Ce diaporama a bien été signalé.
Nous utilisons votre profil LinkedIn et vos données d’activité pour vous proposer des publicités personnalisées et pertinentes. Vous pouvez changer vos préférences de publicités à tout moment.

Présentation PFE Computer Vision

6 265 vues

Publié le

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

  • Soyez le premier à commenter

Présentation PFE Computer Vision

  1. 1. 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 BilogTunis, ParcTechnologique d’el Ghazela
  2. 2. • Comment introduire des notions d’intelligence artificielle à des moyens de personnalisation comme la gravure? • Quelle est l’utilité de la vision par ordinateur dans le domaine de la gravure? • Comment intervient la reconnaissance de formes et le traitement vidéo pour assurer une gravure réussie? 2/38
  3. 3. Contexte général Analyse et spécification des besoins Conception du projet Implémentation du projet Contraintes rencontrées Conclusion et perspectives 3/38
  4. 4. Contexte général 4/38
  5. 5. Intelligence artificielle Vision par ordinateur Imagerie informatique Contexte général 5/38
  6. 6. Contexte général Vision par ordinateur Traitement d’image Intelligence artificielle Reconnaissance de formes Traitement de signal Physiques Mathématiques 6/38
  7. 7. Contexte général Personnalisation d’objets par la gravure 7/38
  8. 8. Contexte général Exemple d’erreur de gravure (1) : Texte trop décalé 8/38
  9. 9. Contexte général Exemple d’erreur de gravure (2) : Image trop petite 9/38
  10. 10. Contexte général Les modules du logiciel de gravure de G auquel sera intégré notre librairie 10/38
  11. 11. Analyse et spécification des besoins 11/38
  12. 12. Détecter un objet sur la surface de la machine à graver Utiliser différents types de caméras Calibrer les caméras utilisées Prévisualiser le résultat de la gravure en réalité augmentée Appliquer des filtres de traitement vidéo Vérifier l’intégrité des informations gravées Générer des scripts de traitement Reconnaitre des formes : Analyse et spécification des besoins 12/38 Besoins Fonctionnels
  13. 13. Réutilisabilité Maintenabilité Documentation Extensibilité Fiabilité Analyse et spécification des besoins 13/38 Besoins Non-Fonctionnels
  14. 14. Analyse et spécification des besoins 14/38 Cas d’utilisation Développeur Client
  15. 15. Conception du projet 15/38
  16. 16. Conception du projet Architecture du projet 16/38
  17. 17. Conception du projet Architecture du projet : modèle adopté MVC 17/38
  18. 18. Conception du projet Couche présentation Couche service Couche métier Architecture du projet 18/38
  19. 19. Conception du projet Architecture du projet : La couche métier 19/38
  20. 20. Conception du projet Diagrammedeclassessimplifié dupackageOpenCVFilter 20/38
  21. 21. Conception du projet Couche présentation Couche service Couche métier Architecture du projet 21/38
  22. 22. Conception du projet Architecture du projet : la couche service 22/38
  23. 23. Conception du projet Diagrammedeclassesdupackage service 23/38
  24. 24. Conception du projet Couche présentation Couche service Couche métier Architecture du projet 24/38
  25. 25. Conception du projet Architecture du projet : la couche présentation 25/38
  26. 26. Conception du projet Diagrammedeclassesdupackage CV_Test.GUI.controllers 26/38
  27. 27. Implémentation du projet 27/38
  28. 28. Microsoft LifeCam HD-5000 Implémentation du projet • 720p en vidéo et photo • Autofocus => netteté de l’image • Très large angle de vision • TrueColor • Vidéos HD de qualité • Correction automatique de la luminosité 28/38
  29. 29. Implémentation du projet JavaCV Environnement logiciel 29/38
  30. 30. Contexte général Méthodologie SCRUM 30/38
  31. 31. Implémentation du projet Démo 31/38
  32. 32. Contraintes rencontrées 32/38
  33. 33. Contraintes rencontrées Contraintes techniques • Nouvelles technologies et bibliothèques: JavaFX, OpenCV, JavaCV • Application des filtres de traitement vidéo • Algorithmes de reconnaissances de formes • Reconnaissance de texte : outils d’OCR • Calibration de la caméra 33/38
  34. 34. Contraintes rencontrées Coté organisationnel • Manque de réutilisation du code • Design des interfaces utilisateur • Recherche de l’information: algorithmes à utiliser 34/38
  35. 35. Conclusion et perspectives 35/38
  36. 36. Conclusion et perspectives Apport personnel • Travail sur un projet client de grand calibre destiné à être utilisé à l’échelle internationale. • Assimilation de notions complexes relatives à l’imagerie informatique. • Utilisation d’outils mathématiques dans des algorithmes informatiques. • Acquisition de notions d’architecture logicielle. • Contact direct et réunions régulières avec le client. • Adoption d’une méthode agile de gestion de projet : SCRUM 36/38
  37. 37. Perspectives du projet • Implémentation du module de réalité augmentée • Ajout d’une couche persistance : utilisation d’une base de données. • Intégration à une application mobile. Conclusion et perspectives 37/38

×