Résumé rapide du projet — les détails seront donnés plus bas pour ceux que cela intéresse. Ce bloc est exclusivement réservé à la vulgarisation afin de rendre le contenu accessible au plus grand nombre.
Dans le domaine du deep learning, les pixels représentent la base de toutes les images utilisées par les intelligences artificielles. Un pixel est un minuscule point de couleur qui contient des informations visuelles. Lorsqu'une image est analysée par un modèle de deep learning, l'ordinateur ne voit pas directement des objets ou des personnes, mais uniquement une immense grille de pixels contenant des valeurs numériques. Plus il y a de pixels, plus l'image possède de détails et plus le modèle peut apprendre des informations précises.
Chaque pixel possède généralement plusieurs valeurs associées aux couleurs principales comme le rouge, le vert et le bleu. Ces valeurs sont transformées en données mathématiques afin d'être interprétées par les réseaux de neurones. Le deep learning utilise alors des couches de calcul capables de détecter progressivement des formes, des contours, des textures ou encore des motifs complexes à partir de simples pixels. Au début, le modèle reconnaît seulement des éléments très basiques, puis il apprend petit à petit à identifier des objets complets.
from PIL import Image
import numpy as np
# Ouvrir une image
image = Image.open("image.jpg")
# Transformer l'image en tableau de pixels
pixels = np.array(image)
# Afficher les dimensions et un pixel
print("Dimensions :", pixels.shape)
print("Premier pixel :", pixels[0, 0])