Projet de recherche dédié à la capture et reconstruction 3D de surfaces humaines avec une précision millimétrique. Il permet de générer des modèles 3D détaillés à partir de données multi-vues, utiles pour des applications en animation, médecine, ou réalité virtuelle. Le projet inclut des outils pour l'optimisation et l'évaluation des reconstructions.

Ce projet fournit des images Docker pour Scipion3, un logiciel open source dédié à la reconstruction 3D en cryo-microscopie électronique. Il facilite le déploiement et la gestion d'environnements reproductibles pour les chercheurs et les laboratoires, notamment ceux de l'ESRF. Les images sont optimisées pour des configurations matérielles spécifiques, comme CUDA 11, et intègrent des outils préconfigurés pour accélérer les analyses scientifiques.

PyHST2 est un logiciel open source dédié à la reconstruction tomographique, notamment pour les applications en imagerie médicale et scientifique. Il permet de traiter des projections radiographiques pour générer des volumes 3D détaillés, en utilisant des algorithmes avancés comme la rétroprojection filtrée ou la minimisation de variation totale. Le projet supporte les architectures CPU et GPU pour des calculs optimisés.

PyHST2 est une bibliothèque open source dédiée à la reconstruction tomographique avancée, notamment pour les applications en imagerie médicale et scientifique. Elle permet de traiter des projections radiographiques ou tomographiques pour générer des volumes 3D précis, en intégrant des algorithmes de filtrage, de correction d'artefacts et de régularisation. Le projet supporte à la fois les architectures CPU et GPU pour des performances optimisées.

EBS-Tomo est un framework open source dédié à la tomographie rapide, conçu pour analyser des données issues de scans 3D. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de traiter des images médicales, industrielles ou scientifiques avec des outils avancés de reconstruction et d'analyse. Intégré à l'écosystème BLISS, il facilite la simulation, l'optimisation et le partage de protocoles expérimentaux, notamment dans des environnements comme l'ESRF.

Ce projet propose une solution logicielle dédiée à la reconstruction d'images tomographiques. Il permet de transformer des sinogrammes, issus de techniques d'imagerie par ondes pénétrantes, en volumes 3D exploitables. L'algorithme 'gridrec' offre une alternative performante aux méthodes classiques comme la rétroprojection filtrée, avec des options de personnalisation pour répondre à divers besoins d'analyse médicale ou scientifique. Le code est optimisé pour des calculs accélérés via des backends C et OpenCL.

Nabu est un logiciel spécialisé dans le traitement et la reconstruction de données issues de la tomographie, notamment pour les applications scientifiques et industrielles. Il permet de transformer des données brutes en images 3D exploitables, facilitant ainsi l'analyse et l'interprétation des résultats expérimentaux. Utilisé principalement dans les domaines de la recherche et de l'industrie, il offre des outils pour optimiser les processus de reconstruction et de visualisation.

Nabu est un logiciel spécialisé dans le traitement et la reconstruction d'images issues de la tomographie, notamment pour les données scientifiques et industrielles. Il permet de transformer des projections brutes en coupes 2D ou 3D exploitables, facilitant l'analyse et la visualisation des structures internes. Utilisé dans des environnements de recherche et d'ingénierie, il optimise les flux de travail pour les scientifiques et les ingénieurs travaillant sur des échantillons complexes.

Ce projet fournit des ressources pédagogiques pour les étudiants de l'ENSEEIHT en Sciences du Numérique. Il couvre deux matières principales : l'optimisation sans contraintes et les méthodes des différences finies pour les équations aux dérivées partielles (EDP). Les étudiants y trouvent des polycopiés, des travaux dirigés, des sujets de TP et des fichiers sources pour approfondir leurs connaissances.

Le projet optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et au suivi en temps réel. Il permet de simplifier les tâches répétitives, de détecter rapidement les goulets d'étranglement et de prendre des mesures correctives.