что это и почему она так важна?

Поделиться статьёй:

При выборе фотоаппарата нужно учитывать множество нюансов, обращать внимание на каждую деталь. И далеко не последнюю роль в процессе выбора играют именно характеристики матрицы, которой оснащена камера. Что же представляет собой эта самая матрица и почему она так важна? Давайте это выясним! 

Содержание статьи:

 Общее представление о матрице фотоаппарата 

Если вы посмотрите в объектив камеры, вы легко найдете матрицу: видите блестящий прямоугольник в самом центре объектива? Да, это она и есть.

Матрица является важнейшим элементом фотокамеры, отвечающим за то, какое изображение мы получим в результате съемки. 

По сути она представляет собой микросхему, которая состоит из светочувствительных элементов. Когда на нее падает свет, начинается формирование электрического сигнала определенного уровня интенсивности, который зависит от степени яркости света. При съемке она фиксирует свет, который впоследствии преобразуется в фотографию. 

Кстати, количество мегапикселей, которое имеет фотокамера, также зависит именно от матрицы и может колебаться от 0.3 до 10 и более (чем дороже и качественнее фотоаппарат, тем больше мегапикселей он имеет).

Изначально матрица создает монохромное (ч.б) изображение. В цветное оно преобразуется благодаря светофильтрам, которыми покрываются ее составные части.

Особенности строения матрицы

Что касается структуры матрицы, то она является дискретной и складывается из множества частей, в совокупности преобразующих падающий на нее свет. Один фотодиод в составе создает один пиксель фотографии.

Как вы наверняка знаете, каждое цифровое изображение представляет собой что-то вроде мозаики, состоящей из множества точек, которые в совокупности и являются фотографией. Изображение не «распадается» именно потому, что этих точек очень много и они имеют высокую плотность расположения относительно друг друга. Вполне логично предположить, что если бы плотность их расположения была ниже, мы бы увидели, как изображение распадается на эти самые точки, и это было бы наглядной демонстрацией дискретного характера структуры матрицы.

Матрица как альтернатива пленки

В те времена, когда цифровой фототехники еще не существовало, светочувствительным элементов, выполняющим функции матрицы, была пленка. Если проанализировать устройство пленочных и цифровых фотоаппаратов, можно увидеть, что существенных отличий между ними не так уж много. Основным отличием как раз и будет схема приема и преобразования света.

Как именно происходит процесс приема света в фотокамере с пленкой? В тот момент, когда фотограф нажимает кнопку спуска, затвор открывается, в результате чего пленка принимает свет.  До того, как затвор вновь закрывается, идет химическая реакция, а ее итогом является формирование фотографии. 

Как вы можете заметить, процесс создания фотоснимка был совершенно иным, и в современных фотоаппаратах матрица выполняет именно функцию пленки, то есть генерирует изображение. Они выполняют совершенно одинаковые функции, разница состоит лишь в технике их выполнения и в хранилище созданного изображения, которым в первом случае выступает пленка, а во втором — карта памяти фотоаппарата. 

Характеристики матрицы

Необходимо понимать, что матрицы бывают совершенно разными по качественным показателям. В этом вопросе важным сигналом будет цена: в том или ином ценовом сегменте матрицы имеют определенный уровень качества. Будьте готовы к тому, что бюджетные варианты фотоаппарата вряд ли будут обладать высококачественной матрицей. Поскольку матрицу можно смело назвать сердцем камеры, не стоит экономить при выборе. Вы ведь хотите, чтобы ваши снимки были на высоте? Тогда остановите свой выбор на фотоаппарате, оснащенном качественной матрицей. 

По каким параметрам следует выбирать матрицу?

1. Размер
2. Разрешение
3. Соотношение сигнал-шум
4. Уровень светочувствительности
5. Динамический диапазон

Итак, рассмотрим первый параметр из нашего списка, а именно — размер матрицы. Его определяет величина пикселей, а также плотность их расположения относительно друг друга. Меньшая плотность расположения пикселей дает меньший уровень нагрева матрицы и более сильное соотношение сигнала и шума, которое создает более четкую фотографию. 

Учтите, что именно размер матрицы является ее главной характеристикой. При выборе на него нужно обратить особое внимание. 

Что же обеспечивает размер матрицы и почему он является таким важным параметром?

Итак, размер матрицы диктует:

1. Уровень шума фотографии
2. Глубину и насыщенность ее цвета
3. Динамический диапазон
4. Размер фотокамеры

Больший размер матрицы обеспечивает:

1. Низкие показатели шума на фотографии. Матрица, имеющая большую поверхность, принимает больше света. Это будет сопряжено с меньшим нагревом, меньшей погрешностью в процессе квантования, соответственно, меньшим уровнем воздействия нежелательных шумов. Чем больше физический размер матрицы, тем меньше посторонних шумов будет на снимке, даже если съемка осуществляется при низком уровне освещения. Если говорить проще, фотография не будет пестрить лишними точками, точно не способствующими эстетике снимка. 
2. Широкий динамический диапазон
3. Насыщенные, глубокие цвета снимка

Глубина цвета является показателем, который определяет возможность камеры идентифицировать любые метаморфозы цвета, даже самые незначительные. Это особенно ценно для фотографий однотонных пейзажей, не имеющих резких цветовых переходов. Большая матрица способна уловить даже самый незначительный цветовой переход, в то время как маленькая не имеет такой возможности. 

Единственный недостаток, с которым придется смириться при выборе большой матрицы, это размер самой камеры. Чем больше матрица, тем больше размер камеры. Строго говоря, это вряд ли можно считать серьезным недостатком, учитывая широкий спектр преимуществ, которые дает матрица большого размера. 

Виды матрицы

Он определяет способ работы матрицы.

На этом основании матрицы делят на 2 технологии:

1. CMOS
2. CCD

Конечная цель является одинаковой: накопление света. Разница в том, что является элементом, составляющим структуру. В первой технологии это диод, а во второй — транзистор. 

Если говорить о качестве фотографий, то плюсом CCD-технологии были более приятные глазу цвета, а CMOS-технология выгодно отличалась гораздо меньшим уровнем шума. 

В наше время подавляющее большинство камер оснащено матрицей CMOS. 

Чувствительность матрицы

Она является очень важным параметром. Чем большую чувствительность установить, тем больше возможность зафиксировать на фотографии плохо освещенные объекты. Но при таких условиях будут также увеличиваться нежелательные шумы. 

Параметр IS0 является эквивалентным показателем чувствительности. 50 — самый низкий показатель чувствительности, при котором чистое фото не подвергается разрушению шумом. 

Сигнал-шум

Это параметр, который находится в непосредственной связи с чувствительностью.  Он определяет уровень света и шумов на снимке. 

Нужно помнить, что любое фото имеет определенный показатель шума. Светочувствительность характеризуется тем же. Она не может иметь статичных показателей. Они будут меняться, и эти изменения зависят от условий съемки. 

Даже если свет совсем отсутствует, фотодатчик все равно продемонстрирует в итоге определенное значение. Как раз это и является шумом. Чтобы получить качественную фотографию, сигнал должен побороть помехи на определенном уровне. Это явление и носит название «сигнал-шум». 

Чтобы фотография получилась четкой и не имела нежелательных шумов, нужно правильно настроить фильтры, чтобы они не пропустили эти помехи. 

Если увеличивать уровень чувствительности матрицы, действие фильтра будет ослабевать, чтобы поймать слабый сигнал. Но одновременно с этим на снимке отразятся и шумы. Поэтому, чтобы не нужно было усиливать чувствительность, необходимо правильно настроить выдержку. 

Что нужно сделать, чтобы ослабить помехи?

Чтобы уровень шума был минимальным, необходимо настраивать минимальную чувствительность матрицы. Однако эта возможность напрямую зависит от того, позволяет ли это выдержка камеры. 

Если же требуется уменьшать выдержку, то одновременно с этим необходимо увеличивать чувствительность, что в свою очередь приведет к увеличению уровня шума. Определенное значение приведет к тому, что шумы станут видны на снимке. Потому при съемке выбор стоит между уменьшенной чувствительностью и уменьшенным временем выдержки. 

Все это говорит в пользу выбора камеры с большим размером матрицы, позволяющего снижать уровень шума и уменьшать выдержку, чтобы снимать объекты в движении без ущерба качеству изображения.

Разрешение матрицы

Этот параметр для многих является очень важным при выборе камеры. Так ли это? Попробуем разобраться. 

Размер пикселя является очень важным параметром, и вот почему это так: когда пиксель больше по размеру, он способен «поймать» больше света. Матрица подобного типа будет давать меньшее количество шумов.  

Если матрица имеет большее разрешение, то размер пикселей, которые ее составляют, меньше, а это стимулирует нагрев и поднимает уровень шумов.

Отличительные черты размера пикселя:

1. Уровень шумов. Как уже было сказано выше, меньший размер пикселя предполагает высокий уровень шумов.
2. Уровень шевеления. Чем меньше размер пикселя, тем выше его чувствительность к дрожанию и смещению камеры. 
3. Высокие требования к объективу камеры. Чем меньше размер пикселя, тем более высокая разрешающая способность объектива потребуется для качественных снимков.
4. Чем больше разрешение фотоаппарата, тем большие возможности должен иметь компьютер, который будет обрабатывать снимки. Если вы хотите получить от съемки отличный результат, но не занимаетесь фотографированием в RAW, то вам предстоит довольно продолжительная и непростая работа в фоторедакторах на компьютере. А при редактировании снимков в очень высоком разрешении, например, составляющем 24 мегапикселя и выше это и вовсе может стать очень сложной задачей. 

Динамический диапазон матрицы

Он устанавливает максимальный диапазон яркости фотографии. Каждый из пикселей, составляющих матрицу, имеет свой уровень яркости. Функцией динамического диапазона является идентификация широты яркого участка снимка, который способен охватить фотоаппарат без ущерба качеству наиболее темных и наиболее ярких частей кадра. 

Динамический диапазон является статичной характеристикой матрицы. Его невозможно изменить. Правда, есть возможность сделать его более узким, если повысить чувствительность ISO, но это далеко не всегда сможет решить проблему. Строго говоря, это даже нежелательно. 

Когда фотоаппарат не справляется с трудными условиями съемки, например, если снимать нужно против солнца, мы получаем на фотографии слишком сильные контрасты, которые действительно режут глаз. При взгляде на такие фотографии даже непрофессионал вынесет кадру строжайший вердикт и, конечно, будет совершенно прав. 

При таких результатах съемки говорят, что динамический диапазон матрицы не справляется с условиями, в которых ведется съемка. Обычно для исправления этих недостатков нужно менять компоновку кадра, прибегать к разного рода профессиональным хитростям, которые сгладят досадные несовершенства, словом, делать все то, что с динамическим диапазоном фотоаппарата совершенно не связано, поскольку, как мы уже упомянули выше, менять его показатели невозможно, поскольку они статичны. 

Поделиться статьёй:

Как проверить матрицу фотоаппарата на битые пиксели: с чего начать

Проверка зеркального фотоаппарата при покупке

В начале февраля я писал о том, как выбрать зеркальный фотоаппарат. Допустим выбор модели уже сделан и вы собираетесь в магазин. В этой статье я как раз хочу описать процесс проверки камеры непосредственно в магазине.

Еще раз хочу напомнить, что практически всегда покупка зеркалки — это покупка «тушки» и объектива. И тестирование делится на четыре этапа, сначала мы осматриваем камеру, потом объектив, затем надеваем его и тестируем уже включенную камеру, и только если все устраивает переходим к тестам «сборки».

Вопросы проверки объектива оставим другой статье, а тут будут даны основные рекомендации для тушки.

Обратите внимание

Итак, вы пришли в магазин, сразу нужно настроиться на неторопливый, спокойный выбор. Покупка не из дешевых, если что-то не работает, то в 90% случаев придется идти в гарантийную мастерскую (продавец не заменит товар просто так), поэтому лучше все осмотреть и проверить до оплаты.

Проверка внешнего вида фотоаппарата

Первое, на что нужно обратить внимание — это внешний вид камеры. Желательно, чтобы вы были первым, кто берет ее в руки, т.е. не должно быть отпечатков пальцев, пыли, на экранах должны быть защитные наклейки.

Довольно часто может быть, что продавцы уже показывали камеру. Это не повод требовать новую, нужно просто чуть более внимательно ее тестировать, возможно в ней есть какие-то дефекты и кто-то отказался ее покупать, а возможно просто хотел подержать в руках.

При осмотре обращайте внимание на возможные царапины и сколы, их быть не должно вовсе. Все винтовые соединения должны быть без следов отвертки на шляпках.

Двигающиеся детали (дверки для отсеков карт памяти и аккумулятора) должны без проблем открываться и плотно закрываться, уплотнения на их внутренних частях должны быть на месте. Ничего не должно люфтить и скрипеть.

Стоит внимательно осмотреть резиновые накладки в области хвата, чтобы они не отклеивались.

Включение и проверка матрицы

Если с внешним видом все номально, то можно установить объектив и включать камеру. Заранее убедитесь, что аккумулятор новый, на его контактных площадках не должно быть царапин.

Первое, что нужно сделать — проверить матрицу камеры на «битые пикселы». Для этого в ручном режиме (М), с отключенным автофокусом, не снимая крышки с объектива, делаем снимок с выдержкой несколько секунд и ISO 400.

Важно

Загружаем результат на компьютер, на экране камеры мы скорее всего не заметим проблему, увеличиваем до 100% и внимательно осматриваем все поле фотографии на предмет «холодных» или «горячих» пикселов.

Если они есть, то на равномерном черном фоне будут заметны белые или цветные точки. Такой фотоаппарат нужно сразу менять.

Пример битых пикселов

Практически все продавцы будут настаивать на том, что такие пикселы есть на любой матрице, любого фотоаппарата. Это не так. При наличии битых пикселей, их скрывают при помощи прошивки камеры. Эту процедуру делают еще на этапе производства и в магазине матрица должны быть «чистой».

В принципе, вы можете обратиться в сервис и там так же скроют дефекты, вот только зачем делать лишнюю работу и тратить свое время.

Если «битые» пикселы расположены на переферии кадра, то можно и смириться с этим, но подумайте, нужны ли вам подобные артефакты на всех без исключения фотографиях.

Проверка органов управления и экранов камеры

Если с матрицей все в порядке, то следующим этапом тестирования будет проверка абсолютно всех кнопок, колесиков и рычажков на камере. Не стесняйтесь спрашивать у продавца, для чего нужна та или иная кнопка. Особое внимание уделите джойстику, он должен без проблем обрабатывать нажатия во все стороны.

Очередным пунктом является проверка основного экрана. Опять же на нем не должно быть негорящих или постоянно светящихся каким-либо цветом точек. Затем переходим к верхнему вспомогательному экрану, если он есть конечно. Ситуация аналогичная, должны выводится все символы. И не забудьте проверить подсветку этого экранчика.

Последний пункт — видоискатель, в нем не должно быть видно пыли, пузырьков, царапин и т.п., должны нормально показываться все индикаторы точек фокусировки.

Проверка электроники фотоаппарата

Совет

Последним пунктом проверки является тестирование электроники фотоаппарата. Скорее всего тут никаких проблем не будет, но лучше лишний раз убедится в полной работоспособности камеры.

Сделайте в автоматическом режиме несколько снимков. Прежде всего нужно проверить работу баланса белого, экспозамера и автофокуса в разных условиях, скажем сделать снимок в помещении и из окна. Баланс белого не должен быть слишком смещен в сторону теплых или холодных оттенков.

Экспозиция должна быть более-менее ровной, не должно быть сильных пересветов и совсем уж мертвых теней. Автофокусировка сильно зависит от объектива, поэтому тут проверяем просто саму работу системы, не должно быть явных промахов как в теле-, так и в широкоугольном положении.

Проверка электроники это скорее субъективное действие, если в целом качество фотографий вас устраивает, то скорее всего камера работает нормально.

Обязательно откройте сделанные фотографии на компьютере, чтобы проверить запись на карту памяти, на них не должно быть никаких артефактов.

На этом проверка зеркального фотоаппарата закончена. Остается проверить объектив и их совместную работу. О том, как это делается в одной из следующих статей.

Мне нравится!

Источник: http://www.xela.ru/proverka-zerkalnogo-fotoapparata-pri-pokupke/

Матрица, битый пиксель, ведущее число, ресурс затвора

Как проверить матрицу на битые пиксели?

О том как проверить матрицу на битые пиксели я рассказывал в с татье Цифрозеркалка, тест зеркальной фотокамеры. Прочитайте статью, и если возникнут вопросы – не стесняйтесь писать вопросы в комменты, с радостью отвечу.

▲

Можно ли очистить матрицу от битых пикселей?

На текущий момент нет технологии которая могла бы очистить матрицу от битых пикселей. Возможно, с развитием цифровых технологий, такая возможность появится, остаётся лишь на это надеяться.

▲

Что такое правило золотого сечения?

Правило золотого сечения – это правило построения композиции в изобразительном искусстве.

Существует множество правил золотого сечения, но наиболее применяемое – это, так называемое, правило третей, с помощью которого можно правильно строить композицию.

Но эти правила, как и всякие другие правила, частенько игнорируют и нарушают. Правила золотого сечения применяются также в веб-дизайне, но там есть некоторые особенности связанные с юзабилити.

▲

Как правильно кадрировать фотографию?

На этот вопрос нет однозначного ответа. Каждый автор вправе выбирать варианты кадрирования исходя из собственного вкуса, и виденья. Поэтому, здесь нет каких-то универсальных рецептов, это творческий процесс, который неподвластен шаблонам. При кадрировании нужно придерживаться общепринятых законов построения композиции, остальное – сплошное творчество.

▲

Кто такие фотографы?

Возможно мой ответ кого-то слегка шокирует, но это тоже люди. Люди со своими тараканами в голове. Люди, которые очень похожи на обычного землянина, но обычно эти люди не живут на Земле, а где-то в своём мире, в своем измерении. Они разговаривают на языке, который понятен немногим.

Если вы увидите на улице человека с дорогой фотокамерой в руках, не стоит принимать этого человека за фотографа. Это может быть “китайская подделка фотографа”, которая пытается замаскироваться под настоящего фотографа, купив дорогую камеру. Иногда у настоящего фотографа в руках может оказаться старенькая Советская техника.

И это не потому что у этого фотографа нет денег на дорогущую цифровую технику, а скорей потому, что ему нет разницы чем творить, главное – ЧТО, КАК и ЗАЧЕМ.

▲

Почему у зеркалки ограничено количество спусков затвора?

Это связано с несовершенством технологий на данном этапе развития цивилизации. То есть, производители фототехники пока не нашли тех материалов для своих продуктов, которые могли бы служить вечно. Затвор фотокамеры – нежное и хрупкое изделие, которое из-за своей уязвимости, связанной с несовершенством применяемого материала, не может жить вечно.

Поэтому, не стоит щелкать все подряд направо и налево.Старайтесь каждый спуск затвора делать осознанно, с уверенностью в том, что это действительно стоит того… Тот, кто раньше снимал на пленку, с большей уверенностью спускает затвор в тот или иной момент. Это связано с привычкой к ограничению количества кадров на пленке.

Обычно, когда такие фотографы переходят на цифру, у них остаётся это чувство меры.

Поэтому, процент качественных снимков с одной фотосессии у таких фотографов в разы выше по сравнению с теми кто не прошёл через пленку. Исходя из выше изложенного, 1000 снимков сделанных двумя фотографами с разной подготовкой, это совершенно разные вещи, разное процентное соотношение качества к количеству.

▲

Что такое ведущее число?

Ведущее число – это величина указывающая максимальное расстояние от источника импульсного света до фотографируемого объекта, при условии, что угол направленного света не превышает 20 относительно оси объектива, при которой возможно получить нормально проэкспонированный кадр; обозначается латинской буквой (G). Эта величина является постоянной, за исключением вспышек с функцией зуммирования. Зуммированные вспышки используют переменную мощность светового импульса, что обеспечивает корректное экспонирование объекта съемки при использовании теле/зум объективов.
Ведущее число вспышки обычно привязывают к чувствительности ISO 100, и если чувствительность ISO изменить, следовательно, измениться ведущее число. О том как рассчитать ведущее число при использовании нового значения ISO, например, ISO 160, можете прочитать в статье Вычисляем оптимальную диафрагму.

▲

Влияет ли угол расположения осветителя на ведущее число?

Угол расположения осветителя безусловно влияет на ведущее число. Например, ведущее число вспышки 31 (положение источника света не больше 20° относительно оси объектива), но если этот же осветитель расположить под углом 45° относительно оси объектива, ведущее число снизится до 26. Подробнее об этом рассказано в статье Вычисляем диафрагму, способы расчета.

▲

Кадрирование фотографии – что это и для чего?

Кадрирование фотографии – это обрезка изображения на этапе фотосъемки или на этапе редактирования. Фотографы часто используют кадрирование фотографии при постобработке для исправления ошибок композиции допущенных в момент съемки. Например для того, чтобы правильно расставить акценты в кадре. В момент фотосъемки следует избегать ошибок кадрирования изображения.

Лучше сразу правильно кадрировать (выбрасывать из кадра не нужное) чтобы сохранить оригинальное разрешение снимка. При кадрировании фотографии в графическом редакторе, разрешение снимка снижается в зависимости от величины обрезки исходника.

Также кадрирование изображения необходимо осуществлять при подготовке фотографий к печати в минилабе, указав нужные геометрические размеры файла.

▲

Photomerge, что это?

Источник: http://profoto.lviv.ua/foto-otvety/faq-foto-21-30.php

Как проверить на битые пиксели?

Битые пиксели на экранах цифровой техники – не редкость в наше время. И дело тут не в том, что производители халтурят. Дефекты возникают по ряду причин на производстве.

Процесс производства матриц экранов очень трудоемок, и проверить качество можно только после изготовления. Именно тогда и становится ясно, сколько битых пикселей появилось.

Обычно производители не отбраковывают товар, а относят его к различным категориям качества в зависимости от количества неисправных пикселей. Следовательно, цена такого товара разная.

Но кому хочется иметь телефон, телевизор, монитор или фотоаппарат с неисправными пикселями, которые будут раздражать взгляд? Именно поэтому необходимо иметь знания о том, как проверить битые пиксели прямо в магазине или сразу после покупки.

Как проверить битые пиксели телевизора

Битые пиксели на экране жидкокристаллического телевизора появляются по двум причинам – когда выходит из строя транзистор или когда субпиксель завис в одном оттенке.

В первом случае считается, что вылечить битый пиксель не удастся. Если транзистор сгорел, то его могут только заменить, а это еще та морока. Обычно его просто выжигают лазером, чтобы он был меньше заметен глазу человека. Такой пиксель имеет черный цвет и отлично различим на светлых тонах изображения.

Второй вариант исправим с помощью программ или манипуляций в домашних условиях. Такой пиксель выглядит как цветная точка, которая появляется, если произошел сбой в обработке изображения и пиксель просто-напросто завис на одном цвете.

Обратите внимание

У каждого производителя есть регламент, который четко указывает количество битых пикселей на миллион и класс продукции в зависимости от этого.

Стандартом является 2 белых и черных пикселя и 5 цветных пикселей на миллион рабочих. Такие экраны встречаются на рынке постоянно. Очень редко можно увидеть экраны с меньшим количеством.

Но чтобы определить, не обманули ли вас в магазине, необходимо знать, как проверить телевизор на битые пиксели.

Если вы уже купили телевизор, то в домашних условиях можно проверить пиксели с помощью программ, которые устанавливаются на компьютер или ноутбук, и затем они подключаются к телевизору. Скачать одну из таких программ можно тут.

Если же телевизор вы еще не купили, ту же программу можно записать на флешку и принести в магазин. Однако для этого нужно будет попросить ноутбук у продавцов для проверки, что может быть неудобно и не всегда встречается с энтузиазмом.

Другой способ – это заплатить в магазине мастеру, который проверит вместо вас. Но зачем платить, когда вы сами можете все проверить? Достаточно на экран выводить по порядку определенные цвета.

Белый покажет черные пиксели, черный – белые, разные цвета – другие вариации битых пикселей. Для этого просто надо записать на флешку эти цвета и вставить накопитель в телевизор. После этого проверить не составит труда.

Также можно провести тесты видео и звука на новом телевизоре перед покупкой.

Битые пиксели фотоаппарата

В фотоаппаратах любой человек всегда старается проверить матрицу на битые пиксели. В конце концов, именно от этого зависит, будут на снимках черные или цветные точки, или нет. Особенно это актуально для профессиональных фотографов. Качество их снимков должно быть всегда на высоте. Итак, как же проверить фотоаппарат на битые пиксели?

У зеркального фотоаппарата необходимо сначала отключить шумоподавление, автоматическую фокусировку, установить ручной режим экспозиции, а также сделать чувствительность матрицы почти на минимум. Все это можно посмотреть в инструкции к фотоаппарату.

Без отключения шумоподавления гарантий, что проверка принесет успех, не будет. Чтобы проверить матрицу, необходимо сделать снимки с крышкой объектива с разной выдержкой – 1/30, 1/60, 3 сек. После этого надо будет скинуть снимки на компьютер и рассмотреть их под большим увеличением. Если точек других цветов не будет, то первый этап проверки фотоаппарат прошел успешно.

Важно

Если все же точки есть, то, посмотрев на кадр с выдержкой 1/60 секунды, можно определить количество горячих пикселей. Если их нет, то все нормально.

На кадре с максимальной выдержкой должно быть не больше 5-6 горячих пикселей. Связано это с тем, что сделать матрицу без них по современным технологиям невозможно, но такое количество не является браком.

Ну а если количество пикселей больше пяти на всех уровнях, то это посыл задуматься о выборе другого фотоаппарата.

Битые пиксели монитора

Проверить монитор на битые пиксели проще, чем телевизор, потому что он изначально подсоединен к компьютеру. Достаточно принести всю ту же флешку и загрузить программу проверки вроде этой или скачать ее с интернета.

В любом случае монитор можно проверить в домашних условиях этими простыми способами. Также для тех, кто не хочет делать проверку самому или не понимает в этом ничего, во многих магазинах цифровой техники есть технический отдел, который за небольшую плату сделает все необходимые тесты монитора.

Битые пиксели смартфона

Проверить смартфон на битые пиксели можно еще в магазине, если там есть выход в интернет. Обычно в брендовых или больших магазинах техники мобильные телефоны всегда имеют подключение к интернету, что позволит проверить не только производительность модели, но и скорость интернета.

Чтобы посмотреть битые пиксели, можно скачать простую утилиту на смартфон, с помощью которой и проводят тест. Найти ее легко. В магазинах производителя всегда есть бесплатная версия для этого вроде программы Android Screen Test. Порой даже программа уже установлена на смартфоне с прошлого посетителя, который интересовался тем же.

Источник: https://elhow.ru/kompjutery/vneshnie-pereferijnye-ustrojstva/kak-proverit-na-bitye-pikseli

Самостоятельная проверка ЖК телевизора на битые пиксели

Несмотря на то, что производство LCD панелей не стоит на месте и становится все более совершеннее, а проверка ЖК телевизора на битые пиксели актуальна по сей день.

В свое время у меня уже был негативный опыт приобретения жидкокристаллического дисплея с битым пикселем, правда он был установлен в фотоаппарате, а не в телевизоре, но это в целом не меняет суть проблемы.

В то, уже далекое, время я был излишне доверчив при выборе цифровых устройств и полагался часто на советы и рекомендации продавцов-консультантов. А зря…

Вот так однажды я купил цифровой фотоаппарат и вернулся домой с безграничной радостью от покупки, а в процессе съемки обнаружил на дисплее красную точку, которая была заметна только на черном фоне. Да, многоуважаемый читатель, так проявил себя битый пиксель. Я уже не стану отнимать ваше драгоценное время и расписывать как мне удалось решить эту проблему.

Скажу лишь, то что девушка (продавец-консультант) об этом дефекте знала и преднамеренно демострировала мне качество съемки наводя объектив на товары стоящие на светлом фоне… К счастью, мне удалось его вернуть в магазин с боем и забрать свои деньги.

С тех пор я многому научился и полагаюсь теперь только на свои знания и силы.

 Безусловно есть честные и грамотные продавцы-консультанты, но к сожалению подавляющее большинство из них думает лишь о том как “обуть” покупателя или как бы ему запихнуть какой-нибудь товар, а не о том как развиваться профессионально и быть действительно полезным потребителю.

Ведь порой получить у них качественную консультацию очень проблематично, несут какую-то ахинею считая тебя за дурака… Да и руководители относятся к этому очень халатно и не думают о том, что продавец-консультант – это лицо компании и от его качества обслуживания зависит вернется ли покупатель к ним в магазин или обойдет его десятой дорогой.

В одной из своих публикаций, я уже писал о том как выбрать телевизор SMART TV с технологией ЗD (подробно о том как работает 3D в телевизорах читайте тут) и как выбрать для себя подходящую модель с необходимыми функциями.

А теперь, по просьбе читателей блога, расскажу как проверить LCD телевизор на битые пиксели. Думаю нужно сначала коротко рассказать вам о том, что из себя представляют пиксели, чтобы вы имели общую картину о работе LCD-панели.

Сразу хочу оговорится, что изложенная мною информация о технологии LCD будет носить общий ознакомительный характер, потому что во-первых, в этой публикации мы не рассматриваем создание жидкокристаллических дисплеев, а во-вторых, чтобы донести до вас все тонкости производства LCD панелей нужно писать отдельную статью.

Что такое пиксель в телевизоре?

Создание LCD панели очень сложный процесс и технологий воспроизведения информации на основе жидких кристаллов существует немало.

 Жидкокристаллические дисплеи используются практически во всех цифровых устройствах (компьютеры, телевизоры, фотоаппараты, телефоны, навигаторы…) и в наши дни уже немыслима жизнь без них.

Все эти цифровые устройства с технологией LCD прочно вошли в нашу жизнь, а вместе с ними и вошла проблема первостепенной важности – битые пиксели.

Совет

Основой для LCD технологии послужили жидкие кристаллы, через которые пропускается свет для получения изображения.

Чаще всего наружные слои LCD панели сделаны из стекла, а уже между ними и поляризационными фильтрами размещают тонкопленочный транзистор, панель цветового фильтра, слой жидких кристаллов с типовым модулем подсветки внутри (задняя, боковая…).

Во время работы телевизора свет проходит через слой жидких кристаллов и телезритель видит изображение из пикселей выкрашенные в разные цвета.

Каждый пиксель состоит из трех субпикселей (красного, зеленого и синего цвета) с помощью которых жидкокристаллический дисплей способен различить миллионы цветов и оттенков.

Молекулы жидких кристаллов ведут себя как молекулы жидкого вещества, находясь постоянно в движении, но как и положено кристаллам их ориентация остается не изменой.

Ориентация меняется только под воздействием электрического поля.

Как только это условие начинает выполняться, субстанция в виде жидких кристаллов начинает менять ориентацию, вплоть до выборочного изменения субпикселя. Кристаллы здесь играют роль оптических линз, которые изменяют поляризацию световых волн. По такому принципу работает каждый пиксель в жидкокристаллической панели.

Причины появления битых пикселей

В современных телевизорах как правило используется активная матрица, а количество пикселей в жидкокристаллических дисплеях просто огромно и гарантировать исправность каждого из них просто невозможно. Для того чтобы появился битый пиксель на телевизоре достаточно чтобы управляющий транзистор вышел из строя или субпиксель застрял в одном положении.

В первом случае восстановить черные битые пиксели (неработающий транзистор) собственными силами, без соответствующих навыков и оборудования не получится. Читал как-то, что в заводских условиях можно просто выжечь испорченный транзистор при помощи лазера.

Конечно же, вернуть рабочее состояние такому пикселю не получится, но зато он будет менее заметным для глаз человека. Не знаю насколько это правда… Возможно есть и другое более доступное решение для восстановления такого типа битого пикселя, но я думаю что такой дефектный пиксель не “лечится”.

Обратите внимание

Этот тип битого пикселя имеет вид черной точки и будет особенно виден на экране с белым и светлым фоном.

Во втором случае, дефект битого пикселя можно устранить программным способом или путем физических манипуляций в домашних условиях.

Этот дефект битого пикселя называют “застрявший пиксель” и проявляется он в виде светлой или цветной точки на экране. А вызвано это тем, что субпиксель застрял в одном из положений и светится одним цветом на дисплее.

Как убрать такие битые пиксели я расскажу вам дальше. Кстати, иногда появившиеся битые пиксели могут сами через время исчезнуть.

Причинами возникновения битых пикселей может быть как производственный брак, так и несовершенство технологии. Да, уважаемый читатель, ничего не совершенно в этом мире.

Нужно сказать, что существуют стандарты регламентирующие количество допустимых дефектов матрицы (битых пикселей) при наличии которых цифровое устройство не будет признано браком.

А значит вы его по гарантии или как брак вернуть в магазин не сможете. Поэтому обязательно тестируйте телевизор на битые пиксели при покупке.

Допустимое количество битых пикселей

Определяется допустимое количество битых пикселей на жидкокристаллической матрице с помощью специальной спецификации ISO 13406-2 (в России — ГОСТ Р 52324-2005).

Следует сказать, что этот документ содержит около 150 страниц и регламентирует не только дефектные пиксели, но и определяет ряд других требований таких как степень отражения, уровень яркости и контрастности, читаемость текста, коэффициент заполнения, равномерность подсветки и цветовых заливок, мерцание и блики…

В наши дни все именитые бренды и производители придерживаются стандарта ISO 13406-2, потому что создания жидкокристаллической матрицы очень дорогой и трудоемкий процесс, а протестировать собранную панель на наличие дефектных пикселей можно только после полного изготовления. В связи с этим, производители стараются как можно реже отбраковывать такую продукцию относя ее после теста к одному из четырех классов качества. Сама спецификация  ISO 13406-2 определяет четыре класса (class I, class II, class III или class IV).

Допустимое количество битых пикселей из миллиона по ISO 13406-2

• 1-й класс: не допускает дефектов пикселя  (дорогие и достаточно редкие модели на нашем рынке, а при наличии хотя бы одного битого пикселя вы имеете право на гарантийную замену LCD панели).
• 2-й класс: допускает наличие 2-х дефектов 1 и 2 типов, а также 5-ти дефектов 3 типа (самый распространённый класс ЖК-панелей на нашем рынке).
• 3-й класс: допускается 5 дефектов 1-го типа, 15 – 2-го типа и 50 – 3-го типа.
• 4-й класс: допускается наличие 50, 150 и 500 дефектов 1, 2 и 3 типов соответственно. (среди массового производства такой продукции практически нет).

Типы битых пикселей

• 1 тип – белый пиксель на черном фоне;
• 2 тип – черный пиксель на белом фоне;
• 3 тип – цветные (красный, синий, зеленый). Как правило это проблема с субпикселями.

Чтобы вам было более понятно, я сопоставил дефектные пиксели по таблице.

Кстати, класс продукции напрямую влияет на ее стоимость. Например, смартфон от одного производителя стоит 800 €, а превосходящий его по всем параметрам смартфон от другого производителя может стоить на треть меньше.

Как проверить телевизор на битые пиксели

В одной из публикаций, я уже писал о том, как с помощью хорошо зарекомендовавших себя программ проверить монитор на битые пиксели.

Собственно тест на битые пиксели телевизора практически ничем не отличается и его вполне можно сделать при помощи тех же программ или через специализированный онлайн сервис в сети (о том как подключить Smart TV к интернету по Wi-Fi читайте здесь, а при помощи LAN кабеля тут).

Чтобы проверить телевизор через программы его нужно будет подключить к системному блоку или ноутбуку. Но как быть если мы покупаем телевизор с жидкокристаллической панелью в магазине, а компьютера под рукой у нас нет.

Безусловно есть магазины, которые предоставляют платную услугу по проверке матрицы телевизора на битые пиксели. Но зачем платить, если можно выполнить тест самостоятельно.

 Для того, чтобы проверить телевизор наличие в нем битых пикселей нужно по очереди вывести на экран одноцветные фоновые изображения.

Например, чтобы найти точку черного цвета, нужно вывести на экран телевизора фон белого цвета, а чтобы найти точку белого цвета нужно вывести на экран фон черного цвета. Вот по такому принципу ищут битые пиксели.

Итак, чтобы самостоятельно выполнить тест на битые пиксели телевизора, вам нужно записать на USB-флеш-накопитель (о том как выбрать надежную USB флешку читайте тут, а по какому принципу они работают написано здесь) набор изображений с цветными заливками и градиентами. Рекомендую также записать на USB-флешку набор тестовых видороликов, которые помогут вам не только провести тест, но и оценить качество звука и возможности встроенного плеера.

Важно

Скачать изображения для тестирования телевизора на битые пиксели 1080P (с разрешением FullHD 1920х1080) и 720P (с разрешением HDReady 1366х768) можно по ссылке ниже. В архиве находится два набора, которые нужно извлечь из архива и записать на USB-флешку.

Скачать видеоролики для тестирования телевизора на битые пиксели можно по ссылке ниже. В архиве содержится два видоролика для проверки телевизоров с разрешением FullHD (1920×1080) и HDReady (1280×720).

  Ролики содержат в себе набор изображений разных цветов и градиентов, которые последовательно будут выводится на экран телевизора под музыку, что даст возможность одновременно с этим проверить и работу акустической системы.

Итак, теперь вы полностью вооружены и можно смело идти в магазин за заветной покупкой в виде телевизора. Выполняйте тест без спешки и внимательно просматривайте все участки экрана и если дефектный пиксель в действительности будет, то вы его обязательно увидите. Следует сказать, что трудно заметить “мертвые” и “зависимые” пиксели.

Так называемые “мертвые” пиксели видны не на всех цветовых заливках, а “зависимые” можно только выявить на муаре (заливки “шахматная сетка” и “сетка”).

Также с помощью этих наборов можно проверить и монитор, но лучше воспользоваться специальными программами типа Nokia Monitor Test (о том как проверить монитор на битые пиксели читайте здесь).

 Восстановление битых пикселей на телевизоре

Ничего в этом мире не совершенно и любая цифровая техника может выйти из строя, да и жидкокристаллическая панель со временем может расстроить владельца наличием битых пикселей.

Что же делать в таком случае? Я думаю вы понимаете, что дефектные пиксели, которые образовались в следствии выхода из строя тонкопленочного транзистора восстановить своими силами не получится. Но можно вернуть к жизни так называемые “застрявшие пиксели”.

Можно попробовать “полечить” битые пиксели программным или механическим способом. Но 100% положительного результата не дает не один из них.

Совет

Программное лечение битых пикселей.

Первым делом нужно попробовать вернуть к жизни зависший пиксель программным способом. Использование специализированных программ более безопасно в отличии от физического лечения. Я знаю о двух самых действующих и реально работающих утилитах. Это Bad Crystal и JScreenFix. Обе эти программы платные, но цена вопроса не велика.

Если вы не уверенны в том, что программа Bad Crystal вам поможет, то на сайте разработчика есть тест для оценки шансов на восстановление битых пикселей. Так же на сайте есть раздел с часто задаваемыми вопросами и отчетами о тестировании утилиты, а также техническая поддержка.

Это очень достойная и функциональная программа, которая поддерживает Plasma, LCD, LED, OLED и 3D экраны, увеличивает срок эксплуатации, восстанавливает до 90% дефектов, убирает зависший пиксель за 10 минут (в некоторых случаях процесс может длиться около 48 часов) и имеет простой и понятный интерфейс.

Также очень популярна программа JScreenFix, которая по словам разработчиков помогает не только найти битые пиксели, но и в 80% случаев ей удается их восстановить. Программа в пошаговом режиме проведет вас до полного восстановления дефектных пикселей. Утилита выполняет высокоскоростные переключения цветов каждого пикселя, что позволяет вернуть застрявший пиксель в работу.

Разработчики утверждают, что программа способна вернуть все на круги своя в течении 20-30 минут, а в более тяжелых случаях рекомендуют оставить в работе программу на 8-10 часов. В случае если положительного результата не будет, они рекомендуют повторить процесс. Также это программное решение снижает выгорание экрана и улучшает качество отображения.

Физическое лечение битых пикселей.

Если программным путем не удалось восстановить дефектные пиксели значит нужно сделать массаж телевизору/монитору.

Возьмите спичку и накрутите на нее ватку (можно воспользоваться ушной палочкой), выключите телевизор и приступайте к медленному и аккуратному массажу в области битого пикселя. Надавливайте не сильно, а круговые движения выполняйте с чувством.

Таким образом массируя область с застрявшим пикселем можно восстановить его в нужное положение и он начнет правильно функционировать. При необходимости нужно повторить процедуру.

Обратите внимание

Только не переусердствуйте и не массажируйте панель пальцами и уж тем более не трогайте ее острыми предметами, а то вы добавите на матрицу еще с десяток битых пикселей. Нужно сказать, что этот вид восстановления битых пикселей не безопасный и все манипуляции вы делаете на свой страх и риск.

На этом буду заканчивать статью. Надеюсь подготовленный материал был для вас полезен и легок к восприятию . Если у вас есть чем дополнить публикацию или вы хотите выразить свое мнение, то милости просим в комментарии. Подписывайтесь на новые статьи блога, впереди будет еще много интересного. До встречи! Пока!

Источник: https://hobbyits.com/samostoyatelnaya-proverka-zhk-televizora-na-bitye-pikseli/

Как проверять фотоаппарат при покупке

К покупке зеркалки стоит отнестись со всей серьёзностью. За круглую сумму вы вправе получить технику, работающую безупречно. Но как проверить фотоаппарат при покупке?

Обычно, покупка фотоаппарата известной, уважаемой марки в серьёзном магазине – уже гарантия качества.

Тут можно ограничиться внешним осмотром на отсутствие повреждений, следов эксплуатации, разборки-сборки (доказать, что вы уже получили камеру в таком состоянии будет сложно, а на гарантии это поставит крест).

И, разумеется, проверить комплектацию поставки и правильность заполнения гарантийного талона (соответствие серийного номера камеры, наличие подписи продавца, печати магазина, даты продажи). Даже если вскоре после покупки обнаружите дефекты – можете потребовать их устранения или замены фотоаппарата.

Как бы маловероятно это ни было, возвращаться по такому поводу в магазин неприятно. Чтобы избежать этого, можно провести некоторые простые тесты будущей покупки. Если же берёте камеру с рук, такие тесты просто необходимы.

Во-первых, проверим наличие «битых» и «горячих» пикселей на матрице. «Битые» не участвуют в построении изображения, проявляясь, независимо от величины выдержки и значения ISO, на каждом снимке в виде белой (реже – чёрной) точки. «Горячие» выглядят как цветные (красные, синие, зелёные) точки, более яркие и многочисленные при большей чувствительности и выдержке.

И «битые», и «горячие» пиксели есть на любой матрице. Только первые программно «маскируются» – камера закрашивает указанные при прошивке ячейки, интерполируя значения соседних пикселей. А вторые начинают сказываться на изображении при ISO выше 400 или при выдержках дольше нескольких секунд.

Важно

Как проверить? Закрываем объектив крышкой и делаем в режиме ручной фокусировки снимок JPEG при ISO 100 с выдержкой 4 секунды. Снимок внимательно просматриваем при 100%, либо пропускаем через специальные программы, которые можно найти в интернете. Для проверки на чёрные точки (что бывает редко) фотографируем равномерный белый фон, лист бумаги, например.

Что считать нормой? Производители фотоаппаратуры предпочитают не называть конкретных цифр, заявляя, что римэппинг (remapping) – обновление информации о нерабочих ячейках матрицы – гарантийная процедура, выполняемая в сервисных центрах, а многие модели (например, от Sony, Olimpus) имеют и встроенную функцию PixelMapping.

В целом же, на новой камере не должно быть ни одного «битого» пикселя – если они успели появиться до эксплуатации, что будет, когда вы начнёте активно снимать? А вот «горячих» пикселей на тестовых снимках вполне может быть несколько штук, но не слишком ярких. Хотя для «горячих» имеет смысл сделать скидку на физический размер регистрирующей ячейки (т.е.

отношения площади матрицы к числу пикселей): чем она меньше, тем больше может быть цветных точек.

При покупке фотоаппарата б/у информация об изношенности матрицы повод сбавить цену, а если количество дефектных пикселей велико при малом сроке эксплуатации – категорически отказаться от такого приобретения.

Второе, что обязательно надо выяснить – точность юстировки. Датчики фокусировки и сенсор должны находиться строго на равном расстоянии от зеркала, чтобы резкость на снимке не «убегала» вперёд или назад от объекта наведения на резкость. Ошибки фокусировки могут быть связаны и с работой автофокусных объективов.

Профессиональные фотоаппараты имеют возможность настройки фокусировочной системы под конкретные объективы и задачи, например: макрообъектив, портретник, объектив для съемки свадеб. Любительские зеркалки этого лишены, но продаются чаще в комплекте с объективом – работу этой «связки» объектив-камера и будем оценивать.

В режиме приоритета диафрагмы (или полностью ручном) максимально открываем диафрагму, выбираем покадровую фокусировку по центральному датчику, включаем автоспуск (можно и предварительный подъём зеркала). Крепим фотоаппарат на штатив под углом 45? к горизонту и помещаем в кадр мишень.

Мишень может быть специально заготовлена и распечатана на принтере, а может быть сооружена из подручных предметов: небольшого, контрастирующего с фоном, предмета по центру кадра (спичечной головки, жирной метки на листе)и «линейки» чуть в стороне от него (линейки, листа с мелким печатным текстом).

Делаем несколько снимков, «сбивая» фокусировку (вручную или фокусируясь при закрытом объективе) и наводясь на резкость каждый раз заново.

Полученные фотографии увеличиваем и по «линейке» оцениваем точность фокусировки: если наиболее резко получаются риски, строчки текста, расположенные на одной линии с объектом фокусировки – камера отъюстирована хорошо и с объективом работает согласованно.

Совет

При неточной работе автофокуса можно поставить «диагноз» (фронт-фокус – резко изображены метки ближе к нижнему краю кадра, бэк-фокус – резко изображены метки, находящиеся за объектом фокусировки) и оценить «болезнь» количественно –насколько велика ошибка.

Незначительная ошибка для любительской камеры простительна.

При покупке подержанного фотоаппарата тест фокусировочной системы выполняем с несколькими объективами, чтобы точно определить: даёт ошибку конкретный объектив, или в юстировке нуждаются узлы камеры, разболтавшиеся от длительной или неаккуратной эксплуатации.

При покупке фотоаппарата с рук обязательно проверьте его работоспособность, функционирование всех кнопок, изменение и отработку настроек, режимов. Ничто не должно заедать или болтаться. Чётко, без задержек и посторонних звуков должен срабатывать затвор.

Ну и главное правило: скупой платит дважды. Экономя при покупке несколько сотен, рискуем потратить уйму времени и в разы больше денег на дальнейшее обслуживание и ремонт.

Копипаст: alexleoshko.com/vybor-obzor/kak-proverit-fotoapparat-pri-pokupke

Источник: https://elims.org.ua/photo/kak-proverit-fotoapparat-pri-pokupke/

Как проверить фотоаппарат при покупке в магазине, на что обратить внимание

Покупка фотоаппарата – дело серьезное. Казалось бы, чего сложного. Выбирай проверенного производителя и дело в шляпе. Однако не все так просто. Даже у известного бренда могут быть проколы.

К тому же в наше время можно нарваться на откровенную подделку или фотоаппарат с сомнительным прошлым. Тогда не избежать длительных походов по сервисным центрам и судам.

Чтобы с первых дней можно было наслаждаться великолепными снимками, важно понимать, как проверить фотоаппарат при покупке.

Перед тем как отправляться в магазин электроники, следует тщательно подготовиться. Ведь задача продавца (даже если он утверждает обратное) предложить потенциальному покупателю то, что выгодно для магазина, а не для кого-то другого. Есть риск купить устаревшую фототехнику или просто залежалый товар.

Итак, что же нужно сделать дома, чтобы выбор зеркального фотоаппарата в магазине оказался простым делом? В первую очередь нужно определиться с моделью. В современном мире, где вся информация общедоступна, сделать это легко.

Для этого достаточно изучить отзывы предыдущих покупателей и обзоры от экспертов. Взвесив все «за» и «против», можно уже решить, какая именно фотокамера подходит. Возможно, придется потратить на это ни один день.

Но вещь стоит немало, чтобы покупать ее сгоряча.

Следующим этапом будут подготовительные работы к тестированию фотоаппарата в магазине. Чтобы проверить его работоспособность, нужно с собой взять ряд подручных инструментов. К сожалению, в магазине может не оказаться ничего подходящего. Итак, потребуются следующие вещи (об их назначении можно будет понять дальше по ходу статьи):

1. Ноутбук или планшет с хорошим разрешением экрана.
2. Карта памяти.
3. Калибровочный лист или разлинованный листок бумаги.
4. Синий и красный лист А4 цветной бумаги.
5. Инструкция к выбранной модели (ее можно скачать самостоятельно и научиться пользоваться базовыми функциями).

Помимо этого, нужно запастись терпением. Оно понадобится во время тестирования фотоаппарата при покупке. Ведь продавец будет нудить над ухом, увещевая о правильности выбора, и все время торопить.

Но как известно, спешка важна только при ловле мух. Выбирая дорогостоящую технику, следует уделить ей немного времени.

Если этого не сделать при покупке, возможно, что придется его потратить (порой даже значительно больше) на поездки в сервисные центры и суды. Вряд ли это нужно.

Обратите внимание

Итак, на что следует обратить внимание при покупке фотоаппарата? Существует специальный алгоритм действий, который поможет выявить брак еще в магазине. Ему следует большинство профессионалов, только они это делают довольно быстро.

У новичка в этом деле, конечно, уйдет значительно больше времени. Кстати, если есть такая возможность, то лучше взять своего профессионала в магазин. Опытный советчик, который возьмет на себя весь пыл продавца, точно не помешает.

Алгоритм действий покупателя должен быть следующим:

1. Осмотр упаковки и фототехники.
2. Тестирование механики.
3. Проверка на наличие битых и горячих пикселей.
4. Проверка корректности фокусировки.

Важно помнить, что это займет даже у опытного фотографа не менее 15 минут. Что уж говорить о новичке. Ниже будет подробно рассказано, как выполнить каждый из этапов и на что обращать внимание. И еще: если в магазине отказывают в тестировании фототехники под любым предлогом, следует отказаться от покупки. Честному продавцу скрывать нечего, и потом покупатель всегда прав.

Внешний осмотр

Вот продавец принес коробку с заветным фотоаппаратом. Но не стоит торопиться ее открывать. Нужно внимательно осмотреть ее со всех сторон. Не должно быть никаких вмятин или потертостей. Их наличие может быть следствием того, что коробку роняли. Зеркальному фотоаппарату это не пойдет на пользу. На коробке нет изъянов? Отлично. Пора приступить к следующему этапу.

Теперь можно осмотреть сам корпус фотоаппарата (его еще называют «тушкой») и комплектующие к нему. Они должны быть все упакованы в индивидуальные пакеты и не иметь следов вскрытия. На всех деталях не должно быть никаких отпечатков пальцев, пыли или грязи. Если это так, отлично. Проверка фотоаппарата в магазине может быть продолжена. В противном случае следует попросить другую модель.

Полезно:

Как выбрать цифровой фотоаппарат: разбираемся в основных параметрах

На следующем этапе следует проверить фототехнику на подлинность. Косвенным признаком может стать наличие гарантийного талона от производителя, а не от сервисного центра.

Серийный номер на нем, фотокамере и коробке должен совпадать. «Серый» аппарат не будет иметь ничего подобного. Покупать или не покупать такую технику – личное дело каждого.

Но стоит помнить, что легально ввезенный фотоаппарат реже оказывается в ремонте.

В последнюю очередь нужно осмотреть объектив на наличие дефектов. На просвет не должно быть видно никаких трещин, волосков и затемнений. Кстати, если их планируется купить несколько, то проверить нужно каждый. В дальнейшем доказать, что дефекты не получены в ходе эксплуатации, очень проблематично.

Проверка механики

После того как цифровой фотоаппарат хорошо осмотрен и не выявлено никаких дефектов, можно начать проверку работы всех кнопок и механизмов. Для начала нужно собрать фотоаппарат: на тушку закрепить объектив, установить элементы питания и взятую с собой карту памяти. Если он разряжен, то немного зарядить. Затем приступить к проверке всех механизмов.

Во время сборки можно обратить внимание на работу механизмов крепления объектива и крышек. Они должны хорошо открываться и не иметь никаких люфтов. Затем можно проверить работоспособность остальных кнопок. Желательно несколько раз нажать на все и оценить быстроту отклика. Если с фотоаппаратом все в порядке, не нужно прилагать никаких усилий для нажатия.

После этого нужно включить фотоаппарат в автоматический режим. Как это сделать, желательно ознакомиться в инструкции заранее, чтобы не тратить на это время в магазине. Фокусировка тоже должна быть автоматической.

Важно

Затем сделать несколько снимков объектов или людей, чтобы оценить общее качество съемки и работу вспышки. На следующем этапе следует установить режим серийной съемки и сделать также несколько кадров.

Таким образом удастся проверить работу затвора.

Наличие битых и горячих пикселей

Говоря о том, как проверить фотоаппарат перед покупкой, нельзя не затронуть один из самых распространенных дефектов – битые и горячие пиксели. К сожалению, их наличие проверить не так просто, а продавцу невыгодно объяснять это покупателю. Для начала следует понять, что это такое и почему их наличие может стать настоящей катастрофой.

Битые пиксели – это точки в матрице, которые уже не работают. Они обычно проявляются при любом режиме съемки в виде ярких точек. Если их очень много, то качество фотографий будет оставлять желать лучшего. Кроме того, их наличие может стать причиной разрушения матрицы фотоаппарата. Как итог, камеру придется заменять на более новую модель.

В отличие от битых, горячие пиксели заметны только при съемке с высоким разрешением. Небольшое их количество допустимо (не более десяти). Если их много или они проявляются при низком разрешении, то следует попросить другой экземпляр выбранной модели.

Тестирование на наличие битых и горячих пикселей проводится в следующей последовательности:

1. Закрыть объектив крышкой.
2. Выключить режим автоматической фокусировки.
3. Установить минимальное значение ISO. Обычно она равно 100.
4. Установить значение выдержки на 3, затем на 10 и 60 секунд. Каждый раз делать новый кадр.
5. При съемке выбрать максимальное разрешение картинки.
6. Во время просмотра выбрать 100% разрешение и просмотреть картинку миллиметр за миллиметром не торопясь.

Наличие 1-2 дефектов – не страшно. В матрице современной камеры более миллиона пикселей. Если их насчитывается более 10, то камеру следует отложить и начать тестирование заново уже с другой моделью.

Для проверки на горячие пиксели нужно сделать дополнительно снимки белого, синего и красного листа так, чтобы они занимали всю его площадь. Если на всех трех имеется яркая точка в одном и том же месте, то это тот самый горячий пиксель. Конечно, на качество съемки в большинстве режимов они не влияют. Однако их наличие режет глаз. Поэтому лучше все же купить другой экземпляр.

Корректность фокусировки аппарата

Для зеркальных фотоаппаратов очень важна хорошая оптика. На механические повреждения ее можно проверить еще во время осмотра. А вот со всеми остальными параметрами немного сложнее. Однако зная, как проверить зеркальный фотоаппарат при покупке, справиться с этой задачей намного проще.

Полезно:

Виды фотоаппаратов и их различия

Фактически нужно проверить не один параметр, а несколько. А именно:

1. Корректность работы объектива и матрицы.
2. Фронтфокус и бэкфокус.
3. Работу зум-объектива и баланс цветов.

Для любой оптики характерно, что в центре изображение видно четко, а по краям оно размыто. Естественно, что это никаким дефектом не является. Однако бывают случаи, что такое размытие неравномерно. Например, в одном из углов появляется «замыленный» участок.

Чтобы это понять, нужно сделать минимум 6 снимков: с максимальным и минимальным значением фокусного расстояния и диафрагмы, а также некое усредненное.

Желательно фотографировать какой-то удаленный объект. После этого их просмотреть со 100% разрешением, внимательно отслеживая размытие картинки от центра к краям.

Совет

Наличие в любом месте отклонения — повод задуматься о смене объектива или даже самой камеры.

Еще одно явление характерно для «зеркалок». Это фронтфокус и бэкфокус. С точки зрения производителя, ни то, ни другое не является дефектом. Однако чтобы фотографии получались как нужно с первого раза, нужно будет отдать фотокамеру на дополнительную юстировку в сервисный центр. А это лишняя трата времени и денег. Зачем это нужно, если можно сразу приобрести исправный фотоаппарат.

Для тестирования понадобится специальный калибровочный лист и штатив. Первое лучше взять с собой. Найти его несложно на любом специализированном сайте. Он представляет собой набор продольных линий, в центре которых имеется надпись «Focus here». В магазине фототехники штатив обычно предоставляются в прокат. С этим не должно возникнуть сложностей.

Теперь нужно произвести правильные настройки камеры, чтобы тестирование было максимально достоверным. А именно:

1. Установить фотоаппарат на штатив и зафиксировать его под углом 45 градусов по отношению к калибровочному листу.
2. Выбрать режим AF (одиночный автофокус).
3. Отключить автоматическую фокусировку и вручную настроить на заданную точку (очень важно не шевелить камеру, чтобы не сбить настройку).
4. Максимально широко открыть диафрагму (лучше использовать светосильный объектив).
5. Сделать 5-10 снимков, между ними фокусируясь на другом удаленном объекте.

Если юстировка выполнена правильно, то фокус будет располагаться в строго заданной точке. Если она нарушена, то за ней или перед ней. В первом случае говорят о бэкфокусе, во втором – о фронтфокусе.

От покупки такого фотоаппарата лучше отказаться и попросить продавца принести другой экземпляр. Стоит отметить, что достоверную проверку могут сделать только в сервисном центре.

Кроме того, многое зависит от мастерства фотографа.

В самом конце еще можно проверить работу зум-объектива. Это сделать весьма просто. Для этого нужно прокрутить соответствующее колесико. Если при приближении и удалении картинка меняется плавно, без рывков, то все отлично. При этом не должно быть слышно посторонних шумов или хрустов.

Чтобы окончательно убедиться в своем выборе, надо сделать пару снимков разных объектов и субъективно оценить на предмет «нравится-не нравится». У каждого свое восприятие передачи цветов. Нужно посмотреть, нет ли слишком высветленных объектов или, наоборот, затемненных, насколько реалистична цветопередача и тому подобное. Все устраивает — значит это именно та модель, которую можно купить.

В заключении

Выбирая свою первую «зеркалку», не стоит торопиться выкладываться круглую сумму денег. Даже надписи знаменитых брендов «Canon» или «Nikon» не гарантируют 100% качества. В случае сомнений можно и нужно несколько раз приходить и тестировать камеру. Это можно делать так долго, пока не удастся окончательно убедиться в правильности своего выбора.

Источник: https://TehnoPanorama.ru/fotoapparaty/kak-proverit-fotoapparat-pri-pokupke.html

ПЗС-матрица (часть четвёртая) — Ferra.ru

Как уже было сказано ранее, ПЗС-элемент может регистрировать яркость точки изображения, сгенерированного объективом, но не в состоянии определить его цвет. Поскольку чёрно-белая фотография имеет в основном техническое и художественное применение, производители цифровой фототехники постоянно разрабатывают новые и совершенствуют имеющиеся схемы регистрации цвета. Как это ни странно, но большинство решений, использующихся в цифровой технике, в той или иной форме было опробовано в «химической» фотографии.

Методы сохранения цвета в классической фотографии

При генерации цветного изображения любое техническое устройство использует цветовой синтез, то есть процесс, при котором смешиваются несколько монохромных (состоящих из оттенков только одного цвета – синего, жёлтого и так далее) сигналов, описывающих изображение в цифровой либо аналоговой форме. Цвет каждого из монохромных сигналов называется основным, так как совокупность сигналов различной интенсивности позволяет воссоздать любой оттенок из всего множества цветов, воспроизводимых посредством данной разновидности синтеза. Наиболее распространены два вида синтеза – аддитивный и субтрактивный.

При аддитивном синтезе основными цветами являются цвета излучений. В частности, при трёхцветном синтезе используются синий (blue – B), зелёный (green – G) и красный (red – R) цвета, а сам синтез обозначается английской аббревиатурой RGB. Эти цвета линейно независимы, то есть ни один из них не может быть получен из двух других путём оптического смешения излучений. С помощью данного смешения синтезируются все другие цвета, которые отличают по цветовому тону, насыщенности и светлоте.

Субтрактивный синтез связан с процессами поглощения и отражения белого света, и потому он использует цвета красителей. При трёхцветном субтрактивном синтезе основными цветами являются жёлтый (yellow – Y), пурпурный (magenta – M) и циановый (зелёно-голубой, cyan – C), а для его обозначения используется аббревиатура CMY. В субтрактивном синтезе основной цвет считается дополнительным к основному цвету аддитивного синтеза, если краситель первого полностью поглощает излучение второго. К примеру, к красному цвету дополнительным будет циановый, к синему – жёлтый, а к зелёному – пурпурный.

Естественным для излучающего устройства (монитора или телевизора) является аддитивный синтез, создающий цветное изображение посредством трёхлучевой (RGB) электронной пушки. Субтрактивный синтез используется в печатающих устройствах, однако в струйных принтерах при использовании только трёх красителей (CMY) во время передачи тёмных тонов избыток чернил приводит к разбуханию бумаги. Поэтому при струйной печати в добавление к основным цветам применяется также чёрный (blacK – K), а цветовой синтез называется CMYK. Генерируемый с помощью синтеза CMY цветовой диапазон уже, чем при использовании RGB-синтеза, так как при субтрактивном синтезе невозможно отобразить наиболее светлые оттенки основных аддитивных цветов.

Первые химические фотоматериалы, как и ПЗС-элементы, были не в состоянии зафиксировать цвет объекта съёмки. Поэтому для регистрации полноцветного изображения использовался мультиэкспозиционный метод, при котором производилось троекратное экспонирование объекта. Каждое экспонирование осуществлялось с установленным перед объективом светофильтром – сначала зелёного, потом синего и затем красного цвета (порядок мог быть произвольным). В результате накапливалась информация обо всех основных цветах фотографируемого объекта. Одним из пионеров цветной фотографии был Сергей Михайлович Прокудин-Горский (1863–1944), результатом его деятельности стал архив из почти 10 000 снимков, на которых с полным сохранением цвета запечатлена Российская империя на рубеже XIX–XX веков.

Фотоаппарат Прокудина-Горского был крупноформатным, в нём использовались необычно вытянутые (88×232 мм) фотопластины. Такая форма обуславливалась мультиэкспозицией, в результате которой на сдвигаемой в вертикальном направлении пластине регистрировались синий, красный и зелёный кадры. При секундном интервале между экспозициями собственно экспонирование каждого кадра требовало 1–3 секунды. Затем при помощи трёх «наведённых» в одну точку проекторов со светофильтрами изображение проецировалось на экран и становилось полноцветным.

Сергей Михайлович первым столкнулся с проблемой, связанной со слишком долгим интервалом экспонирования, – малейшее шевеление объекта съёмки приводило к тому, что он регистрировался в разных точках синего, зелёного и красного участков фотопластины. В результате при воспроизведении проектором изображение было смазанным и имело разноцветный ореол. Именно этим объясняется некоторая напряженность сфотографированных людей (не так-то просто замереть на десяток-другой секунд), а также тот факт, что большинство коллекции составляют пейзажи.

Таким образом, мультиэкспозиционный метод совершенно не годился для съёмки движущихся предметов. Впрочем, до появления фотоматериалов с высокой чувствительностью короткие выдержки использовались крайне редко, поэтому большинство снимков фиксировало статичные объекты, а габариты самих камер, регистрировавших изображение при помощи хрупких и громоздких фотопластин, ограничивали мобильность фотографов, вынуждая их обходиться павильонной (студийной) съёмкой.

Создание более чувствительных фотоматериалов позволило вести репортажную съёмку, то есть фотографировать движущиеся объекты. В таких условиях необходимо было регистрировать цветное изображение за один раз – желательно при короткой выдержке. И вот в 1907 году фирма «Люмьер» представила фотопластинки, использовавшие автохромный метод, именуемый также растровой фотографией. В данных пластинках над светочувствительным слоем располагался окрашенный растр – набор микроскопических (не больше 0,01 мм) точек, созданных равномерно перемешанными прозрачными зёрнами крахмала оранжевого, зелёного либо фиолетового цвета.

Отснятый кадр состоял из трёх «мозаик» (каждая из оттенков одного из основных цветов), взаимопроникающих одна в другую. За счёт малого размера зёрен человеческий глаз их не замечал, а контуры объектов казались довольно отчётливыми; точно так же зрение не улавливает отдельных капель при просмотре отпечатанной на струйном принтере фотографии, хотя число цветов ограничено тремя, максимум семью. Тем не менее в каждой фотографии на областях одинакового цвета (небо, стены и так далее) был заметен муар из точек постороннего цвета. Избавиться от них удалось только после появления многослойных плёнок.

Следует отметить, что цветное кино существовало и до появления регистрирующих цвет плёнок. В технологии Process 1 фирмы Technicolor, датированной 1917 годом, использовалась дихроичная призма, расщеплявшая световой поток, сформированный объективом, на две части: одна содержала зелёные, а вторая – красные оттенки изображения. Каждый из световых потоков экспонировался на чёрно-белую плёнку, а для демонстрации фильма использовались два проектора (с зелёным и красным светофильтром) и совмещающая два монохромных изображения призма.

Первой удачной реализацией многослойных цветных плёнок была серия Kodachrome, представленная концерном Eastman Kodak в 1935 году. В этой плёнке первый слой был чувствителен к жёлтому цвету, затем находился жёлтый фильтр, следующий слой регистрировал пурпурный цвет, а самый нижний предназначался для оттенков циана. Дальнейшие разработки как Kodak, так и других фирм использовали схожий принцип, при этом наибольший интерес представляют четырёхслойные плёнки Fujifilm, использующие в дополнение к слоям, чувствительным к синему, красному и зелёному излучению, четвёртый слой, регистрирующий оттенки цианового цвета.

Регистрация цвета в цифровой фототехнике

Ранние цифровые камеры тоже регистрировали цветное изображение посредством тройного экспонирования, при этом перед объективом располагалось так называемое цветовое колесо, представлявшее собой диск с тремя разноцветными (красной, синей и зелёной) стеклянными вставками. Поворот колеса производился сервоприводом после каждого экспонирования, затем три полученных снимка «складывались» в полноцветное изображение.

Вышеописанная техника, разумеется, совершенно не годилась для фотографирования движущихся объектов. В свою очередь, используемое оборудование представляло собой средне- и крупноформатную фототехнику, в которой вместо фотопластин и кассет с плёнкой устанавливалась цифровая приставка, при этом ПЗС-матрица располагалась в плоскости пластины либо столика с плёнкой. Приставка не имела ни аккумулятора, ни памяти для хранения снимков, поэтому одним кабелем она была связана с источником питания, а другим – с компьютером и применялась только при студийной съёмке. Для репортажной съёмки требовалось другое решение.

После оснащения цифровых приставок аккумуляторами и модулями флеш-памяти была произведена попытка приспособить мультиэкспозиционную схему для съёмки движущихся объектов. Для этого планировалось использовать вместо цветового колеса светофильтры на основе жидкокристаллических элементов (liquid crystal tunable filter, LCTF). Функционирование этих устройств основано на взаимной интерференции световых волн в слоях жидкокристаллических элементов, в результате которой включённый фильтр пропускает свет только с определённой длиной волны – то есть какого-то одного цвета. Если конструкцию выполнить «слоёной» – так чтобы каждый слой пропускал лучи одного из основных цветов (красного, синего или зелёного) – и включать слои по очереди, можно отказаться от громоздкого цветового колеса. Поскольку механических компонентов ЖК-светофильтры не содержат, использующая их система будет проще и надёжнее.

Однако основное преимущество ЖК-светофильтров – это очень высокая скорость работы, на переключение между слоями уходит не более 50 миллисекунд. Сразу же возникла идея использовать мультиэкспозиционные приставки с ЖК-светофильтрами для съёмки «живых» объектов.

Но тут выявился ряд серьёзных ограничений. В частности, при использовании импульсных осветителей яркость свечения возрастает и спадает постепенно, поэтому освещённость всех трёх экспозиций будет разная, что приведёт к ошибкам при генерации полноцветного изображения.

Конечно, при съёмке в ярком солнечном свете вспышка не нужна, а в помещении можно использовать постоянный источник света. Но дело в том, что при интервале переключения между слоями 50 миллисекунд и необходимости как минимум двух переключений суммарные затраты времени составляют уже 100 миллисекунд. Если вести съёмку с выдержкой 1/300, то за счёт трёх экспозиций набежит ещё 100 миллисекунд. В конечном итоге полный интервал времени займёт 200 миллисекунд, что при обычной съёмке эквивалентно выдержке 1/5, при которой движущиеся объекты неизбежно оказываются «размазанными» по кадру. В мультиэкспозиционной приставке ситуация будет ещё хуже: при малейшем шевелении камеры даже неподвижные предметы кадра будут «расслоены» на синюю, зелёную и красную составляющие.

Но даже если сократить время переключения на порядок и «укоротить» выдержку до 1/1000, ограничивающим фактором будет скорость считывания с матрицы, которая даже в самых «скорострельных» вариантах профессиональных камер не превышает 10 кадров в секунду. Таким образом, три кадра будут считаны за 0,3 секунды, что как для съёмки с рук, так и для фотографирования подвижных предметов не годится. Все вышеперечисленные обстоятельства привели к тому, что ЖК-светофильтры так и не стали массово применяемым устройством.

Для регистрации цветного изображения за одно экспонирование была предложена схема, схожая с технологией Technicolor Process 1, – с дихроичной призмой, расщепляющей световой поток на красную, синюю и зелёную составляющие. Каждая из этих составляющих регистрировалась своей ПЗС-матрицей, а при их комбинировании получалось полноцветное изображение. Данный вариант отлично подошёл для видеокамер, однако для регистрации статического изображения он не годился. Во-первых, при использовании дихроичной призмы падала яркость светового потока, что требовало удлинения выдержки либо раскрытия диафрагмы. Во-вторых, три матрицы высокого разрешения заметно повышали стоимость фотоаппарата. В-третьих, шумы всех трёх матриц складывались воедино, значительно ухудшая качество снимка.

В конечном итоге наибольшую популярность получили методы с интерполяцией цвета. В их основе лежит тот же принцип, что и в автохромном методе фирмы «Люмьер»: каждая точка регистрирующего элемента благодаря светофильтру фиксирует яркость только одного из основных цветов. Самой известной является аддитивная схема, разработанная в 1976 году доктором Брайсом Байером, сотрудником концерна Eastman Kodak.

Фотоматрица — Википедия. Что такое Фотоматрица

Ма́трица или светочувстви́тельная ма́трица — специализированная аналоговая или цифро-аналоговая интегральная микросхема, состоящая из светочувствительных элементов — фотодиодов.

• Предназначена для преобразования проецированного на неё оптического изображения в аналоговый электрический сигнал или в поток цифровых данных (при наличии АЦП непосредственно в составе матрицы).
• Является основным элементом цифровых фотоаппаратов, современных видео- и телевизионных камер, фотокамер, встроенных в мобильный телефон, камер систем видеонаблюдения и многих других устройств.
• Применяется в оптических детекторах перемещения компьютерных мышей, сканерах штрих-кодов, планшетных и проекционных сканерах, системах астро- и солнечной навигации.

Устройство одного пикселя матрицы

Архитектура пикселей у производителей разная. Для примера здесь приводится архитектура ПЗС-пикселя.

Пример субпикселя ПЗС-матрицы с карманом n-типа

Схема субпикселей ПЗС-матрицы с карманом n-типа (на примере красного фотодетектора)

Обозначения на схеме субпикселя ПЗС-матрицы — матрицы с карманом n-типа:
1 — фотоны света, прошедшие через объектив фотоаппарата;
2 — микролинза субпикселя;
3 — R — красный светофильтр субпикселя, фрагмент фильтра Байера;
4 — прозрачный электрод из поликристаллического кремния или сплава индия и оксида олова;
5 — оксид кремния;
6 — кремниевый канал n-типа: зона генерации носителей — зона внутреннего фотоэффекта;
7 — зона потенциальной ямы (карман n-типа), где собираются электроны из зоны генерации носителей заряда;
8 — кремниевая подложка p-типа.

Микролинза субпикселя

Буферные регистры сдвига на ПЗС-матрице, равно как и обрамление КМОП-пиксела на КМОП-матрице «съедают» значительную часть площади матрицы, в результате, каждому пикселю достаётся лишь 30 % светочувствительной области от его общей поверхности. У матрицы с полнокадровым переносом эта область составляет 70 %. Именно поэтому в большинстве современных ПЗС-матриц над пикселем устанавливается микролинза. Такое простейшее оптическое устройство покрывает бо́льшую часть площади ПЗС-элемента и собирает всю падающую на эту часть долю фотонов в концентрированный световой поток, который, в свою очередь, направлен на довольно компактную светочувствительную область пиксела.

Характеристики матриц

Светочувствительность (более коротко — чувствительность), отношение сигнал-шум и физический размер пикселя однозначно взаимосвязаны (для матриц, созданных по одной и той же технологии). Чем больше физический размер пикселя, тем больше получаемое соотношение сигнал-шум при заданной чувствительности, или тем выше чувствительность при заданном соотношении сигнал-шум. Физический размер матрицы и её разрешение однозначно определяют размер пикселя. Размер пикселя напрямую определяет такую важную характеристику, как фотографическая широта.

Отношение сигнал/шум

Всякая физическая величина совершает некоторые колебания от своего среднего состояния, в науке это называется флуктуациями. Поэтому и каждое свойство всякого тела тоже изменяется, колеблясь в некоторых пределах. Это справедливо и для такого свойства, как светочувствительность фотоприёмника, независимо от того, что собой представляет этот фотоприёмник. Следствием этого является то, что некоторая величина не может иметь какого-то конкретного значения, а изменяется в зависимости от обстоятельств. Если, например, рассмотреть такой параметр фотоприёмника, как «уровень чёрного», то есть то значение сигнала, которое будет показывать фотодатчик при отсутствии света, то и этот параметр будет некоторым образом флуктуировать, в том числе эта величина будет меняться от одного фотодатчика к другому, если они образуют некоторый массив (матрицу).

В качестве примера можно рассмотреть обычную фотоплёнку, где фотодатчики — зерна бромистого серебра, и их размер и «качество» неконтролируемо меняются от точки к точке (изготовитель фотоматериала может обеспечить только среднее значение параметра и величину его отклонения от среднего значения, но не сами конкретные значения этой величины в конкретных позициях). В силу этого обстоятельства плёнка, проявленная без экспозиции, покажет некоторое, очень маленькое, но отличное от нуля почернение, которое называется «вуаль». И у фотоматрицы цифрового фотоаппарата наблюдается то же самое явление. В науке такое явление называется шумом, так как оно мешает правильному восприятию и отображению информации, и для того, чтобы изображение хорошо передавало структуру исходного сигнала, необходимо, чтобы уровень сигнала в некоторой степени превосходил уровень шумов, характерных для данного устройства. Это называется отношением сигнал/шум.^[1]

Чувствительность

К матрицам применяется термин эквивалентный «чувствительности», потому что:

• в зависимости от назначения матрицы формальное значение чувствительности может определяться различными способами по различным критериям;
• аналоговым усилением сигнала и цифровой постобработкой можно менять значение чувствительности матрицы в широком диапазоне.

У цифровых фотоаппаратов значение эквивалентной чувствительности может меняться в диапазоне 50—102400 ISO. Максимальная используемая в массовых фотоаппаратах чувствительность соответствует отношению сигнал/шум 2-5.

Разрешение

Фотоматрица оцифровывает (разделяет на кусочки — «пиксели») то изображение, которое формируется объективом фотоаппарата. Но, если объектив в силу недостаточно высокой разрешающей способности передаёт ДВЕ светящиеся точки объекта, разделённые третьей чёрной, как одну светящуюся точку на ТРИ подряд расположенных пиксела, то говорить о точном разрешении изображения фотоаппаратом не приходится.

В фотографической оптике существует приблизительное соотношение^[2]: если разрешающую способность фотоприёмника выразить в линиях на миллиметр (или же в пикселях на дюйм), обозначим её как M{\displaystyle M}, и так же выразить разрешающую способность объектива (в его фокальной плоскости), обозначим её как N{\displaystyle N}, то результирующее разрешение системы объектив+фотоприёмник, обозначим его как K{\displaystyle K}, можно найти по формуле:

1K=1N+1M{\displaystyle {\frac {1}{K}}={\frac {1}{N}}+{\frac {1}{M}}} или K=NMN+M{\displaystyle K={\frac {NM}{N+M}}}.

Это соотношение максимально при N=M{\displaystyle N=M}, когда разрешение равно N2{\displaystyle {\frac {N}{2}}}, поэтому желательно, чтобы разрешающая способность объектива соответствовала разрешающей способности фотоприёмника.^{[уточнить]}

У современных цифровых фотоматриц разрешающая способность определяется размером пикселя, который варьируется у разных фотоматриц в пределах от 0,0025 мм до 0,0080 мм, а у большинства современных фотоматриц он равен 0,006 мм. Поскольку две точки будут различаться, если между ними находится третья (незасвеченная) точка, то разрешающая способность соответствует расстоянию в два пикселя, то есть:

M=12p{\displaystyle M={\frac {1}{2p}}}, где p{\displaystyle p} — размер пикселя.

У цифровых фотоматриц разрешающая способность составляет от 200^{[источник не указан 2829 дней]} линий на миллиметр (у крупноформатных цифровых фотокамер) до 70^{[источник не указан 2829 дней]} линий на миллиметр(у web-камер и мобильных телефонов).

Некоторые разработчики видеокамер, ПЗС и КМОП-матриц, считают разрешение системы (в линиях) равным количеству считываемых с матрицы пикселей, разделённому на 1,5. Поскольку при оценке разрешающей способности объектива принято измерение в парах чёрной и белой линий миры Фуко на мм (определяющих не одиночный пик, а пространственную частоту), то коэффициент пересчёта разрешения матрицы в пары линий требует поправочного коэффициента 3,0^[3].

Физический размер матрицы

Сравнительные размеры матриц

Физические размеры фотосенсоров определяются размером отдельных пикселей матрицы, которые в современных фотосенсорах имеют величину 0,005-0,006 мм. Чем крупнее пиксель, тем больше его площадь и количество собираемого им света, поэтому тем выше его светочувствительность и лучше отношение сигнал/шум (в плёночной фотографии шумы называются «зернистостью» или «гранулярностью»). Необходимое разрешение деталей фотографии определяет общее количество пикселей, которое в современных фотоматрицах достигает десятков миллионов пикселей (Мегапикселей), и тем задаёт физические размеры фотоматрицы.

• Законы оптики определяют зависимость ГРИП от физического размера матрицы. Если сфотографировать тремя фотоаппаратами с разным физическим размером матрицы одну и ту же сцену с одним и тем же углом зрения и одним и тем же значением диафрагмы на объективах, и изучить результат (файл на компьютере, распечатку с принтера) в одинаковых условиях, то ГРИП на снимке, сделанном фотоаппаратом с наименьшей матрицей, будет наибольшей (больше предметов в кадре будет показано резко), а фотоаппарат с наибольшей матрицей покажет наименьшую ГРИП (предметы не в зоне резкости будут сильнее размыты).
• Размеры фотосенсоров чаще всего обозначают как «тип» в виде дробных частей дюйма (например, 1/1.8″ или 2/3″), что фактически больше реального физического размера диагонали сенсора. Эти обозначения происходят от стандартных обозначений размеров трубок телекамер в 1950-х годах. Они выражают не размер диагонали самой матрицы, а внешний размер колбы передающей трубки. Инженеры быстро установили, что по различным причинам диагональ полезной площади изображения составляет около двух третей диаметра трубки. Это определение стало устоявшимся (хотя и должно было быть давно отброшено). Не существует чёткой математической взаимосвязи между «типом» сенсора, выраженном в дюймах, и его фактической диагональю. Однако, в грубом приближении, можно считать, что диагональ составляет две трети типоразмера.

Физические размеры матриц

×	Диагональ в видиконовых дюймах	Диагональ в мм	Размер в мм	Кроп-фактор
1	13/8″ (плёнка типа 135)	43,27	36 × 24	1
2	APS-H Canon	33,75	28,1 × 18,7	1,28
3	APS-H Leica	32,45	27 × 18	1,33
4	APS-C	28,5	23,7 × 15,6	1,52
5	APS-C	28,4	23,5 × 15,7	1,52
6	APS-C	28,4	23,6 × 15,8	1,52
7	APS-C Canon	26,82	22,3 × 14,9	1,61
8	Foveon X3	24,88	20,7 × 13,8	1,74
9	1,5″	23,4	18,7 × 14,0	1,85
10	4/3″	21,64	17,3 × 13,0	2
11	1″	16	12,8 × 9,6	2,7
12	1″	15,9	13,2 × 8,8	2,73
13	2/3″	11,85	8,8 × 6,6	3,93
14	1/1,63″	10	8,0 × 6,0	4,33
15	1/1,7″	9,5	7,6 × 5,7	4,55
16	1/1,8″	8,94	7,2 × 5,3	4,84
17	1/2″	8,0	6,4 × 4,8	5,41
18	1/2,3″	7,7	6,16 × 4,62	5,62
19	1/2,33″	7,63	6,08 × 4,56
20	1/2,5″	6,77	5,8 × 4,3	6,2
21	1/2,7″	6,58	5,4 × 4,0	6,7
22	1/2,8″	6,35
23	1/3″	5,64	4,8 × 3,6	7,5
24	1/3,2″	5,56	4,54 × 3,42
25	1/3,6″	4,93	4 × 3
26	1/4″	4,45	3,6 × 2,7
27	1/6″	2,96	2,4 × 1,8

Диагонали матрицы 1’’, 1/2’’ и т. д. принято измерять в видиконовых дюймах. Размер видиконового дюйма равен 16 мм (унаследовано от видикона диаметром 1″, рабочая диагональ там была именно 16 мм). Как видно из таблицы по кроп-фактору матрицы 1’’ с диагональю 16 мм, размер полной матрицы 24×36 мм имеет диагональ 43,27 мм или 2,7 видиконовых дюйма, 2.7’’. Физические размеры матрицы видеокамеры в зависимости от соотношения сторон (4:3 или 16:9) и конкретного производителя с одной и той же диагональю различны. Поэтому, например, камера на матрице 1/3’’ с соотношением сторон 4:3 даёт больший угол обзора по вертикали и меньший по горизонтали, чем камера на матрице с такой же диагональю, но соотношением 16:9^[4].

Отношение сторон кадра

• Формат кадра 4:3 в основном применяется в любительских цифровых фотоаппаратах. Некоторые фирмы, например, Canon, допускают в этих фотоаппаратах настройку соотношения сторон в диапазонах 4:3 и 16:9^[5].

Матрицы CMOS и CCD

CCD — это charge-coupled device (ПЗС — прибор c обратной зарядной связью). Этот тип матриц изначально считался более качественным, однако и более дорогим и энергозатратным. Если представить основной принцип работы матрицы CCD в двух словах, то они собрают всю картину в аналоговой версии, и только потом оцифровывают. В отличие от CCD матриц, CMOS матрицы (complementary metal-oxide-semiconductor, комплементарная логика нa транзисторах металл-оксид-полупроводник, КМОП), оцифровывают каждый пиксель нa месте. CMOS матрицы были изначально менее энергопотребляющие и дешевыми, особенно в производстве больших размеров матриц, однако уступали CCD матрицам по качеству. К преимуществам CCD матриц относятся: Низкий уровень шумов. Высокий коэффициент заполнения пикселов (около 100%). Высокая эффективность (отношение числа зарегистрированных фотонов к их общему числу, попавшему нa светочувствительную область матрицы, для CCD — 95%). Высокий динамический диапазон (чувствительность). К недостаткам CCD матриц относятся: Сложный принцип считывания сигнала, а следовательно и технология. Высокий уровень энергопотребления (до 2-5Вт). Дороже в производстве. Преимущества CMOS матриц: Высокое быстродействие(до 500 кадров/с). Низкое энергопотребление(почти в 100 раз по сравнению c CCD). Дешевле и проще в производстве. Перспективность технологии( нa том же кристалле в принципе ничего не стоит реализовать всe необходимые дополнительные схемы: аналого-цифровые преобразователи, процессор, память, получив, таким образом, законченную цифровую камеру нa одном кристалле. Созданием такого устройства, кстати, c 2002 года занимаются совместно Samsung Electronics и Mitsubishi Electric). К недостаткам CMOS матриц относятся Низкий коэффициент заполнения пикселов, что снижает чувствительность(эффективная поверхность пиксела ~75%,остальное занимают транзисторы). Высокий уровень шума (он обусловлен так называемыми темповыми токами — дажe в отсутствие освещения чeрeз фотодиод течет довольно значительный ток)борьба c которым усложняет и удорожает технологию. Невысокий динамический диапазон. Введение в датчики изображений Когда изображение объективом видеокамеры, свет проходит чeрeз линзы и падает нa датчик изображения. Датчик изображения, или матрица, состоит из множества элементов, тaкжe называемых пикселями, которые регистрируют количество света, упавшего нa них. Полученное количество света пиксели преобразуют в соответствующее количество электронов. Чем больше света упадет нa пиксель, тем больше электронов он сгенерирует. Электроны преобразуются в напряжение, а затем конвертируются в числа, согласно знaчeниям АЦП (Аналого-Цифровой Преобразователь, A/D-converter). Сигнал, составленный из таких чисел, обрабатывается электронными цепями внутри видеокамеры. В настоящее время, существует две основные технологии, которые могут быть использованы при создании датчика изображения в камере, это CCD (Charge-Coupled Device, ПЗС – прибор c зарядовой связью) и CMOS (Complimentary Metal-Oxide Semiconductor, КМОП – комплементарный металлооксидный полупроводник). Их характеристики, достоинства и недостатки будут рассмотрены в данной статье. Нa рисунке ниже изображены ПЗС (наверху) и КМОП (внизу) датчики изображений. Цветовая фильтрация. Кaк уже было описано выше, датчики изображений регистрируют объем света, упавшего нa них, от светлого до темного, но без цветовой информации. Поскольку КМОП и ПЗС датчики изображений «не видят цвет», перед каждым из датчиков ставится фильтр, позволяющий присвоить каждому пикселю в датчике цветовой тон. Два основных метода цветовой регистрации это RGB (Red-Greed-Blue, Красный-Зеленый-Синий) и CMYG (Cyan-Magenta-Yellow-Green, Голубой-Пурпурный-Желтый-Зеленый). Красный, зеленый и синий являются основными цветами, различные комбинации которых могут составить большинство цветов, воспринимаемых глазом человека. Фильтр Байера (или массив Байера, англ. Bayer array), состоящий из сменяющих друг друга строк красно-зеленых и сине-зеленых фильтров, является наиболее распространенным RGB-цветовым фильтром (см. Рис. 2). Фильтр Байера содержит удвоенное количество зеленых «ячеек», т.к. человеческий глаз более чувствителен к зеленому цвету, а не красному или синему. Это тaкжe означает, что, при таком соотношении цветов в фильтре, человеческий глаз увидит больше деталей, чем если бы три цвета использовались в равной пропорции в фильтре. Другой способ фильтровать (или регистрировать) цвет – использовать дополнительные цвета – голубой, пурпурный и желтый. Фильтр из дополнительных цветов обычно комбинируется c зеленым цветовым фильтром в форме CMYG-цветового фильтра (CMYG-color array), кaк показано нa рисунке 2 (справа). CMYG-цветовой фильтр обычно предлагает более высокий сигнал пикселя, т.к. облaдaeт более широкой спектральной полосой пропускания. Тем не менее, сигнал должен быть преобразован в RGB для использования в итоговом изображении, а это влечем за собой дополнительную обработку, и вносит шумы. Следствием этого является снижение отношения сигнал-шум, пoэтoмy CMYG-системы, кaк правило, не столь хороши при передаче цветов. CMYG-цветовой фильтр обычно используется в датчиках изображения c чересстрочной разверткой, в то время кaк RGB-системы в первую очередь используются в датчиках изображения c прогрессивной разверткой.  Светочувствительная матрица – важнейший элемент фотоаппарата. Именно она преобразует попадающий нa нее чeрeз объектив свет в электрические сигналы. Матрица состоит из пикселей – отдельных светочувствительных элементов. Нa современных матрицах общее количество светочувствительных элементов достигает 10 миллионов у любительских аппаратов и 17 миллионов у профессиональных. Матрица в N мегапикселей содержит N миллионов пикселей. Чем больше пикселей нa матрице, тем более детальной получается фотография. Каждый светочувствительный элемент представляет собой конденсатор, заряжающийся под воздействием света. Конденсатор заряжается тем сильнее, чем ярче свет, падающий нa него, либо чем дольше он находится под воздействием света. Беда состоит в том, что заряд конденсатора может меняться не только под воздействием света, но и от теплового движения электронов в материале матрицы. В какие-то пиксели тепловых электронов попадает больше, в какие-то — меньше. В результате образуется цифровой шум. Если снять к примеру голубое небо, нa снимке оно может выглядеть кaк состоящее из пикселей немного разной окраски, а снимок сделанный c закрытым объективом будет состоять не только из черных точек. Чем меньше геометрический размер матрицы при равном числe мегапикселей, тем выше её шумы, тем хуже качество изображения. Для компактных цифровых аппаратов размер матрицы принято указывать в виде дроби и измерять в дюймах. Что интересно, если попытаться вычислить эту дробь и перевести ее из дюймов в миллиметры, полученное значение не совпадет c реальными размерами матрицы. Это противоречие возникло исторически, когда подобным способом обозначали размер передающего телевизионного устройства (видикона). Для цифровых зеркальных фотоаппаратов размер матрицы или прямо указывают в миллиметрах, или обозначают в виде кроп-фактора – числа, указывающего во сколько раз этот размер меньше, чем кадр стандартной фотопленки 24х36 мм. Другая важная особенность матриц состоит в том, что в матрице имеющей N мегапикселей содержится действительно N мегапикселей, и более того, изображение c этой матрицы тoжe состоит из N мегапикселей. Вы скажете, что же тут странного? А странно вот что – нa изображении каждый пиксель стоит из трех цветов, красного, зеленого и синего цвета. Казалось бы, и нa матрице каждый пиксель должен состоять из трех светочувствительных элементов, соответственно красного, зеленого и синего цветов. Однако нa деле это не так. Каждый пиксель состоит только из одного элемента. Откуда же тогда берется цвет? Нa самом деле, нa каждый пиксель нанесен светофильтр таким образом, что каждый пиксель воспринимает только один из цветов. Светофильтры чередуются – первый пиксель воспринимает только красный цвет, второй – только зеленый, третий – только синий. После считывания информации c матрицы, цвет для каждого пикселя вычисляется по цветам этого пикселя и его соседей. Конечно, такой способ нeскoлькo искажает изображение, однако алгоритм вычисления цвета устроен так, что искажаться может цвет мелких деталей, но не их яркость. А для человеческого глаза, рассматривающего снимок, важнее именно яркость, а не цвет этих деталей, пoэтoмy эти искажения практически незаметны. Такая структура имеет название структуры Байера (Bayer pattern) по фамилии инженера фирмы Кодак, запатентовавшего такую структуру фильтров. Большинство современных светочувствительных матриц, применяемых в компактных цифровых фотоаппаратах, имеет два или три режима работы. Основной режим используется для фотосъемки и позволяет считывать c матрицы изображение максимального разрешения. Этот режим требует отсутствия какой-либо засветки матрицы во время считывания кадра, что в свою очередь, требует обязательного наличия механического затвора. Другой, высокоскоростной режим позволяет считывать c матрицы полное изображение c частотой 30 раз в секунду, но при пониженном разрешении. Этот режим не требует наличия механического затвора и используется для предосмотра и для съемки видео. Третий режим позволяет считывать изображение еще вдвое быстрее, но не сo всей площади матрицы. Этот режим используется для работы автофокуса. Матрицы, используемые в зеркальных цифровых фотоаппаратах, высокоскоростных режимов не имеют. Но не всe светочувствительные матрицы устроены именно так. Компания Sigma выпускает матрицы Foveon, в которых каждый пискель действительно состоит из трех свечувствительных элементов. Эти матрицы имеют значительно меньше мегапикселей, чем их конкуренты, однако качество изображения c этих матриц своим многомегапиксельным конкурентам практически не уступает. Другой интересной особенностью обладают матрицы SuperCCD фирмы Fuji. Пиксели в этих матрицах имеют шестиугольную форму и расположены подобно пчелиным сотам. С однoй стороны, в этом случае увеличивается чувствительность за счeт большей площади пикселя, а c другой – при помощи специального алгоритма интерполяции мoжнo получить лучшую детализацию изображения.  В этом случае интерполяция действительно позволяет улучшить детализацию снимка, в отличие от аппаратов других производителей, где интерполируется изображение c матрицы, имеющей обычное расположение пикселей. Принципиальное  отличие этих матриц состоит в том, что шаг расположения пикселей вдвое меньше, чем сами пиксели. Это позволяет увеличить детализацию изображения по вертикальным и горизонтальным линиям. В то же время у обычных матриц лучше детализация по диагонали, но нa реальных снимках диагональных линий обычно меньше, чем вертикальных или горизонтальных. Интерполяция – алгоритм вычисления недостающих значений по соседним значениям. Если мы знаем, что в 8 утра температура нa улице была +16 градусов, а в 10 поднялась до +20, мы не сильно ошибемся, если предположим, что в 9 утра температура была около +18. Матрица CCD В CCD-сенсоре, свет (заряд), падающий нa пиксель сенсора, передается от микросхемы чeрeз один выходной узел, или чeрeз всeгo лишь нeскoлькo выходных узлов. Заряды преобразуются в уровень напряжения, накапливаются и рассылаются кaк аналоговый сигнал. Этот сигнал затем суммируется и преобразуется в числа аналого-цифровым преобразователем, вне сенсора (см. рис. 3). CCD-технология была изобретена специально для использования в видеокамерах, и CCD-сенсоры используются нa протяжении 30 лет. Традиционно, у CCD-сенсоров есть ряд преимуществ перед CMOS-сенсорами, а именно лучшая светочувствительность и низкий уровень шумов. В последнее время, однако, различия едва заметны. Недостатки CCD-сенсоров заключаются в том, что они являются аналоговыми компонентами, что требует наличия большего числа электроники «около» сенсора, они дороже в производстве и могут потреблять до 100 раз больше энергии, чем CMOS-сенсоры. Повышенное энергопотребление может тaкжe привести к повышению температуры в самой камере, что негативно сказывается не только нa качестве изображения и увеличивает стоимость конечного продукта, но и степень воздействия нa окружающую среду. CCD-сенсоры тaкжe требуют более скоростную передачу данных, т.к. всe данные проходят чeрeз всeгo лишь чeрeз один или нeскoлькo выходных усилителей. Сравните рисунки 4 и 6, показывающие платы c CCD-сенсором и CMOS-сенсором соответственно. Матрица CMOS На ранней стадии, обычные CMOS-чипы использовались для отображения, однако качество картинки было низким, в связи c низкой световой чувствительностью КМОП-элементов. Современные CMOS-сенсоры изготавливаются по  более специализированной технологии, что привело к стремительному росту качества изображения и светочувствительности за последние годы. CMOS-чипы обладают рядом преимуществ. В отличие от CCD-сенсоров, CMOS-сенсоры содержат в сeбe усилители и аналого-цифровые преобразователи, что значительно снижает стоимость конечного продукта, т.к. он уже содержит всe необходимые элементы для получения изображения. Каждый CMOS-пиксель содержит электронные преобразователи. По сравнению c CCD-сенсорами, CMOS-сенсоры обладают большим функционалом и более широкими возможностями интеграции. Из других преимуществ следует тaкжe отметить более быстрое считывание, меньшее потребление энергии, высокую сопротивляемость шумам и меньший размер системы. Тем не менее, наличие электронных схем внутри чипа приводит к риску появления более структурированного шума, например полос. Калибровка CMOS-сенсоров при производстве тaкжe более сложна, по сравнению в CCD-сенсорами. К счастью, современные технологии позволяют производить самокалибрующиеся CMOS-сенсоры. В CMOS-сенсорах существует возможность считывания изображения c отдельных пикселей, что позволяет «оконизировать» изображение, т.е. считывать показание не всeгo сенсора, а лишь его определенного участка. Таким образом, мoжнo получить большую частоту кадров c части сенсора для последующей цифровой PTZ (англ. pan/tilt/zoom, панорама/наклон/масштаб) обработки. Кроме того, это дает возможность передавать нeскoлькo видеопотоков c одного CMOS-сенсора, имитируя нeскoлькo «виртуальных камер» HDTV и мегапиксельные камеры Мегапиксельные сенсоры и телевиденье высoкoй четкости позволяет цифровым IP-камерам обеспечивать более высокое разрешение изображения, чем аналоговые CCTV-камеры, т.е. они дают большую возможность различить детали и идентифицировать людей и объекты – ключевой фактор в видеонаблюдении. Мегапиксельная IP-камера облaдaeт кaк минимум вдвое большей разрешающей способностью, по сравнению c аналоговой CCTV-камерой. Мегапиксельные сенсоры являются ключевым моментов в телевидении высoкoй четкости, мегапиксельных и мульти-мегапиксельных камерах. И могут быть использованы для обеспечения экстремально высoкoй детализации изображения и многопотокового видео. Мегапиксельные CMOS-сенсоры более широко распространены и гораздо дешевле чем мегапиксельные CCD-сенсоры, несмотря нa то, что есть и довольно дорогие CMOS-сенсоры. Сложно изготовить быстрый мегапиксельный CCD-сенсор, что конечно же является недостатком, и следовательно слoжно изготовить мульти-мегапиксельную камеру c использованием CCD-технологии. Большинство сенсоров в мегапиксельных камерах в целом аналогичны по размеру изображения VGA-сенсорам, c разрешением 640х480 пикселей. Однако мегапиксельный сенсор содержит больше пикселей, чем VGA-сенсор, соответственно размер каждого пикселя в мегапиксельном сенсоре меньше размера пикселя в VGA-сенсоре. Следствием этого является меньшая светочувствительность каждого пикселя в мегапиксельном сенсоре. Так или иначе, прогресс не стоит нa месте. Идет стремительное развитие мегапиксельных сенсоров, и их светочувствительность постоянно возрастает. Основные отличия CMOS от CCD CMOS-сенсоры содержат в сeбe усилители, А/Ц-преобразователи и часто микросхемы дл дополнительной обработки, в то время кaк в камере c CCD-сенсором большинство функций по обработке сигнала проводятся за пределами сенсора. CMOS-сенсоры потребляют меньше энергии в отличие от CCD-сенсоров, что означает, что внутри камеры может поддерживаться более низкая температура. Повышенная температура CCD-сенсоров может увеличить интерференцию. С другой стороны CMOS-сенсоры могут страдать от структурированного шума (полосы и т.д.). CMOS-сенсоры поддерживают «оконизацию» изображения и многопотоковое видео, что невозможно в CCD-сенсорах. CCD-сенсоры обладают кaк правило одним А/Ц-преобразователем, в то время кaк в CMOS-сенсорах им облaдaeт каждый пиксель. Более быстрое считывание в CMOS-сенсорах позволяет их использовать при изготовлении мульти-мегапиксельных камер. Современные технологические достижения стирают разницу в светочувствительности между CCD- и CMOS-сенсорами. Заключение CCD и CMOS-сенсоры обладают различными преимуществами и недостатками, но технологии стремительно развиваются и ситуация постоянно меняется. Вопрос о том выбрать ли камеру c CCD-сенсором или c CMOS-сенсором становится несущественным. Это выбор зависит лишь от требований, предъявляемых клиентом, к качеству изображения системы видеонаблюдения.

Размер матрицы видеокамеры: какая лучше подойдет вам?

Добрый день, дорогие читатели, сегодняшняя статья точно заинтересует любителей профессиональной и любительской видеосъемки, ведь речь в ней пойдет о самых важных составляющих цифровой видеокамеры. Если режиссер хочет справиться со своей задачей на 5+, отснять превосходный, качественный материал, то ему стоит узнать о важности микросхем для камеры, какой размер матрицы видеокамеры существует и на какой из них нужно остановить свой выбор.

Технологическая начинка видеокамеры

Когда меня спрашивают, на какие технические параметры и компоненты стоит обращать внимание при выборе видеокамеры, то я отвечаю, что для каждой камеры (аналоговой, цифровой, HD) существует единая стандартная база. Именно эти компоненты играют важнейшую роль в качестве съемки, работоспособности и мощности аппарата.

Думаю, вам тоже будет интересно узнать о них:

• Объектив – составляющая видеокамеры, отвечающая за собирание и передачу визуализированной картинки на чувствительную к свету матрицу;
• Матрица – компонент, преобразующий переданный объективом оптический луч в электрический импульс;
• Обрабатывающий и передающий видеосигнал процессор, помогающий перемещать электрический импульс на различные устройства записывания и просмотра.

Конечно же, технологический прогресс развивается со скоростью света, поэтому функционал камер значительно расширился. Ответ на вопрос, из чего состоит цифровая видеокамера, не может быть однозначным, ведь различные бренды выпускают аппараты с различным набором компонентов.

В расширенный компонентный набор может входить:

• ИК-подсветка, отвечающая за качество получаемого изображения в темноте;
• Поворотный механизм, позволяющий с легкостью управлять подвижными камерами;
• Центральный процессор, в котором располагаются интеллектуальные модули, детекторы движения, происходит обработка и сжатие HD-качества;
• Кратный зум – встречается двух видов, оптический и цифровой. Для любительской видеосъемки больше подходит оптический ZOOM. В данном случае оптика выполняет функцию приближения или удаления получаемого изображения без потери качества. Увеличение в цифровом зуме происходит уже после съемки путем обрезания материала;
• Универсальный корпус, выполняющий функцию защиты от влаги, ударов и других внешних негативных факторов, способных нарушить функциональность устройства;
• Фиксирующий, записывающий, передающий звуковые эффекты встроенный аудиомикрофон;
• Модуль хранения материала на карте памяти, а также блокировка записи на носитель;
• Датчики тревоги;
• Сетевой интерфейс.

Благодаря этим составляющим каждый желающий может отснять высококачественное любительское кино, запечатлеть самые счастливые события, заснять красивые места и поделиться этим с окружающими. Ведь вряд ли существует в этом мире хоть один человек, который не хотел бы сделать памятное видео того либо иного события, не так ли?

Назначение матрицы и ее разновидности

Если говорить о разновидностях и технологиях, то существует всего 2 матричных типа: CMOS и CCD. Конечно, у вас сразу возникает в голове вопрос, какая же технология лучше для любительской видеосъемки? И я вам отвечу, нет предела совершенству, каждой из них далеко до идеала, каждая обладает своими недостатками и достоинствами, о которых мы поговорим дальше.

Тип CMOS или КМОП

Отличительной чертой CMOS-матриц можно считать низкое энергопотребление, что является неоспоримым плюсом.

К особенностям данной технологии можно отнести:

• Произвольное считывание ячеек, что позволяет получать высококачественное несмазанное изображение;
• Отсутствие «вертикальных столбцов света», возникающих из-за яркости точечных объективов;
• Доступность цены;
• Низкая чувствительность матрицы из-за сниженной площади светочувствительного элемента, что является небольшим минусом;
• Низкое время сканирования, из-за чего объекты, расположенные в качестве, периодически могут искажаться;
• Обработка картинки на пикселе, повышающая число помех.

Тип CCD

Наиболее важным преимуществом CCD-матриц является высококачественное изображение с отсутствием посторонних шумов. Также к достоинствам данной технологии можно считать высокий, практически 100% коэффициент заполнения. Такие камеры относятся к профессиональным устройствам и позволяют получить динамичное цветное изображение.

К недостаткам CCD-матриц можно отнести:

• Слишком высокую стоимость;
• Большое потребление энергии.

Довольно часто в магазинах техники можно встретить видеокамеры с 2-3 матрицами, если средства позволяют, то смело можно покупать данное устройство. Ведь несколько матриц всегда лучше, нежели одна.

Придя в магазин и спрашивая о размерах матрицы видеокамеры, вы можете получить от консультанта следующий ответ: 1\2, 1\3, 1\4 и т.д. Не пугайтесь столь странных ответов, эти числа не что иное, как дюймы. Тут нужно понимать, что чем выше показатель физического размера матрицы, тем качественнее будет изображение. То есть камера в 1\2 дюйм будет лучше, чем 1\8, это также отразится на стоимости аппарата.

На этом у меня все, до новых встреч, дорогие читатели. Надеюсь, что данная информация станет полезной для Вас и Ваших друзей. Подписывайтесь на статьи блога и будьте всегда в курсе свежих новостей технологического мира.

Спасибо за внимание! До новых встреч на моём блоге. С уважением, Ростислав Кузьмин.

Что вам нужно знать в первую очередь)

Матрица перспективы и ортогональной проекции

Что вам нужно знать в первую очередь

Прежде чем мы начнем изучать, как построить базовую матрицу перспективной проекции, нам сначала нужно рассмотреть некоторые методы, на которых построены матрицы проекции.

Преобразование угла обзора в единичный куб

Рис. 1: P ‘- это проекция буквы P на холст.

Умножение точки P на нашу простую матрицу перспективной проекции даст точку P ‘, чьи:

• x’- и y’-координаты являются координатами P на плоскости изображения.Оба x ‘и y’ определены в пространстве NDC. Как упоминалось во введении, матрица перспективной проекции повторно отображает координаты трехмерной точки в ее «2D» положение на экране в пространстве NDC (в диапазоне [-1,1] в этом уроке). Обычно матрица гарантирует, что точки, видимые через камеру (содержащиеся в пирамиде), будут переназначены в диапазон [-1,1] (независимо от того, является ли холст квадратным — это не координаты экранного пространства, а координаты NDC).

• Помимо переназначения трехмерной точки на ее двумерные координаты, нам также потребуется переназначить ее координату z.В предыдущем уроке по растеризации мы вообще не беспокоились о переназначении z ‘, но графические процессоры переназначают P’ z-координату в диапазон [0,1] или [-1,1] в зависимости от API. Когда P лежит на ближней плоскости отсечения, z ‘переназначается на 0 (или -1), а когда P лежит на дальней плоскости отсечения, z’ переназначается на 1.

Рис. 2: матрица проекции перераспределяет усеченную пирамиду обзора в единичный куб или канонический объем обзора.

Тот факт, что координаты x и y точки P ‘, а также ее координата z переназначены в диапазон [-1,1] и [0,1] (или [01,1]), по существу означает, что преобразование точки P матрицей проекции преобразует объем усеченной точки обзора в куб размером 2x2x1 (или 2x2x2).Этот куб часто называют единичным кубом (это не совсем куб, если он имеет размерность 2x2x1, но вы поняли идею) или объем канонического представления . Вы также можете увидеть этот процесс, как если бы усеченная пирамида была нормализована. Это очень важная концепция в компьютерной графике, которую иногда трудно даже визуализировать, но усеченная зона обзора, определяемая ближней и дальней плоскостями отсечения, а также размерами экрана, который вовсе не является кубом, а имеет форму усеченной пирамиды. действительно «искривлен» в куб.По сути, это то, что делает матрица проекции. Когда пространство, определяемое усеченной пирамидой, «деформируется» в куб, становится легче работать с точками (куб — геометрическая форма, с которой работать намного проще, чем усеченная пирамида). Эта очень важная концепция — одна из вещей, которые вы должны помнить о матрицах проекций. Матрица проекции (по крайней мере, так, как она используется в компьютерной графике) преобразует пространство, определяемое усеченной пирамидой, в единичный куб.

Об отсечении

Рисунок 3: пример обрезки в 2D.На этапе отсечения новые треугольники могут быть сгенерированы везде, где исходная геометрия перекрывает границы усеченной области просмотра.

Рис. 4: точка, расположенная за камерой, будет проецироваться так же, как и точки впереди, но ее проецируемые координаты будут отражаться в обоих направлениях.

Давайте познакомимся с концепцией отсечения. По сути, он «обрезает» геометрию, пересекающую границы усеченного поля зрения. Другими словами, если некоторые треугольники или линии перекрывают просматриваемые плоскости усеченной вершины, геометрия «обрезается» таким образом, что части геометрии, содержащиеся в усеченной вершине, сохраняются, а части, которые находятся вне ее объема ( и, следовательно, не видны камере), отброшены (рис. 3).Отсечение может показаться только процессом оптимизации, хотя его основная цель — не отбрасывать невидимые части сцены, чтобы ускорить рендеринг. «К сожалению» перспективная проекция одинаково хорошо работает для объектов, которые находятся перед камерой или позади нее. Рассмотрим точку, расположенную за «наблюдателем». Представим себе точку с координатами (2, 5, 10). Если применить к этой точке правила перспективной проекции, то получится:

$$ \ begin {array} {l} х ‘= \ dfrac {2} {- 10} = -0.2, \\ y ‘= \ dfrac {5} {- 10} = -0,5, \\ \ end {array} $$

Обратите внимание на то, что проецируемые координаты будут абсолютно правильными, но также обратите внимание, что точка фактически отражается на холсте в обоих направлениях. Хотя координаты x и y точки в пространстве камеры положительны, в конечном итоге они оказываются отрицательными в пространстве экрана (рисунок 4).

Урок, объясняющий один из наиболее распространенных алгоритмов отсечения, известный как алгоритм Коэна-Сазерленда, будет позже добавлен в раздел, посвященный расширенной растеризации, хотя мы поговорим больше об отсечении и пространстве отсечения в четвертой главе.

Теперь, когда мы понимаем концепцию отсечения, мы можем более легко объяснить, почему это преобразование из усеченной пирамиды просмотра в этот канонический объем просмотра выполняется.

Рис. 5: преобразование усеченной перспективы в единичный куб до отсечения.

• Основная причина, как мы упоминали ранее, заключается в том, что он преобразует довольно сложное для работы пространство (усеченную пирамиду усеченной пирамиды) в базовый блок. В этом пространстве легче выполнять такие операции, как, например, отсечение.
• После определения относительно этого канонического объема просмотра становится тривиальным преобразование трехмерных координат точек в двухмерные координаты на плоскости изображения.

Имейте в виду, что модель камеры, которую мы хотим смоделировать, это камера-обскура , которая определяется ближней и дальней плоскостью отсечения, а также углом обзора (см. Урок о модели камеры-обскуры). Параметр угла обзора необходимо учитывать при переназначении точек из пространства экрана в пространство NDC.

точек проецирования на экран

Прежде чем мы изучим, как создать перспективную матрицу, мы сначала еще раз рассмотрим, как проецировать 3D-точки на экран (этот процесс подробно описан в уроке «Вычисление пиксельных координат 3D-точки»). Обычно 3D-точки, проецируемые на плоскость изображения, сначала преобразуются в систему координат камеры. В этой системе координат положение глаза соответствует началу координат, оси x и y определяют плоскость, параллельную плоскости изображения, а ось z перпендикулярна этой плоскости xy.В нашей настройке плоскость изображения будет расположена ровно на одну единицу от начала системы координат камеры, то есть глаза. Это соглашение может вас смутить, если вы привыкли к системе, в которой расстояние до плоскости изображения произвольно, как в случае с OpenGL. В следующих главах мы узнаем, как расширить матрицу для обработки произвольных плоскостей отсечения. Но пока мы будем использовать это соглашение, чтобы упростить демонстрацию.

Имейте в виду, что Scratchapixel использует правую систему координат, как и многие другие коммерческие приложения, такие как Maya.Чтобы узнать больше о правой и левой системах координат, ознакомьтесь с уроком по геометрии в разделе «Математика и физика для компьютерной графики». Поскольку мы используем правую систему координат, камера будет указывать в направлении, противоположном оси z. Это связано с тем, что когда мы проецируем точки на плоскость изображения, мы хотим, чтобы ось x указывала вправо. С математической точки зрения, все точки, видимые камерой, имеют отрицательную z-компоненту, когда точки выражены в системе координат камеры.Это подробно объясняется в предыдущем уроке.

Давайте представим, что мы хотим спроецировать точку P на холст. Если мы проведем линию от точки P до глаза, мы увидим, что точка P проецируется на экран в точке P ‘. Как мы вычисляем P ‘?

Рисунок 6: Для проецирования P на плоскость изображения (в P ‘) мы задаем координаты xy точки P по координате z точки P.

На рисунке 6 вы можете видеть, что зеленый (\ (\ Delta ABC \)) и красный (\ (\ Delta DEF \)) треугольники имеют одинаковую форму, но не одинаковый размер.Такие треугольники называются подобными . Другими словами, красный треугольник можно рассматривать как уменьшенную версию зеленого треугольника. Подобные треугольники обладают полезным свойством: соотношение сторон между ними постоянно. Другими словами:

$$ \ dfrac {BC} {EF} = \ dfrac {AB} {DE}. $$

Поскольку нас интересует сторона BC, то есть положение P ‘на плоскости изображения, мы можем написать:

$$ BC = \ dfrac {AB * EF} {DE}. $$

Учитывая, что B лежит на плоскости изображения, которая находится на расстоянии одной единицы от A (AB = 1), у нас есть окончательная формула для расчета длины BC:

$$ BC = \ dfrac {(AB = 1) * EF} {DE} = \ dfrac {EF} {DE}.$$

Из этого уравнения мы можем найти координаты x и y точки P ‘. Все, что нам нужно сделать, это разделить координаты x и y точки P на ее координату z. В математической форме можно записать (уравнение 1):

$$ \ begin {array} {l} P’_x = \ dfrac {P_x} {- P_z}, \\ P’_y = \ dfrac {P_y} {- P_z}. \ end {массив} $$

Обратите внимание, что мы разделили \ (P_x \) и \ (P_y \) на \ (- P_z \), а не на \ (P_z \), потому что z-компонента точек, видимых через камеру, всегда отрицательна, если определена в камере. система координат.Таким образом, очень просто вычислить координаты P ‘, которая является проекцией P на плоскость изображения. Обратите внимание, что на рисунке 6 показана только проекция y-координаты P на плоскость изображения. Если повернуть рисунок 5 на девяносто градусов по часовой стрелке и заменить ось y осью x, вы получите вид сверху, представляющий проекцию координаты x точки P на плоскость изображения.

Однородные координаты

Рисунок 7: чтобы умножить трехмерную точку на матрицу 4×4, нам нужно преобразовать декартовы координаты точки в однородные координаты.Поскольку все, что требуется для этого преобразования, — это установить однородную четвертую координату на 1, это преобразование должно быть только неявным. В самой функции умножения матрицы точки на точку мы можем преобразовать точку из однородной обратно в декартовы координаты, разделив преобразованные координаты точки x ‘, y’ и z ‘на w’.

Вы можете подумать, что на самом деле в перспективной проекции нет ничего особенно сложного. Сам принцип действительно довольно прост. Однако на этом история не заканчивается.Что мы действительно хотим, так это кодировать этот процесс проецирования в матрицу, чтобы проецирование точки на плоскость изображения могло быть получено с помощью базового умножения точки на матрицу. Давайте быстро рассмотрим, что мы знаем об этом процессе.

Если вы помните, что мы говорили в уроке по геометрии, две матрицы могут быть умножены друг на друга, если числа на каждой стороне знака умножения равны, или, иначе говоря, если количество столбцов левой матрицы и количество строк правой матрицы одинаковое.

$$ \ begin {array} {l} {\ color {\ red} {\ text {no:}}} & [n \: m] * [q \: n] \\ {\ color {\ green} {\ text {yes:}}} & [m \: n] * [n \: q] \\ \ end {массив} $$

Помните, что точка может быть представлена ​​матрицей с одной строкой (некоторые люди предпочитают запись с одним столбцом, но Scratchapixel использует запись с одной строкой). Но тогда наша точка представляет собой матрицу 1×3 (1 строка, 3 столбца) и, следовательно, не может быть умножена на матрицу 4×4 (матрицы 4×4 используются в CG для преобразования точек и векторов.Они кодируют вращение, масштаб и перемещение). Что мы можем сделать? Чтобы решить эту проблему, мы используем трюк, который состоит в представлении точки с координатами не три на четыре. Говорят, что такие точки имеют однородных координат и могут быть представлены в виде матрицы 1×4. Четвертая координата точки в ее однородном представлении обозначается буквой w . Когда мы переводим точку из декартовых координат в однородные, w устанавливается равным 1. \ (P_c \) (точка в декартовых координатах) и \ (P_h \) (точка в однородных координатах) взаимозаменяемы, пока w равно 1.Когда w отличается от 1, мы должны разделить все четыре координаты точки [xyzw] на w, чтобы вернуть значение w в 1 (если мы снова хотим использовать точку как трехмерную декартову точку) .

$$ \ begin {array} {l} [x \: y \: z] \ neq [x \: y \: z \: w = 1.2] \\ x = \ dfrac {x} {w}, y = \ dfrac {y} {w}, z = \ dfrac {z} {w}, w = \ dfrac {w} {w} = 1 \\ {[x \: y \: z] = [x \: y \: z \: w = 1]} \ end {массив} $$

Возможно, более формальный способ определения этой идеи — сказать, что точка с однородными координатами [x, y, z, w] соответствует трехмерной декартовой точке [x / w, y / w, z / w] .

Вот как выглядит типичная матрица преобразования:

$$ \ begin {bmatrix} \ color {green} {m_ {00}} & \ color {green} {m_ {01}} & \ color {green} {m_ {02}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {green} {m_ {10}} & \ color {green} {m_ {11}} & \ color {green} {m_ {12}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {green} {m_ {20}} & \ color {green} {m_ {21}} & \ color {green} {m_ {22}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {красный} {T_x} & \ color {красный} {T_y} & \ color {красный} {T_z} & \ color {синий} {1} \\ \ end {bmatrix} $$

Внутренняя матрица [3×3] (зеленая) кодирует поворот и масштаб.Три коэффициента внизу матрицы (выделены красным цветом) кодируют перевод.

Помните, что матрицы преобразования 4×4 называются аффинными. Аффинное преобразование имеет два очень специфических свойства:

• Коллинеарность сохраняется: все точки, лежащие на линии, по-прежнему лежат на линии после применения преобразования.
• Соотношения расстояний сохраняются: середина сегмента линии остается средней точкой после применения преобразования.

Это важно знать, потому что, напротив, проективные преобразования (которые мы собираемся представить далее) обладают первым свойством, но не вторым.Мы уже упоминали в предыдущем уроке, что перспективная проекция сохраняет линии, но не расстояния.

Мы знаем, что мы используем эти матрицы для преобразования трехмерных точек, однако, как мы только что сказали, на самом деле мы обрабатываем эти трехмерные точки так, как если бы они были точками с однородными координатами. Мы делаем это, «неявно» предполагая, что эти трехмерные точки на самом деле имеют четвертую координату, значение которой равно 1. Помните, что трехмерная точка с координатами {x, y, z} и точка с однородными координатами {x, y, z, w } эквивалентны, пока w = 1.3D-точку можно определить как точку с однородными координатами, если мы напишем:

$$ P = \ {x, y, z, w = 1 \}. $$

Всегда имейте в виду, что если вы умножаете «трехмерную» точку на матрицу 4×4, ваша точка будет (по крайней мере, неявно, если вы явно не определяете эту точку с четырьмя координатами, как это делают некоторые программы) точкой с однородными координатами и чьей w-координата равна 1. Почему мы не определяем точки с четырьмя координатами «явно» в программировании, это просто для экономии памяти (на самом деле нет смысла использовать память для хранения координаты, значение которой всегда равно 1).Теперь давайте умножим эту точку 1×4 на нашу матрицу преобразования 4×4. Если мы умножим матрицу [1×4] (нашу точку) на матрицу [4×4], мы должны получить матрицу [1×4], другими словами, другую точку с однородными координатами. Чтобы преобразовать эту точку обратно в 3D, нам нужно будет разделить координаты точек {x, y, z} на w. Хотя четвертая строка матрицы преобразования 4×4 — это , всегда установлено на {0, 0, 0, 1}, что означает, что в результате способа точки и матрицы умножаются друг на друга, w ‘, четвертая координата преобразованная точка всегда равна 1.Посмотрим, почему так происходит:

$$ \ begin {bmatrix} x ‘& z’ & y ‘& w’ \ end {bmatrix} знак равно \ begin {bmatrix} x & z & y & w = 1 \ end {bmatrix} * \ begin {bmatrix} \ color {green} {m_ {00}} & \ color {green} {m_ {01}} & \ color {green} {m_ {02}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {green} {m_ {10}} & \ color {green} {m_ {11}} & \ color {green} {m_ {12}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {green} {m_ {20}} & \ color {green} {m_ {21}} & \ color {green} {m_ {22}} & \ color {blue} {0} \\ \ color {красный} {T_x} & \ color {красный} {T_y} & \ color {красный} {T_z} & \ color {синий} {1} \\ \ end {bmatrix} $$ $$ \ begin {array} {l} x ‘= x * m_ {00} + y * m_ {10} + z * m_ {20} + (w = 1) * T_x, \\ y ‘= x * m_ {01} + y * m_ {11} + z * m_ {21} + (w = 1) * T_y, \\ z ‘= x * m_ {02} + y * m_ {12} + z * m_ {22} + (w = 1) * T_z, \\ \ color {purple} {w ‘= x * 0 + y * 0 + z * 0 + (w = 1) * 1 = 1}.\\ \ end {массив} $$

Как вы можете видеть, независимо от внутренней матрицы 3×3 и значения коэффициентов трансляции, w ‘всегда будет равно 1. Это потому, что w’ вычисляется из w, которое равно 1, а коэффициенты четвертого столбца матрицы, которые для матрицы преобразования всегда равны {0, 0, 0, 1} соответственно. Они постоянны. Они никогда не меняются, иначе это не была бы матрица преобразования (скорее, матрица проекции, как мы скоро увидим). На практике это также означает, что преобразование координат x ‘, y’ и z ‘обратно в декартовы координаты путем деления их на w’ не требуется, поскольку w ‘также всегда равно 1.

Трехмерная декартова точка P, преобразованная в точку с однородными координатами {x, y, z, w = 1} и умноженная на матрицу аффинного преобразования 4×4, всегда дает точку P ‘с однородными координатами и w-координатой w’ всегда равно 1. Таким образом, преобразование преобразованной точки P ‘с однородными координатами {x’, y ‘, z’, w ‘} обратно в трехмерную декартову координату {x’ / w ‘, y’ / w ‘, z ‘/ w’}, не требует явной нормировки преобразованной точки «однородные координаты на w».

Технически функция, реализующая точку, умноженную на матрицу 4×4, должна выглядеть так (версия 1):

шаблон <имя типа S> void multVecMatrix (const Vec4 & src, Vec3 & dst) const { S a, b, c, w; // обратите внимание, что src.w = 1 a = src.x * x [0] [0] + src.y * x [1] [0] + src.z * x [2] [0] + src.w * x [3] [0]; b = src.x * x [0] [1] + src.y * x [1] [1] + src.z * x [2] [1] + src.w * x [3] [1]; c = src.x * x [0] [2] + src.y * x [1] [2] + src.z * x [2] [2] + src.w * x [3] [2]; w = src.x * x [0] [3] + src.y * x [1] [3] + src.z * x [2] [3] + src.w * x [3] [3]; dst.x = a / w; dst.y = ч / б; dst.z = c / w; }

Предполагается, что исходная точка является точкой с однородными координатами (отсюда и название Vec4), поскольку только точки с четырьмя координатами могут быть умножены на матрицы 4×4. В Vec4 координата w определена явно. Но поскольку src.w всегда предполагается равным 1 (это условие взаимозаменяемости точек с декартовыми координатами и точек с однородными координатами), код можно упростить до (версия 2):

шаблон <имя типа S> void multVecMatrix (const Vec3 & src, Vec3 & dst) const { S a, b, c, w; // поскольку src.Предполагается, что w всегда равно 1, его не нужно определять явно a = src.x * x [0] [0] + src.y * x [1] [0] + src.z * x [2] [0] + x [3] [0]; b = src.x * x [0] [1] + src.y * x [1] [1] + src.z * x [2] [1] + x [3] [1]; c = src.x * x [0] [2] + src.y * x [1] [2] + src.z * x [2] [2] + x [3] [2]; w = src.x * x [0] [3] + src.y * x [1] [3] + src.z * x [2] [3] + x [3] [3]; dst.x = a / w; dst.y = ч / б; dst.z = c / w; }

В этой версии src по-прежнему является точкой с однородными координатами, но поскольку ее w-координата равна 1, нам действительно не нужно явно определять ее, поэтому src в этом случае определяется как Vec3.Кроме того, если матрица является матрицей аффинного преобразования, мы знаем, что w также всегда должно быть равно 1. Таким образом, w не нужно вычислять, и деление координат x, y и z на w может также можно пропустить. Это сокращает код до версии 3:

шаблон <имя типа S> void multVecMatrix (const Vec3 & src, Vec3 & dst) const { S а, б, в; // поскольку предполагается, что src.w всегда равняется 1, его не нужно определять явно a = src.x * x [0] [0] + src.y * x [1] [0] + src.z * x [2] [0] + x [3] [0]; b = src.x * x [0] [1] + src.y * x [1] [1] + src.z * x [2] [1] + x [3] [1]; c = src.x * x [0] [2] + src.y * x [1] [2] + src.z * x [2] [2] + x [3] [2]; // нет необходимости вычислять w явно. Для аффинных преобразований всегда равно 1 // w = src.x * 0 + src.y * 0 + src.z * 0 + 1 * 1 = 1; // деление на w не нужно dst.x = a; dst.y = b; dst.z = c; }

Этот код обычно используется для преобразования точек с помощью матриц аффинного преобразования.

Почему мы прошли это длинное объяснение? Во-первых, чтобы поближе познакомиться с концепцией однородных координат. В CG мы работаем в основном с двумя типами матриц: матрицами аффинного преобразования 4×4 и матрицами проекций 4×4. Матрицы аффинного преобразования сохраняют w-координату преобразованных точек равной 1, как мы только что видели, но матрицы проекций, которые мы будем изучать в этом уроке, этого не делают. Таким образом, точка, преобразованная матрицей проекции, потребует, чтобы координаты x ‘y’ и z ‘были нормализованы, что, как вы теперь знаете, не требуется, когда точки преобразуются матрицей аффинного преобразования.

Матрица аффинного преобразования	Матрица проекции (перспективная или орфографическая)
Входная трехмерная точка неявно преобразуется в однородные координаты {x, y, z, w = 1}	Входная трехмерная точка неявно преобразуется в однородные координаты {x, y, z, w = 1}
\ (m_ {30}, m_ {31}, m_ {32} \) и \ (m_ {33} \) всегда равны {0,0,0,1} соответственно.	\ (m_ {30}, m_ {31}, m_ {32} \) и \ (m_ {33} \) принимают значения, специфичные для матриц проекции.Вскоре мы объясним, что это за ценности.
w ‘всегда равно 1. Нет необходимости вычислять w’. $$ \ begin {array} {l} w ‘& = & x * (m_ {30} = 0) + \\ && y * (m_ {31} = 0) + \\ && z * (m_ {32} = 0) + \\ && (w = 1) * 1 \\ & = & 1 \ end {array} $$	w ‘может отличаться от 1 и требует явного вычисления: $$ \ begin {array} {l} w ‘& = & x * (m_ {30}! = 0) + \\ && y * (m_ {31}! = 0) + \\ && z * (m_ { 32}! = 0) + \\ && (w = 1) * (m_ {33}! = 1) \\ &! = & 1 \ end {array} $$
Нормализация никогда не нужна $$ \ begin {array} {l} P’_H = \ {x ‘, y’, z ‘, w’ = 1 \} \\ P’_C = \ {x ‘, y’, z ‘\} \ конец {массив} $$	Нормализация необходима, если \ (w ‘! = 1 \).$$ \ begin {array} {l} P’_H = \ {x ‘, y’, z ‘, w’! = 1 \} \\ P’_C = \ {x ‘/ w’, y ‘/ w ‘, z’ / w ‘\} \ end {array} $$

Почему важно знать разницу между аффинным преобразованием и матрицами проекции? Это очень важно. Во-первых, потому что, если вы умножаете точку на матрицу проекции, вам нужно будет использовать версию функции умножения точечной матрицы, которая явно вычисляет w, а затем нормализует координаты преобразованной точки. Что-то похожее на эту функцию (версия 2):

шаблон <имя типа S> void multVecMatrix (const Vec3 & src, Vec3 & dst) const { S a, b, c, w; // поскольку src.Предполагается, что w всегда равно 1, его не нужно определять явно a = src.x * x [0] [0] + src.y * x [1] [0] + src.z * x [2] [0] + x [3] [0]; b = src.x * x [0] [1] + src.y * x [1] [1] + src.z * x [2] [1] + x [3] [1]; c = src.x * x [0] [2] + src.y * x [1] [2] + src.z * x [2] [2] + x [3] [2]; w = src.x * x [0] [3] + src.y * x [1] [3] + src.z * x [2] [3] + x [3] [3]; dst.x = a / w; dst.y = ч / б; dst.z = c / w; }

Если вы не используете эту функцию с матрицей проекции, результат будет неверным.Конечно, из соображений оптимизации вы не хотите использовать эту функцию при использовании более распространенных матриц аффинного преобразования (w ‘не нужно вычислять, а преобразованные координаты не нужно нормализовать). Таким образом, вам нужно будет быть осторожным, чтобы в конечном итоге создать две функции и вызвать одну или другую в зависимости от типа используемой матрицы. Однако на практике этого почти никогда не происходит. Программисты часто не беспокоят и просто используют что-то вроде этого (по крайней мере, избегает ненужного деления, когда w равно 1):

шаблон <имя типа S> void multVecMatrix (const Vec3 & src, Vec3 & dst) const { S a, b, c, w; // поскольку src.Предполагается, что w всегда равно 1, его не нужно определять явно a = src.x * x [0] [0] + src.y * x [1] [0] + src.z * x [2] [0] + x [3] [0]; b = src.x * x [0] [1] + src.y * x [1] [1] + src.z * x [2] [1] + x [3] [1]; c = src.x * x [0] [2] + src.y * x [1] [2] + src.z * x [2] [2] + x [3] [2]; w = src.x * x [0] [3] + src.y * x [1] [3] + src.z * x [2] [3] + x [3] [3]; if (w! = 1) { dst.x = a / w; dst.y = ч / б; dst.z = c / w; } else { dst.х = а; dst.y = b; dst.z = c; } }

Этот код можно использовать как со стандартным аффинным преобразованием, так и с матрицами проекции. Хотя основная причина, по которой мы так много говорили об однородных координатах, состоит в том, что этап нормализации играет ключевую роль в работе матриц проекции, как мы увидим в следующей главе.

Точки обзора и средства просмотра: моделирование камер в WebXR — веб-API

Первое и самое важное, что нужно понять при рассмотрении кода для управления точкой обзора и камерами в вашем приложении, заключается в следующем: WebXR не имеет камер .Ни в WebGL, ни в API WebXR нет волшебного объекта, который представляет средство просмотра, которое вы можете просто вращать и перемещать, чтобы автоматически изменять то, что отображается на экране. В этом руководстве мы покажем, как использовать WebGL для имитации движения камеры без ее перемещения. Эти методы можно использовать в любом проекте WebGL (или WebXR).

Анимация 3D-графики — это область разработки программного обеспечения, которая объединяет несколько дисциплин в области информатики, математики, искусства, графического дизайна, кинематики, анатомии, физиологии, физики и кинематографии.Поскольку у нас нет настоящей камеры, мы представляем ее, воспроизводящую эффект наличия камеры, не имея на самом деле возможности перемещать пользователя по сцене.

Есть несколько статей о фундаментальной математике, геометрии и других концепциях, лежащих в основе WebGL и WebXR, которые может быть полезно прочитать до или во время чтения этой статьи, в том числе:

Изд. примечание: большинство диаграмм, используемых в этой статье, чтобы показать, как камера перемещается при выполнении стандартных движений, были взяты из статьи на веб-сайте FilmmakerIQ; а именно, с этого изображения, которое можно найти по всему Интернету.Мы предполагаем, что из-за их частого повторного использования они доступны по разрешительной лицензии, право собственности не определено. Мы надеемся, что им можно свободно пользоваться; Если нет, и вы являетесь владельцем, сообщите нам, и мы найдем или изготовим новые схемы. Или, если вы счастливы позволить нам продолжать использовать изображения, сообщите нам об этом, чтобы мы могли должным образом указать вам!

Когда снимается классический боевик, актеры находятся на съемочной площадке и перемещаются по площадке во время выступления, а одна или несколько камер следят за их движениями.Камеры могут быть закреплены на месте, но они также могут быть настроены так, чтобы перемещаться, отслеживая движения исполнителей, прибегая и выходя для достижения эмоционального воздействия и т. Д.

Виртуальные камеры

В WebGL (и, соответственно, в WebXR) нет объекта камеры, который мы могли бы перемещать и вращать, поэтому мы должны найти способ имитировать эти движения. Поскольку камеры нет, мы должны найти способ подделать ее. К счастью, такие физики, как Галилей, Ньютон, Лоренц и Эйнштейн, дали нам принцип относительности , который гласит, что законы физики имеют одинаковую форму во всех системах отсчета.То есть, где бы вы ни находились, законы физики работают одинаково.

В более широком смысле, если вы и другой человек стоите в пустом поле из твердого камня и ничего другого не видно на расстоянии, которое может видеть глаз, если вы переместитесь на три метра в сторону другого человека, результат будет выглядеть так же, как , как если бы другой человек переехал на три встречи

Что такое матрица BCG? Определение, руководство и примеры

BCG Matrix — это сокращение от Boston Consulting Group Matrix, которое уже более 50 лет используется в качестве метода анализа портфеля продуктов.

Что такое матрица BCG?

Матрица BCG, также известная как матрица доли роста, представляет собой структуру управления портфелем, которая помогает компаниям решать, как стратегически управлять портфелем продуктов или услуг.

Матрица BCG

Каковы четыре квадранта матрицы BCG?

Собаки: Это товары с низким ростом или долей рынка.
Вопросительные знаки или проблемный ребенок: Товары на быстрорастущих рынках с низкой долей рынка.
Звезд: Товары на быстрорастущих рынках с высокой долей рынка.
Дойные коровы: Продукты на медленнорастущих рынках с высокой долей рынка

Как использовать BCG Matrix модель

Матрица портфеля продуктов Boston Consulting Group (матрица BCG) предназначена для помощи в долгосрочном стратегическом планировании, чтобы помочь бизнесу рассмотреть возможности роста, проанализировав свой портфель продуктов, чтобы решить, куда инвестировать, прекратить выпуск или разработать продукты.Она также известна как матрица роста / доли.

Матрица разделена на 4 квадранта. Каждый квадрант представляет собой относительное положение, основанное на росте рынка и относительной доле рынка.

BCG больше подходит для более крупных организаций с множеством услуг и рынков. Однако малые предприятия, предлагающие широкий спектр продуктов, могут использовать это для анализа своей продукции.

Часто применяется правило 80:20. Другими словами, восемьдесят процентов прибыли поступает от двадцати процентов продуктов, и поэтому матрица BCG предоставляет метод для анализа вашего портфеля и решений.

Объяснение четырех квадрантов

Думайте о матрице BCG как о отображении портфеля продуктов или услуг.

Товары для собак

Рекомендуемый совет — убрать собак из портфеля продуктов, так как они истощают ресурсы.
Однако это может быть чрезмерным упрощением, поскольку можно получать постоянный доход с небольшими затратами. Например, в автомобильном секторе, когда линейка автомобилей заканчивается, остается рынок послепродажного обслуживания i.е. потребность в запчастях. После того, как SAAB прекратила торговлю и производство новых автомобилей, возник целый бизнес, поставляющий запчасти SAAB.

Продукты со знаком вопроса

Как следует из названия, эти продукты часто требуют значительных инвестиций, чтобы продвинуть их в звездный квадрант. Проблема в том, что для получения прибыли могут потребоваться большие инвестиции. Например, Amazon (см. Бизнес-модель Amazon) разработала Firephone, но не смогла завоевать популярность на рынке смартфонов.Несмотря на серьезный объем инвестиций, он потерпел неудачу и не смог конкурировать с такими признанными игроками, как Apple и Samsung.

Звездные продукты

Может быть лидером на рынке, хотя для поддержания устойчивости требуются постоянные инвестиции. Они генерируют больше рентабельности инвестиций, чем другие категории продуктов.

Дойные коровьи продукты

Простое правило: « Доить эти продукты как можно больше, не убивая корову» ! Часто зрелые, хорошо зарекомендовавшие себя продукты.Компанию Procter & Gamble, которая производит подгузники Pampers для дезодорантов Lynx, часто называют «дойной коровой компанией».

Преимущества и недостатки BCG Matrix

Преимущества матрицы:

• Простота выполнения;
• Помогает понять стратегические позиции бизнес-портфеля;
• Это хорошая отправная точка для дальнейшего анализа.

Анализ доли роста упрощает факторы, влияющие на оценку будущего бизнес-портфеля.Некоторые другие ограничения включают:

• Бизнес можно разделить только на четыре квадранта. Классификация СБУ, которая находится прямо посередине, может сбивать с толку.
• Не определяет, что такое «рынок». Бизнесы можно классифицировать как дойных коров, в то время как на самом деле они собаки, или наоборот.
• Не учитывает другие внешние факторы, которые могут полностью изменить ситуацию.
• Доля рынка и рост отрасли — не единственные факторы прибыльности. Кроме того, высокая доля рынка не обязательно означает высокую прибыль.
• Он отрицает наличие синергии между различными подразделениями. Собаки могут быть так же важны для бизнеса, как дойные коровы, если они помогают достичь конкурентных преимуществ для остальной части компании.

Пример матрицы BCG

Модель BCG основана на продуктах, а не услугах, однако она применима к обоим. Вы можете использовать это при просмотре ряда продуктов, особенно перед началом разработки новых продуктов.

Если посмотреть на британского ритейлера Marks & Spencer, у него широкий ассортимент товаров и множество различных линий.Мы можем идентифицировать каждый элемент матрицы BCG по их диапазонам:

Пример: Нижнее белье . M&S был известен как магазин женского нижнего белья в то время, когда выбор был ограничен. В многоканальной среде M&S lingerie по-прежнему является лидером британского рынка с высокими темпами роста и высокой долей рынка.

• Знаки вопроса / Проблемный ребенок

Пример: Еда . В течение многих лет M&S отказывалась рассматривать продукты питания, и сегодня у них более 400 магазинов Simply Food по всей Великобритании.Хотя M&S Simply Food не является крупным супермаркетом, у нее есть последователи, которые демонстрируют высокие темпы роста и низкую долю рынка.

Пример: Классический диапазон . Низкие темпы роста и высокая доля рынка, серия M&S Classic имеет сильных сторонников.

Пример: Диапазон автографа . Ассортимент мужской и женской одежды по премиальным ценам с низкой долей рынка и низкими темпами роста. Несмотря на то, что она относится к категории собак, более высокая цена означает, что она вносит финансовый вклад в компанию.

Вы также можете применить модель BCG к областям, отличным от вашей продуктовой стратегии.

Например, мы разработали эту матрицу в качестве примера того, как бренд может оценивать свои инвестиции в различные каналы сбыта. Среда другая, но стратегия остается той же — доить коров, не тратить деньги на собак, инвестировать в звезды и давать вопросительным знакам немного экспериментальных средств, чтобы увидеть, смогут ли они стать звездами.

Как матрица BCG сочетается с другими формами анализа

Матрица BCG — это анализ портфельного уровня.Два других типа анализа, связанных с этим, — это матрица Ансоффа и жизненный цикл продукта.

Матрица BCG, матрица Ансоффа и жизненный цикл продукта Матрица Python

и введение в NumPy

Матрица — это двумерная структура данных, в которой числа расположены в строках и столбцах. Например:

Эта матрица представляет собой матрицу 3×4 (произносится как «три на четыре»), потому что она имеет 3 строки и 4 столбца.

---

Матрица Python

Python не имеет встроенного типа для матриц.Однако мы можем рассматривать список списка как матрицу. Например:

  A = [[1, 4, 5],
    [-5, 8, 9]]
  

Мы можем рассматривать этот список списка как матрицу, имеющую 2 строки и 3 столбца.

Обязательно изучите списки Python, прежде чем продолжить эту статью.

---

Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.

  A = [[1, 4, 5, 12],
    [-5, 8, 9, 0],
    [-6, 7, 11, 19]]

print ("A =", A)
print ("A [1] =", A [1]) # 2-я строка
print ("A [1] [2] =", A [1] [2]) # 3-й элемент 2-й строки
print ("A [0] [- 1] =", A [0] [- 1]) # Последний элемент 1-й строки

столбец = []; # пустой список
для строки в A:
  столбец.добавить (строка [2])

print ("3-й столбец =", столбец)
  

Когда мы запустим программу, вывод будет:

  A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]
A [1] = [-5, 8, 9, 0]
A [1] [2] = 9
A [0] [- 1] = 12
3-й столбец = [5, 9, 11]
  

Вот еще несколько примеров, связанных с матрицами Python с использованием вложенных списков.

Использование вложенных списков в качестве матрицы работает для простых вычислительных задач, однако есть лучший способ работы с матрицами в Python с использованием пакета NumPy.

---

Массив NumPy

NumPy — это пакет для научных вычислений, который поддерживает мощный объект N-мерного массива. Прежде чем вы сможете использовать NumPy, вам необходимо установить его. Для доп. Информации:

После установки NumPy вы можете импортировать и использовать его.

---

NumPy предоставляет многомерный массив чисел (который на самом деле является объектом). Возьмем пример:

  импортировать numpy как np
a = np.array ([1, 2, 3])
print (a) # Вывод: [1, 2, 3]
print (type (a)) # Вывод: 
  

Как видите, класс массива NumPy называется ndarray .

---

Как создать массив NumPy?

Есть несколько способов создать массивы NumPy.

---

1. Массив целых чисел, чисел с плавающей запятой и комплексных чисел

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
печать (A)

A = np.array ([[1.1, 2, 3], [3, 4, 5]]) # Массив с плавающей запятой
печать (A)

A = np.array ([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype = complex) # Массив комплексных чисел
печать (A)
  

Когда вы запустите программу, вывод будет:

  [[1 2 3]
 [3 4 5]]

[[1.1 2. 3.]
 [3. 4. 5.]]

[[1. + 0.j 2. + 0.j 3. + 0.j]
 [3. + 0.j 4. + 0.j 5. + 0.j]]
  

---

2. Массив нулей и единиц

  импортировать numpy как np

zeors_array = np.zeros ((2, 3))
печать (zeors_array)

'' '
 Вывод:
 [[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]
'' '

ones_array = np.ones ((1, 5), dtype = np.int32) // указываем dtype
print (ones_array) # Вывод: [[1 1 1 1 1]]
  

Здесь мы указали dtype до 32 бит (4 байта). Следовательно, этот массив может принимать значения от -2 -31 до 2 -31 -1 .

---

3. Использование arange () и shape ()

  импортировать numpy как np

A = np.arange (4)
печать ('A =', A)

B = np.arange (12) .reshape (2, 6)
печать ('B =', B)

'' '
Вывод:
A = [0 1 2 3]
B = [[0 1 2 3 4 5]
 [6 7 8 9 10 11]]
'' '
  

Узнайте больше о других способах создания массива NumPy.

---

Матричные операции

Выше мы привели 3 примера: сложение двух матриц, умножение двух матриц и транспонирование матрицы.Раньше мы использовали вложенные списки для написания этих программ. Давайте посмотрим, как мы можем выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

---

Сложение двух матриц

Мы используем оператор + , чтобы добавить соответствующие элементы двух матриц NumPy.

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[2, 4], [5, -6]])
B = np.array ([[9, -3], [3, 6]])
C = A + B # поэлементное сложение
печать (C)

'' '
Вывод:
[[11 1]
 [8 0]]
 ''  

---

Умножение двух матриц

Для умножения двух матриц мы используем метод dot () .Узнайте больше о том, как работает numpy.dot.

Примечание: * используется для умножения массивов (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не для умножения матриц.

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[3, 6, 7], [5, -3, 0]])
B = np.array ([[1, 1], [2, 1], [3, -3]])
C = A. точка (B)
печать (C)

'' '
Вывод:
[[36 -12]
 [-1 2]]
'' '
  

---

Транспонирование матрицы

Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[1, 1], [2, 1], [3, -3]])
печать (A.transpose ())

'' '
Вывод:
[[1 2 3]
 [1 1-3]]
'' '
  

Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.

---

Доступ к элементам матрицы, строкам и столбцам

Элементы матрицы доступа

Подобно спискам, мы можем получить доступ к элементам матрицы с помощью индекса. Начнем с одномерного массива NumPy.

  импортировать numpy как np
А = np.массив ([2, 4, 6, 8, 10])

print ("A [0] =", A [0]) # Первый элемент
print ("A [2] =", A [2]) # Третий элемент
print ("A [-1] =", A [-1]) # Последний элемент
  

Когда вы запустите программу, вывод будет:

  A [0] = 2
A [2] = 6
A [-1] = 10
  

Теперь давайте посмотрим, как мы можем получить доступ к элементам двумерного массива (который по сути является матрицей).

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[1, 4, 5, 12],
    [-5, 8, 9, 0],
    [-6, 7, 11, 19]])

# Первый элемент первой строки
print ("A [0] [0] =", A [0] [0])

# Третий элемент второй строки
print ("A [1] [2] =", A [1] [2])

# Последний элемент последней строки
print ("A [-1] [- 1] =", A [-1] [- 1])
  

Когда мы запустим программу, вывод будет:

  A [0] [0] = 1
A [1] [2] = 9
A [-1] [- 1] = 19
  

---

Доступ к строкам матрицы

  импортировать numpy как np

А = np.массив ([[1, 4, 5, 12],
    [-5, 8, 9, 0],
    [-6, 7, 11, 19]])

print ("A [0] =", A [0]) # Первая строка
print ("A [2] =", A [2]) # Третья строка
print ("A [-1] =", A [-1]) # Последняя строка (в данном случае 3-я строка)  

Когда мы запустим программу, вывод будет:

  A [0] = [1, 4, 5, 12]
A [2] = [-6, 7, 11, 19]
A [-1] = [-6, 7, 11, 19]
  

---

Доступ к столбцам матрицы

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[1, 4, 5, 12],
    [-5, 8, 9, 0],
    [-6, 7, 11, 19]])

print ("A [:, 0] =", A [:, 0]) # Первый столбец
print ("A [:, 3] =", A [:, 3]) # Четвертый столбец
print ("A [:, - 1] =", A [:, - 1]) # Последний столбец (в данном случае 4-й столбец)
  

Когда мы запустим программу, вывод будет:

  A [:, 0] = [1–5–6]
A [:, 3] = [12 0 19]
A [:, - 1] = [12 0 19]
  

Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел этой статьи о нарезке матрицы.

---

Нарезка матрицы

Нарезка одномерного массива NumPy похожа на список. Если вы не знаете, как работает нарезка списка, посетите раздел «Общие сведения о нотации фрагментов в Python».

Возьмем пример:

  импортировать numpy как np
letter = np.array ([1, 3, 5, 7, 9, 7, 5])

Элементы с 3-го по 5-й
print (буквы [2: 5]) # Вывод: [5, 7, 9]

# 1-4 элементы
print (буквы [: - 5]) # Вывод: [1, 3]

# 6-й до последнего элементы
print (letter [5:]) # Вывод: [7, 5]

# С 1-го по последний элементы
print (letter [:]) # Вывод: [1, 3, 5, 7, 9, 7, 5]

# переворачивание списка
print (буквы [:: - 1]) # Вывод: [5, 7, 9, 7, 5, 3, 1]
  

Теперь давайте посмотрим, как мы можем разрезать матрицу.

  импортировать numpy как np

A = np.array ([[1, 4, 5, 12, 14],
    [-5, 8, 9, 0, 17],
    [-6, 7, 11, 19, 21]])

print (A [: 2,: 4]) # две строки, четыре столбца

''' Вывод:
[[1 4 5 12]
 [-5 8 9 0]]
'' '


print (A [: 1,]) # первая строка, все столбцы

''' Вывод:
[[1 4 5 12 14]]
'' '

print (A [:, 2]) # все строки, второй столбец

''' Вывод:
[5 9 11]
'' '

print (A [:, 2: 5]) # все строки, с третьего по пятый столбец

'''Вывод:
[[5 12 14]
 [9 0 17]
 [11 19 21]]
'' '
  

---

Как видите, использование NumPy (вместо вложенных списков) значительно упрощает работу с матрицами, и мы даже не коснулись основ.Мы предлагаем вам подробно изучить пакет NumPy, особенно если вы пытаетесь использовать Python для науки о данных / аналитики.

Ресурсы NumPy, которые могут оказаться полезными:

Виды матриц

Определение.

Квадратная матрица — это матрица, в которой количество строк равно количеству столбцов (размер n × n), число n называется порядком матрицы.

Пример.

	4	1	-7		— квадратная матрица размером 3 × 3
	-1	0	2
	4 6

Определение.

Нулевая матрица — это матрица, элементы которой равны нулю, т. Е. A _ij = 0, ∀i, j.

Пример.

	0	0	0		— нулевая матрица
	0	0	0

Определение.

Вектор-строка — это матрица, состоящая из одной строки.

Пример.

1

4

-5

— вектор-строка

Определение.

Вектор-столбец — это матрица, состоящая из одного столбца.

Пример.

	8		— вектор-столбец
	-7
	3

Определение.

Диагональная матрица — это квадратная матрица, элементы которой, стоящие за пределами главной диагонали, равны нулю.

Пример диагональной матрицы.

	4	0	0		— диагональные записи произвольные, а диагональные записи не равны нулю
	0	5	0

Определение.

Матрица идентичности — это диагональная матрица, в которой все элементы на главной диагонали равны 1.

Обозначим.

Идентификационная матрица обычно обозначается как I .

Пример единичной матрицы.

I =		1	0	0		— диагональные записи равны 1, а диагональные записи не равны 0
		0	1	0			0	1

Определение.

Верхняя треугольная матрица — это матрица, элементы которой ниже главной диагонали равны нулю.

Пример верхней треугольной матрицы.

	7	-6	0
	0	1	6
	0	0			Определение. Нижняя треугольная матрица — это матрица, элементы которой над главной диагональю равны нулю. Пример нижней треугольной матрицы. 5 611 N.B. Диагональная матрица — это матрица, имеющая одновременно верхний и нижний треугольники. Определение. В частности, матрица находится в эшелоне строк формы , если: все ненулевые строки выше всех нулевых строк; , если первый ненулевой элемент строки расположен в столбце с номером i, а следующая строка не равна нулю, то первый ненулевой элемент следующей строки должен быть в столбце с номером больше i . Примеры строковой формы матрицы. 7 0 0 6 1 0 -2 0 7 0 8 0 0 4 0 0 . No related posts. alexxlab Фото Свободное время для записи фото: Фон свободное время для записи alexxlab 22.09.2023 0 Фото Как описать фото: Шаблон к описанию фотографии. Задание №3 alexxlab 22.09.2023 0 Фото Замазать номер машины на фото онлайн: FOTOSTARS — Фоторедактор онлайн | Лучший Фотошоп alexxlab 21.09.2023 0 Фото Как сделать объем фото меньше: Как уменьшить размер картинки: 10 популярных онлайн-сервисов alexxlab 21.09.2023 0 Фото Убрать морщины с фото онлайн бесплатно: Ретушь фото онлайн — IMG online alexxlab 20.09.2023 0 Фото Увеличить глаза на фото онлайн: Увеличить глаза фоторедактор | Приложение RetouchMe alexxlab 20.09.2023 0 Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт 7 0 8 8 8 0 0 1 3 1 3 -3 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0