Contenus :

• Approfondissement de l'algorithme de Canny : lissage gaussien, gradient, suppression des non-maximums, double seuillage, suivi des contours.
• Comparaison des opérateurs de détection de contours : Sobel vs Prewitt vs Roberts vs Canny.
• Détection de contours en présence de bruit : importance du lissage, choix des paramètres.
• Détection de contours dans des images en couleurs.
• Applications : détection d'objets, analyse de formes, vision industrielle.
• Exercices pratiques : optimisation des paramètres de Canny, comparaison des méthodes sur des images bruitées, analyse de cas concrets.

Objectifs pédagogiques :

• Maîtriser l'algorithme de Canny en profondeur.
• Comparer différentes méthodes de détection de contours.
• Appliquer la détection de contours dans des contextes réels.