Computer Vision

Ce cours contient :
- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;
- Une vidéo de chaque chapitre de la formation ;
- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;
- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;
- Des projets et cas réels ;
- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.
Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.
Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.
Contenu Cours
Introduction à la Computer Vision
Qu’est-ce que la Computer Vision ?
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Historique et évolution
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Applications : reconnaissance faciale, détection d’objets…
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Bibliothèques : OpenCV, Pillow
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Traitement d'Images avec OpenCV
Chargement, affichage et sauvegarde d’images
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Manipulation des couleurs : RGB, HSV…
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Filtrage : flou, détection de bords, histogrammes
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Transformations géométriques : redimensionnement, rotation, recadrage
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Détection des contours et segmentation
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Détection d'Objets et de Visages
Détection de visages avec Haar cascades
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Modèles pré-entraînés : YOLO, SSD, Faster R-CNN
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Réseaux de neurones pour la détection
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Traitement en temps réel des vidéos
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Classification d'Images avec CNN
Introduction aux CNN : couches convolutionnelles, pooling, connectées
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Fonctionnement pour la classification
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Application sur CIFAR-10, MNIST
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Entraînement avec TensorFlow ou PyTorch
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Module 5 : Segmentation d'Images
Introduction à la segmentation
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Segmentation par seuillage et par régions
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U-Net pour les images médicales
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