SynDraw est un outil basé sur libIGL qui permet de générer des dessins synthétiques à partir de modèles 3D triangulaires, en utilisant des techniques de pointe pour extraire des chemins de lignes sur la surface de modèles 3D avec une visibilité et une chaîne précises. Les polylignes 3D et 2D sont enregistrées dans un fichier SVG.

LSD est un outil spécialisé dans la détection rapide et précise de segments de ligne dans des images numériques. Il s'appuie sur des algorithmes avancés pour identifier des lignes droites avec un contrôle rigoureux des fausses détections. Utilisé principalement en vision par ordinateur et en traitement d'images, il permet d'extraire des contours linéaires pour des applications scientifiques, industrielles ou académiques nécessitant une analyse fine des structures géométriques.

Le Decoupator est un outil en ligne de commande permettant de découper des images contenant du texte en plusieurs parties, chacune correspondant à un bloc de texte. Il utilise des algorithmes de traitement d'images et de reconnaissance optique de caractères pour détecter les contours des blocs de texte et en extraire le contenu.

Outil de segmentation automatique pour l'analyse d'images biologiques, spécialisé dans la détection des contours de noyaux ou de cellules à partir d'une région d'intérêt approximative. Permet l'étude de la morphodynamique cellulaire et le suivi de cellules en mouvement lent. Compatible avec les images 2D et 3D, il s'intègre comme un plugin dans le logiciel Icy, dédié à l'analyse d'images bio-médicales.

Outil logiciel dédié au traitement et à l'analyse de données issues de scanners laser. Il permet de convertir des scans laser en nuages de points 3D, d'identifier les contours et de déterminer les points les plus proches dans un environnement. Principalement utilisé dans des applications robotiques ou d'inspection industrielle pour la cartographie et la détection d'obstacles.

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 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.