Au quotidien, la librairie OpenCV est très utilisée pour le développement d’applications d’analyse et de traitement d’images, que ce soit pour un prototypage rapide ou en production. Elle est axée sur les applications en temps réel, ce qui en fait la librairie idéale pour l’analyse de vidéos.

L’objectif de cette vidéo est de vous présenter les outils d’OpenCV permettant de suivre des objets dans une vidéo.

Pour cela, après une présentation générale des applications et problématiques du suivi d’objets, nous étudierons les fondements théoriques de plusieurs fonctions proposées par OpenCV pour suivre des objets dans une vidéo.

Au-delà des apports théoriques, nous verrons comment lire et sauvegarder une vidéo, et comment mettre en pratique les fonctions de suivi proposées par OpenCV. Pour cela, nous utiliserons l’interface Python de la librairie et l’application Jupyter notebook, qui permet de créer, modifier, partager et exécuter du code très facilement, dans une grande variété de langages.

Auteur(s)

Daphné WALLACH
Diplômée d’un doctorat en intelligence artificielle pour le traitement d’images médicales, Daphné Wallach exerce depuis plus de 10 ans dans ce domaine. Actuellement chargée de l’innovation technique pour la start-up DataVLab, qui propose un service d’aide à l’annotation d’images guidée par l’intelligence artificielle, elle met également son expertise au bénéfice de formations sur le traitement d’images qu’elle dispense à l’université de Rennes et en entreprise.
Réf. ENI :