Traitement d'images OpenCV avec Python - Redimensionner, Fusionner, Flouter, Seuiller, Convertir

La bibliothèque OpenCV [1] contient la plupart des fonctions dont nous avons besoin pour travailler avec des images. Manipuler des images en programmation nécessite une intuition différente de celle utilisée pour les données textuelles. Une image est composée de pixels. Elle ressemble à une feuille de calcul pleine de cellules avec des valeurs numériques lorsqu'on zoome. Chaque pixel contient généralement une valeur allant de 0 à 255. Cette valeur indique le degré de luminosité pour la couleur qui lui est assignée. Alors, comment travaillons-nous avec des images en Python ? Nous devons d'abord les charger en tant que tableaux NumPy, en convertissant tous les pixels d'image en valeurs numériques. Ce n'est qu'ensuite que nous pouvons utiliser différentes techniques de vision par ordinateur pour les manipuler.

Auteur : Hwei Geok Ng

Dans ce tutoriel, nous allons nous salir les mains en expérimentant avec des images en utilisant OpenCV. Nous examinerons des techniques telles que la conversion de couleur, le redimensionnement, la fusion, le flou et le seuillage. Obtenir vos données d'image correctement est un succès à moitié pour un modèle d'apprentissage automatique utile. Intrigué ? Commençons.

Horodatage :

00:00 - Introduction

01:58 - Installer et importer les modules requis

04:28 - Charger l'image et convertir les canaux de couleur

08:24 - Redimensionner l'image

12:17 - Fusionner les images

16:15 - Flouter l'image

20:31 - Seuiller l'image

Tutoriel complet : https://blog.finxter.com/five-useful-image-processing-techniques-in-python-using-opencv/

Lien GitHub : https://github.com/nghweigeok/image-processing-opencv

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