Image Adaptive Threshold

Ce bloc fonction convertit une image en niveaux de gris ou couleur en une image binaire propre en appliquant un seuillage adaptatif. Il est utile lorsque les conditions d'éclairage varient dans l'image et qu'un seuil global unique n'est pas suffisant.

📥 Entrées

Input Image (prise d'entrée) Accepte une image couleur ou en niveaux de gris à seuiller.

📤 Sorties

Image Gray (prise de sortie) Produit une image en niveaux de gris binaire (noir et blanc) après seuillage adaptatif.

🕹️ Contrôles

Threshold Type Choisir entre des méthodes adaptatives (par exemple mean ou gaussian) pour calculer les seuils locaux.

Threshold Ajuste la valeur d'intensité utilisée pour le résultat binaire.

Kernel Size Contrôle la taille du voisinage utilisé pour calculer le seuil local ; des valeurs plus élevées prennent en compte une zone locale plus large.

🎯 Fonctionnalités

• Gère automatiquement les entrées couleur en les convertissant d'abord en niveaux de gris.

• Adapte le seuil localement sur l'image, ce qui le rend robuste face à un éclairage non uniforme.

• Des curseurs et menus simples permettent d'ajuster la sensibilité et la taille du voisinage sans détails techniques.

• Produit une image binaire propre, adaptée aux blocs de détection et de mesure en aval.

⚙️ Fonctionnement

• Lorsqu'une image est fournie sur la prise Input Image, le bloc convertit les images couleur en niveaux de gris si nécessaire.

• Le Threshold Type choisi détermine comment les valeurs de seuil locales sont calculées sur l'image.

• La Kernel Size détermine la taille de la zone locale utilisée pour calculer chaque seuil.

• Le bloc délivre une image binaire sur la prise Image Gray qui met en évidence les régions de premier plan selon les paramètres sélectionnés.

📝 Instructions d'utilisation

1. Connectez une caméra ou une source d'image à Input Image.

2. Sélectionnez le Threshold Type qui convient le mieux à votre scène (essayez les deux options).

3. Ajustez la Kernel Size pour correspondre à l'échelle des variations locales d'illumination ou aux détails de l'objet.

4. Utilisez le contrôle Threshold pour régler la luminosité finale de la sortie binaire.

5. Inspectez le résultat sur la sortie Image Gray et itérez sur les paramètres si nécessaire.

💡 Conseils et astuces

• Si l'entrée est bruitée, ajoutez un bloc Blur avant ce bloc pour réduire les pixels parasites.

• Pour des scènes avec des variations de couleur complexes, utilisez HSV Filter ou Image Color Match pour isoler la région de couleur cible avant le seuillage.

• Si vous n'avez qu'à seuiller une sous-région, recadrez d'abord avec Image ROI Select et alimentez le bloc avec l'image recadrée pour accélérer le réglage et réduire les fausses détections.

• Pour garantir que les blocs en aval reçoivent la bonne taille, utilisez Image Resize avant le seuillage lorsque vous travaillez avec des images très grandes.

• Visualisez les résultats avec Show Image pour inspecter interactivement la sortie du seuillage pendant l'ajustement des contrôles.

• Combinez avec Histogram On Line pour inspecter la distribution des valeurs de pixels le long d'une ligne et affiner les réglages de Kernel Size et Threshold.

🛠️ Dépannage

• Si la sortie est presque entièrement noire ou blanche, essayez d'augmenter ou diminuer la valeur de Threshold et d'ajuster la Kernel Size.

• Si les contours sont cassés ou fragmentés, essayez d'ajouter Blur ou d'utiliser une Kernel Size plus grande pour stabiliser les estimations de seuil local.

• Si seule une partie de l'objet est détectée, recadrez la zone avec Image ROI Select ou affinez les couleurs avec HSV Filter avant le seuillage.