Vision par ordinateur
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Plongez dans l’univers de la vision par ordinateur avec OpenCV, une bibliothèque incontournable pour le traitement d’images et de vidéos. Vous apprendrez à manipuler des images, à appliquer des transformations géométriques, et à explorer des techniques avancées telles que la détection d’objets et la reconnaissance faciale. À travers des projets pratiques et des exemples concrets, vous maîtriserez l’utilisation d’OpenCV pour résoudre des problèmes complexes, allant de l’analyse vidéo en temps réel à l’intégration de modèles de deep learning pour la reconnaissance d’objets. À la fin de la formation, vous serez capable de développer des applications avancées de vision par ordinateur adaptées à des secteurs variés comme la sécurité, la robotique, et la réalité augmentée.
Ce que vous allez découvrir :
- Introduction à OpenCV:
- Maîtriser les manipulations fondamentales d’images avec OpenCV, notamment le redimensionnement, la conversion entre différents espaces de couleurs, le dessin de formes, l’ajout de textes, l’application de filtres (lissage, flou, etc.), la détection des contours, ainsi que les transformations morphologiques telles que l’érosion et la dilatation.
- Traitement avancé et analyse vidéo
- Explorer les transformations géométriques et les techniques avancées de traitement d’images avec OpenCV, telles que la rotation, la translation et la mise à l’échelle. Découvrir l’utilisation de la transformée de Hough pour la détection de lignes et de cercles, ainsi que l’analyse et l’égalisation d’histogrammes. Approfondir l’analyse vidéo avec OpenCV en maîtrisant la lecture et l’écriture de vidéos (cv2.VideoCapture et cv2.VideoWriter) et en appliquant des techniques de suivi d’objets, incluant la soustraction d’arrière-plan et le masquage pour un suivi précis.
- Détection de visages et objets
- Maîtriser la détection de visages et d’objets avec OpenCV et des frameworks avancés. Utiliser les modèles Haar Cascade, comme haarcascade_frontalface_default.xml, pour détecter des visages, y compris l’optimisation des rectangles détectés et l’ajustement des paramètres pour des performances accrues. Approfondir la détection d’objets avec des frameworks tels que YOLOv4/v5 et SSD, incluant la présentation de leurs concepts, le téléchargement et la configuration des modèles préentraînés. Implémenter YOLO pour la détection d’objets en temps réel, en se concentrant sur le chargement du modèle et l’analyse des résultats, notamment les classes et les boîtes englobantes.
- Reconnaissance faciale et objets personnalisés
- Développer des compétences en reconnaissance faciale et en entraînement de modèles personnalisés pour la reconnaissance d’objets avec OpenCV. Découvrir la reconnaissance faciale à l’aide de modèles préentraînés, tels que ceux fournis par dlib ou OpenCV, incluant l’extraction de caractéristiques faciales : localisation des points clés du visage et comparaison entre visages pour l’identification. Apprendre à créer un dataset personnalisé en annotant des images avec des outils comme LabelImg, puis entraîner un modèle à l’aide de TensorFlow/Keras. Intégrer ce modèle personnalisé dans OpenCV pour une reconnaissance d’objets performante et adaptée à vos besoins spécifiques.
Pourquoi rejoindre cette formation ?
- Compétence recherchée dans de nombreux domaines
OpenCV est une bibliothèque puissante et largement utilisée pour la vision par ordinateur. Maîtriser OpenCV ouvre des opportunités dans divers secteurs, notamment la robotique, l’automatisation, la surveillance, la réalité augmentée et l’intelligence artificielle. - Apprentissage pratique et orienté projet
Une formation vous permet de travailler sur des projets concrets, comme la détection d’objets, la reconnaissance faciale ou le traitement d’images médicales, vous donnant des compétences directement applicables. - Développement de solutions innovantes
Avec OpenCV, vous pouvez concevoir des solutions innovantes, comme des systèmes de suivi d’objets, des applications de réalité augmentée ou des outils d’amélioration d’images, renforçant ainsi votre créativité et votre expertise technique. - Gain de temps et structuration des connaissances
Une formation organisée vous guide pas à pas, vous évitant de chercher et d’apprendre seul. Vous accélérez votre courbe d’apprentissage en suivant un programme structuré et enseigné par des experts. - Adaptation aux nouvelles technologies
OpenCV intègre des fonctionnalités modernes, comme le support des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, etc.), qui sont essentiels pour rester compétitif dans le domaine de l’intelligence artificielle. - Renforcement du profil professionnel
Une certification ou une expertise démontrée en OpenCV améliore votre CV et augmente votre attractivité pour les recruteurs dans des domaines techniques et en plein essor.
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