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