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Python RGB IMAGE RGB Values Environnement Tout d'abord , pour ce Tutorial Python Image RGB voici l'environnement du travail :Logiciels utilisés : Python,Anaconda , JupyterType de projet : Jupyter Notebook (.ipynb)Library : Matplotlib , PIL , NumpyPC HP Windows 10 Objectif 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 : Comment ouvrir une image sous Jupyter Notebook ?Quel est le type d'une image Python?Comment installer Numpy sous Anaconda ?Comment peut-on jouer avec les composantes ( RVB en Français) ( RGB en anglais ) des pixels en raison de modifier la couleur total d'une image et / ou éliminer des composantes . Certainement , on a besoin des bibliothèques ( Library ) donc on a utilisé MatplotLib , PIL et Numpy . EXEMPLE 1 : les valeurs des composantes RGB Code Python Jupyter Notebook 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 " k0 " pour la composante Rouge notée " R ", " k1 " 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 . EXEMPLE 2 : les valeurs des composantes RGB Vous allez trouver dans la vidéo Code Python permettant de mettre à zéro la composante :Rouge (Red) Verte (Green) Bleue (Blue) Annulation d'une composante RESULTAS avec 2 composantes 0GB ou R0B ou RG0 De même Vous allez trouver dans la vidéo Code Python permettant d'afficher seulement la composante :rouge (Red) verte (Green) bleue (Blue) Image Python avec une seule composante R ou G ou B 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 . PYTHON IMAGE Alors , vous trouvez la réalisation des étapes citées ci-dessous avec la déclaration du temps de début de chaque étape dans la vidéo . 0:01:16.800,0:05:49.020Création "New Notebook Python 3" 0:05:49.120,0:07:00.160Ajout d'une image sous Jupyter 0:07:00.160,0:09:02.720Ouverture d'une image avec PIL 0:09:04.000,0:12:47.680Ouverture d'une image avec Matplotlib 0:12:47.680,0:15:20.960Type d'une image sous Python 0:15:21.600,0:17:04.640Installation Numpy sous Anaconda 0:17:04.640,0:22:39.360Les composantes d'une couleur 0:22:39.360,0:29:33.600Comment lire une image sous Jupyter Notebook Python 0:29:33.600,0:36:10.560Explication du résultat d'une image Numpy.ndarray 0:36:10.880,0:59:33.760Décomposition d'une image selon les plans couleur R G B en Pythonhttps://youtu.be/sqFwQ1eJgTc Vous voulez voir de plus sur Code Image ou 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 .

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