Image et Vision

Partie I

C1) Introduction aux outils de transformations d'images

TP1) utilisation d'opencv

C2) Segmentation d'images

TP2) Segmentation par k-moyennes

TP3) Évaluation de la qualité d'une segmentation

TP4) Segmentation par mean-shift

TP5) Segmentation par superpixels

Partie II

C3) Introduction à la vision par ordinateur

 C4 + TP6) Détection de points d'intérêt

C5 + TP7 ) Mise en correspondance de primitives

TP8) Construction d'un panorama

TP9) Généralisation aux multi-vues

Ce cours a pour but de présenter les principaux outils en analyse automatique des images. Plus précisément, cette matière est divisée en 2 parties :

1) Apprendre à connaître et à manipuler des outils d'analyse d'images comme la détection de contours ou la segmentation d'images. Cela correspond à 2 CM + 5 TPs.

2) Découvrir les éléments essentiels pour le suivi d'éléments dans des images : calibrage, détection de primitives d'intérêt et appariement. Cela correspond à 3 CM + 4 TPs

R. Szeliski. Computer vision: Algorithms and applications, Springer, 2010. http://szeliski.org/Book/ R. Hartley et A. Zisserman. Multiple view geometry in computer vision, Cambridge University Press, 2004.