L’article explique en détail le dithering, une technique toujours utile en traitement d’image, même à l’ère des écrans haute résolution. Le dithering permet de simuler des couleurs ou des nuances indisponibles en répartissant intelligemment les pixels disponibles, ce qui est particulièrement utile pour réduire la taille des fichiers, adapter des images à des imprimantes en noir et blanc ou à des palettes de couleurs limitées. L’auteur présente onze algorithmes de dithering, dont les célèbres Floyd-Steinberg, Jarvis-Judice-Ninke, Stucki, Atkinson, Burkes et Sierra, en expliquant leur fonctionnement basé sur la diffusion d’erreur. Chaque algorithme utilise une matrice spécifique pour propager l’erreur de quantification aux pixels voisins, améliorant ainsi la perception visuelle des dégradés. L’article inclut des exemples visuels comparatifs et des conseils pour implémenter ces méthodes, ainsi qu’un lien vers un moteur de dithering open-source (PhotoDemon). Une ressource précieuse pour les développeurs et designers souhaitant optimiser ou styliser des images sous contraintes de couleurs. Lire l’article complet.
L'article présente l'utilisation de base de Imagemagick
Impressionnant
Tout est dans le titre
Tout est dans le titre
Une présentation de Julia, un concurrent de Python pour le domaine scientifique
Tout est dans le titre
Un projet Open Source de la MAIF pour gérer automatiquement par Machine Learning les flux d'email
Tout est dans le titre
Je cite "Natural Language Processing (NLP) ou Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) en français"