Vision par ordinateur
Apprenez la vision par ordinateur et l'analyse d'images avec Python et OpenCV
Ce que vous apprendrez
- Comprendre les bases de la vision par ordinateur
- Revoir l'algèbre linéaire, l'analyse et les probabilités nécessaires
- Comprendre les images, les couleurs et la vidéo
- Préparer l'environnement de programmation
- Apprendre les bases de Python, les conditions et les boucles
- Lire des images et des vidéos avec OpenCV
- Redimensionner, changer le système de couleurs et recadrer les images
- Dessiner des formes avec NumPy
- Réaliser une application pratique de reconnaissance faciale
À propos du cours
Ce cours porte sur la vision par ordinateur, c'est-à-dire permettre à un ordinateur de comprendre et d'analyser des images et des vidéos, avec le langage Python et la bibliothèque OpenCV. Vous commencez par une introduction à la vision par ordinateur, puis les bases mathématiques : algèbre linéaire, vecteurs et matrices, analyse, probabilités et statistiques, et notions de géométrie. Vous découvrez ensuite ce que sont les images, le système de couleurs, les matrices et la notion de vidéo, vous préparez votre environnement de programmation et apprenez les bases de Python, dont les instructions conditionnelles et les boucles. Vous passez ensuite à la lecture d'images et de vidéos avec OpenCV, au redimensionnement et au changement du système de couleurs, au recadrage des images et des vidéos, et au dessin de formes avec NumPy, et vous terminez par un projet pratique de reconnaissance faciale en deux parties. Il convient aux personnes intéressées par l'intelligence artificielle et la programmation, et aucune expérience préalable n'est exigée, car le cours explique les bases de Python. Les leçons vont de la base théorique à la pratique : vous comprenez l'idée avant d'écrire le code. À la fin, vous saurez écrire des programmes qui lisent des images et des vidéos, les modifient et reconnaissent des visages.
Résultats attendus
- Compréhension approfondie des concepts de vision par ordinateur.
- Développer des applications pratiques utilisant des bibliothèques Python.
- Traiter des images et des vidéos de manière professionnelle.
- Acquérir des compétences pratiques dans des projets d'intelligence artificielle.
Avis des apprenants
- ★★★★★ahmed a.·منذ 1 شهرشاهد 58٪
الشرح ممتاز لكن يحتاج اللا امثلة اكثر
- ★★★★★محمود ع.·منذ 1 شهرشاهد 63٪
ممتازة جدا الشرح مبسط
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Contenu du cours
1Vision par Ordinateur
19 leçons
- Introduction à la vision par ordinateurDéfinit la vision par ordinateur, son importance et son impact quotidien, et sa différence avec le traitement d'images. Explique que l'ordinateur voit l'image comme une matrice de nombres, avec des applications comme la médecine et la génération d'images.16:21
- Algèbre Linéaire (Vecteurs et Matrices)Explique les bases d'algèbre linéaire nécessaires à la vision par ordinateur : les vecteurs comme listes de nombres, les matrices et leur multiplication, et leur utilité pour le traitement d'images et les réseaux de neurones.22:39
- CalculExplique la dérivation comme taux de variation et sa règle, et l'intégration sous formes définie et indéfinie, avec leurs usages en vision par ordinateur comme la variation de l'éclairage et le mouvement des objets.19:26
- Probabilités et StatistiquesExplique les probabilités, valeurs entre zéro et un, les règles d'addition et de multiplication, puis les statistiques (moyenne, médiane, écart-type) et leur usage pour évaluer les modèles en vision par ordinateur.14:41
- Principes de la GéométrieExplique les bases de géométrie utiles en vision par ordinateur : points, droite et son équation, distance entre deux points, et transformations géométriques comme translation, cisaillement, rotation et redimensionnement.16:08
- Explication du Concept d'ImagesExplique les images vectorielles et raster, la composition d'une image en pixels, la mesure de ses dimensions en largeur et hauteur, le fait que chaque pixel est un carré d'une seule couleur, et que la vidéo est faite d'images.14:49
- Systèmes de Couleurs et MatricesExplique comment l'ordinateur représente les couleurs d'une image par des valeurs de rouge, vert et bleu dans une matrice, et comment les valeurs lues dans un logiciel de design deviennent des nombres exploitables.20:58
- Explication du Concept de VidéoExplique la vidéo comme une suite d'images affichées l'une après l'autre, la notion d'images par seconde, comment des images proches créent un mouvement fluide, et les cadences courantes des vidéos.10:58
- Configuration de l'Environnement de ProgrammationPrésente la préparation de l'environnement de développement : installation de Visual Studio Code, découverte de ses menus, installation des extensions et bibliothèques nécessaires, et création d'un fichier Python pour commencer à coder.19:18
- Bases de la Programmation en PythonPrésente les bases de Python : variables et règles de nommage, différence entre nombres et texte, opérations arithmétiques, affichage avec print, et pourquoi additionner un texte et un nombre provoque une erreur.16:06
- Instructions Conditionnelles en PythonExplique les instructions conditionnelles en Python avec if, else et elif, la comparaison de valeurs avec le double égal, la combinaison de plusieurs conditions, et l'exécution du code selon que la condition est vraie.17:10
- Boucles en PythonExplique les boucles en Python : la boucle for avec range et la définition du début et de la fin, la boucle while et sa condition, et comment répéter du code plusieurs fois sans le réécrire.18:11
- Lecture d'Images avec openCVPrésente la lecture et l'affichage d'une image avec OpenCV : import de la bibliothèque, passage du chemin à imread, affichage avec imshow et un nom de fenêtre, et usage de waitKey pour garder l'image à l'écran.20:15
- Lecture de Vidéo avec openCVPrésente la lecture de vidéo avec OpenCV via VideoCapture et une boucle while pour afficher les images une à une avec waitKey, le contrôle de la durée de lecture, et l'ouverture de la caméra du portable avec zéro.25:44
- Changement de Dimensions et Systèmes de CouleursExplique le redimensionnement des images et vidéos avec OpenCV et son effet sur le rapport hauteur/largeur, la conversion en niveaux de gris, et leur application aux images, vidéos et à la caméra du portable.24:05
- Rogner des Images et VidéosExplique le recadrage d'une partie de l'image en définissant les coordonnées des points de départ et d'arrivée en pixels, en précisant l'ordre des axes, puis l'applique à une image, la même idée valant pour la vidéo.16:07
- Dessin de Formes avec NumPyExplique le dessin de formes avec NumPy et OpenCV : création d'une image noire vide, tracé d'un rectangle avec coordonnées, couleur et épaisseur, tracé d'un cercle, et usage de moins un pour remplir une forme.26:40
- Application Pratique pour la Reconnaissance Faciale (Partie Un)Lance le projet de reconnaissance faciale : décompose géométriquement un visage en cercle, ovales et lignes pour montrer comment l'ordinateur le détecte, puis ouvre la caméra avec OpenCV pour préparer la détection.12:40
- Application Pratique pour la Reconnaissance Faciale (Partie Deux)Termine le projet de visages en chargeant le fichier XML du Cascade Classifier, en réglant les paramètres de détection, en obtenant les coordonnées et la taille du visage, et en dessinant un rectangle coloré autour du visage en vidéo en direct.19:25
Formateur
Ing. Mustafa Abul-Fadl
Ce cours fait partie du diplôme
