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Traitement d'image, Python et bibliothèques scientifiques


gastropode

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Bonjour,

 

Je suis en train de rédiger un ensemble de pages qui, au moins dans l'intention, devraient aider des non informaticiens à s'intéresser à certaines manipulations et, peut-être en expérimenter quelques unes.

C'est conçu comme une sorte de feuilleton, dans lequel sont glissées des pages plus sévères.

http://lerautal.lautre.net/journal/AAI/FITS/

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Bonjour,

 

Bonne initiative bien que je ne fasse pas le rapprochement entre l'apprentissage de Python et le traitement d'image. A suivre donc.

 

Pour ce qui est de l'apprentissage justement, si tant est que ça intéresse quelqu'un, il y a en ce moment un MOOC sur ce langage permettant d'en acquérir les bases tout en étant évalué à chaque fin de chapitre. Voici le lien :

 

https://www.france-universite-numerique-mooc.fr/courses/inria/41001S02/session02/about

 

Notez d'ailleurs que cette plateforme a déjà proposé et proposera à nouveau des cours d'astronomie, d'astrophysique, de communication par satellite et j'en passe. Une adresse à conserver pour ceux qui aiment se cultiver ;)

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Bonne initiative bien que je ne fasse pas le rapprochement entre l'apprentissage de Python et le traitement d'image. A suivre donc.

 

Merci, déjà, pour cet encouragement.

Python est facile à apprendre et, surtout, donne accès à un grand nombre de bibliothèques scientifiques et graphiques. Ce qui fait que l'on n'a pas l'obligation de coder soi-même certains algorithmes sophistiqués.

En plus ces bibliothèques, écrites dans des langages compilés, sont rapides et ont été testées et re testées.

 

Sur ce forum, on parle régulièrement de deux très bons logiciels produits par les participants : SIRIL et TIM.

Codés en Pascal pour l'un et en C pour l'autre ils ne sont pas de relecture facile si l'on n'a pas une bonne connaissance de ces langages.

 

Mon projet est, sans ambitionner la généralité des traitements, de montrer comment on peut (les tâtonnements faisant parti de la démarche) améliorer une image quand un bon logiciel classique n'y parvient plus.

 

Autre aspect : ayant compris comment l'on peut apporter une réponse à une question (par exemple : "Comment diminuer le bruit de fond ?" ou "Comment éliminer les pixels chauds récalcitrants ?" le lecteur n'en aura que plus d'estime pour les logiciels qui permettent, si facilement en apparence, d'exploiter nos images astronomiques.

 

Pour ce qui est de l'apprentissage justement, si tant est que ça intéresse quelqu'un, il y a en ce moment un MOOC sur ce langage permettant d'en acquérir les bases tout en étant évalué à chaque fin de chapitre. Voici le lien :

 

https://www.france-universite-numerique-mooc.fr/courses/inria/41001S02/session02/about

Merci. Je vais aller voir et tester "grandeur nature".

Modifié par gastropode
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Je vais garder ça sous la main. Je débute en Python, donc si je peux en plus faire des manip qui m'intéressent en astro, c'est parfait !

Par contre, j'ai essayé de l'installer sur mon nouveau PC et Win8, j'ai toujours pas réussi :p

 

On peut toujours essayer de correspondre sur la messagerie privée de webastro.

Ceci étant je n'ai qu'un Windows 7 que je ne connais pas bien (je suis Linuxien).

Si un Windozien pur et dur pouvait aider ce serait bien venu.

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Pour ce qui est de l'apprentissage justement, si tant est que ça intéresse quelqu'un, il y a en ce moment un MOOC sur ce langage permettant d'en acquérir les bases tout en étant évalué à chaque fin de chapitre. Voici le lien :

https://www.france-universite-numerique-mooc.fr/courses/inria/41001S02/session02/about

 

Je me suis inscrit et ai visionné, avec un grand plaisir, deux séquences du cours.

Le ton, la démarche, tout me convient en première approche et je vous dois un grand merci.

Ceci étant, et cela est expliqué dans les commentaires de présentation, ce n'est pas un cours destiné à des gens sans un minimum de savoirs "abstraits" ou "scientifiques".

... qui constituent le public espéré de mes modestes pages.

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Bonjour,

 

Dans LSST (Large Synoptic Survey Telescope), la partie logiciel est un élément majeur du projet. L'architecture du code repose sur python avec des appels à des routines en C++ pour les parties algorithmiques gourmandes en temps de calcul. Python et C++ sont interfacés via SWIG.

 

Le résultat est que le scientifique utilisateur ne voit pour ainsi dire que l'interface python. Et effectivement python a le gros avantage de disposer d'une multitude de bibliothèques spécialisées et très bien écrites. numpy en est un exemple. Pratiquement, on utilise la distribution anaconda qui fournit tout un environnement scientifique en plus du langage.

 

Pour les développements et les tests en python je conseille vivement l'utilisation des "notebooks" ipython qui permettent de développer de manière interactive en codant dans une interface web qui permet aussi de documenter le développement et d'intégrer des exemples et des figures. Une fois le notebook réalisé, il est facile de le partager. Pour voir ce que ça donne vous pouvez jeter un coup d'oeil à des notebooks que j'ai développés récemment : https://github.com/DarkEnergyScienceCollaboration/CFHTLS-Reprocess/blob/master/notebooks/checkPhotometry.ipynb

 

Dominique

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Bonjour,

 

Dans LSST (Large Synoptic Survey Telescope), la partie logiciel est un élément majeur du projet. L'architecture du code repose sur python avec des appels à des routines en C++ pour les parties algorithmiques gourmandes en temps de calcul. Python et C++ sont interfacés via SWIG.

 

Le résultat est que le scientifique utilisateur ne voit pour ainsi dire que l'interface python. Et effectivement python a le gros avantage de disposer d'une multitude de bibliothèques spécialisées et très bien écrites. numpy en est un exemple. Pratiquement, on utilise la distribution anaconda qui fournit tout un environnement scientifique en plus du langage.

 

Pour les développements et les tests en python je conseille vivement l'utilisation des "notebooks" ipython qui permettent de développer de manière interactive en codant dans une interface web qui permet aussi de documenter le développement et d'intégrer des exemples et des figures. Une fois le notebook réalisé, il est facile de le partager. Pour voir ce que ça donne vous pouvez jeter un coup d'oeil à des notebooks que j'ai développés récemment : https://github.com/DarkEnergyScienceCollaboration/CFHTLS-Reprocess/blob/master/notebooks/checkPhotometry.ipynb

 

Dominique

 

Merci pour cet argumentaire sans ambiguité.

Un forum quand on réussit à échapper aux dérives agressives est un bel exemple d'intelligence collective.

Dans le cours de l'INRIA conseillé plus haut les notebooks sont utilisés.

Je ne savais pas ce que c'était et l'ai appris. J'ai semé (ce que j'ai pu) et récolté.

Tant mieux.

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Le ton, la démarche, tout me convient en première approche et je vous dois un grand merci.

 

Avec plaisir. Ce site est un régal pour les curieux. De vrais profs et scientifiques y partagent leurs cours, les élèves s'entraident, c'est comme ça qu'on aime internet. Le partage.

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Bonjour,

 

Je suis en train de rédiger un ensemble de pages qui, au moins dans l'intention, devraient aider des non informaticiens à s'intéresser à certaines manipulations et, peut-être en expérimenter quelques unes.

C'est conçu comme une sorte de feuilleton, dans lequel sont glissées des pages plus sévères.

http://lerautal.lautre.net/journal/AAI/FITS/

 

Une nouvelle page qui se veut "imagée" illustrée d'un peu de code Python.

http://lerautal.lautre.net/journal/AAI/FITS/refaire_des_images/refaire_des_images_01.html

 

Elle est accessible aussi depuis la page d'accueil déjà signalée.

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  • 6 mois plus tard...

Je n'en connais pas.

 

Si vous êtes motivé, vous pouvez regarder les exemples pégagogiques suivants :

http://didel.script.univ-paris-diderot.fr/claroline/work/user_work.php?cmd=exDownload&authId=15730&assigId=1&workId=17&cidReset=true&cidReq=51PH2IP3_001

(utilisation de Python et de l'environnement graphique TK)

 

http://didel.script.univ-paris-diderot.fr/claroline/work/user_work.php?cmd=exDownload&authId=5549&assigId=1&workId=60&cidReset=true&cidReq=51PH2IP3_001

(Utilisation de Python, de la bibliothèque graphique Matplotlib et TK)

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Si vous connaissez Geogébra (logiciel de tracés mathématiques), il existe des pages consacrées aux orbites.

Voir par exemple https://cral.univ-lyon1.fr/labo/fc/cdroms/cdrom2013/Lumetexo/simulation_occultations/transit_planetaire.pdf

 

Mais cela sort du cadre de votre question. Geogebra est codé en Java

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Merci beaucoup des informations!

Sur un autre post une personne m'a confirmé que Python était adapté à cet usage, il avait réussi à modéliser le Système Solaire : rotation et révolution des planètes du Soleil et de la Lune, avec des orbites elliptiques à peu près réalistes, avec en sortie une image animée du système.

Il ne me reste plus qu'à me mettre au travail et à continuer mes recherches.

Merci encore pour les documents, ils me seront d'une grande aide.

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