Réponse:
Bien sûr, je vais vous aider avec cet exercice.
### Analyse de l'algorithme
L'algorithme présenté est un traitement d'image qui convertit l'image en niveaux de gris. Voici ce que fait chaque partie du code :
1. **Importation de la bibliothèque PIL (Python Imaging Library) :**
```python
from PIL import Image
```
2. **Ouverture de l'image :**
```python
image = Image.open("nom_de_votre_image.jpg")
```
3. **Obtention des dimensions de l'image :**
```python
width, height = image.size
```
4. **Parcours de chaque pixel de l'image :**
```python
for x in range(width):
for y in range(height):
rouge, vert, bleu = image.getpixel((x, y))
moyenne = round((rouge + vert + bleu) / 3)
image.putpixel((x, y), (moyenne, moyenne, moyenne))
```
- **Récupération des valeurs RGB (rouge, vert, bleu) de chaque pixel.**
- **Calcul de la moyenne des trois couleurs pour obtenir un niveau de gris.**
- **Remplacement du pixel original par le nouveau pixel en niveaux de gris.**
5. **Affichage de l'image transformée :**
```python
image.show()
```
### Réponses aux questions
**Identifier à quoi sert l'algorithme présenté ci-dessus.**
L'algorithme présenté convertit une image couleur en une image en niveaux de gris. Chaque pixel de l'image originale est transformé en un pixel dont les valeurs RGB sont toutes égales à la moyenne des valeurs RGB du pixel original, créant ainsi une teinte de gris.
**Comment serait l'image proposée si on lui appliquait cet algorithme ?**
Si l'algorithme était appliqué à l'image proposée (avant traitement), l'image en couleurs deviendrait une image en niveaux de gris. Tous les pixels auraient des valeurs RGB égales, correspondant à la moyenne des valeurs RGB originales. Le contraste et les détails seraient conservés, mais la couleur serait entièrement supprimée.
### Exemple de résultat
Imaginons que l'image avant traitement ressemble à ceci :
Après traitement par l'algorithme, l'image pourrait ressembler à cela :
L'image en niveaux de gris ne contient plus de couleurs et chaque pixel est une nuance de gris basée sur l'intensité lumineuse de l'image originale.
Si vous avez d'autres questions ou si vous avez besoin d'aide supplémentaire, n'hésitez pas à demander !
