Traitement d'image en Python: Manipulation et techniques de convolution

Cette séance de cours couvre les bases du traitement d'image à l'aide de Python, en se concentrant sur les techniques de manipulation et les opérations de convolution. Il commence par une introduction aux types d'images, en distinguant les images matricielles et vectorielles, et en expliquant comment les données de pixels sont structurées en mémoire. L'instructeur explique comment créer et manipuler des images en niveaux de gris et RVB à l'aide de bibliothèques telles que NumPy et Pillow. Les concepts clés tels que la représentation des pixels, les dimensions de l'image et l'importance des structures de données pour un traitement efficace sont soulignés. La séance de cours présente également la convolution, expliquant comment elle peut être utilisée pour le lissage d'images et la détection de bords grâce à l'application de noyaux. L'opérateur Sobel est mis en évidence comme une méthode de détection de gradients dans les images. Des exemples pratiques montrent comment implémenter ces techniques en Python, y compris la création d'images, l'application de filtres et l'enregistrement des résultats. La session se termine par une discussion sur le mini-projet à venir, qui consiste à appliquer ces concepts aux tâches de traitement d'images du monde réel, renforçant ainsi les connaissances théoriques acquises au cours de la séance de cours.