Intelligence Artificielle - OpenCV

Analyse d'un flux video

A faire soi-même, Tutoriels

Introduction

Cette étape va nous permettre de configurer l’analyse d’un flux vidéo et d’une liste d’images. Les cas concrets d’utilisation sont typiquement :

  1. Analyse en temps réel d’un flux de vidéo surveillance.
  2. Analyse de pièces jointes de courriels envoyés par un système de vidéo surveillance.

L’idée est de désactiver les alertes de notre système et de créer notre propre lanceur d’alerte.

Nous nous allons compiler depuis les sources.

II. Build

Avant de commencer on vérifie qu’on a toutes les dépendances obligatoires pour continuer :

GCC 4.4.x ou +
CMake 2.8.7 ou +
Git
GTK+2.x ou +, avec header (libgtk2.0-dev)
pkg-config
Python 2.6 ou + and Numpy 1.5 ou + avec (python-dev, python-numpy)
ffmpeg ou libav avec: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
[optionnel] libtbb2 libtbb-dev
[optionnel] libdc1394 2.x
[optionnel] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
[optionnel] CUDA Toolkit 6.5 ou +

Pour commencer on récupère les sources :

cd ~/<dossier_de_travail>
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

On se place à la racine d’OpenCV :

cd ~/opencv
mkdir build
cd build

#verification des dépendances et création du Makefile
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

#On lance le build avec 7 threads en parallèles :
make -j7

make -j7

make -j7

III. Install

Quand la compilation est enfin terminée. On lance l’installation depuis le répertoire du build cela installera la librairie dans /usr/local/.

 sudo make install

OpenCV est alors installé sur notre machine. Félicitations.

IV. Darknet

Darknet est une bibliothèque en python qui utilise un détecteur très avancé et très performant.

Darknet.

Pour profiter d’OpenCV, on modifie le Makefile en changeant OpenCV =1 et si on a une machine qui emporte un GPU Nvidia GPU = 1

Si ce n’est pas déjà fait, on installe Darknet

cd ~/<dossier_de_travail>
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make

V. On teste Darknet

On peut télécharger le fichier pré-entraîné yolov3.weights 

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg ../darknet/yolov3.weights  data/person.jpg

La detection est très rapide. Son potentiel est vraiment impressionnant !

make -j7

Darknet reconnaît les formes sur l'images en 0.667954 seconde

VI. Conclusion

Nous avons installé OpenCV et Darknet. On va pouvoir continuer notre projet d’analyse d’images.

Dans la prochaine étape nous allons voir comment lire et analyser en temps réel un flux vidéo

make -j7

C'est pas faux !

Suite du tutoriel : à venir très bientôt !

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