Vision par ordinateur

Description du cours

La Vision par Ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux machines de comprendre et d’interpréter le contenu visuel du monde réel. Ce module introduit les concepts fondamentaux du traitement d’image numérique et des algorithmes de reconnaissance visuelle. Le cours couvre des thématiques essentielles telles que les transformations géométriques, le filtrage spatial et fréquentiel (notamment par convolution et transformée de Fourier), la morphologie mathématique, la détection de formes primitives (via la transformée de Hough), ainsi que les principales méthodes de segmentation d’image. La détection et la reconnaissance d’objets, ainsi que des méthodes de classification d’images, sont également abordées. Lors des travaux pratiques, les étudiants découvrent les principales bibliothèques Python dédiées à la vision par ordinateur, notamment OpenCV, scikit-image et PyTorch. À travers une série d’exercices, ils apprendront à manipuler des images, à construire des chaı̂nes de traitement et à implémenter des modèles d’intelligence artificielle pour la classification et la détection d’objets.

Modalités d'évaluation

Session 1 :

• Contrôle continu (CC1) : le contrôle continu consiste en la réalisation d’un mini-projet (en groupe) et d’un TP noté sur machine d’une durée de 2h.
• Contrôle terminal (CT1) : le contrôle terminal consiste en un devoir sur table d’une durée de 1h30 (documents non autorisés).
• Note finale : la note finale est calculée de la façon suivante : 12 × CC1 + 21 × CT 1.

Session 2 :

• Contrôle terminal (CT2) : le contrôle terminal consiste en un devoir sur table d’une durée de 1h30 (documents non autorisés)..
• Note finale : la note finale est calculée de la façon suivante : 12 × CC1 + 21 × CT 2.