Elle semble toute simple, cette question, mais si vous aviez à y répondre avec vos propres mots, que diriez-vous ?
Allez, je vous aide un peu. « Voir » c'est, entre autres, discerner et reconnaître les formes, les couleurs et les textures du monde qui nous entoure.
On pourrait croire, à tort, que nous avons besoin uniquement de nos yeux pour cela, mais la réalité est tout autre : nos yeux ne servent qu'à capter le signal contenu dans les rayons lumineux qui viennent frapper nos rétines, pas à en extraire des informations. Ça, c'est le travail de la zone de notre cerveau que nous appelons le cortex visuel, dont les « bugs » ne sont rien de moins que les illusions d'optique ! Cela veut dire que la vision, c'est l'association entre le sens de la vue et un ensemble de processus cognitifs pour lesquels nous avons besoin d'utiliser notre cerveau.
Aujourd'hui, cela fait déjà bien longtemps que nous avons donné le sens de la vue aux ordinateurs grâce aux caméras numériques, mais si l'on se fie à la définition que nous venons de formuler, cela ne suffit pas à les doter de vision : il leur manque encore la capacité à extraire des informations des images et des flux vidéo, de manière à percevoir, analyser et comprendre le monde qu'ils observent.
C'est ici qu'intervient ce vaste domaine de recherche qu'est la vision par ordinateur, à la croisée des chemins entre les mathématiques, le traitement du signal et l'intelligence artificielle.
Dans ce cours, nous allons découvrir ensemble les notions de base du traitement d'images et de flux vidéo, ainsi que les principales problématiques de la vision par ordinateur. Et elles sont nombreuses, vous pouvez me croire ! Entre le filtrage, la segmentation d'objets, la reconnaissance de formes, la détection du mouvement, le suivi de cibles et autres joyeusetés, nous aurons l'occasion de découvrir ensemble un large spectre de problèmes divers et variés, ainsi que des éléments de réponse pour les résoudre.
Pour suivre, vous aurez besoin d'être à l'aise avec le langage C, que nous utiliserons avec la bibliothèque OpenCV pour réaliser nos programmes. Quelques connaissances de base en mathématiques vous seront aussi demandées, mais un effort particulier a été fourni pour rendre les explications compréhensibles par le plus grand nombre.
Cette partie n'est pas encore terminée. D'autres chapitres viendront l'enrichir au fur et à mesure. Néanmoins, avec les chapitres déjà présents, vous pouvez déjà suivre la suite de ce cours.
Dans cette partie, nous allons nous intéresser aux traitements de base que l'on est susceptibles d'effectuer sur les images de façon à améliorer leur qualité et les rendre plus facilement exploitables.
Je ne peux pas attendre pour les nouveaux chapitres, si il serait par exemple possible de lire les images d'une webcam pour pouvoir reagir avec le programme.
The quieter you become, the more able you are to hear
les Shadoks : "Si il n'y a pas de solution c'est qu'il n'y a pas de problème"
"Pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ?"
"C'est en forgeant que l'on devient musicien"
"C'est en essayant continuellement que l'on finit par réussir, en d'autre termes : plus ça rate plus on a de chance de réussir"
Je n'ai pas encore lu le tuto mais il est super intéressant.
Ce serait bien s'il avait un cours en algorythmique pur (avec les principes et des schéma UML) et ensuite l'introduction à des API (dans plusieurs languages).
J'espère que quelqu'un pourra faire un tuto sur l'écoute par ordinateur et un sur la réflexion par ordinateur. Des pas vers une I.A. ?
"A bove ante, ab asino retro, a stulto undique caveto" ... c'est pas faux du tout !