Sistema assistivo de identificação de cores para deficientes visuais usando visão computacional e síntese de voz

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema assistivo para detecção e identificação de cores em tempo real, voltado para auxiliar pessoas com deficiência visual. O sistema utiliza técnicas de visão computacional para capturar imagens por meio de uma webcam para processá-las no espaço de cores HSV e assim, identificar a cor predominante. Após a identificação, osistema gera feedback auditivo por meio da síntese de voz utilizando a biblioteca gTTS. A implementação foi realizada em Python, com o uso das bibliotecas OpenCV para processamento de imagens e Matplotlib para efetuar a visualização dos resultados. Os testes foram conduzidos sob condições de iluminação controlada, utilizando as cores azul, verde e vermelho, e demonstraram boa precisão na identificação das cores predominantes. Este projeto busca promover maior autonomia para pessoas com deficiência visual, contribuindo para a inclusão social e a acessibilidade. Além disso, o trabalho discute desafios e limitações da visão computacional em aplicações assistivas, como variações na iluminação e a necessidade de suporte para um espectro mais amplo de cores, sugerindo melhorias para futuras versões do sistema, incluindo sua adaptação para dispositivos móveis e aprimoramento do algoritmo de detecção.