Histogramme de couleurs
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Dans l'Imagerie numérique, un histogramme des couleurs est une représentation d'une image dérivée du comptage de la couleur de chaque pixel. L'idée a été proposée par Micheal Swain et Dana Ballard en 1991 et est principalement utilisée dans les situations où, la rapidité du traitement de l'image est un facteur déterminant du choix de l'algorithme ou, est un objet spécifique, au lieu d'être une classe d'objets abstraite qui requière à être identifiée; tel que notée par Swain et Ballars : «Cela peut ne pas être utile pour modéliser une tasse de café étant rouge ou blanche, mais peut-être utile pour vous.» Les histogrammes de couleurs peuvent être construits dans plusieurs plages de couleurs, RGB ou tout autre plage de couleurs de toute dimension. Un histogramme de couleurs est produit en découpant d'abord les couleurs de l'image dans certain nombre de cases, puis en comptant le nombre de pixels dans chaque case:
| rouge | |||||
| 0-63 | 64-127 | 128-191 | 192-255 | ||
| bleu | 0-63 | 43 | 78 | 18 | 0 |
| 64-127 | 45 | 67 | 33 | 2 | |
| 128-191 | 127 | 58 | 25 | 8 | |
| 192-255 | 140 | 47 | 47 | 13 | |
Ceci fournit une vue d'ensemble bien plus compacte des données dans une image que de savoir la valeur exacte de chaque pixel. L'histogramme de couleurs d'une image est invariable selon la translation ou de la rotation de l'axe de vue, et varie progressivement selon l'angle de vue. Ce qui fait que l'histogramme de couleurs est un outil particulièrement intéressant pour la reconnaissance d'objets ayant une position et une rotation inconnue par rapport à la scène. L'inconvénient principal de cet histogramme est que la représentation obtenue dépend seulement de la couleur de l'objet étudié, par ce fait il n'y a pas de moyen de distinguer la différence entre une tasse rouge et blanche d'une autre tasse blanche et rouge. En d'autres mots l'algorithme de l'histogramme de couleurs n'a pas d'idée générale de la tasse, seulement de son nombre de couleurs, alors on ne peut la comparer avec une tasse bleue et blanche, car les informations obtenues ne seront pas semblables.
