Formation ISN Fichiers texte & Images

Télécharger des conseils, des techniques et du code pour le traitement d’images. On obtient ainsi une image ② avec des pixels composés d’un triplet de valeurs . Le code Python suivant permet d’afficher les valeurs d’un pixel d’une image. La définition de notre image ici est de 7360 × 4912 pixels. Il s’agit d’une matrice à deux dimensions avec 7360 pixels en largeur et 4912 pixels en hauteur.

Suppression des bruits à l’aide d’opérations morphologiquestelles que l’ouverture d’image. Chaque bloc est ensuite codé en suivant des algorithmes de compression de données sans perte. Chaque canal est découpé en blocs 8 × 8 pixels, où chaque bloc est alors traité indépendamment. Après passage dans le domaine de Fourier via une transformée en cosinus discrète, une quantification dépendant du paramètre Q est appliquée.

Textes de loi et références

Le cyan, le magenta et le jaune sont appelés couleurs primaires. La figure suivante montre la décomposition d’une image couleur en ses trois canaux constitutifs. Exemple d’un voisinage de 5 pixelsNotons que l’on utilise ici seulement 4 voisins, ce qui est différent du calcul de moyennes et de médianes où l’on utilisait 8 voisins. Ceci est important afin de détecter aussi précisément que possible les bords des objets. Afin de savoir si un pixel avec une valeur $a$ est le long d’un bord d’un objet, on prend en compte les valeurs $b,c,d,e$ de ses quatre voisins , qui sont disposés par rapport à $a$ comme illustré à la figure suivante. La figure suivante montre un exemple de voisinage de 9 pixels.

L’inconvénient de cette clé est qu’elle prélève toutes les composantes couleur de l’image et donc n’est pas si pratique quand vous devez séparer des composantes couleur spécifiques. Il est facile à l’aide de logiciel adapté de transformer une image numérique de la modifier en taille, en couleur, d’ajouter ou supprimer des éléments, d’appliquer desfiltresvariés, etc. Pour le trouver, maintenez enfoncé le bouton gauche de la souris sur l’outil Pinceau dans la barre d’outils et sélectionnez l’outil Changer de couleur dans le menu déroulant. Définissez ensuite une nouvelle couleur de premier plan, par exemple un vert clair. L’objectif de cette activité est d’illustrer le rôle du calcul matriciel (applications linéaires, transformations) et des outils géométriques en traitement numérique des images.

Créer et modifier des textures

Jusqu’en 1946, il paraissait normal que l’encombrement du spectre pour une image en couleurs soit trois fois plus grande que pour une image en noir et blanc. C’est la découverte vers cette époque d’une propriété de l’œil, qui permet d’envisager une réduction du spectre. Les procédés séquentiels seraient compatibles si l’on pouvait conserver la même fréquence pour le balayage vertical. Mais le phénomène gênant du papillotement des couleurs ne permet pas cette solution. D’autre part, l’augmentation de la fréquence image entraîne une augmentation de la bande passante nécessaire, que l’on peut d’ailleurs compenser par une diminution du nombre de lignes. Mais dans les deux cas, ce système est alors incompatible.