[Étape 1] Création d’un photobooth – Hardware

par

J’avais il y a quelques années réalisé un photobooth, afin de permettre aux convives de se prendre en photos lors de divers évènements. Ce système permet de conserver un souvenir de vos soirées, où toutes les photos sont stockées au même endroit, permettant de les diffuser plus simplement. Je me suis donc attelé à modifier … Lire la suite

Conduite autonome : comment détecter les lignes d’une route

par

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

Détecter et Lire une plaque d’immatriculation

par

Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons nous intéresser à la lecture des plaques d’immatriculation des voitures. Pour ce faire, nous allons nous appuyer sur l’article Automatic License Plate Recognition using Python and OpenCV de K.M. Sajjad. Cette méthode s’appuie sur l’utilisation de la bibliothèque de reconnaissance de caractère Tesseract que nous avons déjà utilisé. Afin de … Lire la suite

Reconnaissance de caractères: utiliser Tesseract avec OpenCV

par

Nous avons vu la semaine dernière comment utiliser tesseract dans un invité de commande. Nous avons également vu que de petites modifications pouvaient diminuer les performances de la reconnaissance de caractères. Il nous est alors venu à l’idée de réaliser un traitement de l’image afin d’améliorer le résultat. Nous allons donc utiliser OpenCV pour effectuer … Lire la suite

Utiliser Tesseract pour la reconnaissance de caractères

par

Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons voir comment installer et utiliser Tesseract pour reconnaitre des caractères dans une image. Commençons par un peu d’Histoire, Tesseract est un projet initialement développé par Hewlett Packard entre 1985 et 1994 puis mis de côté pendant une dizaine d’années. C’est en 2005  que le code source est finalement libéré sous … Lire la suite

Capturer une vidéo avec la caméra du Raspberry

par

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

par

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 … Lire la suite

Détecter les repères faciaux (facial landmarks) avec Dlib

par

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

par
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