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Détection et Segmentation d'Images

Ce projet vise à développer une application interactive permettant d'effectuer des tâches de détection et de segmentation d'images en utilisant deux algorithmes puissants et complémentaires :

Fonctionnalités principales :

1. Contours Actifs (Active Contour)

  • Implémentation du modèle Chan-Vese pour la segmentation des images.
  • Utilisé pour détecter les objets ou les contours dans des images en se basant sur des propriétés régionales et structurelles.

2. Transformée de Hough

  • Détection des cercles et des lignes dans des images.
  • Cette méthode repose sur des techniques basées sur les gradients pour identifier des formes géométriques telles que les contours circulaires et linéaires.

Objectifs du Projet :

  • Fournir une solution efficace pour la détection d'objets et la segmentation d'images.
  • Offrir une interface utilisateur interactive pour expérimenter avec ces algorithmes.
  • Permettre l'analyse et la reconnaissance de formes dans des images pour des applications variées :
    • Analyse médicale.
    • Traitement d'images industrielles.
    • Reconnaissance de formes.

Technologies Utilisées :

  • Langage : Python
  • Bibliothèques :
    • NumPy
    • Matplotlib
    • OpenCV
  • Interface Graphique : Gradio

Comment Contribuer :

Les contributions sont les bienvenues ! Vous pouvez :

  1. Créer une issue pour signaler un problème ou proposer une amélioration.
  2. Soumettre une pull request avec vos modifications.

License :

Ce projet est sous licence MIT.