Discussion :

[pierre-y]

Bonjour ,

Connaitrez-vous la manière dont python gère les images au niveau du pixels? Comme copiez un bout d'une image dans une variable ou comparer deux images pour voir si elles sont identiquent?

Je voudrais pouvoir découper une image en bloc et ensuite comparer ces blocs les un, les autre pour éviter les bloc identiques. Je pourrais ensuite les regrouper et en faire un tilesheet.

Bonne journées,

[Alexis.M]

Dans l'absolu ça dépend du module que tu utilises pour la gestion d'image.
Si tu usilises numpy/scipy, il s'agit de simples tableaux à 2 (niveaux de gris) ou 3 (couleur) dimensions. Et il suffit d'utiliser des "slices" pour acceder à une sous partie (block) de l'image.

pour info les fonction pour lire/écrire/afficher les images sont dans scipy.misc

[pierre-y]

A merci, je vais regarder ça. En cherchant je suis tombé sur pythonware je sais pas si ça se vaut?

[Alexis.M]

la PIL (python image library) est pratique notamment si tu veux dessiner dans ton image. Pour la manipulation directe de pixels, je préfère nettement l'utilisation de tableau numpy, ce qui permet de vectoriser les opération (tu evites les boucles imbriquées qui peuvent être très lente en python).

Au passage tu peux passer de l'un à l'autre grâce aux fonctions fromimage et toimage de scipy.misc.

[lamingue]

la PIL (python image library) est pratique notamment si tu veux dessiner dans ton image. Pour la manipulation directe de pixels, je préfère nettement l'utilisation de tableau numpy, ce qui permet de vectoriser les opération (tu evites les boucles imbriquées qui peuvent être très lente en python).

Au passage tu peux passer de l'un à l'autre grâce aux fonctions fromimage et toimage de scipy.misc.

Est-il possible d'expliciter ce que signifie "vectoriser" ? Avec un exemple simple ?
J'ai dans l'idée que c'est un reshape d'une matrice pour en faire une matrice avec une seule ligne.

Est-ce exact ?

[dividee]

Est-il possible d'expliciter ce que signifie "vectoriser" ? Avec un exemple simple ?
J'ai dans l'idée que c'est un reshape d'une matrice pour en faire une matrice avec une seule ligne.

Est-ce exact ?

Vectoriser, c'est éviter les boucles explicites, en utilisant des opérations qui traitent directement des tableaux/matrices.

par exemple, voici 2 matrices de dimension 2x2:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
>>> B = array([[3,4],[5,6]])

pour additionner les éléments de A et B, on pourrait écrire, sans vectoriser:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
>>> C = empty_like(A)
>>> for i in range(C.shape[0]):
... 	for j in range(C.shape[1]):
... 		C[i,j] = A[i,j] + B[i,j]

Avec vectorisation:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

>>>> C = A+B

Cela va plus loin que les "simples" opérations matricielles; on a aussi le "broadcasting", qui permet d'appliquer des opérations à des tableaux de taille différentes (sous certaines conditions de compatibilité).

Par exemple, pour multiplier tous les éléments de A par 2, on peut écrire:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

A * 2

2 est un scalaire, mais il peut être considéré comme une matrice avec une ligne et une colonne, qui est agrandie par duplication à la taille de A, et la division procède élément par élément (c'est le principe; c'est certainement plus optimisé que cela).

Si maintenant je veux multiplier la première colonne par 2 et la seconde par 3:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 A * [2,3]

Ou bien la première ligne par 2 et la seconde par 3:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 A * [[2],[3]]

[pierre-y]

Comment se fait l’installation de la partie scipy.

je ai récupéré la dernière version sur sourceforge :

http://sourceforge.net/projects/scipy/files/


j'ai téléchargé le zip, mais je vois pas ou l’installer, même en le dézipant on n'obtient pas d’exécutable. Je n'ai pas trouvé la version avec laquelle il est compatible.

[Alexis.M]

En général, il y a un fichier setup.py. Pour compiler et installer tu peux faire:

$ python setup.py install [--prefix=some_non_default_path]

(les [] indique que c'est optionnel)

cela nécessite que les distutils soient installés mais il me semble que c'est standard.

Sinon, si tu as easy_install ou pip d'installé:

$ easy_install [--prefix=some_path] scipy

Il devrait faire les vérifications de dépendance, le téléchargement de la version compatible, sa compilation et son installation.

Après j'imagine que tu es sous Windows ou Mac (sous Linux il suffit de choisir les paquets à installer), et je n'ai aucune expérience de l'installation sous ces systèmes

[pierre-y]

En fait, il y a un .exe, mai il faut aller dans les dossier et pas s’arrêter au téléchargement proposé. Par contre j'ai pas retrouvé ou il était pour metre le lien au cas ou .