Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La normalisation des pixels est une étape cruciale dans le prétraitement des images pour les modèles de vision par ordinateur. Cette technique permet de rendre les données pixel uniformes, ce qui facilite l'apprentissage pour les algorithmes et améliore la qualité des analyses. Dans cette leçon, nous explorerons les principales méthodes de normalisation des pixels utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur.
La normalisation des pixels vise à uniformiser l'échelle et les distributions des valeurs des pixels des images. En pratique, cela permet :
Voici quelques méthodes couramment utilisées pour normaliser les pixels :
La méthode MinMax est l'une des techniques les plus simples. Elle met à l'échelle les valeurs des pixels pour qu'elles se situent dans une plage définie, généralement entre 0 et 1, ou 1 et 1.
```python import cv2 import numpy as np
image = cv2.imread('cheminversimage', cv2.IMREADGRAYSCALE)
imagenormalisée = cv2.normalize(image, None, 0, 1, cv2.NORMMINMAX) ```
La normalisation Zscore (aussi appelée standardisation) met à l'échelle les valeurs pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écarttype de 1. Cette méthode est particulièrement utile lorsque les variations locales sont cruciales.
```python
mean = np.mean(image) std = np.std(image) imagenormalisée = (image mean) / std ```
La mise à l'échelle à [0, 1] est une technique où chaque valeur de pixel est divisée par le maximum possible de la plage de données (par exemple, 255 pour une image 8bit).
```python
imagenormalisée = image / 255.0 ```
En centrant les pixels autour de la moyenne et en ajustant leur écarttype, cette méthode améliore la robustesse aux variations d'intensité lumineuse.
```python
imagecentrée = image np.mean(image) imageétalonnée = imagecentrée / np.std(image) ```
Les méthodes de normalisation des pixels sont variées et choisies en fonction des besoins spécifiques du projet. Par conséquent, bien comprendre et appliquer ces techniques peut significativement améliorer la performance de vos modèles de vision par ordinateur.
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