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Tout d’abord , pour ce Tutorial Python Image RGB voici l’environnement du travail :
En outre , notre objectif est de comprendre comment on peut étudier une image en couleur avec Python 3.7 sous Jupyter Notebook .
Donc , on va essayez à répondre aux questions suivantes :
Certainement , on a besoin des bibliothèques ( Library ) donc on a utilisé MatplotLib , PIL et Numpy .
Alors , pour simplifier les choses , chaque couleur d’un pixel est le résultat du mélange des valeurs des 3 composantes R , G et B .
Mais , il faut noter que chaque pixel est associé à 2 coordonnés comme exemple dans le schéma ci_dessous » i » et » j » pour marquer la position dans le plan de la figure .
De plus , pour le même exemple ci_dessous , vous avez la variante noté » k » qui prend la valeur » k=0 » pour la composante Rouge notée » R « , » k=1 » pour la composante Verte noté » G » , » k = 2 » pour la composante Bleue noté » B » .
Donc , vous pouvez maintenant comprendre la signification du résultat affiché par Jupyter Notebook lors de la lecture d’une image sans difficulté .
Vous allez trouver dans la vidéo Code Python permettant de mettre à zéro la composante :
De même Vous allez trouver dans la vidéo Code Python permettant d’afficher seulement la composante :
En fait , cette figure nous montre les trois plans R , G et B de la décomposition de l’image originale .
En conclusion , chaque œuf possède une composition différente de chaque degré de couleur , ce qui nous donne dans le résultat des œufs de couleurs différentes .
Alors , vous trouvez la réalisation des étapes citées ci-dessous avec la déclaration du temps de début de chaque étape dans la vidéo .
Création « New Notebook Python 3 »
Ajout d’une image sous Jupyter
Ouverture d’une image avec PIL
Ouverture d’une image avec Matplotlib
Type d’une image sous Python
Installation Numpy sous Anaconda
Les composantes d’une couleur
Comment lire une image sous Jupyter Notebook Python
Explication du résultat d’une image Numpy.ndarray
Décomposition d’une image selon les plans couleur R G B en Python
Afin d’avoir plus des détails sur le langage PYTHON et les logiciels utilisés ; veuillez visiter la page suivante Introduction Python.
Enfin , si vous êtes intéressé par MATLAB vous pouvez voir Traitement d’image Matlab .