Conduite autonome : comment détecter les lignes d’une route

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Détecter les voies de circulation est une étape incontournable pour la réalisation d’un système de conduite autonome. Il est, en effet, nécessaire de maintenir la voiture dans la bonne voie. Cette tâche peut être effectuée simplement en vision par ordinateur. Dans cet article, nous allons voir comment réaliser la détection de lignes à l’aide de … Lire la suite

Capturer une vidéo avec la caméra du Raspberry

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La semaine dernière, nous avons vu comment capturer une image grâce à une caméra branchée sur un raspberry pi. Dans cet article, nous allons voir comment capturer une vidéo grâce au module ArduCam et à l’utilisation de la librairie picamera2 Prérequis: Pour ma part, j’utilise un raspberry pi 5 et un module ArduCam de 16MP, … Lire la suite

Capturer une image avec la caméra du Raspberry

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Dans cet article, nous allons voir comment capturer simplement une image grâce au module raspicam et à l’utilisation de la librairie picamera2 Prérequis: Pour ma part, j’utilise un raspberry pi 5 et un module ArduCam de 16MP, mais leurs prix ont fortement augmenté ces derniers temps. Étape 1: Connecter la caméra au Raspberry Dans un … Lire la suite

Détection d’objet: utilisation des cascades de Haar

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Le classificateur en cascade de Haar est l’une des premières et des plus connues des méthodes de détection d’objet. Publié en 2001 par Paul Viola et Michael Jones, l’article Robust Real-time Object Detection est devenu une référence dans le domaine de la détection d’objet. Dans cet article, nous allons dans un premier temps, étudier les … Lire la suite

Détecter les repères faciaux (facial landmarks) avec Dlib

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Aujourd’hui nous allons utiliser Dlib et OpenCV pour détecter les repères faciaux (facial landmarks) dans une image. Mais tout d’abord, qu’est-ce que c’est que des repères faciaux ? L’analyse de visage a été étudié depuis longtemps par les ingénieurs et chercheurs en vision par ordinateur. L’application la plus évidente de l’analyse faciale est la reconnaissance … Lire la suite

Reconnaissance d’objets en temps réel avec MobileNet

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Utilisation de Mobilenet pour analyser une vidéo

Nous avons vu dans un précédent article comment utiliser l’algorithme MobileNetSSD pour la reconnaissance d’objet dans une image. Dans cet article, nous allons mettre en place ce détecteur pour la reconnaissance d’objet en temps réel. Pour rappel, MobileNet est un réseau de neurones convolutifs, développé par Google, permettant de classifier 21 types d’objets et présentant … Lire la suite

Où est Charlie ?

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Derrière ce titre un peu trompeur, nous n’allons pas trouver Charlie dans une image, mais nous allons plutôt le rechercher. Nous allons explorer la mise en correspondance de modèle, grâce à la fonction matchTemplate d’OpenCV. Cette fonction permet de chercher les correspondances entre un patch et une image en utilisant différentes méthodes. Pour illustrer l’utilisation … Lire la suite

Cheat Sheet OpenCV

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Vous trouverez dans cet article une cheat sheet rassemblant un ensemble de fonctions d’OpenCV utilisable en Python. Cette cheat sheet comprend un résumé des différentes commandes que régulièrement utilisé avec OpenCV dans les différents articles de ce blog. Elle vous permettra de retrouver facilement les commandes de base lors de la création d’un programme avec … Lire la suite

Sélectionner une région d’intérêt (ROI) avec OpenCV

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Dans cet article, nous allons voir comment sélectionner une partie de l’image, une région d’intérêt, grâce à OpenCV. Nous allons illustrer cette fonction à travers un programme qui prend en entrée une image. L’utilisateur sélectionne avec sa souris la zone d’intérêt.Enfin, on enregistre l’image découpée. Dans les anciennes versions d’OpenCV, il était nécessaire de créer … Lire la suite