Je réaliserai du traitement d'image, opencv et deep learning en python

La vision par ordinateur utilise le traitement d’image et l’apprentissage profond pour permettre aux machines d’interpréter et d’analyser des données visuelles. Le traitement d’image implique des techniques telles que le filtrage, la détection de contours et la transformation pour prétraiter ou améliorer les images. Les tâches principales incluent la réduction du bruit, la segmentation et l’extraction de caractéristiques.

L’apprentissage profond a révolutionné la vision par ordinateur en utilisant des réseaux neuronaux, notamment des réseaux convolutifs (CNN), pour des tâches telles que la détection d’objets, la classification d’images et la segmentation sémantique. Des modèles comme ResNet, YOLO et U-Net ont fixé des références en termes de performance.

Des techniques comme le transfert d’apprentissage et l’augmentation de données améliorent l’efficacité et la généralisation des modèles. Les applications couvrent la conduite autonome, la reconnaissance faciale, l’imagerie médicale, et plus encore. Des domaines émergents comme les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les Vision Transformers (ViTs) continuent de faire progresser le domaine, repoussant les limites de la compréhension visuelle. Ensemble, ces technologies forment la base de la vision par ordinateur moderne, transformant les industries et améliorant l’interaction homme-machine.