Vous manipulerez efficacement les logiciels de traitement et de visualisation d'images 3D grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne"

Au sein de l'Intelligence Artificielle, diverses branches émergent telles que la robotique, l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Cette dernière prend de plus en plus d'importance dans la société, car elle permet aux ordinateurs d'extraire des informations précieuses dans des formats multiples (tels que des images, des vidéos et d'autres données). Toutefois, pour bénéficier de ce traitement, les professionnels doivent avoir une solide compréhension des particularités de cette technique appliquée aux images 2D et 3D. Ils doivent également disposer de compétences avancées pour manipuler correctement les logiciels utilisés pour les visualisations et la métrologie.

C'est ainsi qu'est né ce Certificat avancé en Traitement des Images en Deux et Trois Dimensions. Ce diplôme universitaire fournira aux développeurs les outils les plus modernes pour réaliser efficacement cette tâche essentielle dans le domaine de la vision artificielle. À cette fin, le programme se penchera sur la technique de l'Analyse de Fourie afin que les étudiants puissent décomposer les signaux et les fonctions en leurs composantes de fréquence. En outre, le programme explorera d'autres aspects essentiels tels que la segmentation des objets ou la bibliothèque pour le traitement des données 3D. Le matériel pédagogique se concentrera également sur le processus d'étalonnage d'un système de caméra 2D/ robot, afin que les diplômés puissent s'assurer que ces systèmes intelligents peuvent interagir efficacement avec l'environnement visuel.

D'autre part, TECH fournira à ses étudiants un Campus Virtuel 100% en ligne, adapté aux besoins des professionnels en activité qui souhaitent faire progresser leur carrière. Le programme utilise également la méthodologie du Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour ancrer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison entre flexibilité et approche pédagogique robuste rend le programme très accessible. Il sera également accessible à distance, à partir de n'importe quel appareil portable, ou pourra être téléchargé pour une consultation hors ligne.

Une institution académique qui s'adapte à vous et conçoit un programme qui vous permettra de concilier vos activités quotidiennes avec un diplôme de qualité"

Ce Certificat avancé en Traitement des Images en Deux et Trois Dimensions contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en informatique et en vision industrielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion Internet

Vous étudierez la reconnaissance des émotions humaines à partir d'images afin d'identifier les tendances et d'évaluer les sentiments du public"

Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous vous spécialiserez dans la composition d'images pour améliorer les contours grâce à cette formation de seulement 450 heures”

Grâce à la méthodologie innovante Relearning, vous bénéficierez d'un apprentissage dynamique pour répondre à tous vos objectifs professionnels”

Ce programme universitaire est structuré en 3 modules spécialisés qui exploreront les algorithmes les plus avancés pour résoudre des problèmes tels que la segmentation d'images ou la lecture de codes. Le programme d'études se penchera sur le traitement des images numériques, en mettant l'accent sur des aspects tels que les relations entre les pixels et les transformations géométriques. En outre, le contenu didactique approfondira le suivi d'objets avec la vision conventionnelle en utilisant des techniques de pointe, parmi lesquelles se distingue l'Optical flow. Ainsi, les professionnels disposeront d'outils de dernière génération pour mener à bien leur travail.

Vous vous plongerez dans la Triangulation des Cartes de Profondeur pour que vos robots puissent prendre des décisions informées et sûres en temps réel"

Module 1. Traitement numérique des images

1.1. Environnement de développement de la Vision par Ordinateur

1.1.1. Bibliothèques de Vision par Ordinateur
1.1.2. Environnement de programmation
1.1.3. Outils de visualisation

1.2. Traitement numérique des images

1.2.1. Relations entre les pixels
1.2.2. Opérations sur les images
1.2.3. Transformations géométriques

1.3. Opérations sur les pixels

1.3.1. Histogramme
1.3.2. Transformations de l'histogramme
1.3.3. Opérations sur les images en couleur

1.4. Opérations logiques et arithmétiques

1.4.1. Addition et soustraction
1.4.2. Produit et Division
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor

1.5. Filtres

1.5.1. Masques et Convolution
1.5.2. Filtrage linéaire
1.5.3. Filtrage non linéaire
1.5.4. Analyse de Fourier

1.6. Opérations morphologiques

1.6.1. Erode and Dilating
1.6.2. Closing and Open
1.6.3. Top_hat et Black hat
1.6.4. Détection des contours
1.6.5. Squelette
1.6.6. Remplissage des trous
1.6.7. Convex hull

1.7. Outils d'analyse d'images

1.7.1. Détection des bords
1.7.2. Détection de blobs
1.7.3. Contrôle dimensionnel
1.7.4. Contrôle des couleurs

1.8. Segmentation d'objets

1.8.1. Segmentation d'images
1.8.2. Techniques classiques de segmentation
1.8.3. Application réelle

1.9. Calibrage de l'image

1.9.1. Calibrage de l'image
1.9.2. Méthodes d'étalonnage
1.9.3. Processus d'étalonnage dans un système caméra/robot 2D

1.10. Traitement des images dans un environnement réel

1.10.1. Analyse de la problématique
1.10.2. Traitement des images
1.10.3. Extraction de caractéristiques
1.10.4. Résultat final

Module 2. Traitement numérique avancé des images

2.1. Reconnaissance optique de caractères (OCR)

2.1.1. Prétraitement des images
2.1.2. Détection de texte
2.1.3. Reconnaissance du texte

2.2. Lecture du code

2.2.1. Codes 1D
2.2.2. Codes 2D
2.2.3. Applications

2.3. Recherche de motifs

2.3.1. Recherche de motifs
2.3.2. Modèles basés sur le niveau de gris
2.3.3. Modèles basés sur les contours
2.3.4. Motifs basés sur des formes géométriques
2.3.5. Autres techniques

2.4. Suivi d'objets avec la vision conventionnelle

2.4.1. Extraction de l'arrière-plan
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Optical flow

2.5. Reconnaissance faciale

2.5.1. Facial Landmark detection
2.5.2. Applications
2.5.3. Reconnaissance faciale
2.5.4. Reconnaissance des émotions

2.6. Panoramique et alignements

2.6.1. Stitching
2.6.2. Composition d'images
2.6.3. Photomontage

2.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo

2.7.1. Amélioration de la plage dynamique
2.7.2. Composition d'images pour l'amélioration des contours
2.7.3. Techniques d'utilisation des applications dynamiques

2.8. Compression d'images

2.8.1. Compression d'images
2.8.2. Types de compresseurs
2.8.3. Techniques de compression d'images

2.9. Traitement vidéo

2.9.1. Séquences d'images
2.9.2. Formats vidéo et codecs
2.9.3. Lecture d'une vidéo
2.9.4. Traitement des cadres

2.10. Application réelle du Traitement des Images

2.10.1. Analyse de la problématique
2.10.2. Traitement des images
2.10.3. Extraction de caractéristiques
2.10.4. Résultat final

Module 3. Traitement des images 3D

3.1. Image 3D

3.1.1. Image 3D
3.1.2. Logiciels de traitement d'images 3d et visualisations
3.1.3. Logiciels de Métrologie

3.2. Open3D

3.2.1. Bibliothèque pour le Traitement des Données 3D
3.2.2. Caractéristiques
3.2.3. Installation et Utilisation

3.3. Les données

3.3.1. Cartes de profondeur d'images 2D
3.3.2. Pointclouds
3.3.3. Normales
3.3.4. Surfaces

3.4. Visualisation

3.4.1. Visualisation des Données
3.4.2. Contrôles
3.4.3. Visualisation du Web

3.5. Filtres

3.5.1. Distance entre les points, suppression des Outliers
3.5.2. Filtre passe-haut
3.5.3. Downsampling

3.6. Géométrie et extraction de caractéristiques

3.6.1. Extraction de profils
3.6.2. Mesure de la profondeur
3.6.3. Volume
3.6.4. Formes géométriques 3D
3.6.5. Plans
3.6.6. Projection d'un point
3.6.7. Distances géométriques
3.6.8. Kd Tree
3.6.9. Features 3D

3.7. Enregistrement et Meshing

3.7.1. Concaténation
3.7.2. ICP
3.7.3. Rzansac 3D

3.8. Reconnaissance d'objets en 3D

3.8.1. Recherche d'un objet dans la scène 3d
3.8.2. Segmentation
3.8.3. Bin picking

3.9. Analyse de surface

3.9.1. Smoothing
3.9.2. Surfaces orientables
3.9.3. Octree

3.10. Triangulation

3.10.1. De Mesh au Point Cloud
3.10.2. Triangulation des cartes de profondeur
3.10.3. Triangulation de PointClouds  non ordonnés

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