ANÁLISE DE FERRAMENTAS DE VISÃO COMPUTACIONAL
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Resumo
Esse artigo tem como objetivo fazer uma revisão bibliográfica para identificar algumas ferramentas de Visão Computacional mais utilizadas para fazer treinamento com as imagens pra identificar a qualidade de determinado objeto, por meio destas imagens. A evolução da visão computacional oferece soluções eficientes, promovendo inovação em diversos setores, como a indústria e a medicina. Essas tecnologias são essenciais para a automação e tomada de decisões baseadas em dados. O estudo realizado permitiu identificar alguns sistemas de visão computacional mais utilizados, tais como o Yolo, OpenCV, BoofCV, CUDA e Tensorflow. Sendo verificado que os sistemas de visão pesquisados podem ser utilizados para aprendizado de máquina, treinando imagens, por exemplo. Além disso, conclui-se que o TensorFlow foi considerado uma ferramenta que possuí muitos manuais, de fácil acesso, sendo a mais apropriada para identificar a qualidade de um objeto específico através de imagens.
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