Les meilleurs livres sur la vision par ordinateur à lire absolument

Que vous débutiez dans l'IA ou que vous soyez déjà expert en apprentissage automatique, la vision par ordinateur est un domaine passionnant et en plein essor. Mais avec autant d'ouvrages disponibles, il est difficile de savoir par où commencer ni ce qui vaut la peine d'être lu. C'est pourquoi nous avons sélectionné les meilleurs ouvrages sur la vision par ordinateur pour tous les niveaux, des guides pour débutants aux ouvrages avancés regorgeant d'exemples concrets. Plongeons-nous dans le vif du sujet.

Applications de la vision par ordinateur et de l'IA Expérience supérieure

La vision par ordinateur, un domaine transformateur de l'intelligence artificielle, permet aux machines d'interpréter et d'agir sur les données visuelles, révolutionnant ainsi les industries du monde entier - des véhicules autonomes naviguant sur des routes complexes aux systèmes d'imagerie médicale détectant les anomalies, les applications de la vision par ordinateur sont vastes et percutantes. IA supérieure illustre l'application pratique de la vision par ordinateur pour résoudre des problèmes concrets. Spécialisée dans les solutions d'IA sur mesure, notre entreprise a réalisé des projets innovants, comme un système de détection de déchets par drone pour une organisation semi-gouvernementale. Cette application SIG a utilisé la vision par ordinateur pour identifier les déchets à partir d'images aériennes, optimisant ainsi les itinéraires de collecte des déchets, réduisant les coûts de 50% et améliorant la précision de détection de 7% par rapport aux experts humains. Un autre projet impliquait le transfert de l'IA pour l'imagerie médicale, permettant la réutilisation de modèles d'apprentissage automatique existants dans différents domaines d'imagerie. Ces initiatives mettent en lumière l'expertise d'AI Superior en matière de détection d'objets, d'analyse d'images et d'automatisation des processus, au service de secteurs tels que l'industrie manufacturière, la santé et les services publics. 

Les activités d'AI Superior en automatisation industrielle incluent des systèmes d'assurance qualité qui détectent les défauts dans les processus de fabrication, rationalisent la production et réduisent les déchets. Nos solutions s'étendent également aux villes intelligentes et au commerce de détail, où le traitement vidéo en temps réel et l'analyse prédictive améliorent l'efficacité opérationnelle. En intégrant la vision par ordinateur à l'IoT et au machine learning, AI Superior stimule l'innovation et aide ses clients à atteindre l'évolutivité et des avantages concurrentiels. 

1. Programmation de vision par ordinateur avec Python : outils et algorithmes pour l'analyse d'images par Jan Erik Solem

Programmation de la vision par ordinateur avec Python : Outils et algorithmes pour l'analyse d'images, de Jan Erik Solem, est un guide pratique pour ceux qui s'intéressent à la vision par ordinateur. Ce livre pratique offre une introduction complète aux techniques de vision par ordinateur, notamment la reconnaissance d'objets, la reconstruction 3D, l'imagerie stéréo et la réalité augmentée, toutes implémentées en Python. L'auteur, Jan Erik Solem, est un passionné de Python, chercheur et entrepreneur en vision par ordinateur, fort de son expérience de professeur associé et de directeur technique de startup. Il utilise Python pour la vision par ordinateur dans l'enseignement, la recherche et les applications industrielles depuis de nombreuses années. Le livre comprend des exemples de code complets avec des explications sur la façon de reproduire et d'exploiter chaque exemple, ainsi que des exercices pour aider les lecteurs à appliquer leurs connaissances. Il est conçu pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés possédant des compétences de base en programmation et en mathématiques.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques de traitement d’images de base, notamment le filtrage, la segmentation et la détection de caractéristiques.
• Sujets avancés tels que l'assemblage d'images, la reconnaissance d'objets et la modélisation 3D à l'aide de Python.
• Utilisation pratique des bibliothèques Python telles que NumPy, PIL et SciPy pour les tâches de vision.

À qui s'adresse ce livre :

• Débutants en vision par ordinateur avec des connaissances de base en Python à la recherche d'une introduction pratique.
• Programmeurs ou chercheurs intermédiaires souhaitant appliquer des algorithmes de vision à des problèmes du monde réel.

2. Vision par ordinateur moderne avec PyTorch par V Kishore Ayyadevara et Yeshwanth Reddy

Vision par ordinateur moderne avec PyTorch : Explorez les concepts du deep learning et implémentez plus de 50 applications d'images du monde réel, par V Kishore Ayyadevara et Yeshwanth Reddy. Ce guide complet associe les principes fondamentaux des réseaux neuronaux aux techniques avancées de vision par ordinateur (CV). La deuxième édition, publiée en juin 2024, propose une feuille de route actualisée à travers des architectures de pointe, notamment des transformateurs et des modèles de diffusion, adaptées aux applications du monde réel. Avec plus de 50 projets pratiques, les lecteurs peuvent se plonger dans des tâches allant de la classification d'images et de la détection d'objets à la modélisation générative et à l'IA multimodale. Les auteurs, tous deux data scientists chevronnés, proposent des éclairages sur le déploiement de modèles à l'aide d'outils comme FastAPI et Docker, garantissant une compréhension globale du développement du modèle à son déploiement en production. Accompagné d'un code accessible sur GitHub et compatible avec Google Colab, ce livre constitue une ressource précieuse pour ceux qui cherchent à exploiter PyTorch pour relever les défis de la CV.

Qu'allez-vous apprendre :

• Principes fondamentaux de l'apprentissage en profondeur, notamment les CNN, les RNN et l'apprentissage par transfert pour les tâches de vision.
• Mise en œuvre de plus de 50 applications, telles que la reconnaissance faciale et la génération d'images.
• Techniques avancées telles que les GAN, les transformateurs et l'apprentissage par renforcement de la vision.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs Python intermédiaires avec des connaissances de base en apprentissage automatique.
• Scientifiques et ingénieurs de données souhaitant se spécialiser dans l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur.

3. Vision par ordinateur : modèles, apprentissage et inférence par Simon J.D. Prince

Computer Vision: Models, Learning, and Inference de Simon J.D. Prince est une exploration complète et mathématiquement rigoureuse de la vision par ordinateur moderne à travers le prisme de la modélisation probabiliste. Publié par Cambridge University Press, ce manuel de 598 pages offre une introduction autonome qui débute par les concepts fondamentaux des probabilités et de l'ajustement de modèles, pour évoluer progressivement vers des systèmes de vision complexes. L'approche de Prince met l'accent sur l'utilisation des données d'apprentissage pour apprendre les relations entre les images observées et des aspects du monde, tels que les structures 3D ou les classes d'objets, permettant ainsi aux lecteurs de tirer de nouvelles inférences à partir de nouvelles données d'images. La clarté et la profondeur de l'ouvrage ont été saluées par des experts du domaine, notamment William T. Freeman du MIT, qui l'a décrit comme « un livre magnifique, montrant tout de manière claire et intuitive », et David J. Fleet de l'Université de Toronto, qui a souligné son utilité pour les étudiants et les chercheurs. Avec plus de 350 illustrations en couleur et plus de 70 algorithmes décrits de manière suffisamment détaillée pour être mis en œuvre, ce texte sert à la fois de ressource pédagogique et de guide pratique pour ceux qui cherchent à comprendre les fondements mathématiques de la vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Modèles probabilistes pour la vision, y compris les méthodes bayésiennes et les modèles graphiques.
• Techniques de classification d'images, de détection d'objets et de compréhension de scènes.
• Algorithmes d'inférence comme la chaîne de Markov Monte Carlo et les méthodes variationnelles.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants diplômés et chercheurs en vision par ordinateur ou en apprentissage automatique.
• Professionnels possédant une solide formation mathématique et recherchant des connaissances théoriques.

4. Vision par ordinateur : algorithmes et applications par Richard Szeliski

Computer Vision: Algorithms and Applications de Richard Szeliski est un manuel complet et de référence qui explore les diverses techniques utilisées pour analyser et interpréter les images. L'ouvrage aborde non seulement les concepts fondamentaux, mais explore également des applications concrètes et complexes, telles que la recherche d'images, la navigation autonome et la réalité augmentée. Szeliski adopte une approche scientifique pour formuler les problèmes de vision par ordinateur, les analyser à l'aide des derniers modèles classiques et d'apprentissage profond, et les résoudre grâce à des principes d'ingénierie rigoureux. La deuxième édition intègre de nouveaux éléments sur l'apprentissage profond et des applications telles que la photographie numérique mobile, la navigation autonome et la réalité augmentée. Avec plus de 1 500 nouvelles citations et 200 nouvelles figures, l'ouvrage reflète les avancées significatives du domaine au cours de la dernière décennie. Structuré pour soutenir les programmes scolaires actifs et les cours axés sur les projets, il comprend des exercices à la fin de chaque chapitre, mettant l'accent sur les tests d'algorithmes et proposant des suggestions de projets de mi-semestre. Des documents complémentaires et des sujets mathématiques détaillés sont fournis en annexe, couvrant l'algèbre linéaire, les techniques numériques, la théorie de l'estimation, les jeux de données et les logiciels.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques de vision de base, notamment la formation d’images, la détection de caractéristiques et la vision stéréo.
• Sujets avancés tels que l'estimation du mouvement, la reconstruction 3D et les applications d'apprentissage en profondeur.
• Informations pratiques sur les applications de la vision en robotique, en imagerie médicale et plus encore.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants et enseignants à la recherche d'un manuel complet sur la vision par ordinateur.
• Professionnels ayant besoin d'une référence pour les algorithmes et applications de vision.

5. Apprentissage profond pour les systèmes de vision par Mohamed Elgendy

Deep Learning for Vision Systems de Mohamed Elgendy est un guide pratique qui fait le lien entre les concepts théoriques du deep learning et les applications pratiques de la vision par ordinateur. Publié par Manning Publications en 2020, cet ouvrage de 480 pages propose une approche structurée pour la création de systèmes de vision intelligents et évolutifs, capables d'interpréter et de réagir aux données visuelles dans des scénarios réels. Expert chevronné en IA, fort de son expérience chez Amazon et Twilio, Elgendy met à profit sa connaissance du secteur pour présenter des sujets complexes de manière accessible, ne nécessitant que des bases en algèbre au lycée. Enrichi de projets concrets et d'illustrations, l'ouvrage constitue une ressource précieuse pour ceux qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre les techniques de pointe du deep learning en vision par ordinateur. Les sujets abordés incluent la classification d'images, la détection d'objets, les modèles génératifs et les intégrations visuelles, offrant aux lecteurs une boîte à outils complète pour le développement d'applications de vision avancées. Grâce à son approche pratique et à ses explications claires, cet ouvrage constitue à la fois une ressource pédagogique et un guide pratique pour les futurs praticiens de la vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les CNN et l'apprentissage par transfert.
• Techniques de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation sémantique.
• Déploiement de modèles pratiques à l'aide de TensorFlow et Keras.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs possédant des connaissances de base en Python et en apprentissage automatique.
• Ingénieurs et scientifiques des données axés sur la création d'applications basées sur la vision.

6. Géométrie à vues multiples en vision par ordinateur par Richard Hartley et Andrew Zisserman

« Géométrie à vues multiples en vision par ordinateur » est un ouvrage fondateur qui explore les fondements mathématiques de la vision par ordinateur, en se concentrant plus particulièrement sur la géométrie des vues multiples. Rédigé par Richard Hartley et Andrew Zisserman, cet ouvrage propose une analyse complète de la géométrie projective et de ses applications en vision par ordinateur. Il aborde des sujets essentiels tels que l'étalonnage des caméras, la géométrie épipolaire et la reconstruction 3D, proposant des dérivations mathématiques rigoureuses ainsi que des algorithmes pratiques. La deuxième édition inclut un contenu mis à jour reflétant les dernières avancées du domaine. Grâce à de nombreuses illustrations et exemples, l'ouvrage facilite la visualisation de concepts complexes. Il constitue à la fois un manuel pour les étudiants et une référence pour les chercheurs et les professionnels. L'expertise des auteurs garantit une exploration approfondie et approfondie du sujet. Cet ouvrage est largement considéré comme une pierre angulaire de l'étude de la géométrie en vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Concepts fondamentaux de la géométrie projective et des contraintes épipolaires.
• Algorithmes pour la reconstruction 3D, l'étalonnage de la caméra et la vision stéréo.
• Techniques de correspondance structure-mouvement et multi-vues.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants diplômés et chercheurs en vision par ordinateur ou en robotique.
• Professionnels travaillant sur des applications de vision 3D nécessitant une expertise géométrique.

7. Vision par ordinateur : une approche moderne par David Forsyth et Jean Ponce

« Computer Vision: A Modern Approach » de David Forsyth et Jean Ponce offre une introduction complète au domaine de la vision par ordinateur. L'ouvrage allie fondements théoriques et applications pratiques, abordant des sujets tels que la formation d'images, la détection de caractéristiques et la reconnaissance d'objets. Il allie rigueur mathématique et exemples concrets, facilitant une compréhension approfondie de concepts complexes. Les auteurs mettent l'accent sur le développement d'algorithmes permettant aux machines d'interpréter l'information visuelle. Axé sur les tâches de vision de bas et de haut niveau, l'ouvrage offre un aperçu des défis et des solutions du domaine. De nombreuses illustrations et exercices enrichissent l'apprentissage. Cet ouvrage est largement utilisé dans les cours universitaires et constitue une ressource précieuse pour les praticiens. Son approche moderne reflète l'évolution du paysage de la recherche et des applications en vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Concepts fondamentaux de la vision, y compris la formation d'images et l'extraction de caractéristiques.
• Techniques de reconnaissance d'objets, d'analyse de mouvement et de compréhension de scènes.
• Fondements mathématiques des algorithmes et modèles de vision.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs étudiant la vision par ordinateur.
• Enseignants et chercheurs ayant besoin d’une référence complète.

8. Apprendre OpenCV 4 Computer Vision avec Python 3 par Joseph Howse et Joe Minichino

« Apprendre la vision par ordinateur avec OpenCV 4 et Python 3 » est un guide pratique pour créer des applications de vision par ordinateur avec OpenCV et Python. Ce livre aborde des concepts fondamentaux tels que le traitement d'images, l'analyse vidéo et les techniques d'apprentissage automatique. Il fournit des instructions étape par étape pour configurer OpenCV avec Python et développer des applications concrètes. Les sujets abordés incluent la détection des visages, le suivi d'objets et la réalité augmentée. L'auteur privilégie l'apprentissage pratique en proposant de nombreux exemples de code et exercices. Mis à jour pour OpenCV 4, ce livre reflète les dernières fonctionnalités et les meilleures pratiques. Il constitue une introduction accessible aux débutants et une référence utile aux développeurs expérimentés. À la fin de ce livre, les lecteurs auront les compétences nécessaires pour mettre en œuvre leurs propres projets de vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques de base d'OpenCV, y compris le traitement d'images et la détection de fonctionnalités.
• Applications avancées telles que la reconnaissance faciale, le suivi d’objets et la réalité augmentée.
• Implémentation basée sur Python des dernières fonctionnalités d'OpenCV 4.

À qui s'adresse ce livre :

• Débutants avec des compétences de base en Python, nouveaux dans la vision par ordinateur.
• Développeurs cherchant à créer des applications de vision pratiques avec OpenCV.

9. Fondements de la vision par ordinateur par Antonio Torralba, Phillip Isola et William T. Freeman

« Fondements de la vision par ordinateur » offre une introduction complète aux principes et techniques qui sous-tendent le domaine de la vision par ordinateur. L'ouvrage met l'accent sur le développement d'algorithmes permettant aux machines d'interpréter les informations visuelles du monde extérieur. Il aborde un large éventail de sujets, notamment la formation d'images, la détection de caractéristiques, la segmentation et la reconnaissance d'objets. Dans cet ouvrage, les auteurs allient rigueur mathématique et applications pratiques, offrant aux lecteurs des perspectives théoriques et une expérience pratique. Le texte est enrichi de nombreuses illustrations et exemples facilitant la compréhension de concepts complexes. Destiné aux étudiants comme aux professionnels, cet ouvrage sert à la fois de manuel et de guide de référence. Son approche structurée favorise une compréhension approfondie du sujet. En comblant le fossé entre théorie et pratique, cet ouvrage constitue une ressource précieuse pour l'étude de la vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques d’apprentissage en profondeur, notamment les CNN, les transformateurs et les modèles génératifs.
• Tâches de vision principales telles que la classification d'images, la segmentation et la détection d'objets.
• Aperçu des tendances émergentes telles que l’apprentissage auto-supervisé et les modèles vision-langage.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants et enseignants à la recherche d’un programme d’études moderne en vision par ordinateur.
• Des chercheurs et des professionnels explorent l’apprentissage profond dans la vision.

10. Mesures de vision par ordinateur : enquête, taxonomie et analyse par Scott Krig

« Computer Vision Metrics » de Scott Krig propose une analyse approfondie des métriques d'évaluation utilisées en vision par ordinateur. Cet ouvrage offre un aperçu complet des techniques et méthodologies d'évaluation des performances des systèmes de vision. Il catégorise et analyse différentes métriques, fournissant une taxonomie facilitant la compréhension de leurs applications et de leurs limites. Krig souligne l'importance de sélectionner des métriques adaptées à différentes tâches, telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation. Le texte est enrichi d'études de cas et d'exemples illustrant les implications pratiques du choix des métriques. Destiné aux praticiens comme aux chercheurs, cet ouvrage constitue un guide pour le développement et l'évaluation des algorithmes de vision par ordinateur. Son approche structurée facilite une compréhension approfondie de l'évaluation des performances en informatique visuelle. En reliant concepts théoriques et applications pratiques, cet ouvrage constitue une ressource précieuse pour l'étude des métriques de vision par ordinateur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Taxonomie complète des mesures de vision et des descripteurs de fonctionnalités.
• Techniques d'évaluation des algorithmes de traitement et de reconnaissance d'images.
• Méthodes pratiques pour optimiser les performances des systèmes de vision.

À qui s'adresse ce livre :

• Ingénieurs et chercheurs se concentrent sur l’évaluation et l’optimisation des algorithmes.
• Étudiants avancés étudiant les mesures de performance en vision par ordinateur.

11. Vision par ordinateur pour les effets visuels par Richard J. Radke

« Computer Vision for Visual Effects » de Richard J. Radke explore les liens entre la vision par ordinateur et les effets visuels au cinéma et à la télévision. L'ouvrage explore les algorithmes et techniques utilisés pour intégrer l'imagerie de synthèse aux séquences d'action réelle. Les sujets abordés incluent le suivi de caméra, la reconstruction 3D, le rendu d'images et la capture de mouvement. Radke met l'accent sur les applications pratiques, offrant un aperçu des défis et des solutions rencontrés dans l'industrie des effets visuels. Le texte est enrichi d'exemples tirés de projets concrets illustrant la mise en œuvre des techniques de vision par ordinateur en environnement de production. Destiné aux étudiants et aux professionnels, cet ouvrage constitue à la fois une ressource pédagogique et un guide de référence. Son approche structurée facilite une compréhension globale du rôle de la vision par ordinateur dans les effets visuels. En comblant le fossé entre théorie et pratique, cet ouvrage constitue un atout précieux pour l'étude de l'informatique visuelle.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques de capture de mouvement, de suivi de caméra et de rendu basé sur l'image.
• Algorithmes pour la reconstruction et la composition de scènes 3D dans les effets visuels.
• Applications pratiques de la vision dans la production de films et de jeux.

À qui s'adresse ce livre :

• Chercheurs en vision par ordinateur intéressés par les applications d'effets visuels.
• Artistes et cinéastes VFX à la recherche de connaissances en vision technique.

12. Vision Science : Des photons à la phénoménologie par Stephen E. Palmer

Stephen E. Palmer Science de la vision : des photons à la phénoménologie est un ouvrage fondateur qui jette un pont entre la physique de la lumière et la psychologie de la perception visuelle. Publié par MIT Press, cet ouvrage complet explore le traitement de l'information visuelle, depuis l'impact des photons sur la rétine jusqu'à l'interprétation cérébrale de scènes complexes. L'approche interdisciplinaire de Palmer intègre l'optique, la neurophysiologie et les sciences cognitives, ce qui en fait une pierre angulaire de la compréhension de la vision. La clarté des explications et la rigueur scientifique de l'ouvrage en font une ressource incontournable pour la recherche sur la vision. Son style engageant séduit aussi bien les nouveaux venus que les chercheurs chevronnés. Grâce à ses schémas détaillés et à son approche phénoménologique, il demeure une référence incontournable pour l'étude de la perception humaine.

Qu'allez-vous apprendre :

• Fondements de l'optique, des neurosciences visuelles et de la psychologie perceptive.
• Mécanismes de la vision des couleurs, de la perception de la profondeur et des illusions visuelles.
• Aperçus sur la vision humaine pertinents pour la conception de la vision par ordinateur.

À qui s'adresse ce livre :

• Chercheurs et étudiants en sciences de la vision ou en psychologie cognitive.
• Professionnels de la vision par ordinateur cherchant à comprendre la perception humaine.

13. Algorithmes numériques : méthodes pour la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et les graphiques par Justin Solomon

Justin Solomon Algorithmes numériques est un chef-d'œuvre moderne qui unifie les techniques de calcul en vision par ordinateur, en apprentissage automatique et en graphisme. Publié par CRC Press, cet ouvrage explore les méthodes numériques qui sous-tendent les applications de pointe, du traitement d'images au rendu 3D. La clarté du texte de Solomon et son souci de la mise en œuvre pratique rendent les algorithmes complexes accessibles. Ce texte est salué pour son équilibre entre rigueur mathématique et pertinence concrète, s'adressant aussi bien aux théoriciens qu'aux praticiens. Grâce à des exemples de code et des exercices, il constitue un guide pratique pour maîtriser les défis informatiques. Ce livre est incontournable pour ceux qui façonnent l'avenir des technologies visuelles.

Qu'allez-vous apprendre :

• Méthodes numériques telles que l’optimisation, les problèmes de valeurs propres et l’interpolation.
• Applications en traitement d'images, reconstruction 3D et apprentissage automatique.
• Techniques de résolution de problèmes informatiques en vision et en graphisme.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants diplômés et chercheurs dans les domaines informatiques.
• Professionnels à la recherche de méthodes numériques pour la vision et l'apprentissage automatique

14. Vision par ordinateur : algorithmes, applications, apprentissage par ER Davies

L'ouvrage d'ER Davies, « Vision par ordinateur : algorithmes, applications et apprentissage », publié en 2017 par Academic Press, est un guide complet sur les principes fondamentaux et les avancées modernes du domaine. Cette cinquième édition intègre les algorithmes classiques aux techniques d'apprentissage automatique, couvrant des sujets allant de la détection des contours à l'apprentissage profond. Davies, universitaire chevronné, excelle à concilier théorie et applications pratiques, comme l'inspection et la surveillance industrielles. Ses explications claires et son contenu actualisé le rendent accessible et complet. Son large champ d'application en fait une ressource précieuse pour les étudiants comme pour les professionnels. C'est un excellent choix pour ceux qui recherchent une formation complète en vision. L'ouvrage allie techniques de vision classiques et modernes. Son approche pratique garantit une adéquation avec le monde réel.

Qu'allez-vous apprendre :

• Algorithmes de vision classiques tels que la détection des contours et l'analyse de texture.
• Techniques d’apprentissage automatique, y compris les réseaux neuronaux pour les tâches de vision.
• Applications dans les systèmes industriels, médicaux et de surveillance.

À qui s'adresse ce livre :

• Étudiants et enseignants à la recherche d'un manuel de vision complet.
• Professionnels appliquant la vision dans des contextes pratiques et spécifiques à l’industrie.

15. Apprentissage automatique pratique pour la vision par ordinateur par Valliappa Lakshmanan, Martin Görner et Ryan Gillard

« Pratique de l'apprentissage automatique pour la vision par ordinateur », publié en 2021 par O'Reilly Media, est un guide pratique de Valliappa Lakshmanan, Martin Görner et Ryan Gillard. Ce livre se concentre sur la création de systèmes de vision avec TensorFlow, couvrant des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets. Son approche par projet et ses workflows basés sur le cloud le rendent particulièrement pertinent pour les professionnels du secteur. Les explications claires et les exemples concrets des auteurs garantissent l'accessibilité aux apprenants de niveau intermédiaire. Il met l'accent sur des solutions évolutives et prêtes à la production, ce qui le distingue des ouvrages purement académiques. Ce livre est idéal pour ceux qui souhaitent déployer l'apprentissage automatique dans des applications de vision. Il présente des solutions de vision pratiques et évolutives. Son approche centrée sur TensorFlow et le cloud computing répond aux besoins du secteur.

Qu'allez-vous apprendre :

• Workflows d'apprentissage automatique pour la vision utilisant TensorFlow et Keras.
• Techniques de classification d'images, de segmentation et d'analyse vidéo.
• Déploiement de modèles de vision basés sur le cloud pour l'évolutivité.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs intermédiaires avec expérience en apprentissage automatique.
• Des scientifiques et des ingénieurs de données construisent des systèmes de vision prêts pour la production

16. Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow par Aurélien Géron

L'ouvrage Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras et TensorFlow d'Aurélien Géron, publié en 2019 (deuxième édition) par O'Reilly Media, est un guide à succès sur l'apprentissage automatique, avec une forte composante vision. Ce livre couvre l'intégralité du processus d'apprentissage automatique, du prétraitement des données à l'apprentissage profond, avec des applications pratiques en vision comme la classification d'images. Le style engageant et les projets pratiques d'Aurélien Géron rendent les concepts complexes accessibles. L'utilisation de Scikit-Learn, Keras et TensorFlow garantit des compétences pertinentes pour le secteur. Son champ d'application complet et ses exemples de code clairs en font un ouvrage de référence pour les apprenants. Ce livre est idéal pour ceux qui recherchent une formation pratique et axée sur la vision en apprentissage automatique. Il enseigne l'apprentissage automatique de bout en bout en mettant l'accent sur les tâches de vision. Son approche pratique convient aux apprenants pragmatiques.

Qu'allez-vous apprendre :

• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique à l'aide de Scikit-Learn et TensorFlow.
• Techniques d’apprentissage profond pour la vision, y compris les CNN et le traitement d’images.
• Workflows pratiques de création, d'évaluation et de déploiement de modèles.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs ayant des connaissances de base en Python et novices en apprentissage automatique.
• Scientifiques et ingénieurs de données travaillant sur des projets de vision et d'apprentissage automatique.

17. Algorithmes de traitement d'images et de vision par ordinateur par JR Parker

L'ouvrage de R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision, publié en 2010 par Wiley, est un guide pratique des algorithmes de vision classiques. Ce livre se concentre sur la mise en œuvre de techniques telles que la détection des contours, la morphologie et l'analyse de texture, avec du code en C et Java. Les explications claires et l'approche algorithmique de Parker le rendent accessible aux programmeurs en quête de compétences pratiques. L'accent mis sur les méthodes traditionnelles complète les ouvrages modernes sur l'apprentissage profond, même s'il manque d'avancées plus récentes. Les exemples et exercices détaillés du livre garantissent une expérience d'apprentissage solide. C'est une ressource précieuse pour ceux qui maîtrisent les algorithmes de vision fondamentaux. Il enseigne la mise en œuvre pratique des techniques de vision classiques. Son approche axée sur le code convient aux apprenants actifs.

Qu'allez-vous apprendre :

• Algorithmes classiques pour la détection des contours, la segmentation et l'analyse de texture.
• Techniques de traitement d'images telles que le filtrage et les opérations morphologiques.
• Implémentation d'algorithmes de vision en C et Java.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs possédant des compétences de base en codage et intéressés par la vision classique.
• Étudiants et développeurs cherchant à comprendre les algorithmes de vision traditionnels.

18. Maîtriser la vision par ordinateur avec PyTorch 2.0 par M. Arshad Siddiqui

Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 de M. Arshad Siddiqui, publié en 2023, est un guide de pointe pour la création de systèmes de vision avec la dernière version de PyTorch. Ce livre explore les techniques d'apprentissage profond, des CNN aux transformateurs de vision, avec des projets pratiques comme la détection d'objets et la génération d'images. L'approche claire et axée sur le code de Siddiqui permet aux lecteurs de mettre en œuvre efficacement des modèles avancés. L'accent mis sur les nouvelles fonctionnalités de PyTorch 2.0, comme les graphes de calcul dynamiques, lui confère une longueur d'avance. Ses projets pratiques et sa pertinence sectorielle en font un ouvrage remarquable. Il est idéal pour ceux qui souhaitent maîtriser la vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Il enseigne les techniques de vision avancées avec PyTorch 2.0. Son approche par projets garantit des compétences pratiques et actualisées.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques d’apprentissage en profondeur, notamment les CNN, les GAN et les transformateurs de vision.
• Applications pratiques telles que la détection d’objets, la segmentation et la synthèse d’images.
• Exploiter les fonctionnalités de PyTorch 2.0 pour un développement de modèle efficace.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs Python intermédiaires avec expérience en apprentissage automatique.
• Développeurs et scientifiques des données axés sur des applications de vision de pointe.

19. Apprentissage profond pour la vision par ordinateur avec Python par Adrian Rosebrock

L'ouvrage d'Adrian Rosebrock, « Deep Learning for Computer Vision with Python », initialement publié en 2017 par PyImageSearch, est un guide reconnu pour la création d'applications pratiques de vision par ordinateur utilisant le deep learning. Ce livre se distingue par son approche pratique et axée sur le code, guidant les lecteurs à travers des projets concrets tels que la classification d'images, la détection d'objets et la reconnaissance faciale. Les explications claires de Rosebrock et ses nombreux exemples de code Python, s'appuyant sur des bibliothèques comme TensorFlow et Keras, rendent les concepts complexes accessibles. L'accent mis sur des tutoriels pratiques et des bundles de code téléchargeables garantit une applicabilité immédiate, plébiscitée par les praticiens. Bien qu'il suppose des connaissances de base en Python, son côté pratique en fait un ouvrage apprécié des développeurs. Ce livre est indispensable pour quiconque souhaite maîtriser le deep learning en vision par ordinateur avec une approche axée sur les projets.

Ce livre permet aux lecteurs de construire des systèmes de vision robustes grâce à des exercices pratiques. L'accent mis sur les applications concrètes garantit une utilisation immédiate des compétences.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques d'apprentissage profond pour la classification d'images, la détection d'objets et la reconnaissance faciale.
• Mise en œuvre pratique utilisant Python, TensorFlow, Keras et OpenCV.
• Stratégies de formation et d'optimisation des réseaux neuronaux pour les tâches de vision.

À qui s'adresse ce livre :

• Programmeurs possédant des compétences de base en Python à la recherche d'une expérience pratique d'apprentissage approfondi.
• Des scientifiques et des développeurs de données créent des applications de vision pour une utilisation dans le monde réel.

20. Vision par ordinateur avec Python 3 par Saurabh Kapur

Computer Vision with Python 3 de Saurabh Kapur, publié en 2018 par Packt Publishing, est une introduction populaire et accessible à la vision par ordinateur pour les développeurs Python. Ce livre se distingue par son approche simple, guidant les lecteurs à travers les techniques de vision par ordinateur essentielles à l'aide de bibliothèques Python comme OpenCV, NumPy et Matplotlib. L'accent mis par Kapur sur les applications pratiques, telles que le traitement d'images, la détection d'objets et la reconnaissance faciale, en fait un ouvrage idéal pour les apprenants actifs. Ses tutoriels pas à pas et ses exemples de code clairs s'adressent aux débutants, tout en offrant un intérêt aux codeurs intermédiaires. Bien qu'il manque de profondeur par rapport aux ouvrages plus avancés, son style adapté aux débutants et sa pertinence pour les écosystèmes Python modernes en font un ouvrage de référence. Ce livre est parfait pour quiconque débute en vision par ordinateur avec Python. Il enseigne les compétences essentielles en vision par ordinateur à travers des projets pratiques basés sur Python. Son approche orientée vers les débutants garantit un apprentissage fluide.

Qu'allez-vous apprendre :

• Techniques de base de la vision par ordinateur, notamment le filtrage d'images, la détection des contours et l'extraction de caractéristiques.
• Applications pratiques telles que la détection d’objets, l’assemblage d’images et la reconnaissance faciale.
• Utilisation efficace des bibliothèques Python telles que OpenCV, NumPy et Matplotlib.

À qui s'adresse ce livre :

• Débutants avec des connaissances de base en Python et nouveaux dans la vision par ordinateur.
• Développeurs cherchant à créer des applications de vision pratiques avec Python.

Conclusion

La vision par ordinateur n'est pas qu'un terme à la mode : elle est au cœur de tout, de la reconnaissance faciale sur votre téléphone aux voitures autonomes. Que vous soyez un débutant curieux ou un développeur expérimenté, un livre adapté peut faire toute la différence pour comprendre son fonctionnement.

Des guides pratiques comme « Programmation de vision par ordinateur avec Python » aux ouvrages académiques de référence comme « Géométrie à vues multiples en vision par ordinateur », il y en a vraiment pour tous les goûts. Envie de mettre PyTorch en pratique ? Plongez dans la vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Vous cherchez des bases théoriques solides ? « Vision par ordinateur : modèles, apprentissage et inférence » ou « Algorithmes et applications de Szeliski » sont d'excellents choix.

Le monde de la vision par ordinateur évolue rapidement, mais un bon livre reste l'un des meilleurs moyens d'acquérir des connaissances solides et durables. Choisissez celui qui correspond à vos objectifs et vous serez sur la bonne voie pour voir le monde comme une machine.