feat(pipeline-b): ajout de reading_picture et blob_detector avec tests partiels

pipeline_b/star_detector.py

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+import numpy as np # Je le laisse pour plus tard
+import cv2
+import os
+
+def reading_picture(path):
+    if not os.path.exists(path):
+        raise FileNotFoundError(f"{path} n'existe pas.")
+    pic = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
+    if pic is None:
+        raise ValueError(f"{path} est corrompu ou n'est pas une image valide.")
+    return pic
+
+def blob_detector(picture):
+    params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
+    params.minThreshold = 10
+    params.maxThreshold = 200
+    params.filterByArea = True
+    params.minArea = 4
+    params.filterByCircularity = True
+    params.minCircularity = 0.1
+    params.filterByConvexity = True
+    params.minConvexity = 0.87
+    params.filterByInertia = True
+    params.minInertiaRatio = 0.01
+    # TODO: valeurs provisoires, à recalibrer avec de vraies images de test cette semaine.
+    detector = cv2.SimpleBlobDetector.create(params)
+    stars = detector.detect(picture)
+    result = [star.pt for star in stars]
+    return result