Préparation des fichiers pour l'expérimentation de choi des lignes de force

csl/data/img01_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                47.348193697156034,
-                356.6487317448117
-            ],
-            [
-                782.1675634127595,
-                480.8608762490392
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                229.97694081475788,
-                17.832436587240583
-            ],
-            [
-                725.5956956187548,
-                471.02229054573405
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                108.22444273635665,
-                471.02229054573405
-            ],
-            [
-                295.7724827056111,
-                23.981552651806304
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[704.4737215909091, 0.0], [2161.0, 2502.9875]], [[0.0, 399.6324553341073], [2161.0, 737.482868130805]], [[0.0, 59.74573238564293], [2161.0, 2347.603227869167]], [[0.0, 1131.8315217391305], [2161.0, 549.9433229813665]], [[0.0, 2349.2589285714284], [2161.0, 420.11607142857133]]]}

csl/data/img02_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                2814.797674418605,
-                586.5546511627907
-            ],
-            [
-                53.17209302325582,
-                554.9837209302326
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                1399.0906976744188,
-                171.14767441860468
-            ],
-            [
-                588.2162790697674,
-                535.0441860465116
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                1445.6162790697676,
-                162.83953488372094
-            ],
-            [
-                2261.475581395349,
-                551.6604651162792
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 281.5297532490462], [2636.0, 2031.6306566892663]], [[0.0, 2253.501959279011], [2636.0, 955.7442990212212]], [[260.2301136363635, 3868.0], [1338.5937499999998, 0.0]]]}

csl/data/img03_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
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-                1393.107476635514
-            ],
-            [
-                842.873831775701,
-                92.87383177570094
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                594.0420560747664,
-                47.31308411214953
-            ],
-            [
-                853.3878504672897,
-                1442.1728971962616
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 36.1296849607773], [1921.9987980769229, 3129.0]], [[0.0, 1104.2537715517242], [2200.0, 2399.0123922413795]]]}

csl/data/img04_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                53.9218523878437,
-                623.6179450072359
-            ],
-            [
-                314.93487698986974,
-                58.61070911722142
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                439.18958031837917,
-                218.03183791606367
-            ],
-            [
-                109.4066570188133,
-                175.0506512301013
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                43.762662807525324,
-                623.6179450072359
-            ],
-            [
-                511.08538350217077,
-                151.60636758321272
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 2284.270657045071], [4894.0, 519.9716779346331]], [[0.0, 128.9384965675927], [4894.0, 2789.3128144450925]], [[0.0, 330.751953125], [3882.913194444445, 3079.0]]]}

csl/data/img05_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                16.822429906542055,
-                453.50467289719626
-            ],
-            [
-                438.78504672897196,
-                501.1682242990654
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                426.86915887850466,
-                56.074766355140184
-            ],
-            [
-                174.53271028037383,
-                566.3551401869158
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                81.30841121495327,
-                77.10280373831775
-            ],
-            [
-                429.67289719626166,
-                432.47663551401865
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[128.5743554668244, 526.0], [385.52989130434787, 0.0]], [[250.19679487179488, 0.0], [800.0, 512.2666299019609]], [[0.0, 467.00111607142856], [800.0, 485.78683035714283]]]}

csl/data/img06_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                8.850467289719626,
-                1132.8598130841121
-            ],
-            [
-                756.714953271028,
-                1851.9602803738317
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                688.1238317757009,
-                1869.661214953271
-            ],
-            [
-                1860.8107476635512,
-                834.1565420560747
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                106.2056074766355,
-                577.4929906542055
-            ],
-            [
-                1728.0537383177568,
-                575.2803738317757
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[209.32872676650732, 1529.0], [2386.0, 866.8320311821477]], [[0.0, 806.2055568164818], [2386.0, 1047.1775649701185]], [[0.0, 20.215144230769283], [2386.0, 1431.5997596153845]]]}

csl/data/img08_algo.json

@@ -1,44 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                58.66177818515124,
-                791.9340054995417
-            ],
-            [
-                749.6975252062329,
-                438.7901008249313
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                802.493125572869,
-                441.1365719523373
-            ],
-            [
-                858.8084326306141,
-                885.7928505957838
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                713.3272227314391,
-                396.55362053162236
-            ],
-            [
-                25.811182401466546,
-                138.44179651695694
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                811.8790100824932,
-                373.0889092575619
-            ],
-            [
-                951.4940421631532,
-                42.236480293308894
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[418.7989772899061, 0.0], [672.7947340286383, 1024.0]], [[174.61780411034442, 1024.0], [356.93145282460654, 0.0]]]}

csl/data/img09_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                22.377777777777776,
-                86.56666666666666
-            ],
-            [
-                654.2555555555555,
-                275.59999999999997
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                176.66666666666666,
-                480.5333333333333
-            ],
-            [
-                676.0444444444444,
-                299.7444444444444
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 29.547301937633883], [700.0, 578.1922962627738]], [[499.6178668478261, 0.0], [663.2048233695652, 967.0]], [[166.6015625, 0.0], [700.0, 959.6742424242423]]]}

csl/data/img10_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                203.70605187319885,
-                44.31268011527377
-            ],
-            [
-                878.3170028818444,
-                424.6080691642651
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                271.82853025936595,
-                20.5028818443804
-            ],
-            [
-                392.200288184438,
-                460.32276657060515
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 773.409375], [700.0, 773.409375]], [[46.56765392661866, 0.0], [700.0, 811.5918910104364]]]}

csl/data/img11_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                30.036630036630036,
-                208.05860805860806
-            ],
-            [
-                956.7765567765567,
-                239.56043956043956
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                48.35164835164835,
-                370.6959706959707
-            ],
-            [
-                958.2417582417582,
-                549.4505494505495
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 685.8678810827395], [2858.0, 493.2840518673099]], [[0.0, 1006.822265625], [1830.90625, 0.0]], [[1064.3072916666665, 0.0], [2858.0, 860.8218750000001]]]}

csl/data/img12_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                612.8246153846154,
-                1222.4984615384615
-            ],
-            [
-                871.1876923076923,
-                78.76923076923077
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                1101.1938461538462,
-                11.027692307692307
-            ],
-            [
-                1384.7630769230768,
-                1279.2123076923076
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[457.7995958591038, 1500.0], [618.7366083764211, 0.0]], [[452.1484375, 0.0], [1125.0, 1468.359375]]]}

csl/data/img13_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                49.84423676012461,
-                155.76323987538942
-            ],
-            [
-                1956.3862928348908,
-                214.9532710280374
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                121.49532710280374,
-                1236.760124610592
-            ],
-            [
-                1771.0280373831774,
-                133.95638629283488
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[3360.0, 0.0], [3680.0, 4480.0]], [[0.0, 3309.045368620038], [6720.0, 3065.264650283554]], [[834.2375312862464, 0.0], [4980.856174836701, 4480.0]]]}

csl/data/img14_algo.json

@@ -1,24 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                23.971962616822427,
-                150.14018691588785
-            ],
-            [
-                1567.0093457943924,
-                330.5607476635514
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                1599.8130841121495,
-                387.3364485981308
-            ],
-            [
-                114.81308411214953,
-                755.7476635514018
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[1575.4787319814322, 3000.0], [1774.7024814990014, 0.0]], [[0.0, 1517.578125], [2000.0, 2642.578125]]]}

csl/data/img15_algo.json

@@ -1,44 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                860.6052631578947,
-                686.0526315789473
-            ],
-            [
-                213.6315789473684,
-                233.6052631578947
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                134.60526315789474,
-                14.76315789473684
-            ],
-            [
-                421.1842105263158,
-                516.7105263157895
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                87.71052631578947,
-                673.8947368421052
-            ],
-            [
-                348.2368421052631,
-                160.65789473684208
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                904.8947368421052,
-                44.28947368421052
-            ],
-            [
-                151.9736842105263,
-                344.7631578947368
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 1027.7707801107729], [2879.1773120659896, 0.0]], [[0.0, 534.7190053536208], [3000.0, 1155.705950032873]]]}

csl/data/img16_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                4.334500875656742,
-                263.5376532399299
-            ],
-            [
-                204.58844133099822,
-                646.7075306479859
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                632.8371278458843,
-                86.69001751313485
-            ],
-            [
-                125.70052539404553,
-                627.6357267950963
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                658.8441330998248,
-                99.69352014010506
-            ],
-            [
-                937.985989492119,
-                572.15411558669
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 1614.330507514392], [2869.6931100724787, 0.0]], [[0.0, 759.6775530503979], [3000.0, 986.4680039787798]]]}

csl/data/img17_algo.json

@@ -1,54 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                26.8739054290718,
-                340.6917688266199
-            ],
-            [
-                960.5253940455341,
-                303.41506129597195
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                156.90893169877407,
-                270.4728546409807
-            ],
-            [
-                389.23817863397545,
-                117.03152364273204
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                477.66199649737297,
-                111.83012259194395
-            ],
-            [
-                842.6269702276707,
-                291.27845884413307
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                20.805604203152363,
-                588.6252189141856
-            ],
-            [
-                385.77057793345006,
-                345.0262697022767
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                796.6812609457093,
-                741.1996497373029
-            ],
-            [
-                216.7250437828371,
-                353.6952714535902
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[0.0, 1267.883152173913], [3000.0, 1939.8251811594205]], [[747.3273026315787, 2076.0], [3000.0, 518.5731907894738]], [[0.0, 7.932544827358811], [3000.0, 2071.3236047483965]], [[0.0, 2072.4696991366754], [3000.0, 1870.365684158519]]]}

csl/data/img18_algo.json

@@ -1,34 +1 @@
-{
-    "lines": [
-        [
-            [
-                38.14360770577933,
-                383.169877408056
-            ],
-            [
-                978.7302977232924,
-                380.56917688266196
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                860.831873905429,
-                724.7285464098073
-            ],
-            [
-                297.34676007005254,
-                94.49211908931699
-            ]
-        ],
-        [
-            [
-                238.39754816112082,
-                729.9299474605954
-            ],
-            [
-                742.0665499124343,
-                126.56742556917688
-            ]
-        ]
-    ]
-}
+{"lines": [[[392.615384615385, 1286.0], [1889.2307692307693, 0.0]], [[158.76923076923094, 0.0], [1655.3846153846152, 1286.0]], [[385.7101449275365, 1286.0], [1344.7826086956525, 0.0]]]}

csl/data/img20_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[178.47286932542818, 0.0], [432.9121444203157, 1117.0]], [[243.03977272727275, 1117.0], [704.4034090909091, 0.0]]]}

csl/data/img21_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 401.29953063241106], [1114.0, 59.626234189723334]], [[0.0, 142.41917876683502], [1114.0, 86.44383004148627]], [[0.0, 703.16796875], [1114.0, 51.77511160714289]], [[0.0, 37.78229237940472], [1114.0, 603.6004464285716]]]}

csl/data/img22_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 392.3095029173262], [800.0, 582.3794358459918]], [[0.0, 108.0298724335749], [800.0, 625.9635599479911]], [[17.5, 637.0], [800.0, 525.73828125]]]}

csl/data/img23_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[316.8346774193548, 903.0], [339.4153225806451, 0.0]], [[0.0, 231.99068509615384], [700.0, 211.3176081730769]], [[0.0, 573.8740317834106], [700.0, 200.96136428702772]]]}

csl/data/img24_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 439.6369424961205], [2048.0, 359.2527845153738]], [[0.0, 404.0224381256953], [2048.0, 1273.7932946329254]], [[0.0, 1122.2743867607526], [2048.0, 335.146967405914]]]}

csl/data/img25_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 672.9876915750068], [794.0, 138.14156727237605]], [[710.0753676470588, 0.0], [794.0, 706.087810672514]], [[0.0, 311.3481297348485], [794.0, 175.2193418560606]], [[335.7958333333333, 0.0], [794.0, 594.1335227272727]]]}

csl/data/img26_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[286.491935483871, 0.0], [617.6747311827957, 639.0]], [[325.9126665855555, 0.0], [438.62788041319476, 639.0]], [[211.26344086021504, 639.0], [314.1069295101553, 0.0]]]}

csl/data/img27_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 270.44638322635643], [755.0, 280.47000509855104]], [[315.56640625000006, 1200.0], [504.31640625000006, 0.0]]]}

csl/data/img28_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[449.86711763247786, 0.0], [1774.9757540754815, 1461.0]]]}

csl/data/img29_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 20.99644886363636], [1021.0, 493.1328125]], [[336.4189091435185, 0.0], [615.3031684027778, 799.0]], [[0.0, 517.4079861111111], [1021.0, 162.296875]]]}

csl/data/img30_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[924.9048456533864, 0.0], [1011.9437214258903, 1365.0]], [[0.0, 209.51282519894357], [2048.0, 1261.7715353214528]], [[679.68, 0.0], [1990.4, 1365.0]], [[0.0, 1121.3017769607843], [2048.0, 1235.4978553921567]]]}

csl/data/img31_algo.json

@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+    "lines": [
+        [
+            [
+                189.3157894736842,
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+            ],
+            [
+                720.7894736842105,
+                60.78947368421052
+            ]
+        ],
+        [
+            [
+                182.36842105263156,
+                25.184210526315788
+            ],
+            [
+                887.5263157894736,
+                692.1315789473683
+            ]
+        ],
+        [
+            [
+                952.6578947368421,
+                672.1578947368421
+            ],
+            [
+                523.6578947368421,
+                39.07894736842105
+            ]
+        ]
+    ]
+}

csl/data/img32_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 228.7438199553543], [990.0, 325.92881649688735]], [[0.0, 204.03597530241936], [932.4711748458376, 742.0]], [[154.68750000000003, 0.0], [861.8303571428571, 742.0]]]}

csl/data/img33_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 289.0542338709677], [990.0, 429.7832661290322]], [[0.0, 334.86959134615387], [846.7759486607143, 661.0]], [[38.820612980769056, 661.0], [990.0, 367.0309606481481]]]}

csl/data/img34_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[0.0, 788.6351135361552], [1024.0, 463.98784722222234]], [[0.0, 34.825000000000045], [1024.0, 703.465]]]}

csl/data/img35_algo.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"lines": [[[45.329855030106785, 668.0], [314.9596143878293, 0.0]], [[0.0, 429.4366950269963], [530.0, 182.09080764479705]], [[30.5098684210526, 668.0], [530.0, 98.41071428571456]]]}

doc/ligneDeForce_expe01/experimentation_ligne_de_force.tex

@@ -0,0 +1,75 @@
+\documentclass[11pt]{article}
+\usepackage{fullpage}  
+\usepackage[francais]{babel}
+\usepackage{subfigure}
+\usepackage{graphicx}  
+\usepackage{url}
+\usepackage{xcolor}
+    
+\title{Création d'une bibliothèque d'images avec leurs lignes de construction}
+\date{}
+    
+\begin{document}
+
+\maketitle
+\thispagestyle{empty}
+
+\section{Contexte et description}
+Dans le cadre d'activités de recherche, nous nous intéressons à l'esthétique des images et notamment à leur composition. Que ce soit des tableaux, des photographies ou encore des gravures, la composition d'une image s'appuie sur une palette de couleur et des lignes de construction.\\~
+
+Dans la composition globale d'une image, nous pouvons percevoir visuellement une ou plusieurs lignes qui dominent la structure de l'image. Ces lignes sont des lignes de force, plus ou moins faciles à reprérer. Elles peuvent être :
+\begin{itemize}
+\item parfaitement définies lorsqu'elles séparent visuellement des régions de l'image. La figure~\ref{fig:1a} montrent une ligne qui sépare l'image en deux régions. La figure~\ref{fig:1b} crée un effet d'équilibre dans l'image grâce à des lignes de force disposées en triangle, lui-même centré dans l'image.
+\item abstraites lorsqu'elles sont guidées par des objets disjoints comme un ensemble de personnes alignées.
+\end{itemize}
+
+\begin{figure}[!htbp]
+\centering
+\subfigure[L'horizon du champ forme une ligne droite dans l'image, la divisant en deux parties.]{
+\includegraphics[height=4cm]{travel_photos_remi.png}
+\label{fig:1a}
+}~~~~~~~~
+\subfigure[La montagne forme un triangle qui apporte un sentiment d'équilibre visuel.]{
+\includegraphics[height=4cm]{img05_remi.png}
+\label{fig:1b}
+}
+\caption{Exemple de lignes de construction sur deux images.}
+\label{fig:1}
+\end{figure}
+
+Ces lignes peuvent également déterminer la direction des mouvements potentiels de la vision ou encore un effet de perspective.\\~
+
+Finalement, il n'existe aucune règle sur le nombre de lignes de force. Certaines images comme celle en figure~\ref{fig:1a} sont très simples avec une seule séparation alors que d'autres images présentant un effet de perspective avec un point de fuite pourront en contenir un grand nombre.
+
+
+\section{But de l'expérimentation}
+Les lignes de construction ne sont pas dessinées au hasard sur l'image. Que ce soit dans la prise d'une photo ou encore la peinture d'un tableau, ces images sont construites au préalable. Le photographe choisira bien son angle de vue et le peintre tracera les grandes lignes de son tableau au crayon gris avant de commencer.\\~
+
+Ces lignes de construction que l'auteur de l'oeuvre a décidé ne sont pas connues. Inutile également de préciser qu'il sera difficile de demander à des auteurs du XIXème siècle de nous renseigner sur les lignes auxquelles ils avaient pensé avant de peindre. 
+
+Afin de construire une base de données d'images avec leurs lignes de force, nous voulons récolter des analyses d'images faites par des professionnels et le grand public.
+
+\section{Comment participer ?}
+Un logiciel, DSL, a été créé afin de faciliter la saisie des lignes de force sur les images. Vous pouvez le télécharger ainsi que trouver le manuel utilisateur à cette adresse :\\
+\url{https://gogs.univ-littoral.fr/synave/dsl/wiki}\\
+
+Nous avons comme priorité d'étudier des tableaux que vous pourrez télécharger ici :\\
+Tableaux partie 1 : \url{https://pcsbox.univ-littoral.fr/f/c6cf47d0f70d47989e15/}\\
+Tableaux partie 2 : \url{https://pcsbox.univ-littoral.fr/f/e3c1e7d6300f4ffb940a/}\\
+Si vous êtes motivés, vous pouvez également étudier les photographies :\\
+Photos partie 1 : \url{https://pcsbox.univ-littoral.fr/f/6d9218c13c2f4e029b69/}\\
+Photos partie 2 : \url{https://pcsbox.univ-littoral.fr/f/2baedce4b1d34f05978d/}\\
+
+Lancez \texttt{DSL}. Ouvrez l'une des images. Précisez un suffixe permettant de vous identifier (comme \texttt{\_NomPrenom}) et saisissez les lignes de force que vous pensez repérer. Vous pouvez passer d'une image à l'autre avec les flèches de votre clavier. N'oubliez pas de sauvegarder avant chaque changement d'image.\\~
+
+Lorsque vous aurez terminé, vous devriez avoir autant de fichiers \texttt{json} comme résultat qu'il n'y a d'images.\\
+
+Créez une archive contenant seulement ces fichiers \texttt{json} et envoyez la à :\\
+\url{remi.synave@univ-littoral.fr}\\~\\~\\
+
+La science et l'art te remercient !
+
+
+
+\end{document}
+

doc/ligneDeForce_expe02/experimentation_ligne_de_force.tex

@@ -0,0 +1,71 @@
+\documentclass[11pt]{article}
+\usepackage{fullpage}  
+\usepackage[francais]{babel}
+\usepackage{subfigure}
+\usepackage{graphicx}  
+\usepackage{url}
+\usepackage{xcolor}
+    
+\title{Création d'une bibliothèque d'images avec leurs lignes de construction}
+\date{}
+    
+\begin{document}
+
+\maketitle
+\thispagestyle{empty}
+
+\section{Contexte et description}
+Dans le cadre d'activités de recherche, nous nous intéressons à l'esthétique des images et notamment à leur composition. Que ce soit des tableaux, des photographies ou encore des gravures, la composition d'une image s'appuie sur une palette de couleur et des lignes de construction.\\~
+
+Dans la composition globale d'une image, nous pouvons percevoir visuellement une ou plusieurs lignes qui dominent la structure de l'image. Ces lignes sont des lignes de force, plus ou moins faciles à reprérer. Elles peuvent être :
+\begin{itemize}
+\item parfaitement définies lorsqu'elles séparent visuellement des régions de l'image. La figure~\ref{fig:1a} montrent une ligne qui sépare l'image en deux régions. La figure~\ref{fig:1b} crée un effet d'équilibre dans l'image grâce à des lignes de force disposées en triangle, lui-même centré dans l'image.
+\item abstraites lorsqu'elles sont guidées par des objets disjoints comme un ensemble de personnes alignées.
+\end{itemize}
+
+\begin{figure}[!htbp]
+\centering
+\subfigure[L'horizon du champ forme une ligne droite dans l'image, la divisant en deux parties.]{
+\includegraphics[height=5cm]{travel_photos_remi.png}
+\label{fig:1a}
+}~~~~~~~~
+\subfigure[La tour est prise du bas. Les lignes de force vers le haut et légèrement penchées donne l'impression de hauteur et d'importance.]{
+\includegraphics[height=5cm]{img01.jpg}
+\label{fig:1b}
+}
+\caption{Exemple de lignes de construction sur deux images.}
+\label{fig:1}
+\end{figure}
+
+Ces lignes peuvent également déterminer la direction des mouvements potentiels de la vision ou encore un effet de perspective.\\~
+
+Finalement, il n'existe aucune règle sur le nombre de lignes de force. Certaines images comme celle en figure~\ref{fig:1a} sont très simples avec une seule séparation alors que d'autres images présentant un effet de perspective avec un point de fuite pourront en contenir un grand nombre.
+
+
+\section{But de l'expérimentation}
+Les lignes de construction ne sont pas dessinées au hasard sur l'image. Que ce soit dans la prise d'une photo ou encore la peinture d'un tableau, ces images sont construites au préalable. Le photographe choisira bien son angle de vue et le peintre tracera les grandes lignes de son tableau au crayon gris avant de commencer.\\~
+
+Ces lignes de construction que l'auteur de l'oeuvre a décidé ne sont pas connues. Inutile également de préciser qu'il sera difficile de demander à des auteurs du XIXème siècle de nous renseigner sur les lignes auxquelles ils avaient pensé avant de peindre. 
+
+Nous aovns développé un algorithme qui permet de retrouver les lignes de force d'une image. Lors de l'expérience, des images vous seront présentées avec deux ensembles de lignes de force. Vous devrez choisir quel ensemble vous semble être le plus juste.
+
+\section{Comment participer ?}
+Un logiciel, CSL, a été créé pour l'expérimentation. Vous pouvez le télécharger à cette adresse :\\
+\url{https://gogs.univ-littoral.fr/synave/dsl/wiki/CSL}\\
+
+Lancez simplement le programme. Avant le démarrage de l'expérience, vous devrez donner un identifiant. Indiquez votre nom seulement.\\
+\textbf{Attention !} L'identifiant ne peut pas être "\texttt{algo}", "\texttt{\_algo}", "\texttt{random}" ou "\texttt{\_random}". De plus, vous aurez également une erreur si vous lancez l'expérimentation plus d'une fois avec le même identifiant. Si vous devez lancer l'expérimentation une seconde fois (en cas de crash de windows à tout hasard), supprimez simplement le répertoire dont le nom est l'identifiant qui a été créé dans le même répertoire que le programme \texttt{csl}.\\~
+
+L'expérimentation ne dure pas très longtemps. Vous aurez à choisir entre deux verisons des lignes de force sur un ensemble d'images.\\
+\textbf{Attention !} Vous devez choisir l'une des deux versions même si elles vous semblent toutes les deux cohérentes ou erronées.\\
+Cliquez simplement sur l'image où les lignes de force vous semblent les plus cohérentes avec l'image. Vous pouvez également cliquer sur le bouton en dessous de l'image.\\~
+
+Lorsque vous aurez terminé, compressez le répertoire nouvellement créé et dont le nom est votre identifiant puis envoyez l'archive à :\\
+\url{remi.synave@univ-littoral.fr}\\~\\~\\
+
+La science et l'art te remercient !
+
+
+
+\end{document}
+