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Python
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import cv2
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# Carregar o modelo pré-treinado e os arquivos de configuração
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model_path = 'C:/Zendion Inc/agrobot_base/Python/models/coco/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb'
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config_path = 'C:/Zendion Inc/agrobot_base/Python/models/coco/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt'
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# Carregar o modelo
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net = cv2.dnn_DetectionModel(model_path, config_path)
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net.setInputSize(320, 320) # Definir o tamanho da entrada do modelo
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# Definir as classes que o modelo pode detectar
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classNames = []
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with open('models/ssd_mobilenet_v3_large_coco/coco.names', 'rt') as f:
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classNames = f.read().rstrip('\n').split('\n')
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# Configurações adicionais
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conf_threshold = 0.6 # Limiar de confiança para detecção
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# Iniciar a captura de vídeo (altere o índice conforme necessário)
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cap = cv2.VideoCapture(0)
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while True:
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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break
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# Detectar objetos no frame
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classIds, confs, bbox = net.detect(frame, confThreshold=conf_threshold)
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if len(classIds) > 0:
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for classId, confidence, box in zip(classIds.flatten(), confs.flatten(), bbox):
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cv2.rectangle(frame, box, color=(0, 255, 0), thickness=2)
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cv2.putText(frame, classNames[classId - 1], (box[0] + 10, box[1] + 30),
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cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
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cv2.imshow('Detecção de Objetos', frame)
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()
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