Ce projet est une chaîne de traitement vidéo open source conçue pour améliorer la qualité des vidéos en appliquant plusieurs étapes de traitement. Il permet de réduire le bruit, stabiliser les séquences, calculer le flux optique, déflouter et effectuer un mappage des tons pour optimiser la visualisation. Le pipeline est automatisé et modulaire, avec des scripts dédiés pour chaque étape.

Ce projet permet de récupérer, traiter et analyser des flux vidéo provenant de caméras industrielles ou scientifiques. Il convertit les données brutes des capteurs en images structurées pour une exploitation ultérieure, notamment via des outils d'analyse ou de machine learning. Il facilite l'intégration des données de caméras dans des pipelines de traitement automatisés.

Ce projet est un plugin dédié au contrôle et à la gestion des caméras ZWO, principalement utilisées en astronomie et en imagerie scientifique. Il permet de configurer les paramètres d'acquisition d'images, de gérer les flux vidéo, de régler la température des capteurs et d'automatiser les prises de vue. Il s'intègre avec des systèmes de traitement d'images pour des applications nécessitant une précision et une fiabilité élevées.

Daiquiri Docker est une solution conteneurisée dédiée à la gestion, l'analyse et la visualisation de données issues d'expériences scientifiques. Elle intègre des outils pour configurer des équipements de laboratoire, simuler des capteurs, traiter des flux vidéo et superviser des processus en temps réel. Utilisée principalement dans des environnements de recherche, elle facilite l'automatisation et l'interprétation des données expérimentales.