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Vision, image and machine learning (partie AM)

2 mins

Installation #

Les outils de dév en local #

Nous vous conseillons de faire l’installations de Anaconda ou Mini-Conda. Anaconda est un gestionnaire d’environnements Python. Il vous permet entre autre d’avoir plusieurs installations de Python avec des packages différents sans interférence entre chaque environnement. Si vous avez besoin d’un turorial décrivant l’installation de chaque étape en détails, regardez ici pour Ubunu et ici pour Windows.

Sous Windows lancez anaconda prompt, sous Linux ouvrez un terminal.

conda create --name mlim python=3.12
conda activate mlim

Dans un environnement python, il faut installer Numpy, MatPlotlib, OpenCV et PyTorch. Pour installer PyTorch et de nombreuses dépendances, regardez la ligne de commande que propose PyTorch. Puis installer OpenCV et Mediapipe avec

pip install numpy matplotlib
pip3 install torch torchvision
pip install mediapipe

Mediapipe installe OpenCV. Si vous avez installé OpenCV avant, parfois Mediapipe ne marche pas.

IDE #

Votre code va être écrit en Python. Vous pouvez utiliser VisualCode par exemple ou l’IDE Spyder qui s’installe avec Anaconda ou PyCharm qui est gratuit pour les étudiants. Éventuellement écrire votre code dans un éditeur de code puis lancer votre script comme ceci : python mon_prog.py

Colab #

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Ou vous pouvez travailler avec Colab/Google. Vous trouverez un tutoriel ici sur medium. Colab permet d’écrire et exécuter du code en ligne, possibilité de le faire tourner gratuitement sur une Nvidia K80.