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  {
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   "id": "3960a901",
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   "source": [
    "# Centre Universitaire de Mila"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c4568d4a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Master 1 (STIC & I2A), Matière: Traitement d'images"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a8bedc4a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Travaux pratiques N°5"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "source": [
    "## 5.1 Objectifs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c6a3a70a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Introduire quelques traitements d'images numériques couleurs."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f57e8c63",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 5.2 Enoncé"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "metadata": {},
   "source": [
    "Dans ce projet, nous allons discuter les fondements de traitement d'image couleurs en utilisant le langage Python, nous allons aussi explorer certaines fonctions de transformations."
   ]
  },
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   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1) Génération d'un cube RGB"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "Implémenter la fonction qui permet l'affichage d'un cube de couleur RGB 'rgb\\_cube' dont les paramètres d'entrées sont $VX, VY, VZ$, vu depuis le point $(VX, VY, VZ)$."
   ]
  },
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  },
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    "### 2) Conversion entre espaces de couleurs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e56b3749",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Implémenter les fonctions 'rgb2ycbcr' et 'ycbcr2rgb' qui permettent la conversion entre les espaces de couleurs RGB et YCbCr.\n",
    "* Même question pour les fonctions 'rgb2hsv' et 'hsv2rgb' concernant les espaces de couleurs RGB et HSV."
   ]
  },
  {
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    "### 3) Segmentation d'image dans l'espace RGB"
   ]
  },
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   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "id": "15319988",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Implémenter la fonction 'seg\\_couleur' définie par la syntaxe suivante permettant de segmenter une image couleur RGB:\n",
    "\n",
    "       $S$ =  color\\_seg(method, $f$, $T$, paramètres)\n",
    "\n",
    "où 'method' est soit 'euclidean' ou 'mahalanobis', $f$ est l'image couleur RGB à segmenter, et $T$ représente le seuil de segmentation. Les paramètres d'entrée représentent la moyenne $m$ ou la matrice de covariance $C$ selon la distance choisi 'euclidean' ou 'mahalanobis', respectivement. La sortie $S$, est une image binaire ayant la même taille que l'image originale $f$ contenant le résultat de la segmentation, par exemple les 1s et les 0s représentent l'objet et l'arrière-plan, respectivement."
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "execution_count": null,
   "id": "d3822ede",
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   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.13"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
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