Image Binaire 0 1

Une image binaire est une image numérique dont les pixels ont 2 couleurs distinctes (généralement noir ou blanc). Il est donc possible de représenter une image binaire en une série/un tableau de 0 et 1 en fonction de la luminosité d'un pixel ce qui peut faciliter son traitement.

La conversion d'une image en tableau binaire consiste à lire chaque pixel de l'image et si il est sombre le convertir en 0 et si il est clair, le convertir en 1 (ou l'inverse).

Si l'image ou la photo n'est pas en noir et blanc, elle sera convertie en niveaux de gris selon la Rec. 601 luma (formule $ Y = 0.2989 R + 0.5870 G + 0.1140 B $ ) puis binarisée en fonction du niveau/seuil sélectionné (généralement 0.5 = 50%)

Certains y voient une forme d'art binaire : le pixel art.

La binarisation des images a de nombreuses applications pratiques, surtout en traitement d'image :

— OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), les caractères sont souvent écrits en noir sur fond blanc, la conversion en binaire permet de simplifier le traitement.

— Lecture de Code-barres : pour les mêmes raison que l'OCR, la reconnaissance de code-barre ou QR code est plus aisée en noir et blanc.

— Affichage d'image sur des panneaux LED ou matrices de cristaux liquide.

— Détection de contour : les logiciels de traitement d'image identifient et extraient les contours d'objets dans une image binaire plus facilement.

— Détection de mouvement : la même chose, mais pour les vidéos, comparer des images binaires accélère fortement les temps de calculs pour la vidéo-surveillance.

Tous les formats web d'image (JPG, PNG, GIF, etc.) sont acceptés, mais il est préférable d'utiliser des formats utilisant une compression sans perte (PNG, BMP, etc.), car dans ces cas les données des couleurs des pixels ne sont pas altérées.

Les icônes de taille 16x16, 32x32, 64x64 font d'excellents formats.

La binarisation est l'action de binariser (rendre binaire, avec 2 éléments) des données.

D'un point de vue pratique, une image avec 2 couleurs (codée sur 1 bit) est rapide à stocker, chaque pixel vaut soit 0 soit 1.

Il n'y a pas de standard d'images 1 bit, mais généralement 0 code pour noir et 1 pour blanc, mais rien n'empêche d'utiliser 1 pour noir et 0 pour blanc.

NB : Une image 8 bits code 0 pour noir et 255 pour blanc.

Le code-source de conversion d'image en 0 et 1 pourrait ressembler à ce code : // Pseudo-code
function convertToBinaryImage(imageData, threshold = 128) {
binaryImage = []
for each pixel in imageData {
grayscale = (pixel.R + pixel.G + pixel.B) / 3
if (grayscale >= threshold) binaryValue = 1
else binaryValue = 0
binaryImage []= binaryValue
}
return binaryImage
}