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

Les caméras deviennent-elles plus intelligentes, ou s’améliorent-elles simplement pour optimiser les images ? Tout dépend de la façon dont elles traitent et affinent les données visuelles.

Au cœur de cette évolution se trouvent deux technologies clés : le traitement d’images et la vision par ordinateur. Bien qu’elles soient souvent citées ensemble, elles remplissent des fonctions différentes. Le traitement d’images vise à améliorer les images, à régler 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 telles que la reconnaissance faciale, la détection d’objets et l’analyse de scènes en temps réel.

Ces 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 vaste. 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 atteindre 378,71 milliards de dollars d’ici 2034.

Dans cet article, nous verrons comment fonctionnent le traitement d’images et la vision par ordinateur, quelles sont leurs applications concrètes et comment ces domaines se recoupent.

Aperçu : vision par ordinateur ou traitement d’images#

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

En outre, 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 comprennent la détection d’objets, la segmentation d’instances, la classification d’images et le suivi d’objets. La vision par ordinateur est largement utilisée dans des applications comme les voitures autonomes, où elle aide à reconnaître les piétons, les panneaux de signalisation et les autres véhicules en temps réel afin d’assurer une conduite sûre.

Le traitement d’images, quant à lui, vise à modifier les images au moyen de fonctions mathématiques qui ajustent les valeurs des pixels sans comprendre réellement l’image dans son ensemble. Des techniques comme la réduction du bruit, l’accentuation et l’amélioration du contraste modifient les couleurs et l’intensité des pixels individuels afin d’améliorer la qualité de l’image, mais elles ne reconnaissent ni les objets ni les formes, et n’en interprètent pas le sens. C’est la vision par ordinateur qui assure ce niveau de compréhension.

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

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

Comment fonctionne le traitement d’images#

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

Le traitement d’images consiste à décomposer les images en pixels individuels, puis à les manipuler pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour détecter les contours, les algorithmes recherchent dans les pixels des changements brusques de valeur. Les systèmes d’IA peuvent ainsi reconnaître plus facilement les objets ou les motifs avec précision. De l’amélioration des photos de smartphone à l’optimisation des images des caméras de sécurité, en passant par la numérisation de documents pour en améliorer la lisibilité, le traitement d’images est couramment utilisé dans les applications quotidiennes où la qualité visuelle compte.

Fig. 2. Exemple d’utilisation du traitement d’images pour détecter les contours.

Exploration des techniques de traitement d’images#

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

• Mise en correspondance de modèles : 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 de l’image en calculant la moyenne des valeurs des pixels ; cette technique est souvent utilisée en 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 (agrandissement des objets), l’érosion (réduction de la taille des objets), l’ouverture (suppression du bruit de petite taille) et la fermeture (comblement des 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’images. Ces bibliothèques fournissent des fonctions préconstruites 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 facilement à d’autres outils et proposent une documentation complète. Le traitement d’images devient ainsi plus rapide, plus efficace et accessible, même sans expertise approfondie dans le domaine.

Comment fonctionne la vision par ordinateur#

Certains des modèles de vision par ordinateur les plus avancés aujourd’hui sont issus de la série YOLO (Tu ne regardes qu’une seule fois). Au fil des ans, de nouvelles versions ont été publiées, chacune améliorant la précision et l’efficacité. À la date de rédaction, la dernière version, Ultralytics YOLO11, offre une précision et des performances encore meilleures (elle a depuis été remplacée par Ultralytics YOLO26).

Les modèles comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés sur mesure pour reconnaître des objets spécifiques et 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.
• Segmentation d’instances : elle divise une image en parties ou en régions significatives, par exemple pour isoler des organes individuels dans des examens médicaux.
• Classification d’images : elle attribue des étiquettes à des images entières, par exemple pour déterminer si une image contient un chien ou un chat.
• Estimation de pose : elle suit le mouvement et la position des objets, par exemple pour détecter des gestes ou des 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 la condition 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’images#

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

Surveillance du bétail par vision par ordinateur#

Tu t’es déjà demandé comment les grandes exploitations agricoles suivent leur bétail ? Surveiller manuellement des centaines d’animaux prend beaucoup de temps, mais les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11 permettent d’automatiser la surveillance des animaux.

Ultralytics YOLO11 peut détecter, suivre et analyser des animaux en temps réel, ce qui aide les agriculteurs 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 qu’une meilleure prise en charge globale des animaux.

Fig. 4. Exemple de surveillance du comportement animal avec YOLO11.

Comptage du bétail par traitement d’images#

De même, le traitement d’images peut servir à surveiller le bétail en comptant les animaux dans des espaces contrôlés comme les enclos ou les étables. Dans les images dont l’arrière-plan est uniforme, des techniques de traitement d’images comme le seuillage et la détection de contours, qui permet d’identifier les limites des objets, peuvent servir à détecter et à compter les animaux. Ces méthodes utilisent des techniques comme la suppression de l’arrière-plan, la détection des contours et la segmentation pour identifier la forme du bétail.

Fig. 5. Exemple d’utilisation du traitement d’images pour détecter des animaux.

Tu te dis peut-être que cela ressemble tout simplement à de la vision par ordinateur. Quelle est donc la différence ?

La différence essentielle est que le traitement d’images analyse les valeurs et les motifs des pixels sans vraiment comprendre ce qu’il observe. 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’images ne reconnaît pas les animaux individuellement et ne les distingue pas : il se contente de les compter en fonction de leur forme et de leur taille. Cette méthode est utile pour compter et surveiller le bétail, mais elle a ses limites. Si les animaux se chevauchent, changent de position ou si les conditions d’éclairage varient, la précision peut en pâtir. De plus, elle ne peut ni suivre les animaux au fil du temps ni fournir d’informations sur leur comportement, deux avantages essentiels de la vision par ordinateur.

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

Le traitement d’images 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’images 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 en extraire des informations pertinentes.

Par exemple, en analyse médico-légale, le traitement d’images et la vision par ordinateur peuvent être combinés pour analyser les empreintes de chaussures relevées sur des scènes de crime. Des techniques de traitement d’images comme l’amélioration du contraste et la détection des contours peuvent rendre les empreintes plus nettes et plus faciles à examiner. 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 mieux les définir.

Une fois les images traitées à l’aide de ces techniques, les modèles de vision par ordinateur peuvent utiliser des méthodes de comparaison de motifs pour comparer les empreintes aux bases de données médico-légales et améliorer la précision de l’identification. Cette combinaison de technologies facilite le traitement et l’interprétation des preuves médico-légales par les enquêteurs.

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

Points clés à retenir#

La vision par ordinateur et le traitement d’images vont de pair pour améliorer, analyser et interpréter les données visuelles. Le traitement d’images 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 l’IA visuelle évolue, la vision par ordinateur et le traitement d’images renforceront l’automatisation, l’analyse en temps réel et la prise de décision dans différents domaines. De l’amélioration de la reconnaissance d’images à l’affinement de la détection de motifs, ces technologies rendront les systèmes d’IA visuelle plus précis, plus efficaces et plus aptes à comprendre les données visuelles dans des applications concrètes.

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