Projet dédié à l'extraction et à l'analyse de descripteurs entre deux images d'une séquence vidéo. Il permet de traiter des données visuelles pour identifier des motifs ou des caractéristiques spécifiques, utile dans des domaines comme la vision par ordinateur ou l'intelligence artificielle.

Outil de segmentation de textures intégré au logiciel Icy, dédié à l'analyse d'images biologiques. Ce plugin permet aux chercheurs en imagerie médicale de segmenter automatiquement des régions d'intérêt dans des images microscopiques en utilisant des descripteurs de texture avancés. Il facilite l'identification de motifs visuels complexes pour des applications en biologie cellulaire et en pathologie numérique. L'outil est particulièrement utile pour les études nécessitant une analyse semi-supervisée des textures.

Ce projet propose des outils avancés pour le traitement et l'analyse d'images numériques. Il permet de convertir des images en niveaux de gris, d'appliquer des seuillages, de détecter des contours et de segmenter des images en superpixels. Les algorithmes implémentés incluent des méthodes de traitement d'image classiques ainsi que des techniques modernes pour l'analyse visuelle et la reconnaissance de motifs.

Plugin pour l'analyse d'images biologiques permettant de détecter, extraire et apparier des caractéristiques visuelles (features) dans des images microscopiques. Utilisé pour aligner des images, comparer des motifs ou identifier des structures spécifiques dans des échantillons biologiques. Intégré à la plateforme Icy, il facilite la recherche reproductible en bioimagerie.

E-poc est un outil dédié à la génération et à l'analyse de codes QR ainsi qu'à la création de motifs graphiques personnalisés. Il permet aux utilisateurs de générer des codes QR à partir de données variées et d'explorer des fonctionnalités avancées pour l'analyse et la manipulation de motifs visuels, notamment pour des applications éducatives ou institutionnelles.

Outil interactif dédié à l'analyse exploratoire de données longitudinales. SLIDER permet aux chercheurs et statisticiens d'explorer visuellement les séquences temporelles d'individus, d'identifier des motifs récurrents et de comparer des groupes selon des facteurs catégoriels. Il facilite la compréhension des transitions entre états (emploi, éducation, etc.) et génère des visualisations adaptées pour des publications ou rapports.

Ce projet permet de suivre et analyser des zones spécifiques au sein d'une série d'images. Il utilise des techniques de reconnaissance de motifs pour identifier et suivre des objets ou des régions d'intérêt, facilitant ainsi l'analyse visuelle automatisée dans divers domaines comme la surveillance, la recherche ou l'industrie.