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Segmentation d'image
Définition :
La segmentation d'image est le processus de division d'une image en plusieurs parties distinctes afin de faciliter l'analyse et le traitement de chaque élément individuellement. Cette technique est largement utilisée en informatique et en intelligence artificielle pour diverses applications telles que la reconnaissance d'objets, la détection de contours et la compression d'images.
La segmentation d'image : un concept clé en informatique et intelligence artificielle
Lorsqu'il s'agit de traiter des images en informatique et en intelligence artificielle, la segmentation d'image est un concept fondamental. Il s'agit d'un processus qui consiste à diviser une image en plusieurs parties distinctes, appelées segments, en fonction de certains critères prédéfinis.
Comment fonctionne la segmentation d'image ?
La segmentation d'image peut se faire de différentes manières, en fonction des besoins et des caractéristiques de l'image à traiter. On peut citer quelques techniques courantes :
Segmentation basée sur la couleur : Cette méthode consiste à diviser l'image en segments en se basant sur les variations de couleur. C'est une méthode simple mais efficace pour segmenter des objets ou des zones d'intérêt en fonction de leur couleur.
Segmentation par regroupement de pixels : Cette technique regroupe les pixels de l'image en fonction de critères prédéfinis tels que la similarité de couleur, de texture ou de forme. Cela permet de regrouper des pixels similaires et de former des segments cohérents.
Applications de la segmentation d'image
La segmentation d'image est largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'objet, la détection de contours, la surveillance vidéo, la médecine (pour l'analyse d'images médicales) et bien d'autres.
En conclusion, la segmentation d'image est un outil puissant et polyvalent en informatique et en intelligence artificielle, permettant d'analyser et de traiter efficacement les images pour de nombreuses applications.
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