Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation d'images est une étape cruciale dans le traitement et l'analyse d'images. Elle consiste à diviser une image en régions distinctes, chacune correspondant potentiellement à un objet ou une partie d'objet. Différentes techniques et outils sont utilisés pour accomplir cette tâche, en fonction des caractéristiques de l'image et des exigences de l'application.
Le seuillage est l'une des méthodes les plus simples et les plus rapides pour segmenter des images. Il consiste à convertir une image en niveaux de gris en une image binaire. Un seuil est déterminé et les pixels audessus de ce seuil sont classés comme appartenant à un objet tandis que les pixels audessous sont considérés comme l'arrièreplan.
Les techniques de segmentation par contours reposent sur la détection des bordures des objets dans une image. Les algorithmes tels que l'algorithme de Canny détectent les gradients d'intensité et tracent les contours des objets.
La segmentation par clustering regroupe les pixels en fonction de leurs caractéristiques similaires (comme la couleur ou l'intensité). Le kmeans est un exemple bien connu où les pixels sont classés en k
clusters, chaque cluster représentant une région de l'image segmentée.
Avec les avancées des réseaux de neurones artificiels, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), il est désormais possible de segmenter des images avec une grande précision. Les modèles comme UNet ou Mask RCNN permettent d'effectuer à la fois la segmentation sémantique et la segmentation d'instance.
OpenCV est une bibliothèque opensource bien connue pour le traitement d'images et la vision par ordinateur. Elle inclut des fonctions pour des méthodes de segmentation comme le seuillage, la segmentation par contours et par clustering.
SciKitImage est une bibliothèque Python qui propose une variété de techniques de segmentation, allant des simples seuils aux méthodes plus avancées comme la segmentation watershed.
Les frameworks de deep learning tels que TensorFlow et PyTorch offrent des outils puissants pour la segmentation d'images, notamment en utilisant des modèles préentraînés comme Mask RCNN.
Pour la segmentation d'images médicales, SimpleITK est une extension de l'outil ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) qui est largement utilisé dans la recherche biomédicale.
Pour assister dans la création de jeux de données annotés, LabelMe et VGG Image Annotator (VIA) sont des outils d'annotation d'images qui permettent de marquer manuellement les régions d'intérêt.
La combinaison de techniques et d'outils adaptés est essentielle pour obtenir des résultats précis dans la segmentation d'images. Que ce soit pour des applications simples de seuillage ou pour des implémentations complexes utilisant des modèles de deep learning, il est crucial de choisir la bonne méthode en fonction des besoins spécifiques du projet.