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Samuel Langa samuellangajr

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  • Maputo, Moçambique
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@samuellangajr
samuellangajr / exercicio3.py
Created March 12, 2025 18:45
Escreva um trecho de código usando TensorFlow ou PyTorch para definir uma arquitectura básica de CNN para classificação de veículos.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Definir a arquitetura da CNN
def criar_modelo_cnn():
modelo = models.Sequential()
# Primeira camada convolucional
modelo.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) # Exemplo de imagem de 224x224x3
modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
@samuellangajr
samuellangajr / exercicio2.py
Created March 12, 2025 18:41
Implemente uma função em Python que receba uma imagem de tráfego e retorne o número de veículos detectados. Pode assumir que tem acesso a uma função pré-treinada detectar_veiculos(imagem) que retorna as coordenadas dos veículos detectados.
def contar_veiculos(imagem):
# Chama a função pré-treinada para detectar os veículos
veiculos_detectados = detectar_veiculos(imagem)
# Retorna o número de veículos detectados
return len(veiculos_detectados)
@samuellangajr
samuellangajr / exercicio1.py
Created March 12, 2025 18:39
Escreva um pseudocódigo ou código Python para carregar um conjunto de dados de imagens, pré-processá-las (redimensionar e normalizar) e dividi-las em conjuntos de treino e teste.
import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
# Definir o caminho do diretório onde as imagens estão armazenadas
image_dir = 'caminho/para/imagens'