Programme de la formation
OpenCV : Maîtriser le Traitement d'Images Évolué pour l'e-learning

• Introduction à OpenCV et vision par ordinateur éducative

  - Présentation d'OpenCV: Historique, applications, écosystème
  - Fondamentaux de la vision par ordinateur et traitement d'images
  - Cas d'usage d'OpenCV dans l'e-learning et l'éducation interactive

• Bases du traitement d'images avec OpenCV

  - Chargement, affichage, sauvegarde d'images (format, profondeur)
  - Manipulation des pixels: Accès, modification, régions d'intérêt (ROI)
  - Espaces colorimétriques: RGB, HSV, niveaux de gris

• Opérations géométriques et filtres spatiaux

  - Redimensionnement, rotation, translation, cisaillement d'images
  - Floutage (moyenne, gaussien, médian) pour l'amélioration visuelle
  - Filtres de détection de contours (Sobel, Canny, Laplace)

• Seuil et segmentation d'images pour l'apprentissage

  - Binarisation d'images: seuillage simple, adaptatif, Otsu
  - Morphologie mathématique: Érosion, dilatation, ouverture, fermeture
  - Amélioration de la lisibilité des contenus visuels éducatifs

• Détection de formes et de contours pour l'interactivité

  - Détection et dessin de contours: findContours, drawContours
  - Propriétés des contours: aire, périmètre, centres de masse
  - Utilisation des formes pour des interfaces éducatives interactives

• Analyse vidéo et flux e-learning en temps réel

  - Chargement et lecture de vidéos, capture depuis caméra
  - Traitement image par image: application de filtres, détection
  - Enregistrement de vidéos traitées, gestion des codecs

• Traque d'objets et suivi de mouvement pour le feedback

  - Introduction au suivi d'objets: algorithmes de base
  - Détection de mouvement: soustraction d'arrière-plan
  - Analyse de l'attention visuelle et suivi des apprenants

• Détection de visages et d'éléments clés (Haar Cascades)

  - Introduction aux classificateurs en cascade (Haar et LBP)
  - Détection de visages, yeux et autres caractéristiques humaines
  - Applications pour l'authentification ou le suivi d'émotions

• Architecturer une chaîne e-learning avec OpenCV

  - Conception du pipeline: acquisition, traitement, analyse, rendu
  - Choix des formats de données et des interconnexions
  - Optimisation des performances pour le temps réel et le cloud

• Création d'interfaces utilisateur interactives avec OpenCV

  - Intégration de bibliothèques UI (ex: Qt, Tkinter) avec OpenCV
  - Répondre aux événements souris et clavier pour l'interactivité
  - Développement d'outils visuels pour les formateurs et apprenants

• Optimisation, déploiement et performance des applications

  - Profilage et optimisation du code OpenCV (numpy, vectorisation)
  - Packaging et déploiement d'applications (ex: Docker, exécutables)
  - Gestion des erreurs et robustesse des systèmes en environnement éducatif

• Projets pratiques et cas d'étude avancés en e-learning

  - Atelier de création d'une application éducative interactive
  - Revue de projets concrets: tutoriels assistés par vision, évaluation
  - Tendances futures et innovations en IA pour l'éducation
  === COMPETENCES (4) ===