Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette section, nous allons explorer quelques exemples de code pour les techniques de prétraitement d'images. Utiliser des bibliothèques spécialisées est essentiel pour simplifier et automatiser ces processus. Voici des illustrations en utilisant principalement Python avec des bibliothèques telles que OpenCV et Pillow.
La normalisation des pixels est cruciale pour rendre les images homogènes et assurer que les modèles d'apprentissage ne soient pas biaisés. Utilisons OpenCV pour cette tâche :
```python import cv2 import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREADCOLOR)
normimage = cv2.normalize(image, None, alpha=0, beta=255, normtype=cv2.NORMMINMAX) cv2.imwrite('normimage.jpg', normimage) ```
Le redimensionnement des images permet d'assurer que toutes les images ont la même dimension, ce qui est souvent requis pour les réseaux de neurones. Voici comment redimensionner une image avec OpenCV :
```python
resizedimage = cv2.resize(image, (128, 128)) cv2.imwrite('resizedimage.jpg', resizedimage) ```
L'augmentation de données aide à diversifier les ensembles de données pour éviter le surapprentissage. Utilisons Pillow pour une rotation simple et une translation :
```python from PIL import Image
img = Image.open('image.jpg')
rotatedimage = img.rotate(45) rotatedimage.save('rotatedimage.jpg')
translatedimage = img.transform(img.size, Image.AFFINE, (1, 0, 10, 0, 1, 20)) translatedimage.save('translatedimage.jpg') ```
La réduction du bruit est essentielle pour améliorer la qualité des images. OpenCV offre une méthode efficace utilisant un filtre bilatéral :
```python
denoisedimage = cv2.bilateralFilter(image, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75) cv2.imwrite('denoisedimage.jpg', denoisedimage) ```
Manipuler les espaces colorimétriques peut être nécessaire pour certaines analyses. Voici comment convertir une image de RGB à HSV :
```python
hsvimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLORBGR2HSV) cv2.imwrite('hsvimage.jpg', hsvimage) ```
Ces exemples montrent comment utiliser des outils puissants pour effectuer des tâches courantes de prétraitement d'images. La maîtrise de ces techniques est essentielle pour améliorer la performance des modèles de vision par ordinateur.
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