principalement avec le logiciel de calcul scientifique: Matlab (en tous cas, pour l'instant).
C'est bien dommage ! Être attaché au libre et utiliser un soft non-libre laisse un arrière goût amère ...
Ce n'est pas les bibliothèques d'analyse d'images qui manquent sous python !
On peut parler de la très didactique scikit-image, de l'ultra performante OpenCV, de la très riche SimpleITK, et certainement beaucoup d'autres !
L'intérêt de toutes ces bibliothèques c'est qu'elles sont disponible dans PyPi, donc avec pip, elles s'installent donc chez n'importe qui en quelques minutes sous tout les OS ...
Toutes ces lib utilisent des array numpy que l'on peut grapher très simplement avec matplotlib !
Matplotlib est compatible jupyter, ce qui donne une autre dimension aux tutoriaux et TPs !
On peut faire ses propres kernels avec des boucles en python et les accélérer avec numba et pythran pour atteindre des performances très convaincantes avec très peu d'efforts !
Touts les frameworks de deep learning avec les CNN pour l'image ont des modules python, et la majorité des publis en analyse d'image se sert des CNN en ce moment !
Je trouve que vous êtes passez à coté d'une vraie révolution pédagogique.
Python est substituable à MATLab en analyse d'image depuis au moins 10 ans, et cela fait bien 5 ans que le nombre de lib est bien supérieur ...
Tu vas me dire, c'est libre refait sous python ... La vie est trop courte, et je n'ai pas besoin de gloire ...
# C'est bien dommage
Posté par freejeff . En réponse au journal Un livre libre de tutoriels en traitement et analyse d'images. Évalué à 4.
C'est bien dommage ! Être attaché au libre et utiliser un soft non-libre laisse un arrière goût amère ...
Ce n'est pas les bibliothèques d'analyse d'images qui manquent sous python !
On peut parler de la très didactique scikit-image, de l'ultra performante OpenCV, de la très riche SimpleITK, et certainement beaucoup d'autres !
L'intérêt de toutes ces bibliothèques c'est qu'elles sont disponible dans PyPi, donc avec pip, elles s'installent donc chez n'importe qui en quelques minutes sous tout les OS ...
Toutes ces lib utilisent des array numpy que l'on peut grapher très simplement avec matplotlib !
Matplotlib est compatible jupyter, ce qui donne une autre dimension aux tutoriaux et TPs !
On peut faire ses propres kernels avec des boucles en python et les accélérer avec numba et pythran pour atteindre des performances très convaincantes avec très peu d'efforts !
Touts les frameworks de deep learning avec les CNN pour l'image ont des modules python, et la majorité des publis en analyse d'image se sert des CNN en ce moment !
Je trouve que vous êtes passez à coté d'une vraie révolution pédagogique.
Python est substituable à MATLab en analyse d'image depuis au moins 10 ans, et cela fait bien 5 ans que le nombre de lib est bien supérieur ...
Tu vas me dire, c'est libre refait sous python ... La vie est trop courte, et je n'ai pas besoin de gloire ...