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BrunoHoinacki/ThingsFinder

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ThingsFinder

Descrição SITE

ThingsFinder é uma ferramenta avançada de reconhecimento de objetos que utiliza a biblioteca TensorFlow.js e o modelo COCO-SSD para detectar e classificar objetos em tempo real usando a webcam do seu navegador. Desenvolvido para aprendizado e aplicação prática em inteligência artificial, o ThingsFinder oferece uma solução acessível e eficiente para análise de vídeo ao vivo.

Tecnologias

  • HTML5: Estrutura e semântica da página.
  • Tailwind CSS: Estilização responsiva e moderna.
  • JavaScript: Funcionalidades dinâmicas e interativas.
  • TensorFlow.js: Biblioteca para aprendizado de máquina no navegador.
  • COCO-SSD: Modelo pré-treinado para detecção de objetos.

Funcionalidades

  • Captura de Vídeo em Tempo Real: Habilitação da webcam para exibir vídeo ao vivo.
  • Detecção de Objetos: Identificação e classificação de múltiplos objetos utilizando o modelo COCO-SSD.
  • Interface Visual: Exibição de rótulos e caixas de destaque sobre os objetos detectados, facilitando a visualização dos resultados.

Como Usar

  1. Habilitar a Webcam: Clique no botão "Habilitar Webcam" e permita o acesso à sua webcam quando solicitado pelo navegador.
  2. Carregamento do Modelo: Aguarde enquanto o modelo COCO-SSD é carregado e inicializado.
  3. Detectar Objetos: Posicione objetos à frente da câmera para que sejam detectados e classificados em tempo real.

Rodando Localmente

Para executar o projeto localmente, siga estas etapas:

  1. Clone o Repositório: Utilize o comando git clone https://github.com/BrunoHoinacki/ThingsFinder.git.
  2. Abra o Arquivo HTML: Navegue até o diretório clonado e abra o arquivo index.html no seu navegador.

Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Contato

Para mais informações ou contribuições, entre em contato com Bruno Hoinacki.

About

ThingsFinder é um projeto simples que utiliza o TensorFlow.js para detectar e classificar objetos em tempo real através da webcam do navegador. O projeto usa o modelo pré-treinado COCO-SSD para reconhecimento de objetos.

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