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Opencv - niveau initiation : maîtriser les bases

Opencv - niveau initiation : maîtriser les bases

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Objectifs

Programme

Comprendre en détail le fonctionnement de la bibliothèque OpenCV pour le traitement d'images et de vidéos.
Maîtriser l'implémentation de différents algorithmes de détection d'objets dans OpenCV à travers des projets pratiques.
Développer la capacité à analyser et résoudre des problèmes spécifiques de suivi d'objets en utilisant les outils et techniques d'OpenCV.
Savoir lire, écrire et sauvegarder des vidéos à l'aide des fonctions de la bibliothèque OpenCV.
Approfondir la connaissance des fondements théoriques de fonctions de suivi d'objets dans une vidéo, en les appliquant sur des cas concrets.

1. OPENCV, DÉTECTER DES OBJETS

Introduction à OpenCV
Présentation du logiciel
Installation et configuration
Prise en main de l'interface
Concepts de base
Comprendre le fonctionnement d'OpenCV
Découverte du langage Python dans OpenCV
Apprentissage automatique et détecteur de Viola-Jones
Comprendre l'apprentissage automatique
Utilisation du détecteur de Viola-Jones dans OpenCV
Apprentissage profond
Introduction à l'apprentissage profond
Comment utiliser l'apprentissage profond dans OpenCV

2. OPENCV, SUIVRE DES OBJETS DANS UNE VIDÉO

Introduction au suivi d'objets
Comprendre le concept de suivi d'objets
Importance du suivi d'objets dans une vidéo
Gestion des vidéos dans OpenCV
Comment ouvrir une vidéo dans OpenCV
Manipulation de vidéos : pause, avance, recul
Suivi d'un objet unique
Techniques de suivi d'un objet
Étapes du suivi d'un objet unique dans une vidéo
Suivi de plusieurs objets
Comprendre le défi du suivi de plusieurs objets
Techniques et astuces pour le suivi de plusieurs objets

3. OPENCV, FONCTIONS DE BASE DU TRAITEMENT D'IMAGES AVEC LE LANGAGE PYTHON

Découverte d'OpenCV
Révision des concepts de base
Avantages de l'utilisation du langage Python dans OpenCV
Bases de traitement d'images avec OpenCV
Techniques de traitement d'images
Utilisation de Python pour le traitement d'images
Combinaison d'images
Techniques de combinaison d'images
Exercices pratiques sur la combinaison d'images
Lissage et débruitage
Concepts de lissage et débruitage
Comment réaliser un lissage et un débruitage avec OpenCV
Histogrammes
Comprendre les histogrammes dans le traitement d'images
Création et interprétation d'histogrammes avec OpenCV

Public visé

Cette formation s'adresse principalement aux développeurs, qu'ils soient juniors, seniors ou en devenir. Plus précisément, elle est destinée aux développeurs de logiciels, aux développeurs d'applications mobiles, aux développeurs web, ainsi qu'aux ingénieurs en développement de logiciels qui cherchent à renforcer leurs compétences en matière d'analyse et de traitement d'images. De plus, cette formation est pertinente pour toute personne impliquée dans le développement d'applications nécessitant une analyse d'images. Que vous soyez un concepteur de jeux vidéo cherchant à intégrer des fonctionnalités de reconnaissance d'images, un chercheur en intelligence artificielle travaillant sur des projets de vision par ordinateur, ou un data scientist souhaitant affiner des modèles de machine learning avec des données visuelles, cette formation vous sera bénéfique. En somme, toute personne souhaitant acquérir des compétences en OpenCV dans le but d'améliorer ses applications d'analyse et de traitement d'images trouvera dans cette formation un outil d'apprentissage précieux.

Prérequis

Avoir une connaissance de base du langage de programmation Python. Cette compétence est essentielle pour comprendre et implémenter les concepts présentés lors de la formation. Être muni d'un ordinateur relié à Internet. Disposer d'une caméra, d'un micro et d'un haut-parleur sur votre ordinateur.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.