# Segmentação do Corpo Humano

Trabalho prático do [Currículo de IA para Iniciantes](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners).

## Tarefa

Na produção de vídeo, como em previsões meteorológicas, muitas vezes precisamos recortar a imagem de uma pessoa captada pela câmara e colocá-la sobre outro vídeo. Isto é normalmente feito utilizando técnicas de **chroma key**, onde uma pessoa é filmada em frente a um fundo de cor uniforme, que é posteriormente removido. Neste trabalho prático, iremos treinar um modelo de rede neural para recortar a silhueta humana.

## O Conjunto de Dados

Iremos utilizar o [Segmentation Full Body MADS Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/segmentation-full-body-mads-dataset) do Kaggle. Faça o download manual do conjunto de dados no Kaggle.

## Notebook Inicial

Comece o trabalho prático abrindo [BodySegmentation.ipynb](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/BodySegmentation.ipynb)

## Conclusão

A segmentação do corpo é apenas uma das tarefas comuns que podemos realizar com imagens de pessoas. Outras tarefas importantes incluem **detecção de esqueleto** e **detecção de pose**. Explore a biblioteca [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) para ver como essas tarefas podem ser implementadas.

**Aviso Legal**:  
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, é importante notar que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.