Outil de distorsion d'image

L'Outil de distorsion d'image offre une méthode contrôlée et reproductible pour appliquer des effets de déformation non linéaires sur des images raster. Il cible les designers graphiques, les ingénieurs QA testant des pipelines de traitement d'images, les chercheurs ML créant des jeux de données variés et les développeurs intégrant la distorsion dans l'automatisation. Les utilisateurs fournissent une image raster, sélectionnent un type de distorsion (barillet, coussinet, tourbillon ou onde) et ajustent une valeur d'intensité. L'outil préserve les dimensions d'origine et produit un fichier raster adapté au traitement en aval ou à l'examen.
Conception : chaque pixel de sortie est mappé sur des coordonnées sources selon un modèle de distorsion radiale centré sur l'image. Le barillet et le coussinet modifient le rayon par un facteur polynomial pour simuler les imperfections optiques ; le tourbillon applique une rotation proportionnelle au rayon ; l'onde déplace les coordonnées selon un motif sinusoïdal le long des axes. Le moteur échantillonne l'image source aux coordonnées calculées en utilisant une interpolation bilinéaire pour des résultats lisses. Les sorties sont générées en PNG ou JPEG avec les mêmes dimensions à moins qu'un redimensionnement ne soit demandé.
Cet outil prend en charge les usages essentiels et avancés. Les entrées obligatoires incluent l'image, le type de distorsion et l'intensité; des contrôles optionnels peuvent remplacer le centre et le rayon, et une graine permet des résultats déterministes. Il convient pour l'exploration des effets optiques, les tests de robustesse et l'augmentation des données dans les workflows ML. Les différenciateurs clés incluent des modèles de distorsion explicites et paramétrables et une intégration simple dans des lots ou pipelines.
Les cas d'utilisation comprennent l'évaluation de la robustesse des modèles sous distorsion, la création d'effets artistiques et la génération de variantes contrôlées pour des expériences. L'outil rapporte les paramètres de distorsion appliqués dans les métadonnées, facilitant la reproductibilité et l'auditabilité entre les expériences.