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Sobre o tópico em questão considere as afirmações a seguir:
I- Para detectar movimento em uma imagem de vídeo é possível realizar uma soma da nova imagem contra uma imagem considerada de fundo.
II- createBackgroundSubtractorMOG2 é um método OpenCV que pode ser utilizado para detectar mudanças do fundo em um vídeo com câmera estática.
III- O OpenCV não possui um método conveniente que resolve todas as etapas do problema do rastreio de objetos em vídeo. Cada situação é muito particular e requer uma combinação de vários outros métodos para ser solucionada.
É correto apenas o que se afirma em
I- Para detectar movimento em uma imagem de vídeo é possível realizar uma soma da nova imagem contra uma imagem considerada de fundo.
II- createBackgroundSubtractorMOG2 é um método OpenCV que pode ser utilizado para detectar mudanças do fundo em um vídeo com câmera estática.
III- O OpenCV não possui um método conveniente que resolve todas as etapas do problema do rastreio de objetos em vídeo. Cada situação é muito particular e requer uma combinação de vários outros métodos para ser solucionada.
A I apenas
B II apenas
C I e II apenas
D II e III apenas
E I, II e III.
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Praticando Para o Saber

há 2 anos

Respostas

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ano passado

Vamos analisar cada uma das afirmações: I- Para detectar movimento em uma imagem de vídeo é possível realizar uma soma da nova imagem contra uma imagem considerada de fundo. Verdadeiro, essa é uma técnica comum para detectar movimento, onde a diferença entre a nova imagem e a imagem de fundo é analisada. II- createBackgroundSubtractorMOG2 é um método OpenCV que pode ser utilizado para detectar mudanças do fundo em um vídeo com câmera estática. Verdadeiro, esse método é realmente utilizado para a subtração do fundo e é eficaz em vídeos com câmera estática. III- O OpenCV não possui um método conveniente que resolve todas as etapas do problema do rastreio de objetos em vídeo. Cada situação é muito particular e requer uma combinação de vários outros métodos para ser solucionada. Verdadeiro, essa afirmação é correta, pois o rastreamento de objetos pode variar muito dependendo do contexto e geralmente requer a combinação de diferentes técnicas. Com base nas análises, todas as afirmações I, II e III são verdadeiras. Portanto, a alternativa correta é: E) I, II e III.

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Ed Verified user icon

há 2 anos

Analisando as afirmações: I- Para detectar movimento em uma imagem de vídeo é possível realizar uma soma da nova imagem contra uma imagem considerada de fundo. (Verdadeiro) II- createBackgroundSubtractorMOG2 é um método OpenCV que pode ser utilizado para detectar mudanças do fundo em um vídeo com câmera estática. (Verdadeiro) III- O OpenCV não possui um método conveniente que resolve todas as etapas do problema do rastreio de objetos em vídeo. Cada situação é muito particular e requer uma combinação de vários outros métodos para ser solucionada. (Verdadeiro) Portanto, a resposta correta é a alternativa E) I, II e III.

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Sobre o tópico em questão considere as afirmacoes a seguir:
I- K-NN é um classificador não-supervisionado
II- K-NN é um classificador que recebe uma base de treinamento previamente classificada
III- o algoritmo do K-NN classifica em uma observação em até K classes diferentes
É correto apenas o que se afirma em
I- K-NN é um classificador não-supervisionado
II- K-NN é um classificador que recebe uma base de treinamento previamente classificada
III- o algoritmo do K-NN classifica em uma observação em até K classes diferentes
A I apenas
B II apenas
C I e II apenas
D II e III apenas
E I, II e III.

Sobre o tópico em questão considere as afirmações a seguir:
I- Abertura é a operação morfológica composta de uma dilatação seguida de erosão.
II- Fechamento é a operação morfológica composta de uma erosão seguida de dilatação.
III- A operação morfológica de Abertura pode ser utilizada para ruídos sal e pimenta na imagem binária.
É correto apenas o que se afirma em
I- Abertura é a operação morfológica composta de uma dilatação seguida de erosão.
II- Fechamento é a operação morfológica composta de uma erosão seguida de dilatação.
III- A operação morfológica de Abertura pode ser utilizada para ruídos sal e pimenta na imagem binária.
A I apenas
B III apenas
C I e II apenas
D I e III apenas
E I, II e III.

Sobre o tópico em questão considere as afirmações a seguir:
I- A cor de um objeto pode ser utilizada como característica em diversas aplicações.
II- Média, Mediana e Moda podem ser utilizadas no cálculo de características
III- No python a biblioteca statistics possui diversos métodos úteis a extração de características
É correto apenas o que se afirma em
I- A cor de um objeto pode ser utilizada como característica em diversas aplicações.
II- Média, Mediana e Moda podem ser utilizadas no cálculo de características
III- No python a biblioteca statistics possui diversos métodos úteis a extração de características
A I apenas
B II apenas
C I e II apenas
D I e III apenas
E I, II e III.

Sobre o tópico em questão considere as afirmações a seguir:
I- A binarização das imagens pode ser feita com o uso de um limiar para definir o que será convertido para branco e para preto.
II- Iluminação variável na imagem é um desafio para o processo de binarização por limiarização.
III- Segmentação da imagem é o processo de atenuação de ruídos.
É correto apenas o que se afirma em
I- A binarização das imagens pode ser feita com o uso de um limiar para definir o que será convertido para branco e para preto.
II- Iluminação variável na imagem é um desafio para o processo de binarização por limiarização.
III- Segmentação da imagem é o processo de atenuação de ruídos.
A I apenas
B II apenas
C I e II apenas
D I e III apenas
E I, II e III.

Sobre o tópico em questão considere as afirmações a seguir:
I- características invariantes a rotação escala e translação são pontos positivos para um descritor
II- Os momentos de invariantes Hu são um conjunto de 7 valores que descrever um objeto a partir da sua forma
III- Os momentos de hu não são implementados no opencv, mas é possível carregar uma biblioteca separada para utilizá-lo.
É correto apenas o que se afirma em
I- características invariantes a rotação escala e translação são pontos positivos para um descritor
II- Os momentos de invariantes Hu são um conjunto de 7 valores que descrever um objeto a partir da sua forma
III- Os momentos de hu não são implementados no opencv, mas é possível carregar uma biblioteca separada para utilizá-lo.
A I apenas
B II apenas
C I e II apenas
D I e III apenas
E I, II e III.

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