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Open CV2

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque open source populaire utilisée pour la vision par ordinateur et le traitement d’images en temps réel. OpenCV2, ou OpenCV version 2, est une version plus ancienne d’OpenCV qui est toujours utilisée dans certains projets, bien que les versions plus récentes soient disponibles.

Voici quelques-uns des principaux usages d’OpenCV2 :

1. Traitement d’images: OpenCV2 fournit une large gamme de fonctionnalités pour le traitement d’images, y compris la manipulation d’images, la conversion de couleur, le redimensionnement, la rotation, le filtrage, etc.
2. Détection d’objets et de motifs: OpenCV2 offre des outils pour détecter des objets et des motifs dans des images, ce qui est utile dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance faciale, la détection de mouvement, la reconnaissance d’objets, etc.
3. Vision par ordinateur: OpenCV2 fournit des algorithmes pour effectuer diverses tâches de vision par ordinateur telles que le suivi d’objets, l’analyse de mouvement, la segmentation d’images, etc.
4. Traitement vidéo: OpenCV2 permet de travailler avec des flux vidéo en temps réel, de lire et d’écrire des fichiers vidéo, d’extraire des images clés, d’effectuer des opérations de traitement sur des flux vidéo, etc.
5. Calibration de caméra: OpenCV2 offre des outils pour calibrer des caméras, ce qui est essentiel pour de nombreuses applications de vision par ordinateur comme la stéréovision, la reconstruction 3D, etc.
6. Robotique: OpenCV2 est utilisé dans de nombreux projets de robotique pour effectuer des tâches telles que la navigation, la détection d’obstacles, la reconnaissance d’objets, etc.

En résumé, OpenCV2 est largement utilisé dans divers domaines tels que la robotique, la vision par ordinateur, la surveillance, la reconnaissance d’objets, la réalité augmentée, etc., en raison de sa richesse en fonctionnalités et de sa flexibilité. Cependant, il est recommandé d’utiliser des versions plus récentes d’OpenCV si possible, car elles offrent généralement des performances améliorées et des fonctionnalités plus avancées.

Voici le code pour mettre en place un petit diaporama sur Open CV2

import cv2
import os
import time

def main():
    # Répertoire contenant les images du diaporama
    image_dir = « images »

    # Liste des noms de fichiers des images dans le répertoire
    image_files = os.listdir(image_dir)

    # Création de la fenêtre OpenCV
    cv2.namedWindow(« Slideshow », cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.setWindowProperty(« Slideshow », cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)

    for image_file in image_files:
        # Lecture de l’image
        image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
        image = cv2.imread(image_path)

        # Vérification si l’image a été chargée correctement
        if image is None:
            print(f »Impossible de lire l’image: {image_path} »)
            continue

        # Affichage de l’image
        cv2.imshow(« Slideshow », image)

        # Attente pendant 3 secondes
        key = cv2.waitKey(3000)

        # Si la touche ‘q’ est enfoncée, arrêter le diaporama
        if key == ord(‘q’):
            break

    # Fermeture de la fenêtre OpenCV
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == « __main__ »:
    main()