Traitement d’image et deep learning

📋 Plan du Cours

1. Représentation numérique des images
2. Pixels, couleurs et NumPy
3. Manipulations et transformations de pixels
4. Filtrage spatial et convolution
5. Bits et stéganographie
6. IA, machine learning et deep learning
7. Lexique de l’apprentissage automatique
8. Neurone et fonctions d’activation
9. MNIST et architecture MLP
10. Entraînement et évaluation du modèle

📖 1. Représentation numérique des images

🔑 Notions clés & Définitions

• Image matricielle : Grille finie de points discrets appelés pixels, représentée en traitement d’image par des matrices 2D ou des tenseurs 3D.

★ À maîtriser

📌 Une image vectorielle est définie par des équations géométriques et conserve une netteté absolue à tout facteur de zoom, tandis qu’une image matricielle est une grille finie de pixels qui peut devenir pixellisée lors d’un agrandissement.

Compléments

• Les images vectorielles utilisent notamment les formats SVG, PDF et EPS, tandis que les images matricielles utilisent notamment JPEG, PNG, BMP et TIFF.

💡 Astuce mémo