Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python (Windows, Linux, Raspberry)

Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses
applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait
programmer en Python et qu'il a un minimum de connaissances en matière de
traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales
fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet
de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python
(acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads,
optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les
fonctions majeures (segmentation, panoramique, stéréovision, traitements non
réalistes, apprentissage automatique, deep learning, identification de
visages) disponibles dans les modules d'OpenCV.

Les exemples sont écrits en Python avec la version 4.1.2 d'OpenCV (et
opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry.
Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras.

Sommaire :
1\. Pour commencer
2\. Écran de contrôle de caméra vidéo – Gestion des processus légers
3\. Segmentation d'images
4\. Réaliser une caméra panoramique
5\. Calibrage d'images et stéréovision
6\. Apprentissage automatique - machine learning
7\. Utilisation des modèles de deep learning
8\. Traitement non réaliste de photographies
9\. Reconnaissance faciale et de la pose
Memento d'OpenCV
Construire la librairie Python à partir des sources d'OpenCV
Bibliographie