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Computer vision notebooks
1 : Imagerie Numérique
I. Introduction
- Chargement, visualisation et sauvegarde d'images.
- Conversion entre espaces colorimétriques (RGB, HSV, Lab, etc.).
- Séparation et fusion des canaux (Rouge, Vert, Bleu).
- Calcul de statistiques comme la couleur moyenne.
- Dessin de formes géométriques (cercles, lignes) sur une image.
II. Opérations Géométriques
- Redimensionnement et rognage d'images.
- Rotation des images.
- Masquage pour sélectionner des zones spécifiques.
- Affichage des histogrammes des canaux RGB et reconstruction de l'image.
2 : Traitement d'Images
I. Histogrammes et Opérations
- Calcul et affichage d'histogrammes pour des images en niveaux de gris et en couleur.
- Manipulations sur les pixels :
- Inversion des pixels.
- Ajustement de la luminosité en ajoutant une constante.
- Égalisation d'histogrammes pour améliorer le contraste.
II. Tables de Correspondance (LUT)
- Création et application de LUT (Lookup Tables) pour transformer les pixels :
- Inversion (255 - pixel).
- Ajustement de la luminosité avec un facteur.
III. Filtrage
- Implémentation d’un filtre moyenneur pour lisser une image.
- Création d’interfaces interactives pour choisir :
- Le type de filtre (moyenneur, gaussien, etc.).
- La taille du noyau de filtrage.
3 bis : Opérations Avancées
I. Convolution
- Application de filtres passe-bas :
- Application de filtres passe-haut :
- Prewitt.
- Sobel.
- Laplacien.
II. Template Matching
- Calcul de la corrélation croisée pour détecter des modèles spécifiques dans une image.
III. Opérations Morphologiques
- Érosion et dilatation pour réduire le bruit ou élargir des zones.
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