Vision par ordinateur et traitement d’images : les principales différences

Les caméras deviennent-elles plus intelligentes, ou sont-elles simplement plus performantes pour améliorer les images ? Tout dépend de la manière dont elles traitent et affinent les données visuelles.

Au cœur de cette évolution se trouvent deux technologies clés : le traitement d’image et la vision par ordinateur. Bien qu’elles soient souvent mentionnées ensemble, elles ont des objectifs différents. Le traitement d’image vise à améliorer les images, à ajuster la luminosité, à accentuer les détails et à réduire le bruit, sans nécessairement comprendre ce qu’elles contiennent.

La vision par ordinateur, quant à elle, va plus loin en permettant aux machines de reconnaître et d’interpréter les images et les vidéos comme le font les humains. Elle rend ainsi possibles des tâches comme la reconnaissance faciale, la détection d’objets et l’analyse de scènes en temps réel.

Les deux technologies deviennent essentielles dans de nombreux secteurs. De l’amélioration des photos prises avec un smartphone à l’alimentation des voitures autonomes, leur impact est considérable. D’ici 2033, le marché de la vision par ordinateur devrait atteindre 111,43 milliards de dollars, tandis que le marché du traitement numérique des images devrait probablement atteindre 378,71 milliards de dollars d’ici 2034.

Dans cet article, nous allons découvrir comment fonctionnent le traitement d’image et la vision par ordinateur, quelles sont leurs applications concrètes et comment ils se recoupent. C’est parti !

Vue d’ensemble : vision par ordinateur ou traitement d’image#

La vision par ordinateur et le traitement d’image travaillent tous deux sur des images, mais leurs objectifs diffèrent. La vision par ordinateur aide les machines à comprendre les images ou les vidéos et à prendre des décisions en fonction de celles-ci. À l’inverse, le traitement d’image vise à améliorer ou à modifier une image pour la rendre plus claire ou plus esthétique, sans en interpréter le contenu.

De plus, les solutions de vision par ordinateur s’appuient sur des modèles comme Ultralytics YOLO11 pour analyser et comprendre le contenu d’une image. Les tâches courantes de vision par ordinateur incluent la détection d’objets, la classification d’images, la segmentation d’instances et le suivi d’objets. La vision par ordinateur est largement utilisée dans des applications telles que les voitures autonomes, où elle aide à reconnaître les piétons, les panneaux de signalisation et les autres véhicules en temps réel afin de garantir une conduite sûre.

Le traitement d’image, quant à lui, vise à modifier les images à l’aide de fonctions mathématiques qui ajustent les valeurs des pixels sans réellement comprendre l’image dans son ensemble. Des techniques comme la réduction du bruit, la netteté et l’amélioration du contraste modifient les couleurs et l’intensité de chaque pixel pour améliorer la qualité de l’image, mais elles ne reconnaissent pas les objets, les formes ou la signification de l’image. Ce niveau de compréhension relève de la vision par ordinateur.

Fig. 1. Comparaison entre la vision par ordinateur et le traitement d’image. Image de l’auteur.

Tu peux considérer le traitement d’image comme une boîte à outils qui améliore l’image en la rendant plus claire ou plus esthétique. Une fois l’image traitée, la vision par ordinateur peut jouer le rôle du cerveau qui analyse les images pour effectuer différentes tâches.

Comment fonctionne le traitement d’image#

Le traitement d’image est un concept fondamental qui a jeté les bases du développement de la vision par ordinateur. Il consiste à utiliser des algorithmes pour améliorer, analyser ou modifier des données visuelles comme des photos et des vidéos. Il permet de manipuler et d’améliorer les images numériques en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste et la balance des couleurs, ou en filtrant le bruit. Ces méthodes préparent les images à une analyse plus avancée par les modèles de vision par ordinateur.

Le traitement d’image fonctionne en décomposant les images en pixels individuels, puis en manipulant chacun d’eux pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour détecter les contours, les algorithmes recherchent des variations soudaines dans les valeurs des pixels. Les systèmes d’IA peuvent ainsi reconnaître plus facilement et plus précisément les objets ou les motifs. De l’amélioration des photos prises avec un smartphone à l’optimisation des images de caméras de sécurité et à la numérisation de documents pour une meilleure lisibilité, le traitement d’image est couramment utilisé dans les applications quotidiennes où l’amélioration de la qualité visuelle est importante.

Fig. 2. Exemple d’utilisation du traitement d’image pour la détection des contours.

Exploration des techniques de traitement d’image#

Voici quelques exemples de techniques clés de traitement d’image :

• Comparaison à un modèle : compare des parties d’une image à un modèle prédéfini afin de localiser des motifs ou des objets spécifiques.

• Flou (lissage) : réduit le bruit et les détails d’une image en calculant la moyenne des valeurs des pixels. Cette technique est couramment utilisée lors du prétraitement avant une analyse plus poussée.

• Opérations morphologiques : elles ajustent la forme des objets dans une image à l’aide de techniques comme la dilatation (qui agrandit les objets), l’érosion (qui les réduit), l’ouverture (qui supprime le bruit de petite taille) et la fermeture (qui comble les petits espaces).

• Seuillage : sépare les objets de l’arrière-plan en fonction de l’intensité des pixels, ce qui facilite la segmentation et l’extraction de caractéristiques.

Les développeurs utilisent souvent des outils spécialisés comme OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow et PyTorch pour appliquer facilement des techniques de traitement d’image. Ces bibliothèques fournissent des fonctions prêtes à l’emploi et des algorithmes optimisés, évitant d’avoir à écrire du code complexe à partir de zéro.

Elles prennent également en charge plusieurs langages de programmation, s’intègrent bien à d’autres outils et proposent une documentation complète, ce qui rend le traitement d’image plus rapide, plus efficace et accessible même aux personnes qui ne possèdent pas une expertise approfondie dans ce domaine.

Comment fonctionne la vision par ordinateur#

Certains des modèles de vision par ordinateur les plus avancés d’aujourd’hui sont issus de la série YOLO (« Vous ne regardez qu’une seule fois » (YOLO)). Au fil des années, de nouvelles versions ont été publiées, chacune améliorant la précision et l’efficacité. La dernière version, Ultralytics YOLO11, offre une précision et des performances encore meilleures.

Des modèles comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés sur mesure pour reconnaître des objets spécifiques et sont capables de gérer plusieurs tâches de vision par ordinateur, notamment la détection d’objets, la segmentation d’instances et le suivi d’objets en temps réel.

Voici un aperçu rapide des tâches de vision par ordinateur prises en charge par Ultralytics YOLO11 :

• Détection d’objets : elle identifie et localise les objets dans une image, par exemple les piétons pour les voitures autonomes.

• Classification d’images : elle attribue des étiquettes à des images entières, par exemple pour déterminer si une image contient un chien ou un chat.

• Segmentation d’instances : elle divise une image en parties ou régions significatives, par exemple pour isoler chaque organe dans des examens médicaux.

• Estimation de pose : elle suit le mouvement et la position des objets, par exemple en détectant les gestes ou les changements de posture. Appliquée aux humains, elle peut analyser les mouvements du corps en temps réel, ce qui la rend utile pour des applications comme le suivi de l’activité physique et la rééducation.

Fig. 3 Tâches de vision par ordinateur prises en charge par Ultralytics YOLO11.

Applications de la vision par ordinateur et du traitement d’image#

Maintenant que nous avons vu comment fonctionnent la vision par ordinateur et le traitement d’image, examinons leurs applications concrètes et les domaines où ils se recoupent.

Surveillance du bétail à l’aide de la vision par ordinateur#

T’es-tu déjà demandé comment les grandes exploitations agricoles suivent leur bétail ? Surveiller manuellement des centaines d’animaux prend du temps, mais avec des modèles de vision par ordinateur comme YOLO11, la surveillance des animaux peut être automatisée.

Ultralytics YOLO11 peut détecter, suivre et analyser les animaux en temps réel, ce qui aide les éleveurs à gérer efficacement leur bétail. Les informations issues de ce type d’analyse peuvent contribuer à détecter les premiers signes de problèmes de santé, comme la boiterie, et permettre une intervention plus rapide ainsi que de meilleurs soins généraux pour les animaux.

Fig. 4. Exemple de surveillance du comportement animal à l’aide de YOLO11.

Comptage du bétail avec le traitement d’image#

De même, le traitement d’image peut être utilisé pour surveiller le bétail en comptant les animaux dans des environnements contrôlés comme les enclos ou les étables. Dans les images présentant des arrière-plans uniformes, des techniques de traitement d’image comme le seuillage et la détection des contours (qui permet d’identifier les limites des objets) peuvent servir à détecter et à compter les animaux. Ces méthodes utilisent notamment la suppression de l’arrière-plan, la détection des contours et la segmentation pour identifier la forme des animaux.

Fig. 5. Exemple d’utilisation du traitement d’image pour détecter les animaux.

Tu te dis peut-être que cela ressemble exactement à de la vision par ordinateur. Alors, quelle est la différence ?

La principale différence est que le traitement d’image analyse les valeurs et les motifs des pixels sans réellement comprendre ce qu’il voit. Il détecte les contours et les formes pour compter les animaux individuellement, et certaines techniques peuvent même aider à séparer les animaux lorsqu’ils sont proches les uns des autres dans les images.

Cependant, contrairement à la vision par ordinateur, le traitement d’image ne reconnaît pas les animaux individuellement et ne les distingue pas les uns des autres : il les compte uniquement en fonction de leur forme et de leur taille. Cela le rend utile pour compter et surveiller le bétail, mais il présente des limites. Si les animaux se chevauchent, changent de position ou si les conditions d’éclairage varient, la précision peut être affectée. De plus, il ne peut pas suivre les animaux au fil du temps ni fournir d’informations sur leur comportement, qui sont des avantages essentiels de la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur et le traitement d’image peuvent fonctionner ensemble#

Le traitement d’image et la vision par ordinateur sont des domaines étroitement liés qui peuvent souvent être intégrés pour améliorer l’exactitude et l’efficacité de l’analyse des données visuelles. Le traitement d’image peut affiner les données brutes en améliorant leur qualité, en supprimant le bruit et en mettant en évidence les caractéristiques clés, afin que les modèles de vision par ordinateur puissent extraire des informations pertinentes.

Par exemple, dans l’analyse criminalistique, le traitement d’image et la vision par ordinateur peuvent fonctionner ensemble pour analyser des empreintes de chaussures trouvées sur des scènes de crime. Des techniques de traitement d’image comme l’amélioration du contraste et la détection des contours peuvent améliorer la netteté des empreintes et faciliter leur évaluation. L’amélioration du contraste ajuste la luminosité et la netteté pour rendre les détails plus visibles, tandis que la détection des contours accentue les contours pour une meilleure définition.

Une fois les images traitées à l’aide de ces techniques, les modèles de vision par ordinateur peuvent utiliser des techniques de comparaison de motifs pour comparer les empreintes à des bases de données criminalistiques, ce qui rend l’identification plus précise. Cette combinaison de technologies facilite le traitement et l’interprétation des preuves criminalistiques par les enquêteurs.

Fig. 6. Utilisation du traitement d’image et de la vision par ordinateur pour détecter des empreintes de chaussures.

Points clés à retenir#

La vision par ordinateur et le traitement d’image vont de pair pour améliorer, analyser et interpréter les données visuelles. Le traitement d’image améliore la qualité des images et en extrait les caractéristiques clés, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en fournissant des informations.

À mesure que la Vision AI continue d’évoluer, la vision par ordinateur et le traitement d’image renforceront l’automatisation, l’analyse en temps réel et la prise de décision dans divers domaines. De l’amélioration de la reconnaissance d’images au perfectionnement de la détection de motifs, ces technologies rendront les systèmes de Vision AI plus précis, plus efficaces et plus capables de comprendre les données visuelles dans des applications concrètes.

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