Projet Matlab/Octave : segmentation d'un ballon de couleur dans une image couleur et insertion d'un logo

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Projet Matlab/Octave : segmentation d'un ballon de couleur dans une image couleur et insertion d'un logo"

Transcription

1 Projet Matlab/Octave : segmentation d'un ballon de couleur dans une image couleur et insertion d'un logo Dans ce projet, nous allons réaliser le code qui permet d'insérer sur une image, un logo sur un objet de couleur unie (ici, un ballon de basket orange). La figure ci-dessus représente l'application. L'algorithme peut se décomposer de la manière suivante : 1. dans un premier temps de segmenter les zones de l'image qui ont une couleur proche de celle du ballon (à partir d'un modèle statistique de celle-ci). Comme celui-ci est quasiment le seul objet de couleur orange dans la scène, cela reviendra à segmenter le ballon (donc à déterminer quels sont les pixels qui ont cette couleur orange dans l'image). 2. Puis approximer certaines des caractéristiques géométriques du ballon dans l'image : son centre de gravité (les positions (Xc,Yc) du centre du ballon dans l'image) et son rayon. 3. A partir du rayon de la balle, nous pouvons calculer une nouvelle image «logo» (à partir de l'image «logo» originale) à la dimension de la balle. 4. A partir des positions (Xc,Yc), nous pouvons alors insérer notre logo à la bonne dimension dans l'image originale. La page suivante représente la structure globale du projet. A noter qu'il faudra non seulement réaliser un script «principal.m» qui réalisera l'insertion du logo (partie droite du schéma) dans un fichier que l'utilisateur pourra sélectionner. Mais aussi un autre script «creation_modele.m» qui calculera le modèle statistique couleur du ballon (partie à gauche du schéma) à partir d'une image particulière où le ballon occupe quasiment toute l'image. 1/13

2 Fichier ballon00275.bmp lecture_image.m Fichiers ballonxxxxx.bmp lecture_image.m selection_image.m segmente_image.m calcul_modele.m Moyennes couleur et matrice de covariances geometrie_ballon.m script creation_modele.m Positions (Xc,Yc) + Rayon (R) dimensionne_logo.m insere_logo.m script principal.m 2/13

3 I. Notions Importantes 1- Codage des images sous matlab/octave Une image n est autre que l extension d un signal à 2 dimensions. Une image couleur est la superposition de 3 composantes de base (Rouge Vert et Bleu). Sous Matlab/octave, une telle image peut être codée par une matrice tridimensionnelle. Elle correspond à la mise en cascade des 3 matrices (2D : de dimension N*M) correspondant aux 3 composantes primaires (Rouge Vert et Bleu, notée RGB ou RVB). Chacune de ces 3 matrices primaires (aussi appelées «plans couleur») contient le niveau de couleur pour chaque point de l image considérée. En général chaque niveau de couleur est codé entre 0 (canal colorimétrique éteint) et 255 (canal colorimétrique maximum) ce qui correspond à 2553 = combinaisons de couleurs possibles. Dans le cas particulier des images en noir et blanc, les 3 composantes de chaque point de l image considérée (pixel) sont égales. Nous avons donc 256 niveaux de gris (de 0 pour le noir à 255 pour le blanc, en passant par un gris moyen pour 128). Rq : Lorsque l on charge une image sous matlab/octave, la matrice correspondante est de type uint8 (codage sur 8 bits non signés, autrement dit : 0-255). Pour simplifier les calculs et pouvoir utiliser toutes les fonctions octave/matlab sur ces données, il est préférable de les convertir en réels (commande «double»), puis après traitement les reconvertir en entier codé sur 8 bits nonsigné (commande «uint8» ) avant de sauvegarder en format bmp ou d'afficher l'image (commande «imagesc»). 3/13

4 2- Segmentation couleur et Distance de Mahalanobis Cette partie concerne la segmentation couleur de l'image. Elle sera nécessaire pour coder le script «creation_modele.m» et la fonction «segmente_image.m». Pour segmenter la couleur du ballon dans l'image, il faut rechercher les pixels qui ont une distance proche d'un modèle de la couleur du ballon. On obtient alors une image de distance, chaque pixel de cette image représente la distance entre la couleur dans l'image originale et le modèle couleur du ballon. Dans le schéma ci-dessous, la partie sombre (proche de 0) représente alors les pixels de couleur proche de celle du ballon. Il suffit alors de seuiller cette image pour obtenir la segmentation du ballon ; le seuillage consistera à mettre à 1 tous les pixels (de l'image de distance) inférieurs à une valeur dite seuil, et à 0 tous les pixels supérieurs ou égaux à cette valeur. image originale image des distances image segmentée (le blanc représente les pixels à 1et le noir les pixels à 0) La distance que nous utiliserons est la distance de Mahalanobis qui se définit ainsi : avec : * x=[r, v, b]' un vecteur colonne représentant la couleur d'un pixel (en RGB ou RVB) dans l'image originale * μ=[μ r, μ v, μ b ]' un vecteur colonne des moyennes selon les plans R, V et B ; ces moyennes doivent être calculées sur un ensemble de pixels appartenant au ballon. * Σ la matrice de covariance calculée sur un ensemble de pixels appartenant au ballon. Si on considère un ensemble de pixels X={x 1, x 2,,x i,...,x n } appartenant au ballon (extrait d'une image «ballon00275.bmp») avec x i = [r i, v i, b i ]', les moyennes μ=[μ r, μ v, μ b ]' et la matrice de covariance Σ seront définies par : μ r = E( r i ) = moyenne i ( r i ) μ v = E( v i ) = moyenne i ( v i ) μ b = E( b i ) = moyenne i ( b i ) Σ = E( (x - µ)(x µ)' ) = [σ r 2, σ rv, σ rb ; σ vr, σ v 2, σ vb ; σ br, σ bv, σ b 2 ] avec σ rv = σ vr = 1/n * somme i ( (r i μ r )*( v i μ v ) ), σ rb = σ br =... A noter qu'il existe une fonction «cov» sous Matlab et Octave qui calcule cette matrice à partir d'un ensemble de vecteurs. 4/13

5 II. Travail à réaliser L'algorithme que vous allez réaliser permet donc d'insérer un logo sur une image d'un ballon orange situé à une position et une taille a priori non connues. Ces positions et taille seront déterminées à partir d'une segmentation de la couleur du ballon dans l'image. Nous vous fournisons une série d'images acquises (fichiers «ballonxxxxx.bmp» de dimensions 320x240x3) à l'aide d'un camescope numérique et une image (fichier «logo.bmp» de dimensions 600x600x3) représentant le logo à insérer. Afin de constituer cet algortihme, nous vous conseillons de procéder par étapes et toujours valider chacune des étapes en visualisant les images en sortie : écrire la fonction «lire_image.m» qui permet de sélectionner une image (parmi les fichier «ballonxxxxx.bmp») dans le répertoire courant et la lire. écrire les fonctions utiles au script «creation_modele.m», une après l'autre, et les tester à fur et à mesure en y faisant appel dans le script «creation_modele.m» écrire les fonctions utiles au script «principal.m», une après l'autre, et les tester à fut et à mesure en y faisant appel dans le script «principal.m» en affichant les résultats obtenus. Ces affichages pourront être mis en commentaires lorsque le script sera complet. avant d'utiliser une fonction Matlab/Octave que vous ne maîtrisez pas, lisez bien l'aide. Testez la sur des matrices ou vecteurs de petites tailles pour lesquels vous pourrez vérifier les résultats de la fonction. Il sera important de créer une interface utilisateur transparente (c'est à dire que des personnes ne connaissant pas Matlab/Octave puissent l'utiliser) en utilisant les fonctions d'entrées-sorties («input», «disp»,...). 1. La fonction «lire_image.m» Cette fonction n'aura pas d'entrée et doit renvoyer la matrice correspondant à l'image. Elle devra demander à l'utilisateur dans quel répertoire se trouvent les images que l'on veut traiter. Lister les images ('ballon*.bmp') contenues dans ce répertoire et afficher cette liste. Et demander à l'utilisateur laquelle il veut sélectionner. Puis lire le fichier et renvoyer la matrice correspondante. Les fonctions Matlab/Octave dont vous aurez besoin sont listées en annexes. 2. Le script «creation_modele.m» Le script «creation_modele.m» fera appel successivement à 3 fonctions différentes : une fonction «lire_image.m» qui permettra de sélectionner l'image dont on veut extraire le modèle de couleur (composé des moyennes et de la matrice de covariance) 5/13

6 une fonction «selection_image.m» qui, à partir de données (positions approximatives d'un carré inclu dans le ballon) fournies par l'utilisateur, fournie en sortie une matrice 3xN des pixels inclus dans ce carré (où N est le nombre de pixels contenus dans le carré ; chaque contenant la valeur du pixel selon un des plans couleur) une fonction «calcul_modele.m» qui, à partir de la matrice précédente, fournie le modèle de la couleur du ballon (moyennes et matrice de covariance). Le script devra sauvegarder le vecteur moyenne et la matrice de covariance dans un fichier «modele.mat». Rq : nous vous conseillons d'utiliser l'image «ballon00275.bmp» pour construire le modèle. Le ballon apparaît en grand dans cette image. Et plus il y a de pixels utilisés pour construire le modèle, meilleur sera le modèle. 3. Le script «principal.m» Le script «principal.m» fera appel à 5 fonctions différentes : une fonction «lire_image.m» qui permettra de sélectionner l'image oùl'on veut segmenter le ballon et y ajouter le logo. une fonction «segmente_image.m» qui utilise le modèle défini par le script «creation_modele.m» en le chargeant pour calculer l'image des distances de Mahalanobis. Qui affiche l'image de distances obtenue ainsi qu'un histogramme de l'ensemble des distances contenues dans l'image. Un histogramme consiste en une représentation de la distribution d'un ensemble de valeurs (ici, les distances de mahalanobis pour l'ensemble des pixels). Puis demande à l'utilisateur le seuil qu'il veut appliquer sur l'image des distances afin d'obtenir la segmentation. La segmentation obtenue sera affichée. Il serait utile de fair ene sorte que si l'utilisateur n'est pas satisfait du résultat obtenu (et donc de son choix de seuil) qu'il puisse recommencer ce choix, jusqu'à ce qu'il soit satisfait. Enfin, l'ensemble des fenêtres utilisées dans cette fonction doivent être fermées, avant de la quitter. La fonction renverra l'image segmentée. Une fonction «geometrie_ballon.m» qui va approximer et renvoyer les positions (Xc,Yc) en pixels du centre du ballon dans l'image (si la segmentation est approximativement correcte, on pourra supposer qu'il s'agit du centre de gravité de l'ensemble des pixels à 1 dans l'image segmentée) et le rayon en pixels (qui pourra être approximés à partir de l'aire du ballon = nombre de pixels à 1 dans l'image segmentée). Une fonction «dimensionne_logo.m» qui va lire l'image «logo.bmp». Puis va redimensionner celle-ci en la sous-échantillonnant. Il s'agira de constituer une image constituée de pixels sélectionnés à intervalles réguliers sur l'image du logo. La diagonale de l'image redimensionnée vaudra 2 fois le rayon approximé du ballon (de sorte que le logo soit entièrement inclu dans le ballon). Une fonction «insere_logo.m» qui va insérer l'image logo redimensionnée dans le ballon. Cela consistera à additionner la valeur des pixels de l'image logo avec celles des pixels de 6/13

7 Indications : l'image originale au niveau du ballon. Comme la valeur du fond (partie noire) du logo vaut [0 0 0], l'addition du fond sur l'image ne changera pas la couleur de l'image. Comme la valeur de la partie blanche vaut 255, tous les pixels de ces zones sera supérieurs à 255 (en réalisant la convertion de l'image de double en uint8, tous ces pixels prendront la valeur 255). Nous vous conseillons de créer une fonction «distmaha.m» qui calcule à partir du modèle et de l'image à traiter l'image des distances. Cette fonction sera appelée dans «segmente_image.m». Plutôt que d'utiliser des boucles for, essayez de réaliser les calculs sous forme matricielle. Parfois séparer les plans couleur en trois matrices différentes, sera une bonne approche pour y arriver. Pour une image de distances, vous devriez obtenir cette forme d'histogramme (nombre de pixels en fonction de la distance) : nombre de pixels seuil Partie de l'histogramme correspondant au ballon Partie de l'histogramme correspondant au reste de l'image distance Exemple de sous-échantillonage d'une matrice 5x5 de sorte à obtenir une matrice 3x3 : /13

8 II.Améliorations Dans cette partie, nous proposons différentes améliorations de l'algorithme. 1. Changer la couleur du Logo Dans la fonction insere_logo.m précédente, nous ne sommes capables que d'ajouter le logo en blanc. Pour changer la couleur du logo inséré, nous allons exploiter le fait que le logo original est blanc (donc une valeur à 255). A lieu d'additioner la couleur du logo à celle de l'image, nous allons la combiner de la manière suivante : Inew(x,y,c)=( L(x,y,c) )/255*Iorig(x,y,c)+L(x,y,c)/255*Couleur(c) Inew(x,y,c) représente la valeur du pixel en (x,y) et dans le plan couleur c de l'image finale dans la zone d'insertion du logo Iorig(x,y,c) représente la valeur du pixel en (x,y) et dans le plan couleur c de l'image originale (avant insertion) Couleur représente la couleur voulue par l'utilisateur pour le logo L(x,y,c) représente la valeur du pixel en (x,y) et dans le plan couleur c (0 ou 255) du logo original (après redimensionnement) Il sera important de créer une fonction choisir_couleur.m, qui permettra à l'utilisateur de donner les valeurs des composantes RGB de la couleur voulue, de visualiser cette couleur et éventuellement la changer si elle ne le satisfait pas (ceci est important car le choix d'une couleur dans l'espace RGB n'est pas intuitive) avant d'insérer le logo. 2. Réaliser plusieurs fois les mêmes opérations sur différentes images Modifiez le script principal.m ainsi que les fonctions que vous jugerez nécessaires afin que l'utilisateur puisse réaliser les mêmes opérations sur différentes images sans sortir du programme et sans à avoir à modifier les paramètres (choix du seuil, de la couleur,...) qu'il aura choisi à la première itération de l'algorithme (sur une première image). Autrement dit, l'utilisateur devra choisir les paramètres pour la première image. Ensuite ces paramètres devront être conservés pour toutes les autres images qu'il traitera ensuite (sans sortir du programme). Indication : il serait bon de gérer cela en proposant ces paramètres comme des variables optionnelles des fonctions (que vous devrez gérer dans les fonctions en testant les variables nargin et nargout des fonctions). Vous pouvez aussi faire en sorte que le programme principal.m vérifie de lui-même si le modèle couleur modele.mat existe ou non. Si ce n'est pas le cas, il devra faire appel au script creation_modele.m afin d'y remédier avant de traiter les images. 3. Filtrer l'image segmentée L'image segmentée peut présenter des défauts (fausses alarmes ou trous). Les fausses alarmes sont des pixels qui n'appartiennent pas au ballon, mais qui sont reconnus comme tels. Les trous sont des pixels du ballon qui ne sont pas reconnus comme tel. 8/13

9 Exemples de fausses alarmes Exemples de trous Si ces défauts sont trop nombreux, il risque d'influencer les méthodes d'approximations du centre et du rayon du ballon. L'insertion du logo ne sera plus valable (logo trop grand, trop petit, pas au centre du ballon,...). Une manière de limiter ces défauts est de filtrer les fausses alarmes et les trous. Des outils de traitement d'images (dits opérateurs de morphologie mathématique) existent ; l'ouverture (pour éliminer les fausses alarmes) et la fermeture (pour éliminer les trous). La fermeture est une succession d'une dilatation puis d'une érosion (on dilate l'image segmentée, puis on érode le dilaté). L'ouverture est une succession d'une érosion et d'une dilatation. Une dilatation consiste à mettre à 1 tous les pixels de l'image en sortie qui sont dans un voisinage d'un pixel à 1 de l'image binaire originale. Une érosion consiste mettre à 0 tous les pixels de l'image en sortie qui sont dans un voisinage d'un pixel à 0 de l'image binaire originale. Pour représenter un voisinage, nous pouvons utiliser une matrice composée qui de 1 ; on appelle ce voisinage élément structurant ou masque. Pour obtenir une dilatation ou une érosion, nous convoluons d'abord l'image binaire avec le masque. La convolution d'une image I avec un masque F s'écrira sous la forme : + + ( I F)( x, y) = IF( x, y) = I ( x n, y m). F( n, m) n= m= Dans cette formule, on considère des dimensions infinies. En pratique les images et les masques sont de dimensions finies. Cependant, la formule ci-dessus reste valide en considérant des zéros en dehors de leurs zones de définition. L'exemple ci-dessous montre le résultat d'une convolution d'une image binaire (composée de 0 et 1) avec un masque M de dimensions 3x3 (et composé de 1) masque image originale image convoluée avec le masque 9/13

10 En seuillant l'image convoluée avec le masque par le nombre de 1 dans le masque, nous obtenons l'érodé : image convoluée image érodée En seuillant l'image convoluée avec le masque de sorte à conserver tous les éléments supérieurs à 0, nous obtenons le dilaté : image convoluée image dilatée En dilatant l'érodé, on obtient une ouverture de l'image originale, où les fausses alarmes ont disparues : /13

11 image érodée image ouverte En érodant le dilaté, on obtient une fermeture de l'image originale, où les trous ont disparus : image dilatée image fermée Réalisez des fonctions dilatation.m, erosion.m, ouverture.m et fermeture.m de sorte à pouvoir les utiliser dans la fonction segmente_image.m. Dans la fonction segmente_image.m, vos ferez donc appel à une ouverture (pour éliminer les fausses alarmes) suivie d'une fermeture (pour éliminer les trous). Vous devrez créer une interface utilisateur afin qu'il puisse choisir la taille du masque à appliquer de manière interactive (vous devrez afficher le résultat obtenu pour la taille choisie, et proposer à l'utilisateur de la changer si le résultat ne lui convient pas). Si le résultat lui convient, il conviendra avant de sortir de la fonction segmente_image.m de fermer les fenêtres utilisées). 4. Créer du flou sur l'image du Logo Lorsqu'on zoome sur l'image obtenue après insertion du logo, on remarque que la méthode de souséchantillonage du logo de la fonction dimensionne_logo.m ne donne pas un résultat très satisfaisant dans des images où le ballon est petit ; le rendu final n'est pas correct (trop abrupte et pas naturel). Afin de rendre ce rendu plus naturel, il conviendrait de rendre flou l'image du logo à insérer. Une manière de faire est rendre floue l'image du logo en la convoluant avec un masque composée de 1 puis en normalisant le résultat de la convolution (diviser par le nombre de 1 dans le masque) avant de faire l'insertion. Cela correspondrait à réaliser un filtre moyenneur localement. Réaliser une fonction floue_image qui sera appelée dans dimensionne_logo.m. La taille du masque pourra être automatisée en la fixant à la distance entre 2 échantillons. 11/13

12 III. Annexes 1. Quelques fonctions utiles de Matlab/Octave Dans cette annexe, nous présentons une liste de fonctions Matlab qui pourraient vous être éventuellement utiles (en plus, de celles que vous connaissez déjà) dans ce projet. N hésitez pas à lire l aide Matlab/Octave (à l aide de la commande «help») pour comprendre comment elles fonctionnent et les utiliser. imread : permet de charger une image imwrite : permet de sauvegarder une image imagesc ou image : affiche une image. colormap : attribut aux différents pixels de l image la couleur correspondante. Pour afficher une image en niveau de gris (noir et blanc), il faut écrire colormap('gray') reshape : permet de réorganiser les lignes et colonnes d une matrice (changement de taille) repmat : permet d'à partir d'une matrice A (ou d'un vecteur V) de construire une matrice plus grande qui sera la répétition de A (ou de V). load : permet de lire un fichier de données Matlab/Octave save : permet de sauvegarder un fichier de données Matlab/Octave hist : permet de créer un histogramme à partir d'un vecteur de données double : convertit une matrice en matrice de double uint8 : convertit une matrice en matrice d'entier non signé codé sur 8bits ([0-255]) conv2 : réalise la convolution 2D des deux matrices entre elles 12/13

13 2. Notion d'histogramme Exemple (source wikipédia) : Soit la fabrication de rations alimentaires, la pesée des rations avant emballage donne la série de mesures suivantes en kg : 0,547 0,563 0,532 0,521 0,514 0,547 0,578 0,532 0,552 0,526 0,534 0,560 0,502 0,503 0,516 0,565 0,532 0,574 0,521 0,523 0,542 0,539 0,543 0,548 0,565 0,569 0,574 0,596 0,547 0,578 0,532 0,552 0,554 0,596 0,529 0,555 0,559 0,503 0,499 0,526 0,551 0,589 0,588 0,568 0,564 0,568 0,556 0,523 0,526 0,579 0,551 0,584 0,551 0,512 0,536 0,567 0,512 0,553 0,534 0,559 0,498 0,567 0,589 0,579 Les caractéristiques du relevé sont les suivantes : Le nombre d'échantillons : N=64 Valeur minimale : 0,498 kg Valeur maximale : 0,596 kg On peut en dessiner l'histogramme en prenant ces caractéristiques : Le nombre de classes est de 7 L'amplitude de classe est 0,098/7 = 0,014 kg que l'on arrondit à 0,015 kg (résolution de la balance : 0,001 kg) La valeur minimale de la première classe est de 0,498 (0,001/2) = 0,4975. Par souci de facilité pour l'interprétation, on peut arrondir cette valeur à 0,495 kg. On obtient l'histogramme suivant : 13/13

Projet Matlab : un logiciel de cryptage

Projet Matlab : un logiciel de cryptage Projet Matlab : un logiciel de cryptage La stéganographie (du grec steganos : couvert et graphein : écriture) consiste à dissimuler une information au sein d'une autre à caractère anodin, de sorte que

Plus en détail

II. Conversions. I. Initialisation. III. Méthode point. TD Python Traitement d images MP*

II. Conversions. I. Initialisation. III. Méthode point. TD Python Traitement d images MP* Le but de ce TD est d utiliser les procédures et fonctions Python pour traiter des fichiers images. II. Conversions I. Initialisation Importer le module numpy sous l appellation np. On utilise le module

Plus en détail

Traitement bas-niveau

Traitement bas-niveau Plan Introduction L approche contour (frontière) Introduction Objectifs Les traitements ont pour but d extraire l information utile et pertinente contenue dans l image en regard de l application considérée.

Plus en détail

Fête de la science Initiation au traitement des images

Fête de la science Initiation au traitement des images Fête de la science Initiation au traitement des images Détection automatique de plaques minéralogiques à partir d'un téléphone portable et atelier propose de créer un programme informatique pour un téléphone

Plus en détail

OPERATEURS MORPHOLOGIQUES

OPERATEURS MORPHOLOGIQUES OPERATEURS MORPHOLOGIQUES Ensembles caractéristiques et éléments structurants Érosion et dilatation Ouverture et fermeture Application au filtrage Extraction de contours, remplissage de régions Épaississement,

Plus en détail

IMAGES NUMÉRIQUES MATRICIELLES EN SCILAB

IMAGES NUMÉRIQUES MATRICIELLES EN SCILAB IMAGES NUMÉRIQUES MATRICIELLES EN SCILAB Ce document, écrit par des animateurs de l IREM de Besançon, a pour objectif de présenter quelques unes des fonctions du logiciel Scilab, celles qui sont spécifiques

Plus en détail

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Régis Boulet Charlie Demené Alexis Guyot Balthazar Neveu Guillaume Tartavel Sommaire Sommaire... 1 Structure

Plus en détail

Introduction à MATLAB R

Introduction à MATLAB R Introduction à MATLAB R Romain Tavenard 10 septembre 2009 MATLAB R est un environnement de calcul numérique propriétaire orienté vers le calcul matriciel. Il se compose d un langage de programmation, d

Plus en détail

Géométrie discrète Chapitre V

Géométrie discrète Chapitre V Géométrie discrète Chapitre V Introduction au traitement d'images Géométrie euclidienne : espace continu Géométrie discrète (GD) : espace discrétisé notamment en grille de pixels GD définition des objets

Plus en détail

Traitement numérique de l'image. Raphaël Isdant - 2009

Traitement numérique de l'image. Raphaël Isdant - 2009 Traitement numérique de l'image 1/ L'IMAGE NUMÉRIQUE : COMPOSITION ET CARACTÉRISTIQUES 1.1 - Le pixel: Une image numérique est constituée d'un ensemble de points appelés pixels (abréviation de PICture

Plus en détail

Exemple de filtrage non-linéaire : le filtrage médian

Exemple de filtrage non-linéaire : le filtrage médian Exemple de filtrage non-linéaire : le filtrage médian Le filtrage médian est une opération non-linéaire : médiane { x m + y m } médiane { x m } + médiane { y m } sauf exception exemple sur des séquences

Plus en détail

5.1.1 Histogrammes : définition et utilité

5.1.1 Histogrammes : définition et utilité PLAN 5.1.1 Histogrammes : définition et utilité 5.1.2 Histogrammes des images en niveaux de gris 5.1.3 Histogramme des images couleurs 5.1.4 Courbes de modification des histogrammes 5.1.5 Applications

Plus en détail

Choisir entre le détourage plume et le détourage par les couches.

Choisir entre le détourage plume et le détourage par les couches. Choisir entre le détourage plume et le détourage par les couches. QUEL CHOIX D OUTILS ET QUELLE METHODE, POUR QUEL OBJECTIF? Il existe différentes techniques de détourage. De la plus simple à la plus délicate,

Plus en détail

CST-RT021-part 3:2013

CST-RT021-part 3:2013 CST-RT021-part 3:2013 Annexe sur les transformations couleur Groupe de travail CST-RT-021-MFFW Nom Version Auteur Date de publication CST-RT021-part3:2013 1 François Helt 24 mars 2014 CST-RT021-MFFW 1.1

Plus en détail

Séance 0 : Linux + Octave : le compromis idéal

Séance 0 : Linux + Octave : le compromis idéal Séance 0 : Linux + Octave : le compromis idéal Introduction Linux est un système d'exploitation multi-tâches et multi-utilisateurs, basé sur la gratuité et développé par une communauté de passionnés. C'est

Plus en détail

Utilisation du logiciel ImageJ gratuit

Utilisation du logiciel ImageJ gratuit Utilisation du logiciel ImageJ gratuit on peut récupérer sur le lien suivant : http://rsbweb.nih.gov/ij/ à partir duquel ce résumé très bref (!!) a été élaboré Lancer ImageJ Vous avez une fenêtre qui s'ouvre

Plus en détail

Création d'un site dynamique en PHP avec Dreamweaver et MySQL

Création d'un site dynamique en PHP avec Dreamweaver et MySQL Création d'un site dynamique en PHP avec Dreamweaver et MySQL 1. Création et configuration du site 1.1. Configuration de Dreamweaver Avant de commencer, il est nécessaire de connaître l'emplacement du

Plus en détail

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 Analyse de la vidéo Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet 10 mars 2015 Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 La représentation d objets Plan de la présentation 1 La représentation

Plus en détail

Comment créer des GIF animés en dix étapes?

Comment créer des GIF animés en dix étapes? Comment créer des GIF animés en dix étapes? Tutoriel GIF Movie Gear Septembre 2002 Rédigé par :Visicom Média inc. 1 TABLE DES MATIERES PRÉSENTATION DE GIF MOVIE GEAR... 2 BARRE DE MENUS... 2 BARRE D'OUTILS

Plus en détail

Création d'un diaporama

Création d'un diaporama S JOLLY décembre2010 - v3 Création d'un diaporama avec IMPRESS 3.0 Création d'un diaporama - Utilisation du logiciel IMPRESS / Open Office 3.0 - page 1 Sommaire 1 PRÉSENTATION...3 2 DÉMARRER IMPRESS...4

Plus en détail

Mathématiques/Sciences Physiques Séance N 8 Codage d une image numérique

Mathématiques/Sciences Physiques Séance N 8 Codage d une image numérique Mathématiques/Sciences Physiques Séance N 8 Codage d une image numérique INTRODUCTION Une image numérique est un ensemble discret de points appelés PIXELS (contraction de PICTure ELements). Elle a pour

Plus en détail

TD : Codage des images

TD : Codage des images TD : Codage des images Les navigateurs Web (Netscape, IE, Mozilla ) prennent en charge les contenus textuels (au format HTML) ainsi que les images fixes (GIF, JPG, PNG) ou animée (GIF animée). Comment

Plus en détail

La recherche du Score maximal en testant les 50 symboles de référence, permet de déterminer quel symbole Chappe est filmé.

La recherche du Score maximal en testant les 50 symboles de référence, permet de déterminer quel symbole Chappe est filmé. 3- Reconnaissance optique Le schéma ci-dessous décrit le processus complet de décision lors de la reconnaissance optique basée sur le calcul de la corrélation d'images décrite dans la section précédente.

Plus en détail

2012/2013 Le codage en informatique

2012/2013 Le codage en informatique 2012/2013 Le codage en informatique Stéphane Fossé/ Marc Gyr Lycée Felix Faure Beauvais 2012/2013 INTRODUCTION Les appareils numériques que nous utilisons tous les jours ont tous un point commun : 2 chiffres

Plus en détail

Traitement d un AVI avec Iris

Traitement d un AVI avec Iris Traitement d un AVI avec Iris 1. Définir le répertoire de travail Fichier > Réglages (Ctrl + R) Et on définit le chemin du répertoire de travail. C est là que les images vont être stockées. 2. Convertir

Plus en détail

III Caractérisation d'image binaire

III Caractérisation d'image binaire III Caractérisation d'image binaire 1. Généralités Les images binaires codent l'information sur deux valeurs. Rarement le résultat direct d'un capteur, mais facilement obtenues par seuillage dans certains

Plus en détail

TP : Gestion d une image au format PGM

TP : Gestion d une image au format PGM TP : Gestion d une image au format PGM Objectif : L objectif du sujet est de créer une classe de manipulation d images au format PGM (Portable GreyMap), et de programmer des opérations relativement simples

Plus en détail

Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-2010 Fiche de TP

Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-2010 Fiche de TP Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-200 Fiche de TP Préliminaires. Récupérez l archive du logiciel de TP à partir du lien suivant : http://www.ensta.fr/~manzaner/cours/ima/tp2009.tar 2. Développez

Plus en détail

RETOUCHE D IMAGES AVEC PHOTOFILTRE (V. 6)

RETOUCHE D IMAGES AVEC PHOTOFILTRE (V. 6) RETOUCHE D IMAGES AVEC PHOTOFILTRE (V. 6) PhotoFiltre est un logiciel gratuit qui permet d effectuer quelques retouches de base aux photos venant d appareils photo numériques ou scannées. On peut le télécharger

Plus en détail

Leica Application Suite

Leica Application Suite Leica Application Suite Macro Editor et Macro Runner (Éditeur de macros et Exécuteur de macros) Personnalisées et automatisées 2 Les instructions peuvent être momentanément suspendues» de manière optionnelle

Plus en détail

LibreOffice Calc : introduction aux tableaux croisés dynamiques

LibreOffice Calc : introduction aux tableaux croisés dynamiques Fiche logiciel LibreOffice Calc 3.x Tableur Niveau LibreOffice Calc : introduction aux tableaux croisés dynamiques Un tableau croisé dynamique (appelé Pilote de données dans LibreOffice) est un tableau

Plus en détail

Guide pour la réalisation d'un document avec Open Office Writer 2.2

Guide pour la réalisation d'un document avec Open Office Writer 2.2 Guide pour la réalisation d'un document avec Open Office Writer 2.2 1- Lancement de l'application : Le Traitement de textes de la Suite OpenOffice peut être lancé : soit depuis le menu «Démarrer / Programmes/OpenOffice2.2/Writer

Plus en détail

DOSSIER D'ACTIVITES SUR TUXPAINT Dessiner avec Tuxpaint. Objectifs :

DOSSIER D'ACTIVITES SUR TUXPAINT Dessiner avec Tuxpaint. Objectifs : DOSSIER D'ACTIVITES SUR TUXPAINT Dessiner avec Tuxpaint Objectifs : Apprendre à l apprenant à connaître l'ordinateur Apprendre à l'apprenant à allumer l'ordinateur Faire découvrir à l'apprenant Linux Faire

Plus en détail

Utilisation de XnView

Utilisation de XnView http://www.rakforgeron.fr 27/02/2015 Utilisation de XnView Les photos d'actes généalogiques, les scans de documents réalisés par vous, ou vos saisies d'écran de documents téléchargés sur Internet, au-delà

Plus en détail

SYS-809 Vision par ordinateur. Laboratoire 2 - Introduction à la boîte à outils Orfeo (OTB)

SYS-809 Vision par ordinateur. Laboratoire 2 - Introduction à la boîte à outils Orfeo (OTB) SYS-809 Vision par ordinateur Laboratoire 2 - Introduction à la boîte à outils Orfeo (OTB) Objectifs du laboratoire Ce laboratoire se veut une introduction à OTB. Nous nous intéressons à : Présentation

Plus en détail

MATLAB : COMMANDES DE BASE. Note : lorsqu applicable, l équivalent en langage C est indiqué entre les délimiteurs /* */.

MATLAB : COMMANDES DE BASE. Note : lorsqu applicable, l équivalent en langage C est indiqué entre les délimiteurs /* */. Page 1 de 9 MATLAB : COMMANDES DE BASE Note : lorsqu applicable, l équivalent en langage C est indiqué entre les délimiteurs /* */. Aide help, help nom_de_commande Fenêtre de travail (Command Window) Ligne

Plus en détail

A- Observez la vidéo A présentant le fonctionnement de deux objets techniques que nous

A- Observez la vidéo A présentant le fonctionnement de deux objets techniques que nous Nous savons qu'un système d'alarme permet de protéger une habitation en détectant et en signalant une ouverture de porte, de fenêtre ou un mouvement dans une pièce. Mais comment détecter et existe il un

Plus en détail

FICHIER d' IMAGE & Compression/Compactage

FICHIER d' IMAGE & Compression/Compactage Partie 1 - Section 2 FICHIER d' IMAGE & Compression/Compactage Guy Kivits - p. 1 Fichier - Contexte Pour conserver une information, ou la transmettre, dans un système informatique il faut " l' emballer

Plus en détail

3.5.1 Introduction: image bitmap versus image vectorielle

3.5.1 Introduction: image bitmap versus image vectorielle 3.5.1 Introduction 3.5.2 Principe 3.5.3 Avantages et Inconvénients 3.5.4 Applications 3.5.5 Logiciels sur Internet PLAN 3.5.1 Introduction: image bitmap versus image vectorielle Lorsque l'on affiche une

Plus en détail

Site de la spécialité ISN du lycée Louis Marchal

Site de la spécialité ISN du lycée Louis Marchal Site de la spécialité ISN du lycée Louis Marchal 1) Codage d' un entier positif Un ordinateur ne manipule que des 0 et des 1 (circuit ouvert ou fermé par exemple), toutes les données doivent donc être

Plus en détail

Comment convertir des documents PDF au format mviewer pour TI-Nspire

Comment convertir des documents PDF au format mviewer pour TI-Nspire Tutoriel TI-Planet Comment convertir des documents PDF au format mviewer pour TI-Nspire A l'usage de tous Xavier Andréani 12 février 2011 Table des matières Introduction...2 A)Ouverture d'une page du fichier

Plus en détail

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007 Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses Guillaume Martinez 17 décembre 2007 1 Table des matières 1 Le projet 3 1.1 Objectif................................ 3 1.2 Les choix techniques.........................

Plus en détail

RapidMiner. Data Mining. 1 Introduction. 2 Prise en main. Master Maths Finances 2010/2011. 1.1 Présentation. 1.2 Ressources

RapidMiner. Data Mining. 1 Introduction. 2 Prise en main. Master Maths Finances 2010/2011. 1.1 Présentation. 1.2 Ressources Master Maths Finances 2010/2011 Data Mining janvier 2011 RapidMiner 1 Introduction 1.1 Présentation RapidMiner est un logiciel open source et gratuit dédié au data mining. Il contient de nombreux outils

Plus en détail

Projet individuel d algorithmique-programmation AP1 : groupe 1.1 - complément bibliothèque graphique

Projet individuel d algorithmique-programmation AP1 : groupe 1.1 - complément bibliothèque graphique Projet individuel d algorithmique-programmation AP1 : groupe 1.1 - complément bibliothèque graphique octobre 2010 1 Affichage graphique statique Il en existe trois bibliothèques graphiques en Ocaml : la

Plus en détail

Création de maquette web

Création de maquette web Création de maquette web avec Fireworks Il faut travailler en 72dpi et en pixels, en RVB Fireworks étant un logiciel dédié à la création de maquettes pour le web il ne propose que les pixels pour le texte

Plus en détail

Opérations de base sur ImageJ

Opérations de base sur ImageJ Opérations de base sur ImageJ TPs d hydrodynamique de l ESPCI, J. Bico, M. Reyssat, M. Fermigier ImageJ est un logiciel libre, qui fonctionne aussi bien sous plate-forme Windows, Mac ou Linux. Initialement

Plus en détail

Windows 7 : les bases

Windows 7 : les bases Fiche Logiciel Ordinateur Niveau FL01011 09/12 Windows 7 : les bases L'utilisation d'un ordinateur suppose la découverte d'un environnement nouveau, qui a son propre vocabulaire et ses propres concepts

Plus en détail

Excel 2010 Intermediaire

Excel 2010 Intermediaire (Enregistrez le fichier sur votre ordinateur et ouvrez-le avec Acrobat Reader) Excel 2010 Intermediaire Dans ce fichier de positionnement nous vous demandons de valider (en cochant les différentes cases)

Plus en détail

Escalier : Mosaïque de photos montage de composition les outils de GIMP

Escalier : Mosaïque de photos montage de composition les outils de GIMP Escalier : Mosaïque de photos montage de composition les outils de GIMP Un art : l'incrustation est l'art d'incruster un élément extérieur dans une scène existante. Le montage de composition crée une image

Plus en détail

Projet Télédétection. Vidéo Surveillance. Deovan Thipphavanh Mokrani Abdeslam Naoui Saïd. Master 2 Pro SIS - 2005 / 2006

Projet Télédétection. Vidéo Surveillance. Deovan Thipphavanh Mokrani Abdeslam Naoui Saïd. Master 2 Pro SIS - 2005 / 2006 Projet Télédétection Vidéo Surveillance Deovan Thipphavanh Mokrani Abdeslam Naoui Saïd Master 2 Pro SIS - 2005 / 2006 Plan Introduction Lecture des images Détection des objets mouvants Détection des anomalies

Plus en détail

Transformée de Fourier discrète.

Transformée de Fourier discrète. Université Bordeaux Transformée de Fourier discrète. Préliminaire : Téléchargement de Wavelab Wavelab est une toolbox matlab, c est à dire un ensemble de programmes matlab élaborés par une équipe de l

Plus en détail

Publication d'application

Publication d'application Publication d'application Vue d'ensemble JetClouding supporte 3 types de publication d'application: Microsoft Remote Desktop: L'utilisateur verra le Bureau à distance Windows dans la session. Le contrôle

Plus en détail

Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS

Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS Utilisation du SGBD ACCESS Polycopié réalisé par Chihab Hanachi et Jean-Marc Thévenin Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS GENERALITES SUR ACCESS... 1 A PROPOS DE L UTILISATION D ACCESS...

Plus en détail

PHPWEBSITE -Tutoriel image

PHPWEBSITE -Tutoriel image PHPWEBSITE -Tutoriel image La capture des images depuis le web pour mon site. L optimisation d images pour le web, 1 Préparer des images pour le Web A. Généralités 1. Les trois formats d'images sur le

Plus en détail

Calcul rapide des puissances

Calcul rapide des puissances Calcul rapide des puissances Par Mathtous Il s'agit de puissances à exposant entier naturel (avec la convention a 0 = 1, et a 1 = a). Si on applique la dénition pour calculer a n, on calcule de proche

Plus en détail

Windows Movie Maker Julien Rousset FTICE

Windows Movie Maker Julien Rousset FTICE Windows Movie Maker Julien Rousset FTICE Windows Movie Maker est un logiciel de montage vidéo simple, bénéficiant de fonctions avancés comme le titrage, les transitions, les effets vidéo. Windows Movie

Plus en détail

S.P.S.N. Lac du Der 2008

S.P.S.N. Lac du Der 2008 S.P.S.N. Lac du Der 2008 Qu'est-ce qu'un histogramme? C'est un graphique qui montre la répartition des pixels de l'image en fonction de leur luminosité. Chaque type d'image (normale, surexposée, sous exposée,

Plus en détail

Date : 18.11.2013 Tangram en carré page

Date : 18.11.2013 Tangram en carré page Date : 18.11.2013 Tangram en carré page Titre : Tangram en carré Numéro de la dernière page : 14 Degrés : 1 e 4 e du Collège Durée : 90 minutes Résumé : Le jeu de Tangram (appelé en chinois les sept planches

Plus en détail

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances Chapitre 18 Les probabilités OBJECTIFS DU CHAPITRE Calculer la probabilité d événements Tester ses connaissances 1. Expériences aléatoires Voici trois expériences : - Expérience (1) : on lance une pièce

Plus en détail

TP5 - Morphologie mathématique

TP5 - Morphologie mathématique TP5 - Morphologie mathématique Vincent Barra - Christophe Tilmant 5 novembre 2007 1 Partie théorique 1.1 Introduction La morphologie mathématique [1] est un outil mathématique permettant au départ d explorer

Plus en détail

Création d une SIGNATURE ANIMÉE avec PHOTOFILTRE 7

Création d une SIGNATURE ANIMÉE avec PHOTOFILTRE 7 Création d une SIGNATURE ANIMÉE avec PHOTOFILTRE 7 L animation est obtenue par défilement des images décomposant le mouvement de traçage de la signature. Les étapes successives seront : 1. Choix de la

Plus en détail

PREMIÈRE PRISE EN MAIN DE DJANGO CMS

PREMIÈRE PRISE EN MAIN DE DJANGO CMS PREMIÈRE PRISE EN MAIN DE DJANGO CMS 1. PRÉSENTATION DE DJANGO CMS Django CMS est un système de gestion de contenu basé sur le serveur Django / Python. Simple d'utilisation, il dispose d'une interface

Plus en détail

REALISER UN SITE INTERNET AVEC IZISPOT SOMMAIRE

REALISER UN SITE INTERNET AVEC IZISPOT SOMMAIRE REALISER UN SITE INTERNET AVEC IZISPOT Voici un tutoriel pour vous aider à réaliser un petit site internet (4 pages) à l'aide du logiciel gratuit IZISPOT. Dans l'exemple qui suit, il s'agit de mettre en

Plus en détail

Exporter (2) Ouvrir/Enregistrer Importer/Exporter (3)

Exporter (2) Ouvrir/Enregistrer Importer/Exporter (3) Formats de fichier Une des choses la plus difficile est de passer d'un logiciel à l'autre. Ils sont parfois plus ou moins compatibles. Certains logiciels «préfèrent» certains formats de fichier. Le tableau

Plus en détail

Fiche Windows Movie Maker n 3 Titres et génériques Bande son Encodage

Fiche Windows Movie Maker n 3 Titres et génériques Bande son Encodage Fiche Windows Movie Maker n 3 Titres et génériques Bande son Encodage Table des matières 1- Les titres...1 2- La bande son...3 3- L'encodage...5 http://blogs.lyceecfadumene.fr/informatique Fiche Windows

Plus en détail

Formats d images. 1 Introduction

Formats d images. 1 Introduction Formats d images 1 Introduction Lorsque nous utilisons un ordinateur ou un smartphone l écran constitue un élément principal de l interaction avec la machine. Les images sont donc au cœur de l utilisation

Plus en détail

DU BINAIRE AU MICROPROCESSEUR - D ANGELIS LOGIQUE COMBINATOIRE. SIMPLIFICATION DES EQUATIONS BOOLEENNES Leçon 07

DU BINAIRE AU MICROPROCESSEUR - D ANGELIS LOGIQUE COMBINATOIRE. SIMPLIFICATION DES EQUATIONS BOOLEENNES Leçon 07 DU BINAIRE AU MICROPROCESSEUR - D ANGELIS 43 SIMPLIFICATION DES EQUATIONS BOOLEENNES Leçon 7 Le rôle de la logique combinatoire est de faciliter la simplification des circuits électriques. La simplification

Plus en détail

Tutoriel : logiciel de présentation Openoffice Impress

Tutoriel : logiciel de présentation Openoffice Impress Tutoriel : logiciel de présentation Openoffice Impress Le logiciel de présentation permet de construire une suite de pages (diapositives) contenant différents objets : du texte, de l'image, du son. - L'apparition

Plus en détail

Tp_chemins..doc. Dans la barre "arche 2" couleur claire 1/5 21/01/13

Tp_chemins..doc. Dans la barre arche 2 couleur claire 1/5 21/01/13 TP de création : utilisation des chemins vectoriels Finis les mauvais rêves : vous aurez enfin votre dreamcatcher (Indienss des Grands Lacs) 1 ) Créez une nouvelle image de 300 pixels sur 600 pixels en

Plus en détail

PLAN. Qui peut faire quoi? Présentation. L'internaute Consulte le site public

PLAN. Qui peut faire quoi? Présentation. L'internaute Consulte le site public SPIP est une interface en ligne gratuite permettant de créer des sites collaboratifs de façon suffisament simple pour que les élèves puissent publier leur propres articles. Il permet aussi d'héberger son

Plus en détail

Initiation à linfographie

Initiation à linfographie Ce support de cours de l Agence universitaire de la Francophonie est distribué sous licence GNU FDL. Permission vous est donnée de copier, distribuer et/ou modifier ce document selon les termes de la Licence

Plus en détail

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories :

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories : La vision nous permet de percevoir et d interpreter le monde qui nous entoure. La vision artificielle a pour but de reproduire certaines fonctionnalités de la vision humaine au travers de l analyse d images.

Plus en détail

TP : Shell Scripts. 1 Remarque générale. 2 Mise en jambe. 3 Avec des si. Systèmes et scripts

TP : Shell Scripts. 1 Remarque générale. 2 Mise en jambe. 3 Avec des si. Systèmes et scripts E3FI ESIEE Paris Systèmes et scripts B. Perret TP : Shell Scripts 1 Remarque générale Lorsque vous cherchez des informations sur Internet, n'oubliez pas que langage de shell script que nous avons vu correspond

Plus en détail

Calculs approchés d un point fixe

Calculs approchés d un point fixe M11 ÉPREUVE COMMUNE DE TIPE 2013 - Partie D TITRE : Calculs approchés d un point fixe Temps de préparation :.. 2 h 15 minutes Temps de présentation devant les examinateurs :.10 minutes Dialogue avec les

Plus en détail

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Master ère année Analyse spatiale, analyse géographique, spatialité des sociétés Master

Plus en détail

Chapitre VI : Les images binaires

Chapitre VI : Les images binaires Chapitre VI : Les images binaires Une image binaire est une image pour laquelle chaque pixel ne peut avoir pour valeur que 0 ou 1. La manipulation de telles images regorge d'outils spécialisés ainsi que

Plus en détail

Gestion de projet. GanttProject Didacticiel V1.0. 23 novembre 2013. Gérard Gervois Frédéric Giamarchi

Gestion de projet. GanttProject Didacticiel V1.0. 23 novembre 2013. Gérard Gervois Frédéric Giamarchi Gestion de projet GanttProject Didacticiel V1.0 23 novembre 2013 Gérard Gervois Frédéric Giamarchi Département G.E.I.I. I.U.T. de Nîmes Université Montpellier II Présentation GanttProject est un logiciel

Plus en détail

Tutoriel d'utilisation du site PEEP

Tutoriel d'utilisation du site PEEP Tutoriel d'utilisation du site PEEP Intro Le site, ape-niort.peep.asso.fr, est géré par un système de gestion de contenu (ici Mura CMS). Un CMS permet, entre autre, de générer un site de manière rapide

Plus en détail

Chap17 - CORRECTİON DES EXERCİCES

Chap17 - CORRECTİON DES EXERCİCES Chap17 - CORRECTİON DES EXERCİCES n 3 p528 Le signal a est numérique : il n y a que deux valeurs possibles pour la tension. Le signal b n est pas numérique : il y a alternance entre des signaux divers

Plus en détail

Structure du format BMP, sa lecture, sa construction et son écriture

Structure du format BMP, sa lecture, sa construction et son écriture Structure du format BMP, sa lecture, sa construction et son écriture Claude Parisel Mars 2003 Table des matières : 1. Le choix du format 2. Commentaires sur les autres formats 3. Format BMP pour noir&blanc,

Plus en détail

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux. UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases

Plus en détail

THÉORIE DE L'INFORMATION : RAPPELS

THÉORIE DE L'INFORMATION : RAPPELS THÉORIE DE L'INFORMATION : RAPPELS 1920 : premières tentatives de définition de mesure de l'information à partir de 1948 : travaux de Shannon Théorie de l'information discipline fondamentale qui s'applique

Plus en détail

TDs Architecture des ordinateurs DUT Informatique - M4104c SUJETS. R. Raffin Aix-Marseille Université romain.raffin-at-univ-amu.fr

TDs Architecture des ordinateurs DUT Informatique - M4104c SUJETS. R. Raffin Aix-Marseille Université romain.raffin-at-univ-amu.fr TDs Architecture des ordinateurs DUT Informatique - M4104c SUJETS R. Raffin Aix-Marseille Université romain.raffin-at-univ-amu.fr 2015 Table des matières 1 TD1 : les bonnes résolutions 2 1.1 Premières

Plus en détail

Livre Blanc WebSphere Transcoding Publisher

Livre Blanc WebSphere Transcoding Publisher Livre Blanc WebSphere Transcoding Publisher Introduction WebSphere Transcoding Publisher vous permet d'offrir aux utilisateurs des informations Web adaptées à leurs besoins. Il vous permet, par exemple,

Plus en détail

CAHIER DES CHARGES POUR APPLICATION MOBILE SAMSUNG SUR OS BADA. Gestionnaire de Mots de Passe Par Anis Safine. Page n 1

CAHIER DES CHARGES POUR APPLICATION MOBILE SAMSUNG SUR OS BADA. Gestionnaire de Mots de Passe Par Anis Safine. Page n 1 CAHIER DES CHARGES POUR APPLICATION MOBILE SAMSUNG SUR OS BADA Par Anis Safine Page n 1 Sommaire I. Descriptif général de l'application...2 1. Problème et solution proposée...2 2. Question de sécurité...2

Plus en détail

1. Introduction... 2. 2. Création d'une macro autonome... 2. 3. Exécuter la macro pas à pas... 5. 4. Modifier une macro... 5

1. Introduction... 2. 2. Création d'une macro autonome... 2. 3. Exécuter la macro pas à pas... 5. 4. Modifier une macro... 5 1. Introduction... 2 2. Création d'une macro autonome... 2 3. Exécuter la macro pas à pas... 5 4. Modifier une macro... 5 5. Création d'une macro associée à un formulaire... 6 6. Exécuter des actions en

Plus en détail

Scolasite.net, le créateur de site web au service des enseignants. Guide d'administration du site Internet. Page 1

Scolasite.net, le créateur de site web au service des enseignants. Guide d'administration du site Internet. Page 1 Guide d'administration du site Internet Page 1 Scolasite permet de créer rapidement un site Internet, sans connaissances techniques particulières. Spécialement destiné aux établissements scolaires, son

Plus en détail

VOS PREMIERS PAS AVEC TRACENPOCHE

VOS PREMIERS PAS AVEC TRACENPOCHE Vos premiers pas avec TracenPoche page 1/16 VOS PREMIERS PAS AVEC TRACENPOCHE Un coup d'oeil sur l'interface de TracenPoche : La zone de travail comporte un script, une figure, un énoncé, une zone d analyse,

Plus en détail

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Mémento Ouvrir TI-Nspire CAS. Voici la barre d outils : L insertion d une page, d une activité, d une page où l application est choisie, pourra

Plus en détail

Comment utiliser l Explorateur Windows pour copier/enregistrer des documents dans votre ordinateur dans un endroit choisi par vous?

Comment utiliser l Explorateur Windows pour copier/enregistrer des documents dans votre ordinateur dans un endroit choisi par vous? Compte-Rendu REUNION GROUPE INFORMATIQUE «Initiation» du 22 mars 2010 Comment utiliser l Explorateur Windows pour copier/enregistrer des documents dans votre ordinateur dans un endroit choisi par vous?

Plus en détail

INSERER DES OBJETS - LE RUBAN INSERTION... 3 TABLEAUX

INSERER DES OBJETS - LE RUBAN INSERTION... 3 TABLEAUX TABLE DES MATIERES Livret Utilisateur Excel 2007 Niveau 2 INSERER DES OBJETS - LE RUBAN INSERTION... 3 TABLEAUX... 4 Les tableaux croisés dynamiques... 4 Création d un tableau croisé... 5 Comparer des

Plus en détail

NegaFix. 6.7 NegaFix La numérisation de négatifs* 1. Optimisation de négatifs (film) avec des profils de film intégrés

NegaFix. 6.7 NegaFix La numérisation de négatifs* 1. Optimisation de négatifs (film) avec des profils de film intégrés 6.7 NegaFix La numérisation de négatifs* 1. Optimisation de négatifs (film) avec des profils de film intégrés NegaFix La conversion de négagifs exposés normalement et développés normalement en positifs

Plus en détail

Présentation du langage et premières fonctions

Présentation du langage et premières fonctions 1 Présentation de l interface logicielle Si les langages de haut niveau sont nombreux, nous allons travaillé cette année avec le langage Python, un langage de programmation très en vue sur internet en

Plus en détail

les raccourcis-clavier Photofiltre page 1

les raccourcis-clavier Photofiltre page 1 Photofiltre : la barre de menus Sommaire 1 la barre de menus 2 la barre d 'outils standard 3 la barre d'icones 4 la barre d'outils 'image' 5 l'explorateur d'images 6 Recadrer une image 7 Redimensionner

Plus en détail

CREATION BD SUR OPEN OFFICE MODULE DESSIN LES DIFFERENTES ETAPES DE CREATION DE LA BD

CREATION BD SUR OPEN OFFICE MODULE DESSIN LES DIFFERENTES ETAPES DE CREATION DE LA BD CREATION BD SUR OPEN OFFICE MODULE DESSIN * Pour l'utilisation détaillée de ce module, vous pouvez consulter en ligne (ou télécharger) le tutoriel présent sur le site de l'ien dans l'espace " Ressources

Plus en détail

Conception d'applications de base de données ios plus rapides Guide Pratique FileMaker

Conception d'applications de base de données ios plus rapides Guide Pratique FileMaker Conception d'applications de base de données ios plus rapides Guide Pratique FileMaker Table des Matières Introduction... 3 Conception de modèles... 3 Conception de bases de données... 5 Conception pour

Plus en détail

Un film à partir de photos avec windows movie maker

Un film à partir de photos avec windows movie maker Un film à partir de photos avec windows movie maker -Windows movie maker est un logiciel de montage vidéo gratuit qui est normalement déjà installé sur les ordinateurs sous windows (xp, vista et 7). Il

Plus en détail

UEO11 Cours/TDn 2 Algorithmique : bases - 2007-2008. 3- Algorithmique...1 3.1 Définition : algorithmique...1. Critère algorithmique élémentaire

UEO11 Cours/TDn 2 Algorithmique : bases - 2007-2008. 3- Algorithmique...1 3.1 Définition : algorithmique...1. Critère algorithmique élémentaire UEO11 Cours/TDn 2 Algorithmique : bases - 2007-2008 Table des matières 3- Algorithmique...1 3.1 Définition : algorithmique...1 Critère algorithmique élémentaire...1 3.2 De l algorithme au programme...2

Plus en détail

Transmission d informations sur le réseau électrique

Transmission d informations sur le réseau électrique Transmission d informations sur le réseau électrique Introduction Remarques Toutes les questions en italique devront être préparées par écrit avant la séance du TP. Les préparations seront ramassées en

Plus en détail