Sigima#
Sigima est une bibliothèque Python avancée pour le traitement scientifique des images et des signaux. Elle offre une large gamme de fonctionnalités pour l’analyse et le traitement des données, y compris le filtrage des signaux, l’amélioration des images et l’extraction de caractéristiques. Sigima est basée sur une conception orientée objet simple mais efficace, ce qui la rend facile à utiliser et à étendre.
Avec Sigima, faites en 3 lignes de code ce qui prendrait normalement des dizaines de lignes :
import numpy as np
import sigima.objects
import sigima.proc.image
data = np.random.normal(100, 30, (100, 100)) # Prepare test image data
img = sigima.objects.create_image("Noisy", data) # Create the image object
img.roi = sigima.objects.create_image_roi("circle", [30, 30, 20]) # Define ROI
result = sigima.proc.image.gaussian_filter(img, sigma=5.0) # Apply Gaussian filter
Développée et maintenue par les développeurs de la plateforme DataLab, Sigima alimente le backend de calcul de DataLab.#
Installation et fonctionnalités
Galerie d’exemples
Documentation de référence
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Essayer en ligne#
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Cliquez sur le badge ci-dessus pour ouvrir un notebook d’exemple basique dans un environnement JupyterLite interactif propulsé par notebook.link. Ce service, développé par QuantStack, permet de partager et d’exécuter des notebooks Jupyter directement dans le navigateur sans aucune configuration.
Exécutez simplement les cellules pour explorer :
Création d’objets signal et image
Application de fonctions de traitement
Visualisation des résultats en ligne
Sigima a été financée par les parties prenantes suivantes:
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NLnet Foundation, dans le cadre du NGI0 Commons Fund, soutenu par la Commission européenne, a financé la refonte de l’architecture de base de DataLab. |
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CEA, le Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives, est le principal investisseur de DataLab et le principal contributeur au projet. |
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CODRA, une entreprise d’ingénierie logicielle et d’édition, a soutenu le parcours open-source de DataLab depuis ses débuts (voir ici). |
