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01 // LE PROJET EN BREF

IMAGE COMPRESSOR

Haskell

Réduire une image à quelques couleurs dominantes, par apprentissage non supervisé.

Comment choisir les seize couleurs qui représentent le mieux une photo qui en contient des milliers ? Le projet applique l'algorithme des k-moyennes, une technique classique d'apprentissage automatique : on part de couleurs choisies au hasard, on regroupe chaque pixel autour de la plus proche, on recalcule le centre de chaque groupe, et on recommence jusqu'à stabilisation.

Implémentation en Haskell de l'algorithme des k-moyennes appliqué aux couleurs d'une image, avec critère de convergence et nombre de groupes paramétrables.

PRINCIPALHaskell
RÉALISATIONPROJET D’ÉQUIPE
VÉRIFICATIONstack (via make)
SOURCEINSPECTOR READY
PIÈCES JOINTES (Images, Photos, Videos)

02 // REPÈRES DU PROJET

DATE:
2019
LANGAGE PRINCIPAL:
Haskell
NOTE:
A
DURÉE:
2 semaines
SECONDARY:
—
STACK:
Stack / hpack

03 // APPORTS CLÉS

  • Algorithme d'apprentissage non supervisé implémenté sans aucune mutation
  • Convergence rendue explicite par le passage d'état récursif
  • Tirage des k centres initiaux garanti sans doublon parmi les pixels de l'image

04 // ARBORESCENCE DU CODE

LECTURE DES SOURCES…