OpenCV et Python, exploiter toute la puissance de la vision par ordinateur

Si les techniques de base de traitement d’images constituent le fondement de la vision par ordinateur, OpenCV et Python fournissent également des outils pour des tâches plus avancées, telles que la détection d’objets, la reconnaissance de visages, l’extraction de caractéristiques et la segmentation d’images. Dans cette section, on va explorer certaines de ces techniques avancées et leurs applications.

Détection et suivi d’objets

La détection d’objets est le processus d’identification et de localisation d’objets spécifiques dans une image ou une vidéo. OpenCV propose plusieurs modèles de détection d’objets pré-entraînés, tels que les cascades de Haar et le HOG (histogramme des gradients orientés), qui peuvent être utilisés pour des tâches telles que la détection de visages, de piétons et de voitures.

Voici un exemple de détection de visage à l’aide d’un classificateur en cascade Haar :

Python

Dans cet extrait de code, il faut d’abord charger le classificateur en cascade Haar pré-entraîné pour la détection des visages frontaux. Ensuite, on utilise la fonction « detectMultiScale() » pour détecter les visages dans l’image en niveaux de gris, en spécifiant le facteur d’échelle et le nombre minimum de voisins comme paramètres. Enfin, on dessine des rectangles autour des visages détectés à l’aide de la fonction « cv2.rectangle()« .

Le suivi d’objets consiste à suivre le mouvement d’un objet détecté sur plusieurs images d’une vidéo. OpenCV propose divers algorithmes de suivi, tels que KCF (Kernelized Correlation Filter) et CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracker), qui peuvent être utilisés pour le suivi d’objets en temps réel.

Voici un exemple de suivi d’objet à l’aide de l’algorithme KCF :

Python

Dans cet extrait de code, on crée d’abord un objet tracker KCF et l’initialise avec la boîte de délimitation initiale de l’objet qu’on souhaite suivre. Ensuite, on lance une boucle pour lire les images de la source vidéo. Pour chaque image, on met à jour le tracker avec l’image en cours et récupère la boîte de délimitation mise à jour. Si le suivi est réussi, on dessine un rectangle autour de l’objet suivi. La boucle se poursuit jusqu’à ce que l’utilisateur appuie sur la touche ‘q’ pour quitter.

Détection et reconnaissance des visages

La détection et la reconnaissance de visages sont des applications spécifiques de la détection et de la classification d’objets. OpenCV, en combinaison avec des bibliothèques d’apprentissage automatique comme TensorFlow ou PyTorch, peut être utilisé pour construire des systèmes robustes de reconnaissance de visages.

Voici un exemple de détection et de reconnaissance de visages à l’aide d’OpenCV et d’un modèle d’apprentissage profond pré-entraîné :

Python

Dans cet extrait de code, on charge d’abord un modèle de détection de visage pré-entraîné (dans ce cas, un modèle Caffe) et un modèle de reconnaissance de visage pré-entraîné (utilisant l’algorithme LBPH). On charge ensuite une image d’entrée et la prétraite en la redimensionnant et en la normalisant.

Ensuite, on fait passer l’image prétraitée par le modèle de détection des visages afin de détecter les visages dans l’image. Pour chaque visage détecté, on extrait la région du visage, la convertit en niveaux de gris et la fait passer par le modèle de reconnaissance faciale pour prédire l’identité de la personne.

Enfin, on dessine des rectangles autour des visages détectés et affiche les noms prédits et les scores de confiance sur l’image.

Il faut noter que pour que la reconnaissance de visages fonctionne, on doit d’abord entraîner le modèle de reconnaissance de visages sur un ensemble de données d’images de visages étiquetées. OpenCV fournit des fonctions telles que « cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() » et « cv2.face_FaceRecognizer.train() » pour créer et entraîner des modèles de reconnaissance de visages.

Extraction de caractéristiques et mise en correspondance

L’extraction de caractéristiques est le processus d’identification de caractéristiques distinctives ou de points clés dans une image qui peuvent être utilisés pour diverses tâches, telles que la mise en correspondance d’images, la reconnaissance d’objets et la reconstruction 3D. OpenCV propose plusieurs algorithmes d’extraction de caractéristiques, tels que SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) et ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).

Voici un exemple d’extraction de caractéristiques et de correspondance à l’aide de l’algorithme SIFT :

Python

Dans cet extrait de code, on crée d’abord un objet SIFT et l’utilise pour détecter et calculer les points clés et les descripteurs pour deux images d’entrée. Ensuite, on crée un objet de mise en correspondance par force brute et l’utilise pour trouver les k plus proches voisins de chaque descripteur de la première image parmi les descripteurs de la seconde image.

On filtre les correspondances sur la base du test de ratio afin de ne conserver que les bonnes correspondances. Enfin, on dessine les bonnes correspondances sur les images à l’aide de la fonction « cv2.drawMatchesKnn() » et affiche le résultat.

L’extraction et la mise en correspondance de caractéristiques sont des techniques fondamentales utilisées dans de nombreuses applications de vision par ordinateur, telles que l’assemblage d’images, le suivi d’objets et la récupération d’images.

Segmentation et classification des images

La segmentation d’une image consiste à la diviser en plusieurs segments ou régions sur la base de critères spécifiques, tels que la couleur, la texture ou les limites d’un objet. OpenCV propose divers algorithmes de segmentation, tels que le seuillage, la ligne de partage des eaux et le GrabCut.

Voici un exemple de segmentation d’image à l’aide de l’algorithme GrabCut :

Python

Dans cet extrait de code, on commence par créer un masque, un modèle d’arrière-plan et un modèle de premier plan pour l’algorithme GrabCut. On spécifie également un rectangle initial qui contient approximativement l’objet de premier plan.

On applique ensuite l’algorithme GrabCut pour segmenter l’image en régions de premier plan et d’arrière-plan. Le masque résultant est post-traité pour créer un masque binaire, qui est ensuite utilisé pour extraire l’objet de premier plan de l’image originale.

La classification d’images, quant à elle, consiste à attribuer une étiquette ou une catégorie à une image en fonction de son contenu. Ce processus est généralement réalisé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique formés sur de grands ensembles d’images étiquetées. OpenCV peut être utilisé en combinaison avec des bibliothèques telles que TensorFlow, Keras ou PyTorch pour construire des modèles de classification d’images.

Voici un exemple de classification d’images à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond pré-entraîné :

Python

Dans cet extrait de code, on charge un modèle d’apprentissage profond pré-entraîné (dans ce cas, un modèle Caffe) et une image d’entrée. On traite l’image en la redimensionnant et en soustrayant les valeurs moyennes.

On passe ensuite l’image prétraitée dans le modèle pour obtenir les prédictions de classe. On trouve la classe avec le score de confiance le plus élevé et affiche l’étiquette de la classe et le score de confiance sur l’image.

La segmentation et la classification des images sont des techniques cruciales dans de nombreuses applications du monde réel, telles que l’analyse d’images médicales, la conduite autonome et la recherche d’images basée sur le contenu.

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

L’OCR est le processus d’extraction de texte à partir d’images ou de documents scannés. OpenCV peut être utilisé pour prétraiter les images avant de les transmettre à des moteurs OCR tels que Tesseract ou Google Cloud Vision API. Les étapes de prétraitement peuvent inclure la binarisation de l’image, la suppression du bruit et la correction de l’obliquité.

Voici un exemple d’OCR utilisant OpenCV et Tesseract :

Python

Dans cet extrait de code, on charge d’abord une image d’entrée et la convertit en niveaux de gris. On applique ensuite un seuillage adaptatif pour binariser l’image et inverser les couleurs (texte blanc sur fond noir).

On transmet l’image traitée au moteur OCR de Tesseract en utilisant la fonction « pytesseract.image_to_string() », qui renvoie le texte extrait sous forme de chaîne. Enfin, on imprime le texte extrait et affiche l’image traitée.

L’OCR a de nombreuses applications, telles que la numérisation de documents imprimés, l’extraction de texte à partir d’images pour l’analyse de contenu et l’automatisation des processus de saisie de données.

Ces techniques avancées démontrent la polyvalence et la puissance d’OpenCV et de Python pour résoudre des problèmes complexes de vision par ordinateur. En combinant ces techniques avec des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, on peut  créer des applications sophistiquées capables de comprendre et d’interpréter des données visuelles d’une manière que l’on croyait impossible.