La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels sont : Bases en programmation Python, connaissances fondamentales en mathématiques et notions de traitement d’images appréciées.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Installer et configurer l’environnement de travail OpenCV sous Python.

Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux du traitement d’image.

Automatiser la détection et l’analyse d’image (filtres, contours, segmentation).

Développer des applications de reconnaissance faciale, d’objets ou d’analyse vidéo en temps réel.

Intégrer OpenCV à des frameworks d’intelligence artificielle et de machine learning.

Optimiser et déployer une application de traitement d’images.

Programme de la formation

Module 1Introduction à OpenCV et Bases du Traitement d’Images

Présentation générale d’OpenCV, installation et configuration sous différents systèmes. Prise en main de l’interface Python avec OpenCV. Principales fonctions de lecture, d’affichage et d’écriture d’images. Manipulation des pixels, couleurs et canaux. Introduction aux transformations géométriques (redimensionnement, rotation, translation).

Module 2Techniques Avancées de Traitement et d’Analyse d’Images

Application de filtres (lissage, contours, détection de bords avec Canny, Sobel...). Techniques de détection de formes (rectangles, cercles, polygones). Segmentation d’images, extraction et analyse de régions d’intérêt (ROI). Prise en main de la manipulation de vidéos (lecture, affichage en temps réel, capture webcam). Introduction à la détection d’objets et de visages.

Module 3OpenCV pour l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning

Intégration d’OpenCV avec des modèles pré-entraînés (Haarcascade, DNN…). Utilisation de modèles de deep learning pour la reconnaissance d’images et d’objets. Création de scripts personnalisés pour la détection en temps réel. Optimisation du traitement (multithreading, accélération GPU). Préparation et déploiement d’une application complète de traitement vidéo ou photo utilisant OpenCV et un modèle IA. Conseils de maintenance et d’évolution des projets.