Fondamentaux de la vision par ordinateur - Partie 1

Aperçu

Explorez les principes et concepts essentiels de la vision par ordinateur dans ce segment introductif d'une série plus large sur la vision par ordinateur.

Programme

• **Introduction à la Vision par Ordinateur**
Aperçu de la Vision par Ordinateur
Historique et Applications
Principaux Défis
• **Fondamentaux de l'Image Numérique**
Représentation et Types d'Images
Espaces de Couleurs et Conversions
Opérations de Base sur les Images
• **Techniques de Traitement d'Image**
Amélioration d'Image
Seuillage et Images Binaires
Filtrage (Lissage et Accentuation)
• **Détection et Appariement de Caractéristiques**
Bords et Contours
Détecteurs de Points Clés (SIFT, SURF, ORB)
Techniques d'Appariement de Caractéristiques
• **Segmentation d'Image de Base**
Segmentation Basée sur les Régions
Méthodes de Clustering (K-means)
Algorithme des Bassins Versants
• **Transformations Géométriques**
Translation, Rotation et Mise à l'Échelle d'Images
Transformations Affines et de Perspective
Homographie
• **Introduction à l'Apprentissage Automatique en Vision**
Notions de Base de l'Apprentissage Supervisé et Non Supervisé
Introduction aux Réseaux Neurones Convolutionnels
Exemple Simple de Reconnaissance d'Objets
• **Projet et Études de Cas**
Projet Pratique impliquant des Tâches de Vision de Base
Analyse d'Applications Réelles de la Vision par Ordinateur
• **Résumé du Cours et Prochaines Étapes**
Révision des Concepts Clés
Introduction aux Sujets Avancés dans la Partie 2
Lectures Complémentaires et Ressources

Sujets

Informatique