Formation Python OpenCV Computer Vision
Taux global de satisfaction Client : 4.8 sur 5 pour 497 formations
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OpenCV et Python
Introduction à la vision par ordinateur
Lieu programmé : France entière (à distance)
du 23-06-2025 au 26-06-2025 (durée 4 jours)
Tarif : 2500 € HT / personne (2500 € TTC)
sous réserve d'un nombre suffisant d'inscriptions
Cette formation OpenCV vous permettra d'analyser les images issues de fichiers ou d'une caméra, afin d'identifier des formes ou des visages, repérer la profondeur de champ etc. La Vision par Ordinateur (Computer Vision) est un domaine scientifique et une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. La bibliothèque OpenCV met à disposition de nombreuses fonctionnalités très diversifiées permettant de créer des programmes en partant des données brutes (images) pour aller jusqu'à la création d'interfaces graphiques basiques.
Objectifs de la formation OpenCV et Python
- Savoir installer OpenCV avec Python
- Comprendre les bases du traitement d'image
- Savoir détecter des objets, des mouvements
- Mettre en oeuvre une caméra de profondeur
- Etre capable d'entraîner un modèle de classification
- Savoir détecter des gestes et des visages
Contenu de la formation OpenCV et Python
Durée de la formation
4 jours
Participants à la formation OpenCV et Python
Cette formation s'adresse aux développeurs Python
Niveau : avancé 🌶️🌶️🌶️
Pré-requis de la formation
Maîtrise de Python Orienté Objet. Une caméra de profondeur n'est pas indispensable, mais permettra de mieux profiter de la formation (chapitre "détection de profondeur"). Contactez-nous pour toute question à ce sujet.
j'évalue mon niveau ici (QCM)
Travaux pratiques de la formation
les participants réaliseront de nombreux travaux pratiques, basés sur OpenCV.
Programme de la formation OpenCV et Python
Installer OpenCV
- prérequis techniques
- règlages de base
- tester l'installation
Fichiers, caméras et GUI
- scripts de base I/O
- suivi visage et manipulation d'image
- approche orientée objet
Traitement d'Image avec OpenCV
- conversion des espaces de couleur
- transformations de Fourier
- créer des modules
- détecter les bords et contours
- détecter les lignes, cercles et autres formes
Détection de Profondeur
- Principe de la caméra de profondeur
- Capture des trames
- Conversions et masques binaires
- Déterminer la profondeur avec une caméra normale
- Segmentation d'image
Reconnaissance faciale
- Haar : principes et concepts
- OpenCV et la reconnaissance faciale
- Apports de l'infrarouge
Explorer les images
- Descripteurs d'image
- Comprendre les types d'éléments détectables
- Harris corners, DoG et SIFT
- Fast Hessian et descripteurs SURF
- FAST et BRIEF
- Filtrage KNN et correpondance FLANN
Construire un détecteur
- Descripteurs HOG
- Comprendre NMS et SVM
- Entraîner un détecteur
Introduction aux réseaux neuronaux
- ANN : réseau neuronal artificiel
- DNN : réseau neuronal profond
- Introduction au Deep Learning
- Entraîner un ANN dans OpenCV
- Utiliser un DNN tiers dans OpenCV
SAGEXA
La bienveillance numérique à vos côtés,
en Nouvelle-Aquitaine et partout ailleurs.
information actualisée le 14/03/2025
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