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Reconnaissance visuelle et suivi d'objet avec Processing


1.  Ressources

1.1  L'ESSENTIEL :

GSVideo (capture et lecture vidéo)

Ma librairie javacvPro : implémentation pour Processing de la librairie openCV 2.3.x (utilise javacv) NOUVEAU!

1.2  Pour mémoire :

javacv : implémentation java de la librairie openCV

librairie openCV "hypermedia" (capture et reconnaissance visuelle) - obsolète : voir à présent Javacvpro -


Codes JavacvPro

2.  Codes Processing utilisant les fonctions de ma librairie Processing javacvPro (OpenCV 2.3.x)

2.1  Présentation

2.2  Exemples d'utilisation de base.

2.3  Traitement d'image "statique" : Les programmes d'exemple de la référence.

Traitement d'image de base

Traitement d'image avancé

Traitement entre 2 images

Extraction de contours

Détection objet/visage

Détection de formes

Analyse avancée de formes

2.4  Traitement d'image en direct d'un ou plusieurs flux vidéos issus d'une ou plusieurs webcams avec la librairie GSVideo (capture vidéo) et ma librairie OpenCV javacvPro pour Processing (reconnaissance visuelle)

Traitements simples
Reconnaissance et suivi de visage
Suivi d'objet coloré

Détection et suivi d'une balle colorée

Détection de plusieurs balles colorées

Divers

  • Test de détection d'une balle colorée basé sur une analyse colorimétrique dans l'espace HSV
Codes de Mécatronique utilisant la reconnaissance visuelle

Tests techniques

1 tourelle Pan

2 tourelles Pan (2 servomoteurs)

  • Suivi de balle colorée par 2 tourelles Pan

1 tourelle Pan-Tilt (2 servomoteurs)

2 tourelles Pan-Tilt (4 servomoteurs)

Bras robotisé

Reconnaissance et suivi d'objet

Recherche de concordance entre une image objet et une image scène

  • Test de l'algorithme SURF sur un flux vidéo

Voir également : ARToolkit : réalité augmentée et 3D positionning avec Processing

Techniques de soustraction du fond

Approche simplifiée

Approche avancée

  • Soustraction du fond par algorithme opencCV "Mixure Of Gaussian" (MOG)
  • Soustraction du fond par algorithme opencCV "Mixure Of Gaussian" version2 (MOG2)
Détection et suivi de la main et des doigts

Détection de la main et des doigts

Approche simplifiée de la détection des doigts

Suivi de la main et des doigts

Divers
  • Détection main par IR
  • Suivi mouvement oculaire
  • Suivi pointeur laser
  • Détection / suivi des carreaux de carrelage (sol)
  • Détection de portes

ModeleJavacvPro


PAGES D'ARCHIVES



3.  Codes de Mécatronique utilisant la reconnaissance visuelle

1 tourelle Pan-Tilt

2 tourelles Pan-Tilt

Bras robotisé


4.  Avec la librairie OpenCV "hypermedia" pour Processing seule (capture vidéo + reconnaissance visuelle)


5.  Avec librairie GSVideo (capture vidéo) et librairie OpenCV "hypermedia" pour Processing (reconnaissance visuelle)

5.1  Suivi d'objet coloré

Détection et suivi d'une balle colorée

Détection de plusieurs balles colorées

Divers

  • Test de détection d'une balle colorée basé sur une analyse colorimétrique dans l'espace HSV

5.2  Reconnaissance et suivi de visage

5.3  Détection et suivi de la main et des doigts

Détection de la main et des doigts

Approche simplifiée de la détection des doigts

Suivi de la main et des doigts

  • Clavier numérique virtuel (utilise soustraction de fond)
  • Détection et suivi de la position des 5 doigts de la main (détection de contour et analyse de courbure de forme)
  • Application "paint" contrôlée par la main
  • Analyse du positionnement des doigts et annonce vocale du résultat numérique correspondant
  • Détection de forme de lettres et annonce vocale du résultat

5.4  Divers

  • Détection main par IR
  • Suivi mouvement oculaire
  • Suivi pointeur laser
  • Détection / suivi des carreaux de carrelage (sol)
  • Détection de portes

Codes Javacv Inline

6.  Codes Processing utilisant les fonctions javacv "in-line"

6.1  Les objets fondamentaux "statiques" d'OpenCV

Objet IplIMage (conteneur d'image natif OpenCV)

Filtrage d'image simples

Objet CvMat (Matrice 1 à n Dimensions).

6.2  Les objets fondamentaux "dynamiques" d'OpenCV

Détection de contours

  • Détecter les contours d'une image (cvFindContours puis cvDrawContours)
  • Récupérer les données du contour à partir du CvSeq

6.3  Techniques et stratégies utiles

Techniques de soustraction du fond
Approche simplifiée
Approche plus avancée