Le projet que nous avons choisi s\u2019appelle \u201cPhotomatonsa\u00efque\u201d. Il s\u2019inscrit dans le cadre du programme interdisciplinaire Not a Number<\/em> qui lie la cr\u00e9ation artistique avec la technologie du num\u00e9rique.<\/p>\n L\u2019id\u00e9e \u00e9tait donc de r\u00e9aliser un photomaton qui serait pr\u00e9sent au mus\u00e9e d\u2019Angers. Cependant, celui-ci est un peu particulier car nous avons programm\u00e9, \u00e0 l\u2019aide du langage de programmation processing, un algorithme permettant de transformer une photo en une mosa\u00efque, celle-ci recr\u00e9ant l\u2019image gr\u00e2ce aux tableaux du mus\u00e9e d\u2019Angers comme le montrent les exemples suivants.<\/p>\n Images obtenues apr\u00e8s traitement<\/p><\/div>\n En effet, il est ensuite facilement possible d\u2019int\u00e9grer ce programme dans une Raspberry Pi, nano-ordinateur monocarte, en y connectant une cam\u00e9ra et un \u00e9cran afin de cr\u00e9er un v\u00e9ritable photomaton qui pourrait \u00eatre expos\u00e9 au mus\u00e9e d\u2019Angers.<\/p>\n Nous avons choisi ce projet pour son originalit\u00e9. Nous avons beaucoup aim\u00e9 le fait qu\u2019il joignait une partie de programmation tr\u00e8s compl\u00e8te avec son application directe, tr\u00e8s visuelle.<\/p>\n Explication du programme<\/strong><\/p>\n Nous avons successivement r\u00e9alis\u00e9 les \u00e9tapes suivantes :<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 1. Tout d\u2019abord nous avons int\u00e9gr\u00e9 dans des tableaux les codes RGB (qui d\u00e9terminent la couleur d’un pixel) de chaque image de la banque d\u2019image, qui correspond aux tableaux du mus\u00e9e et qui va remplacer les pixels de l\u2019image principale.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 2. Gr\u00e2ce \u00e0 la cam\u00e9ra de l\u2019appareil, nous pouvons prendre une photo. C\u2019est \u00e0 partir de ce clich\u00e9 que nous allons travailler et c\u2019est donc cette photo qui sera transform\u00e9e en mosa\u00efque.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 3. Ensuite, nous rempla\u00e7ons chaque pixel de l\u2019image qui vient d\u2019\u00eatre prise par sa couleur moyenne afin de pouvoir ensuite calculer la diff\u00e9rence entre cette moyenne et les codes RGB des tableaux remplis pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 4. La plus petite diff\u00e9rence calcul\u00e9e nous permet donc de s\u00e9lectionner la \u201cmeilleure image\u201d de la banque, c\u2019est-\u00e0-dire celle dont la couleur est la plus proche du pixel original. Ainsi, nous rempla\u00e7ons chaque pixel par son image correspondante.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 5. Nous avons ensuite eu l\u2019id\u00e9e de cr\u00e9er une nouvelle photomosa\u00efque en utilisant une fonction de processing appel\u00e9e brightness(). Cette nouvelle m\u00e9thode joue avec le crit\u00e8re de luminosit\u00e9, ce qui nous donne un r\u00e9sultat diff\u00e9rent du pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 6. Pour que ce programme soit facile \u00e0 utiliser par tous, nous avons cr\u00e9\u00e9 une interface graphique intuitive o\u00f9 nous avons la possibilit\u00e9 de prendre la photo, de la reprendre si elle ne nous convient pas, mais \u00e9galement d\u2019afficher les deux photomosa\u00efques cr\u00e9\u00e9es et de les poster sur Twitter.<\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 7. A l\u2019aide d\u2019une Raspberry Pi que l\u2019on connecte \u00e0 un \u00e9cran et une cam\u00e9ra, notre programme devient compl\u00e8tement ind\u00e9pendant et nous obtenons un r\u00e9el photomaton.<\/p>\n Montage final de la Raspberry Pi avec \u00e9cran et cam\u00e9ra<\/p><\/div>\n Interface et r\u00e9sultat final<\/strong><\/p>\n Avec les options et fonctionnalit\u00e9s con\u00e7ues, nous obtenons finalement l’interface ci-dessous.<\/p>\n![\"Images](\"https:\/\/blog.univ-angers.fr\/istiaprojetsei2\/files\/2021\/06\/Image-exemple.png\")
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