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.

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d’images ou de vidéos numériques. Les problèmes de vision par ordinateur comprennent la reconnaissance d’objets, le suivi d’objets, la reconnaissance de scènes et la compréhension de l’action.

La vision par ordinateur est utilisée dans de nombreuses applications, notamment la robotique, la sécurité, la médecine, la photographie et la vidéosurveillance. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour guider les robots, pour détecter les objets malveillants, pour diagnostiquer des maladies et pour améliorer la qualité des images et des vidéos.

La vision par ordinateur est un domaine en plein développement, et de nouveaux progrès sont réalisés chaque année. Les progrès de la vision par ordinateur sont motivés par l’augmentation de la puissance de calcul, l’amélioration des algorithmes et la disponibilité de grandes quantités de données d’entraînement.

Voici quelques exemples d’applications de la vision par ordinateur :

• Robotique : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour guider les robots dans l’espace, pour ramasser des objets et pour éviter les obstacles.
• Sécurité : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour détecter les intrus, pour identifier les objets malveillants et pour surveiller les foules.
• Médecine : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, pour planifier des opérations chirurgicales et pour surveiller les patients.
• Photographie et vidéosurveillance : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour améliorer la qualité des images et des vidéos, pour supprimer les objets indésirables et pour créer des effets spéciaux.
• Reconnaissance d’objets : la vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier des objets dans une image ou une vidéo. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, notamment les systèmes de sécurité, les systèmes de guidage automatique et les systèmes de publicité ciblée.
• Reconnaissance faciale : la vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier des personnes sur la base de leurs caractéristiques faciales. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, spécialement les systèmes de sécurité, les systèmes de contrôle d’accès et les systèmes de paiement sans contact.
• Navigation autonome : la vision par ordinateur peut être utilisée pour permettre aux véhicules de se déplacer de manière autonome dans leur environnement. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, particulièrement les drones, les voitures autonomes et les robots.
• La reconnaissance d’objets : les systèmes de reconnaissance d’objets peuvent identifier les objets présents dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la sécurité, la logistique et la médecine.
• La reconnaissance de scènes : les systèmes de reconnaissance de scènes peuvent identifier les différents éléments d’une scène, tels que les personnes, les véhicules et les bâtiments. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la navigation automatique et la surveillance.
• Le suivi des objets : les systèmes de suivi des objets peuvent suivre les mouvements des objets dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que les jeux vidéo et la sécurité.
• L’analyse de mouvement : les systèmes d’analyse de mouvement peuvent identifier et suivre les mouvements des objets dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la biomécanique et la psychologie.
• La segmentation d’image : les systèmes de segmentation d’image peuvent diviser une image en différentes régions, telles que les personnes, les véhicules et les bâtiments. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la reconnaissance d’objets et la reconnaissance de scènes.
• La restauration d’image : les systèmes de restauration d’image peuvent améliorer la qualité d’une image, par exemple en supprimant le bruit ou en corrigeant les distorsions. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la photographie et la médecine.
• La synthèse d’image : les systèmes de synthèse d’image peuvent créer de nouvelles images à partir de zéro. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que les effets spéciaux et la réalité virtuelle.

La vision par ordinateur est un domaine en constante évolution, et de nouvelles applications sont développées en permanence. Les systèmes de vision par ordinateur sont devenus de plus en plus puissants, et ils sont utilisés dans une grande variété d’applications, ce qui a un impact significatif sur notre vie quotidienne.