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Ce cours permet d'acquérir les bases nécessaires à la mise en œuvre de systèmes de vision par ordinateur appliqués à l’Interaction Homme-Machine, à la surveillance, en robotique, à l’imagerie médicale, images dans le domaine de l’aéronautique et spatial ainsi que pour l’inspection industrielle.
Ce cours pose les bases de la perception visuelle, couleur, mouvement et montre l’utilisation des techniques de détection de points d'intérêt, de géométrie projective, et ouvre sur les possibilités offertes par ces outils, construction de panoramiques d'images, reconstruction 3D, suivi d'objet dans les vidéos.
Le cours comprend 12 séances de 1h30 organisés en trois thèmes :
1. Perception
- Perception de la lumière et de la couleur
- Filtrage, détection de contours, points d'intérêt
2. Géométrie des caméras
- Géométrie projective et applications
- Homographie et alignements d'image
- Formation des images, calibrage des caméras
- Panoramique d'images
3. Estimer la forme et du mouvement
- Reconstruction à partir de silhouettes
- Triangulation de points 3D à partir d'images
- Stereo multi-vue
- Flot optique et suivi d'objet
Pas de prérequis strict, bases en algèbres et géométrie. Toute connaissance en traitement d’image seront utiles mais pas indispensables.
CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation (ex : TP, assiduité, participation) :
SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : examen
Salle spécifique :
Durée : 2h
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) : tous documents autorisés
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):
SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : oral ou écrit
Salle spécifique :
Durée :
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) : tous documents autorisés
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):
N1=E1
N2=E2
Le cours est programmé dans ces filières :
Code de l'enseignement : 5MMIVO7
Langue(s) d'enseignement : 
Le cours est rattaché aux structures d'enseignement suivantes :
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
Richard Szeliski. 2010. Computer Vision: Algorithms and Applications (1st ed.). Springer-Verlag New York, Inc., New York, NY, USA.
Richard Hartley and Andrew Zisserman. 2003. Multiple View Geometry in Computer Vision (2 ed.). Cambridge University Press, New York, NY, USA.
mise à jour le 18 juin 2017
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