# Histogramme d’image

Mesurez la plage tonale d’une image canal par canal. Pour le rouge, le vert, le bleu ou les niveaux de gris, ainsi que l’alpha s’il est présent, l’outil indique le minimum, le maximum, la moyenne, la médiane et l’écart type, un histogramme regroupé en 256 classes, ainsi que des estimations de l’entropie et de la netteté. Les photographes peuvent repérer les hautes lumières écrêtées et les ombres bouchées, tandis que les développeurs disposent de valeurs exactes pour les contrôles qualité automatisés.

## Foire aux questions

### Que montre l’histogramme ?

Pour chaque canal, il compte le nombre de pixels correspondant à chaque niveau de luminosité, de 0 à 255, puis regroupe ces niveaux selon le nombre de classes choisi : 16, 32, 64, 128 ou 256, avec 32 par défaut. Avec 256 classes, vous obtenez un compte par niveau. La somme des comptes de chaque canal correspond au nombre de pixels.

### Quelles statistiques sont incluses ?

Chaque canal indique son minimum, son maximum, sa moyenne, sa médiane et son écart type sur une échelle de 0 à 255. L’image comporte également une estimation de l’entropie, une estimation de la netteté et un indicateur précisant si elle est entièrement opaque.

### Comment repérer les hautes lumières écrêtées ou les ombres bouchées ?

Examinez la première et la dernière classe. Une dernière classe élevée signifie que de nombreux pixels sont d’un blanc pur dans ce canal et que les détails des zones lumineuses sont perdus ; une première classe élevée indique des ombres bouchées. Un maximum inférieur à 255 ou un minimum supérieur à 0 révèle une plage inutilisée que les niveaux ou l’outil Image Normalize peuvent étendre.

### Que signifient l’entropie et la netteté ?

L’entropie mesure la variété des niveaux de gris : elle vaut 0 pour une couleur uniforme et dépasse souvent 7 pour une photo détaillée. La netteté correspond à l’écart type d’un filtre de détection des contours appliqué à l’image en niveaux de gris. Les images floues ou uniformes obtiennent donc un score faible, tandis que les images nettes et détaillées obtiennent un score élevé.

### Quels canaux sont mesurés ?

Les images en couleur sont mesurées selon les canaux rouge, vert et bleu, les images en niveaux de gris selon un seul canal gris, et un canal alpha est ajouté lorsque l’image comporte de la transparence. Les images CMYK et 16-bit sont d’abord converties en sRGB 8-bit, afin que chaque valeur utilise l’échelle de 0 à 255.

### Quels formats sont pris en charge ?

Images JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF et AVIF jusqu’à 5 MB. Les fichiers animés sont analysés à partir de leur première image.

### Les grandes images sont-elles réduites avant la mesure ?

Les images dont un côté dépasse 4000 pixels sont d’abord réduites pour tenir dans une limite de 4000 pixels, et la largeur, la hauteur et le nombre de pixels indiqués décrivent cette copie analysée. Les images plus petites sont mesurées à leur taille réelle.

### Quelle est la différence entre la moyenne et la médiane ?

La moyenne correspond au niveau moyen, tandis que la médiane est le niveau sous lequel se trouvent la moitié des pixels. Une petite zone très lumineuse augmente la moyenne, mais modifie à peine la médiane ; comparer les deux permet donc de voir si quelques valeurs extrêmes faussent l’image.

### Que m’indique un faible écart type ?

Un faible écart type signifie que la plupart des pixels sont proches de la moyenne, ce qui indique une image uniforme ou à faible contraste. Une valeur élevée signifie que le canal couvre une large plage, des tons sombres aux tons lumineux.

### Puis-je utiliser les valeurs dans des scripts ?

Oui. Le résultat contient les décomptes de l’histogramme et les statistiques sous forme de nombres structurés, que la version MCP de cet outil renvoie directement aux agents et aux scripts pour des vérifications telles que le rejet des images téléversées sous-exposées.

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