- ATTENTION : Les étudiants doivent avoir suivi Python 1 ou posséder quelques bases en programmation. Les étudiants seront formés à utiliser OpenCV en association avec Python.
- Durée : 24h, réparties en 6 séances de 4 heures chacune.
- Horaires et dates : information disponible prochainement.
- Lieu : EPHE, boulevard Raspail.
- Enseignement : François JOUEN (Laboratoire Cognition Humaine et Artificielle, CHArt, EA 4004) et Daniel STOCKHOLM (U 951-INSERM/Université d'Evry/EPHE section SVT - Genethon).
- Inscription.
Chaque séance donnera lieu à un travail pratique : un exercice de programmation appliqué à l’image.
PROGRAMME DES SCEANCES
- Séance 1 :: Les outils nécessaires :
- Installation des outils
- Python 2.7 pour le développement
- OpenCV pour le traitement d'image
- Installation pour Windows, Linux et OSX
- Objectif : Chaque étudiant devra être capable d’installer par lui-même son environnement de travail.
- Séance 2 :: Qu'est-ce qu'une image ? :
- De la physiologie de la vision humaine à l'image binaire.
- L’échantillonnage par la rétine et les dispositifs techniques.
- La couleur et son traitement
- Pixels et canaux.
- Matrices et vecteurs pour représenter l’image.
- Division et fusion (Split & Merge).
- La notion de pointeur pour accéder au contenu des images.
- Objectif : être capable d’accéder aux informations d’une image OpenCV.
- Séance 3 :: Opération élémentaires sur les images :
- Echantillonnage et quantification.
- Transformation en niveau de gris.
- Binarisation.
- Filtrage numérique de l’image.
- Objectif : mettre en place un filtrage adaptatif (Adaptative Treshold).
- Séance 4 :: Détection de contour (Tout sur la convolution) :
- La notion de voisinage.
- Image intégrale.
- Filtre de Prewitt.
- Filtre laplacien.
- Filtre de Sobel.
- Filtre de Canny…
- Objectif : être capable d’implémenter un filtre de détection de contour.
- Séance 5 :: Opérateurs morphologiques :
- Eléments structurants.
- Dilatation/érosion d’image.
- Ouverture/fermeture d’image.
- Amincissement et squelettisation.
- Objectif : appliquer les algorithmes à la reconnaissance de caractères.
- Séance 6 :: Détection de régions :
- Détection de régions par seuillage.
- Détection de contours fermés (codage de Freeman).
- Transformée de Hough de droites et de courbes.
- Objectif : implémenter la transformée de Hough.
Pour en savoir plus sur le traitement d'images, le wiki EphEnum.