Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)

OpenCV est une librairie open-source spécialisée dans le traitement et l'analyse d'images en temps réel. Elle propose de nombreuses fonctionnalités constitutives de l'intelligence artificielle.

Ce livre vise à vous montrer par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes :  traitement, analyse et reconstitution d'images, stéréovision, reconnaissance de caractères, reconnaissance faciale et machine learning.

Il part du présupposé que vous savez programmer en C++ et que vous vous y connaissez un minimum en  traitement d'images.

Centré sur la pratique, il vous introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de neuf cas. Les deux premiers permettent de se familiariser avec la librairie et son implémentation en C++ (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules officiels ou communautaires.

Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras.

Niveau : Intermédiaire/Avancé

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• Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)
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  Apprenez par l'exemple à utiliser OpenCV pour traiter des images et des flux vidéo.

  Voir aussi : Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python

  
   
• 1. Pour commencer
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  Ce chapitre présente OpenCV, ses modules natifs et les modules communautaires (opencv_contrib). Il explique comment les installer ainsi que quelques librairies complémentaires utilisées dans le livre telles que VTK, Eigen, glog, gflags et Ceres Solver.

  
   
• 2. Écran de contrôle de caméra vidéo – Gestion des processus légers Disponible à l'unité
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  Ce chapitre introduit des fonctionnalités de base d'OpenCV : acquisition d'images à partir de plusieurs caméras, calcul du Laplacien, affichage dans une ou plusieurs fenêtres, zoom, sélection du périphérique à ouvrir, sauvegarde de la configuration, optimisation.

  
   
• 3. Oil painting : parallélisation d'une tâche Disponible à l'unité
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  Ce chapitre montre comment rendre ses programmes plus rapides en parallélisant les tâches à l'aide des méthodes ParallelLoopBody et ForEach de la classe Mat. Vous y créerez un programme permettant de simuler l'effet de la peinture à huile.

  
   
• 4. Segmentation d'images Disponible à l'unité
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  Ce chapitre présente quelques méthodes disponibles dans OpenCV pour segmenter une image : détection de contours (Canny), seuillage de l'histogramme, k-moyennes, segmentations manuelles (GrabCut ou Watershed).

  
   
• 5. Réaliser une caméra panoramique Disponible à l'unité
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  Ce chapitre montre comment créer un panoramique avec le module Stitching à partir de plusieurs flux vidéo. Il introduit la notion de descripteurs et montre comment les utiliser.

  
   
• 6. Calibrage d'images et stéréovision Disponible à l'unité
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  Ce chapitre montre revient la réalisation complète d'un système de stéréovision composée de deux caméras, calibrage, appariement des images, mesures des coordonnées et visualisation en trois dimensions en utilisant le module Viz.
  
  
  

  
   
• 7. Structure 3D à partir du mouvement Disponible à l'unité
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  Ce chapitre présente le module Structure From Motion d'opencv_contrib permettant de visualiser un objet en trois dimensions à partir d'une séquence d'images.  Le programme exposé permet de capturer une image, calculer la structure 3D à partir des images capturées/d'une liste d'images, de visualiser la géométrie en 3D et de régler la caméra.

  
   
• 8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract Disponible à l'unité
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  Ce chapitre présente les méthodes pour effectuer la reconnaissance optique de caractères en utilisant le module text d'opencv_contrib. Ce module permet de détecter du texte dans une scène et d'effecuer une reconnaissance de caractères à l'aide de la librairie externe Tesseract OCR.

  
   
• 9. Reconnaissance faciale Disponible à l'unité
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  Ce chapitre présente les principaux algorithmes de reconnaissance de visages disponibles dans le module face d'opencv_contrib. Vous verrez comment extraire les visages d'une vidéo, les sauvegarder puis les identifier par un numéro. Le second programme permet de corriger des erreurs de classement manuellement et d'enregistrer la nouvelle base.

  
   
• 10. Apprentissage automatique – Machine Learning Disponible à l'unité
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  Ce chapitre présente les principaux algorithmes d'apprentissage automatique ou machine learning disponibles dans le module ml d'OpenCV.

  
   
• Memento d'OpenCV
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  Cette annexe vise à apporter les réponses aux questions les plus fréquentes que se
  posent les utilisateurs débutants en OpenCV.
  
  

  
   
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Vous trouverez ici les caractéristiques de l'ouvrage et des différents modules disponibles ou non à l'unité.

Titre : Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 – en C++ (Windows, Linux, Raspberry)
Contributeur(s) : José Menesson
Nombre de pages : 310 p.
Langue de publication : Français
Éditeur : Éditions D-BookeR
ISBN : 978-2-8227-0578-3 (HTML) / 978-2-8227-0582-0 (e-book) / 978-2-8227-0581-3 (papier)

Titres des modules	Format ISBN Nb de pages Taille du fichier
Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)	PDF web 978-2-8227-0579-0 EPUB 978-2-8227-0580-6 EPUB (+MathML) 978-2-8227-0580-6 HTML 978-2-8227-0578-3 (HTML) / 978-2-8227-0582-0 (e-book) / 978-2-8227-0581-3 (papier)
1. Pour commencer
2. Écran de contrôle de caméra vidéo – Gestion des processus légers	PDF web 978-2-8227-0709-1 HTML 978-2-8227-0708-4
3. Oil painting : parallélisation d'une tâche	PDF web 978-2-8227-0711-4 HTML 978-2-8227-0710-7
4. Segmentation d'images	PDF web 978-2-8227-0713-8 HTML 978-2-8227-0712-1
5. Réaliser une caméra panoramique	PDF web 978-2-8227-0715-2 HTML 978-2-8227-0714-5
6. Calibrage d'images et stéréovision	PDF web 978-2-8227-0717-6 HTML 978-2-8227-0716-9
7. Structure 3D à partir du mouvement	PDF web 978-2-8227-0719-0 HTML 978-2-8227-0718-3
8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract	PDF web 978-2-8227-0721-3 HTML 978-2-8227-0720-6
9. Reconnaissance faciale	PDF web 978-2-8227-0723-7 HTML 978-2-8227-0722-0
10. Apprentissage automatique – Machine Learning	PDF web 978-2-8227-0725-1 HTML 978-2-8227-0724-4
Memento d'OpenCV

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  Sommaire détaillé
  
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  Début du chapitre 5. Réaliser une caméra panoramique
  
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  Début du chapitre 6. Calibrage d'images et stéréovision
  
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  Codes sources des exemples
  Tous les codes sont réunis sur le dépôt GitHub Traitement_d_images_et_de_videos_avec_OpenCV3
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