Chapitre 6 : La photographie numérique.

🕐 Historique :

  • 1826 : naissance de la photographie argentique
  • 1900 : photographie en couleurs. Après la Seconde Guerre mondiale, généralisation du format 24x36 et de la visée reflex
  • 1969 : arrivée des premiers capteurs CCD (Charge Coupled Device)
  • 1975 : apparition des premiers appareils numériques
  • 2007 : arrivée du smartphone

1. Similarité avec l'œil humain

À l'instar des capteurs dans un appareil photo numérique, l'œil humain possède des récepteurs pour les couleurs rouge, vert et bleu.

Dans les photos et les vidéos, les couleurs sont codées numériquement grâce au système RGB signifiant Red-Green-Blue.

Il s'agit des couleurs primaires.

2. Photosite et pixels

En entrée, le capteur est formé de photosites en matrice de petits carrés de quatre photosites, deux verts, un bleu et un rouge, correspondant à la répartition des cônes de la rétine. La résolution du capteur se mesure en millions de photosites.

En sortie, l’image est formée de pixels colorés homogènes, représentés par trois nombres RVB (rouge, vert, bleu). La résolution de l’image se mesure en mégapixels ; elle n’est pas nécessairement égale à celle du capteur. La profondeur de couleur est en général de 8 bits par pixel et par couleur pour l’image finale.

3. Exercice : résolution des écrans en pixels.

À faire dans le cahier.

On s'intéresse maintenant à l'affichage.

  1. Combien de pixels comporte un écran de smartphone de nos jours ?
  2. Indiquer les dimensions de la HD et le nombre total de pixels.
  3. Donner les dimensions de la "Full HD" et le nombre de pixels total.
  4. Donner les dimensions de la "4K" et le nombre de pixels total.

4. Les données EXIF (métadonnées)

Quand un appareil photo ou un smartphone enregistre une photo, il ajoute au fichier des informations invisibles à l'œil : les données EXIF (Exchangeable Image File Format), aussi appelées métadonnées.

Ces données décrivent les conditions de la prise de vue, par exemple :

Ces informations sont pratiques pour classer ses photos, mais elles posent aussi une question de vie privée : partager une photo, c'est parfois partager sans le savoir l'endroit exact où l'on se trouvait.

5. Activité : coordonnées GPS dans les métadonnées EXIF.

À faire dans le cahier.

Charles le grand-père de Stella et Carla souhaite amener ses petites-filles dans un lieu qui lui est cher, mais dont il a oublié sa localisation. Il ne lui reste qu’une photographie numérique de ce lieu prise lors de sa dernière randonnée.

Télécharger la photo ici.

Stella lui dit qu’elle va regarder les données EXIF (les métadonnées) de cette photo.

  1. Déterminer les coordonnées GPS de ce lieu.

  2. Localiser ce lieu géographique à l'aide de l'outil ci-dessous :

Survolez la carte pour voir les coordonnées

6. Les Formats d'Image

Les formats d'image déterminent comment les images sont stockées et affichées sur les ordinateurs et les dispositifs numériques. Chaque format a ses propres caractéristiques et utilisations spécifiques.

Formats Bitmap (Rastérisés)

Les formats bitmap stockent les images sous forme de matrices de pixels colorés. Ils sont adaptés aux images complexes et réalistes, mais peuvent occuper plus d'espace de stockage.

Formats Vectoriels

Les formats vectoriels stockent des images sous forme de formes géométriques définies mathématiquement. Ils sont adaptés aux images simples et peuvent être redimensionnés sans perte de qualité.

Formats Spécifiques

Certains formats sont spécifiques à des logiciels ou des utilisations particulières.

Choix du Format

Le choix du format d'image dépend de l'utilisation prévue, de la qualité requise et de la taille du fichier.

7. Exercice : créer une image en Python avec PIL.

  1. Taper et exécuter le code suivant :

    from PIL import Image
    img = Image.new("RGB", (200, 200))
    
    for x in range(200):
        for y in range(200):
            img.putpixel((x, y), (0, 0, 0))
    img.show()
  2. En vous inspirant du code, créez une image composée uniquement de rouge.
  3. Créer une image en dégradé.

8. Exercice : filtre couleur sur une image en Python.

À faire dans le cahier.

On considère le code suivant :

import os
from PIL import Image
os.chdir("u:\\SNT\\chapitre6")  # à changer si besoin


chat = Image.open("chat.jpg")

image_modifiee = Image.new("RGB", chat.size)

maxX, maxY = chat.size
for x in range(maxX):
    for y in range(maxY):
        rouge, vert, bleu = chat.getpixel((x, y))
        image_modifiee.putpixel((x, y), (rouge, max(0, vert - 100), max(0, bleu - 100)))

image_modifiee.show()

image_modifiee.save("chat_filtre.png", "png")

Expliquer sur votre cahier ce que fait chaque ligne.

9. Exercice : filtre "verdir" une image en Python.

En vous inspirant du code précédent, prenez une image et essayez de la "verdir".