Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La vision par ordinateur est un domaine en pleine expansion qui bénéficie de nombreux outils et technologies avancés pour atteindre des résultats précis et efficaces. Dans cette leçon, nous aborderons les logiciels et bibliothèques populaires ainsi que le matériel spécifique nécessaire pour implémenter des solutions de vision par ordinateur.
Les logiciels et bibliothèques suivants sont parmi les plus utilisés en vision par ordinateur :
OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est l'une des bibliothèques les plus populaires pour les applications de vision par ordinateur. Elle offre une vaste gamme de fonctions pour le traitement d'image, la reconnaissance d’objets, et la détection de visages, entre autres.
TensorFlow et PyTorch: Ces frameworks de machine learning permettent de créer et d'entraîner des modèles de réseaux neuronaux, y compris ceux utilisés pour la vision par ordinateur. TensorFlow, développé par Google, et PyTorch, développé par Facebook, sont particulièrement forts dans le deep learning, essentiel pour la détection et la classification d’images complexes.
Keras: Keras est une API de haut niveau pour TensorFlow qui simplifie la création et l'entraînement de réseaux neuronaux. Elle est très prisée en raison de sa facilité d'utilisation et de sa capacité à prototyper rapidement.
Dlib: Dlib est une autre bibliothèque open source qui offre des outils robustes pour le traitement et l'analyse d'images. Elle est particulièrement utilisée pour la détection de visages et la reconnaissance faciale.
MATLAB: MATLAB et son toolbox pour la vision par ordinateur fournissent un ensemble d’outils puissants pour le développement d’algorithmes de traitement d'image et d’analyse. Il est largement utilisé dans les milieux académiques et industriels.
La vision par ordinateur nécessite souvent un matériel spécifique pour capturer et traiter efficacement les images :
Caméras haute résolution: Les caméras haute résolution sont essentielles pour obtenir des images détaillées qui permettent une analyse précise. Les caméras avec une haute fréquence d’images sont aussi préférables pour capturer des objets en mouvement rapide.
GPU (Graphics Processing Unit): Les GPU sont essentiels pour l’entraînement de modèles de deep learning, car ils permettent de traiter de grandes quantités de données en parallèle, réduisant ainsi considérablement le temps de calcul.
TPU (Tensor Processing Unit): Développés par Google, les TPU sont des circuits spécialisés conçus pour accélérer les applications de machine learning et de deep learning. Ils sont particulièrement efficaces pour les tâches de vision par ordinateur.
Capteurs de profondeur: Les capteurs de profondeur, comme ceux utilisés dans les technologies LIDAR et Kinect, offrent une dimension supplémentaire d’information (la profondeur) qui est cruciale pour certaines applications de vision par ordinateur, comme la navigation autonome.
Systèmes de stockage haute capacité: La vision par ordinateur génère souvent de grandes quantités de données image, nécessitant ainsi des systèmes de stockage haute capacité pour sauvegarder et gérer ces données efficacement.