Le projet mask-detection est un dépôt de code source contenant un programme informatique capable de détecter la présence de masques sur des visages humains à partir de flux vidéo en temps réel. Il s'agit d'une application de traitement d'images et de vidéos utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour détecter et analyser les visages humains dans des environnements variés.

Solution dédiée à la vidéosurveillance et à la sécurité des espaces publics ou privés. Permet la surveillance en temps réel, l'enregistrement des flux vidéo et l'analyse intelligente des images pour détecter des incidents ou des comportements suspects. Utilisé par des entreprises, des collectivités ou des particuliers pour renforcer la sécurité.

Outil open source permettant de synchroniser plusieurs caméras en analysant des matrices numériques affichées ou enregistrées. Il combine des composants logiciels et matériels pour afficher et lire des valeurs numériques via des matrices 4x4, facilitant ainsi la vérification de cohérence entre flux vidéo. Idéal pour des applications nécessitant un suivi précis de données visuelles en temps réel.

Ce projet fournit des bibliothèques logicielles pour interagir avec le capteur de vision Kinect 1. Il permet d'accéder aux flux vidéo RGB, aux données de profondeur et aux informations de mouvement du capteur. Utilisé principalement dans des environnements de recherche et d'enseignement, il facilite le développement d'applications nécessitant une capture 3D en temps réel, comme la robotique, l'analyse de mouvements ou la reconstruction 3D.

Daiquiri Docker est une solution conteneurisée dédiée à la gestion, l'analyse et la visualisation de données issues d'expériences scientifiques. Elle intègre des outils pour configurer des équipements de laboratoire, simuler des capteurs, traiter des flux vidéo et superviser des processus en temps réel. Utilisée principalement dans des environnements de recherche, elle facilite l'automatisation et l'interprétation des données expérimentales.

Bibliothèque logicielle dédiée au traitement d'images et à l'analyse vidéo, offrant des outils pour la manipulation, la conversion et la visualisation de données visuelles. Elle permet aux développeurs d'intégrer des fonctionnalités avancées comme le traitement en temps réel, l'analyse de flux vidéo et la génération de représentations graphiques pour des applications scientifiques ou industrielles.

MediaPipe V2 est une bibliothèque open source spécialisée dans la détection et le suivi en temps réel de points clés du visage, des mains et du corps humain. Elle permet d'analyser des flux vidéo ou des images statiques pour extraire des données précises sur les mouvements et les positions des différentes parties du corps. Utilisée dans des applications de réalité augmentée, de fitness, de réalité virtuelle ou d'interaction homme-machine, elle facilite la création de solutions interactives et immersives.

Ce projet permet de gérer et traiter des flux vidéo en temps réel en extrayant une zone carrée constante autour d'un point d'intérêt, indépendamment de sa position dans l'espace. Il offre une fonction d'autofocus sur cette zone et peut afficher le flux vidéo complet avec un repère visuel indiquant la zone extraite. Compatible avec des sources ROS ou Gstreamer, il est conçu pour des applications nécessitant une analyse visuelle précise, comme la robotique ou la télémétrie.

OpenPose est une bibliothèque open source dédiée à la détection en temps réel des points clés du corps humain, du visage, des mains et des pieds. Elle permet d'analyser les mouvements et les poses des individus dans des vidéos ou des flux d'images, offrant des applications variées comme l'animation 3D, l'analyse sportive ou la réalité augmentée. Le projet est développé et maintenu par des chercheurs, avec une licence open source permissive.