Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette section, nous allons aborder les logiciels et bibliothèques couramment utilisés pour le prétraitement d'images, ainsi que présenter des exemples de code pour les principales techniques de prétraitement.
Le prétraitement des images repose principalement sur des outils logiciels et des bibliothèques de programmation puissants. Voici quelquesuns des plus couramment utilisés :
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) : Cette bibliothèque est très populaire pour les applications de vision par ordinateur. Elle offre une vaste collection de fonctions pour manipuler les images et implémenter des algorithmes de vision.
Pillow : Cette bibliothèque Python est un dérivé moderne de la bibliothèque PIL (Python Imaging Library). Elle simplifie la gestion et la transformation des images dans des projets Python.
scikitimage : Faisant partie de l'écosystème Scipy, scikitimage est une autre bibliothèque Python qui aide à traiter et analyser des images grâce à ses fonctionnalités avancées.
TensorFlow et PyTorch : Ces deux cadres de deep learning sont également très utilisés pour le prétraitement des données d'images avant leur passage dans des réseaux de neurones. Ils disposent de modules dédiés au traitement d'images.
```python import cv2 import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg')
normalizedimage = image / 255.0 ```
```python from PIL import Image
image = Image.open('image.jpg')
resizedimage = image.resize((100, 100)) ```
```python from skimage import color, io
image = io.imread('image.jpg')
hsvimage = color.rgb2hsv(image) ```
```python import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
colorfilteredimage = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAPJET) ```
L'utilisation de ces outils et bibliothèques permet d'automatiser et simplifier le prétraitement des images, rendant ainsi le processus plus efficace et précis.