Projet Algorithme de détection de voiture sur photos & vidéos

Présentation du Projet

Ce projet utilise des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter et suivre des voitures et des piétons dans une vidéo. L’objectif principal est de démontrer l’application des classificateurs en cascade de Haar pour la détection d’objets en temps réel.

Les points clés

Algorithmes Utilisés

Classificateurs en Cascade de Haar: Le projet utilise des fichiers XML pré-entraînés pour la détection de voitures et de piétons. Ces classificateurs sont basés sur l’algorithme de Viola-Jones, qui est efficace pour la détection rapide d’objets dans des images.

Fonctionnalités du Projet

  1. Chargement des Classificateurs:
    • Le projet charge deux classificateurs en cascade : un pour la détection de voitures (car_detector.xml) et un autre pour la détection de piétons (haarcascade_fullbody.xml).

  2. Traitement Vidéo:
    • Le projet lit une vidéo (2.mp4) et traite chaque image pour détecter des objets d’intérêt.

  3. Conversion en Niveaux de Gris:
    • Chaque image de la vidéo est convertie en niveaux de gris pour simplifier le processus de détection, car les classificateurs fonctionnent mieux sur des images en niveaux de gris.

  4. Détection et Annotation:
    • Les voitures et les piétons sont détectés dans chaque image. Des rectangles rouges sont dessinés autour des voitures détectées et des rectangles jaunes autour des piétons.

  5. Affichage en Temps Réel:
    • Les résultats de la détection sont affichés en temps réel dans une fenêtre nommée “Détection de voiture”, redimensionnée à 800×600 pixels.

  6. Interaction Utilisateur:
    • Le programme continue de traiter la vidéo jusqu’à ce que l’utilisateur appuie sur la touche ‘Q’ pour quitter.

Points Forts

  • Détection en Temps Réel: Le projet est capable de traiter et d’afficher des résultats en temps réel, ce qui est crucial pour des applications telles que la surveillance vidéo.
  • Simplicité et Efficacité: En utilisant des classificateurs pré-entraînés, le projet est simple à mettre en œuvre tout en restant efficace pour la détection d’objets.

Applications Potentielles

  • Surveillance de la Circulation: Peut être utilisé pour surveiller le trafic routier en détectant les véhicules et les piétons.
  • Systèmes de Sécurité: Peut être intégré dans des systèmes de sécurité pour détecter des intrus ou surveiller des zones spécifiques.

Ce projet est un excellent exemple de l’application des techniques de vision par ordinateur pour résoudre des problèmes du monde réel.