OpenCV est une librairie open source, considérée comme l’outil standard pour la Computer Vision (vision par ordinateur) et le traitement d’images II. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable du Deep Learning.
Au fil des dernières années, d’importants progrès ont été réalisés dans le domaine de l’IA. Toutefois, ces avancées concernent principalement le Deep Learning, la Computer Vision et le traitement d’image.
La Computer Vision ou vision par ordinateur est un processus permettant aux machines de comprendre le contenu des images et vidéos. Cette technologie est à la source d’innovations importantes comme les véhicules autonomes, la robotique, ou la réalité augmentée. Elle est aussi exploitée pour la lecture automatisée d’images, la détection de visages ou de formes et la reconnaissance de texte.
Le traitement d’images consiste à analyser et à manipuler les images numériques, notamment pour améliorer leur qualité ou les modifier. Cette technique est notamment utilisée par les applications de retouche photo. L’objectif peut aussi être de les analyser pour en tirer des informations, tout comme on analyse des données statistiques ou textuelles.
Aujourd’hui, il existe un outil considéré comme standard pour le traitement d’image et la vision par ordinateur : OpenCV. Cette librairie logicielle est utilisée par les plus grandes entreprises du monde entier, pour développer des applications de Computer Vision et de Deep Learning.
Qu'est-ce que OpenCV ?
Initialement développée par Intel Research, OpenCV avait pour but de permettre l’avancée des applications nécessitant beaucoup de puissance de calcul et puisant intensivement les ressources des processeurs CPU.
L’un des chercheurs d’Intel avait remarqué que plusieurs grandes institutions comme le MIT Media Lab utilisaient des infrastructures de vision par ordinateur créées en interne pour accélérer leurs travaux de développement. Les étudiants se partageaient le code entre eux, pour ne pas avoir besoin de réinventer les fonctions basiques en repartant de zéro.
Le but de l’équipe d’Intel était de faciliter le développement d’applications commerciales de Computer Vision, en fournissant une infrastructure commune et ouverte accessible à tous. C’est ainsi qu’OpenCV (Open Source Computer Vision) a vu le jour.
Il s’agit d’une librairie logicielle gratuite et open source dédiée au traitement d’image en temps réel. Cet outil est disponible gratuitement depuis l’an 2000, d’abord sous licence BSD puis sous la licence Apache 2.
Pour toutes les tâches de vision par ordinateur, OpenCV s’est imposé comme un standard. Il reste extrêmement populaire en 2022, avec plus de 29 000 téléchargements par semaine.
Écrit en C et C++, OpenCV est compatible avec les principaux systèmes d’exploitation comme GNU/Linux, macOS, Windows ou encore iOS et Android. Il existe des interfaces pour Python, Ruby, Matlab et d’autres langages.
La librairie OpenCV regroupe plus de 2500 algorithmes, une vaste documentation et des échantillons de code pour la Computer Vision en temps réel. Elle contient une librairie complète de Machine Learning focalisée sur la reconnaissance de patterns statistiques et le clustering.
Le logiciel est écrit en C optimisé et peut donc prendre avantage de processeurs multicoeurs. C’est ce qu’on appelle le multithreading.
Depuis 2011, OpenCV fournit des fonctionnalités pour NVIDIA CUDA et l’accélération hardware GPU (carte graphique), et pour OpenCL (Open Computing Language). Le module GPU permet de contrôler comment les données sont transférées entre la mémoire CPU et GPU.
Cet outil est conçu pour offrir une efficacité et des performances maximales pour les tâches de vision par ordinateur les plus intensives. Elle est focalisée sur les applications de vision IA en temps réel, et délivre plus de 500 fonctions pour aider leur développement.
À quoi sert OpenCV ?
OpenCV est utilisée par de nombreuses applications, produits et projets de recherche. On l’exploite souvent pour l’inspection de produit dans les usines, l’analyse d’imagerie médicale automatisée, la vidéosurveillance de sécurité, les interfaces personne-machine ou la vision robotique.
Parmi les cas d’usage, on peut aussi citer la création de cartes satellite, ou encore les véhicules autonomes. Ses capacités de traitement d’images permettent le traitement de flux vidéo, l’assemblage d’images multiples ou la calibration de caméra.
Cette librairie est exploitée par les grandes entreprises telles que Google, Toyota, IBM, Microsoft, Sony, Siemens ou Facebook. De nombreuses startups s’en servent aussi pour créer leurs solutions de Computer Vision. En outre, elle est utilisée par les institutions de recherche dont Stanford, le MIT, l’INRIA, Cambridge ou CMU.
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