07:58 < qt_frama> bonjour
08:36 < foxmask> bonjello
08:37 [#] foxmask brb cafe
09:15 < alain_afpy> matin
09:15 < feth> matin bonjour
13:08 [#] foxmask brb cafe
13:25 < linovia> Dites-moi, avez-vous encore des contacts au Numa ? Je pose la question pour savoir s'ils pourraient "héberger" le meetup Django paris de novembre.
13:32 < feth> Nous avions un contact via Yoann Aubineau <yoann@afpy.org>
13:33 < feth> Perso je n'en ai pas, peut-être des gens de beaarsteack ( gawel ?) ?
13:34 < feth> Django + gunicorn : http://society6.com/product/unicorn-destroyer-of-ponies_print#1=45
13:46 < gawel> c'est surement trop tard, linovia. ils ont un planning de ministre. y a des events tous le temps. nous on planifiait les date 2 mois à l'avance presque
13:46 < linovia> arg
13:47 < linovia> gawel, feth: merci pour les explications
13:48 < gawel> je te file le contact en privé, si tu veux tenter
17:30 < alain_afpy:#afpy> Prochain afpyro dans 12 jours... http://afpyro.afpy.org/dates/2014/2014_11_26.html
17:56 < jon1012:#afpy> yop
17:56 < jon1012:#afpy> des scientifiques ou matheux encore ici à cette heure ci un vendredi ? :p
18:15 < glyg:#afpy> yep
18:15 < glyg:#afpy> ping jon1012
18:16 < jon1012:#afpy> glyg, en fait je cherche à appliquer un filtre de kalmann sur toutes les cellules d'un tableau à deux dimensions
18:16 < jon1012:#afpy> glyg, mais j'ai trouvé en fait je fais des itérations à la bourrin
18:16 < jon1012:#afpy> et ca marche
18:16 < jon1012:#afpy> (mais très lent)
18:17 < glyg:#afpy> o
18:17 < glyg:#afpy> un filtre c'est une convolution (je suis pas familier avec kalman)
18:17 < jon1012:#afpy> en fait l'idée c'est que j'ai plein de capteurs en grille
18:17 < glyg:#afpy> ?
18:18 < jon1012:#afpy> et je veux filtrer les valeurs pour lisser les résultats et surtout dégager une moyenne sur les x derneires minutes
18:18 < jon1012:#afpy> pour avoir les variations actuelles
18:18 < glyg:#afpy> donc c'est 2D + t
18:18 < jon1012:#afpy> yes
18:19 < jon1012:#afpy> avec des valeurs de 0 à 1024
18:19 < glyg:#afpy> et tu filtres en temps avec kalman
18:19 < jon1012:#afpy> ouais
18:19 < jon1012:#afpy> en fait j'ai ma valeur à un instant t
18:19 < jon1012:#afpy> et une valeur filtrée avec kalmann
18:19 < jon1012:#afpy> et je soustrait l'une à l'autre
18:20 < jon1012:#afpy> (à vrai dire je devrais meme avoir deux valeurs avec kalmann une à variation lente et une à variation rapide)
18:20 < jon1012:#afpy> (et soustraire celle à variation rapide de celle à variation lente)
18:21 < glyg:#afpy> tu fais du numpy?
18:21 < jon1012:#afpy> ouais
18:21 < jon1012:#afpy> mais le kalmann j'utilise une classe
18:21 < jon1012:#afpy> qui est en pure python
18:21 < jon1012:#afpy> du coup j'ai un array de classe
18:21 < jon1012:#afpy> mais c'est pas forcément le mieux
18:22 < glyg:#afpy> ouh non ça c'est le genre de truc hyper lent, parce que t'as un overhead à chaque appel
18:22 < jon1012:#afpy> ouais
18:22 < jon1012:#afpy> c'est ce que je me dis
18:24 < glyg:#afpy> t'as regardé la fonction de OpenCV?
18:24 < glyg:#afpy> http://docs.opencv.org/modules/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html#cv2.KalmanFilter
18:24 < jon1012:#afpy> non du tout
18:26 < jon1012:#afpy> ah ca a l'air pas mal
18:26 < jon1012:#afpy> apres faut voir si je peux appliquer ca sur du numpy
18:27 < glyg:#afpy> oui oui je crois que le wrapper Python de opencv prend des array numpy en entrée
18:27 < jon1012:#afpy> cool :)
18:27 < jon1012:#afpy> merci du tuyau !
18:28 < glyg:#afpy> avec plaisir, la doc est pas hyper sympa cependant
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