Installation et configuration de l’environnement de développement
Pour commencer à travailler avec OpenCV, il faut d’abord l’installer et configurer l’environnement de développement. OpenCV est disponible pour Windows, Linux et macOS, et peut être intégré à de nombreux IDEs et langages de programmation, le plus courant étant Python.
Installation avec Python
- Assurez-vous d’avoir Python installé sur votre système. OpenCV requiert Python 2.7.X ou une version 3.4+.
- Installez OpenCV en utilisant pip, le gestionnaire de paquets Python, en exécutant la commande suivante dans votre terminal ou invite de commande :
pip install opencv-python
- Pour les fonctionnalités supplémentaires d’OpenCV, installez
opencv-python-headless
avec :
pip install opencv-python-headless
Vérification de l’installation
Pour vérifier que l’installation a réussi, ouvrez un interpréteur Python et essayez d’importer cv2 (le module OpenCV pour Python) :
import cv2 print(cv2.__version__)
Si aucune erreur n’apparaît et que vous voyez la version d’OpenCV, alors l’installation a été réussie.
Premiers pas avec le traitement d’images
OpenCV facilite le traitement d’images grâce à ses nombreuses fonctions intégrées. Voici quelques exemples et exercices pour commencer.
Exemple : Lire et afficher une image
import cv2
# Charger une image
image = cv2.imread('chemin/vers/votre/image.jpg')
# Afficher l'image dans une fenêtre
cv2.imshow('Titre de la fenêtre', image)
cv2.waitKey(0) # Attendre une touche pour fermer
cv2.destroyAllWindows()
Exercice 1 : Conversion en niveaux de gris
- Lisez une image à partir de votre disque.
- Convertissez cette image en niveaux de gris en utilisant la fonction
cv2.cvtColor()
avec l’argument
cv2.COLOR_BGR2GRAY.
- Affichez l’image originale et l’image en niveaux de gris côte à côte.
Exercice 2 : Floutage d’une image
- Chargez une image.
- Appliquez un flou Gaussien en utilisant la fonction
cv2.GaussianBlur()
.
- Choisissez différents noyaux (par exemple, (5, 5), (10, 10)) et comparez les résultats.
- Affichez l’image originale et les images floutées pour voir l’effet du flou.
Ces exemples et exercices devraient vous donner un bon départ dans le monde fascinant du traitement d’images avec OpenCV. Continuez à expérimenter avec différentes fonctions et paramètres pour explorer davantage les capacités d’OpenCV.
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