1. Acquisition d'images :
- Les ordinateurs utilisent des appareils tels que des appareils photo ou des scanners pour capturer des images numériques du monde réel. Ces images sont composées de pixels, chacun représentant une valeur de couleur à un emplacement spécifique.
2. Prétraitement de l'image :
- Avant de traiter l'image, les ordinateurs appliquent souvent des techniques de prétraitement pour améliorer la qualité de l'image et la rendre plus adaptée à l'analyse. Cela peut inclure la suppression du bruit, le réglage du contraste et le redimensionnement de l'image.
3. Extraction de fonctionnalités :
- Les ordinateurs utilisent des algorithmes pour extraire de l'image les caractéristiques pertinentes pour la tâche à accomplir. Dans le cas de la détection des visages, ces caractéristiques peuvent inclure les bords, les coins et les repères faciaux spécifiques.
4. Détection d'objets :
- Les algorithmes de détection d'objets utilisent les caractéristiques extraites pour identifier la présence d'objets spécifiques dans l'image. Par exemple, un algorithme de détection de visage peut rechercher des motifs qui ressemblent à des traits du visage tels que les yeux, le nez et la bouche.
5. Reconnaissance d'objets :
- Une fois les objets détectés, les ordinateurs utilisent des algorithmes de reconnaissance pour identifier le type spécifique d'objet. Cela implique de comparer les caractéristiques extraites avec des représentations ou des modèles stockés d'objets connus.
6. Apprentissage automatique et apprentissage profond :
- De nombreuses tâches de vision par ordinateur, notamment la détection et la reconnaissance d'objets, reposent sur des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Ces algorithmes permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de grands ensembles de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps.
7. Formation et tests :
- Les algorithmes de vision par ordinateur sont entraînés à l'aide d'ensembles de données étiquetés où chaque image est associée à des informations sur les objets qu'elle contient. Grâce à la formation, les algorithmes apprennent à reconnaître des modèles et à les associer aux étiquettes correctes.
8. Applications du monde réel :
- La vision par ordinateur a de nombreuses applications dans le monde réel, notamment :
- Reconnaissance faciale pour la sécurité et le contrôle d'accès
- Reconnaissance d'objets pour véhicules autonomes
- Imagerie médicale et diagnostic
- Automatisation industrielle et contrôle qualité
- Robotique et navigation
- Expériences de réalité augmentée et de réalité virtuelle
En combinant des algorithmes avancés, l'apprentissage automatique et la puissance de calcul, les ordinateurs peuvent traiter et analyser des informations visuelles pour « voir » et interpréter le monde d'une manière qui était auparavant impossible.
