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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

Jour 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).

Jour 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.

Jour 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.

Méthode d'évaluation

Mises en situation pratiques à chaque étape
Projet fil rouge de traitement d’image à réaliser sur la durée de la formation
QCM final et étude de cas

Méthode d'apprentissage

Alternance d’exposés magistraux et d’ateliers pratiques dirigés
Études de cas concrets issus du monde professionnel
Correction individualisée
Support de cours et scripts Python fournis

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Maîtriser OpenCV : Traitement d’Image et Intelligence Artificielle pour Professionnels

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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