Avant de rentrer dans le vif du sujet avec les articles suivants, nous allons nous initier à la vision par ordinateur via la découverte d'OpenCV. Pour cela, nous allons mettre en place un environnement de développement virtuel Python avec la dernière version d'OpenCV. Ensuite, nous prendrons en main quelques fonctions de base indispensables à tout projet OpenCV.

Depuis tout petit, nous avons appris que toute couleur est un mélange des trois couleurs primaires Rouge-Vert-Bleu. Est-ce réellement le seul moyen d'exprimer une couleur ? Comment décrire la brillance? Dans le monde industriel, les couleurs sont définies par leurs RAL, pourquoi ? Quel est le lien avec les couleurs primaires ? C'est ce que nous allons découvrir dans cet article.

Être capable de lire les émotions sur un visage a longtemps été l'apanage des êtres humains bien que les animaux parviennent à ressentir notre état d'âme. C'est sans compter sur l'évolution de ces dernières années des différentes technologies et notamment de l'intelligence artificielle, dont la vision par ordinateur fait partie, qu'il est aujourd'hui possible de discerner les émotions à partir d'une simple photo. C'est ce que vous allez découvrir dans cet article.

Les chiffres en écriture numérique sont partout autour de nous quel que soit le mode d'affichage et nous n'y prêtons plus attention tellement ils font partie de notre vie quotidienne.

La segmentation est une technique de traitement d'images qui permet de séparer les zones d'une image. Il existe plusieurs méthodes en commençant par le seuillage, la détection des contours, etc. Mais connaissez-vous la méthode de ligne de partage des eaux ? C'est cette technique que nous allons présenter et utiliser pour compter le nombre de bonbons présent dans une coupelle ou le nombre de fleurs d'un bouquet.

OpenCV propose diverses méthodes de détection, en particulier la détection de personnes, de visages ou des yeux. Savez-vous qu'il est possible d'étendre cette fonctionnalité en ajoutant vous-même vos propres détecteurs d'objets? C'est ce que nous allons découvrir dans cet article.

Pouvoir afficher des informations virtuelles sur un smartphone est devenu « courant ». Par exemple, un grand fabricant de meubles norvégien propose une application qui permet d'intégrer directement le mobilier dans l'environnement. Celui-ci est visualisé au travers de la caméra du smartphone et permet ainsi de s'assurer que le mobilier s'adapte parfaitement aux décors avant même de l'acheter [1]. Nous allons voir comment, en utilisant OpenCV, mettre en place la réalité augmentée.

Ne vous êtes-vous pas demandé s'il était possible de contrôler le pointeur de votre souris, les touches de votre clavier, fermer les volets roulants ou bien allumer et éteindre les lumières de votre appartement d'un simple regard ? Eh bien si, juste avec votre webcam et OpenCV cela est possible, même avec un micro-ordinateur du type Raspberry Pi ! Nous allons voir comment dans cet article.

Voir son environnement est une chose, le comprendre en est une autre. Quel que soit le domaine d'application militaire, industriel ou médical, tous ont recours au traitement d'images dont la vision stéréoscopique que nous allons découvrir dans cet article.