Ah justement je me demandais comment il lisait le nombre sur le dé, mais c'est écrit c'est OpenCV.
Il aurait pu utiliser tensorflow et ses catégories aussi.
Sympa

OpenCV est plus efficace que Tensorflow pour ce genre de tâches, non ?

On vient juste de commence rà bosser avec OpenCV et Tensorflow au boulot, donc c'est encore tout neuf, et je vais surement dire des conneries.

L'un des premier exemple de Tensorflow est la catégorisation. Si tu mets beaucoup d'images de tulipes, de roses, de tournesol dans des dossiers séparés, il "reconnait" une image présentée comme étant une tulipe, une rose ou un tournesol facilement.
Et c'est super simple à mettre en place.
Là, il aurait fallu prendre 200 photos du dé en position 8 et le catégoriser en 8, refaire pareil avec le dé en 12, etc.

OpenCV - je crois - tu dois modifier toi même les choses, faire des détours, des crops, des inversions de couleurs, blur, sharpen, etc.
Mais tu as tout une palanqué de fonction pour ça, tu dis juste image.sharpen, image.crop, image.blur et tu ne dois pas écrire la fonction pour.

Bref, je sais pas.

TensorFlow, ça reste un peu de l'artillerie lourde pour ce genre de problèmes (et, de façon générale, j'aime pas trop les RNN )