Afficher Une Image Python: Chambre Hote Carcassonne

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Si on veut les afficher avec matplotlib, il faut faire: img = img[:, :, ::-1]; (img); () Image utilisé ici pour les exemples: newImg = img Manipulations élémentaires d'une image:,, : donnent les dimensions, le nombre total de pixel et le type de données de l'image, comme pour n'importe quelle array numpy. img[50, 50]: pixel aux coordonnées. C'est un triplet pour une image couleur, coordonnées ligne puis colonne, origine à 0. img[50, 50, 0]: pour une image couleur, donne la valeur de bleu (image BRG). (50, 50, 0): pour une image couleur, donne la valeur de bleu (image BGR), mais l'indice de couleur est requis ici. img[50, 50] = (0, 255, 255): fixe la valeur d'un pixel (pour image couleur). emset((50, 50, 1), 25): fixe la valeur d'un pixel pour une couleur donnée, ici vert. img[100:150, 100:150] = img[300:350, 400:450]: recopie d'une portion de l'image à un autre endroit. (b, g, r) = (img): permet d'avoir des 3 canaux correspondant à B, G et R (arrays 2d) si image BGR. newImg = tColor(img, LOR_BGR2GRAY): convertit une image couleur en image niveau de gris.

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L'image vue comme une fonction mathématique Qu'est-ce qu'une image? Cette question simple admet en réalité plusieurs réponses, plus ou moins techniques, selon le domaine étudié. Commençons par donner la réponse qui vient naturellement à la majorité d'entre nous: une image est une représentation visuelle de quelque chose ou de quelqu'un. Lena, l'exemple canonique du traitement d'images Le traitement d'images désigne l'ensemble des techniques permettant de modifier une image, souvent dans le but de l'améliorer – par exemple, on peut la rendre plus lumineuse ou plus nette. Cette discipline se situe à la croisée des mathématiques appliquées et de l'informatique, c'est pourquoi nous nous intéresserons désormais à la définition d'une image dans ces deux domaines. En mathématiques, une image est une fonction. Cette fonction quantifie l'intensité lumineuse de n'importe quel point dans l'image. Dans une image en noir et blanc, l'intensité est le niveau de gris: plus un point est sombre, plus son niveau de gris est faible.

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Ce tutoriel utilise les données du script ci-dessus pour illustrer la création de visuels Python. Créer des visuels Python dans Power BI Desktop Sélectionnez l'icône Visuel Python dans le volet Visualisations. Dans la boîte de dialogue Activer les éléments visuels de script qui s'affiche, sélectionnez Activer. Quand vous ajoutez un visuel Python à un rapport, Power BI Desktop effectue les actions suivantes: Une image de visuel Python apparaît sous forme d'espace réservé sur le canevas de rapport. L' Éditeur de script Python s'affiche en bas du volet central. Ensuite, faites glisser les champs Age (Âge), Children (Enfants), Fname (Prénom), Gender (Sexe), Pets (Animaux), State (État) et Weight (Poids) dans la section Valeurs où est indiqué Ajouter des champs de données ici. Votre script Python peut seulement utiliser des champs ajoutés à la section Valeurs. Vous pouvez ajouter ou supprimer des champs dans la section Valeurs tout en travaillant sur votre script Python. Power BI Desktop détecte automatiquement les modifications apportées aux champs.

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> Modules non standards > OpenCV > Histogramme des images Histogramme: hist = lcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]): calcule l'histogramme de l'image dans le premier canal ([0]), avec 256 bins ([256]) et un range de 0 à 255 ([0, 256]). La valeur renvoyée est un array 256 x 1. on peut calculer l'histogramme seulement sur une partie de l'image: mask = ([:2], numpy. uint8) mask[0:10, 0:50] = 255 maskedImg = twise_and(img, img, mask = mask) hist = lcHist([img], [0], mask, [256], [0, 255]) Exemple d'histogramme d'une image: hist = lcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) (hist) fig('') newImg = ('') Egalisation d'une image: newImg = cv2. equalizeHist(img): équalization d'une image en niveau de gris (modification des niveaux de gris pour avoir un histogramme à peu près palat). Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization: permet de faire une équalization locale Exemple d'égalisation: img = tColor(img, LOR_BGR2GRAY) newImg = cv2. equalizeHist(img) Copyright programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert

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> Modules non standards > OpenCV > Lecture et sauvegarde des images Lecture et sauvegarde d'une image: import cv2; img = (''): charge une image sous forme d'array numpy de type uint8 (valeurs entre 0 et 255) de dimensions (hauteur, largeur, 3) pour une image couleur (si pas d'image, renvoie None). img = ('', 0): charge une image en niveaux de gris, même si l'image dans le fichier était en couleurs. La dimension est alors (hauteur, largeur). ('myImage', img); cv2. waitKey(2000); stroyImage('myImage'): affiche l'image pendant 2000 ms et si on tape une touche pendant cetter période, la referme ensuite (attention, waitKey est indispensable pour afficher l'image). PROBLEME SUR destroyAllWindows!!! si on utilise cv2. waitKey(0): attend indéfiniment jusqu'à ce qu'on tape une touche. write('', img): sauvegarde l'image dans le fichier donné, et avec le format indiqué par l'extension. Attention: les images en couleurs sont en BGR et non RGB! Donc, elles ne seront pas affichées correctement avec matplotlib!
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