Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'utilisation de filtres de couleur est une technique cruciale dans le processus de prétraitement d'images. Elle permet de modifier ou d'améliorer différentes caractéristiques des images en fonction des objectifs spécifiques de l'analyse ou du modèle de vision par ordinateur.
Un filtre de couleur est une transformation appliquée aux valeurs de pixel de l'image pour modifier les informations colorimétriques. Ces filtres peuvent être utilisés pour accentuer certaines couleurs, réduire d'autres ou même convertir l'image en niveaux de gris.
Filtres de passage bas : Ces filtres atténuent les hautes fréquences de l'image, ce qui a pour effet de réduire le bruit et de lisser les transitions de couleur. Ils sont souvent utilisés pour préparer les images à d'autres analyses ou traitements.
Filtres de passage haut : Contrairement aux filtres de passage bas, ces filtres accentuent les détails fins et les bords en renforçant les hautes fréquences. Ils sont idéaux pour des applications comme la détection de bords ou l'amélioration de la netteté.
Filtres de bande : Ces filtres permettent de supprimer ou de laisser passer des plages spécifiques de fréquences de couleur. Ils peuvent être utilisés pour isoler certaines caractéristiques colorimétriques dans une image.
Augmentation des contrastes : À l'aide de filtres de couleur, on peut amplifier les différences entre les différentes zones de couleur, ce qui rend l'image plus distincte et les caractéristiques intéressantes plus faciles à détecter.
Suppression des teintes indésirables : On peut appliquer des filtres pour enlever certaines teintes non souhaitées de l'image. Par exemple, un filtre de couleur bleue peut être utilisé pour supprimer les teintes jaunes d'une photo prise sous une lumière artificielle.
Edition artistique : Dans des applications créatives ou artistiques, des filtres de couleur spécifiques peuvent donner des aspects particuliers à l'image pour des effets visuels désirés.
L'application des filtres de couleur peut se faire grâce à divers outils et bibliothèques logicielles comme OpenCV, Pillow ou Scikitimage. Ces bibliothèques offrent des fonctions prédéfinies et des options pour personnaliser les filtres selon les besoins.
Voici un exemple de code pour appliquer un filtre de passage bas en utilisant OpenCV en Python :
```python import cv2 import numpy as np
image = cv2.imread('imagechemin.jpg')
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25 lowpassfilteredimage = cv2.filter2D(image,1,kernel)
cv2.imwrite('imagefiltered.jpg', lowpassfilteredimage) ```
Ce code charge une image, applique un filtre de passage bas pour réduire le bruit et lisse l'image, puis sauve l'image filtrée.