1. A propos du cours

1. Auteur : Zeste de Savoir (Collectif)
2. Type : Tutoriel PDF
3. Langue : Français
4. Licence : Creative Commons BY-NC-ND

2. Courte description du cours

Ce tutoriel complet initie au traitement d'image avec Python, couvrant les opérations fondamentales, la segmentation, les transformations et l'amélioration d'images à travers des exemples pratiques.

3. Longue description du cours

Ce tutoriel exhaustif de Zeste de Savoir constitue une introduction complète au traitement d'image numérique avec le langage Python. Structuré en plusieurs chapitres progressifs, il guide le lecteur depuis les concepts fondamentaux jusqu'à des techniques avancées, en mettant l'accent sur la pratique grâce à de nombreux exemples de code.

Le cours débute par une présentation générale du domaine du traitement d'image, expliquant ses enjeux et ses applications concrètes dans divers secteurs comme la médecine, l'industrie ou la sécurité. Il aborde ensuite les bases théoriques nécessaires à la compréhension des images numériques, incluant les différents types d'images (niveaux de gris, couleurs), les modèles colorimétriques (RGB, HSV), et les représentations matricielles sous NumPy.

Une partie substantielle est consacrée aux opérations fondamentales de traitement d'image. Le lecteur apprend à maîtriser les transformations géométriques (redimensionnement, rotation, translation), les modifications de l'histogramme (égalisation, ajustement du contraste) et les opérations pixel à pixel. Les filtres, outils centraux du traitement, sont expliqués en détail, des plus simples (moyenneur, médian) aux plus complexes (filtres passe-haut, passe-bas, Sobel pour la détection de contours).

La segmentation, étape cruciale pour isoler des objets dans une image, fait l'objet d'un développement approfondi. Le tutoriel présente plusieurs approches : la segmentation par seuillage (manuel, automatique), la croissance de régions et la segmentation par contours. Chaque méthode est illustrée par des cas d'usage concrets.

Les techniques de traitement morphologique, essentielles pour l'analyse de la forme et de la structure des objets, sont également couvertes. Les opérations de base comme l'érosion, la dilatation, l'ouverture et la fermeture sont expliquées tant dans leur principe que dans leur mise en œuvre.

Enfin, le tutoriel aborde des sujets plus avancés comme l'amélioration d'image (réduction du bruit, accentuation), et fournit une introduction aux concepts de la vision par ordinateur. Tout au long des chapitres, l'accent est mis sur l'utilisation des bibliothèques Python dédiées, notamment OpenCV, scikit-image et Pillow, permettant au lecteur d'acquérir des compétences immédiatement applicables dans des projets réels.

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