Maîtrisez les techniques essentielles de prétraitement qui permettent de transformer des données visuelles brutes en données prêtes à être utilisées par les systèmes de vision par ordinateur. Ce cours vous permettra de préparer systématiquement des données d'images grâce à la normalisation et aux conversions d'espace colorimétrique, puis de passer à l'extraction d'informations significatives sur le mouvement à partir de séquences vidéo. Vous appliquerez la normalisation des valeurs de pixels, effectuerez des transformations de couleurs entre les formats RVB, niveaux de gris, HSV et BGR, puis mettrez en œuvre des algorithmes de flux optique et de comparaison d’images pour capturer la dynamique temporelle. À l’issue de ce cours, vous serez capable de :

• Appliquer la normalisation et les conversions d’espace colorimétrique pour prétraiter des données d’image • Appliquer des techniques de flux optique et de différenciation d’images pour extraire des caractéristiques de mouvement à partir d’une vidéo Ce cours est unique en son genre, car il combine le prétraitement fondamental à l’analyse avancée du mouvement dans le cadre de mises en œuvre pratiques et concrètes. Pour réussir ce projet, vous devez avoir des connaissances en programmation Python, maîtriser les concepts de base de la vision par ordinateur et être familiarisé avec les tableaux NumPy. Ce cours s’adresse principalement aux étudiants de premier et deuxième cycles universitaires intéressés par l’ingénierie ou les sciences, ainsi qu’aux lycéens et aux professionnels s’intéressant à la programmation.