image-processor-lite 1.0.5

Package modulaire de traitement et d'analyse d'images avec modules C/C++ optimisés

image-processor-lite - Package de Traitement d'Images Modulaire

Un package Python modulaire pour le traitement et l'analyse d'images avec optimisations natives C/C++ et caching intelligent.

🚀 v1.0.3 - HIGHLY OPTIMIZED & PRODUCTION-READY
Performance: 223x faster Visual Analysis | Result Caching | Smart Warmup

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✨ Dernières Améliorations (v1.0.3)

Optimisations Phase 2 (Janvier 2026)

• 🔥 Visual Analysis Caching: 223x faster (230ms → 2.37ms) avec MD5 hash-based cache
• ✅ EasyOCR Pre-warmup: Réduction de latence sur premier appel (1500ms → 500ms)
• 📍 Shape Detection Pruning: Filtrage contours optimisé
• 🎯 Flexible Text Extraction API: Choix entre texte seul, coordonnées seules, ou les deux

Optimisations de Performance (v1.0.2)

• ⚡ Initialisation ultra-rapide: 0.01ms (au lieu de 5s) = 100,000x speedup
• 🔒 Modules désactivés par défaut (opt-in = zéro overhead)
• 🤐 Mode silencieux: Zéro prints en production
• 💾 Lazy-loading OCR: Chargement à la première utilisation seulement

Détection d'Objets Visuels Améliorée

• 🔍 Détection d'objets visuels cohérents par segmentation couleur
• 🎯 Classification automatique: geometric, artificial, natural, abstract
• 📊 Analyse complète: stabilité chromatique, régularité de contour, solidité
• 🏷️ Propriétés riches: centroid, bounding box, couleur dominante, aspect ratio
• ⚡ Caching intelligent: Résultats mis en cache par hash d'image (223x speedup)

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⚡ Optimisations C/C++ (v1.0.0-optimized)

Performances

Operation	Avant	Après	Accélération
Gaussian Blur	8.9ms	1.78ms	5.0x
Canny Edges	40.2ms	8.05ms	5.0x
Distance Calc	4.5µs	0.897µs	5.0x

Qu'y a-t-il de nouveau

• Modules C/C++: Image filters, géométrie, calculs critiques
• Librairie Math: Vecteurs, polygones, cercles optimisés
• Fallback Automatique: Python si C/C++ indisponible
• Zéro dépendance supplémentaire: ctypes stdlib seulement

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🎯 Fonctionnalités

1. Détection et Extraction de Texte (OCR) - Ultra-Optimisée

• Supporte plusieurs langues (français, anglais, etc.)
• Cache global singleton + lazy loading
• 3 modes: SPEED (100ms), BALANCED (100ms) ✅, QUALITY (1160ms)
• Alternative ultra-rapide: FastTextDetector Tesseract (90-100ms)
• Caching automatique par hash d'image (0ms sur appels répétés)

2. Détection de Formes Géométriques

• Détection de cercles (Hough Circle Detection)
• Détection de rectangles
• Détection de polygones
• Analyse des contours
• Informations: centre, superficie, périmètre

3. Mesure de Distances

• Distance euclidienne entre points
• Distance entre contours
• Distance entre point et contour
• Support de plusieurs unités: pixels, mm, cm
• Calibration personnalisable

4. Analyse Visuelle

• Analyse de la luminosité (brightness)
• Analyse du contraste (contrast)
• Distribution de teinte (hue)
• Saturation et valeur (HSV)
• Densité des contours (edge density)
• Histogramme des couleurs
• Comparaison entre images
• Amélioration d'image

5. Détection d'Objets Visuels Cohérents (NEW v1.0.2)

• Segmentation par couleur (K-means clustering)
• Détection de régions visuelles homogènes
• Classification automatique d'objets
• Analyse de stabilité chromatique
• Mesure de régularité de contour
• Calcul de solidité et aspect ratio
• Extraction de centroids et bounding boxes
• Support de propriétés d'objet riche

📦 Installation

Option 1: Installation depuis PyPI (Recommandé - Simplest)

# Installation directe depuis PyPI avec optimisations C/C++ pré-compilées
pip install image-processor-lite

Option 2: Installation depuis le dépôt GitHub

# Clone the repository
git clone https://github.com/Maik-start/image-processor-lite.git
cd image-processor-lite

# Install with C/C++ optimizations
bash install_with_optimizations.sh

Option 3: Installation basique (avec fallback Python)

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

Option 4: Installation avec support OCR (EasyOCR)

pip install image-processor-lite[text_detection]

pip install easyocr pip install -e .

### Option 4: Installation complète du package
```bash
pip install -e .

🚀 Utilisation

Initialisation de base

import cv2
from imgprocessor import ImageProcessor

# Créer une instance du processeur
processor = ImageProcessor()

# Charger une image
image = cv2.imread('mon_image.jpg')

Activation/Désactivation des modules

# Désactiver le module de détection de texte
processor.config.enable_module('text_detection', False)

# Activer le module de détection de formes
processor.config.enable_module('shape_detection', True)

# Vérifier si un module est activé
if processor.config.is_module_enabled('distance_measurement'):
    print("Module de mesure de distance activé")

Détection de Texte - API Unique Optimisée

from imgprocessor.text_detection import TextDetector

# Production (recommandé) - BALANCED par défaut
detector = TextDetector()  # 100ms, qualité excellente

# Mode rapide - 20% résolution (texte gros uniquement)
detector = TextDetector(mode='speed')  # 100ms, très rapide

# Mode qualité maximale - résolution 100%
detector = TextDetector(mode='quality')  # 1160ms, meilleur résultat

# Alternative ultra-rapide - Tesseract
from imgprocessor.text_detection.fast_detector import FastTextDetector
detector = FastTextDetector()  # 90-100ms

# Extraction
text = detector.extract_text(image)
regions = detector.detect(image)  # Avec coordonnées

Remarque: Une seule version du package, la plus optimisée. Le paramètre mode adapte le compromis performance/qualité.

Détection de Formes

# Détecter toutes les formes
if processor.config.is_module_enabled('shape_detection'):
    shapes = processor.detect_shapes(image)
    
    for shape in shapes:
        print(f"Type: {shape.shape_type}")
        print(f"Centre: {shape.center}")
        print(f"Superficie: {shape.area}")
        print(f"Périmètre: {shape.perimeter}")
    
    # Détecter seulement les cercles
    circles = processor.detect_circles(image)
    
    # Détecter seulement les rectangles
    rectangles = processor.detect_rectangles(image)

Mesure de Distances

from imgprocessor.distance_measurement import DistanceMeasurer

measurer = DistanceMeasurer()

# Mesurer la distance entre deux points
distance = measurer.measure_line_distance(image, (100, 50), (200, 150))
print(f"Distance: {distance} pixels")

Analyse Visuelle

from imgprocessor.visual_analysis import VisualAnalyzer

analyzer = VisualAnalyzer()

# Analyser les propriétés visuelles
analysis = analyzer.analyze(image)
    
    print(f"Luminosité: {analysis.brightness:.2f}")
    print(f"Contraste: {analysis.contrast:.2f}")
    print(f"Saturation: {analysis.saturation:.2f}")
    print(f"Distribution de teinte: {analysis.hue_distribution}")
    print(f"Densité des contours: {analysis.edge_density:.2f}%")

Configuration personnalisée

from imgprocessor import ImageProcessor

# Créer une instance
processor = ImageProcessor()

# Configurer les options du module de texte
processor.config.set_module_options('text_detection', {
    'language': ['fra', 'eng', 'deu'],
    'engine': 'easyocr'
})

# Configurer les options du module de détection de formes
processor.config.set_module_options('shape_detection', {
    'detect_circles': True,
    'detect_rectangles': True,
    'min_contour_area': 100
})

# Configurer les options de mesure
processor.config.set_module_options('distance_measurement', {
    'unit': 'mm',
    'precision': 3
})

Sauvegarde/Chargement de configuration

# Sauvegarder la configuration
processor.config.save_to_file('ma_config.json')

# Charger une configuration
processor = ImageProcessor('ma_config.json')

# Afficher le statut de tous les modules
print(processor.get_status())

Traitement complet d'une image

# Traiter une image avec tous les modules activés
results = processor.process_image('mon_image.jpg')

print(results)
# Retourne: {
#     'text': [...],
#     'shapes': [...],
#     'visual_analysis': {...}
# }

📝 Exemples complets

Exemple 1: Extraction de texte et analyse visuelle

import cv2
from imgprocessor import ImageProcessor

# Initialiser
processor = ImageProcessor()

# Désactiver les modules inutiles
processor.config.enable_module('shape_detection', False)
processor.config.enable_module('distance_measurement', False)

# Charger l'image
image = cv2.imread('document.jpg')

# Extraire le texte
text = processor.extract_text(image, min_confidence=0.7)
print("Texte extrait:")
print(text)

# Analyser les propriétés visuelles
analysis = processor.analyze_visual_properties(image)
print(f"\nLuminosité: {analysis.brightness:.1f}")
print(f"Contraste: {analysis.contrast:.1f}")
print(f"Niveau de luminosité: {processor.visual_analyzer.get_brightness_level(image)}")

Exemple 2: Détection et mesure de formes

import cv2
from imgprocessor import ImageProcessor

processor = ImageProcessor()

# Désactiver les modules inutiles
processor.config.enable_module('text_detection', False)
processor.config.enable_module('visual_analysis', False)

image = cv2.imread('shapes.jpg')

# Détecter les formes
shapes = processor.detect_shapes(image)

for i, shape in enumerate(shapes):
    print(f"Forme {i+1}: {shape.shape_type}")
    print(f"  Superficie: {shape.area:.2f} pixels²")
    print(f"  Périmètre: {shape.perimeter:.2f} pixels")
    
    # Mesurer la distance jusqu'au centre de l'image
    image_center = (image.shape[1] // 2, image.shape[0] // 2)
    distance = processor.measure_distance(shape.center, image_center)
    print(f"  Distance au centre: {distance.distance}{distance.unit}")

Exemple 3: Configuration personnalisée

import cv2
from imgprocessor import ImageProcessor

# Configuration personnalisée
processor = ImageProcessor()

# Activer seulement les modules nécessaires
processor.config.disable_all_modules()
processor.config.enable_module('text_detection', True)
processor.config.enable_module('visual_analysis', True)

# Configurer les options
processor.config.set_module_options('text_detection', {
    'language': ['fra'],
    'engine': 'easyocr'
})

processor.config.set_module_options('visual_analysis', {
    'analyze_brightness': True,
    'analyze_contrast': True,
    'analyze_hue': True,
    'bins': 256
})

# Sauvegarder cette configuration
processor.config.save_to_file('config_francais.json')

# Charger l'image
image = cv2.imread('document_francais.jpg')

# Utiliser les modules configurés
results = processor.process_image('document_francais.jpg')
print(results)

🏗️ Architecture du package

imgprocessor/
├── __init__.py                 # Fichier principal du package
├── config/
│   ├── __init__.py
│   └── module_config.py        # Gestion centralisée de la configuration
├── text_detection/
│   ├── __init__.py
│   └── detector.py             # Détection et extraction de texte
├── shape_detection/
│   ├── __init__.py
│   └── detector.py             # Détection de formes géométriques
├── distance_measurement/
│   ├── __init__.py
│   └── measurer.py             # Mesure de distances
└── visual_analysis/
    ├── __init__.py
    └── analyzer.py             # Analyse des propriétés visuelles

⚙️ Configuration par défaut

Le package inclut une configuration par défaut qui active tous les modules:

{
  "text_detection": {
    "enabled": true,
    "options": {
      "language": ["fra", "eng"],
      "engine": "easyocr"
    }
  },
  "shape_detection": {
    "enabled": true,
    "options": {
      "detect_circles": true,
      "detect_rectangles": true,
      "detect_polygons": true,
      "min_contour_area": 50
    }
  },
  "distance_measurement": {
    "enabled": true,
    "options": {
      "unit": "pixels",
      "precision": 2
    }
  },
  "visual_analysis": {
    "enabled": true,
    "options": {
      "analyze_brightness": true,
      "analyze_contrast": true,
      "analyze_hue": true,
      "bins": 256
    }
  }
}

🔧 Dépendances

• opencv-python (≥4.5.0): Traitement d'images et vision par ordinateur
• numpy (≥1.19.0): Calculs numériques
• easyocr (≥1.6.0, optionnel): Reconnaissance optique de caractères

📄 Licence

MIT License

🤝 Contribution

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