Redimensionnement d'image

____________________________________________________________ _ 10 Sylvain Pasini – Bertrand Grandgeorge Page 2 sur 10 Digital Photography Image Segmentation 1. Introduction 1.1 Description du problème De nos jours, le nombre d’images stockées devient de plus en plus grand. Chacun publie ses images sur le Web sans pour autant y ajouter de bons mots clés. Il est maintenant difficile de réaliser une recherche précise. Les moteurs de recherche actuels se basent sur les mots clés

la zone intéressante. Des curseurs déplaçables sur l’écran permettent de lire le temps affiché en ms. Il est impossible d’imprimer directement : il suffit de faire une copie d’écran (touche impr écran du clavier), d’ouvrir un logiciel de retouche d’image (paint, livré avec le PC ou Paint Shop Pro), de le coller et de modifier l’image à son gré. Ici, l’intervalle de temps est de 0,00004 s pour une distance de 1,10 m entre les 2 capteurs. Il est donc possible de calculer la vitesse : 27,5 m/s retour

1 $ pièce. L'histoire se termine de la façon suivante : le photographe professionnel Mark Harmel a compris qu'il ne pouvait pas lutter contre une foule d'amateurs de mieux en mieux équipés (appareil photo à moins de 1000 $, logiciel de traitement d'images, ordinateur personnel et Internet) consentant à être rétribués de 1 $ à 5 $ par photo. Il concentre maintenant son activité sur le travail à la commande. Ce principe du micropaiement permet aux sites web de se rémunérer et à de nombreux contributeurs

Définition : V (P) est l'ensemble des pixels Q situés à moins d'une certaine distance de P. La forme du voisinage (et le nombre de voisins) de P dépendent de la distance considérée (cf. exemples diapo suivante). Voisinages les plus usités en traitement d'images : 4-voisinage 8-voisinage ou « voisinage 3x3 » « voisinage 5x5 » Licence 3 ESEA, Option Robotique / Vision, semaine 4 6 Introduction Filtrage par convolution Filtres de lissage Filtres de contours Notion de voisinage (3/3) : exemples i=x

Codage et compression d’images fixes et vidéos Pr. Mohammed RZIZA 1 Plan • Outils de base en traitement d'images • Compression d’images fixes • Compression des images vidéo • Domaines d’application 2 Chapitre 1: Outils de base en traitement d'images : • Définitions • Histogramme • Filtrage • Détection de contours et Segmentation • Estimation de mouvement 3 Compression : • La compression est un élément clé de tout système de communication. • Les données multimédia (en particulier

PERRE Morgan A1 TP1 ATI2 : Traitement de la vidéo en temps réel Ce TP avait pour but de nous apprendre à effectuer des traitements en temps réel. Pour ce faire nous utilisons OpenCV et la Kinect/WebCam. Exercice 1 Vision infrarouge Ci-dessous l’implémentation de la vision infrarouge en utilisant la Luminance. // Conversion RGB en YUV cvtColor(img,img, CV_RGB2YUV); // Création de l'image OpenCV for(int i=1; i<480-1; ++i) if ( (i % 2) == 0 ) for(int j=0; j<640; ++j) { unsigned char y = *(lockedRect

permet de montrer différents lieux en même temps lorsque l'intérêt porte sur deux personnes ou deux sujets différents (cf. western)… 3. Montage alterné : suite de plans dont l'alternance exprime l'idée de simultanéité. 4. Montage par adjonction d'images : avec le but de créer des associations d'idées permettant de traduire tel ou tel sentiment… 5. Montage par leitmotiv : des séquences s'organisent autour d'un thème qui revient chaque fois, lancinant, et annonce des images qui vont suivre… Montage

développement d’un système automatique d’authentification d’identité par empreintes digitales. Ce système automatique de reconnaissance d’empreintes digitales est basé sur une série d’algorithmes complexes apparentés aux domaines du traitement d’images et/ou de la reconnaissance de motifs (nuages de points). Son originalité repose sur le portage de la phase de comparaison sur une carte à puce SmartJTM 32-bit pour assurer une authentification rapide et sécurisée. Abstract – Fingerprint recognition

Convolution Corrélation Convolution Corrélation Plan du cours Cours de Traitement Du Signal Convolution/corrélation 1 Convolution 2 Corrélation guillaume.hiet@rennes.supelec.fr ESTACA 6 septembre 2007 Guillaume HIET Guillaume HIET Cours de Traitement Du Signal - Convolution/corrélation 1/10 Convolution Corrélation Cours de Traitement Du Signal - Convolution/corrélation 2/10 Convolution Corrélation Définition Propriétés Le produit de convolution exprime la quantité de recouvrement

Oral de stage Cette année j’ai été amené à faire un stage en entreprise durant la période du 23 au 27 janvier 2012. J’ai choisi de faire mon stage à France 3 Aquitaine. C’est une entreprise d’audiovisuel qui a ses locaux au 137 rue Ernest Renan à Bordeaux. On y accède très facilement puisqu’elle est située juste à coté des boulevards et donc près des lignes de bus et de trams. Durant mon stage mon tuteur étant hospitalisé, il n’a pas pu me prendre en charge j’ai donc été pris en charge