Réalité augmentée : intégrez un objet virtuel 3D à une vidéo en temps réel

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
96
Mois de parution
mai 2018
Spécialité(s)


Résumé
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.

Vous avez tous à l'esprit Minority Report où tous les écrans étaient agrémentés d'informations numériques. Depuis ces dernières années, la réalité augmentée n'est plus une fiction, mais bien une réalité. Nous la retrouvons un peu partout autour de nous avec par exemple le jeu sur smartphone Pokemon Go qui a contribué à démocratiser la réalité augmentée après du grand public. Avec les villes connectées et les véhicules autonomes, de plus en plus d'informations seront disponibles et pourront être affichées directement sur votre téléphone ou tout autre support tel que l'affichage tête haute de votre véhicule ou bien sur les vitres des véhicules de transport en commun où défileront tous types de messages plus ou moins bien ciblés suivant votre localisation et vos goûts. La réalité augmentée passe par un support et Google, pour ne citer que lui, l'a bien compris puisqu'en 2013 il propose ses lunettes Google Glass qui n'ont pas eu le succès escompté...

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Scikit-image, une alternative à OpenCV pour la reconnaissance d'images

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
244
Mois de parution
janvier 2021
Spécialité(s)
Résumé

Une fois n'est pas coutume, nous allons découvrir et utiliser une alternative à OpenCV, scikit-image communément appelé skimage. Nous implémenterons la reconnaissance d'images avec la méthode des histogrammes de gradients orientés (HOG : Histogram of Oriented Gradients) associée à une machine à vecteurs de support (SVM : Support Vector Machine). Cette méthode est employée dans bien des applications telles que l'automobile, pour la détection de piétons [1].

Facilitez le déploiement de vos Raspberry Pi en créant vos propres images préconfigurées

Magazine
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Hackable
Numéro
35
Mois de parution
octobre 2020
Spécialité(s)
Résumé

Ne vous est-il pas arrivé d'avoir un Raspberry Pi et sa carte mémoire sans écran ni clavier et ni souris à proximité pour le configurer lors de sa mise en service ou tout bonnement, lorsque vous souhaitez mettre en route votre projet basé sur Raspberry Pi ? Comme nombre d'applications industrielles ou domotiques, il est possible de préparer une carte mémoire avec une préconfiguration qui permet un tel démarrage. C'est ce que nous allons voir dans cet article.

Réalisez vos deepfakes avec les réseaux génératifs antagonistes

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
234
Mois de parution
février 2020
Spécialité(s)
Résumé

Parmi les applications du moment les plus décriées de l'intelligence artificielle figurent celles qui consistent à falsifier des supports multimédias (vidéos, images ou bandes sons...) dont il est de plus en plus difficile de savoir s'il s'agit d'un support orignal ou corrompu. Vous avez pu vous en rendre compte par vous-même en regardant la vidéo dans laquelle Barack Obama parle comme Donald Trump [1]. Nous allons découvrir dans cet article comment utiliser les réseaux génératifs antagonistes, pour créer des images ou vidéos truquées, communément appelées deepfakes.

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Programmation des PIO de la Raspberry Pi Pico

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Résumé

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