Outils d'imagerie pour la robotique
Le cours introduit les méthodes de traitement des images et des vidéos utilisées en robotique. Après une présentation de la vision par ordinateur, il aborde les espaces couleur, l'histogramme et le seuillage, puis le filtrage et la détection de contours, les descripteurs de régions et la morphologie mathématique, les points d'intérêt, et enfin la classification d'images et l'apprentissage profond. Les chapitres 2 à 5 se terminent par une mise en pratique en C++ avec OpenCV ; les archives des TD 1 à 4 contiennent le code écrit lors des quatre premières séances.
Notes de cours
Cours7 pages
- Introduction à la vision par ordinateurTraitement, analyse et interprétation d'images, domaines d'application.
- Couleur, histogramme et seuillageBases du traitement d'images : espaces couleur, contraste, histogramme, égalisation d'histogramme, seuillage global, adaptatif et méthode d'Otsu.
- Filtrage et détection de contoursFiltrage d'images (convolution, médian, bilatéral, NL-means, filtres fréquentiels) et détection de contours par dérivées premières (Prewitt, Sobel) et secondes (laplacien, LoG).
- Descripteurs et morphologieDescripteurs de régions et morphologie mathématique : érosion, dilatation, ouverture, fermeture, gradient et laplacien morphologiques.
- Points d'intérêtPoints d'intérêt en vision : descripteurs, appariement et test du ratio, estimation d'homographie par RANSAC, transformée de Hough et détecteur de Harris.
- Classification d'imagesClassification d'images par apprentissage : types d'apprentissage et de modèles, évaluation (précision, rappel), classifieur bayésien naïf et SVM.
- Apprentissage profondChapitre d'apprentissage profond du cours d'imagerie pour la robotique (notes non rédigées).
Ressources
Applications1 document
Tentatives de correction4 documents
Quelques outils1 document