L’outil de synthèse colorée en version carnet JS Observable

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Pour rendre plus simple mais aussi plus ouverte l’utilisation de l’outil de création d’une palette synthétique à partir d’une image, il vient d’être porté sur le site de carnets interactifs Observable :
https://observablehq.com/@ljegou/color-abstract-via-multidim-kmeans

Le principe de ces carnets est d’offrir une plateforme interactive de modification et d’exécution de code, ce qui permet de l’utiliser directement mais aussi de le copier et d’en examiner le fonctionnement.

L’un des points qui restait à améliorer était la façon dont l’outil sélectionne les groupes de couleurs représentatifs de l’image, ce qui correspond à une segmentation. Les versions précédentes de l’outil utilisent un algorithme à base d’agglomération progressive des couleurs selon leur proximité, qui fonctionne mais n’est pas très rapide, notamment avec les espaces colorimétriques complexe (comme CIE*Lav et CIE*Luv).

Le choix de l’espace de définition des couleurs

Pour aller vers des algorithmes de segmentation plus robustes et plus rapides, j’ai utilisé ici une méthode assez classique, celle des K-Moyennes (ou K-Means en anglais). Cette méthode produit des segmentations assez rapidement en utilisant un semis aléatoire de départ, qui est affiné progressivement. Il en découle que les segmentations peuvent varier légèrement d’une exécution à l’autre.

J’utilise ici une version multi-dimensionnelle des K-Moyennes proposée par Stanley Fork , détectée et présentée pour Observable par Philippe Rivière. Ici, la segmentation est effectuée sur les valeurs de composante des couleurs échantillonnées dans l’image, selon l’espace colorimétrique retenu (par exemple, les composantes R, V et B en trichromie simple). La rapidité d’exécution permet d’utiliser différents modèles colorimétriques de mesure des couleurs, ce qui permet de les comparer rapidement.

L’autre intérêt de la plateforme Observable, c’est qu’elle gère très bien le travail avec les formes graphiques vectorielles, via la bibliothèque de fonctions SVG D3. Cela permet de pourvoir télécharger directement toutes les illustrations générées au format SVG ou PNG. De même, on peut facilement télécharger les structures de données au format texte JSON :

La palette synthétique détectée, sous la forme d’une structure JSON classée.

Observable propose aussi une bibliothèque pour générer rapidement des graphiques complexes, Plot, que j’ai utilisée ici pour proposer deux histogrammes de la palette synthétique détectée, triée par effectifs décroissants ou par teinte.

Histogramme de la palette détectée, par effectifs décroissants.
Histogramme de la palette détectée, trié selon la teinte.

Exemple d’utilisation

Pour utiliser l’application, quelques étapes :
– Charger une image (JPEG ou PNG, la taille de l’image influe le temps de calcul).
– La synthèse colorée se calcule avec les valeurs par défaut des paramètres, que l’on peut affiner.

La montagne Sainte Victoire de Paul Cézanne, 1902-1904.

Paramètres :
– Nombre de clusters colorés à rechercher : détermine le niveau de regroupement. Choisir plus de clusters (symboles sur le graphique) offrira une analyse plus fine.
– Sampling step : écart d’échantillonnage. L’outil simplifie l’image en une série de points séparés dans l’image par cet écart en pixels. Plus de points affine l’analyse mais allonge le calcul.
– Min. luminosity : Limite minimale de prise en compte des couleurs de l’image, pour ne pas s’occuper des parties trop sombres.

Les paramètres d’analyse de l’image de la Sainte Victoire de Paul Cézanne

Résultat de l’analyse, un graphique par cercles proportionnels sur deux axes en représentation polaire (la teinte est l’angle, le rayon correspond soit à la saturation, soit à la luminosité) :

Le résultat de l’analyse de l’image avec les paramètres ci-dessus.

Comme d’habitude, je suis preneur de toute remarque et commentaire sur l’utilisation de cet outil, n’hésitez pas à l’utiliser et à le modifier à votre tour (on peur “forker” un carnet, c’est à dire en créer une version de copie, sur son propre compte Observable).

À vous de jouer !

Color problems – Emily Noyes Vanderpoel

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© éditions The Circadian Press with Sacred Bones

Un manuel pratique pour l’utilisation des couleurs

Les éditions Circadian Press et Sacred Bones ont eu la bonne idée de proposer une réédition moderne de ce manuel pratique publié à l’origine en 1901. L’ouvrage, dans son édition originale est dans le domaine public et disponible également gratuitement via l’Internet Archive ou le site The Public Domain Review.

Emily Noyes Vanderpoel (1842-1939) est une artiste et écrivaine américaine, connue pour son travail en peinture et ses ouvrages historiques. En 1901, elle propose un ouvrage novateur par son approche et son contenu. En quoi ce manuel, vieux de plus d’un siècle est-il intéressant ? D’un point de vue théorique (en histoire de l’art) mais aussi pratique, par sa méthode et les très nombreuses palettes associatives, tirées du réel, qu’il propose.

Intérêt pour la théorie de la couleur

Dès le titre, l’objectif de l’ouvrage est annoncé : traiter de manière synthétique des problèmes que l’utilisation de la couleur peut poser, depuis leur perception jusqu’à leur combinaison. L’auteur s’intéresse donc à la théorie de la perception de la couleur, avec un contenu qui semble aujourd’hui étonnamment avancé : physiologie de la rétine, sensibilité variée aux longueurs d’onde, déficiences de perception (daltonisme / dyschromatopsie.

Expérience de classement des couleurs de fils de laine par un daltonien.

Ensuite, l’ouvrage s’intéresse aux approches théoriques de définition des couleurs, via les composantes : Teinte – Saturation – Luminosité, en suivant et en résumant notamment les idées de Goethe sur les interactions colorées, l’influence du contexte sur la perception d’une couleur et leur combinaisons, d’où le besoin de traiter des couleurs par palettes (en syntagme, comme diraient les sémioticiens).

Le cercle chromatique pour l’étude des oppositions et compléments colorés.

L’auteure s’intéresse au chapitre suivant aux contrastes colorés, selon les composantes décrites précédemment, mais en s’intéressant aussi aux compléments, ce qui rappelle le cercle coloré notamment promu par Goethe. Le contraste simultané qui sera cher à J. Itten est évoqué, mais l’auteure se base surtout sur les travaux d’E. Chevreul pour cette description. Elle en dégage des “règles” pratiques très simples et qui ont pour but de guider l’artiste débutant.e.

Illustration de différents types d’harmonie des couleurs.

On en arrive logiquement à un chapitre sur les harmonies, de contraste/complément comme au chapitre précédent mais aussi en mode monochromatique, par dégradés et, surtout, dans une forme complexe, plus proche de la réalité des œuvres picturales, sous la forme de palettes proportionnées. C’est dans ce dernier domaine que l’ouvrage développe son contenu le plus original et intéressant, en prenant des exemples du monde réel (généralement décoratifs : des tapis persans, des tissus, des vases, des meubles…) et en les organisant selon les règles d’harmonie développées précédemment, en les illustrant par des palettes tout à fait originales en ce qu’elles proposent des assemblages de couleurs sous la forme de mosaïques colorées compactes.

Les palettes colorées

En effet, parmi les 117 planches en couleurs de l’ouvrage on trouve une cinquantaine de palettes-mosaïques, tirées de sources matérielles comme des tissus, des tapis, des poteries et cloisonnés. C’est ici l’apport sensiblement original de l’auteure, qui propose une simplification / interprétation du réel dans sa composition colorée, un résumé des couleurs d’un objet matériel décoratif intéressant.

Essai du ColorReader : capturer des couleurs sur le terrain

Source : Jim Lennon Photographer
175-H2 Commerce Drive Hauppauge NY
631-617-5872

La société américaine DataColor, spécialisée dans les outils numériques pour la mesure et le calibrage des couleurs, propose depuis peu un outil original de mesure autonome des couleurs, le ColorReader, sorte de petite sonde portable. Elle existe en deux versions, avec ou sans écran d’affichage, la première nécessitant la connexion avec un smartphone (via bluetooth) pour afficher les couleurs mesurées.

Le produit est destiné surtout aux concepteurs et architectes d’intérieur qui veulent retrouver facilement la couleur d’un objet, d’un mur, d’une boiserie, dans les catalogues et nuanciers professionnels (RAL, NCS, etc.). L’application pour smartphones permet, au-delà du simple affichage des couleurs, de créer, de sauvegarder et de diffuser des palettes.

L’intérêt pour le concepteur graphique est assez évident, même si indirect : pouvoir saisir des couleurs et des gammes colorées directement “sur le terrain”, sans avoir à scanner ou à photographier des objets (livres, reproductions ou œuvres d’art), sans avoir à se préoccuper des réglages de l’éclairage et du calibrage des appareils de prise de vue. Certes, la mesure est un peu approximative à cause de la taille de l’ouverture de mesure de l’appareil (environ 5mm), mais elle est rapide et pratique.

Pour tester son utilisation dans le cadre de la recherche de gammes colorées issues de livres d’art, nous avons voulu extraire des gammes de quelques œuvres de F. Kupka (1871-1957), à partir du “Carnet d’Expo” publié par Gallimard et la RMN en 2018 à propos de l’exposition actuelle au Grand-Palais.

La gamme jaune – 1907

Le premier tableau de l’ouvrage se prête particulièrement à l’exercice de la recherche d’un assemblage de couleurs, il s’agit d’un travail quasi monochromatique, La Gamme Jaune, produit en 1907 et exposé en 1910.

Selon les spécialistes, il s’agit d’une référence directe au travail descriptif et systématique d’Eugène Chevreul (1864).

La mesure par le ColorReader, en prenant soin de placer l’objet sur des zones à peu près homogènes, donne la gamme simplifiée suivante :

#7a5734
#d58e35
#d9ac2d
#b9a52e
#c4b45d
#b6a680
#937246
#d9a038

Naturellement, l’ordre et surtout la proportion des couleurs ne sont pas forcément ceux du tableau (qui peut être “lu”, de toutes façons, différemment par chacun), mais on retrouve ici les couleurs de l’artiste dans une traduction trichromatique pour écran.

L’analyse du tableau avec l’outil de synthèse colorée permet de mieux visualiser les proportions et les relations entre les différentes couleurs :

Plans par couleurs (Femme dans les triangles) – 1910-1911

Le tableau suivant reprend certaines des tonalités jaunes du précédent et joue là encore explicitement sur les tons pour les assembler dans une sorte de clair-obscur modulant les transparences.

La lecture par le ColorReader nous donne une série de mesures assez fines :

#345242
#3a3732
#2c3b45
#484433
#72583c
#86743e
#948c7b
#939c6d
#b96f3c
#d6833a
#d5ac5e
#d3ae75

L’étude avec l’outil de synthèse colorée révèle ce que l’on pressent dans la gamme ci-dessus, un jeu sur la saturation dans les jaunes complété par quelques focalisations en bleu-vert et mauve sombre.

 

Grand nu, plan par couleurs – 1909-1910

Cette œuvre est très colorée, la couleur faisant office de perspective par plans en offrant du relief par le jeu des ombres entre teintes claires et teintes foncées. Chaque teinte marquée semble en effet présente selon plusieurs modalités de luminosité.

#7996b6
#555881
#c8bcb8
#b58b82
#7f5e80
#b9ad7e
#728074
#b7b9c4
#b9ad7e
#b78360

Le ColorReader nous indique les références des teintes, l’outil d’analyse étudie leurs proportions et relations et montre bien les écartes de saturation par teinte :

Dans l’analyse par luminosité, on remarque même des effets de “crochet” dans les bleus et les verts, des dégradés de luminosité jouant sur une faible variation de teinte, peut-être dus à la superposition de touches transparentes et à l’effet de la texture de la toile :

 

Le Miroir Ovale – 1909-1910

Dans cette dernière toile Kupka nous offre de nouveau un jeu sur la teinte et la luminosité, avec le reflet d’un personnage dans des tons de vert dont les ombres sont rouges violacées, accompagné de taches lumineuses marron-orange clair.

Le ColorReader nous propose la gamme suivante :

#b59861
#9fb075
#7b965d
#2d6e6b
#146762
#86aea5
#48858a
#64749d
#4e415d
#626172
#623a4a

L’analyse des proportions et relations colorées indique que, plutôt qu’une juxtaposition de “plaques” colorées, l’artiste utilise en fait avec le jeu des touches une gamme quasi-continue de teintes de l’orangé au mauve-bleu en passant par tous les verts (seul le mauve-rosé semble avoir été l’objet d’un mélange de coloris séparés) :

 

Au final, le ColorReader, comme outil d’échantillonnage sur le terrain, pour reprendre le vocabulaire des naturalistes, est un très intéressant complément de la boîte à outils de l’amateur de couleurs. En utilisant sa capacité à traduire rapidement, puis stocker une couleur repérée par le ou la chercheur.e, ainsi que l’expérience de ce dernier ou cette dernière pour sélectionner visuellement les teintes à mesurer, on peut facilement se constituer des palettes ou en extraire depuis des représentations matérielles, physiques ou des objets “naturels”. Il faudra d’ailleurs tester, dans un prochain billet, cette possibilité sur des teintes véritablement naturelles cette fois.

La nomenclature Werner rééditée

En passant

Avant l’existence des palettes de couleurs référencées, souvent présentées sous la forme d’éventails colorés, un des moyens les plus utilisés pour attribuer un nom et une valeur à une couleur consistait à la comparer avec celles reproduites dans un ouvrage spécialisé : la nomenclature Werner’s, du nom du géologue allemand qui en a eu l’idée, publiée par Patrick Syme, un peintre écossais, en 1821.

Cet ouvrage a connu un succès certain auprès des scientifiques “de terrain” du XIXe siècle, le plus célèbre de ses utilisateurs ayant été Charles Darwin, qui disposaient ainsi d’un moyen de décrire précisément les couleurs de leurs spécimens au moment de leur observation ou récolte. Les peintres et décorateurs s’en sont aussi beaucoup servi car l’auteur décrit comment recréer les couleurs en mélangeant les teintes de base et propose une organisation structurée des couleurs selon ces principes.

L’ouvrage est disponible librement en ligne dans les rayons de Archive.org, mais il a aussi été réédité de belle façon par Smithonian Books.

A propos de la palette “arc-en-ciel” favorisée par les climatologues

Une palette toujours considérée comme néfaste

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Modèle climatologique, Levi Cowan, 2015

La palette dite “arc-en-ciel”, qui consiste à balayer toutes les teintes avec une même intensité pour représenter un phénomène quantitatif (qui varie souvent dans une seule dimension), est depuis longtemps utilisée par certains scientifiques, particulièrement en climatologie.

Cette palette se moque évidemment de la (forte) capacité de la couleur (teinte) à transmettre l’idée de différence, de distinction, et semble croire que le lecteur sera capable de lire une gradation, une variation progressive de la valeur du phénomène alors que les teintes parcourent progressivement l’arc-en-ciel.

Ces deux suppositions vont bien sûr à l’encontre des enseignements de la sémiologie graphique et de la psychologie cognitive de la perception. Elles sont évidemment très préjudiciables pour les personnes atteintes d’un déficit de perception des teintes (approximativement 8% de la population masculine et 0,5% de la population féminine).

Ces pratiques ont été dénoncées spécifiquement par plusieurs collègues :

L’outil de synthèse colorée présenté dans ces pages permet d’illustrer clairement les problèmes posés par ce mode de représentation.

Illustration avec l’outil de synthèse colorée

L’image utilisée pour cet exemple a récemment fait parler d’elle car il s’agit d’un modèle des anomalies de températures dans le monde pour la journée du 25 février 2015, par rapport aux moyennes calculées sur la période 1981-2010. On y voit clairement la vague de froid qui frappe l’est des États-Unis depuis quelques jours, que certains pourraient tenir comme preuve à l’encontre de l’idée du changement climatique.

On en trouve la version originale sur le site de l’auteur des modélisations, Levi Cowan.

Analysée en mode HLS, cette carte donne le résultat suivant :

Carte climat analyse HLS

Mode HLS

Les paramètres utilisés sont :

  • Échantillonnage : 10 pixels
  • Seuil de détection des couleurs : 6
  • Espace colorimétrique : CIELab (rgb)
  • Coef. d’agrandissement des symboles : 160%

Climato 3D

Analyse en 3D

L’image produite montre nettement des alignements de teinte, qui plus est avec des tailles de symboles graduées (les phénomènes extrêmes de température sont heureusement peu fréquents et peu étendus). Ce qui pose problème, c’est bien sûr que l’on peut compter quatre alignements, deux importants et deux plus faibles, selon des sens de progression parfois opposés, alors qu’il ne s’agit que d’une variable monodimensionnelle (avec certes deux sous-composantes : positive et négative).

On se rend compte, enfin, que la gamme des verts a été oubliée de cette palette, peut-être pour réduire l’effet disparate d’une variation complète dans la gamme des teintes ?

Article dans la revue du Comité Français de Cartographie

Lien

La revue du CFC, dans sa dernière livraison de décembre 2014, publie les actes des rencontres “Enseigner la Sémiologie Graphique” qui se sont déroulées en avril dernier à Montpellier.

La communication présentée par votre serviteur (L. Jégou) est disponible en ligne :

Une approche esthétique pour l’enseignement de la composition des gradients colorés en cartographie thématique.

(avant de l’être directement sur le site du CFC).

Aide de l’outil de synthèse colorée

L’outil de synthèse colorée, dans sa v2, a pour objectif de produire une représentation graphique, 2D ou 3D, qui permet d’analyser l’utilisation des couleurs dans une image.

Cette analyse se base sur :

  • une décomposition des couleurs en leurs composantes de Teinte, Saturation et Luminosité (TSL ou HSL en anglais),
  • leur regroupement en ensembles de couleurs proches,
  • puis en la représentation graphique par symboles proportionnels des quantités de pixels de chaque ensemble (En 2D, la superposition des symboles se fait dans l’ordre décroissant de taille pour éviter les masquages).

Principe de l’analyse :

  1. Dans le cadre n°1, cliquer sur le bouton pour choisir une image sur votre ordinateur. (L’outil est une page html qui va travailler dans votre navigateur, rien n’est envoyé sur le serveur).
  2. Une première analyse est réalisée, avec les paramètres par défaut.
  3. Vous pouvez modifier les paramètres pour varier ou améliorer l’analyse (cf. les descriptions d’utilisation en 2D et en 3D).

Description des paramètres

  • Écart d’échantillonnage

L’outil utilise un échantillonnage régulier des pixels de l’image pour accélérer le traitement qui pourrait être long. Pour qu’une proportion plus grande de l’image soit analysée, réduisez ce paramètre (mais attention à l’augmentation des temps de traitement).

  • Seuil de différence

Le principe de base de l’analyse est de regrouper les couleurs trouvées en des ensembles de valeurs proches, selon leurs 3 composantes (selon le type d’espace colorimétrique, de mode de définition de couleurs, utilisé, cf. ci-dessous). Ce paramètre permet de regrouper les couleurs dont la différence de valeur est inférieure au seuil fixé.

  • Couleurs principales à exclure

Dans le cas d’une image avec un fond occupant une large surface (par exemple une carte sur fond blanc), il est possible d’enlever la (ou les) couleur(s) de ce fond de la représentation du résultat de l’analyse.

  • Espace de couleurs de travail

La mesure des différences entre la couleur du pixel examiné et celles des groupes déjà trouvés dans l’image s’effectue en calculant la moyenne des différences des composantes des couleurs. Ces composantes diffèrent selon l’espace colorimétrique choisi, c’est-à-dire le moyen de définir informatiquement une couleur.

Dans l’outil, quatre espaces sont disponibles :

  • YUV : ce système sépare luminance (Y) de chrominance (U et V), il est notamment utilisé pour la télévision. Les trois composantes prennent des valeurs entre 0 et 255.
  • HSL : Teinte (sur 360), saturation et luminosité (sur 100).
  • CieL*a*b* et CieL*u*v : modèles établis pour mieux prendre en compte les spécificités de la vision humaine des couleurs. Composantes entre 0 et 255. Les calculs sont plus longs dans ces espaces (mais plus justes).
  • Luminosité min et max

On peut ici réduire l’intervalle de travail lorsque l’on veut restreindre la représentation à une partie seulement de l’image du point de vue de sa luminosité, pour la rendre plus lisible.

  • Contours des cercles

Les cercles colorés de la représentation en 2D peuvent être dessinés avec un contour de luminosité contrastée, pour mieux les distinguer lorsqu’ils sont très clairs ou superposés à d’autres cercles.

  • Libellés des axes

Ce paramètre permet de gérer l’affichage du libellé des axes sur la représentation en 2D.

  • Taille des symboles

On peut ici choisir un pourcentage de modification de la taille des symboles.

  • Axes en 2D

Dans la représentation en 2D, il faut choisir lesquelles des 3 composantes seront réparties sur les 2 axes disponibles (la troisième étant perdue).

  • Type d’analyse

On détermine ici entre une analyse de toute l’image ou seulement des points d’une ligne (a dessiner sur l’image par deux clics sur ses extrémités).

  • Couleur (de référence) du groupe

Cet important paramètre permet de sélectionner quel sera l’indicateur statistique pour calculer la différence de couleur entre le pixel en cours d’analyse et les groupes de couleurs déjà formés précédemment : la moyenne ou la médiane des groupes. L’utilisation de la médiane allonge un peu le temps d’analyse.

  • Opacité

On peut ici choisir d’utiliser des symboles transparents, avec une opacité inférieure à 1.

Fonction du remplacement de la couleur

Avec le panneau n°4, l’outil propose une fonction de remplacement de tout un groupe de couleurs par une couleur choisie.

  1. cliquer sur le bouton “choix de la couleur”
  2. cliquer dans la représentation en 2D sur le groupe de couleurs à remplacer
  3. choisir la couleur de remplacement en cliquant dans le rectangle (dont la valeur par défaut est “ffffff”, soit blanc).
  4. cliquer sur le dernier bouton “remplacer la couleur” pour obtenir une image PNG du résultat.

Exportation de la représentation

Le panneau n°5 permet enfin d’exporter la figure résultat de l’analyse sous la forme de :

  • fichiers PNG (pixel) ou SVG (vecteurs) pour l’analyse en 2D
  • fichier PNG pour l’analyse en 3D.

 

 

Exemple commenté d’utilisation : Van Gogh, Fritillaires dans un vase en cuivre, 1887

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Fritillaires 1887

Van Gogh, Fritillaires, 1887

Ce tableau est une œuvre de V. Van Gogh (1853-1890) réalisée en 1887 à Paris, alors que le peintre étudie les idées néo-impressionnistes de Paul Signac (1863-1935), notamment en ce qui concerne sur la couleur.
On peut en trouver une reproduction numérique de bonne qualité sur le site Wikipedia Commons. Cette peinture est exposée au Musée d’Orsay à Paris, qui en fait une présentation commentée.

Cette œuvre est particulièrement intéressante ici pour son utilisation des contrastes et des oppositions de couleurs, que nous allons pouvoir analyser et représenter visuellement avec l’outil de synthèse.

A première vue, le contraste coloré voulu par l’auteur se divise donc en deux applications :

  • un contraste de luminosité, entre des fleurs éclatantes, le reflet du vase et les ombres ;
  • un contraste de teinte, entre des rouges-orangés et des bleus-violacés.

L’analyse de l’image avec les paramètres par défaut, HSL en en 2D, nous donne le résultat suivant :

Analyse VVG Fritillaires 1

Analyse avec les paramètres par défaut

La disposition angulaire des couleurs indique la présence d’une opposition orangés / bleus de saturations assez variées, ainsi que l’utilisation de verts moins diversifiés, dont la saturation maximale reste à un niveau moyen. La dimension des symboles et leur confusion centrale (superposition) ne permet pas d’aller bien plus loin dans l’analyse, il faut donc affiner les paramètres de la représentation.

Nouveaux paramètres :

  • Écart d’échantillonnage 40 (pour prendre en compte plus d’échantillons)
  • Seuil de différence entre groupes : 10 (pour des groupes de couleurs plus précis)
  • Espace de travail : CieL*a*b (pour une meilleure prise en compte de la perception visuelle)

Analyse VVG Fritillaires 2

Analyse avec des paramètres plus adaptés

Par rapport à la représentation précédente, on obtient une image plus précise, plus lisible, mais il reste tout de même un grand nombre de superpositions au centre de la figure (beaucoup de couleurs peu saturées). On voit par exemple que la ligne d’oppositions principales orange / bleu se complète certes d’un groupe de verts moyens mais aussi d’une ligne de jaunes de saturations variées, qui ne se retrouve pas dans la teinte opposée (les bleu-verts). Cependant, les différences de luminosité sont masquées par le type de représentation qui, par défaut, présente la saturation sur le second axe.

Pour aller plus loin, on peut donc regarder comment cette répartition des teintes se réalise quand on prend en compte la luminosité à la place de la saturation des couleurs.

Analyse VVG Fritillaires 2

Analyse en mode HLS

La dispersion des couleurs sur l’axe de la luminosité semble aussi assez réduite, mais comme elle se trouve dans un intervalle autour de valeurs moyennes, on obtient un anneau de teintes qui permet de les distinguer plus facilement. Cela peut être le résultat d’une photographie trop peu contrastée de l’œuvre. Cette nouvelle figure montre, de plus, qu’il existe un “pont” une liaison entre les bleus et les verts ainsi que quelques teintes violacées, auparavant perdues dans la superposition des couleurs.

Comment faire pour éviter ces superpositions qui gênent la lecture ? Deux solutions :

1. Réduire la taille des symboles (mais ils risquent d’être très petits)

Analyse VVG Fritillaires 3ter

Réduction des symboles à 4%

2. Utiliser la transparence (mais les couleurs vont se mélanger)

Analyse VVG Fritillaires 3bis

3. Utiliser la représentation en 3D

 

Analyse VVG Fritillaires HLS 3D

3D HSL vue de dessus

La représentation 3D par défaut vue de dessus correspond à l’image 2D, pour en faciliter l’utilisation.

Analyse VVG Fritillaires HLS 3D

3D HLS vue de côté

En faisant pivoter cette représentation selon l’axe des X on obtient une meilleure lisibilité des 3 composantes colorées :

  • la teinte est comme précédemment matérialisée par l’angle
  • la luminosité par la distance horizontale à la ligne centrale
  • la saturation par la position verticale sur l’axe Z (en bleu, vertical ici)

La représentation complémentaire en HSL apporte des précisions utiles :

Analyse VVG Fritillaires HSL 3D

Analyse 3D HSL (zoom)

On peut ici faire des remarques supplémentaires :

  • les rouges sont généralement moins denses et moins lumineux que les jaunes, formant un gradient en éventail.
  • les bleus sont plus isolés dans les teintes, on voit peu de teintes intermédiaires vers les verts et les violets.
  • les verts se lient aux rouges par les densités et luminosités faibles, ils s’étendent peu vers les fortes luminosités mais varient quelque peu de teinte.
  • un violet nettement délimité, présent en trois valeurs de luminosité non dégradées.
  • une forme en cône inversé sur la représentation HSL, qui indique une relation entre faible saturation et faible luminosité. Plus la couleur est claire, plus elle sera dense, dans ce tableau. Le contraste de luminosité annoncé est donc bien lisible et se double d’un contraste de densité qui est lié.

Le fait de visualiser les trois composantes colorées en même temps, à l’aide d’une interface utilisateur qui permet de varier l’angle et la position de l’observation de manière précise et interactive, offre donc un moyen plus complet pour l’analyse des proportions et des relations colorées d’une image.