# Seuil Adaptatif d'Image Applique une opération de seuil adaptatif qui calcule le seuil pour de petites régions, adapté aux conditions d'éclairage variables > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/image-adaptive-threshold - **Catégorie:** Design - **Mots-clés:** image, adaptatif, seuil, local, binaire, éclairage, région, binarisation ## Présentation L'outil de Seuil Adaptatif d'Image permet de binariser vos photos en calculant des seuils locaux pour chaque zone, garantissant ainsi une lisibilité optimale même lorsque l'éclairage est inégal ou complexe. ## Entrées - **Fichier Image** (file): Sélectionnez un fichier image... - **Taille de Bloc (nombre impair)** (number): Taille d'un voisinage de pixels utilisé pour calculer un seuil pour le pixel (doit être impair) - **Constante** (number): Constante soustraite de la moyenne ou moyenne pondérée. Généralement positive. - **Méthode Adaptative** (select): Méthode de seuillage adaptatif à utiliser ## Quand l'utiliser - Pour extraire du texte ou des formes sur des documents numérisés avec des ombres portées. - Pour traiter des images présentant des variations de luminosité importantes sur différentes zones. - Pour préparer des images à des algorithmes de reconnaissance de formes nécessitant un contraste binaire net. ## Fonctionnement - Téléchargez votre fichier image (JPEG, PNG, WebP, etc.). - Définissez la taille du bloc pour ajuster la précision locale du seuillage. - Choisissez entre la méthode Gaussienne ou la moyenne simple pour calculer le seuil. - Appliquez une constante pour affiner la sensibilité de la binarisation et téléchargez le résultat. ## Cas d'usage - Numérisation de documents anciens ou froissés avec des zones d'ombre. - Amélioration de la lecture de codes-barres ou QR codes sur des surfaces réfléchissantes. - Segmentation d'objets dans des photographies prises sous un éclairage directionnel. ## Questions fréquentes ### Qu'est-ce que le seuillage adaptatif ? Contrairement au seuillage global qui utilise une valeur unique pour toute l'image, le seuillage adaptatif calcule un seuil différent pour chaque petit voisinage de pixels. ### Pourquoi la taille du bloc doit-elle être impaire ? La taille du bloc définit la zone de voisinage autour d'un pixel central ; une valeur impaire est mathématiquement nécessaire pour centrer correctement ce voisinage. ### Quelle est la différence entre les méthodes Gaussienne et Moyenne ? La méthode Gaussienne pondère les pixels voisins selon une distribution normale, ce qui donne souvent des résultats plus lisses, tandis que la méthode Moyenne traite tous les pixels du bloc de manière égale. ### À quoi sert la constante ? La constante est soustraite de la moyenne calculée. Elle permet d'ajuster la tolérance du seuil pour éliminer le bruit de fond ou accentuer les détails fins. ### Quels formats d'image sont supportés ? L'outil accepte les formats courants tels que JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP et TIFF. ## Outils associés - [Flou de Boîte](https://elysiatools.com/fr/tools/image-box-blur): Applique un flou de boîte pour un moyennage uniforme simple et une réduction rapide du bruit - [Opération Booléenne ET d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-boolean-and): Applique une opération bitwise ET entre deux images pour créer un masque d'intersection - [Opération Booléenne NON d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-boolean-not): Applique une opération bitwise NON pour inverser toutes les valeurs de pixels dans une image - [Opération Booléenne OU d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-boolean-or): Applique une opération bitwise OU entre deux images pour créer un masque d'union - [Opération Booléenne XOR d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-boolean-xor): Applique une opération bitwise XOR entre deux images pour créer un masque de différence - [Réduction de Bruit d'Image](https://elysiatools.com/fr/tools/image-noise-reduction): Réduisez le bruit d'image en utilisant de multiples algorithmes incluant le filtrage médian, gaussien et bilatéral - [Filtre Bilatéral](https://elysiatools.com/fr/tools/image-bilateral-filter): Appliquez un filtre bilatéral pour un lissage préservant les bords qui réduit le bruit tout en maintenant les détails de l'image - [Égalisation d'Histogramme CLAHE](https://elysiatools.com/fr/tools/image-clahe): Appliquer légalisation d'histogramme adaptative avec limitation de contraste pour l'amélioration de contraste local ## Exemples - [Exemples de Traitement d'Images Web Python](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-python): Exemples de traitement d'images Web Python utilisant PIL/Pillow incluant la lecture, l'enregistrement, le redimensionnement et la conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Web TypeScript](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-typescript): Exemples de traitement d'images Web TypeScript incluant lecture/sauvegarde, redimensionnement et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Java](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-java): Exemples de traitement d'images Android Java incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Kotlin](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-kotlin): Exemples de traitement d'images Android Kotlin incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format ## Contenu associé - [Outils de Seuillage, Morphologie et Masques Binaires](https://elysiatools.com/fr/hubs/binary-image-thresholding-and-morphology): Transformez des images en masques binaires, comparez les seuillages, réparez les formes et combinez les masques avec des opérations morphologiques et booléennes.