🖐️ Reconhecimento de Gestos com Mãos - Masterclass Visão Computacional

Este projeto foi desenvolvido durante a Masterclass de Visão Computacional do UniSenac, demonstrando como utilizar inteligência artificial para detectar e reconhecer gestos de mãos em tempo real.

📋 Sobre o Projeto

Este projeto utiliza OpenCV e MediaPipe para detectar mãos através da webcam e identificar gestos específicos. O MediaPipe identifica 21 pontos (landmarks) em cada mão, permitindo criar sistemas de reconhecimento de gestos para diversas aplicações.

Funcionalidades

• ✅ Detecção de mãos em tempo real
• ✅ Visualização dos landmarks (pontos de referência) da mão
• ✅ Reconhecimento de gestos específicos (exemplo: polegar levantado)
• ✅ Interface visual com feedback em tempo real
• ✅ Código comentado e didático para aprendizado

🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python 3.10+
• OpenCV - Processamento de imagens e vídeo
• MediaPipe - Detecção de landmarks das mãos
• NumPy - Operações numéricas

📦 Instalação

Pré-requisitos

• Python 3.10 ou superior
• Webcam conectada ao computador

Passo a Passo

1. Clone o repositório ou baixe os arquivos

2. Crie um ambiente virtual (recomendado):

python -m venv venv

3. Ative o ambiente virtual:

   • Windows (PowerShell): .\venv\Scripts\Activate.ps1
   • Windows (CMD): venv\Scripts\activate
   • Linux/Mac: source venv/bin/activate

4. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

5. Execute o programa:

python main.py

🎮 Como Usar

1. Execute o programa conforme as instruções acima
2. Posicione sua mão na frente da câmera
3. O sistema detectará automaticamente sua mão e desenhará os landmarks
4. Faça gestos específicos (como levantar o polegar) para ver a detecção funcionando
5. Pressione 'q' para sair do programa

⚠️ Importante

• Se você tiver apenas uma câmera, altere o valor na linha 14 do main.py de 1 para 0
• Certifique-se de ter boa iluminação para melhor detecção
• Mantenha a mão visível e bem posicionada na frente da câmera

📚 Conceitos Aprendidos

Este projeto demonstra conceitos fundamentais de:

• Visão Computacional: Processamento de imagens e vídeo em tempo real
• Machine Learning: Uso de modelos pré-treinados para detecção
• Landmarks Detection: Identificação de pontos-chave em objetos
• Processamento de Imagens: Conversão de cores, espelhamento, desenho
• Aplicações Práticas: Sistemas de controle por gestos, acessibilidade, interação natural

🎓 Sobre a Masterclass

Esta foi a masterclass de Visão Computacional do UniSenac, ministrada pelo Prof. Vitor Hugo, onde você aprende na prática como desenvolver soluções inovadoras utilizando inteligência artificial e processamento de imagens.

Professor: Vitor Hugo
Site: profvitorhugo.online

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• 💬 Desenvolver processamento de linguagem natural
• ☁️ Implementar soluções em nuvem e big data

✨ Diferenciais do Curso

• ✅ Aprendizado dinâmico e prático desde o primeiro semestre
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• ✅ Infraestrutura moderna com laboratórios equipados
• ✅ Certificações intermediárias durante o curso
• ✅ Projetos integradores voltados para problemas reais
• ✅ Conexão direta com o mercado de trabalho

🎓 Áreas de Atuação

• Analista de Dados
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• Engenheiro de Dados
• Desenvolvedor de Inteligência Artificial
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📍 UniSenac - Campus Porto Alegre

• Telefone: (51) 3022-9400
• Endereço: Rua Coronel Genuíno, 130 - Centro Histórico - Porto Alegre/RS
• Horário: Segunda a sexta-feira, das 09h às 19h

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📝 Estrutura do Projeto

masterclass/
├── main.py              # Código principal do projeto
├── requirements.txt     # Dependências do projeto
├── README.md           # Este arquivo
└── venv/               # Ambiente virtual (não versionado)

🤝 Contribuindo

Este é um projeto educacional desenvolvido para a masterclass. Sinta-se à vontade para experimentar, modificar e expandir o código!

📄 Licença

Este projeto foi desenvolvido para fins educacionais durante a Masterclass de Visão Computacional do UniSenac.

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Desenvolvido com ❤️ pelo Prof. Vitor Hugo para a Masterclass de Visão Computacional do UniSenac

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