polycompétence imagerie 2017/2018

 

Cette page présente les projets de polycompétence imagerie 2017/2018. 

Les étudiants doivent s'inscrire sur cette page avant le 9 Novembre 2017

Voici un lien vers les sujets : sujets 2017-2018

 Détection de piétons par Deep learning. 

Installation

Les étudiants travaillant sur la détection de piétons par deep learning peuvent intaller le réseaux SSD sous tensor flow de la manière suivante : 

1) télécharger l'archive : https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow

2) créer un fichier vide __init__.py dans le dossier notebooks

3) charger le fichier my_test.py (en bas de cette page (attention à retirer l'extention .txt) et placez le dans le dossier SSD-Tensorflow-master

4) décompresser l'archive du réseau présente dans le dossier checkpoints

Exécutez ce fichier sous Spyder. Vous devriez voir un exemple s'afficher.

Vous pouvez consulter l'exemple my_test.py dans le dossier :

~/Public/Chateau/PolyImage/Projets/Deep/

Vidéos à tester

Les videos à tester se trouvent dans le dossier : 

~/Public/Chateau/PolyImage/Projets/Deep/videos

Le travail à réaliser consiste à passer les images de cette vidéo au détecteur et à générer une vidéo du résultat de la détection de piétons. 

 

Detection et suivi de mire

La machine virtuelle ne permet pas de lire des videos (bug opencv entre les librairies python et le décodage). Il faut travailler avec une séquence d'images et utiliser la commande :cap = cv2.VideoCapture('im/%08d.ppm')

pour une suite d'image 00000001.ppm, 00000002.ppm, ...

Vous pouvez consulter l'exemple read_video.py dans le dossier :

~/Public/Chateau/PolyImage/Projets/Detect_mire/

 

images à tester

Les images à tester se trouvent dans le dossier : 

~/Public/Chateau/PolyImage/Projets/Detec_mire/images

 

Rédaction d'une page internet pour le 7 Décembre 23h. 

Une étude bibliographique et la prise en main de la libraire (tests unitaires) feront l'objet d'une page web (équivalent à 5 pages A4) qui devra être rédigée pour le 7 Décembre à 23h30. Pour accéder à votre article, il faut vous connecter au site web avec les identifiants qui vous ont été communiqués par mail, et aller sur la page suivante : 

http://chateaut.fr/index.php/teaching/projets-polycompetence-imagerie-2017-2018

En cas de pb, contacter moi au plus vite par email. 

Attachments

201710251240 sujet .pdf [182.72Kb]

Uploaded Wednesday, 25 October 2017 by Super Utilisateur

my test py.txt [3.18Kb]

Uploaded 3 weeks ago. by Super Utilisateur