Les 20 meilleures idées de projets OpenSource OpenCV

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La bibliothèque OpenSource de vision par ordinateur, également appelée OpenCV, est une bibliothèque d’apprentissage automatique utilisée pour créer des applications de vision par ordinateur.

Ce domaine connaît une croissance rapide et gagne en popularité auprès des particuliers et des entreprises. Ils l’utilisent pour le traitement vidéo et le traitement d’images et développent des applications axées sur la détection des objets et des visages.

Des start-up et de grandes entreprises technologiques telles que Microsoft, Google, IBM et Intel se sont aventurées et ont déployé Open CV dans la plupart de leurs applications.

Cependant, il faut savoir que travailler avec Open CV peut être très difficile. Au début, il est difficile de s’y retrouver et de travailler avec lui. Mais une fois que vous le maîtrisez, OpenCV permet la création d’un large éventail de projets, de détecteurs d’objets et de visages, et de suivi de mouvements.

Cet article partage 20 projets OpenSource OpenCV. Restez donc à l’écoute et découvrez les meilleurs projets OpenCV.

Créer un filigrane sur des images en utilisant Open CV

Un filigrane est une signature ou un logo qui est placé sur une image sans affecter sa visibilité. Il est utilisé lorsque l’on partage des informations importantes sur des plateformes publiques afin de s’assurer que l’on conserve les droits sur le contenu.
Le filigrane peut être une image ou un texte.

Modèle de détection de masque facial en temps réel

Dans ce projet, l’accent est mis sur la création d’un modèle de détection de masque facial qui identifie les personnes dans une foule sans être proche d’elles. Ce modèle peut être très utile à l’ère du COVID, où l’on est censé porter un masque dans les lieux publics et où ce modèle permet de détecter les personnes qui ne portent pas de masque.

Application d’échange de visages réalisée avec OpenCV

Les filtres de visage sont devenus très populaires sur les plateformes de médias sociaux, que ce soit Instagram, Snapchat ou Tiktok. Cela peut sembler complexe mais il est très facile de créer cette application en utilisant Python et Open CV.
Ces plateformes ont mis en œuvre le face-swapping pour les images de célébrités où les gens peuvent faire leurs filtres pour les médias sociaux.

Système de présence intelligent

Ce système a déjà été mis en œuvre par l’application Zoom. Il permet de suivre l’assiduité des étudiants en temps réel. Il suffit aux étudiants de faire une capture d’écran, de sélectionner un fichier, de donner une date et de le télécharger.

Générateur de mosaïque de collage

La mosaïque de collage fait référence à une image qui se compose de centaines de mini images. Pour obtenir l’effet d’une grande image, vous devez positionner les petites images en fonction des couleurs de cette image.
Cette application permet de générer une grande mosaïque composée de milliers d’images.

Tunnel intelligent de désinfection et d’assainissement

En raison de l’épidémie de COVID, de tels systèmes ont été développés. Il s’agit d’un tunnel intelligent d’assainissement et de désinfection qui a été conçu pour assurer une protection maximale à toute personne passant dans le tunnel pendant 15 secondes.
Il assure une désinfection de la tête aux pieds. Ce projet a été créé en python sur OpenCV.

Interfaces d’affichage sans contact sur le bord

Le COVID a permis de réduire l’interaction par le toucher, mais les entreprises doivent continuer à fonctionner comme d’habitude en utilisant des kiosques. Ce projet a apporté une solution à travers la navigation vocale et gestuelle.
Il montre la création d’un module d’interaction homme-machine qui contrôle les périphériques. OpenCV et OpenVino toolkit ont été utilisés pour créer un contrôle sonore et gestuel utilisé dans les kiosques.

Solveur de Sudoku

Ce projet est un modèle OpenCV qui a été conçu pour aider à la résolution de Sudoku. La caméra recherche les bords du puzzle et y place le Sudoku résolu. Pour reconnaître les chiffres, un réseau neuronal conventionnel utilisant Keras avec des caractères imprimés à partir de différentes polices Ubuntu et OpenCV est utilisé pour la détection des bords.

Application de peinture virtuelle utilisant OpenCV

Dans ce projet, un utilisateur de l’application peut être en mesure de dessiner virtuellement, sans contact physique avec le clavier et une image sera affichée sur l’écran. Vous pouvez choisir différentes couleurs et dessiner de l’air pour qu’il soit affiché sur le moniteur.

Système de distanciation sociale OpenCV

Dans ce système de distanciation sociale, une caméra teste et identifie les personnes qui ne respectent pas les mesures de distanciation sociale de COVID.
Il peut être utilisé à l’intérieur, là où il y a un rassemblement social. Il exploite un histogramme de gradients orientés pour détecter les personnes, puis il calcule les distances par paire.

Système de comptage et de classification des véhicules

Dans ce système, la technologie de vision par ordinateur est utilisée pour la classification des véhicules en mouvement. Ils sont classés comme LMV (light motor vehicle) ou HMV (heavy motor vehicle) et le nombre de véhicules est également indiqué.

Moteur de recherche inverse d’images OpenCV

La technologie de vision par ordinateur peut être utilisée pour trouver des images qui sont similaires à l’image source. Vous avez besoin d’une base de données avec de nombreuses images, puis sélectionnez une image et recherchez des images similaires dans la base de données.

Tambours virtuels avec OpenCV

L’idée de ce projet est de créer un tambour virtuel que l’on joue avec une baguette en plein air. La baguette doit être colorée de telle sorte que lorsqu’elle se trouve dans une position spécifique, un son de tambour est joué.
La couleur est utilisée pour aider à connaître la position de la baguette. Le plus grand défi est de mesurer l’intensité du son en utilisant la vitesse de la baguette.

OpenCV Photo Sketching

OpenCV est utilisé dans ce projet pour traiter une image puis effectuer des transformations sur l’image sélectionnée. Lorsque vous saisissez une image sur cette application, elle la convertit en un croquis au crayon.

Scanner de codes barres et de codes QR

Les codes-barres et QR sont utilisés pour stocker des informations. Leur utilisation est très élevée puisqu’ils sont partout dans les magasins, les produits, etc. Vous scannez le code-barres et le code QR pour décoder ses données cryptées.

Flouter le visage en utilisant OpenCV

L’idée derrière cela est de cacher l’identité de quelqu’un dans une vidéo ou une photo. Il est couramment utilisé dans toutes les chaînes d’information pour cacher l’identité. Le visage est flouté s’il s’agit de donner des informations vitales comme le fait d’être le témoin d’un crime ou s’il contient du contenu graphique.

Projet de segmentation d’image

La segmentation consiste à décomposer une image en plusieurs segments. Cette application est utilisée pour donner un sens à une image et est surtout utilisée par les voitures autonomes pour l’identification des objets.

Conversion d’une image en dessin animé

L’idée est de saisir une image dans l’application puis de la transformer en un dessin animé. Cette fonction est couramment disponible sur différentes applications. Les animateurs utilisent OpenCV pour créer des dessins animés et des animations.

Projet de compteur humain utilisant OpenCV

Dans ce projet, une caméra est utilisée pour surveiller et compter les personnes dans une pièce, une rue ou un bâtiment. L’algorithme créé par OpenCV contrôle la caméra pour détecter puis compter leur présence.

Projet de détection des bords

La bibliothèque OpenCV de Python est la meilleure pour les projets de vision par ordinateur, car elle permet de détecter tous les bords des différents objets dans une image.

OpenCV est-il une bibliothèque open source ?

Oui, OpenCV est une bibliothèque open source sous licence BSD (Berkeley Software Distribution) modifiée. Cela signifie que la bibliothèque est gratuite, que son code source est disponible et que les développeurs peuvent l’utiliser, la modifier et la distribuer librement dans leurs propres projets, y compris les projets commerciaux. Cette licence permet également aux utilisateurs de la bibliothèque de l’intégrer à leurs applications propriétaires sans avoir à rendre leur propre code source public.

Pourquoi OpenCV est-il open source ?

OpenCV a été créé dans un esprit de collaboration et de partage de connaissances, avec l’objectif de fournir une bibliothèque de vision par ordinateur de haute qualité et facile à utiliser à la communauté des développeurs du monde entier. En rendant OpenCV open source, les développeurs ont permis à tous les utilisateurs de la bibliothèque d’accéder à son code source, de le modifier et de le distribuer gratuitement.

Cela a permis à la communauté des développeurs de contribuer au développement de la bibliothèque en ajoutant de nouvelles fonctionnalités, en améliorant sa performance et en corrigeant les bugs. En fin de compte, cela a permis à OpenCV de devenir l’une des bibliothèques de vision par ordinateur les plus populaires et les plus utilisées au monde, avec des millions de téléchargements chaque année.

Quel est le remplacement d’OpenCV ?

OpenCV est une bibliothèque très populaire et largement utilisée pour la vision par ordinateur, et il n’existe pas vraiment de remplacement direct pour cette bibliothèque. Cependant, il existe d’autres bibliothèques et frameworks de vision par ordinateur qui offrent des fonctionnalités similaires et qui peuvent être utilisés en conjonction avec OpenCV ou en tant qu’alternative, selon les besoins spécifiques de chaque projet.

Voici quelques exemples de bibliothèques et de frameworks alternatifs à OpenCV :

  1. TensorFlow : TensorFlow est une bibliothèque open source de machine learning développée par Google. Elle est utilisée pour la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur.
  2. PyTorch : PyTorch est un autre framework open source de machine learning utilisé pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images.
  3. Dlib : Dlib est une bibliothèque open source de C++ qui fournit des outils pour la reconnaissance de visages, la détection d’objets et d’autres tâches de vision par ordinateur.
  4. Caffe : Caffe est un framework open source de deep learning utilisé pour la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur.
  5. Scikit-image : Scikit-image est une bibliothèque Python open source qui fournit des outils pour le traitement d’images et la vision par ordinateur.

En résumé, bien qu’il n’y ait pas de remplacement direct pour OpenCV, il existe d’autres bibliothèques et frameworks de vision par ordinateur qui peuvent être utilisés en complément ou en alternative à OpenCV, en fonction des besoins spécifiques de chaque projet.

OpenCV est-il une bibliothèque C++ ?

Oui, OpenCV est une bibliothèque de traitement d’images et de vision par ordinateur écrite en C++, bien que des interfaces pour d’autres langages tels que Python, Java et MATLAB soient également disponibles. En fait, OpenCV est largement utilisé dans des applications C++ pour la vision par ordinateur, grâce à sa capacité à gérer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’objets, la détection de mouvements et la segmentation d’images en temps réel.

La bibliothèque est conçue pour être portable, performante et facilement extensible, avec une grande variété de fonctions et d’algorithmes de traitement d’images pour répondre à une variété de besoins.

Conclusion

Certaines des idées de projets OpenCV présentées dans cet article sont destinées aux débutants, tandis que d’autres sont destinées aux experts et aux apprenants avancés. Soyez prudent lorsque vous choisissez un projet dans lequel vous allez vous lancer.

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