Dans cet article nous allons voir pas à pas comment créer et utiliser un réseau de neurone convolutif (CNN) pour classifier des images.
Traitement d’images (partie 7: Les Réseaux de neurones à convolution – CNN)Catégorie : Image
Un ensemble d’article qui permettent de mieux comprendre comment traiter les images (photos). datacorner y aborde les formats techniques indispensables à connaitre pour mieux utiliser ces informations numériques. Le plus ? des cas d’utilisation concrets et décris pas à pas …
Traitement d’images (partie 6: Filtres & Convolution)
Nous allons aborder dans cet article une famille de filtre très utilisée par tous les logiciels de retouches (comme Photoshop ou Gimp). En fait et pour aller plus loin (sans non plus pour autant « sploiler » les articles suivants) ce principe de convolution va aussi être très utilisés par les réseaux de neurones (Deep Learning) … mais nous verrons cela plus tard. Focalisons nous tout d’abord sur le principe de filtre et plus précisément de convolution.
Traitement d’images (partie 6: Filtres & Convolution)Traitement d’images (partie 5: Transformations morphologiques)
Nous allons voir dans cet article les principes d’érosion et de dilatation d’images qui sont très utilisés notamment lors de la restauration d’images de mauvaise qualité.
Traitement d’images (partie 5: Transformations morphologiques)Traitement d’images (partie 4: Transformations)
Nous allons voir dans cet article comment effectuer quelques transformations de bases sur des images avec scikit-image telles que la rotation, et changement d’échelle et de taille d’image.
Traitement d’images (partie 4: Transformations)