1. A propos du cours
- Auteur : Université Laval - Département de génie électrique
- Type : Support de cours universitaire OpenCV
- Langue : Français
- Licence : Ressource académique universitaire
2. Courte description du cours
Support de cours universitaire sur OpenCV (Open Source Computer Vision) couvrant les fondamentaux de la vision par ordinateur et du traitement d'images avec des applications pratiques en C++ et Python.
3. Longue description du cours
Ce document constitue un support pédagogique universitaire élaboré par l'Université Laval pour le cours GEL3014, dédié à l'apprentissage de la bibliothèque OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Cette ressource s'adresse aux étudiants en génie et en informatique souhaitant acquérir des compétences solides en vision par ordinateur et en traitement d'images numériques.
Le cours débute par une introduction complète à OpenCV, présentant son historique, son architecture et son écosystème. Les aspects pratiques d'installation et configuration sont détaillés pour différents environnements de développement, avec un accent particulier sur l'intégration avec Visual Studio et les environnements Python.
Les fondamentaux du traitement d'images avec OpenCV sont abordés de manière systématique :
- Chargement et sauvegarde d'images dans différents formats
- Manipulation des matrices d'images et accès aux pixels
- Conversion d'espaces colorimétriques (RGB, HSV, niveaux de gris)
- Opérations de redimensionnement et de recadrage
- Techniques de lissage et de filtrage (moyenneur, gaussien, médian)
Le cours approfondit les techniques de traitement avancées essentielles en vision par ordinateur :
- Détection de contours avec les opérateurs Sobel, Laplace et Canny
- Transformations géométriques : rotation, translation, homographie
- Segmentation d'images et extraction de régions d'intérêt
- Opérations morphologiques (érosion, dilatation, ouverture, fermeture)
Une partie significative est consacrée à la vision par ordinateur proprement dite, avec des applications concrètes :
- Détection d'objets et reconnaissance de formes
- Suivi de mouvement et analyse vidéo
- Reconnaissance faciale et détection de visages
- Calibration de caméras et correction de distorsion
Le cours intègre des exercices pratiques avec des exemples de code complets dans les deux langages principaux supportés par OpenCV :
- C++ pour les applications hautes performances
- Python pour le prototypage rapide et l'apprentissage
Les concepts algorithmiques sous-jacents sont expliqués avec rigueur :
- Les transformées intégrales pour le traitement rapide
- Les classificateurs en cascade de Viola-Jones
- Les descripteurs de caractéristiques (SIFT, SURF, ORB)
- Les techniques d'apprentissage machine intégrées à OpenCV
La pédagogie repose sur une approche progressive alliant théorie et pratique. Chaque concept est illustré par des exemples visuels montrant les résultats des traitements appliqués à des images réelles. Les bonnes pratiques de programmation sont emphasized, notamment en ce qui concerne la gestion mémoire et l'optimisation des performances.
Le document couvre également les aspects temps réel du traitement d'images, avec des techniques d'optimisation pour les applications nécessitant de hautes performances. Les étudiants apprennent à manipuler les flux vidéo et à traiter des séquences d'images en temps réel.
Ce support de cours représente une ressource précieuse pour toute personne souhaitant maîtriser OpenCV, depuis les bases du traitement d'images jusqu'aux techniques avancées de vision par ordinateur. La structure modulaire permet une consultation ciblée selon les besoins spécifiques.
Les applications industrielles et les cas d'usage réels sont présentés tout au long du cours, montrant l'utilité pratique des concepts enseignés dans des domaines variés : robotique, inspection industrielle, médecine, sécurité, et systèmes embarqués.
La complémentarité C++/Python est particulièrement bien traitée, permettant aux étudiants de choisir l'approche la plus adaptée à leurs projets tout en comprenant les compromis performance/facilité de développement.
4. Aperçu du document
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