La vision par ordinateur (ou Computer Vision) permet à l'Intelligence Artificielle de voir, d'observer, d'analyser et de comprendre les images, de l'intérieur.
Aussi nécessaire que la vue pour un humain, c'est une des technologies essentielles qui participent à l'essor de l'IA dans le monde. C'est une technologie essentielle pour l'avenir immédiat de notre société (et de la vôtre).
Le marché de la vision par ordinateur représente
33 milliards
de dollars en 2025
3 milliards
de dollars en 2018
La computer vision peut être définie comme la science du traitement automatique par une IA des images qu'elles soient fixes (photographies, dessins, manuscrits, plans, 2D ou 3D...) ou animées (vidéo, films, animations, time laps..).
La classification d’objet consiste à entraîner un modèle sur un ensemble ou une famille d’objets, afin de lui apprendre à classer de nouveaux objets dans des catégories identifiées.
L'analyse de mouvement vidéo permet de calculer la vélocité d'un objet dans une vidéo ou suivre un ou plusieurs objets en mouvement dans l'image et déterminer des événements significatifs (collision, déplacement, position relative...).
L'analyse et la reconstruction 3D permet de créer un modèle d'objet ou de bâtiment en trois dimensions à partir d’images vidéos, de photos ou de plans en deux dimensions.
La combinaison de l'analyse de l'environnement, de l'analyse 3D et de la génération d'images permet de développer des applications de réalité augmentée spectaculaires.
La détection et l’identification d’objet vont entraîner une IA à reconnaître et suivre précisément un objet (tracking) dans une image quel que soit sa position, l'angle de la prise de vues, l'éclairage, etc.
Dans la segmentation d’image, elle se fait à deux niveaux. Les IA répartissent les images dans une ou plusieurs classes pré identifié pour réaliser des tâches d’indexation. Il est également possible de réaliser des actions de segmentation d’une même image.
L'optimisation des images (floues, basses résolutions...) ou la restauration d’images utilisent le Machine Learning pour supprimer le ”bruit ” (grain, flou…), remplir des "blancs" sur des images, animées ou non, ou y appliquer des effets spéciaux.
Enfin la computer vision, cette fois-ci en temps réel est à la base de la technologie des véhicules et des robots autonomes.
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