DeepContour est un projet dédié à l'encodage de coordonnées pour la segmentation de lumen dans des images médicales comme l'OCT et l'IVUS. Il permet de générer des contours à partir de données d'images médicales, d'analyser leur distribution et de préparer les données pour des modèles d'apprentissage automatique. Les outils incluent des scripts pour le prétraitement, la génération de données synthétiques et la visualisation.

Ce projet centralise des fichiers de cartographie (GPX, GeoJSON, KML) pour faciliter la visualisation et l'analyse de données géolocalisées. Il permet de générer des cartes interactives à partir de contours territoriaux ou de ressources éducatives, en s'appuyant sur des outils comme SPIP GIS ou Umap. Les données proviennent de sources ouvertes et sont utilisées par des acteurs publics pour des besoins pédagogiques ou administratifs.

Ce projet permet de reconstruire automatiquement les contours de toits en 3D à partir d'images aériennes orientées, sans nécessiter de données Lidar. Il utilise des algorithmes avancés de traitement d'image et de géométrie pour générer des modèles 3D précis des bâtiments, utiles pour l'urbanisme, l'architecture ou la gestion de patrimoine. Les résultats sont exploitables pour des analyses spatiales ou des visualisations techniques.

Outil open source permettant de générer des contours approximés des bureaux de vote à partir des adresses géolocalisées du Répertoire électoral unique (REU) de l'Insee. Il facilite la visualisation et l'analyse des données électorales en produisant des cartes interactives et des fichiers géospatiaux exploitables par les collectivités et les services publics.