Pourquoi utiliser la conversion en niveaux de gris lors du traitement des images ?
Il s'agit d'une technique de conversion d'image en photographie numérique. Elle élimine toute forme d'information chromatique et ne laisse que différentes nuances de gris, la plus claire étant le blanc et la plus sombre le noir. Ses nuances intermédiaires présentent généralement un niveau égal de luminosité pour les couleurs primaires (rouge, bleu et vert). Alternativement, il utilise des quantités égales de cyan, jaune et magenta qui sont les pigments primaires. Chaque pixel est une représentation de l'intensité lumineuse de l'image.
Par une action aléatoire, ils modifient les canaux de couleur d'une image imputée, ce qui amène le système à envisager d'autres nuances de couleur pour l'objet. Ils font en sorte que les bords et les formes des objets soient remarqués plutôt que leurs couleurs distinctes.
Il s'agit de régler la vivacité du pixel et celle de la couleur de l'image.
Il varie de 0 à 100 sur le site augmentez . Plus le niveau est bas, plus la nuance est foncée et plus le niveau est élevé, plus la nuance est forte. Les nuances se situent entre le noir et le blanc.
Il s'agit de l'art de convertir une image dans un format numérique de manière à pouvoir la manipuler ou l'améliorer pour l'extraction de données.
Il s'agit de la technique numérique qui consiste à diviser ou à partitionner une image en différentes parties ou régions en tenant compte des pixels de l'image. La détection d'objets en est un exemple.
Il s'agit d'un domaine de l'intelligence artificielle qui forme les ordinateurs de manière à leur faire comprendre et tirer des données significatives d'images et de vidéos numériques. Un exemple du fonctionnement de computer vision est la détection des voies de circulation.
L'analyse d'image est le traitement d'une image en composantes pour en tirer des informations utiles. Le comptage d'objets et la recherche de formes en font partie.
La détection des visages est une application numérique qui identifie les traits du visage dans les images. On en trouve un exemple dans l'application Google Photos, où les photos des mêmes personnes sont classées automatiquement dans des albums individuels.
Les valeurs moyennes des pixels (allant de 0 à 255) des couleurs primaires que sont le rouge, le vert et le bleu (communément appelées RVB) sont combinées. L'intensité lumineuse de chaque bande de couleur (24 bits) est combinée en une valeur approximative raisonnable d'échelle de gris (8 bits).
Elle permet de simplifier les algorithmes et d'éliminer les complexités liées aux exigences de calcul.
Elle permet un apprentissage plus facile pour ceux qui sont novices en matière de traitement d'images. En effet, les niveaux de gris compriment une image à son plus petit nombre de pixels.
Elle facilite la visualisation. Elle permet de différencier les détails des ombres et des hautes lumières d'une image car elle est principalement en 2 dimensions spatiales (2D) plutôt qu'en 3D.
La complexité des couleurs est également réduite. Une image 3D typique nécessite un étalonnage de la caméra sur la luminosité, entre autres. L'option de conversion en niveaux de gris est très utile pour les images capturées qui n'ont pas besoin de correspondre aux détails colorés.
Segmentation d'images et détection d'objets dans le domaine médical.
La conversion des niveaux de gris a été utilisée dans la pratique médicale pour le diagnostic assisté par ordinateur. Elle est très importante, car les images des échographies, des radiographies et des tomographies par ordinateur (CT) en dépendent largement pour donner les bons conseils et le bon traitement.
La segmentation de l'image est essentielle ici car les différents organes et tissus du corps humain ont des valeurs différentes en niveaux de gris. Les images capturées par le personnel médical sont segmentées pour différencier les différentes structures anatomiques. Ainsi, les caractéristiques et les défauts uniques de chaque organe ou tissu sont facilement identifiés.
La technologie 3D crée des boîtes de délimitation qui permettent de détecter facilement les objets. La détection des objets en 2D met également en évidence les zones d'intérêt médical spécifique.
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