Projeto Cajueiro Análise Nutricional
Aplicação desktop utilizando Visão Computacional para detectar deficiências nutricionais em folhas de cajueiro.
Visão Geral
Este projeto serviu como meu Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) técnico na UFRN, desenvolvido junto a um colega após concluir uma disciplina de ensino superior de Processamento Digital de Imagens.
Construímos uma aplicação desktop com interface gráfica capaz de analisar imagens de folhas de cajueiro para determinar a principal deficiência de macronutrientes (Potássio vs. Nitrogênio) usando extração complexa de pixels e cálculos em canais de cor.
01.O Desafio
Isolar com precisão as folhas de fundos especificados e realizar análises matemáticas complexas nos canais de cores para determinar dados nutricionais invisíveis a olho nu.
Arquitetura do Sistema
Representação em alto nível do fluxo de dados.
02.A Solução
Desenvolvi um pipeline em Python usando OpenCV para mascaramento de imagens/remoção de fundo e NumPy/Pandas para processamento e cálculo de dados.
Decisões Técnicas Principais
Algoritmos de Canais de Cor
Criei algoritmos matemáticos para comparar valores de pixels específicos entre canais de cores e identificar assinaturas de macrodeficiência.
Gestão Ágil
Utilizei o Jira para o acompanhamento de sprints e GitHub para controle de versão durante toda a fase de pesquisa.
03.Os Resultados
"Desenvolvi a aplicação com sucesso, culminando na publicação de um artigo científico detalhando a metodologia e os resultados obtidos."
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