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 super-pixels. Les algorithmes implémentés incluent des méthodes de clustering pour regrouper les pixels similaires et des techniques de détection de points d'intérêt pour l'analyse visuelle.

Ce projet propose des outils pour manipuler et analyser des 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 super-pixels. Les fonctionnalités incluent également des algorithmes de traitement d'images comme la normalisation, l'inversion et la détection de points d'intérêt.

Ce projet propose des outils pour manipuler et analyser des 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 super-pixels. Les fonctionnalités incluent également des algorithmes de traitement d'images comme la normalisation, l'inversion et la détection de points d'intérêt.

Ce projet propose des outils pour manipuler et analyser des 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 super-pixels. Les fonctionnalités incluent également des algorithmes de traitement d'images comme la normalisation, l'inversion et la détection de points d'intérêt.

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 super-pixels. Les algorithmes implémentés incluent des méthodes de traitement d'image classiques comme Sobel, ainsi que des techniques de clustering pour l'analyse visuelle.

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 super-pixels. Les algorithmes implémentés incluent des méthodes de traitement d'image classiques comme Sobel, ainsi que des techniques de clustering pour l'analyse visuelle.

Ce projet propose des outils logiciels pour manipuler et analyser des images numériques. Il permet de convertir des images en niveaux de gris, d'appliquer des algorithmes de segmentation comme les super-pixels, de détecter des contours via des méthodes comme Sobel, et de binariser des images. Il inclut également des fonctions pour normaliser et inverser des images, ainsi que des tests unitaires pour valider ces opérations.

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 fonctionnalités incluent également des algorithmes de clustering pour regrouper les pixels similaires et des méthodes pour normaliser les intensités lumineuses.

Ce projet propose des outils avancés pour le traitement et l'analyse d'images numériques. Il permet de manipuler des images en niveaux de gris, d'appliquer des algorithmes de segmentation comme les super-pixels, de détecter des contours via des méthodes comme Sobel, et de convertir entre différents formats d'images. Idéal pour des applications en vision par ordinateur, reconnaissance d'objets ou pré-traitement d'images.

Ce projet propose des outils pour manipuler et analyser des 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 super-pixels. Les fonctionnalités incluent également des tests unitaires pour valider les algorithmes implémentés.