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Starts 8 June 2025 18:00

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Comment compter n'importe quel objet en temps réel avec Python et OpenCV

Découvrez comment mettre en œuvre des systèmes de comptage d'objets en temps réel en utilisant Python et OpenCV, permettant le suivi et la quantification automatisés des objets dans les flux vidéo.
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Aperçu

Découvrez comment mettre en œuvre des systèmes de comptage d'objets en temps réel en utilisant Python et OpenCV, permettant le suivi et la quantification automatisés des objets dans les flux vidéo.

Programme

  • Introduction aux systèmes de comptage d'objets
  • Aperçu des systèmes de comptage d'objets et de leurs applications
    Brève introduction à Python et OpenCV
  • Configuration de l'environnement de développement
  • Installation de Python et des bibliothèques nécessaires
    Configuration d'OpenCV pour le traitement vidéo en temps réel
  • Comprendre les flux vidéo et le traitement des images
  • Notions de base sur les flux vidéo et l'extraction d'images
    Techniques pour optimiser le traitement vidéo
  • Fondamentaux de la détection d'objets
  • Introduction aux techniques de détection d'objets
    Modèles pré-entraînés dans OpenCV
  • Mise en œuvre d'une détection d'objets simple avec OpenCV
  • Utilisation des cascades de Haar pour la détection d'objets
    Introduction à des modèles plus avancés comme YOLO
  • Méthodes de suivi d'objets
  • Aperçu des algorithmes de suivi d'objets
    Mise en œuvre d'un suivi de base avec les méthodes intégrées d'OpenCV
  • Comptage d'objets en temps réel
  • Stratégies pour le comptage d'objets en temps réel
    Combinaison de la détection et du suivi pour des comptages précis
  • Optimisation des performances pour les applications en temps réel
  • Techniques pour améliorer la vitesse de traitement
    Équilibre entre précision et performance
  • Construction d'un système de comptage d'objets en temps réel
  • Conception de l'architecture du système
    Intégration des modules de détection, suivi et comptage
  • Test et évaluation des systèmes de comptage d'objets
  • Métriques pour évaluer les performances du système
    Scénarios de test en conditions réelles
  • Techniques avancées et considérations
  • Introduction à la détection basée sur l'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
    Gestion des occultations et des conditions d'éclairage variables
  • Déploiement du système
  • Emballage de l'application pour une utilisation en conditions réelles
    Considérations pour le matériel et les environnements de déploiement
  • Conclusion et perspectives futures
  • Résumé des concepts clés appris
    Tendances émergentes dans le comptage d'objets en temps réel
  • Projet final
  • Concevoir et mettre en œuvre une solution de comptage d'objets en temps réel en utilisant Python et OpenCV
    Présenter et évaluer les résultats du projet

Sujets

Informatique