FR 3152625 A1 20250307 FR 2309331 A 20230905 L’invention concerne système et une méthode pour l’analyse d’images de tatouages sur le corps humain. Le problème technique concerne le besoin de consultations en personne ou d’évaluations manuelles coûteuses et potentiellement imprécises pour la détermination du coût de l’enlèvement d’un tatouage. L’invention revendiquée rend le processus d’estimation du coût de l’enlèvement d’un tatouage sur le corps humain plus rapide et plus efficace, et évite le besoin de consultations en personne ou d’évaluations manuelles coûteuses et potentiellement imprécises. Figure à publier avec l’abrégé : figure 1 SYSTÈME ET MÉTHODE POUR L’ANALYSE D’IMAGES DE TATOUAGES SUR LE CORPS HUMAIN L’invention concerne le domaine des technologies de l’information et de la communication, et plus précisément le domaine du traitement d’image et de l’apprentissage automatique. L’enlèvement de tatouages est une pratique courante, mais le processus pour déterminer le coût de ce service peut présenter des défis significatifs. Actuellement, la détermination du coût de l’enlèvement d’un tatouage nécessite souvent des consultations en personne ou des évaluations manuelles, qui peuvent être coûteuses et potentiellement imprécises. Dans la pratique actuelle, les professionnels de l’enlèvement de tatouages doivent examiner le tatouage en personne, évaluer sa taille, sa couleur, sa densité, ainsi que la partie du corps sur laquelle il est situé, parmi d’autres facteurs. Sur la base de ces observations, ils fournissent une estimation du coût de l’enlèvement du tatouage. Malgré ces techniques, des problèmes peuvent survenir si l’évaluation est imprécise ou si le coût estimé diffère significativement du coût réel. Si ces imprécisions sont découvertes lors du processus d’enlèvement, cela peut entraîner des retards et des coûts supplémentaires pour le patient. De plus, cette méthode nécessite également que le patient se rende en personne pour une consultation, ce qui peut être un obstacle pour ceux qui sont situés loin du bureau du professionnel de l’enlèvement de tatouages ou qui ont des contraintes de temps. Par conséquent, un objectif clé de la présente demande est d’introduire un nouveau processus qui élimine le besoin de consultations en personne ou d’évaluations manuelles pour la détermination du coût de l’enlèvement d’un tatouage. L’invention vise à résoudre, au moins partiellement, ce besoin. L’invention vise en particulier un système pour générer une image segmentée d’un tatouage à retirer de manière non thérapeutique. En particulier, le système comprend un dispositif utilisateur et un ou plusieurs dispositifs serveur. En pratique, le dispositif utilisateur comprend une application et une première unité de communication. L’application présente une interface utilisateur qui est conçue pour s’exécuter sur le dispositif utilisateur de manière à, - recevoir une ou plusieurs images bidimensionnelles d’origine et des données associées à l’image bidimensionnelle d’origine, l’image dimensionnelle d’origine comprenant un tatouage et un ou plusieurs objets de référence, le tatouage recouvrant une surface de partie de corps humain, l’objet de référence comprenant un ou plusieurs marquages d’échelle qui présente une taille réelle connue dans une ou plusieurs dimensions, le marquage d’échelle étant conçu pour indiquer visuellement, de manière directe ou indirecte, au moins la taille réelle connue du marquage d’échelle, et - afficher, sur l’interface utilisateur, l’image bidimensionnelle d’origine et les données associées à l’image bidimensionnelle d’origine. La première unité de communication est conçue pour transmettre l’image bidimensionnelle d’origine à un dispositif serveur par l’intermédiaire d’un réseau. Le dispositif serveur comprend une unité de détection d’échelle dans une image, une unité de segmentation d’image, une unité de calcul et une deuxième unité de communication. L’unité de détection d’échelle dans une image est conçue pour, - détecter la présence d’un marquage d’échelle dans l’image bidimensionnelle d’origine, - déterminer, à partir du marquage d’échelle détecté, de manière directe ou indirecte, la taille réelle connue du marquage d’échelle, - mesurer, dans l’image bidimensionnelle d’origine, une taille apparente du marquage d’échelle, et - calculer un rapport d’échelle, au moins à partir de la taille réelle connue du marquage d’échelle détectée et de la taille apparente du marquage d’échelle détectée. L’unité de segmentation d’image est conçue pour - exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine et qui a été entraîné au préalable pour séparer le tatouage vis-à-vis du reste de l’image bidimensionnelle d’origine et de la surface de partie de corps humain, de manière à obtenir en sortie un tatouage segmenté, - créer une première image segmentée qui comprend le tatouage segmenté, et - déterminer, dans la première image segmentée, une ou plusieurs caractéristiques visuelles du tatouage segmenté. L’unité de calcul est conçue pour calculer automatiquement un prix de détatouage, au moins sur la base du rapport d’échelle et de la caractéristique visuelle, La deuxième unité de communication est conçue pour transmettre au dispositif utilisateur, par l’intermédiaire du réseau, les données associées à l’image bidimensionnelle d’origine et qui comprennent la première image segmentée et le prix de détatouage. Dans un premier mode de réalisation, le marquage d’échelle est un indicateur visuel qui est lisible par machine et qui code la taille réelle connue du marquage d’échelle. Dans un deuxième mode de réalisation, le marquage d’échelle est un indicateur visuel qui est lisible directement par l’homme. Dans un premier exemple du premier mode de réalisation ou du deuxième mode de réalisation, la caractéristique visuelle du tatouage segmenté est choisie parmi un nombre de contours, un nombre de bords, un nombre de zones de couleur, une distribution de zones de couleur, une aire, un périmètre, ou toute combinaison de celles-ci. Dans un deuxième exemple du premier mode de réalisation ou du deuxième mode de réalisation, lorsque l’image bidimensionnelle d’origine est codée dans l’espace colorimétrique Rouge-Vert-Bleu, RVB, la caractéristique visuelle du tatouage segmenté est choisie parmi, - une somme d’une valeur de canal bleu de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage segmenté, divisée par une somme d’une valeur de canal vert et d’une valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage segmenté, - une somme de la valeur de canal vert de tous les pixels au sein du contour du tatouage segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage segmenté, - une somme de la valeur de canal rouge de tous les pixels au sein du contour du tatouage segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal vert de tous les pixels dans ledit contour du tatouage segmenté, ou toute combinaison de celles-ci. Dans un troisième exemple du premier mode de réalisation ou du deuxième mode de réalisation, lorsque l’image bidimensionnelle d’origine est codée dans l’espace colorimétrique teinte-saturation-luminosité, TSL, la caractéristique visuelle du tatouage segmenté est choisie parmi, - une somme de la valeur de canal Saturation de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Teinte et de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels dans le contour du tatouage segmenté, - une somme de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels au sein du contour du tatouage segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Saturation et de la valeur de canal Teinte de tous les pixels dans le contour du tatouage segmenté, - une somme de la valeur de canal Teinte de tous les pixels au sein du contour du tatouage segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Luminosité et de la valeur de canal Saturation de tous les pixels dans le contour du tatouage segmenté, ou toute combinaison de celles-ci. Dans un troisième mode de réalisation, l’unité de segmentation d’image est en outre conçue pour, - exécuter un deuxième modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine et la première image segmentée, et qui a été entraîné au préalable pour séparer la surface de partie de corps humain vis-à-vis du reste de l’image bidimensionnelle d’origine et du tatouage segmenté, de manière à obtenir en sortie une surface de partie de corps humain segmentée, - créer une deuxième image segmentée qui comprend la surface de partie de corps humain segmentée, et - exécuter un troisième modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée la deuxième image segmentée et qui a été entraîné au préalable pour classer la surface de partie de corps humain segmentée, de manière à obtenir en sortie une classe parmi une pluralité de classes, chaque classe correspondant à un élément de corps humain, - l’unité de calcul étant en outre conçue pour calculer automatiquement le prix de détatouage sur la base en outre de la classe. Dans un quatrième mode de réalisation, - l’application est en outre conçue pour s’exécuter sur le dispositif utilisateur de manière à autoriser un utilisateur à sélectionner, dans l’image bidimensionnelle d’origine, un ou plusieurs pixels qui présente des caractéristiques correspondant aux caractéristiques de la surface de partie de corps humain non recouverte par le tatouage, de manière à générer des informations colorimétriques qui sont représentatives de la colorimétrie du pixel sélectionné, et - le premier modèle d’apprentissage automatique et/ou le deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour recevoir en entrée les informations colorimétriques. Dans un cinquième mode de réalisation, - le dispositif serveur comprend en outre une unité de correction de perspective d’image qui est conçue pour exécuter une correction de perspective à l’image bidimensionnelle d’origine de manière à obtenir en sortie une image bidimensionnelle corrigée, et - le premier modèle d’apprentissage automatique et/ou le deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle corrigée à la place de l’image bidimensionnelle d’origine. Dans un sixième mode de réalisation, - le dispositif serveur comprend en outre une unité de seuillage à niveaux multiples qui est en outre conçue pour appliquer un seuillage à niveaux multiples à l’image bidimensionnelle d’origine ou à la première image segmentée ou à la deuxième image segmentée de manière à obtenir en sortie une image bidimensionnelle seuillée, et - le premier modèle d’apprentissage automatique, le deuxième modèle d’apprentissage automatique et e deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle seuillée, respectivement, à la place de l’image bidimensionnelle d’origine, la première image segmentée et la deuxième image segmentée. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. FIG. 1 La FIG. 1 représente un système selon l’invention. FIG. 2 La FIG. 2 représente une image selon l’invention. FIG. 3 La FIG. 3 représente un dispositif serveur selon l’invention. Remarques préliminaires Afin de ne pas obscurcir la description et détourner le lecteur de la compréhension des enseignements de l’invention, nos explications n’iront pas au-delà de ce que nous considérons comme nécessaire pour la compréhension et l’appréciation des concepts sous-jacents de l’invention par une personne du domaine technique des dispositifs de manutention. En effet, les modes de réalisation illustrés dans la description sont, pour la plupart, composés d’éléments connus de la personne du métier. Problème résolu par l’invention Le problème technique concerne le besoin de consultations en personne ou d’évaluations manuelles coûteuses et potentiellement imprécises pour la détermination du coût de l’enlèvement d’un tatouage. Effet technique de l’invention L’invention revendiquée vise à fournir, de manière objective et reproductible, une estimation du coût et à rendre le processus plus pratique et accessible pour les patients. L’invention : un système L’invention concerne un système qui est conçu pour générer une image segmentée d’un tatouage à retirer de manière non thérapeutique. Cela signifie que le système selon l’invention est programmé pour produire une image segmentée d’un tatouage. Ce tatouage est destiné à être enlevé de manière non thérapeutique, ce qui signifie qu’il n’est pas retiré pour des raisons médicales, mais plutôt pour des raisons esthétiques ou personnelles. En pratique, comme illustré sur la FIG. 1 , le système 100 comprend un dispositif utilisateur 110 et un ou plusieurs dispositifs serveur 120. Cela signifie que le système 100 se compose d’au moins deux composants principaux : un dispositif utilisateur 110 et un ou plusieurs dispositifs serveur 120. En d’autres termes, le dispositif utilisateur 110 pourrait être un appareil que l’utilisateur utilise pour interagir avec le système 100, comme un ordinateur, un smartphone ou une tablette. En pratique, le dispositif utilisateur 110 peut être utilisé pour capturer ou recevoir une image, pour l’envoyer au dispositif serveur 120 pour traitement, et pour recevoir et afficher les résultats du traitement. D’autre part, le dispositif serveur 120 est l’endroit où la plupart des opérations de traitement d’image sont effectuées. Ce dispositif peut comprendre des unités de traitement d’image, des modèles d’apprentissage automatique, et d’autres composants nécessaires pour analyser l’image acquise ou reçue par le dispositif utilisateur 110 et produire les résultats souhaités. Par exemple, une fois que l’image a été reçue par ou prise avec le dispositif utilisateur 110, elle peut être envoyée au dispositif serveur 120 pour être analysée. Le dispositif serveur 120 peut alors traiter l’image et renvoyer les résultats au dispositif utilisateur 110 pour être affichés à l’utilisateur. En particulier, le dispositif utilisateur 110 comprend une application et une première unité de communication. Par ailleurs, l’application, qui possède une interface utilisateur, est conçue pour s’exécuter sur le dispositif utilisateur 110. Cela signifie que le dispositif utilisateur 110 est équipé d’une application et d’une première unité de communication. En d’autres termes, l’application est un programme informatique qui est conçu pour fonctionner sur le dispositif utilisateur 110. L’application fournit une interface utilisateur, qui est une manière pour l’utilisateur d’interagir avec le système 100. Par exemple, l’interface utilisateur pourrait permettre à l’utilisateur de prendre une photo d’un tatouage, de sélectionner une image d’un tatouage à partir d’un fichier, ou de démarrer et de suivre le processus de traitement de l’image acquise ou reçue. Par ailleurs, la première unité de communication est le composant du dispositif utilisateur 110 qui permet la communication avec d’autres composants du système 100, comme le dispositif serveur 120. Cette unité peut utiliser diverses technologies de communication, comme le Wi-Fi, le Bluetooth, ou le réseau mobile, pour transmettre l’image du tatouage 210 et recevoir les résultats du traitement de l’image bidimensionnelle d’origine 200. Par exemple, une fois que l’utilisateur a pris ou reçu une photo d’un tatouage avec l’application, la première unité de communication peut envoyer cette image au dispositif serveur 120 pour être analysée. Une fois l’analyse terminée, l’unité de communication peut recevoir les résultats du dispositif serveur 120 et les transmettre à l’application pour être affichés à l’utilisateur. En pratique, comme illustré sur la FIG. 1 , l’application est conçue pour recevoir une ou plusieurs images bidimensionnelles d’origine 200 et des données 300 associées à l’image bidimensionnelle d’origine 200. En particulier, comme illustré sur la FIG. 2 , l’image bidimensionnelle d’origine 200 comprend un tatouage 210 et un ou plusieurs objets de référence 220. Le tatouage 210 recouvre une surface de partie de corps humain. L’objet de référence 220 comprend un marquage d’échelle 221 qui présente une taille réelle connue dans une ou plusieurs dimensions. Le marquage d’échelle 221 indique visuellement, de manière directe ou indirecte, la taille réelle connue du marquage d’échelle 221. En d’autres termes, l’application est configurée pour recevoir une ou plusieurs images bidimensionnelles d’origine 200 et des données 300 liées à ces images. Cela signifie que l’application est conçue pour traiter des images qui ont deux dimensions : la largeur et la hauteur. Ces images sont souvent appelées « 2D », car elles ont une longueur et une largeur, mais pas de profondeur. En d’autres termes, une image bidimensionnelle est une représentation plate d’une scène. Elle peut représenter un objet en trois dimensions, mais elle ne contient pas d’information sur la profondeur de cet objet. C’est le type d’image que l’on voit généralement sur un écran d’ordinateur ou de télévision, ou sur une photo imprimée. Par exemple, une photo prise avec un appareil photo numérique est une image bidimensionnelle. Elle montre une scène telle qu’elle apparaissait de l’endroit où la photo a été prise, mais elle ne donne pas d’information sur la distance entre la caméra et les différents objets de la scène. L’application est conçue pour travailler avec ce type d’images, en utilisant des données supplémentaires 300 pour aider à analyser et à interpréter l’image. Dans l’invention, les images bidimensionnelles d’origine 200 comprennent un tatouage 210, qui est situé sur une partie du corps humain, notamment les téguments, les annexes, les phanères ou les muqueuses et un ou plusieurs objets de référence 220. Le tatouage 210 est la cible principale de l’analyse de l’image bidimensionnelle d’origine 200. Sa présence sur une surface du corps humain signifie que l’image peut contenir différentes nuances de couleur, de texture et de luminosité qui reflètent à la fois les caractéristiques du tatouage 210 et de la peau environnante. L’objet de référence 220, quant à lui, comprend un marquage d’échelle 221 qui a une taille connue dans une ou plusieurs dimensions, ainsi qu’une forme spécifique. Ces directions sont généralement les dimensions spatiales standard : la largeur, la hauteur et la profondeur. En d’autres termes, le marquage d’échelle 221 pourrait avoir une taille connue dans une seule dimension, comme la largeur. Ou, il pourrait avoir des tailles connues dans deux dimensions, comme la largeur et la hauteur. Il pourrait même avoir des tailles connues dans trois dimensions, comme la largeur, la hauteur et la profondeur. En outre, le marquage d’échelle donne une indication visuelle, soit directe, soit indirecte, de sa taille réelle. Cela peut aider à établir une échelle de taille dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, ce qui est utile pour déterminer les dimensions réelles du tatouage 210. Par ailleurs, le marquage d’échelle 221 donne également une indication visuelle de sa forme, soit directement, soit indirectement. Cette information peut aider à établir une échelle de taille dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, ce qui est utile pour déterminer les dimensions réelles du tatouage 210. Dit autrement, connaissant la forme du marquage d’échelle 221, on peut mieux interpréter sa taille, en particulier dans les images où il est déformé ou orienté de manière non standard. Dans une première mise en œuvre, le marquage d’échelle 221 est un indicateur visuel lisible par machine. Cet indicateur visuel code la taille réelle connue du marquage d’échelle 221. En pratique, dans la première mise en œuvre, le marquage d’échelle 221 est conçu comme un indicateur visuel lisible par machine, qui peut prendre plusieurs formes, notamment un code à barres, un code QR, un code de matrice de données, un code Aztec, un code PDF417, un MaxiCode, un Code 128 ou un Code 39. Cet indicateur code la taille réelle connue du marquage d’échelle 221. Cela signifie que le marquage d’échelle 221 n’est pas simplement un objet de taille connue, il comprend également un code qui peut être déchiffré par un programme informatique pour révéler la taille réelle de l’objet. Cela peut permettre à la machine de comprendre instantanément l’échelle de l’image bidimensionnelle d’origine 200 sans avoir besoin d’analyses ou de calculs supplémentaires. Par exemple, si le marquage d’échelle 221 est un code-barres de 5 cm de long qui, une fois scanné par la machine, révèle qu’il mesure 5 cm dans la réalité, alors la machine peut instantanément comprendre que chaque unité de mesure dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 correspond à un certain nombre de pixels. Cette information peut être utilisée pour déterminer les dimensions réelles du tatouage 210, en fonction de sa taille en pixels dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Par ailleurs, l’utilisation de codes plus complexes tels que le code de matrice de données ou le Code 128 peut permettre de coder des informations plus détaillées sur l’échelle. Dans une deuxième mise en œuvre, le marquage d’échelle 221 est un indicateur visuel qui est directement lisible par l’homme. Cela signifie que, dans la deuxième mise en œuvre, le marquage d’échelle 221 agit comme un indicateur visuel qui peut être directement lu par un observateur humain. En d’autres termes, le marquage d’échelle 221 pourrait être un objet ou un signe de taille connue qui est facilement reconnaissable et dont la taille peut être immédiatement comprise par un observateur humain. Cela peut permettre à un utilisateur humain de comprendre l’échelle de l’image bidimensionnelle d’origine 200 sans avoir besoin de machines ou de logiciels spécialisés pour déchiffrer un code. Par exemple, le marquage d’échelle 221 pourrait être une règle de 5 cm de longueur qui est clairement marquée avec des graduations en centimètres. Si cette règle apparaît dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 à côté du tatouage 210, un observateur humain pourrait immédiatement comprendre que chaque centimètre sur la règle correspond à un certain nombre de pixels dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cette information pourrait alors être utilisée pour estimer les dimensions réelles du tatouage 210, en fonction de sa taille en pixels dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Dans un autre exemple, un objet familier et de taille publiquement connue peut être utilisé comme marquage d’échelle 221. Ainsi, une pièce de monnaie pourrait servir d’indicateur visuel. Prenons une pièce d’euro, par exemple. Un euro a un diamètre précis de 23,25 mm, une dimension qui est publiquement accessible et largement connue. Si cette pièce d’euro est placée à côté du tatouage 210 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, un observateur humain pourrait immédiatement comprendre que le diamètre de la pièce correspond à un certain nombre de pixels dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cette information pourrait alors être utilisée pour estimer les dimensions réelles du tatouage 210, en fonction de sa taille en pixels dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Par exemple, si le tatouage 210 apparaît être deux fois plus grand que la pièce d’euro dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, alors on sait que le tatouage 210 a une taille réelle d’environ 46,5 mm. Dans l’invention, l’application est également conçue pour afficher l’image bidimensionnelle d’origine 200 et les données 300 associées à l’image bidimensionnelle d’origine 200 sur son interface utilisateur. Cela signifie que l’application est programmée pour afficher à la fois l’image bidimensionnelle d’origine 200 et les données 300 associées à cette image sur son interface utilisateur. En d’autres termes, l’application peut montrer l’image du tatouage 210 et de l’objet de référence 220 à l’utilisateur. En plus de cela, elle peut également présenter les données 300 qui sont liées à cette image. Ces données pourraient inclure une variété d’informations, comme les dimensions estimées du tatouage 210, la méthode d’enlèvement du tatouage recommandée, ou toute autre information pertinente. Par exemple, après avoir reçu l’image du tatouage 210 et l’objet de référence de l’utilisateur, l’application pourrait afficher cette image sur son interface utilisateur. En dessous de l’image bidimensionnelle d’origine 200, elle pourrait afficher les dimensions estimées du tatouage 210, qui sont calculées à partir de la taille de l’objet de référence dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Elle pourrait également afficher des recommandations pour l’enlèvement du tatouage 210, comme le type de laser à utiliser et le nombre de séances nécessaires. En outre, comme illustré sur la FIG. 1 , la première unité de communication est conçue pour transmettre l’image bidimensionnelle d’origine 200 au dispositif serveur 120 via un réseau 400. Cela signifie que la première unité de communication a la capacité de transmettre l’image bidimensionnelle d’origine 200 au dispositif serveur 120 en utilisant un réseau 400. En d’autres termes, après que l’image du tatouage 210 et l’objet de référence ont été capturés par l’utilisateur et reçus par l’application, l’unité de communication peut les envoyer au dispositif serveur 120 pour traitement. Cette transmission se fait via un réseau 400, qui pourrait être un réseau local, un réseau étendu, un réseau sans fil, ou même Internet. Par exemple, une fois que l’utilisateur a pris une photo du tatouage 210 avec l’application, cette image est envoyée au dispositif serveur 120 par la première unité de communication. Ce transfert peut se faire via un réseau Wi-Fi local, un réseau mobile 5G, ou tout autre type de réseau accessible. Une fois que le dispositif serveur 120 a reçu l’image, il peut commencer à effectuer l’analyse nécessaire pour déterminer les dimensions du tatouage 210 et d’autres informations pertinentes. Par ailleurs, comme illustré sur la FIG. 3 , le dispositif serveur 120 comprend une unité de détection d’échelle dans une image 121, une unité de segmentation d’image 122, une unité de calcul 123 et une deuxième unité de communication 124. Cela signifie que le dispositif serveur 120 est équipé de plusieurs unités spécialisées pour traiter l’image bidimensionnelle d’origine 200 reçue de l’unité de communication 112 du dispositif utilisateur 110. En particulier, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 est conçue pour repérer et interpréter le marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Elle utilise cette information pour établir une échelle de taille pour l’image bidimensionnelle d’origine 200. L’unité de segmentation d’image 122 est capable de diviser l’image en segments distincts. Ce processus permet de séparer le tatouage 210 des autres éléments de l’image bidimensionnelle d’origine 200 pour une analyse plus précise. L’unité de calcul 123 utilise ensuite l’échelle de taille établie par l’unité de détection d’échelle dans une image 121 et les informations de segmentation fournies par l’unité de segmentation d’image 122 pour calculer les dimensions réelles du tatouage 210. Enfin, la deuxième unité de communication 124 est responsable de la transmission des résultats calculés par l’unité de calcul 123 au dispositif utilisateur 110 via le réseau 400. Par exemple, une fois que l’image du tatouage 210 a été reçue par le dispositif serveur 120, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 identifie le marquage d’échelle 221 et établit une échelle de taille pour l’image bidimensionnelle d’origine 200. L’unité de segmentation d’image 122 isole ensuite le tatouage 210 des autres éléments de l’image bidimensionnelle d’origine 200. L’unité de calcul 123 utilise ces informations pour déterminer la taille réelle du tatouage 210. Ces résultats sont ensuite transmis au dispositif utilisateur 110 par la deuxième unité de communication 124. Dans l’invention, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 est conçue pour détecter la présence du marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, pour déterminer la taille réelle connue du marquage d’échelle 221 à partir du marquage d’échelle détecté, pour mesurer la taille apparente du marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, et pour calculer un rapport d’échelle à partir de la taille réelle connue et de la taille apparente du marquage d’échelle 221 détectée. Cela signifie que l’unité de détection d’échelle dans une image 121 exécute un ensemble spécifique de tâches pour traiter le marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. En pratique, cette unité commence par repérer le marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cette identification pourrait être réalisée en utilisant des techniques de reconnaissance d’images pour localiser le marquage d’échelle 221 spécifique dans l’image 200. En d’autres termes, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 pourrait chercher des formes ou des motifs spécifiques qui indiquent la présence du marquage d’échelle 221. Par exemple, si le marquage d’échelle 221 est une règle avec des graduations clairement marquées, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 pourrait chercher ce type de forme et de motif dans l’image 200. Une fois le marquage d’échelle détecté, elle est capable de déterminer la taille réelle du marquage d’échelle 221 grâce à son codage ou à sa représentation visuelle. L’étape suivante pour l’unité de détection d’échelle 121 est de mesurer la taille apparente du marquage d’échelle 221 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. La taille apparente est la taille de l’objet tel qu’il est affiché dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, qui peut être différente de sa taille réelle en raison de facteurs tels que la perspective ou l’éloignement de l’objet par rapport à la caméra. Enfin, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 calcule un rapport d’échelle à partir de la taille réelle connue et de la taille apparente du marquage d’échelle 221. Ce rapport d’échelle peut alors être utilisé pour convertir les dimensions des autres objets dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, comme le tatouage 210, de leur taille apparente dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 à leur taille réelle. Par exemple, si le marquage d’échelle 221 est un objet de 5 cm de longueur qui apparaît dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 comme étant de 700 pixels de long, alors le rapport d’échelle serait de 100 pixels par centimètre. Si le tatouage 210 apparaît dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 comme étant de 1000 pixels de long, alors sa longueur réelle serait de 10 cm, selon ce rapport d’échelle. Dans un mode de réalisation particulier, l’unité de détection d’échelle dans une image 121 calcule le rapport d’échelle non seulement à partir de la taille réelle connue et de la taille apparente du marquage d’échelle 221, mais aussi à partir de sa forme. Ce rapport d’échelle peut alors être utilisé pour convertir les dimensions des autres éléments dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, comme le tatouage 210, de leur taille apparente dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 à leur taille réelle. En d’autres termes, la forme du marquage d’échelle 221 joue un rôle dans la détermination du rapport d’échelle, ce qui peut aider à fournir une estimation plus précise des dimensions réelles des objets dans l’image. Dans l’invention, l’unité de segmentation d’image 122 est conçue pour exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine 200 et qui a été entraîné pour séparer le tatouage 210 du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et de la surface de partie de corps humain. Le modèle fournit en sortie un tatouage 210 segmenté. Comme illustré sur la FIG. 3 , l’unité de segmentation d’image 122 crée une première image segmentée 500 qui comprend le tatouage 210 segmenté, et détermine une ou plusieurs caractéristiques visuelles 600 du tatouage 210 segmenté dans la première image segmentée 500. Cela signifie que l’unité de segmentation d’image 122 est programmée pour exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique. Ce modèle est entraîné pour séparer le tatouage 210 du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et de la surface de la partie du corps humain sur laquelle il se trouve. Ainsi, l’unité de segmentation d’image 122 utilise un premier algorithme d’apprentissage automatique pour identifier le tatouage 210 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200 et le séparer des autres éléments présents. Le résultat est un tatouage 210 segmenté, qui est essentiellement une version de l’image bidimensionnelle d’origine 200 où seul le tatouage 210 est visible. Une fois ce processus de segmentation terminé, l’unité de segmentation d’image 122 crée une première image segmentée 500 qui ne comprend que le tatouage 210 segmenté. De plus, l’unité de segmentation d’image 122 est capable de déterminer une ou plusieurs caractéristiques visuelles 600 du tatouage 210 segmenté dans la première image segmentée 500. Ces caractéristiques visuelles 600 pourraient inclure des éléments tels que la forme, la taille, la couleur, le motif ou toute autre caractéristique visuelle 600 pertinente du tatouage 210. Par exemple, si le tatouage 210 est un motif tribal noir de 10 cm de long sur le bras d’une personne, le premier modèle d’apprentissage automatique séparerait ce tatouage 210 du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200, y compris la peau du bras environnante. Il créerait ensuite une première image segmentée 500 qui ne comprend que le tatouage 210, et déterminerait les caractéristiques visuelles 600 du tatouage 210, comme sa longueur, sa couleur noire et son motif tribal. En particulier, divers types d’algorithmes d’apprentissage automatique pourraient être employés pour entraîner le premier modèle d’apprentissage automatique. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN, « Convolutional Neural Network », en anglais) sont souvent utilisés pour le traitement d’image, car ils sont bons pour reconnaître les motifs dans les données visuelles. Un CNN pourrait être formé pour reconnaître le tatouage 210 en se basant sur des exemples d’images de tatouage et d’images sans tatouage. Par ailleurs, un autre type d’algorithme d’apprentissage automatique qui pourrait être utilisé est l’apprentissage profond, qui est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique. Les réseaux de neurones profonds (DNN, « Deep Neural Network », en anglais), et notamment les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN, « Convolutional Neural Networks »), sont particulièrement efficaces pour détecter les caractéristiques complexes dans les images, ce qui pourrait être utile pour distinguer le tatouage 210 du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et de la surface de la partie du corps humain. Par ailleurs, les “Vision Transformers” (ViT) représentent une autre possibilité intéressante. Utilisant l’architecture des Transformers, généralement employée dans le traitement du langage naturel, ils pourraient constituer une alternative aux CNN pour la détection des caractéristiques complexes dans des images comme le tatouage 210. En pratique, l’unité de segmentation d’image 122 pourrait exécuter plusieurs modèles d’apprentissage automatique en parallèle ou en série, en utilisant une méthode appelée « ensemble learning ». Cela pourrait aider à améliorer la précision de la segmentation de l’image en combinant les forces de plusieurs modèles différents. Dans une première mise en œuvre de l’unité de segmentation d’image 122, la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être un nombre de contours. Elle peut aussi être un nombre de bords. Une autre possibilité est qu’elle soit un nombre de zones de couleur. Elle pourrait également être une distribution de zones de couleur. L’aire constitue une autre option pour la caractéristique visuelle 600. Le périmètre est également une possibilité. Enfin, la caractéristique visuelle 600 peut être une combinaison de ces éléments. Cela signifie que la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté, telle que déterminée par l’unité de segmentation d’image 122, peut prendre une variété de formes différentes en fonction du tatouage spécifique et de l’information que l’on souhaite recueillir à son sujet. En d’autres termes, la caractéristique visuelle 600 pourrait être le nombre de contours du tatouage 210, qui serait le nombre de lignes distinctes ou de formes qui le composent. Elle pourrait également être le nombre de bords, qui serait le nombre de points où deux lignes de contour se rencontrent. La caractéristique visuelle 600 pourrait aussi être le nombre de zones de couleur, qui serait le nombre de zones distinctes dans le tatouage 210 qui sont colorées de manière différente. De plus, elle pourrait être la distribution des zones de couleur, qui serait la façon dont ces zones de couleur sont réparties dans le tatouage 210. L’aire du tatouage 210, qui serait la superficie totale qu’il occupe, constitue une autre option pour la caractéristique visuelle 600. Le périmètre, qui serait la longueur totale des contours du tatouage 210, est également une possibilité. Enfin, la caractéristique visuelle 600 peut être une combinaison de ces éléments. Par exemple, elle pourrait être un ensemble de données comprenant à la fois le nombre de contours et l’aire du tatouage 210. Par exemple, si le tatouage 210 est un motif tribal noir de 10 cm de long qui a trois zones de couleur différentes (noir, blanc, et rouge), trois contours distincts, et une aire de 15 cm², alors ces informations pourraient toutes être enregistrées comme caractéristiques visuelles 600 du tatouage 210 segmenté. Dans une deuxième mise en œuvre de l’unité de segmentation d’image 122, l’image bidimensionnelle d’origine 200 est codée dans l’espace colorimétrique Rouge-Vert-Bleu (RVB). Dans ce cas, la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est sélectionnée parmi plusieurs options. Cela signifie que dans cette deuxième mise en œuvre de l’unité de segmentation d’image 122, l’image bidimensionnelle d’origine 200 est traitée dans l’espace colorimétrique Rouge-Vert-Bleu (RVB). L’espace colorimétrique RVB est un système de représentation des couleurs utilisé couramment dans les technologies numériques, où chaque couleur est représentée par un mélange de trois couleurs primaires : le rouge, le vert et le bleu. En d’autres termes, l’image bidimensionnelle d’origine 200 est analysée en termes de ces trois composantes de couleur. Chaque pixel de l’image bidimensionnelle d’origine 200 a une valeur pour le rouge, le vert et le bleu qui, lorsqu’elles sont combinées, donnent la couleur finale du pixel. La caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté dans ce contexte peut être sélectionnée parmi plusieurs options. Une option de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est la somme d’une valeur de canal bleu de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage 210 segmenté, divisée par la somme d’une valeur de canal vert et d’une valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie que l’une des caractéristiques visuelles 600 possibles du tatouage 210 segmenté pourrait être calculée à partir des valeurs des canaux de couleur des pixels qui composent le tatouage 210. En d’autres termes, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal bleu pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux vert et rouge pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative du bleu par rapport au vert et au rouge dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus le bleu est dominant dans le tatouage 210 par rapport au vert et au rouge. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une vague bleue, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal bleu et des valeurs plus faibles de canaux vert et rouge. Par contre, si le tatouage 210 est une image d’une feuille verte, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels auraient une haute valeur de canal vert et des valeurs plus faibles de canaux bleu et rouge. Une autre option de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est la somme de la valeur de canal vert de tous les pixels au sein du contour du tatouage 210 segmenté, divisée par la somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie que, de manière similaire à l’option précédente, une autre caractéristique visuelle 600 possible du tatouage 210 segmenté peut être calculée à partir des valeurs des canaux de couleur des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210. Dit autrement, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal vert pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux bleu et rouge pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative du vert par rapport au bleu et au rouge dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus le vert est dominant dans le tatouage 210 par rapport au bleu et au rouge. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une feuille verte, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal vert et des valeurs plus faibles de canaux bleu et rouge. À l’inverse, si le tatouage 210 est une image d’une vague bleue, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels auraient une haute valeur de canal bleu et des valeurs plus faibles de canaux vert et rouge. Une autre possibilité de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est de prendre la somme de la valeur de canal rouge de tous les pixels au sein du contour du tatouage 210 segmenté, divisée par la somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal vert de tous les pixels dans ledit contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie qu’une autre caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être dérivée de l’analyse des valeurs des canaux de couleur des pixels qui se trouvent à l’intérieur du contour du tatouage 210. En d’autres termes, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal rouge pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux bleu et vert pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative du rouge par rapport au bleu et au vert dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus le rouge est dominant dans le tatouage 210 par rapport au bleu et au vert. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une rose rouge, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal rouge et des valeurs plus faibles de canaux bleu et vert. À l’inverse, si le tatouage 210 est une image d’une vague bleue ou d’une feuille verte, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels aurait des valeurs plus faibles de canal rouge par rapport aux valeurs des canaux bleu ou vert. Enfin, la caractéristique visuelle 600 de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être une combinaison de ces options, ce qui permettrait une description plus détaillée et nuancée des couleurs et de leur distribution dans le tatouage 210 segmenté. Cela signifie qu’au lieu d’utiliser une seule des options ci-dessus pour décrire la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté, il serait également possible de combiner plusieurs d’entre elles pour obtenir une description plus complète et plus nuancée des couleurs et de leur distribution dans le tatouage 210. En d’autres termes, au lieu de se limiter à une seule mesure, telle que la dominance du rouge, du vert ou du bleu, l’unité de segmentation d’image 122 pourrait calculer plusieurs de ces caractéristiques visuelles 600 et les utiliser ensemble pour décrire le tatouage 210. Ce type de combinaison pourrait permettre une meilleure représentation des couleurs complexes et des motifs de distribution des couleurs dans le tatouage 210. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une scène de coucher de soleil avec un ciel rougeoyant au-dessus d’une mer bleue, la caractéristique visuelle 600 pourrait inclure à la fois la dominance du rouge dans le ciel et la dominance du bleu dans la mer, ainsi que la façon dont ces couleurs sont réparties à travers le tatouage 210. En combinant ces informations, il serait possible de créer une description plus détaillée et plus précise du tatouage 210 segmenté. Dans une troisième mise en œuvre de l’unité de segmentation d’image 122, l’image bidimensionnelle d’origine 200 est codée dans l’espace colorimétrique teinte-saturation-luminosité (TSL). Dans ce cas, la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être choisie parmi plusieurs options. Cela signifie que dans cette troisième mise en œuvre de l’unité de segmentation d’image 122, l’image bidimensionnelle d’origine 200 est transformée dans l’espace colorimétrique teinte-saturation-luminosité (TSL). L’espace TSL est un modèle de représentation des couleurs qui décrit les couleurs en termes de leur teinte (la couleur pure), de leur saturation (l’intensité de la couleur) et de leur luminosité (la clarté ou l’obscurité de la couleur). En d’autres termes, chaque pixel de l’image bidimensionnelle d’origine 200 est analysé selon ces trois caractéristiques de couleur. La teinte détermine la couleur de base, la saturation détermine à quel point cette couleur est intense ou pâle, et la luminosité détermine à quel point cette couleur est claire ou sombre. La caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être choisie parmi plusieurs options dans ce contexte. Une option de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est une somme de la valeur de canal Saturation de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage 210 segmenté. Cette somme est divisée par une somme de la valeur de canal Teinte et de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels dans le contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie qu’une des caractéristiques visuelles 600 possibles du tatouage 210 segmenté peut être calculée à partir des valeurs des canaux de couleur des pixels qui se trouvent à l’intérieur du contour du tatouage 210. En d’autres termes, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal Saturation pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux Teinte et Luminosité pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative de la saturation par rapport à la teinte et à la luminosité dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus la saturation est dominante dans le tatouage par rapport à la teinte et à la luminosité. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une rose rouge vif, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal Saturation (signifiant une couleur intense) et des valeurs plus faibles de canaux Teinte et Luminosité. À l’inverse, si le tatouage 210 est une image d’une rose rouge pâle, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels aurait des valeurs plus faibles de canal Saturation (signifiant une couleur pâle) par rapport aux valeurs des canaux Teinte et Luminosité. Une autre option de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté consiste à prendre la somme de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels au sein du contour du tatouage 210 segmenté. Celle-ci est ensuite divisée par une somme de la valeur de canal Saturation et de la valeur de canal Teinte de tous les pixels dans le contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie que, de manière similaire à l’option précédente, une autre caractéristique visuelle 600 possible du tatouage 210 segmenté peut être calculée à partir des valeurs des canaux de couleur des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210. En d’autres termes, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal Luminosité pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux Saturation et Teinte pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative de la luminosité par rapport à la saturation et à la teinte dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus la luminosité est dominante dans le tatouage 210 par rapport à la saturation et à la teinte. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’un phare brillant dans la nuit, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal Luminosité (signifiant une couleur claire) et des valeurs plus faibles de canaux Saturation et Teinte. À l’inverse, si le tatouage 210 est une image d’une nuit étoilée sombre, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels aurait des valeurs plus faibles de canal Luminosité (signifiant une couleur sombre) par rapport aux valeurs des canaux Saturation et Teinte. Encore une autre possibilité de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté est de calculer la somme de la valeur de canal Teinte de tous les pixels au sein du contour du tatouage 210 segmenté. Cette somme est ensuite divisée par une somme de la valeur de canal Luminosité et de la valeur de canal Saturation de tous les pixels dans le contour du tatouage 210 segmenté. Cela signifie qu’une autre caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être dérivée de l’analyse des valeurs des canaux de couleur des pixels qui se trouvent à l’intérieur du contour du tatouage 210. En d’autres termes, cette caractéristique est obtenue en sommant la valeur du canal Teinte pour tous les pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 segmenté, puis en divisant cette somme par la somme des valeurs des canaux Luminosité et Saturation pour tous les pixels à l’intérieur du même contour. Cette caractéristique pourrait servir à représenter la dominance relative de la teinte par rapport à la luminosité et à la saturation dans le tatouage 210. Plus cette valeur est élevée, plus la teinte est dominante dans le tatouage 210 par rapport à la luminosité et à la saturation. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une rose rouge vif, cette caractéristique serait probablement assez élevée, car la majorité des pixels à l’intérieur du contour du tatouage 210 auraient une haute valeur de canal Teinte (signifiant une couleur rouge), et des valeurs plus faibles de canaux Luminosité et Saturation. À l’inverse, si le tatouage 210 est une image d’une rose grise, cette caractéristique serait probablement assez basse, car la majorité des pixels aurait des valeurs plus faibles de canal Teinte (signifiant une absence de couleur) par rapport aux valeurs des canaux Luminosité et Saturation. Enfin, la caractéristique visuelle 600 de la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté peut être une combinaison de ces options, ce qui permettrait une description plus détaillée des couleurs et de leur distribution dans le tatouage 210 segmenté en utilisant l’espace colorimétrique TSL. Cela signifie qu’au lieu d’utiliser une seule de ces options pour décrire la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté, il serait également possible de combiner plusieurs d’entre elles pour obtenir une description plus complète des couleurs et de leur distribution dans le tatouage 210. En d’autres termes, au lieu de se limiter à une seule mesure, telle que la dominance de la teinte, de la luminosité ou de la saturation, l’unité de segmentation d’image 122 pourrait calculer plusieurs de ces caractéristiques et les utiliser ensemble pour décrire le tatouage 210. Ce type de combinaison pourrait permettre une meilleure représentation des couleurs complexes et des motifs de distribution des couleurs dans le tatouage 210. Par exemple, si le tatouage 210 est une image d’une scène de coucher de soleil avec un ciel rougeoyant au-dessus d’une mer bleue, la caractéristique visuelle 600 pourrait inclure à la fois la dominance de la teinte rouge dans le ciel et la dominance de la saturation dans la mer, ainsi que la façon dont ces couleurs sont réparties à travers le tatouage 210. En combinant ces informations, il serait possible de créer une description plus détaillée et plus précise du tatouage 210 segmenté. Dans l’invention, comme illustré sur la FIG. 3 , l’unité de calcul 123 est conçue pour calculer automatiquement un prix de détatouage 700, au moins en se basant sur le rapport d’échelle et la caractéristique visuelle 600. Cela signifie que l’unité de calcul 123 a pour fonction de déterminer automatiquement un prix pour le détatouage, en utilisant au moins deux types d’informations : le rapport d’échelle et la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 segmenté. En particulier, ce prix peut être déterminé par séance ou de manière globale. En d’autres termes, le rapport d’échelle pourrait se référer à la taille du tatouage 210 par rapport à une certaine référence, comme la taille du corps du patient. Une taille plus grande pourrait entraîner un prix de détatouage 700 plus élevé par séance, car elle nécessiterait plus de temps et de ressources pour enlever le tatouage 210. La caractéristique visuelle 600, quant à elle, pourrait se référer à différents aspects du tatouage 210, tels que la couleur, la saturation et la luminosité, comme discuté précédemment. Ces caractéristiques visuelles 600 pourraient également influencer le prix de détatouage 700, car certains types de tatouages pourraient être plus difficiles à enlever que d’autres. Par exemple, un tatouage 210 avec des couleurs vives et saturées pourrait être plus difficile à enlever qu’un tatouage 210 avec des couleurs pâles et moins saturées, et donc coûter plus cher dans son ensemble. Ainsi, en combinant ces informations, l’unité de calcul 123 est capable de calculer automatiquement un prix pour le détatouage qui reflète à la fois la taille du tatouage 210, sa complexité visuelle et le nombre de séances nécessaires pour le détatouage. Dans l’invention, comme illustré sur la FIG. 3 , la deuxième unité de communication 124 est conçue pour transmettre à dispositif utilisateur 110, via le réseau 400, les données 300. Ces données 300 comprennent la première image segmentée 500 et le prix de détatouage 700, ce qui signifie qu’elles sont directement associées à l’image bidimensionnelle d’origine 200. Ainsi, la deuxième unité de communication 124 a pour rôle de transmettre certaines informations au dispositif utilisateur 110 par le biais du réseau 400. Ces informations incluent le prix de détatouage 700 et la première image segmentée 500, qui correspondent aux données 300 associées à l’image bidimensionnelle d’origine 200. En d’autres termes, une fois que l’unité de calcul 123 a déterminé le prix de détatouage 700 en utilisant le rapport d’échelle et la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210, cette information est envoyée au dispositif utilisateur 110. La première image segmentée 500 est également envoyée, ce qui permet à l’utilisateur de voir précisément quelles parties de l’image bidimensionnelle d’origine 200 ont été identifiées comme faisant partie du tatouage 210. Par exemple, si un utilisateur a soumis une image d’une partie de son corps avec un tatouage 210 pour obtenir une estimation du coût de détatouage, la deuxième unité de communication 124 enverrait une version segmentée de cette image, où le tatouage 210 est clairement identifié, ainsi que l’estimation du coût de détatouage. Cela permet à l’utilisateur de comprendre à la fois le coût estimé et la manière dont le système 100 a identifié et analysé son tatouage 210. Premier mode de réalisation de l’invention : la réalisation d’une analyse détaillée et précise de l’image bidimensionnelle d’origine 200, qui peut être utilisée pour obtenir des informations utiles sur le tatouage 210 et pour déterminer le coût de son enlèvement. Ainsi, cela permet de fournir un service plus précis et plus personnalisé. En pratique, dans le premier mode de réalisation de l’invention, l’unité de segmentation d’image 122 exécute un deuxième modèle d’apprentissage automatique. Ce deuxième modèle d’apprentissage automatique reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine 200 et la première image segmentée 500. Il a été entraîné au préalable pour séparer la surface de partie de corps humain vis-à-vis du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et du tatouage 210 segmenté. Le résultat de cette opération est une surface de partie de corps humain segmentée. Cela signifie que l’unité de segmentation d’image 122 utilise un deuxième modèle d’apprentissage automatique pour identifier et segmenter la surface du corps humain dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Le modèle deuxième modèle d’apprentissage automatique reçoit deux types d’entrées : l’image bidimensionnelle d’origine 200 et la première image segmentée 500, qui contient le tatouage 210 segmenté. En pratique, le deuxième modèle d’apprentissage automatique a été entraîné à l’avance pour distinguer la surface du corps humain du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et du tatouage 210 segmenté. Cela signifie que le modèle a été formé avec des exemples d’images contenant des parties du corps humain, des tatouages et d’autres types de contenu, et a appris à distinguer entre eux. Le résultat de ce processus est ce qu’on appelle une surface de partie de corps humain segmentée. Il s’agit d’une version de l’image bidimensionnelle d’origine 200 où la partie du corps humain a été clairement identifiée et séparée du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200. Par exemple, si l’image bidimensionnelle d’origine 200 est une photo d’une personne avec un tatouage 210 sur le bras, le deuxième modèle d’apprentissage automatique serait capable d’identifier et de segmenter la partie du bras dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, en la distinguant du tatouage 210 et du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200. En pratique, plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour entraîner le deuxième modèle d’apprentissage automatique. Un exemple est le réseau neuronal convolutif (CNN, « Convolutional Neural Network », en anglais), qui est souvent employé pour le traitement des images. Il est particulièrement efficace pour identifier les motifs visuels dans les images, ce qui serait utile pour distinguer la surface du corps humain du reste de l’image 200 et du tatouage 210 segmenté. Ainsi, l’unité de segmentation d’image 122 pourrait utiliser une combinaison d’algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer sa tâche. Cela signifie que le deuxième modèle d’apprentissage automatique est capable de distinguer efficacement la surface du corps humain du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et du tatouage 210 segmenté. Ensuite, dans le premier mode de réalisation de l’invention, l’unité de segmentation d’image 122 crée une deuxième image segmentée. Cette image comprend la surface de partie de corps humain segmentée. Cela signifie que, une fois que la surface de la partie du corps humain a été segmentée par le deuxième modèle d’apprentissage automatique, l’unité de segmentation d’image 122 crée une deuxième image segmentée. Cette deuxième image segmentée contient la surface de la partie du corps humain qui a été identifiée et séparée du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200. En d’autres termes, la deuxième image segmentée est une version de l’image bidimensionnelle d’origine 200 où seule la partie du corps humain est mise en évidence, le reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 étant probablement masqué ou rendu moins visible. Par exemple, si l’image bidimensionnelle d’origine 200 est une photo d’une personne avec un tatouage 210 sur le bras, la deuxième image segmentée serait une version de cette photo où seul le bras de la personne est clairement visible, tandis que le reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200, y compris le tatouage 210, est rendu moins visible ou totalement masqué. Cette deuxième image segmentée permettrait d’analyser plus facilement la partie du corps humain sans être distrait par le reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200. Puis, dans le premier mode de réalisation de l’invention, l’unité de segmentation d’image 122 exécute un troisième modèle d’apprentissage automatique. Ce modèle reçoit en entrée la deuxième image segmentée. Il a été entraîné au préalable pour classer la surface de partie de corps humain segmentée. Comme illustré sur la FIG. 3 , le résultat est une classe 800 parmi une pluralité de classes, chaque classe correspondant à un élément de corps humain. En d’autres termes, l’unité de segmentation d’image 122 utilise un troisième modèle d’apprentissage automatique qui fonctionne comme un classifieur pour catégoriser la surface de la partie du corps humain qui a été segmentée. Ce classifieur, basé sur le troisième modèle d’apprentissage automatique, reçoit en entrée la deuxième image segmentée, qui contient cette surface de la partie du corps humain. En pratique, ce classifieur, qui est le troisième modèle d’apprentissage automatique, a été entraîné au préalable pour identifier différents éléments du corps humain. Cela signifie que le modèle a été entraîné avec des exemples d’images de différentes parties du corps humain et a appris à reconnaître et à classer ces différentes parties. Le résultat de ce processus est une classe 800 qui est attribuée à la surface de la partie du corps humain segmentée. Il existe plusieurs de ces classes, chacune correspondant à un élément différent du corps humain. Par exemple, si la deuxième image segmentée est une image d’un bras, le classifieur, basé sur le troisième modèle d’apprentissage automatique, serait capable de reconnaître et de classer cette image comme étant une image d’un bras. Cette classification fournit des informations supplémentaires sur l’image, qui pourraient être utilisées lors d’analyses ultérieures. En pratique, plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour entraîner le troisième modèle d’apprentissage automatique. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN, « Convolutional Neural Network », en anglais) peuvent être utilisés pour classifier les différentes parties du corps humain. Les CNN sont efficaces pour ce type de tâche, car ils sont capables de reconnaître les motifs visuels dans les images, ce qui serait utile pour distinguer les différentes parties du corps humain. De plus, les réseaux de neurones profonds (DNN, « Deep Neural Network », en anglais) peuvent également être utilisés. Les DNN sont capables d’apprendre des caractéristiques complexes à partir de grandes quantités de données, ce qui pourrait être utile pour reconnaître et classifier les différentes parties du corps humain dans l’image 200. En pratique, un autre type de modèle d’apprentissage automatique qui pourrait être utilisé est le réseau de neurones récurrents (RNN, « Recurrent Neural Network », en anglais). Les RNN sont particulièrement efficaces pour traiter des séquences de données, ce qui pourrait aider à analyser l’image 200 en séquence pour détecter la présence et le contour de la partie du corps humain. En particulier, l’unité de segmentation d’image 122 pourrait utiliser une combinaison de ces algorithmes d’apprentissage automatique pour accomplir sa tâche. Cela signifie que le troisième modèle d’apprentissage automatique est capable de classifier efficacement la surface de la partie du corps humain segmentée dans la deuxième image segmentée. Ainsi, le classifieur, basé sur le troisième modèle d’apprentissage automatique, utilise des techniques d’apprentissage automatique pour identifier et classer les différentes parties du corps humain présentes dans l’image 200. Chacune de ces parties du corps est assignée à une classe spécifique, permettant une identification précise des différentes parties du corps dans l’image 200. Enfin, comme illustré sur la FIG. 3 , dans le premier mode de réalisation de l’invention, l’unité de calcul 123 est conçue pour calculer automatiquement le prix de détatouage 700. Ce calcul se base également sur la classe 800 obtenue. Cela signifie que l’unité de calcul 123, en plus d’utiliser le rapport d’échelle et la caractéristique visuelle 600 du tatouage 210 pour calculer le prix de détatouage 700, utilise également la classe 800 obtenue à partir du troisième modèle d’apprentissage automatique. En d’autres termes, cette classe 800, qui correspond à un élément spécifique du corps humain, joue également un rôle dans la détermination du prix de détatouage 700. Cela pourrait être dû au fait que différents éléments du corps humain peuvent nécessiter des techniques de détatouage différentes, qui peuvent avoir des coûts différents. Par exemple, enlever un tatouage 210 d’un bras peut coûter moins cher que d’enlever un tatouage 210 d’une partie plus sensible du corps, comme le cou ou le visage, en raison de la différence de taille et de complexité de la peau dans ces zones. Ainsi, l’unité de calcul 123 prend en compte la classe 800 obtenue pour fournir une estimation plus précise du coût du détatouage. Cette approche permet d’obtenir une estimation plus précise et plus détaillée du coût du détatouage. Deuxième mode de réalisation de l’invention : l’amélioration de la précision de l’analyse d’image, ce qui permet d’obtenir des informations plus précises sur le tatouage 210 et la partie du corps humain sur laquelle il se trouve. Par conséquent, cela permet de fournir un service plus précis et personnalisé à l’utilisateur. En pratique, dans le deuxième mode de réalisation de l’invention, l’application autorise un utilisateur à sélectionner, dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, un ou plusieurs pixels. Ce pixel présente des caractéristiques correspondant aux caractéristiques de la surface de partie de corps humain non recouverte par le tatouage 210. Cette sélection permet de générer des informations colorimétriques. Ces informations sont représentatives de la colorimétrie du pixel sélectionné. Cela signifie que l’application offre à l’utilisateur la possibilité de choisir un ou plusieurs pixels spécifiques dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Le pixel ou les pixels sélectionnés sont ceux qui présentent des caractéristiques correspondant à la partie du corps humain qui n’est pas recouverte par le tatouage 210. En d’autres termes, l’utilisateur peut choisir un pixel ou des pixels qui représentent la couleur de la peau non tatouée. Cette sélection génère des informations colorimétriques, qui sont des données représentatives de la colorimétrie du pixel ou des pixels sélectionnés. Par exemple, si l’utilisateur sélectionne un pixel sur la partie du bras qui n’est pas tatouée, les informations colorimétriques générées seraient représentatives de la couleur de la peau du bras de l’utilisateur. Ces informations peuvent être utilisées dans diverses applications, comme l’ajustement de la couleur de la peau dans l’image segmentée, l’estimation de la couleur de la peau une fois le tatouage 210 enlevé, ou même la création d’une simulation de ce à quoi pourrait ressembler la peau après le détatouage. Ensuite, dans le deuxième mode de réalisation de l’invention, les modèles d’apprentissage automatique, le premier et/ou le deuxième sont, conçus pour recevoir en entrée les informations colorimétriques. Cela signifie que les modèles d’apprentissage automatique, soit le premier, le deuxième, ou les deux, sont capables de prendre comme entrée les informations colorimétriques générées par la sélection des pixels dans l’application. En d’autres termes, ces modèles d’apprentissage automatique peuvent utiliser les informations sur la colorimétrie de la peau non tatouée pour aider à la segmentation de l’image bidimensionnelle d’origine 200 et à la classification de la partie du corps. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer la précision de la segmentation et de la classification, en tenant compte de la couleur spécifique de la peau de l’utilisateur. Par exemple, si les informations colorimétriques indiquent que la peau de l’utilisateur a une teinte particulière, les modèles d’apprentissage automatique peuvent utiliser cette information pour mieux différencier la peau du tatouage 210 dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, ou pour classer plus précisément la partie du corps sur laquelle se trouve le tatouage 210. Cette caractéristique rend les modèles d’apprentissage automatique plus adaptatifs et plus précis, en leur permettant de tenir compte de la diversité des couleurs de peau chez les utilisateurs. Troisième mode de réalisation de l’invention : l’amélioration de la précision de l’analyse d’image réalisée par les modèles d’apprentissage automatique. Cela peut contribuer à une meilleure identification et classification du tatouage 210 et de la partie du corps humain dans l’image, ce qui peut à son tour améliorer la précision de l’estimation du coût de l’enlèvement du tatouage 210. En pratique, dans le troisième mode de réalisation de l’invention, comme illustré sur la FIG. 3 , le dispositif serveur 120 comprend en outre une unité de correction de perspective d’image 125. L’unité de correction de perspective d’image 125 est conçue pour exécuter une correction de perspective. Cette correction s’applique à l’image bidimensionnelle d’origine 200. Comme illustré sur la FIG. 3 , le résultat de cette opération est une image bidimensionnelle corrigée 900. Cela signifie que l’unité de correction de perspective d’image 125 est programmée pour réaliser une opération spécifique sur l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cette opération est appelée correction de perspective. En d’autres termes, l’unité de correction de perspective d’image 125 ajuste l’image bidimensionnelle d’origine 200 pour corriger les distorsions qui peuvent être causées par le point de vue à partir duquel l’image bidimensionnelle d’origine 200 a été prise. Cet ajustement peut impliquer le redimensionnement, la rotation, le déplacement ou d’autres transformations de l’image bidimensionnelle d’origine 200 afin d’obtenir une vue plus frontale des objets représentés. Par exemple, si l’image bidimensionnelle d’origine 200 a été prise sous un angle qui rend le tatouage 210 déformé ou difficile à distinguer, l’unité de correction de perspective d’image 125 pourrait ajuster l’image pour rendre le tatouage 210 plus clair et plus facile à analyser. Le résultat de cette opération de correction de perspective est une image bidimensionnelle corrigée 900, qui est ensuite utilisée dans les étapes suivantes du processus de traitement de l’image bidimensionnelle d’origine 200. En pratique, l’unité de correction de perspective d’image 125 peut utiliser plusieurs types d’algorithmes pour effectuer la correction de perspective. Un exemple courant est l’algorithme de transformation homographique, qui permet de modéliser et de corriger les distorsions de perspective dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cela peut inclure le redimensionnement, la rotation, le déplacement ou d’autres transformations de l’image. Par ailleurs, des techniques basées sur la détection de points caractéristiques peuvent également être utilisées. Par exemple, un algorithme SIFT (« Scale-Invariant Feature Transform », en anglais) pourrait être utilisé pour détecter et correspondre avec les points caractéristiques dans l’image bidimensionnelle d’origine 200. Ces correspondances peuvent ensuite être utilisées pour calculer la transformation de perspective nécessaire pour corriger l’image. En particulier, une fois que l’unité de correction de perspective d’image 125 a corrigé la perspective de l’image bidimensionnelle d’origine 200, le tatouage 210 et la partie du corps humain peuvent être plus clairement visibles et analysés par les modèles d’apprentissage automatique. Ainsi, les algorithmes de correction de perspective peuvent améliorer la précision de l’analyse d’image et, par conséquent, la qualité des services offerts par le système. Enfin, dans le troisième mode de réalisation de l’invention, comme illustré sur la FIG. 3 , les modèles d’apprentissage automatique, le premier et/ou le deuxième sont conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle corrigée 900. Ils utilisent l’image bidimensionnelle corrigée 900 à la place de l’image bidimensionnelle d’origine 200. Cela signifie que les modèles d’apprentissage automatique, que ce soit le premier, le deuxième ou les deux, sont programmés pour travailler avec l’image bidimensionnelle corrigée 900, plutôt qu’avec l’image bidimensionnelle d’origine 200. En d’autres termes, une fois que l’image d’origine 200 a été corrigée, c’est cette version corrigée qui est utilisée par les modèles d’apprentissage automatique. La correction de l’image bidimensionnelle d’origine 200 pourrait inclure diverses modifications pour améliorer la qualité de l’image bidimensionnelle d’origine 200, comme l’ajustement de l’éclairage, la correction des couleurs, la suppression du bruit, entre autres. Ces modèles d’apprentissage automatique peuvent effectuer diverses tâches sur l’image corrigée, comme la segmentation du tatouage 210, l’analyse des caractéristiques visuelles 600, ou d’autres opérations pertinentes pour le détatouage. Cela permet d’assurer que les modèles travaillent avec les meilleures données possibles, ce qui peut améliorer la précision de leurs résultats et, en fin de compte, la qualité du service offert à l’utilisateur. Quatrième mode de réalisation de l’invention : l’amélioration de la précision de l’analyse d’image réalisée par les modèles d’apprentissage automatique. Cela peut contribuer à une meilleure identification et classification du tatouage 210 et de la partie du corps humain dans l’image, ce qui peut à son tour améliorer la précision de l’estimation du coût de l’enlèvement du tatouage 210. En pratique, dans le quatrième mode de réalisation de l’invention, le dispositif serveur 120 comprend en outre une unité de seuillage à niveaux multiples (non représentée). L’unité de seuillage à niveaux multiples est conçue pour appliquer un seuillage à niveaux multiples. Ce seuillage peut être appliqué à l’image bidimensionnelle d’origine 200, à la première image segmentée 500 ou à la deuxième image segmentée. L’application de ce seuillage produit une image bidimensionnelle seuillée. Cela signifie que l’unité de seuillage à niveaux multiples a la capacité d’appliquer un seuillage à plusieurs niveaux à une image. Cette image peut être l’image bidimensionnelle d’origine 200, la première image segmentée 500 ou la deuxième image segmentée. En d’autres termes, l’unité de seuillage à niveaux multiples transforme l’image en une version simplifiée, où les pixels sont réduits à une palette de couleurs plus limitée. Cela se fait en fixant plusieurs seuils de luminosité ou de couleur, et en attribuant à chaque pixel une valeur en fonction de ces seuils. Par exemple, les pixels dont la luminosité est supérieure à un certain seuil peuvent être rendus blancs, tandis que ceux dont la luminosité est inférieure à ce seuil peuvent être rendus noirs. L’application de ce seuillage produit une image bidimensionnelle seuillée. Cette image seuillée simplifie l’information contenue dans l’image bidimensionnelle d’origine 200, ce qui peut rendre certaines tâches de traitement d’image, comme la segmentation ou la classification, plus faciles ou plus précises. Par exemple, si l’objectif est de distinguer un tatouage 210 d’une peau non tatouée, l’application d’un seuillage peut rendre cette distinction plus claire en réduisant les variations de couleur et de luminosité qui ne sont pas pertinentes pour cette tâche. En pratique, l’unité de seuillage à niveaux multiples peut utiliser divers algorithmes pour effectuer le seuillage. Parmi les exemples courants, on peut citer l’algorithme de seuillage global et l’algorithme de seuillage adaptatif. Avec le seuillage global, un seuil fixe est utilisé pour tous les pixels de l’image. Si la valeur d’un pixel dépasse ce seuil, la valeur du pixel est réglée sur une valeur (par exemple, blanc), sinon elle est réglée sur une autre valeur (par exemple, noir). Par ailleurs, le seuillage adaptatif est une méthode plus sophistiquée qui ajuste le seuil pour chaque pixel en fonction de ses voisins. Cela peut être utile pour les images avec des conditions d’éclairage variables, car il prend en compte les variations locales de luminosité. En particulier, une fois que l’unité de seuillage à niveaux multiples a appliqué le seuillage à l’image 200, le tatouage 210 et la partie du corps humain peuvent être plus facilement distingués. Cela peut améliorer la précision des modèles d’apprentissage automatique dans la segmentation et la classification de ces éléments dans l’image. Ainsi, l’utilisation de techniques de seuillage peut améliorer l’efficacité et la précision du traitement d’image. Enfin, dans le quatrième mode de réalisation de l’invention, les modèles d’apprentissage automatique, à savoir, le premier modèle, le deuxième modèle et le troisième modèle sont conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle seuillée. Ils utilisent cette image seuillée à la place de l’image bidimensionnelle d’origine 200, de la première image segmentée 500 et de la deuxième image segmentée respectivement. Cela signifie que les trois modèles d’apprentissage automatique, le premier, le deuxième et le troisième, sont conçus pour travailler avec l’image bidimensionnelle seuillée qui a été produite par l’unité de seuillage à niveaux multiples. Ces modèles utilisent l’image seuillée au lieu de l’image bidimensionnelle d’origine 200, de la première image segmentée 500 ou de la deuxième image segmentée. En d’autres termes, une fois que l’image d’origine ou l’image segmentée a été seuillée, c’est cette version seuillée qui est utilisée par les modèles d’apprentissage automatique. L’image seuillée est une version simplifiée de l’image bidimensionnelle d’origine 200 ou de l’image segmentée, où chaque pixel est soit complètement allumé, soit complètement éteint, en fonction de s’il est supérieur ou inférieur à un certain seuil. Par exemple, si l’objectif est d’identifier le tatouage 210 sur l’image, le seuillage peut rendre le tatouage 210 plus facile à distinguer du reste de l’image bidimensionnelle d’origine 200 en simplifiant les variations de couleur et de luminosité. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent alors utiliser cette image seuillée pour effectuer leurs tâches, comme la segmentation du tatouage 210, l’analyse des caractéristiques visuelles 600, ou d’autres opérations pertinentes pour le détatouage. Conclusion Nous avons décrit et illustré l’invention. Toutefois, l’invention ne se limite pas aux formes de réalisations que nous avons présentées. En effet, de nombreuses combinaisons des variantes, alternatives, modes de réalisation et mises en œuvre, peuvent être envisagées sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. Ainsi, un expert du domaine peut déduire d’autres variantes, alternatives, modes de réalisation et mises en œuvre, à la lecture de la description et des figures annexées et en fonction des contraintes économiques, ergonomiques, dimensionnelles à respecter. En particulier, lorsqu’un élément est « conçu » pour remplir une fonction particulière, cela signifie que cet élément est créé spécifiquement dans le but de remplir cette fonction particulière. Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’utiliser un élément existant, que l’on modifiera ou adaptera pour remplir cette fonction particulière, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. L’invention peut faire l’objet de nombreuses variantes et applications autres que celles décrites ci-dessus. En particulier, sauf indication contraire, les différentes caractéristiques structurelles et fonctionnelles de chaque façon particulière décrite ci-dessus ne doivent pas être considérées comme combinées et/ou étroitement et/ou inextricablement liées les unes aux autres, mais, au contraire, comme de simples juxtapositions. En outre, les caractéristiques structurelles et/ou fonctionnelles des différents modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent faire l’objet en tout ou partie de toute juxtaposition différente ou de toute combinaison différente. En pratique, les diverses unités qui composent le dispositif serveur 120 sont des mécanismes de traitement. Ces mécanismes peuvent prendre la forme de processeurs, qui peuvent être standard ou spécialisés, de calculateurs, de sous-calculateurs, ou de modules informatiques sous la forme de logiciels ou de programmes. Ces unités peuvent être interconnectées par des bus de données. Par exemple, un processeur standard au sein du dispositif serveur 120 pourrait être utilisé pour exécuter des tâches générales, tandis qu’un processeur spécialisé pourrait être utilisé pour des tâches plus spécifiques, comme le traitement d’image. De même, un calculateur ou un sous-calculateur pourrait être utilisé pour effectuer des calculs spécifiques, comme la détermination du prix de détatouage. Les modules informatiques sous la forme de logiciels ou de programmes pourraient inclure des algorithmes d’apprentissage automatique pour segmenter et analyser l’image bidimensionnelle d’origine 200. Et le bus de données permet la communication efficace entre ces différentes unités. Système (100) pour générer une image segmentée d’un tatouage (210) à retirer de manière non thérapeutique, le système (100) comprenant un dispositif utilisateur (110) et un ou plusieurs dispositifs serveur (120), - le dispositif utilisateur (110) comprenant une application et une première unité de communication, - l’application ayant une interface utilisateur et étant conçue pour s’exécuter sur le dispositif utilisateur (110) de manière à, - recevoir une ou plusieurs images bidimensionnelles d’origine (200) et des données (300) associées à l’image bidimensionnelle d’origine (200), l’image dimensionnelle d’origine (200) comprenant un tatouage (210) et un ou plusieurs objets de référence (220), le tatouage (210) recouvrant une surface de partie de corps humain, l’objet de référence (220) comprenant un ou plusieurs marquages d’échelle (221) qui présente une taille réelle connue dans une ou plusieurs dimensions, le marquage d’échelle (221) étant conçu pour indiquer visuellement, de manière directe ou indirecte, au moins la taille réelle connue du marquage d’échelle (221), et - afficher, sur l’interface utilisateur, l’image bidimensionnelle d’origine (200) et les données (300) associées à l’image bidimensionnelle d’origine (200), - la première unité de communication étant conçue pour transmettre l’image bidimensionnelle d’origine (200) à un dispositif serveur (120) par l’intermédiaire d’un réseau (400), - le dispositif serveur (120) comprenant une unité de détection d’échelle dans une image (121), une unité de segmentation d’image (122), une unité de calcul (123) et une deuxième unité de communication (124), - l’unité de détection d’échelle dans une image (121) étant conçue pour, - détecter la présence d’un marquage d’échelle (221) dans l’image bidimensionnelle d’origine (200), - déterminer, à partir du marquage d’échelle (221) détecté, de manière directe ou indirecte, la taille réelle connue du marquage d’échelle (221), - mesurer, dans l’image bidimensionnelle d’origine (200), une taille apparente du marquage d’échelle (221), et - calculer un rapport d’échelle, au moins à partir de la taille réelle connue du marquage d’échelle (221) détectée et de la taille apparente du marquage d’échelle (221) détectée, - l’unité de segmentation d’image (122) étant conçue pour, - exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine (200) et qui a été entraîné au préalable pour séparer le tatouage (210) vis-à-vis du reste de l’image bidimensionnelle d’origine (200) et de la surface de partie de corps humain, de manière à obtenir en sortie un tatouage (210) segmenté, - créer une première image segmentée (500) qui comprend le tatouage (210) segmenté, et - déterminer, dans la première image segmentée (500), une ou plusieurs caractéristiques visuelles (600) du tatouage (210) segmenté, - l’unité de calcul (123) étant conçue pour calculer automatiquement un prix de détatouage (700), au moins sur la base du rapport d’échelle et de la caractéristique visuelle (600), - la deuxième unité de communication (124) étant conçue pour transmettre au dispositif utilisateur (110), par l’intermédiaire du réseau (400), les données (300) associées à l’image bidimensionnelle d’origine (200) et qui comprennent la première image segmentée (500) et le prix de détatouage (700). Système (100) selon la revendication 1, dans lequel le marquage d’échelle (221) est un indicateur visuel qui est lisible par machine et qui code la taille réelle connue du marquage d’échelle (221). Système (100) selon la revendication 1, dans lequel le marquage d’échelle (221) est un indicateur visuel qui est lisible directement par l’homme. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la caractéristique visuelle (600) du tatouage (210) segmenté est choisie parmi un nombre de contours, un nombre de bords, un nombre de zones de couleur, une distribution de zones de couleur, une aire, un périmètre, ou toute combinaison de celles-ci. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, lorsque l’image bidimensionnelle d’origine (200) est codée dans l’espace colorimétrique Rouge-Vert-Bleu, RVB, la caractéristique visuelle (600) du tatouage (210) segmenté est choisie parmi, - une somme d’une valeur de canal bleu de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme d’une valeur de canal vert et d’une valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage (210) segmenté, - une somme de la valeur de canal vert de tous les pixels au sein du contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal rouge de tous les pixels dans ledit contour du tatouage (210) segmenté, - une somme de la valeur de canal rouge de tous les pixels au sein du contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal bleu et de la valeur de canal vert de tous les pixels dans ledit contour du tatouage (210) segmenté, ou toute combinaison de celles-ci. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, lorsque l’image bidimensionnelle d’origine (200) est codée dans l’espace colorimétrique teinte-saturation-luminosité, TSL, la caractéristique visuelle (600) du tatouage (210) segmenté est choisie parmi, - une somme de la valeur de canal Saturation de tous les pixels au sein d’un contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Teinte et de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels dans le contour du tatouage (210) segmenté, - une somme de la valeur de canal Luminosité de tous les pixels au sein du contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Saturation et de la valeur de canal Teinte de tous les pixels dans le contour du tatouage (210) segmenté, - une somme de la valeur de canal Teinte de tous les pixels au sein du contour du tatouage (210) segmenté, divisée par une somme de la valeur de canal Luminosité et de la valeur de canal Saturation de tous les pixels dans le contour du tatouage (210) segmenté, ou toute combinaison de celles-ci. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, - l’unité de segmentation d’image (122) est en outre conçue pour, - exécuter un deuxième modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée l’image bidimensionnelle d’origine (200) et la première image segmentée (500), et qui a été entraîné au préalable pour séparer la surface de partie de corps humain vis-à-vis du reste de l’image bidimensionnelle d’origine (200) et du tatouage (210) segmenté, de manière à obtenir en sortie une surface de partie de corps humain segmentée, - créer une deuxième image segmentée qui comprend la surface de partie de corps humain segmentée, et - exécuter un troisième modèle d’apprentissage automatique qui reçoit en entrée la deuxième image segmentée et qui a été entraîné au préalable pour classer la surface de partie de corps humain segmentée, de manière à obtenir en sortie une classe (800) parmi une pluralité de classes, chaque classe correspondant à un élément de corps humain, - l’unité de calcul (123) étant en outre conçue pour calculer automatiquement le prix de détatouage (700) sur la base en outre de la classe (800). Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel, - l’application est en outre conçue pour s’exécuter sur le dispositif utilisateur (110) de manière à autoriser un utilisateur à sélectionner, dans l’image bidimensionnelle d’origine (200), un ou plusieurs pixels qui présente des caractéristiques correspondant aux caractéristiques de la surface de partie de corps humain non recouverte par le tatouage (210), de manière à générer des informations colorimétriques qui sont représentatives de la colorimétrie du pixel sélectionné, et - le premier modèle d’apprentissage automatique et/ou le deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour recevoir en entrée les informations colorimétriques. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, - le dispositif serveur (120) comprend en outre une unité de correction de perspective d’image (125) qui est conçue pour exécuter une correction de perspective à l’image bidimensionnelle d’origine (200) de manière à obtenir en sortie une image bidimensionnelle corrigée (900), et - le premier modèle d’apprentissage automatique et/ou le deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle corrigée (900) à la place de l’image bidimensionnelle d’origine (200). Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel, - le dispositif serveur (120) comprend en outre une unité de seuillage à niveaux multiples qui est en outre conçue pour appliquer un seuillage à niveaux multiples à l’image bidimensionnelle d’origine (200) ou à la première image segmentée (500) ou à la deuxième image segmentée de manière à obtenir en sortie une image bidimensionnelle seuillée, et - le premier modèle d’apprentissage automatique, le deuxième modèle d’apprentissage automatique et e deuxième modèle d’apprentissage automatique sont en outre conçus pour utiliser l’image bidimensionnelle seuillée, respectivement, à la place de l’image bidimensionnelle d’origine (200), la première image segmentée (500) et la deuxième image segmentée.