Séance de cours

Seam Carving: minimisation de l'énergie

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Dans cours

CS-119(h): Information, calcul, communication

L'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'informatique et des communications et de développer une première compétence en programmation avec le langage Python. ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de sculpture de couture pour redimensionner l'image, en mettant l'accent sur les techniques de minimisation de l'énergie. L'instructeur explique le processus étape par étape, de l'application de filtres comme Sobel à la recherche de la couture de moins d'énergie. La séance de cours comprend également une démonstration de l'algorithme et la modélisation des données de pixel pour l'identification des coutures.

Enseignant·e·s (3)

Olivier Lévêque

Olivier Lévêque est né en Suisse en 1971. Il a reçu le diplôme d'ingénieur-physicien de l'EPFL en 1995 et obtenu le doctorat au Département de Mathématiques de l'EPFL en 2001. Depuis lors, il travaille au Laboratoire de Théorie de l'Information à l' EPFL. Il a passé l'année académique 2006-2007 au Département d'Electricité de l'Université de Stanford, où il a été nommé chargé de cours. Ses domaines d'intérêt comprennent la théorie de l'information, les matrices aléatoires et les équations aux dérivées partielles stochastiques.

Jean-Philippe Pellet

Enseignement et PhD Cours Data science pour ingénieurs avec Python ENG-209 Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir de données réelles.

Mirjana Stojilovic

Mirjana Stojilović received the Dipl. Ing. and Ph.D. degrees from the School of Electrical Engineering, University of Belgrade, in 2006 and 2013, respectively. From 2010 to 2013, she was collaborating with the Processor Architecture Laboratory at EPFL, visiting periodically as a Guest Researcher. From 2013 to 2016, she was working at the University of Applied Sciences Western Switzerland as a senior researcher, and at EPFL as a lecturer. She joined Parallel Systems Architecture Lab at EPFL in October 2016. Mirjana's main research interests include electronic design automation, reconfigurable computing, electromagnetic-compatibility and signal-integrity issues, and hardware security. Mirjana Stojilović serves on the program committee of the FPGA, FPL, and FCCM conferences and as a reviewer for IEEE TCAD, TVLSI, TC, TEMC, IEEE Access and ACM TRETS. She received the Best Paper Award at 2016 International Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC Europe 2016), Young Scientist Award at 33rd International Conference on Lightning Protection (ICLP2016), and the Young Author Best Paper Award at the 20th Telecommunication Forum in Belgrade (TELFOR 2012). In 2015, the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC) presented her with the Teaching Award.

Source officielle

Concepts associés (30)

Filtre de Prewitt

Le filtre de Prewitt est utilisé en pour la détection de contours. Il tient son nom de Judith M. S. Prewitt. En termes simples, le filtre calcule le gradient d'intensité lumineuse de l'image à chaque point, donnant la direction et le taux de la plus grande décroissance. Le résultat nous indique les changements abrupts de luminosité de l'image et donc exhibe les contours probables de celle-ci. En pratique cette technique est plus fiable et facile à mettre en œuvre qu'un algorithme plus direct.

Filtre de Canny

Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs vignette|Image obtenue après application d'un flou gaussien 5x5.

Détection de contours

En et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.

Image gradient

An image gradient is a directional change in the intensity or color in an image. The gradient of the image is one of the fundamental building blocks in . For example, the Canny edge detector uses image gradient for edge detection. In graphics software for , the term gradient or color gradient is also used for a gradual blend of color which can be considered as an even gradation from low to high values, as used from white to black in the images to the right. Another name for this is color progression.

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

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Séances de cours associées (32)

Traitement d'image en Python: Manipulation et techniques de convolution

Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.

Découpler la croissance économique des émissions de carbone

Répond à la nécessité d’une réduction significative de l’intensité en CO2 pour atteindre les objectifs climatiques tout en examinant l’interaction entre la croissance économique et les émissions de carbone.

Bien-être et besoins humains : explorer la satisfaction durable

Examine la relation entre le bien-être, les besoins humains et la satisfaction durable à travers le prisme de la suffisance.

Modèle d'identification aléatoire du champ : aperçu et analyse

Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.

Edge et contour

Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.

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Concepts associés (30)

Filtre de Prewitt

Filtre de Canny

Détection de contours

Image gradient

Python (langage)

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