Comment installer OpenCV sur Windows 10 et 11 ?
OpenCV est une bibliothèque open-source de vision par ordinateur et de traitement d’images. Les développeurs et les chercheurs l’utilisent dans divers domaines, tels que la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, la robotique et bien plus encore.
De nombreux utilisateurs, surtout les novices, rencontrent des soucis lors de l’installation d’OpenCV sur Windows : manque de prérequis, sélection incorrecte de la version, chemins d’installation erronés ou encore conflits de versions…
Mais avec ce guide complet sous les yeux lors de l’installation, vous allez y arriver sans difficulté, car j’ai veillé à ce que chaque étape soit expliquée et simplifiée.
Découvrez dans cet article comment installer OpenCV sur Windows 10 et 11 !
Qu’est-ce qu’OpenCV ?
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque logicielle libre spécialisée dans le traitement d’images et la vision par ordinateur. Initialement développée par Intel en 2000, elle est aujourd’hui maintenue par une communauté active d’utilisateurs et de contributeurs. Pour faire simple, elle aide les ordinateurs à « voir » et à comprendre les images. Voyez-la comme une boîte à outils géante pour manipuler des images et des vidéos sur un ordinateur.
OpenCV offre un large éventail de fonctionnalités pour la manipulation et l’analyse d’images et de vidéos, notamment :
✅ Acquisition d’images et de vidéos : accès aux caméras et autres sources d’images et de vidéos.
✅ Traitement d’images de base : lecture, écriture, conversion de format, redimensionnement, rognage, etc.
✅ Amélioration d’images : correction du bruit, amélioration du contraste, application de filtres, etc.
✅ Analyse d’images : détection de contours, extraction de caractéristiques, reconnaissance d’objets, etc.
✅ Vision par ordinateur : traitement de séquences vidéo, suivi de mouvement, reconnaissance faciale, etc.
✅ Apprentissage automatique : support pour l’intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique pour des tâches de vision par ordinateur plus complexes.
OpenCV est disponible en plusieurs langages de programmation, dont C++, C, Java et Python, ce qui la rend accessible à un large public de développeurs et de chercheurs. Sa communauté active fournit une documentation abondante, des tutoriels et des exemples de code, ce qui facilite l’apprentissage et l’utilisation de la bibliothèque.
Les domaines d’application d’OpenCV !
OpenCV est utilisée dans une large variété d’applications, notamment :
Robotique et vision artificielle : pour la navigation autonome, la manipulation d’objets et l’inspection visuelle.
Médecine et imagerie biomédicale : pour l’analyse d’images médicales, la détection de pathologies et l’aide au diagnostic.
Sécurité et surveillance : pour la détection de personnes et d’objets, la reconnaissance faciale et la surveillance des foules.
Réalité augmentée et réalité virtuelle : pour le suivi de mouvements, la superposition d’éléments virtuels sur des images réelles et la création d’expériences immersives.
Automobile : pour l’assistance à la conduite, la détection des panneaux de signalisation et le suivi des voies de circulation.
Autres : applications dans les domaines de l’agriculture, de l’archéologie, de l’astronomie, du contrôle qualité, etc.
Installer OpenCV Python sur Windows 10 et 11 : les prérequis !
Avant de vous lancer dans l’installation d’OpenCV pour Python sur votre système Windows, assurez-vous de disposer des éléments suivants :
1. Système d’exploitation compatible :
Windows 10 (64 bits) ou Windows 11 (64 bits).
2. Python installé :
Téléchargez et installez la dernière version de Python 3.x à partir du site officiel : https://www.python.org/downloads/.
Assurez-vous d’ajouter Python à votre variable d’environnement PATH pour un accès facile en ligne de commande.
3. Visual Studio C++ Build Tools :
OpenCV est compilé avec C++. Vous aurez besoin d’installer Visual Studio C++ Build Tools pour que l’installation d’OpenCV fonctionne correctement.
Vous pouvez télécharger Visual Studio C++ Build Tools à partir du site de Microsoft : https://visualstudio.microsoft.com/downloads/?q=build+tools.
Lors de l’installation, sélectionnez l’option « Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 » avec la charge de travail appropriée (x64 ou x86) en fonction de votre architecture système.
4. Variable d’environnement système :
Définissez une variable d’environnement système nommée VTK_DIR et attribuez-lui le chemin d’installation de VTK. VTK est une bibliothèque de visualisation nécessaire à OpenCV. Voici l’adresse pour le télécharger et l’installer : https://vtk.org/download/.
Définissez une variable d’environnement système nommée CMAKE_DIR et attribuez-lui le chemin d’installation de CMake. CMake est un outil de construction multiplateforme requis par OpenCV.
Voici l’adresse pour télécharger et installer CMake : https://cmake.org/download/.
Remarque : assurez-vous de redémarrer votre système après avoir installé les prérequis pour que les variables d’environnement prennent effet.
Installer OpenCV sur Windows 10 et 11 avec la méthode via PyCharm
Pour information, PyCharm est un Environnement de Développement Intégré (IDE) conçu spécifiquement pour le langage de programmation Python. Il offre un ensemble complet d’outils pour écrire, tester, déboguer et exécuter du code Python. PyCharm fonctionne également avec des projets qui utilisent CMake pour la construction, mais son objectif principal est d’aider les développeurs à travailler efficacement avec le langage Python.
Voici les étapes à suivre si vous souhaitez installer OpenCV sur votre ordinateur Windows et que vous utilisez l’environnement de développement intégré PyCharm :
Étape 1 : Télécharger OpenCV
- Accédez au site Web officiel d’OpenCV : https://opencv.org/releases/
- Sélectionnez la version appropriée pour votre système d’exploitation (Windows 10 ou 11).
- Téléchargez le fichier d’installation correspondant à votre architecture système (32 bits ou 64 bits).
Étape 2 : Installer OpenCV
- Ouvrez PyCharm et accédez à Fichier > Paramètres.
- Dans la barre de recherche, tapez « Interpréteur Python ».
- Sélectionnez l’onglet Interpréteur Python et cliquez sur le bouton Ajouter.
- Dans la nouvelle fenêtre, choisissez Virtualenv comme type d’interpréteur et cliquez sur Créer.
- Nommez votre environnement virtuel (par exemple, opencv) et cliquez sur OK.
- Sélectionnez l’environnement virtuel que vous venez de créer et cliquez sur Appliquer > OK.
- Ouvrez une console Python dans PyCharm (Outils > Console Python).
- Exécutez la commande suivante pour installer OpenCV :
pip install opencv-python
Étape 3 : Vérifier l’installation
- Ouvrez l’invite de commande Windows.
- Tapez la commande python -c « import cv2; print(cv2.__version__) ».
- Si l’installation est réussie, la version d’OpenCV installée sera affichée.
Étape 4 : Configurer PyCharm
- Ouvrez PyCharm.
- Accédez à Fichier > Paramètres.
- Dans la barre de recherche, tapez « Interpréteur Python ».
- Sélectionnez l’onglet « Interpréteur Python ».
- Cliquez sur le bouton « + ».
- Sélectionnez l’option « Système ».
- Dans le champ « Interpréteur Python », tapez le chemin complet vers l’exécutable Python d’OpenCV (généralement C:\Python37\python.exe).
- Cliquez sur « OK » pour enregistrer les modifications.
Étape 5 : Tester OpenCV avec PyCharm
- Créez un nouveau projet Python dans PyCharm.
- Créez un nouveau fichier Python dans votre projet.
- Ajoutez le code suivant au fichier Python :
import cv2
# Lire une image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Afficher l'image
cv2.imshow('Image', image)
# Attendre une touche pour quitter
cv2.waitKey(0)
# Détruire la fenêtre
cv2.destroyAllWindows()- Remplacez ‘image.jpg’ par le chemin complet vers une image que vous souhaitez utiliser.
- Exécutez le code Python.
L’image devrait s’afficher dans une fenêtre !
Lire aussi : Web scraping avec proxy et Beautiful Soup sous Python – le guide complet !
Installer OpenCV sur Windows 10 et 11 avec PIP
Si vous souhaitez utiliser OpenCV sur votre système Windows 10 ou 11, l’installation la plus simple et la plus recommandée se fait à l’aide de PIP (Python Package Installer).
Étape 1 : Installer Visual C++ Redistributable Packages
OpenCV nécessite des bibliothèques Visual C++ Redistributable pour fonctionner correctement. Vous pouvez les télécharger et les installer à partir du site Web de Microsoft :
Pour Python 32 bits : https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170
Pour Python 64 bits : https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170
Étape 2 : Installer PIP
PIP est généralement inclus avec l’installation de Python. Cependant, il est recommandé de vérifier sa présence et de le mettre à jour si nécessaire. Pour ce faire, ouvrez une invite de commande et exécutez la commande suivante :
python -m pip --versionSi PIP n’est pas installé, vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante :
python -m ensurepip --upgradeÉtape 3 : Installer OpenCV avec PIP
Une fois que Python, Visual C++ Redistributable et PIP sont installés, vous pouvez enfin installer OpenCV en utilisant la commande suivante :
pip install opencv-pythonCette commande téléchargera et installera le package OpenCV et ses dépendances sur votre système.
Étape 4 : Vérifier l’installation
Pour vérifier que OpenCV est correctement installé, ouvrez une invite de commande et exécutez la commande suivante :
python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"Si la commande s’exécute avec succès et affiche la version d’OpenCV, cela signifie que l’installation est réussie.
Explication de PIP
PIP est un gestionnaire de paquets pour Python. Il permet d’installer, de désinstaller et de mettre à jour des modules Python à partir d’un référentiel en ligne appelé PyPI (Python Package Index). PIP simplifie considérablement la gestion des dépendances logicielles pour les projets Python.
En utilisant PIP pour installer OpenCV, vous automatisez le processus de téléchargement et d’installation des fichiers nécessaires, vous assurant ainsi d’avoir la dernière version compatible avec votre système.
Lire aussi : Comment scraper Google maps avec Python et Selenium ?
La méthode qui utilise Anaconda comme gestionnaire d’environnement Python
Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé Anaconda sur votre système Windows. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel d’Anaconda : https://www.anaconda.com/download
Voici les étapes d’installation :
1. Ouvrez l’invite Anaconda
Vous pouvez le faire en recherchant « Anaconda Prompt » dans le menu Démarrer ou en cliquant sur l’icône Anaconda dans la barre des tâches.
2. Activez votre environnement virtuel (facultatif)
Si vous utilisez des environnements virtuels Anaconda pour gérer vos projets Python, activez l’environnement dans lequel vous souhaitez installer OpenCV. Vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante :
activate <nom_de_l'environnement>3. Installez OpenCV avec conda
Exécutez la commande suivante dans l’invite Anaconda pour installer OpenCV :
conda install -c conda-forge opencvCette commande installera la version stable d’OpenCV pour Python 3. Si vous souhaitez installer une version spécifique, vous pouvez ajouter la version souhaitée à la commande, par exemple :
conda install -c conda-forge opencv=4.5.5
Vérifiez l’installation
Pour vérifier que OpenCV est correctement installé, vous pouvez lancer un script Python simple qui importe la bibliothèque OpenCV :
import cv2
print(cv2.__version__)Si l’installation est réussie, cette commande affichera la version d’OpenCV installée.
Remarque
Si vous rencontrez des problèmes lors de l’installation d’OpenCV avec conda, vous pouvez essayer de l’installer avec pip :
pip install opencv-pythonConclusion
En suivant les étapes décrites dans ce guide, vous avez maintenant les outils nécessaires pour exploiter la puissance d’OpenCV sur votre système Windows 10 ou 11. Que vous soyez un développeur expérimenté ou un débutant enthousiaste, OpenCV vous ouvre un monde de possibilités pour explorer le traitement d’image, l’analyse vidéo, la vision par ordinateur et bien plus encore.
N’oubliez pas de consulter la documentation officielle d’OpenCV pour une référence complète et des exemples de code. De nombreux tutoriels et ressources en ligne sont également disponibles pour vous aider à vous familiariser avec les fonctionnalités d’OpenCV et à réaliser vos projets de vision par ordinateur.
