À quoi sert la segmentation d’une image pour un robot ?
Mise à jour29 août 2026
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Réponse rapide
La segmentation sépare des zones ou instances dans une image afin que le robot distingue sol, objet, personne, obstacle ou région d’intérêt pour sa tâche.
Un contour approximatif peut changer la trajectoire
Bords flous, occultation et classes inconnues doivent élargir la marge ou déclencher une observation supplémentaire avant l’action.
Définir les classes
Les catégories retenues correspondent à des décisions concrètes, comme franchir, saisir, suivre ou éviter.
Projeter dans l’espace
Calibration et profondeur transforment le masque en zone géométrique dans le repère du robot.
Suivre les performances
Erreur de bord, rappel, latence et robustesse aux conditions nouvelles sont évalués séparément.
Sources et références
- [1] Image segmentation — scikit-image