🐄 Bovine Weight Calculation by Mask R-CNN (Keras & TensorFlow)

Este projeto implementa uma solução baseada em Redes Neurais Convolucionais (Mask R-CNN) para segmentação de imagens de bovinos e cálculo de métricas morfométricas (área, perímetro, largura, comprimento), possibilitando a predição do peso a partir de imagens.

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📌 Funcionalidades

• Treinamento de um modelo Mask R-CNN em dataset customizado.
• Segmentação automática de bovinos em imagens.
• Cálculo de:
  • Área (px e cm²)
  • Perímetro (px e cm)
  • Comprimento e largura (px e cm)
• Predição de peso com base na área segmentada.
• Exportação dos resultados em Excel (.xlsx).

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3
• TensorFlow 2.5
• Keras
• Mask R-CNN
• OpenCV
• Pandas
• Google Colab

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📂 Estrutura do Projeto

├── mrcnn/                     # Implementação da Mask R-CNN
├── images1/                   # Imagens de treino e validação
├── images2/                   # Imagens para inferência
├── Seg_imagens_coletas/       # Anotações (JSON)
├── results.xlsx               # Resultados do treino
├── results_inference_bovine.xlsx   # Resultados da inferência
├── results_inference_bovine2.xlsx  # Resultados da inferência em outro dataset
├── Bovine-weight-calculation-by-Mask-R-CNN-Keras-and-TensorFlow.ipynb
└── README.md

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🚀 Como Executar

1. Clonar o repositório

git clone https://github.com/SEU_USUARIO/Bovine-weight-calculation-by-Mask-R-CNN-Keras-and-TensorFlow.git
cd Bovine-weight-calculation-by-Mask-R-CNN-Keras-and-TensorFlow

2. Instalar dependências

pip install -r requirements.txt

⚠️ Certifique-se de ter CUDA e cuDNN compatíveis com TensorFlow 2.5.

3. Treinar o modelo

No notebook:

config = CustomConfig(class_number)
model = load_training_model(config)
train_head(model, dataset_train, dataset_val, config)

4. Salvar pesos treinados

model.keras_model.save_weights("mask_rcnn_shapes_bovine.h5")

5. Inferência em novas imagens

test_model, inference_config = load_inference_model(1, "mask_rcnn_shapes_bovine.h5")

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📊 Resultados

• Segmentação precisa de bovinos em imagens.
• Estimativa de peso com base em regressão linear da área segmentada.
• Exportação automática dos resultados em planilhas Excel.

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📸 Exemplo de Saída

• Máscara segmentada sobreposta à imagem.
• Informações de área, perímetro, comprimento, largura e peso predito exibidas na imagem.

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🤝 Contribuições

Sinta-se à vontade para abrir issues e enviar pull requests.

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📜 Licença

Este projeto é distribuído sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.