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atelier20180120 [2018/01/20 12:14] – créée didiervillers | atelier20180120 [2018/02/20 12:51] (Version actuelle) – [Exemples d'applications] didiervillers |
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Étudier, développer ensemble avec Python et OpenCV, c’est ce que nous vous proposons, avec de nombreuses applications possibles, via les innombrables capteurs d’images dont nous disposons. Chacun pourra évidemment le faire à son niveau, et en fonction de ses disponibilités ! | Étudier, développer ensemble avec Python et OpenCV, c’est ce que nous vous proposons, avec de nombreuses applications possibles, via les innombrables capteurs d’images dont nous disposons. Chacun pourra évidemment le faire à son niveau, et en fonction de ses disponibilités ! |
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==== OpenCV ==== | ===== Lien Projet Picar-V - Ball track ===== |
* [https://fr.wikipedia.org/wiki/OpenCV|OpenCV]] est une bibliothèque graphique libre spécialisée dans le traitement d'images en temps réel | |
| https://github.com/sunfounder/SunFounder_PiCar-V/tree/master/ball_track |
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| ===== La librairie OpenCV ===== |
| * [[https://fr.wikipedia.org/wiki/OpenCV|OpenCV]] est une bibliothèque graphique libre spécialisée dans le traitement d'images en temps réel |
* Le site officiel : [[https://opencv.org/]] | * Le site officiel : [[https://opencv.org/]] |
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===== Python ===== | ===== Le langage Python ===== |
* Le site officiel : [[https://www.python.org/]] | * Le site officiel : [[https://www.python.org/]] |
* La version de base actuelle (janvier 2018) : 3.6.4 | * La version de base actuelle (janvier 2018) : 3.6.4 |
* [[https://www.anaconda.com/|Anaconda]] : un environnement complet multiplateforme bien adapté à l'utilisation conjointe de Python et openCV. | * [[https://www.anaconda.com/|Anaconda]] : un environnement complet multiplateforme bien adapté à l'utilisation conjointe de Python et openCV. |
* La version recommandée d'Anaconda : Anaconda3 5.0.1 64 bits pour GNU/Linux et processeur compatible Intel, incluant Python 3.6. Lien de téléchargement : [[https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh]] | * La version recommandée d'Anaconda : Anaconda3 5.0.1 64 bits pour GNU/Linux et processeur compatible Intel, incluant Python 3.6. Lien de téléchargement : [[https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh]] |
* Installation : se placer dans le répertoire du fichier et "bash ./Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh". Ensuite accepter la license, l'update PATH, choisir yes, next,... | * Installation : se placer dans le répertoire du fichier et "bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh". Ensuite accepter la license, l'update PATH, choisir yes, next,... |
| * la commande conda permet de gérer l'installation des paquets (un peu comme apt-get, yum, npm,...). Mise à jour de conda et Anaconda : conda update conda (2 fois si utile) et conda update anaconda |
| * L'environnement est géré également par l'interface graphique "Anaconda Navigator", qu'il faut démarrer au préalable, pour accéder à plusieurs outils. Pour débuter, **Spyder permet d'écrire et exécuter des programmes Python** |
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===== Python et OpenCV ===== | ===== Python et OpenCV ===== |
| * Installation de la librairie OpenCV pour Anaconda : "conda install -c menpo opencv3" |
| * Documentation : [[https://docs.opencv.org/master/]] |
| * OpenCV-Python Tutorials : |
| * [[https://docs.opencv.org/master/d6/d00/tutorial_py_root.html]] |
| * [[http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html|OpenCV-Python Tutorials]] (Read the Docs) |
| * Gui Features in OpenCV : [[https://docs.opencv.org/master/dc/d4d/tutorial_py_table_of_contents_gui.html]] |
| * Getting Started with Images : [[https://docs.opencv.org/master/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html]] |
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| ==== Exemples d'applications ==== |
| (en vrac) : |
| * ImageJ-OpenCV comparison : [[http://stackoverflow.com/questions/30614448/explanation-of-histogram-between-opencv-and-imagej]] |
| * tutoriel de "dewarping" de scans de page, redressement et b&w : [[https://mzucker.github.io/2016/08/15/page-dewarping.html]] |
| * Optical Mark Recognition : [[http://www.pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/]] |
| * [[http://www.learnopencv.com/handwritten-digits-classification-an-opencv-c-python-tutorial/]] |
| * Tracking : [[http://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/]] |
| * [[http://www.learnopencv.com/embedded-computer-vision-which-device-should-you-choose/]] |
| * [[http://www.learnopencv.com/automatic-red-eye-remover-using-opencv-cpp-python/]] |
| * [[http://www.learnopencv.com/color-spaces-in-opencv-cpp-python/]] |
| * codes barre/barcode, yc QRcode : [[https://www.learnopencv.com/barcode-and-qr-code-scanner-using-zbar-and-opencv/|Barcode and QR code Scanner using ZBar and OpenCV]] |
| * proof of concept: detection of a train’s passing and direction from video (Jupyter) : [[https://opendatascience.com/blog/image-processing-in-python/]] + [[http://cmawer.github.io/trainspotting/trainspotting-blog.html]] |
| * [[https://www.pyimagesearch.com/2018/01/01/taking-screenshots-with-opencv-and-python/]] : Taking screenshots with OpenCV and Python |
| * cours : [[https://courses.learnopencv.com/p/opencv-for-beginners]] |
| * [[https://courses.learnopencv.com/p/computer-vision-for-faces|Computer Vision for Faces]] Become an expert in Computer Vision for faces in just 12 weeks with this practical course for building applications using OpenCV + Dlib (C++ & Python) |
| * [[https://medium.com/@LearnOpenCV/average-face-opencv-c-python-tutorial-3a89b5347bdd|Average Face : OpenCV (C++ / Python) Tutorial]] |
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| ===== Références générales sur Python, tutoriels, cours,... ===== |
| * [[http://dvillers.umons.ac.be/wiki/floss:python|Python : quelques références, trucs et astuces]] |
| * Cours en ligne (Mooc) en français sur Fun-MOOC, par l'INRIA : |
| * [[https://www.fun-mooc.fr/courses/inria/41001S03/session03/about|Python : des fondamentaux à l'utilisation du langage]] |
| * [[https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:UCA+107001+session01/about|Python 3 : des fondamentaux aux concepts avancés du langage]] |
| * [[http://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:presentation_principes|Présentation et principes de base de la programmation en Python, avec quelques applications]], et autres liens [[http://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:start|ici]] |
| * [[https://perso.limsi.fr/pointal/python:courspython3|Python : pour les nuls !]] |
| * [[https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science|Cours DataCamp "Intro to Python for Data Science"]] |
| * Applications mobiles de DataCamp (Cours introductifs sur Python, R,...) |
| * [[https://play.google.com/store/apps/details?id=com.datacamp|Application Android sur Google Play]] |
| * [[https://itunes.apple.com/us/app/datacamp-learn-r-python/id1263413087|sur App Store for iOS devices]] |
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