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Objectifs de la formation

Comprendre le rôle et les possibilités du module Pillow pour la manipulation d’images

Savoir lire, créer et enregistrer différents formats d’images

Appliquer des transformations courantes : redimensionnement, découpage, rotation, retournement

Gérer les couleurs et appliquer des filtres et effets basiques

Ajouter du texte, des formes ou effectuer des annotations sur les images

Créer des scripts pour automatiser le traitement d’images

Intégrer Pillow dans un workflow de traitement de données ou de création graphique

Programme

Jour 1Découverte de Pillow et premières manipulations

Présentation de Pillow et de ses cas d’usage, installation, tour d’horizon des formats supportés, ouverture, création, enregistrement d’images ; visualiser et comprendre les métadonnées ; exercices pratiques sur la lecture et l’export de fichiers images.

Jour 2Transformations d’images : tailler, redimensionner, pivoter

Redimensionner et découper une image ; effectuer des rotations et symétries ; gestion de la transparence (alpha) ; changer la résolution ; mini-projet : générer une galerie d’images miniatures en lot.

Jour 3Améliorations, filtres et annotation

Appliquer des filtres (flou, contour, netteté, couleurs) ; ajuster contraste, luminosité et teinte ; dessiner sur les images (texte, formes simples type rectangle, ellipse, lignes) ; positionner dynamiquement des annotations ou du watermark ; mini-projet : création d’un générateur de visuels annotés.

Jour 4Automatisation et traitement par lots

Créer des scripts pour le traitement massif d’images ; intégration avec d’autres bibliothèques Python (glob, shutil, os) ; exemples d’automatisation pour la préparation de datasets, la création de mockups, la personnalisation de visuels.

Jour 5Exploitation avancée et intégrations

Optimiser les performances ; gestion des exceptions et erreurs courantes ; illustration de cas pratiques réels (préparation de datasets, réseaux sociaux, outils de publication) ; point sur les limites de Pillow et ouverture vers d’autres solutions ou usages avancés.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue sous forme d’exercices pratiques à chaque fin de module
Projet de fin de formation : automatiser la création d’un dossier complet de visuels personnalisés à partir de données fournies
QCM récapitulatif sur les principales fonctionnalités de Pillow

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques, démonstrations en direct et exercices pratiques
Prise en main individuelle guidée à distance
Support de cours numérique et ressources complémentaires fournies

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Maîtriser la manipulation d’images avec Pillow sous Python : de l’initiation au traitement avancé

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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