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Formation : Computer Vision : OpenCV, Jetson

Durée de la formation

3 jours

Code cours

RT021

Prix de la formation

2 350 € HT

Sessions programmées

14 au 16 septembre2 au 4 décembre

Public :

Chefs de projet, développeurs, ingénieurs et techniciens en environnement industriel souhaitant utiliser la bibliothèque OpenCV et les plateformes Jetson pour le traitement d'images et de vidéos (contrôle qualité, détection de défauts, inspection visuelle, robotique).

Objectifs :

Comprendre le fonctionnement d'OpenCV, savoir transformer des images, utiliser les fonctionnalités d'IA d'OpenCV dans l'analyse d'images, déployer des modèles de vision sur plateforme embarquée NVIDIA Jetson dans un contexte industriel.

Prérequis :

Connaissance d'un langage de programmation comme Python, Java ou C++. Les exercices sont réalisés en Python sur cartes Jetson.

  • Pour tester vos connaissances actuelles sur le sujet : Validation des pré-requis
  • Pour nous préciser vos attentes : Validation des attentes

Programme détaillé de la formation

Introduction

Présentation d'OpenCV. Historique, fonctionnalités, versions, licence (Apache 2.0).
Site de référence, documentation disponible.
Principes de base de la vision par ordinateur
Positionnement d'OpenCV par rapport aux autres solutions du marché
Cas d'usage industriels : contrôle qualité, inspection, métrologie, robotique, surveillance

Présentation de la plateforme NVIDIA Jetson

Gamme Jetson : Nano, Orin Nano, Orin NX, AGX Orin
Architecture matérielle : GPU CUDA, accélérateurs DLA, interfaces caméras (CSI, USB, GigE Vision)
JetPack SDK : composants (CUDA, cuDNN, TensorRT, VPI, OpenCV)
Choix d'une carte Jetson selon les contraintes industrielles

Mise en pratique OpenCV sur Jetson

Installation et configuration d'OpenCV avec support CUDA
Atelier : Exemples simples sur Jetson : lecture, affichage, enregistrement d'images

Atelier : Capture vidéo depuis une caméra industrielle


Manipulation d'images

Bases du traitement d'images :
Opérations sur les matrices
Les espaces de couleurs : RGB, CMYK, HSV, niveaux de gris
La segmentation d'images
Atelier : Exemple de seuillage avec OpenCV


Conversion d'une image en binaire. Histogramme d'une image.
Les opérateurs binaires (NOT, AND, OR, XOR) : utilisation pour la fusion d'images
Filtrage, morphologie mathématique, détection de contours (Canny, Sobel)

Classificateurs et IA

Principe, différents classificateurs disponibles avec OpenCV
Exemples : détection de formes, de contours, de visages
Module DNN d'OpenCV : chargement de modèles pré-entraînés (ONNX, Caffe, TensorFlow)
Deep Learning avec PyTorch
Introduction à TensorRT pour l'optimisation et l'accélération de l'inférence sur Jetson
Atelier : Classification d'images sur machine Jetson

Atelier : Détection d'objets avec un modèle de type YOLO

Atelier : Optimisation d'un modèle avec TensorRT et comparaison des performances


Mise en œuvre industrielle

Intégration dans une chaîne de production
Communication avec un automate ou un système de supervision
Bonnes pratiques : robustesse, éclairage, calibration, performance temps réel

Liens complémentaires

Déroulé pédagogique

Modalités et délais d'accès

Méthodes mobilisées et modalités d'évaluation

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Calendrier
Code cours : RT021

Contenu de la formation
Computer Vision : OpenCV, Jetson:
  • Introduction
  • Présentation de la plateforme NVIDIA Jetson
  • Mise en pratique OpenCV sur Jetson
  • Manipulation d'images
  • Classificateurs et IA
  • Mise en œuvre industrielle

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Version du document : T330
Date de mise à jour du document : 2026/04/30


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