Correction

app.py

@@ -65,26 +65,45 @@ def histogramme(image):
 
     return Image.fromarray(data[:,:,:3])
 
-def contours_detector(image):
+def contours_Sobel(image):
     """
     Détecter et afficher les contours des images
     """
     img = np.array(image)
     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
-    edge = cv2.Canny(gray, 100, 200)
-    return Image.fromarray(edge)
+    sobel_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
+    sobel_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
+    sobel = np.sqrt(sobel_x**2 + sobel_y**2)
+    sobel = np.uint8(sobel)
+    return Image.fromarray(sobel)
 
-def floutage(image, kernel_size=5):
+def filtre_Gaussien(image, kernel_size=5):
     """
-    Appliquer un floutage avec une matrice définissable par l'utilisateur à l'image
+    Appliquer un Filtre Gaussien avec une matrice définissable par l'utilisateur à l'image
     """
     img = np.array(image)
     flou = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), 0)
     return Image.fromarray(flou)
 
-def all_chanels(image):
-    pass
-
+def erosion(image):
+    croix = np.array([
+                  [0,1,0],
+                  [1,1,1],
+                  [0,1,0]], dtype=np.uint8)
+    croix = croix*255
+    image_test = np.array(image)
+    img_erosion = cv2.erode(image_test, croix)
+    return Image.fromarray(img_erosion)
+
+def dilatation(image):
+    croix = np.array([
+                  [0,1,0],
+                  [1,1,1],
+                  [0,1,0]], dtype=np.uint8)
+    croix = croix*255
+    image_test = np.array(image)
+    img_dilate = cv2.dilate(image_test, croix)
+    return Image.fromarray(img_dilate)
 
 def update_fields(operation):
     if operation == "Redimensionner":
@@ -105,7 +124,7 @@ def update_fields(operation):
                 gr.update(visible=False), 
                 gr.update(visible=True), 
                 gr.update(visible=False))
-    elif operation == "Floutage":
+    elif operation == "Filtre Gaussien":
         return (gr.update(visible=False), 
                 gr.update(visible=False), 
                 gr.update(visible=False), 
@@ -128,10 +147,14 @@ def image_processing(image, operation, threshold=128, width=100, height=100, ang
         return resize_image(image, width, height)
     elif operation == "Rotation":
         return rotate_image(image, angle)
-    elif operation == "Détection de Contours":
-        return contours_detector(image)
-    elif operation == "Floutage":
-        return floutage(image, kernel_size)
+    elif operation == "Contours Sobel":
+        return contours_Sobel(image)
+    elif operation == "Filtre Gaussien":
+        return filtre_Gaussien(image, kernel_size)
+    elif operation == "Erosion":
+        return erosion(image)
+    elif operation == "Dilatation":
+        return dilatation(image)
 
     return image
 
@@ -144,8 +167,21 @@ with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## Image Master")
 
     with gr.Row():
-        image_input = gr.Image(type="pil", label="Charger Image")
-        operation = gr.Radio(["Négatif", "Binarisation", "Redimensionner", "Rotation", "Détection de Contours", "Floutage"], label="Opération")
+        image_input = gr.Image(
+                                type="pil", 
+                                label="Charger Image"
+                                )
+        operation = gr.Radio(
+                            ["Négatif", 
+                             "Binarisation", 
+                             "Redimensionner", 
+                             "Rotation", 
+                             "Contours Sobel", 
+                             "Filtre Gaussien", 
+                             "Erosion",
+                             "Dilatation"
+                             ], 
+                            label="Opération")
         threshold = gr.Slider(0, 255, 128, label="Seuil de binarisation", visible=False)
         width = gr.Slider(minimum=50, maximum=1000, value=100, step=10, label="Largeur", visible=False)
         height = gr.Slider(minimum=50, maximum=1000, value=100, step=10, label="Hauteur", visible=False)