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
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
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
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
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
Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons nous attaquer à notre premier problème qui est de retrouver un dé dans une image et d’en déduire le chiffre représenté.
Pour ce faire nous nous attaquerons à la question de la reconnaissance de formes pour extraire le carré représentant un dé dans l’image ainsi que les points représentant le chiffre de la face.
Nous étudierons également les différentes fonctions permettant de rajouter des formes et du texte sur une image.
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