1. Introduction aux Bibliothèques Python pour la Manipulation d'Images

La manipulation d'images est une tâche courante dans le développement d'applications Python. Plusieurs bibliothèques facilitent cette tâche, permettant aux développeurs de traiter, modifier et analyser des images. Ce cours présente les bibliothèques les plus populaires pour la manipulation d'images en Python.

2. Pillow

Pillow est une bibliothèque Python largement utilisée pour le traitement d'images. Elle est un fork de la bibliothèque Python Imaging Library (PIL) et permet de réaliser des opérations comme :

•                 1️⃣ Ouverture et sauvegarde d'images dans différents formats (JPEG, PNG, etc.)
•                 2️⃣ Redimensionnement, rotation et découpage d'images
•                 3️⃣ Application de filtres et de transformations

3. OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque puissante utilisée pour la vision par ordinateur et le traitement d'images. Ses fonctionnalités incluent :

•                 1️⃣ Détection de visages et d'objets
•                 2️⃣ Analyse de mouvements et suivi d'objets
•                 3️⃣ Application de techniques de filtrage avancées

4. scikit-image

scikit-image est une bibliothèque conçue pour l'analyse d'images et le traitement d'images dans l'écosystème SciPy. Elle offre :

•                 1️⃣ Fonctions pour la segmentation, le filtrage et la transformation d'images
•                 2️⃣ Outils pour l'analyse de textures et de couleurs
•                 3️⃣ Facilité d'intégration avec d'autres bibliothèques scientifiques comme NumPy

5. Conclusion

Python offre une multitude de bibliothèques pour la manipulation d'images, chacune ayant ses propres forces et domaines d'application. Que ce soit pour des tâches simples avec Pillow ou des analyses avancées avec OpenCV et scikit-image, les développeurs disposent d'outils puissants pour répondre à leurs besoins en traitement d'images.

Pillow est une bibliothèque Python puissante pour la manipulation d'images. Elle permet d'ouvrir, de modifier et de sauvegarder des images facilement. Dans ce cours, nous allons explorer comment utiliser Pillow pour manipuler les pixels d'une image.

1. Installation de Pillow

Pour commencer à utiliser Pillow, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez le faire via pip :

pip install Pillow

2. Ouverture et Affichage d'une Image

Voici comment ouvrir et afficher une image :

from PIL import Image

# Ouvrir une image
image = Image.open('chemin/vers/image.jpg')

# Afficher l'image
image.show()

3. Manipulation des Pixels

Pour manipuler les pixels d'une image, vous devez accéder à l'objet PixelAccess. Voici un exemple :

pixels = image.load()

# Modifier un pixel spécifique
pixels[10, 10] = (255, 0, 0)  # Rouge

4. Modification de Plusieurs Pixels

Vous pouvez utiliser une boucle pour modifier plusieurs pixels. Voici comment créer une bordure rouge :

for x in range(image.width):
    pixels[x, 0] = (255, 0, 0)  # Haut
    pixels[x, image.height - 1] = (255, 0, 0)  # Bas

for y in range(image.height):
    pixels[0, y] = (255, 0, 0)  # Gauche
    pixels[image.width - 1, y] = (255, 0, 0)  # Droite

5. Modifier les Couleurs d'une Image

Vous pouvez aussi transformer les couleurs globales de l'image. Voici un exemple de conversion en niveaux de gris :

gray_image = image.convert('L')  # Convertit en niveaux de gris
gray_image.show()

Vous pouvez également appliquer des filtres comme ImageEnhance pour ajuster les couleurs, le contraste, etc. :

from PIL import ImageEnhance

enhancer = ImageEnhance.Color(image)
image_coloree = enhancer.enhance(2.0)  # Double l'intensité des couleurs
image_coloree.show()

6. Appliquer une Distorsion

Pillow permet aussi d'appliquer des transformations comme des rotations, redimensionnements ou des effets comme miroir et transposition :

# Rotation
rotated = image.rotate(45)  # Rotation de 45°
rotated.show()

# Effet miroir horizontal
mirror = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
mirror.show()

7. Sauvegarde de l'Image Modifiée

Après vos modifications, vous pouvez sauvegarder l'image :

image.save('chemin/vers/image_modifiee.jpg')

8. Conclusion

Pillow fournit des outils puissants pour manipuler des images en Python. Vous avez appris à ouvrir une image, modifier des pixels, ajuster les couleurs, appliquer des distorsions, et sauvegarder le résultat. À vous de créer !

Exercice 1: ★ ★ ★ ☆ ☆

Ouvrez une image et affichez-la à l'aide de Pillow. Écrivez le code nécessaire pour cela.

from PIL import Image

# Ouvrir une image
image = Image.open('chemin/vers/image.jpg')

# Afficher l'image
image.show()

Exercice 2: ★ ★ ★ ★ ☆

Modifiez un pixel de l'image pour le rendre rouge. Spécifiez les coordonnées du pixel à modifier.

# Accéder aux pixels
pixels = image.load()

# Modifier un pixel spécifique
pixels[50, 50] = (255, 0, 0)  # Mettre le pixel (50, 50) en rouge

Exercice 3: ★ ★ ★ ★ ★

Créez une bordure rouge autour de l'image. Utilisez des boucles pour modifier les pixels aux bords.

for x in range(image.width):
    pixels[x, 0] = (255, 0, 0)  # Bordure supérieure
    pixels[x, image.height - 1] = (255, 0, 0)  # Bordure inférieure

for y in range(image.height):
    pixels[0, y] = (255, 0, 0)  # Bordure gauche
    pixels[image.width - 1, y] = (255, 0, 0)  # Bordure droite

Exercice 4: ★ ★ ★ ☆ ☆

Enregistrez l'image modifiée sous un nouveau nom de fichier. Quelle méthode utilisez-vous pour cela ?

# Sauvegarder l'image modifiée
image.save('chemin/vers/image_modifiee.jpg')

Exercice 5: ★ ★ ★ ★ ☆

Écrivez un code pour créer un effet de négatif sur l'image. Comment modifiez-vous chaque pixel ?

for x in range(image.width):
    for y in range(image.height):
        r, g, b = pixels[x, y]
        pixels[x, y] = (255 - r, 255 - g, 255 - b)  # Inverser les couleurs