Présentation PFE Computer Vision

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Librairie de traitement vidéo visant à prévisualiser le rendu d’une gravure en réalité augmentée Présenté par : Rihab Ben Rhouma Encadré par: Mehdi Kharroubi et Mourad Hedfi Supervisé par : Dr Slim Mhiri Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université de la Manouba Ecole Nationale des Sciences de l’Informatique STAGE DE FIN D’ETUDES intitulé AU: 2012- 2013 À Bilog Tunis, Parc Technologique d’el Ghazela

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Librairie de traitement vidéo visant à prévisualiser le rendu d'une gravure en réalité augmentée

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  • 1. Librairie de traitement vido visant prvisualiser le rendu dune gravure en ralit augmente Prsent par : Rihab Ben Rhouma Encadr par: Mehdi Kharroubi et Mourad Hedfi Supervis par : Dr Slim Mhiri Ministre de lEnseignement Suprieur et de la Recherche Scientifique Universit de la Manouba Ecole Nationale des Sciences de lInformatique STAGE DE FIN DETUDES intitul AU: 2012-2013 BilogTunis, ParcTechnologique del Ghazela

2. Comment introduire des notions dintelligence artificielle des moyens de personnalisation comme la gravure? Quelle est lutilit de la vision par ordinateur dans le domaine de la gravure? Comment intervient la reconnaissance de formes et le traitement vido pour assurer une gravure russie? 2/38 3. Contexte gnral Analyse et spcification des besoins Conception du projet Implmentation du projet Contraintes rencontres Conclusion et perspectives 3/38 4. Contexte gnral 4/38 5. Intelligence artificielle Vision par ordinateur Imagerie informatique Contexte gnral 5/38 6. Contexte gnral Vision par ordinateur Traitement dimage Intelligence artificielle Reconnaissance de formes Traitement de signal Physiques Mathmatiques 6/38 7. Contexte gnral Personnalisation dobjets par la gravure 7/38 8. Contexte gnral Exemple derreur de gravure (1) : Texte trop dcal 8/38 9. Contexte gnral Exemple derreur de gravure (2) : Image trop petite 9/38 10. Contexte gnral Les modules du logiciel de gravure de G auquel sera intgr notre librairie 10/38 11. Analyse et spcification des besoins 11/38 12. Dtecter un objet sur la surface de la machine graver Utiliser diffrents types de camras Calibrer les camras utilises Prvisualiser le rsultat de la gravure en ralit augmente Appliquer des filtres de traitement vido Vrifier lintgrit des informations graves Gnrer des scripts de traitement Reconnaitre des formes : Analyse et spcification des besoins 12/38 Besoins Fonctionnels 13. Rutilisabilit Maintenabilit Documentation Extensibilit Fiabilit Analyse et spcification des besoins 13/38 Besoins Non-Fonctionnels 14. Analyse et spcification des besoins 14/38 Cas dutilisation Dveloppeur Client 15. Conception du projet 15/38 16. Conception du projet Architecture du projet 16/38 17. Conception du projet Architecture du projet : modle adopt MVC 17/38 18. Conception du projet Couche prsentation Couche service Couche mtier Architecture du projet 18/38 19. Conception du projet Architecture du projet : La couche mtier 19/38 20. Conception du projet Diagrammedeclassessimplifi dupackageOpenCVFilter 20/38 21. Conception du projet Couche prsentation Couche service Couche mtier Architecture du projet 21/38 22. Conception du projet Architecture du projet : la couche service 22/38 23. Conception du projet Diagrammedeclassesdupackage service 23/38 24. Conception du projet Couche prsentation Couche service Couche mtier Architecture du projet 24/38 25. Conception du projet Architecture du projet : la couche prsentation 25/38 26. Conception du projet Diagrammedeclassesdupackage CV_Test.GUI.controllers 26/38 27. Implmentation du projet 27/38 28. Microsoft LifeCam HD-5000 Implmentation du projet 720p en vido et photo Autofocus => nettet de limage Trs large angle de vision TrueColor Vidos HD de qualit Correction automatique de la luminosit 28/38 29. Implmentation du projet JavaCV Environnement logiciel 29/38 30. Contexte gnral Mthodologie SCRUM 30/38 31. Implmentation du projet Dmo 31/38 32. Contraintes rencontres 32/38 33. Contraintes rencontres Contraintes techniques Nouvelles technologies et bibliothques: JavaFX, OpenCV, JavaCV Application des filtres de traitement vido Algorithmes de reconnaissances de formes Reconnaissance de texte : outils dOCR Calibration de la camra 33/38 34. Contraintes rencontres Cot organisationnel Manque de rutilisation du code Design des interfaces utilisateur Recherche de linformation: algorithmes utiliser 34/38 35. Conclusion et perspectives 35/38 36. Conclusion et perspectives Apport personnel Travail sur un projet client de grand calibre destin tre utilis lchelle internationale. Assimilation de notions complexes relatives limagerie informatique. Utilisation doutils mathmatiques dans des algorithmes informatiques. Acquisition de notions darchitecture logicielle. Contact direct et runions rgulires avec le client. Adoption dune mthode agile de gestion de projet : SCRUM 36/38 37. Perspectives du projet Implmentation du module de ralit augmente Ajout dune couche persistance : utilisation dune base de donnes. Intgration une application mobile. Conclusion et perspectives 37/38