O código estava disponível na descrição do vídeo, copiei e perfeito, já tinha tudo o que eu precisava pra começar. Colei no VSCode ele me solicitou a instalação de algumas bibliotecas, nada anormal até aí. Mas a biblioteca mediapipe não instalava por nada. 

Aí começou um ciclo de instalar e desinstalar programa e nada funcionava. Foi quando até o que funcionava parou de funcionar.


eu odeio a minha vida 


Comentários

Postar um comentário

Postagens mais visitadas deste blog

15 de maio de 2023

-
Depois do sucesso que foi o código ue diferencia as mãos, passei para o código que interpreta os sinais feitos pelo usuário e atribui seu valor (A, B, C, D, ou E). Não tive problemas com as instalações das bibliotecas, o único erro que me rendeu 5 dias de quebrar a cabeça em cima do código foi com o reconhecimento do keras_model.h5, já que o programa não estava localizando. A solução foi informar o endereço da pasta onde estava o arquivo. import cv2 import mediapipe as mp from keras . models import load_model import numpy as np #tensorFlow versão 2.9.1 cap = cv2 . VideoCapture ( 0 ) hands = mp . solutions .hands.Hands( max_num_hands = 1 ) classes = [ 'A' , 'B' , 'C' , 'D' , 'E' ] model = load_model ( 'C://Users//manus//Desktop//Testeletras//keras_model.h5' ) data = np . ndarray ( shape = ( 1 , 224 , 224 , 3 ), dtype = np . float32 ) while True :     success , img = cap .read()     frameRGB = cv2 . cvtColor ( img ,
Read more »