Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente |
teaching:progappchim:analyse_images [2014/02/17 15:22] – villersd | teaching:progappchim:analyse_images [2021/03/09 11:25] (Version actuelle) – villersd |
---|
Le traitement d'images permet de transformer des images. L'analyse d'images permet d'extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d'effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d'analyse de scènes. | Le traitement d'images permet de transformer des images. L'analyse d'images permet d'extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d'effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d'analyse de scènes. |
| |
===== Utilisation de la librairie PIL ===== | ===== Utilisation de la librairie Pillow ===== |
<note tip>La librairie Pillow devrait prendre la succession, avec des appels très semblables.</note> | <note tip>La librairie [[http://pillow.readthedocs.io/en/latest/index.html|Pillow]]remplace la librairie PIL, avec des appels identiques.</note> |
| |
| ==== Exemple de base ==== |
| Télécharger l'image exemple au format jpg dans le même répertoire que le programme python |
| <code python image_import-02.py> |
| #!/usr/bin/env python |
| # -*- coding: utf-8 -*- |
| """ |
| show jpg image |
| image jpg : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Antoine_lavoisier_color.jpg |
| pillow : http://pillow.readthedocs.io/en/latest/index.html |
| """ |
| from PIL import Image |
| # install python3 module pillow using e.g. conda install |
| |
| # Load the image file |
| img = Image.open('/home/villersd/Images/photos/Antoine_lavoisier_color.jpg') |
| img.show() |
| </code> |
| |
| |
| ==== Exemple avec traitement numérique ==== |
| |
Voici un exemple de lecture d'une image, de conversion en monochrome et ensuite en tableau de données numériques de NumPy. Une transformée de Fourier bidimensionnel est effectuée, ainsi que quelques autres traitements, visualisations, ainsi qu'une sauvegarde : | Voici un exemple de lecture d'une image, de conversion en monochrome et ensuite en tableau de données numériques de NumPy. Une transformée de Fourier bidimensionnel est effectuée, ainsi que quelques autres traitements, visualisations, ainsi qu'une sauvegarde : |
| |
<sxh python; title : FFT-structures_2D_01.py> | <code python FFT-structures_2D_01.py> |
#! /usr/bin/env python | #! /usr/bin/env python |
# -*- coding: utf-8 -*- | # -*- coding: utf-8 -*- |
im2.show() | im2.show() |
im2.save('img2.gif') | im2.save('img2.gif') |
</sxh> | </code> |
| |
L'{{:teaching:progappchim:ech14x50001-512.jpg?linkonly|image de départ}} correspond à un film mince de polydimethylsiloxane traité sous plasma 30 minutes, de manière à obtenir une contrainte interne de compression dans le film (15% dans une seule direction), ce qui provoque la déformation de l'interface et l'apparition de rides (UMONS, lab. Interfaces et Fluides Complexes). | L'{{:teaching:progappchim:ech14x50001-512.jpg?linkonly|image de départ}} correspond à un film mince de polydimethylsiloxane traité sous plasma 30 minutes, de manière à obtenir une contrainte interne de compression dans le film (15% dans une seule direction), ce qui provoque la déformation de l'interface et l'apparition de rides (UMONS, lab. Interfaces et Fluides Complexes). |
* [[http://opencv.org/|OpenCV]] : Open Source Computer Vision (site officiel) | * [[http://opencv.org/|OpenCV]] : Open Source Computer Vision (site officiel) |
* [[http://www.simplecv.org/|SimpleCV]] : interface simplifié à OpenCV : "computer vision made easy" | * [[http://www.simplecv.org/|SimpleCV]] : interface simplifié à OpenCV : "computer vision made easy" |
| |
| Références diverses : |
| * [[http://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/python_opencv3_image_histogram_calcHist.php]] |
| |
===== pymaging ===== | ===== pymaging ===== |
* [[https://github.com/ojii/pymaging|pymaging]] (pure python) | * [[https://github.com/ojii/pymaging|pymaging]] (pure python) |
| |