Qu’est-ce que RT-DETR ?

RT-DETR est une architecture de réseau neuronal conçue pour détecter et identifier des objets dans une image ou une vidéo en temps réel. Il utilise la puissance des transformateurs, qui sont devenus une technologie de pointe dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la vision par ordinateur.

RT-DETR (Transformateur de Détection en Temps Réel)

RT-DETR, signifiant Transformateur de Détection en Temps Réel, est un détecteur d’objets de pointe capable d’atteindre une précision élevée tout en fonctionnant à des vitesses en temps réel. Développé par Baidu, il exploite les avancées récentes dans les Transformateurs de Vision (ViT) pour un traitement efficace des caractéristiques multi-échelle.

Fonctionnement de RT-DETR

1. Transformateurs : À la base de RT-DETR se trouve l’architecture des transformateurs. Contrairement aux réseaux neuronaux convolutifs traditionnels (CNN), les transformateurs utilisent des mécanismes d’attention pour traiter les images. Cela permet de capturer les relations globales entre les pixels, ce qui est essentiel pour une détection précise des objets.
2. Encodage et Décodage : RT-DETR fonctionne avec un module d’encodage et de décodage. L’encodeur traite l’image d’entrée pour créer une représentation compacte et riche en caractéristiques. Le décodeur utilise ensuite cette représentation pour prédire les objets présents dans l’image, en fournissant des boîtes englobantes et des étiquettes de classe.
3. Temps Réel : L’un des principaux avantages de RT-DETR est sa capacité à fonctionner en temps réel. Cela signifie qu’il peut traiter des flux vidéo en direct, détectant et identifiant les objets sans retard perceptible.

Avantages de RT-DETR

• Précision : Grâce aux transformateurs, RT-DETR offre une précision supérieure dans la détection d’objets par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les CNN.
• Efficacité : L’architecture est optimisée pour une exécution rapide, ce qui est crucial pour les applications en temps réel telles que la surveillance vidéo, les voitures autonomes et les robots interactifs.
• Flexibilité : RT-DETR peut être adapté à différents types d’images et de vidéos, et peut être entraîné sur divers ensembles de données pour répondre à des besoins spécifiques.
• Haute précision : Malgré son accent sur la vitesse, RT-DETR maintient une précision élevée dans les tâches de détection d’objets. Les tests de performance montrent qu’il obtient des résultats compétitifs sur le jeu de données COCO.
• Adaptabilité : RT-DETR offre la possibilité d’ajuster la vitesse d’inférence en fonction de vos besoins. Vous pouvez contrôler le nombre de couches de décodeur utilisées sans avoir à recycler l’ensemble du modèle. Cela le rend adapté à divers scénarios avec des exigences de vitesse différentes.

Applications de RT-DETR

• Surveillance et Sécurité : Utilisé pour la détection d’intrus et la surveillance des zones sensibles en temps réel.
• Automobile : Intégré dans les systèmes de conduite autonome pour identifier des objets comme des piétons, des véhicules et des panneaux de signalisation.
• Robotique : Utilisé dans les robots pour la navigation et l’interaction avec les objets environnants.

En résumé, RT-DETR représente une avancée significative dans le domaine de la détection d’objets, combinant précision et efficacité grâce à l’utilisation des transformateurs. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les applications en temps réel nécessitant une détection d’objets rapide et fiable.

Voici quelques ressources pour en savoir plus (en français) :

• Documentation sur RT-DETR d’Ultralytics : documentation RT-DETR (inclut une vidéo expliquant le modèle)

La détection d’objets en temps réel est une tâche cruciale dans de nombreuses applications de vision par ordinateur, telles que la conduite autonome, la surveillance et l’imagerie médicale. YOLOv10, la dernière version de la série de réseaux neuronaux YOLO (You Only Look Once), repousse les limites de la précision et de l’efficacité dans ce domaine. Dans cet article, nous explorons les fonctionnalités et les avantages de YOLOv10, qui le positionnent comme un outil puissant et innovant pour la communauté de la vision par ordinateur.

 

Nouveautés de YOLOv10

YOLOv10 introduit plusieurs innovations techniques pour améliorer tant la précision que la vitesse de traitement. Parmi ces améliorations, on trouve généralement :

1. Architecture améliorée : YOLOv10 continue d’optimiser son architecture de réseau de neurones, souvent en affinant les couches, les connexions et la manière dont les caractéristiques sont extraites et traitées.
2. Utilisation de techniques avancées : L’intégration de techniques d’apprentissage profond plus avancées, comme l’attention ou des convolutions améliorées, permet d’accroître la précision tout en maintenant ou en améliorant la vitesse.
3. Optimisation des performances : Des améliorations en termes de traitement parallèle ou d’utilisation de matériel spécifique peuvent être implémentées pour rendre le modèle plus rapide et plus efficace sur diverses plates-formes.
4. Meilleure généralisation : Les versions antérieures ont parfois été critiquées pour leur incapacité à généraliser à partir d’ensembles de données limités ou biaisés. YOLOv10 cherche à améliorer cela grâce à une meilleure technique d’entraînement et à une augmentation des données plus sophistiquée.

 

Architecture

YOLOv10 est basé sur une architecture novatrice qui intègre plusieurs innovations clés, notamment :

1. Bloc de convolution compact : un bloc de convolution qui remplace les couches de convolution traditionnelles.
2. Downsampling spatial-channel : un module de downsampling qui réduit les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques tout en augmentant les dimensions de canal.
3. Tête de détection v10 : une tête de détection qui prédit les boîtes de délimitation des objets, les classes et les confiances.

Performances et efficacité

YOLOv10 se concentre sur l’amélioration des performances et de l’efficacité, offrant une détection d’objets en temps réel de pointe. Par rapport à ses prédécesseurs, YOLOv10 présente des améliorations significatives en termes de post-traitement et d’architecture de modèle. Les expériences extensives démontrent que YOLOv10 atteint des performances et une efficacité de pointe dans diverses échelles de modèles.

Par exemple, YOLOv10-S est 1,8 fois plus rapide que RT-DETR-R18 tout en offrant des performances similaires sur le jeu de données COCO. De plus, il nécessite 2,8 fois moins de paramètres et de FLOPs. De même, YOLOv10-B présente une latence inférieure de 46 % et 25 % de paramètres en moins par rapport à YOLOv9-C pour des performances identiques.

Variantes de modèle

YOLOv10 propose une gamme de variantes de modèle, chacune adaptée à des exigences d’application spécifiques. Les variantes incluent YOLOv10-N, YOLOv10-S, YOLOv10-M, YOLOv10-B, YOLOv10-L et YOLOv10-X. Chaque variante offre un équilibre différent entre vitesse et précision, permettant aux utilisateurs de choisir le modèle le plus adapté à leurs besoins.

Comparaisons

YOLOv10 surpasse également les versions précédentes de YOLO. Par exemple, YOLOv10-L et YOLOv10-X dépassent YOLOv8-L et YOLOv8-X de 0,3 AP et 0,5 AP, respectivement, tout en réduisant le nombre de paramètres de 1,8 fois et 2,3 fois. Ces améliorations témoignent de l’engagement continu de l’équipe YOLO à améliorer les performances et l’efficacité du modèle.

Cas d’utilisation

YOLOv10 trouve de nombreuses applications dans divers domaines. Il peut être utilisé pour la détection d’objets en temps réel dans des scénarios de conduite autonome, permettant une prise de décision rapide et précise. De plus, il peut être utilisé dans les systèmes de surveillance pour détecter et suivre des objets ou des personnes d’intérêt. De plus, YOLOv10 peut être appliqué à l’imagerie médicale pour identifier des anomalies ou des caractéristiques spécifiques dans les images radiologiques.

Conclusion

YOLOv10 représente une avancée significative dans le domaine de la détection d’objets en temps réel, offrant à la fois des performances et une efficacité de pointe. Sa gamme de variantes de modèle et ses améliorations architecturales en font un outil polyvalent et puissant pour les chercheurs et les professionnels de la vision par ordinateur. Avec son potentiel d’impact dans divers domaines, YOLOv10 continue de faire progresser l’état de l’art dans le domaine de la vision par ordinateur.

La conversion d’un modèle du format .pt de PyTorch au format ONNX implique quelques étapes, nécessitant généralement de charger le modèle PyTorch puis d’utiliser une fonction ou une méthode pour l’exporter vers ONNX.

Installez la bibliothèque Ultralytics YOLO

Assurez-vous que la bibliothèque Ultralytics YOLO est installée dans votre environnement Python. Cette bibliothèque fournit les outils et méthodes nécessaires pour travailler avec les modèles YOLO. Vous pouvez l’installer en utilisant pip si elle n’est pas déjà installée :

“`
pip install ultralytics

“`

Importer la classe YOLO

Commencez votre script en important la classe YOLO du paquet ultralytics. Cette classe est conçue pour gérer les modèles YOLO, y compris leur chargement et leur exportation.

“`
from ultralytics import YOLO

“`

Charger votre modèle PyTorch personnalisé

Utilisez la classe YOLO pour charger votre modèle entraîné personnalisé. Vous devez spécifier le chemin d’accès à votre fichier de modèle .pt. Ce fichier doit contenir les poids entraînés et l’architecture du modèle. L’exemple utilise “best.pt”, en supposant qu’il s’agit du nom de votre fichier de modèle.

“`
model = YOLO(‘best.pt’) # load a custom trained model

“`

Exporter le modèle au format ONNX

 

Une fois le modèle chargé, vous pouvez l’exporter au format ONNX en utilisant la méthode d’exportation. Spécifiez le format ‘onnx’ dans l’appel de la méthode. Cela créera un fichier ONNX dans le répertoire de travail actuel ou dans le chemin spécifié (si vous en fournissez un).

 

“`
model.export(format=’onnx’)
“`

Vérifier le fichier modèle ONNX

Après avoir exécuté le script, vous devriez trouver un fichier de modèle ONNX dans votre répertoire de travail. Le nom du fichier sera généralement dérivé du nom de votre fichier .pt original, mais avec une extension .onnx.

La détection d’objets en temps réel, utilisant le modèle YOLOv8 via la bibliothèque OpenCV. Ce script illustre comment YOLOv8, une évolution du populaire modèle YOLO pour la détection d’objets, peut être appliqué aux flux vidéo de deux caméras simultanément, offrant une solution puissante et flexible pour la surveillance et l’analyse vidéo en temps réel.

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO(‘yolov8n.pt’)

# Open the video file
video_path = “path/to/your/video/file.mp4”
cap = cv2.VideoCapture(0)

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
# Read a frame from the video
success, frame = cap.read()

if success:
# Run YOLOv8 inference on the frame
results = model(frame)

# Visualize the results on the frame
annotated_frame = results[0].plot()

# Display the annotated frame
cv2.imshow(“YOLOv8 Inference”, annotated_frame)

# Break the loop if ‘q’ is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(“q”):
break
else:
# Break the loop if the end of the video is reached
break

# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

Une application pratique de la détection d’objets en temps réel en utilisant le modèle de deep learning YOLOv5 en combinaison avec OpenCV, une bibliothèque populaire pour le traitement d’images et de vidéos. Cette synergie permet de surveiller et d’analyser les flux vidéo de plusieurs caméras simultanément, offrant ainsi une solution robuste pour des applications telles que la surveillance de sécurité, le suivi du trafic ou même des études comportementales en temps réel. Voici une explication détaillée du fonctionnement du script :

 

import cv2
import torch

# Charger le modèle YOLOv5
model = torch.hub.load(‘ultralytics/yolov5’, ‘yolov5x’, pretrained=True)

camera1 = cv2.VideoCapture(0)
camera2 = cv2.VideoCapture(4)

if not camera1.isOpened():
print(‘Erreur …cam1’)

if not camera2.isOpened():
print(‘Erreur.. cam2’)

while True:
ret1, frame1 = camera1.read()
ret2, frame2 = camera2.read()

if ret1 and ret2:
# Appliquer YOLOv5 aux deux images
results1 = model(frame1)
results2 = model(frame2)

# Récupérer les images avec les détections
frame1 = results1.render()[0]
frame2 = results2.render()[0]

# Concaténer les images pour l’affichage
frame = cv2.hconcat([frame1, frame2])
cv2.imshow(“Cameras”, frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):
break

camera1.release()
camera2.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

1. Importation des bibliothèques nécessaires : Le script commence par importer cv2 (OpenCV) pour la capture vidéo et le traitement d’images, ainsi que torch, une bibliothèque de machine learning qui permet de charger et d’utiliser le modèle YOLOv5.
2. Chargement du modèle YOLOv5 : Le modèle YOLOv5 est chargé depuis le dépôt ultralytics sur GitHub grâce à la fonction
   torch.hub.load

   , en spécifiant ‘yolov5x’ comme modèle pré-entraîné. ‘yolov5x’ est l’une des versions de YOLOv5, connue pour sa précision élevée, bien qu’elle soit plus gourmande en ressources que ses variantes plus petites.

3. Initialisation des caméras : Deux objets
   VideoCapture

   sont créés pour les deux caméras.

   cv2.VideoCapture(0)

   et

   cv2.VideoCapture(4)

   sont utilisés pour initialiser la première et la deuxième caméra, respectivement. Les indices des caméras (0 et 4 dans ce cas) dépendent de l’ordre dans lequel les caméras sont reconnues par le système.

4. Vérification de l’ouverture des caméras : Le script vérifie si chaque caméra a été correctement initialisée. Si une caméra ne peut pas être ouverte, un message d’erreur est affiché.
5. Boucle de traitement des images : Une boucle
   while True

   est utilisée pour lire les images de chaque caméra en continu.

   camera.read()

   renvoie un booléen qui indique si la lecture a été réussie (

   ret

   ) et l’image capturée (

   frame

   ).

6. Application de YOLOv5 aux images : Pour chaque image capturée, le modèle YOLOv5 est appliqué via
   model(frame)

   . Cela permet de détecter les objets dans l’image et de renvoyer les résultats, qui incluent les cadres de délimitation, les classes d’objets et les scores de confiance.

7. Rendu des détections : Les résultats de la détection sont rendus sur les images originales avec
   results.render()

   , qui superpose les cadres de délimitation et les étiquettes d’identification sur les objets détectés.

8. Affichage des images : Les images traitées de chaque caméra sont concaténées horizontalement avec
   cv2.hconcat

   et affichées dans une fenêtre nommée “Cameras”.

9. Sortie de la boucle : La boucle peut être interrompue par l’utilisateur en appuyant sur la touche ‘q’, permettant ainsi de fermer proprement les flux vidéo et de détruire toutes les fenêtres OpenCV ouvertes.

Ce script démontre la puissance et la flexibilité de combiner YOLOv5 et OpenCV pour la détection d’objets en temps réel sur plusieurs sources vidéo. L’application de telles technologies ouvre des horizons vastes pour des applications allant de la surveillance de sécurité avancée à des solutions innovantes dans le domaine de la recherche et au-delà.

OpenCV est une bibliothèque open-source largement utilisée pour le traitement d’images et la vision par ordinateur. Elle offre un large éventail de fonctions pour la reconstruction 3D et la stéréoscopie.

Stéréoscopie

La stéréoscopie est une technique permettant de créer une illusion de profondeur en combinant deux images prises à partir de points de vue légèrement différents. OpenCV propose plusieurs fonctions pour la stéréoscopie, notamment :

• Calibrage de la caméra: Cette étape est nécessaire pour déterminer les paramètres intrinsèques et extrinsèques des caméras utilisées pour capturer les images stéréo.
• Correspondance stéréo: Cette étape consiste à trouver les correspondances entre les pixels des deux images stéréo.
• Triangulation: Cette étape consiste à calculer les coordonnées 3D des points correspondants.

Reconstruction 3D

La reconstruction 3D est le processus de création d’un modèle 3D à partir d’images 2D. OpenCV propose plusieurs fonctions pour la reconstruction 3D, notamment :

• Nuage de points: Un nuage de points est un ensemble de points 3D qui représentent la surface d’un objet.
• Maillage: Un maillage est une collection de triangles qui connectent les points d’un nuage de points.
• Texture: La texture est une image qui est appliquée à la surface d’un maillage pour lui donner un aspect réaliste.

Exemple d’utilisation:

OpenCV peut être utilisé pour reconstruire un modèle 3D d’un objet à partir de deux images stéréo. La première étape consiste à calibrer les caméras et à trouver les correspondances entre les pixels des deux images. Ensuite, les coordonnées 3D des points correspondants peuvent être calculées par triangulation. Enfin, un nuage de points, un maillage et une texture peuvent être générés à partir des coordonnées 3D.

Ressources supplémentaires:

• Documentation d’OpenCV sur la stéréoscopie: https://docs.opencv.org/4.x/d9/db7/tutorial_py_table_of_contents_calib3d.html
• Documentation d’OpenCV sur la reconstruction 3D: <URL non valide supprimée>
• Tutoriel sur la reconstruction 3D avec OpenCV: <URL non valide supprimée>

N’hésitez pas à me poser des questions si vous avez besoin de plus d’informations.

Les filtres de Gabor sont utilisés pour l’extraction de caractéristiques, notamment pour l’analyse de textures et la reconnaissance de formes.

def gabor_filter(img, kernel_size=21):
# Créer un ensemble de filtres de Gabor avec différentes orientations
gabor_kernels = [cv2.getGaborKernel((kernel_size, kernel_size), 4.0, theta, 10.0, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F) for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4)]

# Appliquer les filtres de Gabor à l’image
filtered_images = [cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel) for kernel in gabor_kernels]

return filtered_images

gabor_filtered_images = gabor_filter(gray)

for filtered_image in gabor_filtered_images:
cv2.imshow(‘Gabor Filtered’, filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

Le filtre de Gabor est un outil puissant pour l’extraction de caractéristiques dans le domaine du traitement d’image. Il s’inspire du système visuel humain et s’avère particulièrement efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.

Fonctionnement:

Le filtre de Gabor est une ondelette 2D définie par une fonction gaussienne modulée par une sinusoïde. Il est paramétré par plusieurs variables:

• Échelle: Détermine la taille du filtre et la grossièreté des textures qu’il peut capturer.
• Orientation: Détermine l’angle des structures que le filtre recherche.
• Fréquence: Détermine la finesse des détails que le filtre peut capturer.

Applications:

L’extraction de caractéristiques avec le filtre de Gabor trouve de nombreuses applications dans le traitement d’image, notamment:

• Détection de visage: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour détecter des caractéristiques faciales telles que les yeux, le nez et la bouche.
• Classification de textures: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour distinguer différentes textures, comme la peau, les cheveux et les vêtements.
• Segmentation d’image: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour segmenter une image en différentes régions en fonction de leurs caractéristiques textuelles.

Avantages:

• Efficacité: Le filtre de Gabor est un outil efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.
• Flexibilité: Les paramètres du filtre de Gabor peuvent être ajustés pour s’adapter à différentes applications.
• Interprétabilité: Les caractéristiques extraites par le filtre de Gabor sont faciles à interpréter et à visualiser.

Inconvénients:

• Calculatoire: Le calcul des réponses du filtre de Gabor peut être gourmand en temps de calcul.
• Sensibilité au bruit: Le filtre de Gabor est sensible au bruit présent dans l’image.

Conclusion:

Le filtre de Gabor est un outil puissant et flexible pour l’extraction de caractéristiques dans le domaine du traitement d’image. Il est particulièrement efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.

Ressources supplémentaires:

• Vision par ordinateur – Filtres de Gabor: http://ahistace.chez-alice.fr/documents/rapport_gabor.pdf
• Extraction De Caractéristiques Avec Les Ondelettes De Gabor Pour La Détection Faciale: https://theses-algerie.com/1599080403000158/memoire-de-master/universite-abdelhamid-ibn-badis-mostaganem/extraction-de-caracteristiques-avec-les-ondelettes-de-gabor-pour-la-detection-faciale

N’hésitez pas à me poser des questions si vous avez besoin de plus d’informations.

Pour installer Python dans Visual Studio Code (VSCode), suivez ces étapes :

1. Installez Python sur votre ordinateur:
   • Téléchargez Python depuis le site officiel de Python .
   • Exécutez l’installateur. Durant l’installation, assurez-vous de cocher l’option “Add Python to PATH” (Ajouter Python au PATH) pour faciliter l’accès à Python depuis la ligne de commande.
2. Installez Visual Studio Code:
   • Si vous n’avez pas déjà VSCode, téléchargez-le depuis le site officiel de VSCode et installez-le.
3. Ouvrez Visual Studio Code.
4. Installez l’extension Python pour Visual Studio Code:
   • Dans VSCode, allez à l’onglet “Extensions” (le symbole du carré divisé en quatre sur la barre latérale gauche) ou utilisez le raccourci
     Ctrl+Shift+X

     .

   • Cherchez “Python” dans la barre de recherche des extensions.
   • Trouvez l’extension “Python” développée par Microsoft et cliquez sur “Installer”.
5. Configurer l’interpréteur Python:
   • Une fois l’extension installée, ouvrez un fichier Python (un fichier avec l’extension
     .py

     ).

   • Si vous ouvrez un fichier Python pour la première fois, VSCode peut vous demander de sélectionner un interpréteur Python. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez sélectionner ou changer l’interpréteur en cliquant sur la barre d’état en bas à gauche de la fenêtre de VSCode, où il est écrit “Select Python Interpreter”.
   • Dans la liste déroulante, choisissez l’interpréteur Python que vous souhaitez utiliser. Il doit correspondre à la version de Python que vous avez installée sur votre système.
6. Vérifier l’installation:
   • Pour vérifier que tout est configuré correctement, créez un nouveau fichier Python (par exemple,
     test.py

     ) et écrivez un petit script, comme

     print("Hello, Python!")

     .

   • Exécutez ce script en faisant un clic droit dans l’éditeur de texte et en choisissant “Run Python File in Terminal” (Exécuter le fichier Python dans le Terminal). Vous devriez voir le résultat s’afficher dans le terminal intégré de VSCode.

Ces étapes vous permettront de configurer Python dans VSCode, vous offrant un environnement de développement intégré pour écrire et exécuter vos scripts Python.

Pour configurer Visual Studio Code (VSCode) pour le développement en Python, voici les étapes clés :

1. Installer Visual Studio Code : Si vous n’avez pas encore installé VSCode, téléchargez-le depuis le site officiel et suivez les instructions d’installation pour votre système d’exploitation.
2. Installer Python : Assurez-vous que Python est installé sur votre système. Vous pouvez télécharger Python depuis le site officiel de Python. Pendant l’installation, assurez-vous d’ajouter Python au PATH de votre système.
3. Ouvrir VSCode : Après avoir installé VSCode, ouvrez-le.
4. Installer l’extension Python pour VSCode :
   • Allez à la vue Extensions en cliquant sur l’icône en forme de carré dans la barre latérale, ou en appuyant sur
     Ctrl+Shift+X

     .

   • Recherchez
     Python

     et trouvez l’extension de Microsoft.

   • Cliquez sur le bouton Installer.
5. Ouvrir un projet Python :
   • Vous pouvez ouvrir un dossier contenant votre projet Python en allant dans
     Fichier &gt; Ouvrir le dossier

     .

   • Alternativement, vous pouvez créer un nouveau fichier et l’enregistrer avec une extension
     .py

     .

6. Sélectionner un interpréteur Python :
   • Après avoir ouvert un fichier Python, il se peut qu’on vous demande de sélectionner un interpréteur Python.
   • Si ce n’est pas le cas, vous pouvez le sélectionner en cliquant sur la version Python dans la barre d’état en bas de la fenêtre, ou en appuyant sur
     Ctrl+Shift+P

     et en tapant

     Python: Select Interpreter

     .

   • Choisissez la version de Python que vous souhaitez utiliser dans la liste.
7. Installer d’autres extensions utiles (Optionnel) :
   • Des extensions comme
     Pylance

     pour un meilleur support du langage Python,

     Jupyter

     pour le support des notebooks Jupyter, ou

     Django

     pour des fonctionnalités spécifiques à Django peuvent être utiles.

   • Recherchez et installez ces extensions depuis la vue Extensions.
8. Configurer les paramètres (Optionnel) :
   • Accédez aux paramètres en allant dans
     Fichier &gt; Préférences &gt; Paramètres

     ou en appuyant sur

     Ctrl+,

     .

   • Personnalisez les paramètres comme la configuration du linter, les outils de formatage de code (comme autopep8 ou black), et plus encore.
9. Exécuter du code Python :
   • Vous pouvez exécuter du code Python en faisant un clic droit dans l’éditeur et en sélectionnant
     Exécuter le fichier Python dans le terminal

     .

   • Alternativement, vous pouvez utiliser le bouton de lecture dans le coin supérieur droit de l’éditeur lorsqu’un fichier Python est ouvert.
10. Débogage :
    • Placez des points d’arrêt en cliquant à gauche des numéros de ligne.
    • Appuyez sur
      F5

      pour commencer le débogage. Vous pouvez parcourir votre code étape par étape, inspecter les variables et voir les piles d’appels.

11. Utiliser le terminal intégré :
    • VSCode est équipé d’un terminal intégré. Accédez-y en allant dans
      Affichage &gt; Terminal

      ou en appuyant sur

      Ctrl+`

      .

    • Vous pouvez exécuter des scripts Python et gérer des packages directement depuis ce terminal.

En suivant ces étapes, vous devriez avoir un environnement de développement Python fonctionnel dans VSCode. N’oubliez pas, VSCode est hautement personnalisable, donc vous pouvez ajuster les paramètres et les extensions pour s’adapter à votre flux de travail.

Créer un environnement virtuel avec PyCharm est un processus assez simple. Voici les étapes à suivre :

1. Ouvrir ou Créer un Projet dans PyCharm

• Ouvrir PyCharm et sélectionnez
  Open

  pour ouvrir un projet existant, ou

  New Project

  pour en créer un nouveau.

2. Configurer l’Environnement Virtuel pour un Nouveau Projet

Si vous créez un nouveau projet :

• Dans la fenêtre
  New Project

  , donnez un nom à votre projet.

• Sous
  Project Interpreter

  , sélectionnez

  New environment using

  et assurez-vous que

  Virtualenv

  est sélectionné. Cela va créer un nouvel environnement virtuel pour votre projet.

• Choisissez la version de Python à utiliser dans le menu déroulant.
• Spécifiez le dossier où l’environnement virtuel sera créé. Par défaut, il sera créé dans un sous-dossier de votre projet.
• Cliquez sur
  Create

  .

3. Configurer l’Environnement Virtuel pour un Projet Existant

Si vous travaillez sur un projet existant :

• Allez dans
  File

  >

  Settings

  (sur Windows ou Linux) ou

  PyCharm

  >

  Preferences

  (sur Mac).

• Dans la fenêtre des paramètres, naviguez jusqu’à
  Project: [nom_de_votre_projet]

  >

  Python Interpreter

  .

• Cliquez sur l’icône de roue dentée à côté de la liste déroulante de l’interpréteur et sélectionnez
  Add

  .

• Dans la fenêtre
  Add Python Interpreter

  , sélectionnez

  Virtualenv Environment

  .

• Choisissez
  New environment

  .

• Sélectionnez la version de Python à utiliser dans le menu déroulant et spécifiez le dossier où l’environnement virtuel sera créé.
• Cliquez sur
  OK

  .

4. Utilisation de l’Environnement Virtuel

• Une fois que vous avez configuré votre environnement virtuel, PyCharm l’utilisera automatiquement pour exécuter et déboguer les scripts Python de votre projet.
• Vous pouvez installer des packages spécifiques à cet environnement via la fenêtre
  Python Interpreter

  en suivant les étapes de gestion des packages.

5. Installation de Packages (Facultatif)

• Dans
  Python Interpreter

  , vous pouvez ajouter des packages en cliquant sur le symbole

  +

  et en cherchant les packages nécessaires.

• Installation via PyCharm:
  • Ouvrez les
    Settings

    ou

    Preferences

    de PyCharm.

  • Allez dans
    Project: [nom_de_votre_projet]

    >

    Python Interpreter

    .

  • Cliquez sur le
    +

    pour ajouter des packages.

  • Cherchez les packages dont vous avez besoin (par exemple,
    requests

    ,

    flask

    ,

    numpy

    ) et cliquez sur

    Install Package

    .

• Installation via le Terminal de PyCharm:
  • Ouvrez le terminal intégré dans PyCharm (généralement situé en bas de la fenêtre).
  • Assurez-vous que l’environnement virtuel est activé (il doit y avoir un préfixe avec le nom de votre environnement virtuel).
  • Utilisez
    pip

    pour installer des packages, par exemple :

    pip install requests

    .