| Crédits ECTS |
3
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| Volume horaire total |
41
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| Volume horaire CM |
10
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| Volume horaire TP |
31
|
Pré-requis
? Prérequis en mathématique appliquée (algèbre, probabilités)
? Prérequis en programmation Python
Objectifs
Traitement d'images :
? Introduction générale à la vision par ordinateur
? Codage des images et espaces couleurs
? Histogrammes et Filtrage des images
? Morphologie mathématique
? Détecteurs de points d’intérêt
? Vision géométrique : modèle de caméra et stéréovision
Applications offline :
? Transformation d'images (bruit, histogrammes, corrélation, transformations géométriques)
? Reconnaissance de formes 2D, application à l'inspection automatique
? Calibrage, calcul de pose, réalité augmentée
? Géométrie épipolaire et reconstruction 3D
Applications embarquées :
沙巴体育 de l’UE :
? Découverte du Raspberry Pi 3 : spécifications matérielles, caractéristiques…
? Exemples d’applications
? Notions de bases en numérisation et traitement d’images
? Réalisation d’un projet en imagerie avec la caméra v2
沙巴体育
Apprentissage des bases du traitement d'images et de la vision par ordinateur
Informations complémentaires
Traitement d'images :
? Introduction générale à la vision par ordinateur
? Codage des images et espaces couleurs
? Histogrammes et Filtrage des images
? Morphologie mathématique
? Détecteurs de points d’intérêt
? Vision géométrique : modèle de caméra et stéréovision
Applications offline :
? Transformation d'images (bruit, histogrammes, corrélation, transformations géométriques)
? Reconnaissance de formes 2D, application à l'inspection automatique
? Calibrage, calcul de pose, réalité augmentée
? Géométrie épipolaire et reconstruction 3D
Applications embarquées :
沙巴体育 de l’UE :
? Découverte du Raspberry Pi 3 : spécifications matérielles, caractéristiques…
? Exemples d’applications
? Notions de bases en numérisation et traitement d’images
? Réalisation d’un projet en imagerie avec la caméra v2
