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⏱ 2 h 36 min📚 26 leçons
Vision par ordinateur pratique avec Python : OpenCV, MediaPipe et YOLO
Apprenez à traiter des images, à implémenter la réalité augmentée et à entraîner des modèles personnalisés de détection d'objets à l'aide de Python, OpenCV et des frameworks modernes de réseaux neuronaux.
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🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
La vision par ordinateur transforme des industries allant de la robotique au commerce de détail, mais démarrer avec le traitement d'images complexe et les réseaux neuronaux peut sembler décourageant. Ce cours décompose les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur en leçons textuelles claires et structurées qui vous guident des mathématiques fondamentales à la détection d'objets avancée. Vous passerez de l'écriture de scripts de manipulation d'images de base à la construction de pipelines complets de vision par ordinateur. En comprenant comment les ordinateurs interprètent les pixels, vous acquerrez la confiance nécessaire pour appliquer des modèles d'apprentissage profond modernes à des données visuelles du monde réel.
Ce que vous apprendrez :
* Comprendre les représentations d'images fondamentales, les espaces colorimétriques et les opérations au niveau des pixels à l'aide de NumPy et OpenCV ;
* Appliquer des transformations géométriques, des techniques de filtrage et de seuillage pour prétraiter les données visuelles ;
* Implémenter des applications de réalité augmentée à l'aide de marqueurs ArUco pour le suivi spatial ;
* Configurer des pipelines MediaPipe pour le suivi en temps réel des mains, des visages et des poses ;
* Entraîner des modèles YOLO personnalisés sur vos propres ensembles de données pour une détection d'objets précise ;
* S'entraîner à écrire du code Python propre et typé pour des flux de travail de vision par ordinateur robustes et maintenables.
Le voyage commence par la terminologie essentielle, la configuration des bibliothèques et la manipulation d'images de base. À partir de là, vous progresserez à travers les techniques classiques de vision par ordinateur, explorerez la réalité augmentée, et plongerez enfin dans les méthodes d'apprentissage profond de pointe pour la détection d'objets et l'estimation de pose.
Ce cours est conçu pour les développeurs Python débutants, les scientifiques de données en herbe et les ingénieurs logiciels qui souhaitent entrer dans le domaine de la vision par ordinateur. Aucune expérience préalable en traitement d'images ou en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance des données visuelles et construire votre première application de vision par ordinateur.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 36 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Vision par ordinateur pratique avec Python : OpenCV, MediaPipe et YOLO
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Vision par ordinateur pratique avec Python : OpenCV, MediaPipe et YOLO
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié