Nature UE
Crédits ECTS 3
Volume horaire total 41
Volume horaire CM 10
Volume horaire TP 31

Pré-requis

? Prérequis en mathématique appliquée (algèbre, probabilités) ? Prérequis en programmation Python

Objectifs

Traitement d'images : ? Introduction générale à la vision par ordinateur ? Codage des images et espaces couleurs ? Histogrammes et Filtrage des images ? Morphologie mathématique ? Détecteurs de points d’intérêt ? Vision géométrique : modèle de caméra et stéréovision Applications offline : ? Transformation d'images (bruit, histogrammes, corrélation, transformations géométriques) ? Reconnaissance de formes 2D, application à l'inspection automatique ? Calibrage, calcul de pose, réalité augmentée ? Géométrie épipolaire et reconstruction 3D Applications embarquées : 188比分直播 de l’UE : ? Découverte du Raspberry Pi 3 : spécifications matérielles, caractéristiques… ? Exemples d’applications ? Notions de bases en numérisation et traitement d’images ? Réalisation d’un projet en imagerie avec la caméra v2

188比分直播

Apprentissage des bases du traitement d'images et de la vision par ordinateur

Informations complémentaires

Traitement d'images : ? Introduction générale à la vision par ordinateur ? Codage des images et espaces couleurs ? Histogrammes et Filtrage des images ? Morphologie mathématique ? Détecteurs de points d’intérêt ? Vision géométrique : modèle de caméra et stéréovision Applications offline : ? Transformation d'images (bruit, histogrammes, corrélation, transformations géométriques) ? Reconnaissance de formes 2D, application à l'inspection automatique ? Calibrage, calcul de pose, réalité augmentée ? Géométrie épipolaire et reconstruction 3D Applications embarquées : 188比分直播 de l’UE : ? Découverte du Raspberry Pi 3 : spécifications matérielles, caractéristiques… ? Exemples d’applications ? Notions de bases en numérisation et traitement d’images ? Réalisation d’un projet en imagerie avec la caméra v2