Demonstrações de Rastreamento de Múltiplos e Únicos Objetos no Google Colab

Este repositório contém dois Jupyter Notebooks (show_multi_tracker.ipynb e show_single_tracker.ipynb) que demonstram o rastreamento de múltiplos e únicos objetos utilizando caixas delimitadoras (bounding boxes). Esses notebooks são otimizados para uso no Google Colab, permitindo que você execute e experimente os códigos diretamente na nuvem, sem a necessidade de configurar um ambiente local.

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Notebooks

show_multi_tracker.ipynb

Funcionalidade: Rastreamento de múltiplos objetos com suporte a cores dinâmicas para caixas delimitadoras.

Este notebook demonstra o rastreamento de múltiplos objetos em vídeos utilizando diferentes algoritmos de rastreamento disponíveis no OpenCV. Cada objeto rastreado recebe uma cor única para facilitar a distinção visual. O vídeo processado é exibido diretamente no notebook após a execução.

Principais Funcionalidades:

• Rastreamento de múltiplos objetos com caixas delimitadoras.
• Suporte a cores dinâmicas para melhor visualização.
• Algoritmos de rastreamento suportados: BOOSTING, MIL, KCF, MOSSE e CSRT.
• Visualização integrada no Google Colab.

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show_single_tracker.ipynb

Funcionalidade: Rastreamento de único objeto com caixas delimitadoras.

Este notebook foca no rastreamento de um único objeto em vídeos, utilizando caixas delimitadoras para destacar o objeto rastreado. É ideal para cenários onde o foco é monitorar um único alvo.

Principais Funcionalidades:

• Rastreamento de único objeto com caixas delimitadoras.
• Suporte a cores para a caixa delimitadora.
• Visualização clara do objeto rastreado.
• Pronto para execução no Google Colab.

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Como Usar no Google Colab

Para executar os notebooks no Google Colab, siga os passos abaixo:

1. Acesse o Google Colab:

   • Abra o Google Colab.

2. Carregue os Notebooks:

   • Clique em Arquivo > Abrir notebook.
   • Selecione a aba GitHub e cole o link deste repositório.
   • Escolha o notebook que deseja executar (show_multi_tracker.ipynb ou show_single_tracker.ipynb).

3. Execute o Código:

   • Conecte-se a um ambiente de execução clicando em Conectar (canto superior direito).
   • Execute as células do notebook sequencialmente para ver os resultados.

4. Teste com Outros Vídeos (Opcional):

   • Caso queira testar com seus próprios vídeos, use o seguinte código para fazer upload:

     from google.colab import files
     uploaded = files.upload()

   • Substitua o caminho do vídeo no notebook pelo arquivo enviado.

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