- ATTENTION : Les étudiants doivent posséder quelques bases en programmation. Les étudiants seront formés à utiliser OpenCV en association avec Qt pour du développement en C++.
- Durée : 24h, réparties en 6 séances de 4 heures chacune.
- Horaires et dates : les mardis de 9h à 13h, du 24 octobre 2017 au 16 janvier 2018.
- Lieu : EPHE, boulevard Raspail, salle 26.
- 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.
PROGRAMME DES SCEANCES
- Séance 1 :: Les outils nécessaires :
- 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 &s; 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.
- 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 : mettre en place un filtrage adaptatif (Adaptative Treshold) et être capable d’implémenter un filtre de détection de contour.
- Séance 4 :: Opérateurs morphologiques et détection de régions :
- Eléments structurants.
- Dilatation/érosion d’image.
- Ouverture/fermeture d’image.
- Amincissement et squelettisation.
- Objectif : appliquer les algorithmes à la reconnaissance de caractères.
- 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.
- Séance 5 :: Restauration d’image :
- Le problème du bruit dans l’image.
- Modélisation du bruit.
- Restaurer.
- Les filtres gaussiens.
- Les filtres médians.
- Objectif : développer un bruit « poivre et sel » dans l’image et un filtre lisseur.
- Séance 6 :: Traitement de la vidéo :
- Acquérir des images à partir de la webcam.
- Lire un film.
- Détection et suivi de mouvement dans une vidéo.
- Objectif : Développer un système de détection du mouvement dans une vidéo.
Pour en savoir plus sur le traitement d'images, le wiki EphEnum.