Dans le monde de l’informatique et de l’intelligence artificielle, le traitement d’images est devenu un élément central. Les images jouent un rôle essentiel dans la communication visuelle, la détection de motifs et l’analyse des données. Python, grâce à ses bibliothèques spécialisées, offre un ensemble puissant d’outils pour manipuler, transformer et analyser des images. Dans cet article, nous allons explorer en détail quelques-unes des bibliothèques clés de traitement d’images en Python que j’ai eu l’occasion de découvrir au cours de mon stage.
OpenCV (Open Computer Vision Library)
est sans aucun doute l’une des bibliothèques les plus largement utilisées pour le traitement d’images. Elle offre une panoplie d’outils pour travailler avec des images et des vidéos. OpenCV peut être utilisée pour des tâches variées telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale, la segmentation d’images, la calibration de caméra, et bien plus encore.
L’une des caractéristiques les plus puissantes d’OpenCV est sa capacité à manipuler des flux vidéo en temps réel. Elle est souvent utilisée dans des domaines tels que la surveillance, la vision par ordinateur, et même la réalité augmentée. OpenCV fournit également des mécanismes pour appliquer des transformations géométriques, filtrer les images, et détecter des contours.
Au cours de mon stage j’ai eu recours à cette librairie afin de redimensionner des images, pour passer les images en niveau de gris afin de faire de meilleur détection, mais aussi afin de tracer sur les images le résultats des détections.
Pillow (Python Imaging Library)
Pillow est une bibliothèque conviviale qui se concentre sur la manipulation d’images. Conçue comme une alternative à la bibliothèque PIL (Python Imaging Library), Pillow facilite les tâches courantes telles que le redimensionnement, la rotation, la modification des couleurs, la gestion des formats d’image, et la création d’images à partir de zéro.
Pillow est particulièrement adaptée aux tâches de manipulation d’image simples et rapides. Elle est souvent utilisée pour des applications telles que la préparation d’images pour des présentations, la création de miniatures, la modification de la luminosité et du contraste, et bien plus encore.
Au cours de mon stage j’ai eu l’occasion d’utiliser cette librairie pour utiliser des coordonnées calculer dans les images pour tracer des ROIs (Region of Interest) qui sont des zones spécifiques dans une images afin de faire une analyse sur cette zone. J’ai aussi utilisé cette librairie au début de mon stage pour calculer et afficher un histogrammes de couleurs d’une image qui nous renseigne sur le nombre de bleu, rouge et vert (couleurs primaires) présent dans les images.
Scikit-image
Scikit-image est une extension de la bibliothèque scikit-learn, spécialement dédiée au traitement d’images. Elle offre une gamme complète de fonctionnalités pour la manipulation, la transformation et l’analyse d’images. scikit-image couvre un large éventail de domaines, de la segmentation d’image à la détection de contours en passant par les opérations morphologiques.
L’une des caractéristiques intéressantes de scikit-image est sa facilité d’intégration avec les autres bibliothèques scientifiques Python, telles que NumPy et matplotlib. Cela en fait un choix populaire pour les scientifiques et les chercheurs qui souhaitent combiner l’analyse d’images avec d’autres analyses numériques.
Conclusion
Le traitement d’images en Python offre des possibilités infinies pour explorer, analyser et manipuler le monde visuel. Les bibliothèques telles qu’OpenCV, Pillow et scikit-image jouent des rôles essentiels dans cet écosystème en fournissant des outils puissants et flexibles. Que vous soyez intéressé par la détection d’objets, la transformation artistique d’images, l’analyse de données visuelles, ou tout autre domaine, ces bibliothèques vous aideront à donner vie à vos idées et à réaliser des projets captivants.