Utilisation de Python, Pip et PIL pour le traitement d’images

Introduction à Python, Pip et PIL

Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété et orienté objet. Il est connu pour sa syntaxe claire et lisible qui favorise la productivité des développeurs.

Pip est un gestionnaire de paquets pour Python, ce qui signifie qu’il est un outil qui permet aux développeurs d’installer et de gérer des bibliothèques et des dépendances supplémentaires qui ne sont pas distribuées comme partie de la bibliothèque standard de Python.

PIL (Python Imaging Library) est une bibliothèque de traitement d’images gratuite et open source pour le langage de programmation Python. Elle ajoute des capacités de traitement d’images à votre interpréteur Python. PIL permet aux développeurs Python d’accéder aux fichiers de données graphiques de manière simple et efficace.

En 2011, PIL a été remplacé par Pillow, un fork de PIL. Pillow offre des fonctionnalités conviviales et une installation plus simple que PIL. Il prend également en charge une gamme plus large de formats d’images.

Dans les sections suivantes, nous allons explorer comment installer Pillow avec Pip et utiliser ses fonctionnalités pour le traitement d’images.

Installation de Pillow avec Pip

L’installation de Pillow est un processus simple grâce à Pip. Voici les étapes à suivre :

1. Ouvrez votre terminal ou invite de commande.

2. Assurez-vous que Python et Pip sont correctement installés sur votre système. Vous pouvez vérifier cela en exécutant les commandes suivantes :

python --version
pip --version

1. Si Python et Pip sont correctement installés, vous devriez voir la version de chaque programme affichée.

2. Pour installer Pillow, utilisez la commande suivante :

pip install pillow

1. Une fois l’installation terminée, vous pouvez vérifier que Pillow a été correctement installé en exécutant :

import PIL
print(PIL.__version__)

Si tout s’est bien passé, vous devriez voir la version de Pillow affichée. Vous êtes maintenant prêt à utiliser Pillow pour le traitement d’images en Python !

Fonctionnalités de base de Pillow

Pillow offre une multitude de fonctionnalités pour le traitement d’images. Voici quelques-unes des fonctionnalités de base :

1. Ouverture, rotation et affichage d’une image : Pillow permet d’ouvrir, de manipuler et d’afficher une image de manière très simple. Voici un exemple de code :

from PIL import Image

# Ouvrir une image
img = Image.open('chemin_vers_votre_image.jpg')

# Rotation de l'image de 90 degrés
img_rotated = img.rotate(90)

# Afficher l'image
img_rotated.show()

1. Conversion d’images : Pillow peut convertir des images en différents formats. Par exemple, vous pouvez convertir une image JPEG en PNG.

img = Image.open('chemin_vers_votre_image.jpg')
img.save('nouveau_chemin_vers_votre_image.png')

1. Manipulation des couleurs : Pillow peut également être utilisé pour modifier les couleurs d’une image. Par exemple, vous pouvez convertir une image en niveaux de gris.

img = Image.open('chemin_vers_votre_image.jpg')
img_gray = img.convert('L')
img_gray.show()

1. Redimensionnement et recadrage : Avec Pillow, vous pouvez facilement redimensionner ou recadrer une image.

# Redimensionnement
img_resized = img.resize((nouvelle_largeur, nouvelle_hauteur))

# Recadrage
img_cropped = img.crop((gauche, haut, droite, bas))

Ces fonctionnalités de base de Pillow vous permettent de commencer à travailler avec le traitement d’images en Python. Dans la section suivante, nous allons explorer quelques exemples de traitement d’images avec Pillow.

Exemples de traitement d’images avec Pillow

Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire avec Pillow pour le traitement d’images.

1. Appliquer un filtre à une image : Pillow propose plusieurs filtres intégrés que vous pouvez appliquer à une image. Par exemple, voici comment appliquer un filtre de flou à une image :

from PIL import Image, ImageFilter

# Ouvrir une image
img = Image.open('chemin_vers_votre_image.jpg')

# Appliquer un filtre de flou
img_blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)

# Afficher l'image
img_blurred.show()

1. Superposition d’images : Vous pouvez superposer une image sur une autre image avec Pillow. Voici un exemple :

from PIL import Image

# Ouvrir les images
img1 = Image.open('chemin_vers_votre_image1.jpg')
img2 = Image.open('chemin_vers_votre_image2.jpg')

# Redimensionner img2 pour qu'elle ait la même taille que img1
img2_resized = img2.resize(img1.size)

# Superposer les images
img_superposed = Image.blend(img1, img2_resized, alpha=0.5)

# Afficher l'image
img_superposed.show()

1. Dessiner sur une image : Pillow vous permet également de dessiner sur une image. Voici comment vous pouvez dessiner un rectangle rouge sur une image :

from PIL import Image, ImageDraw

# Ouvrir une image
img = Image.open('chemin_vers_votre_image.jpg')

# Créer un objet ImageDraw
draw = ImageDraw.Draw(img)

# Dessiner un rectangle rouge
draw.rectangle([(50, 50), (200, 200)], fill='red')

# Afficher l'image
img.show()

Ces exemples devraient vous donner une bonne idée de ce que vous pouvez faire avec Pillow pour le traitement d’images en Python. Dans la section suivante, nous allons conclure et discuter des perspectives futures.

Conclusion et perspectives

Nous avons exploré comment utiliser Python, Pip et Pillow pour le traitement d’images. Ces outils offrent une grande flexibilité et une grande puissance pour travailler avec des images numériques.

Pillow, en particulier, offre une multitude de fonctionnalités pour manipuler et transformer les images. Que vous souhaitiez appliquer des filtres, superposer des images, dessiner sur des images ou simplement convertir des images d’un format à un autre, Pillow a quelque chose à offrir.

Cependant, nous n’avons fait qu’effleurer la surface de ce qui est possible avec Pillow. Il existe de nombreuses autres fonctionnalités et techniques de traitement d’images que vous pouvez explorer avec cette bibliothèque.

En perspective, vous pourriez explorer des techniques plus avancées de traitement d’images et de vision par ordinateur. Des bibliothèques comme OpenCV ou des frameworks comme TensorFlow et PyTorch offrent des fonctionnalités de pointe pour la détection d’objets, la reconnaissance faciale, la segmentation d’images et bien plus encore.

En fin de compte, le traitement d’images est un domaine vaste et passionnant avec de nombreuses applications potentielles. Que vous soyez intéressé par la création d’art numérique, le développement de systèmes de vision par ordinateur ou simplement l’apprentissage de nouvelles compétences en programmation, Python, Pip et Pillow sont d’excellents outils pour commencer votre voyage. Bonne exploration !