Le d\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur est devenu de plus en plus populaire ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Python est un langage de programmation tr\u00e8s utilis\u00e9 dans ce domaine en raison de sa simplicit\u00e9, de sa polyvalence et de la grande quantit\u00e9 de biblioth\u00e8ques disponibles pour le traitement d’images et de vid\u00e9os. Dans cet article, nous allons passer en revue les \u00e9tapes pour d\u00e9velopper des applications de vision par ordinateur avec Python ainsi que des astuces pour Windows, Linux et Apple.<\/p>\n
Si vous utilisez Windows, la premi\u00e8re \u00e9tape pour d\u00e9velopper des applications de vision par ordinateur avec Python est d’installer l’environnement de d\u00e9veloppement. Vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger et installer Python \u00e0 partir du site officiel de Python. Ensuite, vous pouvez utiliser des outils tels que Anaconda ou PyCharm pour faciliter le d\u00e9veloppement.<\/p>\n
Sur les distributions Linux, Python est g\u00e9n\u00e9ralement pr\u00e9install\u00e9. Vous pouvez mettre \u00e0 jour vers la derni\u00e8re version \u00e0 l’aide du gestionnaire de paquets de votre distribution. Pour le d\u00e9veloppement, vous pouvez utiliser des \u00e9diteurs de texte tels que VSCode, Sublime Text ou Vim.<\/p>\n
Pour les utilisateurs d’Apple, il est recommand\u00e9 d’installer Python \u00e0 l’aide de Homebrew, un gestionnaire de paquets pour macOS. Pour le d\u00e9veloppement, des IDE tels que PyCharm ou Xcode peuvent \u00eatre utilis\u00e9s.<\/p>\n
Lors du d\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur, il est important de comprendre les principes de base du traitement d’images et de vid\u00e9os. De plus, la ma\u00eetrise des biblioth\u00e8ques telles que OpenCV, Pillow et scikit-image est essentielle pour manipuler et analyser des images. En outre, la connaissance des techniques telles que la d\u00e9tection d’objets, la reconnaissance faciale et la segmentation d’images est n\u00e9cessaire pour construire des applications de vision par ordinateur avanc\u00e9es.<\/p>\n
Pour d\u00e9velopper des applications de vision par ordinateur, il est n\u00e9cessaire d’avoir une bonne compr\u00e9hension des concepts de base du traitement d’images, ainsi que de bonnes comp\u00e9tences en programmation Python.<\/p>\n
Les biblioth\u00e8ques Python les plus utilis\u00e9es pour le traitement d’images et de vid\u00e9os sont OpenCV, Pillow et scikit-image.<\/p>\n
Oui, il existe de nombreux tutoriels en fran\u00e7ais disponibles en ligne pour le d\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur avec Python. Certains sites Web populaires incluent OpenClassrooms, Zeste de Savoir et Developpez.com.<\/p>\n
Nous esp\u00e9rons que cet article vous a donn\u00e9 un aper\u00e7u des \u00e9tapes pour d\u00e9velopper des applications de vision par ordinateur avec Python, ainsi que des astuces pour les diff\u00e9rentes plateformes. Avec la popularit\u00e9 croissante de ce domaine, il est essentiel de ma\u00eetriser ces comp\u00e9tences pour rester comp\u00e9titif sur le march\u00e9 du travail. Bonne chance dans votre voyage de d\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur !<\/p>\n
Le d\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur est devenu de plus en plus populaire ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Python est un langage de programmation tr\u00e8s utilis\u00e9 dans ce domaine en raison de sa simplicit\u00e9, de sa polyvalence et de la grande quantit\u00e9 de biblioth\u00e8ques disponibles pour le traitement d’images et de vid\u00e9os. Dans cet article, nous … Continuer la lecture de D\u00e9veloppement d’applications de vision par ordinateur avec Python<\/span>