Public:
Chefs de projet, développeurs, et toute personne souhaitant utiliser la bibliothèque OpenCV pour le traitement d'images et de videos.
Objectifs:
Comprendre le fonctionnement d'OpenCV, savoir transformer des images, utiliser les fonctionnalités d'IA d'OpenCV dans l'analyse d'images
Connaissances préalables nécessaires:
Connaissance d'un langage de programmation comme Python, Java ou C++. Les exercices sont réalisés en python.
Programme détaillé de la formation
(
Téléchargez le programme) :
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| Introduction |
Présentation OpenCV
Historique, fonctionnalités, versions, licence
Site de référence, documentation disponible
Principes de base de la vision par ordinateur
Positionnement OpenCV par rapport aux autres solutions du marché
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| Mise en pratique OpenCV |
| Installation d'OpenCV. Atelier : Exemples simples : lecture, affichage, enregistrement d'images
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| Manipulation d'images |
bases de traitement d'images :
Opération sur les matrices.
les espaces de couleurs : CMYB, HSV, niveaux de gris;
la segmentation d'images;Atelier : Exemple de seuillage avec OpenCV
Conversion d'une image en binaire
Histogramme d'une image.
Les opérateurs binaires (NO, AND, OR, XOR):
utilisation pour la fusion d'images
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| Classificateurs et IA |
Principe, différents classificateurs disponibles avec OpenCV
Exemples : détection de formes, de contours, de visages
Deep Learning avec PyTorchAtelier : Classification d'images sur machine Jetson
Atelier : Détection d'objets
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