Introduction à -Computer Vision

Évaluation des fonctions de base de la reconnaissance d'image



Référence de la formation

KDS004

Niveau

Intermédiaire

Nombre de jours

16 heures (4heures/jour)

Prix

1.390,50 € HT

Lieu de la formation

V: v-learning, classe virtuelle



Pre-requis

• Compétences de programmation de base en C, Java ou toute autre langage de programmation
• Un niveau d'anglais business moyen est requis car la formation sera dispensée en anglais

Public

Expert « Data Science », Manager de haut niveau, Manager avantvente, Manager informatique, QA et support technique, ou toute
personne souhaitant avoir des compétences en computer vision.

Objectifs de la formation

Pendant ce cours de deux jours nous étudierons les fonctions de base de la computer vision, y compris :
• Basic filters,
• Edge detectors,
• Feature extractor,
• Object (face) identifier,
• Optical flow
• Additional subjects.
Avec des cas pratiques, les apprenants pourront expérimenter ce domaine en codant en matlab et python avec OpenCV.

Contenu du cours

Table 1: KDS004 - Contenu du cours (jour#1)
Chapter Description
Image processing & Matching • Introduction to OpenCV with Python
• Installation / API
Basic Operators • Median, Box, common neighbors
• convolution and kernel filters
• Coding example: filtering an image and seeing results
• Segmentation and thresholding methods
• Morphological operators: dilate erode
• Coding example: dilate/erode showing results and solving a basic problem
• Connected components and labeling
Edge /Corner / Line detectors • Sobel
• Canny
• Roberts
• Laplacian
• Hough transform
• Coding example: running Sobel vs Canny and watching results
Image Matching • Harris
• Scale Invariant – why??
− SIFT
• Advance Lab
− SIFT
− Effects of different params/config (bins, scaling, best match vs NN)
− Effects of Noise in the image
• SURF

Table 2: KDS004 - Contenu du cours (jour#2)
Chapter Description
Object detectors • Object detection – Theory
• Face detection – Viola jones Haar Filters & Integral Image
• HoG
Mapping transforms - optional • Theory: Translation, Rotation, Rigid body, affine perspective
• Lab OpenCV transformations
3D understanding • Camera Projection theory
• Two cameras
• Structured light
Optical flow and tracking • Lucas-Kanade Theory
• Code Review in OpenCV (Link) & Applications
Deep Learning Intro • Overview of the technology
• Tools like Keras & TensorFlow
Summary including Q&A • Summary Exercise ➔ Processing path:
− Image processing & scaling ->Computer vision feature extraction ->Machine Learning classifier
• Q&A

Dates


12 Oct 2020 au 15 Oct 2020


12 Oct 2020 au 15 Oct 2020


16 Nov 2020 au 19 Nov 2020


07 Déc 2020 au 10 Déc 2020


NOTE :
ATTENTION CETTE FORMATION EST SUR MESURE
CE COURS EST REALISABLE TOUTE L'ANNEE AVEC UN MINIMUM DE 5 PARTICIPANTS


Des questions ?

+33 (0) 950 20 91 64


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