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
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
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
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
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.
OpenCV est une bibliothèque puissante pour le traitement d’images et la vision par ordinateur. Si vous travaillez sur macOS et souhaitez l’utiliser, cet article vous guidera pas à pas pour l’installer en utilisant pip dans un environnement virtuel Python (venv). Nous expliquerons également pourquoi l’utilisation d’un environnement virtuel est une pratique recommandée. Pourquoi utiliser un … Lire la suite
Nous avons vu dans le dernier article comment lire et enregistrer une vidéo.
Dans cet article nous allons voir l’ensemble des propriétés de la fonction get permettant d’obtenir des informations sur le média que nous sommes en train de lire.
J’étais en train de sauvegarder une vidéo afin de pouvoir analyser les résultats obtenus par un algorithme quand tout à coup je me suis rendu compte que le fichier que j’étais en train d’enregistrer dépassait les 2 Go. Ce qui m’a semblé étrange vu que la vidéo d’origine d’une durée de 16 min 42 a une taille de 68 Mo et les transformations effectuées dessus n’ont pas lieu à augmenter significativement la taille.
Nous alons donc voir aujourd’hui comment lire et enregistrer une vidéo avec OpenCV, ainsi que mon retour sur des codecs utilisés.
Une des premières questions que l’on peut se poser lorsque l’on débute avec OpenCV est comment fait-on pour charger une image.
La question qui vient par la suite est comment l’afficher.
Même si afficher une image n’est pas forcément utile, il peut s’avérer un moyen simple de trouver ce qui ne va pas dans votre programme. Il est donc intéressant d’y accorder le sujet d’un article 🙂
Et comme nous sommes si bien partis, autant continuer et apprendre à enregistrer une image.