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Monday, 12 August 2024

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Le procédé est complexe car il faut prendre trois clichés avec les… Extrait du programme de SNT Cet article peut être un élement de cours sur l a photographie numérique du programme d'enseignement commun en seconde de SNT – Sciences numériques et technologie Contenus Capacités attendues Photosites, pixels, résolution (du capteur, de l'image), profondeur de couleur Distinguer les photosites du capteur et les pixels de l'image en comparant les résolutions du capteur et de l'image selon les réglages de l'appareil. Métadonnées EXIF Retrouver les métadonnées d'une photographie. Traitement d'image Traiter par programme une image pour la transformer en agissant sur les trois composantes de ses pixels. Rôle des algorithmes dans les appareils photo numériques Expliciter des algorithmes associés à la prise de vue. Identifier les étapes de la construction de l'image finale. Vous trouverez l'ensemble du programme en cliquant ici. Pour approfondir vos connaissances, et développer vos compétences, je vous propose cette sélection de livre.

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Repères historiques Les principes de fonctionnement Les dérives de la photographie Les données EXIF Construction d'une image au format PNM Autour de la compression Résolution et définition Les filtres (version pdf et notebook) quelques images à manipuler Codes du module pillowSNT Formats TIFF, RAW et JPG Complément sur les couleurs (TSL) Disponible à … Module Python pillowSNT Interface simplifiée de manipulation d'images RVB proposée par Christophe Mieszczak, mars 2019. Configuration pas à pas de Thonny, environnement de programmation pour utiliser pillowSNT Thonny - pillow - pillowSNT 1re marche Python Ressources conçues et élaborées dans le cadre d'une formation des enseignants de mathématiques du lycée de l'académie de Lille en janvier-avril 2018. Les lien ci-dessous renvoient vers des pages ad hoc de cette formation. Première découverte, interactive et en autonomie, de Python: Première découverte de Python Support de présentation "Programmation Python - premiers apports" qui pourra être utilisé si un soutien est nécessaire à ce niveau.

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Un " pixel" (abréviation d'élément d'image') est un minuscule carré de couleur. L'ensemble de ces pixels peuvent former une image numérique. Chaque pixel a un nombre spécifique et ce nombre indique à l'ordinateur de quelle couleur il doit être. Le processus de numérisation prend une image et la transforme en un ensemble de pixels. La synthèse additive des couleurs est un procédé qui permet, à partir des trois couleurs primaires Rouge, Vert et Bleu (RVB), de reconstituer toutes les couleurs que nous connaissons. Les cônes qui tapissent notre rétine sont justement sensibles à ces trois couleurs. La télévision, le cinéma et la photographie s'appuient sur notre perception de la trichromie tout comme l'ont fait les peintres pointillistes de la fin du XIXe siècle. Cliquer puis faire glisser les composantes R(Rouge) V(Verte) et B (Bleue) sur la scène. Presser une des touches du clavier pour superposer les photos et reconstituer l'image. C'est à la fin du XIXe siècle que Louis Ducos du Hauron exploite la trichromie pour réaliser les premières photos couleurs.

C'est le nombre de points contenu dans une longueur donnée (en pouce). Elle est exprimée en points par pouce ( PPP en Français ou en anglais DPI pour D ots P er I nch). Un pouce mesure 2. 54 cm, c'est une unité de mesure britannique utilisée dans les pays anglophones. Formule: Calculer la résolution à partir de la définition et de la dimension de l'image Résolution = définition / dimension Ex: la résolution d'une image de 300 x 300 pixels mesurant 2 pouces par coté Résolution = 300 / 2 = 150dpi A retenir: Une image a donc 3 caractéristiques: sa taille en nombre de pixel (définition), ses dimensions réelles (en centimètres ou pouces) et sa résolution (en pixel par pouce). Remarque: ces 3 informations sont liées, si vous en connaissez 2, vous pouvez toujours calculer la troisième. Voici un exemple ou dans un logiciel vous devez faire la différence entre définition et résolution d'une image numérique. Le codage des couleurs d'une image matricielle Voir l'article consacré au codage des couleurs des images numériques Lorsque vous redimensionnez une images vectorielle ou effectuez des zoom, les pixels des lignes courbes ou arc, sont automatiquement recalculés et affichés de nouveau grâce aux équations mathématiques.