Computer Vision avec MATLAB

Jour 1 sur 1

Importation, visualisation et annotation de vidéos

Objectif: Importer des vidéos dans MATLAB, les visualiser et ajouter des annotations. Utiliser des System objects pour effectuer des opérations itératives sur les trames vidéo.

• Importer et visualiser les fichiers vidéo
• Surligner les objets en ajoutant des marqueurs, par exemple des rectangles
• Combiner et superposer deux images
• Calculs itératifs sur les trames vidéo

Détection d'objets

Objectif: Utiliser des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning pour la détection d'objets complexes.

• Annoter les objets d'intérêt dans les images d'entraînement
• Apprentissage et utilisation d'un détecteur d'objets AFC
• Utiliser un détecteur d'objet de type Deep Learning

Estimation de mouvement

Objectif: Estimer la direction et la vitesse du mouvement dans une séquence vidéo.

• Comprendre la perception du mouvement dans des images
• Estimation du mouvement en utilisant des méthodes de flux optique

Suivi d'objets

Objectif: Suivre un ou plusieurs objets et estimer leurs trajectoires. Gérer les occlusions en prévoyant la position des objets.

• Suivi d'un objet à l'aide d'un filtre de Kalman
• Suivi de plusieurs objets à l'aide d'un suiveur GNN

Calibration d'une caméra

Objectif: Réduire l'effet de la distorsion. Mesurer la taille d'un objet planaire.

• Estimation des paramètres intrinsèques, extrinsèques et de distorsion d'une caméra
• Visualiser l'erreur de calibration
• Réduire l'effet de la distorsion
• Mesure d'objets planaires en unités réelles