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Cette activité fait partie du cours
Plongez dans la structure des images numériques et apprenez à les traiter! Extrayez des données, transformez et analysez des images avec NumPy et Scikit-image. Avec seulement quelques lignes de code, vous convertirez des images RVB en niveaux de gris, en tirerez des données, obtiendrez des histogrammes riches en information et séparerez les objets de l'arrière-plan!
Vous apprendrez à <strong>détecter les formes d'objets</strong> à l'aide de filtres de détection de contours, à <strong>améliorer des images médicales</strong> grâce au rehaussement du contraste <strong>et même à agrandir des images jusqu'à cinq fois leur taille originale!</strong> Vous appliquerez aussi la morphologie pour rendre le seuillage plus précis lors de la segmentation et passer au niveau supérieur du traitement d'images avec Python.
Jusqu'ici, vous avez réalisé de très belles choses grâce à vos compétences en traitement d'images! Dans ce chapitre, vous appliquerez la <strong>restauration d'images pour retirer des objets, des logos, du texte ou des zones endommagées</strong> dans des photos! Vous verrez aussi comment ajouter du bruit, utiliser la segmentation pour accélérer le traitement et repérer des éléments dans les images par leurs contours.
Exercice en cours
Après ce chapitre, vous aurez une connaissance plus approfondie du traitement d'images, puisque vous serez en mesure de <strong>détecter des arêtes, des coins et même des visages!</strong> Vous apprendrez à repérer non seulement les visages de face, mais aussi les profils, ainsi que des chats ou des chiens. Vous mettrez vos compétences en œuvre dans des <strong>applications concrètes plus complexes.</strong> Apprenez à maîtriser plusieurs techniques de traitement d'images largement utilisées avec très peu de lignes de code!