1. A propos du cours
- Auteur : Académie de Nice - Site disciplinaire Physique-Chimie
- Type : Support de cours Python avec traitement d'images
- Langue : Français
- Licence : Ressource éducative académique
2. Courte description du cours
Cours complet sur la programmation Python dédié au traitement d'images avec la bibliothèque Pillow. Couvre les opérations fondamentales : ouverture, modification, filtres et sauvegarde d'images.
3. Longue description du cours
Ce support pédagogique constitue une introduction complète à la manipulation d'images numériques avec le langage Python. Le cours se concentre sur l'utilisation de la bibliothèque Pillow, successeur de PIL (Python Imaging Library), qui représente l'outil de référence pour le traitement d'images en Python.
Le document débute par une présentation des concepts fondamentaux des images numériques, expliquant les différents formats (JPEG, PNG, BMP) et leurs caractéristiques. Il aborde ensuite l'installation et la configuration de l'environnement de travail, avec un accent particulier sur l'installation du module Pillow.
Les opérations de base sont minutieusement détaillées :
- Ouverture et chargement d'images depuis différents formats
- Manipulation des propriétés fondamentales (dimensions, mode couleur, résolution)
- Conversion entre différents modes (RGB, niveaux de gris, bitmap)
- Redimensionnement et rogange d'images
- Application de filtres et effets (flou, netteté, contour)
- Modification des pixels et traitement par canal couleur
- Sauvegarde et export dans différents formats
Chaque concept est illustré par des exemples de code concrets et immédiatement exploitables. Le cours présente également des techniques avancées comme la création d'images from scratch, l'ajout de texte et de formes géométriques, ainsi que le traitement par lots pour automatiser des opérations sur plusieurs fichiers.
La pédagogie repose sur une approche progressive, partant de manipulations simples pour aller vers des traitements plus complexes. Les explications sont accompagnées de visuels montrant les résultats obtenus après chaque opération, ce qui facilite la compréhension des effets des différentes fonctions.
Ce support s'adresse aux débutants en Python comme aux programmeurs plus expérimentés souhaitant se spécialiser dans le traitement d'images. Il constitue une excellente base pour développer des applications dans divers domaines : traitement photographique, création graphique, analyse scientifique d'images, ou préparation d'images pour le web.
La structure claire et les nombreux exemples pratiques font de ce document un outil idéal pour l'auto-formation comme pour un usage en contexte académique. Les compétences acquises permettent de maîtriser l'ensemble du flux de travail lié au traitement d'images numériques avec Python.
4. Aperçu du document
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