Ci-dessus quelques repères historiques de la photo numérique présentés sous la forme d'une frise :
1.1.1 La vision humaineLes rayons lumineux provenant d'un objet sont projetés au fond de l'oeil sur la rétine. |
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1.1.2 L'appareil photo numériqueLes rayons lumineux provenant d'un objet sont projetés dans l'appareil photo sur le capteur photographique. Celui-ci est constitué de cellules sensibles à la lumière. La mesure de l'intensité lumineuse est transformée en données numériques puis stockée dans la mémoire de l'appareil. |
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1.1.3 Le fonctionnement du capteur photographiqueLes capteurs photographiques sont des éléments électroniques sensibles à la lumière, qui produisent des électrons (de l'électricité) lorsqu'ils reçoivent des photons (de la lumière). Un capteur d'appareil photo numérique est composé de cellules photosensibles : les photosites. Pour que ceux-ci distinguent les couleurs, chacun est placé derrière un filtre qui ne laisse passer que les rayons d'une seul couleur : rouge, vert ou bleu (2 verts, 1 rouge et un bleu par carré). Les photosites mesurent ainsi l'intensité lumineuse des rayons rouges (R), des rayons verts (V) et des rayons bleus (B). La tension électrique produite est ensuite convertie en nombre et envoyée au processeur de l'appareil photo. La définition d'un capteur est le nombre total de ses photosites. |
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Source des images : SNT 2de, Sciences numériques et Technologie, pages 106-107, édition Delagrave, Paris 2019. |
En comparant les images schématisant la vision humaine et l'appareil photo numérique, quel est l'équivalent au niveau de l'appareil numérique :
du cristallin de l'oeil humain ?
de la rétine de l'oeil ?
du cerveau humain ?
d'un cône ?
Où se situe le capteur d'un appareil photo ?
Pourquoi mettre sur un capteur photographique deux fois plus de photosites sensibles à la couleur verte qu'aux deux autres couleurs ?
Que représente la définition d'un capteur photo ?
Quels sont les principaux éléments d'un appareils photos ? Résumer son principe de fonctionnement.
Une image numérique est constituée d’un ensemble de pixels, c’est-à-dire de
petits carrés colorés
disposés les uns à côté des autres sous la forme d'un tableau à deux dimensions, le pixel représente
ainsi le plus
petit élément constitutif d'une image numérique.
Chaque pixel est caractérisé par sa position sur l’image (sous forme de coordonnées), et sa couleur.
La définition d’une image numérique est le nombre de pixels qui la composent.
si par exemple les dimensions de l’image sont 300 pixels en largeur et 200 pixels en hauteur, sa définition sera de 60 000 pixels ($60 000 = 200\times 300$).
On parle aussi de définition lorsqu’on veut exprimer la qualité d’un appareil photographique : si un
fabricant
annonce que son appareil a 18 mégapixels (soit 18 millions de pixels), cela signifie qu’il prend des
photographies
dont les dimensions sont $5184 \times 3456$ pixels.
Cependant en pratique, il est bien difficile de
distinguer
une
photo à 18 mégapixels d’une autre à 12 mégapixels.
La résolution d’une image est exprimée par un nombre de pixels par unité de longueur (souvent le pouce, soit 2,54 centimètres).
Il est utile de l’évoquer lorsqu’on affiche une image sur un écran ou qu’on l’imprime sur papier : habituellement, les écrans d’ordinateurs ont une résolution de 72 pixels/pouce (soit environ 28 pixels/centimètre), alors que les impressions sur papier requièrent une résolution de 300 pixels/pouce.
La profondeur de couleurs, dont l'unité est le "bits par pixel" (bpp),
correspond au nombre de bits (c'est-à-dire
de 0 et de 1) nécessaire pour stocker en mémoire la couleur d'un pixel.
Plus la profondeur de couleurs est
grande plus l'échelle de nuances des couleurs est grande
et plus la qualité de l'image est meilleure.
Voici la même photographie a été stockée en tant que trois images ayant une profondeur de couleurs différents :
l'une a été enregistrée avec 4 bpp, c'est à dire avec seulement 16 couleurs possibles,
une autre avec 8 bpp, c'est à dire avec 256 couleurs possibles,
enfin la dernière avec 24 bpp, c'est à dire avec environ 16 millions de couleurs possibles.
Image 1 : |
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Image 2 : |
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Image 3 : |
Associer à chacune des images ci-dessus sa profondeur.
Vous pouvez regarder entre autre le centre de l'allée pour différencier certains cas.
Le poids d'une image est la mémoire nécessaire à son enregistrement, il est mesuré en kilooctets, notés Ko, ou en mégaoctets, notés Mo.
Dans un appareil photo numérique, quel réglage permet d'obtenir des photos de meilleure qualité ?
Que représentent la définition du capteur et la définition d'une photo ? Le nombre de pixels de la photo est-il nécessairement égal au nombre de photosites du capteur ?
Comment évolue le poids d'une image si :
la définition de l'image augmente ?
la résolution de l'image augmente ?
la profondeur des couleurs de l'image augmente ?
Dans les appareils numériques, les métadonnées sont automatiquement inscrites et enregistrées dans le fichier image. L'ensemble de ces informations est appelé métadonnées EXIF, EXIF pour Exchangeable Image File Format (signification en français : "format d'échange de données pour les fichiers images" ).
Il est possible d’obtenir simplement les caractéristiques d’une image. Dans l’explorateur Windows, un clic droit sur le fichier image permet d’accéder à ses propriétés. Dans l’onglet Général, on trouve entre autres :
Dans l’onglet Détails, on trouve aussi :
Faire une recherche pour trouver un site qui permet de localiser un lieu à partir de ses coordonnées GPS.
Un internaute vient de publier sur une page Web deux photos :
Le but est de localiser le trésor !
Télécharger les deux images ci-dessous à l'aide d'un clic droit pour les mettre dans le même répertoire que celui de l'exercice précédent.
Etudier les métadonnées Exif disponibles sur la première photo. Quelles informations obtient-on sur l'image ?
Etudier les métadonnées Exif disponibles sur la seconde photo. Quelle information obtient-on sur le lieu où a été pris la photo ?
Outre les données directement accessibles depuis les propriétés du fichier image, d’autres
métadonnées sont disponibles.
Certains sites (ou logiciels) permettent d’extraire d’un fichier les métadonnées qu’il contient.
Par exemple, utiliser le site https://www.get-metadata.com/
pour extraire de nouvelles informations sur la localisation du trésor.
Localiser le lieu où le trésor est caché.
Pour protéger vos données personnelles, vous devez les supprimer avant de les envoyer ou de les publier sur un réseau social.
Pour chacune des images téléchargées de l'exercice précédent, ouvrir les propriétés de l'image et supprimer les propriétés et les informations personnelles par un clic judicieux.
Peut-on encore localiser le trésor à partir des données restantes ?
Pour effacer les métadonnées EXIF sur un smartphone, vous pouvez suivre les procédures proposées à cette adresse.
Les images proposées ci-dessus sont « libres de droits ».
Rechercher la signification de cette expression.
Si une image n’est pas « libre de droit », que peut-elle être ?
Si vous avez apprécié le fait d'essayer de localiser une photographie, sachez qu'il existe un collectif
sur twitter qui propose d'apprendre aux utilisateurs de nouvelles techniques de vérification des images
en ligne.
Il suffit que les joueurs retrouvent l'endroit où a été pris la photo à partir d’indices présents dans
la photo.
Attention ! Il ne suffit pas de se contenter de trouver des métadonnées dans ce jeu mais de repérer
des
indices visuels et d'effectuer des recherches sur Internet.
Chaque participant explique la démarche qui lui a permis de localiser la photo du jour : ainsi, au fil des résolutions, on apprend à trouver des indices et à les utiliser de manière performante !
Si vous voulez devenir des Sherlock Holmes du XXIè siècle, n'hésitez pas !
Comme de plus, de nombreux posts sont en anglais, vous vous améliorerez aussi dans la langue de Sherlock Holmes !
Voici une page web contenant une vidéo qui présente le jeu et explicite une résolution particulière. (vous y apprendrez en particulier comment faire pour retrouver une photo en taille originale pour pouvoir y trouver des indices.
Voici le lien pour accéder au collectif quiztime sur Twitter.