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.
Détecter des formes plus ou moins complexes telles qu'un visage, une voiture ou une silhouette est devenu relativement aisé avec les nouveaux algorithmes dont certains sont présentés dans ce magazine. L'utilisation du deep learning et du machine learning contribue bien évidemment à l'amélioration du traitement des flux de données, dont les images et les vidéos [1].
Mais avant d'en arriver au traitement lui-même, il faut réaliser l'acquisition. Certes, les capteurs CCD et CMOS récents présentent de très bonnes résolutions, cependant ils ne permettent pas d'effectuer l'acquisition de la profondeur c'est-à-dire les distances des objets les uns par rapport aux autres. Nous avions découvert et exploité les caméras 3D dont le capteur fonctionne sur le principe de mesure du temps de vol d'une onde infrarouge pour chaque pixel [2]. Il est également possible de déterminer les distances avec une seule caméra, toutefois il faut détecter et reconnaître un objet connu...
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