Computer Vision

Computer Vision

Spécialisez-vous en vision par ordinateur: détection d'objets, segmentation, tracking avec OpenCV et deep learning.

Niveau
Avancé
Durée estimée
6-9 mois
Nombre de phases
3

📋Prérequis

Python, bases ML/DL, mathématiques (algèbre linéaire)

🎯Débouchés possibles

Computer Vision EngineerML EngineerRobotics EngineerResearch Scientist

Ce que vous allez apprendre

Computer VisionOpenCVCNNObject DetectionSegmentationPyTorch/TensorFlow

Les phases du parcours

1

Phase fondamentale - Traitement d'image

Durée estimée : 2-3 mois

Bases du traitement d'image avec OpenCV

OpenCV fondamentaux

Manipulation d'images de base

📚Sujets principaux :
  • •Lecture/écriture images
  • •Color spaces
  • •Filtres
  • •Morphologie
  • •Histogrammes
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Détection contours
  • ✓Filtre blur
  • ✓Seuillage adaptatif

Feature extraction

Extraction de caractéristiques classiques

📚Sujets principaux :
  • •Edge detection (Canny)
  • •Corner detection (Harris)
  • •SIFT/ORB
  • •HOG
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Détection coins
  • ✓Matching features
  • ✓Descripteurs

Géométrie & Calibration

Transformations et calibration caméra

📚Sujets principaux :
  • •Transformations affines
  • •Perspective transform
  • •Camera calibration
  • •Stereo vision
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Correction distorsion
  • ✓Homographie
  • ✓3D reconstruction simple
2

Phase avancée - Deep Learning CV

Durée estimée : 2-3 mois

CNN et architectures modernes pour CV

Classification & Transfer Learning

Classifier des images avec DL

📚Sujets principaux :
  • •ResNet/VGG/Inception
  • •Transfer learning
  • •Fine-tuning
  • •Data augmentation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Classifier custom dataset
  • ✓Medical image classification
  • ✓Fine-tune efficientnet

Object Detection

Détecter et localiser des objets

📚Sujets principaux :
  • •YOLO
  • •Faster R-CNN
  • •SSD
  • •RetinaNet
  • •EfficientDet
  • •Non-max suppression
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓YOLO custom dataset
  • ✓Détection visages
  • ✓Tracking multi-objets

Segmentation

Segmentation sémantique et d'instance

📚Sujets principaux :
  • •U-Net
  • •Mask R-CNN
  • •Semantic segmentation
  • •Instance segmentation
  • •Panoptic segmentation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Segmentation médicale
  • ✓Segmentation route
  • ✓Masques instances
3

Phase expert - Applications spécialisées

Durée estimée : 2-3 mois

Pose estimation, OCR et déploiement temps réel

Pose & Keypoint Detection

Détection de pose humaine et points clés

📚Sujets principaux :
  • •OpenPose
  • •MediaPipe
  • •Human pose estimation
  • •Hand/Face landmarks
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓Skeleton tracking
  • ✓Gesture recognition
  • ✓Activity recognition

OCR & Document Analysis

Reconnaissance de texte dans images

📚Sujets principaux :
  • •Tesseract
  • •EasyOCR
  • •Text detection
  • •Document layout analysis
  • •Table extraction
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓OCR factures
  • ✓Extraction formulaires
  • ✓Document scanner

Déploiement temps réel

Optimisation et déploiement CV

📚Sujets principaux :
  • •Model quantization
  • •TensorRT
  • •ONNX Runtime
  • •Edge deployment
  • •Real-time inference
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • ✓CV sur Raspberry Pi
  • ✓Webcam real-time
  • ✓Mobile app CV

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Conseils pour réussir

💪

Pratique régulière

Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez

👥

Rejoignez une communauté

Échangez avec d'autres apprenants et partagez votre progression

📝

Prenez des notes

Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement

🎯

Fixez des objectifs

Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès