Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4

en Python (Windows, Linux, Raspberry)

Index

A

Accéder à
caméra, Acquisition de plusieurs flux vidéo
pixel, Accéder à un pixel
zone d'une image, Accéder à une ligne, une colonne ou à une zone
Acquisition images, Acquisition de plusieurs flux vidéo
adaptiveThreshold, Méthode de seuillage
Affichage
image, Acquisition de plusieurs flux vidéo
(multi)fenêtre, Mode d'affichage unique/multifenêtre
flux vidéo, Boucle d'acquisition et d'affichage
AffineBasedEstimator, Estimation des transformations et des paramètres des caméras et affinement
AffineBestOf2NearestMatcher, Construction, appariement et image retenues
Algorithm, Classes de base pour les données et le modèle
save, Classes de base pour les données et le modèle, Initialisation des modèles
load, Classes de base pour les données et le modèle, Initialisation des modèles
getDefaultName, Initialisation des modèles
Algorithme
de Niblack, Seuillage d'image
itératif, TermCriteria
non inclus dans OpenCV, Réaliser une caméra panoramique
de descripteurs, Réaliser une caméra panoramique
de stéréovision, Principe de la stéréovision, Algorithmes de stéréovision
Semi-Global Block Matching, Algorithmes de stéréovision
Block Matching, Algorithmes de stéréovision
d'apprentissage, Apprentissage automatique – Machine Learning
classification automatique, Apprentissage automatique – Machine Learning
EM, Modèle EM
KNearest, Modèle KNearest
ANN_MLP
create, Modèle ANN_MLP
setLayerSizes, Modèle ANN_MLP
setActivationFunction, Modèle ANN_MLP
setTrainMethod, Modèle ANN_MLP
setTermCriteria, Modèle ANN_MLP
applyColorMap, Classe Seuillage et sa méthode run, La méthode classification
Apprentissage
automatique, Apprentissage automatique – Machine Learning
modèles, Initialisation des modèles
profond, Apprentissage profond (ou deep learning)
arcLength, Descripteur du contour
aruco, Organisation en modules d'OpenCV
CharucoBoard, Création d'une mire
detectMarkers, Acquisition de l'image d'une mire
refineDetectedMarkers, Acquisition de l'image d'une mire
interpolateCornersCharuco, Acquisition de l'image d'une mire
Assembler des images, Méthode d'assemblage, Les différents descripteurs dans OpenCV
Attribut, Organisation en modules d'OpenCV
fenêtre, Mode d'affichage unique/multifenêtre

C

C#, Pour commencer
C++, Pour commencer
Caffe, Utilisation de l'architecture GoogLeNet/Caffe
calib3d, Organisation en modules d'OpenCV
Calibrage, Organisation en modules d'OpenCV, Utilisation du programme
calibrateCamera, Calibrage de la caméra
Caméra
accéder à, Acquisition de plusieurs flux vidéo
ouvrir, Classe cv.VideoCapture
détection, Ouverture des flux des caméras, Utilisation du programme
configuration, Utilisation du programme
calibrage, Utilisation du programme, Calibrage d'une caméra
CameraParams, Estimation des transformations et des paramètres des caméras et affinement
Canny, Détection de contours, Méthode run
Carte des profondeurs, Principe de la stéréovision
CascadeClassifier, Classifieur en cascade pour détecter un visage
Chapeau haut/bas, Opérateurs de morphologie dans OpenCV
ChArUco, mire, Création d'une mire, Calibrage d'une caméra
Chronomètre, Acquisition de plusieurs flux vidéo
Classer selon contenu, Utilisation de l'architecture GoogLeNet/Caffe
visage, Identification d'une personne
Classification automatique, Apprentissage automatique – Machine Learning
Classifieur en cascade, Identification d'une personne
Coefficient de normalisation, Initialisation des modèles
Composante connexe, Seuillage d'image
Condition d'arrêt, Modèle ANN_MLP
connectedComponentsWithStats, Composantes connexes et gestion des composantes connexes
Contour, Méthode run, Programme principal, Contours
extraction, Programme principal
descripteur, Descripteur du contour
contourArea, Contours
Contraste, cv.detailEnhance
Conversion de type, Conversion de type
copy, Accéder à une ligne, une colonne ou à une zone
copyTo, Sélectionner des pixels en utilisant un masque binaire
cornerSubPix, Acquisition de l'image d'une mire
Couleur, Accéder à un pixel
palette, Classe Seuillage et sa méthode run
conversion, Algorithmes de stéréovision
définir, Type Scalar, Point et Rect
countNonZero, Compter les pixels vérifiant une condition
createTrackbar, Création d'une glissière
cv.nom (voir l'entrée correspondant au nom)
cv2, Acquisition de plusieurs flux vidéo
cvtColor, cvtColor

D

Darknet, Utilisation de l'architecture You Only Look Once
Deep learning, Organisation en modules d'OpenCV, Utilisation des modèles de deep learning, Style artistique en utilisant du deep learning, Deep learning pour détecter un visage, Identification d'une personne
architecture, Apprentissage profond (ou deep learning)
Descripteur, Réaliser une caméra panoramique, Apprentissage automatique – Machine Learning, Données classées par le programme – Fonction DonneesModele, Descripteur du contour
création, Données classées par le programme – Fonction DonneesModele
de Fourier, Descripteur du contour
destroyAllWindows, Acquisition de plusieurs flux vidéo, Boucle d'acquisition et d'affichage
detail
AffineBestOf2NearestMatcher, Construction, appariement et image retenues
BestOf2NearestMatcher, Construction, appariement et image retenues
MatchesInfo, Construction, appariement et image retenues
leaveBiggestComponent, Construction, appariement et image retenues
AffineBasedEstimator, Estimation des transformations et des paramètres des caméras et affinement
HomographyBasedEstimator, Estimation des transformations et des paramètres des caméras et affinement
Estimator, Estimation des transformations et des paramètres des caméras et affinement
BundleAdjusterRay, Fonction d'ajustement
NoBundleAdjuster, Fonction d'ajustement
ExposureCompensator, Projection et couture, Sauvegarde et lecture des configurations
SeamFinder, Projection et couture
resultRoi, Composition du panorama
Blender, Composition du panorama
detailEnhance, Traitement non réaliste de photographies, cv.detailEnhance
Détecteur en cascade, Classifieur en cascade pour détecter un visage
Détection, Organisation en modules d'OpenCV
objet, Organisation en modules d'OpenCV, Utilisation de l'architecture Faster R-CNN Inception/TensorFlow
caméra, Ouverture des flux des caméras
contenu, Utilisation de l'architecture GoogLeNet/Caffe
visage, Détection de visages
parties du corps, Préliminaires
Dilatation, Opérateurs de morphologie dans OpenCV
dilate, Opérateurs de morphologie dans OpenCV
Disparité, Principe de la stéréovision, Algorithmes de stéréovision
Distorsion optique, Modèle de sténopé et distorsion, Utilisation du programme
dnn, Organisation en modules d'OpenCV, Utilisation des modèles de deep learning, Style artistique en utilisant du deep learning
readNet, Lecture du réseau, Utilisation de l'architecture GoogLeNet/Caffe
Net, Lecture du réseau
blobFromImage, Préparation des données
imagesFromBlob, Convertir un blob en image
NMSBoxes, Utilisation de l'architecture Faster R-CNN Inception/TensorFlow
Documentation, Pour commencer, Documentation et aide d'OpenCV
drawChessboardCorners, Acquisition de l'image d'une mire
drawContours, Méthode run
Droite épipolaire, Principe de la stéréovision

F

face, Organisation en modules d'OpenCV
createFacemarkLBF, Préliminaires, Programme
drawFacemarks, Préliminaires
Facemark, Préliminaires, Programme
features2d, Organisation en modules d'OpenCV
FeaturesMatcher, Construction, appariement et image retenues
Fenêtre, Organisation en modules d'OpenCV
une caméra par, Mode d'affichage unique/multifenêtre
créer, Mode d'affichage unique/multifenêtre
gaussienne, Seuillage d'image
effacer, Autres méthodes efface_fenetre et lire_valeur_glissiere
Fermeture, Opérateurs de morphologie dans OpenCV
FileNode, Sauvegarde et lecture des configurations
mat, Enregistrement, lecture du fichier de configuration et traitement de l'argument zoom
isReal, Sauvegarde et lecture des configurations
isInt, Sauvegarde et lecture des configurations
FileStorage, Initialisation des modèles
isOpened, Enregistrement, lecture du fichier de configuration et traitement de l'argument zoom
write, Enregistrement, lecture du fichier de configuration et traitement de l'argument zoom
release, Enregistrement, lecture du fichier de configuration et traitement de l'argument zoom
getNode, Enregistrement, lecture du fichier de configuration et traitement de l'argument zoom, Sauvegarde et lecture des configurations
Filtrage, Classe Filtrage
Filtre
moyenneur, Seuillage d'image
de Sobel, Algorithmes de stéréovision
findChessboardCorners, Acquisition de l'image d'une mire
findContours, Méthode run, Programme principal, Contours
flann, Organisation en modules d'OpenCV
Flux vidéo
fermer, Acquisition de plusieurs flux vidéo, Boucle d'acquisition et d'affichage
ouvrir, Ouverture des flux des caméras
résolution, Lecture et choix de la résolution du flux
fourierDescriptor, Descripteur du contour

K

kmeans, k-moyenne
KNearest
setIsClassifier, Modèle KNearest
create, Modèle KNearest
setAlgorithmType, Modèle KNearest
K plus proche voisin, Modèle KNearest

M

Machine learning, Apprentissage automatique – Machine Learning
Masque, Classe Seuillage et sa méthode run, Sélectionner des pixels en utilisant un masque binaire
Matlab, Pour commencer
Matplotlib, Matplotlib et OpenCV
Maximalisation de l'espérance, Modèle EM
mean, Classe Seuillage et sa méthode run
medianBlur, Boucle d'acquisition et d'affichage
Mémoire, Organisation en modules d'OpenCV
Mire, Création d'une mire, Calibrage d'une caméra
ml, Organisation en modules d'OpenCV
StatModel, Classes de base pour les données et le modèle
TrainData, Classes de base pour les données et le modèle
ANN_MLP, Modèle ANN_MLP
EM, Modèle EM
KNearest, Modèle KNearest
LogisticRegression, Modèle LogisticRegression
NormalBayesClassifier, Modèle NormalBayesClassifier
RTrees, Modèle RTrees
SVM, Modèle SVM
Modèle
sténopé, Modèle de sténopé et distorsion
d'apprentissage, Initialisation des modèles
EM, Modèle EM
KNearest, Modèle KNearest
LogisticRegression, Modèle LogisticRegression
Classifieur de Bayes, Modèle NormalBayesClassifier
séparateur à vaste marge (SVM), Modèle SVM
GoogLeNet, Utilisation de l'architecture GoogLeNet/Caffe
AlexNet, Utilisation de l'architecture AlexNet/Caffe
Faster R-CNN Inception, Utilisation de l'architecture Faster R-CNN Inception/TensorFlow
Yolo, Utilisation de l'architecture You Only Look Once
OpenFace, Reconnaissance faciale et de la pose, Programme principal, Classe BaseVisages
SVM, Identification d'une personne
Facemark, Préliminaires
Module, Organisation en modules d'OpenCV
ml, Apprentissage automatique – Machine Learning
dnn, Utilisation des modèles de deep learning, Style artistique en utilisant du deep learning
photo, Utilisation des effets des modules photo et xphoto
face, Préliminaires
Moment, Descripteur du contour
moments, Descripteur du contour
Moments de Hu, Descripteur du contour
morphologyEx, Opérateurs de morphologie dans OpenCV

S

Sauvegarder
configuration flux vidéo, Exemples de ligne de commande pour notre programme
modèle d'apprentissage, Initialisation des modèles
Scalar, Type Scalar, Point et Rect
Scharr, Calcul du gradient et du module du gradient de l'image
SeamFinder, Projection et couture
Segmentation, Segmentation
Semi-Global Block Matching, Algorithmes de stéréovision
Séparateur à vaste marge (SVM), Modèle SVM
setMouseCallback, Mode d'affichage unique/multifenêtre
setTrackbarMax, Création d'une glissière
setTrackbarMin, Création d'une glissière
setTrackbarPos, Création d'une glissière
Seuillage, Organisation en modules d'OpenCV, Seuillage d'image, Méthode de seuillage
Sift, Réaliser une caméra panoramique
Size, Type Size
Slice, Boucle d'acquisition et d'affichage, Accéder à une ligne, une colonne ou à une zone
Sobel, Calcul du gradient et du module du gradient de l'image
Squelettisation, Organisation en modules d'OpenCV
StatModel, Classes de base pour les données et le modèle
train, Classes de base pour les données et le modèle, Initialisation des modèles
isTrained, Classes de base pour les données et le modèle, Initialisation des modèles
calError, Classes de base pour les données et le modèle
predict, Classes de base pour les données et le modèle, Programme principal, Programme principal
calcError, Initialisation des modèles
Sténopé, Modèle de sténopé et distorsion
StereoBM, Algorithmes de stéréovision
stereoCalibrate, Calibrage de la stéréovision
StereoMatcher, Algorithmes de stéréovision
compute, Algorithmes de stéréovision
stereoRectify, Calibrage de la stéréovision
Stéréoscopie, Principe de la stéréovision
StereoSGBM, Algorithmes de stéréovision
Stéréovision, Principe de la stéréovision
ports par défaut, Utilisation du programme
calibrage, Utilisation du programme
Stitching, Organisation en modules d'OpenCV
stylization, Traitement non réaliste de photographies, cv.stylization
SURF, Réaliser une caméra panoramique
SVM, Identification d'une personne
create, Modèle SVM
setKernel, Modèle SVM
setGamma, Modèle SVM
setType, Modèle SVM
setC, Modèle SVM