Formation Computer Vision with SimpleCV
SimpleCV est un framework open source, c'est-à-dire un ensemble de bibliothèques et de logiciels que vous pouvez utiliser pour développer des applications de vision. Il vous permet de travailler avec des images ou des flux vidéo provenant de webcams, de Kinects, de caméras FireWire et IP, ou de téléphones portables. Il vous aide à créer des logiciels qui permettent à vos différentes technologies non seulement de voir le monde, mais aussi de le comprendre.
Public
Ce cours s'adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent développer des applications de vision artificielle avec SimpleCV.
Plan du cours
Démarrage
- L'installation
Tutoriels et exemples
- SimpleCV Shell
- Les bases de SimpleCV
- Le programme Hello World
- Interagir avec l'écran
- Charger un répertoire d'images
- Macro
- Kinect
- Chronométrage
- Détection d'une voiture
- Segmentation de l'image et morphologie
- Arithmétique de l'image
- Exceptions en mathématiques de l'image
- Histogrammes
- Espace couleur
- Utilisation des pics de teinte
- Créer un effet de flou de mouvement
- Simulation d'une longue exposition
- Clé chromatique (écran vert)
- Dessiner sur des images avec SimpleCV
- Les calques
- Marquage de l'image
- Texte et polices
- Créer un objet d'affichage personnalisé
Pré requis
Connaissance des langues suivantes :
- Python
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Computer Vision with SimpleCV - Demande d'informations consulting
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Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.
Sébastien CADET - Autoliv
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Formation - Computer Vision with OpenCV
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- Utiliser des frameworks comme TensorFlow Lite, OpenVINO, et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
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- Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
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- Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.
Format du cours
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- Beaucoup d'exercices et de pratique.
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Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Travailler avec les composants d'OpenFace, y compris dlib, OpenVC, Torch, et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages.
- Appliquer OpenFace à des applications réelles telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification de clients réguliers, etc.
Public
- Développeurs
- Scientifiques des données
Format du cours
- En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Pattern Matching
14 HeuresPattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.
Format du cours
- Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition
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Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend le Rasberry Pi, un module caméra, des servos (optionnels), etc. Les participants sont responsables de l'achat de ces composants. Les logiciels utilisés comprennent OpenCV, Linux, Python, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer Linux, OpenCV et d'autres logiciels utilitaires et bibliothèques sur un Rasberry Pi.
- Configurer OpenCV pour capturer et détecter des images faciales.
- Comprendre les différentes options de conditionnement d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels.
- Adapter le système à une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc.
Format du cours
- En partie exposé, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Remarque
- D'autres options matérielles et logicielles existent : Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si vous souhaitez utiliser l'une de ces options, veuillez nous contacter.
Scilab
14 HeuresScilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants.
Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images.
À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances.
Public
- Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
Format du cours
- Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final