Sobre este cursoIntermediário · 5 módulos · 9h
Hoje você gasta horas corrigindo manualmente fotos de qualidade duvidosa enviadas pelas equipes de campo para criar os encartes e relatórios de safra. Ao final deste curso, você terá um pipeline em Python que recebe arquivos brutos de qualquer fazenda e os transforma em um catálogo comercial uniforme em segundos.
Nível: Intermediário
Para quem é: Designers visuais e analistas de marketing do agronegócio que gerenciam milhares de fotos enviadas de fazendas distantes com problemas de padrão
Ao concluir, você será capaz de: Construir um fluxo programático de tratamento, redimensionamento e catalogação de fotos de safras agrícolas distribuídas utilizando Python
5 módulos · 9h · certificado ao final
- Modelando o padrão visual de insumos e safras
Ao final, o aluno consegue criar uma estrutura de dados de metadados visuais e aplicar as primeiras correções manuais de exposição no código - Implementando correções em lote para fazendas distribuídas
Ao final, o aluno consegue automatizar a varredura de diretórios e aplicar as transformações visuais em centenas de imagens simultaneamente - Validando a qualidade e consistência de cores dos lotes
Ao final, o aluno consegue analisar desvios de histograma e contrastes para rejeitar automaticamente imagens fora do padrão visual comercial - Versionando variantes estéticas para diferentes canais de distribuição
Ao final, o aluno consegue exportar múltiplos formatos, resoluções e assinaturas visuais a partir de um único lote de imagens original - Projeto Final: Pipeline reprodutível de curadoria visual agrícola
Ao final, o aluno consegue consolidar todo o fluxo de ingestão, tratamento estético, validação e catalogação em um ambiente Jupyter totalmente automatizado
Projeto Final
Notebook reprodutível de tratamento estético de fotos agrícolas com OpenCV e Pillow
Carregando a aula…