Reconhecimento Facial em Tempo Real no Google Colab com YOLOv8

Este projeto demonstra como realizar detecção de rostos em tempo real utilizando um modelo YOLOv8 treinado com dataset do Roboflow, integrado à webcam no Google Colab.

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Funcionalidades

• Acessa a webcam diretamente pelo navegador via Colab.
• Treina um modelo YOLOv8 personalizado com dataset do Roboflow.
• Detecta rostos em tempo real, desenhando bounding boxes sobre as faces detectadas.
• Permite realizar testes com imagens estáticas após o treinamento.

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Tecnologias e Bibliotecas Utilizadas

• Python 3
• Google Colab
• OpenCV
• YOLOv8 (Ultralytics)
• Roboflow
• Javascript (para integração webcam-Colab)
• numpy, matplotlib, PIL, io, html, contextlib, logging, sys, IPython.display

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Como Executar

1. Clone ou copie o notebook

Utilize diretamente no Google Colab.

2. Instale as dependências

!pip install -q ultralytics roboflow

3. Configure a Webcam no Colab

O código utiliza scripts Javascript para habilitar e capturar frames da webcam via navegador.

4. Treine o modelo YOLOv8

• O projeto usa um dataset do Roboflow. Para isso, configure sua API_KEY e as informações do dataset:

from roboflow import Roboflow

rf = Roboflow(api_key="SUA_API_KEY")
project = rf.workspace("seu_workspace").project("nome_do_projeto")
version = project.version(1)
dataset = version.download("yolov8")

• Treine o modelo:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")

model.train(
     data = "caminho_para_data.yaml",
     epochs = 20,
     imgsz = 640,
 )

5. Execute o Loop Principal

O loop captura frames da webcam, processa com o YOLOv8 e desenha bounding boxes nos rostos detectados em tempo real.

6. Teste com Imagem Estática (Opcional)

Após treinar o modelo, teste com uma imagem estática para verificar resultados:

from google.colab import files
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

def mostrar(frame):
    imagem = cv2.imread(frame)
    if imagem is None:
        print(f"Erro: imagem '{frame}' não encontrada.")
        return
    fig = plt.gcf()
    fig.set_size_inches(18, 10)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()

# uploaded = files.upload()
# image_path = next(iter(uploaded))

# results = model(image_path)
# results[0].save(filename='predictions.jpg')

# mostrar('predictions.jpg')

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Referências

• Tutorial Base (The AI Guy): How to Use Webcam In Google Colab for Images and Video (FACE DETECTION)

• Notebook Base para as funcionalidades da câmera: Google Colab do The AI Guy

• YOLOv8 Documentation: Ultralytics YOLOv8 Docs

• Roboflow Docs: Roboflow Documentation

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Observações Importantes

• Para rodar a webcam, é necessário permitir o acesso do navegador ao dispositivo.
• O Colab pode apresentar limitações em performance dependendo do navegador e do modelo utilizado.
• Substitua a API_KEY do Roboflow pela sua chave pessoal para acesso ao dataset.

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Autor

Este projeto foi configurado e adaptado por [Emanuel Duarte], para estudos de visão computacional aplicada a detecção de rostos em tempo real.

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