Traitement d’image avec OpenCV
OpenCV est la librairie de référence pour le traitement d’image. Avec cette librairie de licence open source, vous avez la possibilité d’effectuer des opérations simples sur les images (contraste, rotations, etc.) et les vidéos (estimation de mouvement) mais aussi des opérations complexes comme la détection de formes géométriques, d’objets et de visages, la reconstruction d’une scène en 3 dimensions, et de nombreuses autres fonctions.
OBJECTIFS
Savoir utiliser Open CV pour le traitement d’image
Comprendre les concepts et algorithmes sous-jacents
PUBLIC VISE
PME, start-ups ou bureaux d’études du secteur électronique au sens large qui envisagent de monter en compétence dans la maîtrise du traitement d’image avec l’outil OpenCV.
PREREQUIS
Notions en langage C++
Notions en traitement d’image
INTERVENANT
Ingénieur ENSEEIHT, Expert en traitement du Signal, traitement d’image, formateur expérimenté.
Le programme CAP’TRONIC aide, chaque année, 400 entreprises à monter en compétences sur les technologies liées aux systèmes électroniques et logiciel embarqué.
PRIX
Non-adhérent : 1 800€ HT
Adhérent CAP’TRONIC : 1 350€ HT
LIEU
CEA-TECH - 51 Rue de l’Innovation - 31670 LABEGE
PROGRAMME
Tour de table
1- Introduction à OpenCV
Durant cette première partie, vous allez pouvoir vous familiariser avec les fonctions essentielles d’OpenCV pour traiter des images ou des vidéos.
Types de base : Images (matrices), points, rectangles
Entrées / sorties : Lecture / Ecriture d’images / de fichiers vidéo
Interface utilisateur : Affichage d’images / de vidéos, gestion clavier/souris, boutons
Opérations élémentaires sur les images :
Conversion d’espaces de couleur, zone d’intérêt, redimensionnement, normalisation
Fonctions de dessin : cercles, texte, lignes, etc.
Travaux pratiques : utilisation de la classe Mat, détection d’objets d’après leur teinte, manipulation de zones d’intérêt et de masques
2- Traitement d’images
Durant cette deuxième partie, nous allons voir comment utiliser les techniques classiques de traitement d’image avec OpenCV.
Filtrage : Notion de filtre séparable, filtres à moyenne mobile, gaussien (pyramide gaussienne), filtres bilatéraux, médian
Dérivation : Calcul du gradient (Sobel, Scharr) / Laplacien
Opérations morphologiques : Dilatation,érosion.
Exemples d’applications : Recherche de contours : détecteur de Canny, séparation des contours (segmentation)
Recherche de formes géométriques : Transformée de Hough (lignes, cercles)
3- Détections d’objets
Dans cette partie, nous verrons dans un premier temps quelques techniques pour identifier des objets génériques (visages, voitures, personnes, etc.), et dans un deuxième temps nous verrons quelques méthodes permettant de mettre en correspondance des éléments spécifiques d’une image à l’autre (et ce indépendamment de l’orientation et de l’échelle).
Détection d’objets génériques : Détecteur en cascade de Viola / Jones, détection de visages
Mise en correspondance d’éléments spécifiques API générique OpenCV
Utilisation des classes FeatureDetector, KeyPoint, etc.
Description des différents algorithmes, avantages et inconvénients : SIFT (Scale Invariant Feature Transform), SURF, FAST, ORB, etc.
Exemple d’application Réalisation de panoramas (« stitching »)
Classification BOW (Bag of visual words)
4- Traitement Vidéo
Dans cette partie, nous verrons quelques algorithmes spécifiques aux flux.
Soustraction d’arrière-plan
Segmentation d’image d’après les mouvements
Flux optique : Problématique et présentation de différents algorithmes (Lucas-Kanade, Gunnar Farneback’s, « simple-ow », « dual TV L1 » implémentation avec OpenCV.
5- Reconstruction 3D
Ici, nous étudierons différents algorithmes relatifs à la mise en correspondance des images acquises (en 2 dimensions) avec l’environnement réel (en 3 dimensions).
Modèles de caméra modèle pin-hole, représentation matricielle
Calibration automatique de caméra, Calcul d’homographie, Vision stéréo
6-Aperçu des autres fonctionnalités d’OpenCV
Enfin nous ferons un petit tour d’horizon de quelques autres fonctions utiles incluses dans OpenCV.
OpenCV 3.0 : Aperçu sur les nouvelles fonctions et changements d’API
Apprentissage automatique.
Modules spécialisées : amélioration de la résolution (d’après le
Accélération des calculs avec le GPU (API transparente)
TRAVAUX PRATIQUES : tout au long de l’atelier l’ensemble des points abordés seront illustrés par des exemples.
Tour de table
ORGANISATION
Moyens pédagogiques : Support de cours - travaux pratiques– Assistance pédagogique assurée par le formateur 1 mois après la formation.
Moyens permettant d’apprécier les résultats de l’action : Evaluation de l’action de formation par la remise d’un questionnaire de satisfaction à chaud à l’issue de la formation, puis d’un questionnaire à froid quelques semaines après la formation.
Moyen permettant de suivre l’exécution de l’action : Evaluation des connaissances via un questionnaire avant et après la formation - Feuilles de présence signées par chaque stagiaire et le formateur par demi-journée de formation.
Sanction de la formation : Attestation de présence.
Jessica France est titulaire d’un numéro d’agrément de formation continue et est référencé DATADOCK depuis le 1er juillet 2017. Cette formation est éligible au financement par votre Opérateur de Compétences (OPCO) hors CPF.
RENSEIGNEMENTS ET INSCRIPTION
Sophie BASSE-CATHALINAT, cathalinat@captronic.fr – 06 79 49 15 99
Pour toute question y compris les conditions d’accès pour les publics en situation de handicap.
Traitement d’image avec OpenCV du 12 au 14 octobre 2021
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Informations mises à jour le 25/03/2021