Contenu du cours

Principes Fondamentaux de la Vision par Ordinateur

1. Introduction à la Vision par Ordinateur

Qu'est-ce que la Vision par Ordinateur ?Fondamentaux du Traitement d'Image Algèbre Linéaire pour la Manipulation d'Images

2. Traitement d'Images avec OpenCV

Transformations de Base Transformée de Fourier Filtres Passe-Bas et Passe-Haut Réduction du Bruit et Lissage Égalisation d'Histogramme Techniques de super-résolution Détection de Contours Détection de Coins et de Blobs

3. Réseaux de Neurones Convolutifs

Introduction aux Réseaux Neuronaux Convolutifs Couches de Convolution Couches de Pooling Aplatissement Fonctions d'Activation Aperçu des Modèles CNN Populaires Défi : Création d'un CNN

4. Détection d'Objets

Localisation d'Objet Détection d'Objets Prédictions de Boîtes Englobantes Intersection sur Union (IoU) et Métriques d'Évaluation Suppression Non Maximale (NMS)Boîtes d'Ancrage Aperçu du Modèle YOLO Défi : Détection d'Objets avec un Modèle Personnalisé et YOLO

5. Aperçu des Sujets Avancés

Apprentissage par Transfert en Vision par Ordinateur Aperçu de la Reconnaissance Faciale Aperçu de la Génération d'Images

Qu'est-ce que la Vision par Ordinateur ?

Applications réelles de la vision par ordinateur incluent :

La vision par ordinateur englobe une variété de tâches permettant aux machines de comprendre et de traiter efficacement les données visuelles :

Classification d’images ;
Détection d’objets ;
Segmentation d’images ;
Reconnaissance de visages et de personnes ;
Détection de contours ;
Restauration d’images ;
Reconstruction de scènes par appariement ;
Analyse du mouvement dans les vidéos.

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 1

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