Démarrage rapide avec OpenCV présente le traitement d’images et de vidéos au moyen de 14 activités pratiques en Python. Cinq laboratoires guidés Beginner établissent le workflow de base, puis neuf défis Intermediate vous font implémenter des techniques d’analyse et de transformation avec OpenCV, NumPy et des outils de visualisation.
Vous travaillez sur des médias fournis : vous inspectez pixels et canaux, produisez des images traitées et une sortie vidéo, puis vérifiez le code selon des exigences concrètes.
Ce que vous apprendrez
- Charger, afficher et enregistrer des images, et extraire des images vidéo vers des fichiers ou une nouvelle vidéo
- Examiner et modifier pixels, dimensions, régions d’intérêt et canaux de couleur
- Combiner des images par addition, fusion, soustraction et opérations bit à bit
- Convertir les espaces colorimétriques et isoler des objets avec des masques de couleur
- Calculer histogrammes et distributions cumulées et détecter les contours par gradients et algorithmes OpenCV
- Dessiner cadres et étiquettes pour visualiser des annotations de détection
- Localiser des modèles et détecter lignes et cercles dans les images
- Appliquer des opérations morphologiques et créer des augmentations réutilisables de rotation, retournement, mise à l’échelle et couleur
À qui s’adresse ce cours
Ce cours vise les utilisateurs de Python qui débutent en vision par ordinateur et les développeurs souhaitant pratiquer OpenCV au-delà du simple chargement d’images. Les laboratoires guidés facilitent le départ ; les défis conviennent aux personnes prêtes à compléter des programmes préparés et à ajuster les résultats.
Prérequis : Des bases en Python sont recommandées : fonctions, boucles, tableaux et lecture de fichiers. Connaître les tableaux NumPy aide pour les défis intermédiaires ; aucune expérience de projet en vision n’est exigée.
Environnement d’apprentissage : Le cours utilise Ubuntu 22.04 avec OpenCV-Python et des ressources image ou vidéo fournies. Douze activités fonctionnent dans un WebIDE et deux utilisent un bureau VNC pour l’affichage. Vous modifiez des fichiers Python, les exécutez dans le terminal et inspectez les résultats enregistrés ou affichés.
Questions fréquentes
Ai-je besoin d’une webcam ou de mon propre jeu d’images ?
Non. Les activités utilisent des images locales et une vidéo fournies. Le laboratoire vidéo lit video.mp4 et ne capture pas de caméra en direct.
Puis-je lire la vidéo générée dans le laboratoire ?
Pas directement. Le laboratoire écrit output.avi, mais ses instructions précisent que l’environnement actuel ne permet pas la lecture vidéo. Vous pouvez télécharger le fichier et le lire localement.
Le cours entraîne-t-il des modèles de détection ou de deep learning ?
Non. Il visualise des annotations existantes et crée des augmentations, mais n’entraîne ni réseau neuronal ni détecteur. Il porte sur le traitement classique et les opérations OpenCV.
Toutes les activités sont-elles de niveau débutant ?
Non. Le cours contient cinq laboratoires Beginner et neuf défis Intermediate. Si vous découvrez OpenCV, terminez d’abord les activités sur images, vidéo, arithmétique et couleurs avant gradients, modèles, morphologie, formes ou augmentation.
