Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La conversion et manipulation des couleurs est une étape cruciale dans le prétraitement des images. Elle permet de transformer une image d'un espace colorimétrique à un autre tout en appliquant divers filtres de couleur pour améliorer la qualité visuelle et les capacités de traitement.
L'espace colorimétrique RGB (Rouge, Vert, Bleu) est couramment utilisé dans les écrans numériques. Cependant, pour certaines analyses et traitements, il peut être avantageux de convertir cet espace en un autre, tel que le HSV (Hue, Saturation, Value). Le HSV est plus aligné avec la perception humaine des couleurs et facilite certaines manipulations comme la détection de couleurs spécifiques.
Pour convertir une image de RGB à HSV, les étapes suivantes sont typiques : 1. Extraction des canaux RGB : Séparation des composantes Rouge, Vert et Bleu. 2. Calcul des valeurs de Teinte (Hue) : Utilisation de formules mathématiques pour transformer les canaux RGB en une valeur de teinte. 3. Saturation et Valeur (Saturation and Value) : Calcul de l'intensité et de la pureté des couleurs.
Pour certaines applications, il est nécessaire de revenir à l'espace RGB après transformation. Le processus inverse utilise des formules adaptées pour recomposer les canaux Rouge, Vert et Bleu à partir des valeurs HSV.
Un filtre monochromatique transforme une image en niveaux de gris, conservant les informations de luminance mais éliminant les détails chromatiques. Cette technique est souvent utilisée pour simplifier l'image et réduire les informations inutiles.
Le filtre sepia donne un aspect vieilli à une image en transformant les pertes de couleur en tons bruns. C'est souvent utilisé pour des effets artistiques.
Modifier la balance des couleurs peut corriger les dominantes indésirables dans une image. Par exemple, une photo prise sous un éclairage incandescent peut avoir une teinte jaune que l'on corrigera en augmentant le bleu et en réduisant le rouge.
```python import cv2
imagergb = cv2.imread('image.jpg') imagehsv = cv2.cvtColor(imagergb, cv2.COLORRGB2HSV)
imageadjusted = cv2.convertScaleAbs(imagergb, alpha=1.1, beta=30) cv2.imwrite('imageadjusted.jpg', imageadjusted) ```
Utiliser des filtres de couleur permet d'améliorer grandement la qualité visuelle et la pertinence des images pour une analyse ultérieure.
Conversion de couleur, RGB, HSV, Filtres, Balance des couleurs