Capture par différenciation chromatique : Nous pouvons analyser que dans une image chaque spectre de couleurs peut être représenté par un code couleur. Les nombres de couleurs en informatique peuvent être trouvés sous différents formats, en fonction de leur précision. Nous pouvons avoir à partir d'un bit de couleur, comme le noir et le blanc. Nous avons les standards normaux en RVB 8 bits, et ceux pour les travaux graphiques à partir de 16 bits.
Ainsi, en utilisant un codage 8 bits, nous avons le code (#000000) pour le noir, c'est-à-dire que sans présence de signal lumineux, toutes les autres couleurs sont comprises entre (#000000) et le blanc (#ffffff). Par exemple, le rouge serait (#ff0000). Ainsi, en numérisant l'image, nous aurions une matrice avec le spectre de couleurs de l'objet étudié, donc en utilisant cette matrice avec un système programmé, nous pouvons développer des analyses de l'objet de différentes manières.
La matrice de couleurs : Une image numérisée standard n’est qu’une matrice avec les couleurs respectives de l’image. Ainsi, avec les outils matriciels mathématiques, nous pouvons modifier l’image de différentes manières pour l’adapter aux objectifs de capture de données spécifiques à analyser. Chaque point de ligne et de colonne de cette matrice est défini comme un pixel. Ainsi, une matrice de 10 colonnes sur 10 lignes serait une image de 10x10 pixels. Une image standard provenant d’une simple caméra mesure 640 x 480 pixels. Nous utiliserons le pixel carré car il facilitera notre étude.
Transformer une image RVB en gris : Une image colorée RVB (rouge, vert, bleu) peut être modifiée en modifiant les valeurs de la matrice d'image. Nous avons vu que les couleurs peuvent s'écrire sous forme de variations de (#ffffff), comme les valeurs sont en hexadécimal, chaque valeur (f) correspond à (16) en décimal, donc une autre façon de déterminer les couleurs est (16x16,16x16,16x16 ) = (256 256 256) = (rouge, vert, bleu).
Nous pouvons simplifier une image en convertissant différentes valeurs en une moyenne de valeurs égales, nous n'aurions donc qu'à analyser 256 valeurs tonales.
Rendre une image grise en noir et blanc : Pour rendre une image grise en noir et blanc, il vous suffit de déterminer la valeur du décalage. Autrement dit, une nuance de gris va de 256 (blanc) à 0 (noir), si vous déterminez que le tournant est au point 128, alors ce qui est au dessus sera blanc et ce qui est en dessous sera noir. Par conséquent, une image grise peut être facilement convertie en noir et blanc.
Simplifier le spectre visible d'un objet : Une fois le fond de l'image où se trouve l'objet est simplifié à une seule couleur, on peut désormais isoler complètement l'objet du fond dans lequel il se trouve.
En tournant l'image en gris, et sachant que le fond a une seule couleur, voyez l'image, nous avons la couleur de fond (#00), ou (0), donc pour isoler l'objet il suffit de changer toute valeur autre que ( #00), à (#ff), et donc tout ce qui est blanc correspondra à l'objet analysé.
