Traitement d’image avec OpenCV

OpenCV (bibliothèque de vision par ordinateur à code source ouvert) est une bibliothèque puissante pour le traitement d’image et les tâches de vision par ordinateur. Elle fournit des outils permettant de charger, manipuler et analyser efficacement les images.

Charger une image avec OpenCV

Nous pouvons charger des images à l’aide de la fonction cv2.imread(). Elle lit l’image sous forme de tableau NumPy :

import cv2

# Load an image
image = cv2.imread('example.jpg')

# Display the image shape
print("Image Shape:", image.shape)

Afficher une image

Pour afficher une image, utilisez la fonction cv2.imshow() :

# Display the image
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Redimensionner une image

Utilisez la fonction cv2.resize() pour redimensionner une image :

# Resize the image
resized_image = cv2.resize(image, (200, 200))
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Convertir une image en niveaux de gris

Convertissez une image en couleur en niveaux de gris à l’aide de cv2.cvtColor() :

# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dessiner des formes sur des images

Nous pouvons dessiner des formes comme des lignes, des rectangles et des cercles sur des images :

# Draw a rectangle
cv2.rectangle(image, (50, 50), (200, 200), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('Image with Rectangle', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Détection des contours

Détectez les contours d’une image à l’aide de la fonction cv2.Canny() :

# Perform edge detection
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Difficultés du traitement d’image

Les difficultés courantes comprennent :

• Conditions d’éclairage : Les variations de l’éclairage peuvent affecter les résultats.
• Bruit : Les images peuvent contenir des artefacts indésirables.
• Extensibilité : Le traitement d’images haute résolution nécessite des ressources importantes.

Synthèse et prochaines étapes

Dans cette leçon, nous avons :

• Exploré OpenCV pour le traitement d’image.
• Appris à charger, redimensionner et convertir des images en niveaux de gris.
• Effectué des tâches comme la détection des contours et le dessin de formes.

Nous allons ensuite découvrir les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) afin de comprendre comment ils traitent les données d’image pour des tâches complexes comme la classification d’images.