Обработанные фотографии: обработанные фотографии, которые приводят в восторг
Как выглядели обработанные фотографии до начала эры Photoshop » BigPicture.ru
Сейчас мало кто обходится без фоторедакторов и перед публикацией снимка в соцсетях его непременно обрабатывают в фотошопе или в какой-нибудь другой похожей программе. Можно подумать. что обычай «улучшать» фото нам подарила эпоха инстаграма и фейсбука, но это не так. Первые эксперименты в редактировании снимков состоялись вскоре после изобретения фотографии, а на рубеже 19 и 20 столетий мастера ретуши уже творили настоящие чудеса.
Потребность в улучшении качества снимков и добавлении на них всевозможных объектов появилась вскоре после того, как в 1825 году Джозеф Ньепс изобрел гелиографию и представил миру первый фотографический снимок. Первые фотографии обрабатывали по необходимости, так как их качество оставляло желать лучшего.
В 19 столетии часто на снимках рисовали дополнительно глаза, губы, украшения, элементы причесок и прочие детали, которые получались при съемке не слишком резкими и выразительными.
«Феи из Коттингли», обманувшие сэра Артура Конан Дойла.
Уже к концу 19 столетия мастера ретуши так разошлись, что стали удивлять мир своими невообразимыми, порой фантастическими работами. Нужно сказать, что всего 100 лет назад людей обмануть фотомонтажом было гораздо проще, чем сейчас. Сэр Артур Конан Дойл, бакалавр медицины и писатель, подаривший миру Шерлока Холмса, был одурачен снимками, сделанными в 1917–1921 году двумя девочками-подростками, Элси Райт и Френсис Гриффитс.
Юные особы добавили на свои фото изображения крылатых фей, да так искусно, что маститый писатель поверил в их существование и оставался при своем мнении до самой смерти! Между тем «Феи из Коттингли», а именно так стали называть эти снимки, далеко не самые качественные фейковые изображения начала 20 века.
Посмотрите на эти снимки из коллекции фотографа и художника Рика Солоуэя ( Rick Soloway) и представьте, что все они сделаны при помощи самых простых приемов фотомонтажа – методами наложения и ретуши при помощи чернил, краски, аэрографии или просто выцарапыванием на поверхности стеклянной фотопластины.
Надпись на этом снимке гласит: «Тыквы, выращенные в Айове, приносят прибыль».
А это фото подписано так: «Если мы едем в Колорадо, то знаем точно зачем».
«Новые рабочие руки на ферме» – автор заставил огромную саранчу управлять трактором.
А это Бобби Лич, покоривший в бочке особой конструкции Ниагарский водопад. Мастерство ретушера позволило поместить героя и его аппарат на фоне покоренного потока.
А это «Кукуруза на фермерской ярмарке округа». Неплохой урожай, не так ли?
Когда-то на Гавайских островах созревали вот такие ананасы. Не верите? А зря!
Вот раньше были лобстеры – не чета нынешним! Не слишком убедительная иллюзия, но в 20‑х годах прошлого века она шла на «ура».
Рыба с человеческими зубами. В те времена было проще и быстрее вставить рыбе зубы для снимка, но, тем не менее, здесь мы видим умелый фотомонтаж.
«Побеждает лучший». Кажется, в прошлом веке в США гигантская саранча на снимках была в тренде, почти как сейчас «дакфейсы».
«Ограбление поезда». Сложно найти ситуацию, в которой фотографы-виртуозы не могли бы использовать этих насекомых.
Так вот ты какой, «горный заяц»!
«Две старые мудрые птицы». Тут все так простенько, что даже немного разочаровываешься.
«Кролик из Западного Техаса». Как мы видим, кроликов мастера фотомонтажа любили не меньше чем саранчу.
Ну а это классика – обычное рыбацкое вранье, визуализированое с использованием технических возможностей начала 20 столетия.
Напоследок стоит сказать, что некоторые из этих снимков вовсе не бесполезное озорство. Фото с тыквами, кукурузой, рыбой и ананасами создавались специально, чтобы привлечь эмигрантов в не самые популярные регионы США. Да, именно так – когда-то на Гавайские острова людей приходилось заманивать фальшивыми ананасами-гигантами. Пользовались искусством ретуши и в политических целях.
Фото с овощами-гигантами даже получили отдельное название – «Tall Tale Postcards» или «Открытки–небылицы». Конечно, большинство зрителей видели подвох, но были и те, что на самом деле покупались на примитивную уловку. Разве сегодня это работает как-то иначе?
Смотрите также – Когда старые черно-белые фотографии вдруг становятся цветными
А вы знали, что у нас есть Instagram и Telegram?
Подписывайтесь, если вы ценитель красивых фото и интересных историй!
Фотографии Никиты Мамонова теперь можно увидеть по всему миру / Мобильные устройства / Новости фототехники
Дата публикации: 07. 09.2020
Компания Apple периодически демонстрирует возможности камеры iPhone и приложений для iOS на реальных примерах снимков пользователей, размещая их на больших поверхностях в мировых столицах. Любой снимок из сети, снятый на iPhone, может привлечь внимание своим качеством и художественной ценностью, и в последствии появиться на огромных билбордах по всему миру с целью вдохновить других айфонографов на творчество.
В этом сентябре сразу два снимка российского фотографа Никиты Мамонова появились в 12 городах и столицах Канады, России, США, Таиланда и Японии. Подробнее о своём творческом пути рассказывает сам Никита и делится секретами съёмки и обработки снимков на iPhone.
О себе
Я давно занимаюсь фотографией на iPhone, по профессии режиссер кино и телевидения. Начинал когда-то снимать на зеркальные фотоаппараты, пока не появился мой первый iPhone 3GS. Снимал редкие моменты и ловил необычные ракурсы, вкладывая идею. Менял устройства в среднем через поколение, а когда перешел на iPhone 6 Plus с большим экраном, то это стало катализатором для развития фотографического и кино-творчества. На iPhone 6s Plus я даже снял целую межпрограммную передачу для ТВ – делали контент про строительные инструменты на белой циклораме. Тогда уже iPhone предлагал slow-mo, 4K, и на выходе получался действительно серьезный продукт, а еще это была огромная экономия времени и сил, потому что итоговое видео отлично мэтчится в монтаже с Final Cut Pro X. iPhone – это определенная пластика в подходе и творчестве. Следующим этапом стало создание коллажей, и тут iPhone X стал своего рода катализатором. Мне нравилось создавать подобный арт – я верил, что рано или поздно на Apple может обратить внимание на мои работы, поэтому ставил хэштег #shotoniphone. Я всегда рассуждал, что только Apple способна создавать устройства на таком уровне, которые позволяют решать по-настоящему серьезные задачи, и доказательство тому –– такое же высокое творчество среди её аудитории, нежели просто обработка снимка фильтрами.
О приложениях
Начинал я с простых приложений, а потом когда появился iPhone XS Max – он до сих пор он у меня – я буквально раскрылся с массой подобных работ. Свои работы я делал исходя из перспектив, комбинируя самые разные приложения: Photoshop Mix, Photoshop Fix, Darkroom, Neoncam и др. Причем проекты создавал сразу в высоком разрешении, чтобы потенциально их можно было распечатать для больших форматов. Спустя много лет экспериментов вышла Prisma – просто гениальный эпп, взорвавший рынок, но несправедливо забытый. И я недавно его воскресил в своём творечстве, что стало мега-оправданным выбором. С его помощью обрабатываю свой арт под некую картину, и люди воспринимают его как полотно живописи.
Про творчество и арт, вошедший в кампанию Apple
Когда из Apple мне написали по поводу моих работ, я воспринял это как определенный чекпоинт в своей жизни. В этот момент я понял, что вышел на тот уровень, где люди делают что-то особенное. В моих работах превалирует сюрреализм, и со своим творчеством я попал сразу в несколько категорий художественных образов. Есть работы, сделанные с отражением, есть пейзажи цветными масками и ещё масса визуальных техник.
Я не ухожу в лютый фотошопный стиль, наоборот, стараюсь передать то как выглядит город через призму восприятия – ты достал iPhone и снял увиденное. Однажды мне приснился сон, когда я оказался в невероятном мире. Прямо во сне я достал iPhone и стал всё снимать – потом проснулся в реальности и расстроился буквально на 5 секунд, потому что схватил телефон, а в нём этих снимков не оказалось. Возможно, это стало тумблером, который побудил меня создавать такие образы, как я видел во сне.
Попав в кампанию Apple, я не выиграл в конкурсе, потому что выполнял негласный заказ. Сначала мне казалось, что мне выпал лотерейный билет, но нет – я его заработал. Из моих работ Apple выбрала для наружной рекламы два арта: “Самолеты” и “Дом-тетрис”. Взяв на себя ответственность, я сделал интересный арт, в качестве которого я абсолютно уверен. Мои работы взяли без изменений, это просто бомба.
Что дальше?
Для меня лично следующий творческий этап – это свехширокоугольный объектив в новых iPhone, который даёт необычную картинку. Новая плоскость, которую я хотел бы научиться использовать. А еще я бы очень хотел проводить мастер-классы. Давать людям то, чего им не хватает – вдохновение.
Фотографии Никиты Мамонова появились на огромных растяжках в мировых столицах:
- Монреаль
- Торонто
- Ванкувер
- Бостон
- Лос-Анжелес
- Нью-Йорк
- Сан-Франциско
- Вашингтон
- Багкок
- Нагойя (Япония)
- Москва (у метро Войковская)
- Санкт-Петербург (Литейный проспект)
Обработанные фотографии в фотошопе. Как обработать фотографию в фотошопе — первые шаги и простые советы. Список основных инструментов
Наверное, обработка фотографий — самая противоречивая тема, которую можно только придумать.
В зависимости от своего отношения к компьютерной обработке, фотолюбители делятся на несколько групп, которые находятся между собой в постоянном противоречии. Одни категорически не приветствуют какую-бы то ни было обработку фотографий, вторые считают, что в умеренных количествах обработка все же нужна и третьи на могут жить без Фотошопа.
Этот пост представляет собой пошаговый учебник по пост-обработке с макросъемкой. В приведенном выше сравнении вы можете найти разницу между изображением до и после последующей обработки. Левое изображение выглядит тусклым в цвете из-за верного режима в настройках камеры, поэтому мы можем обрезать изображение, чтобы избежать отрицательного пространства. Однако это не означает, что вы должны обрезать изображение с отрицательным пространством. Используйте инструмент обрезки, основанный на том, что вы хотите показать на фотографии.
Переименование: быстро и с пользой
Иногда отрицательное пространство хорошее, так как оно делает фотографию минималистичной. Захват деталей по объекту может зависеть от структуры объектива и датчиков камеры. Если объект выглядит тупым по внешнему виду, мы можем улучшить детали объекта, применяя резкость в выбранной области. Для применения резкости мы должны создать новый слой, так как он обеспечивает неразрушающее редактирование. Он применяется ко всему изображению. Шаг 1: Используйте инструмент «Ластик», чтобы удалить резкость на фоне рамки.
В этой статье я выскажу свое видение вопроса обработки фотографий — нужна она или нет, и если нужна, то с какой целью и в каком количестве.
Не фотошопить вообще!
Безусловно, очень круто, если вы умеете фотографировать так, чтобы потом не приходилось «фотошопить». Этот навык действительно встречается в природе, правда, крайне редко и имеет много условностей.
Инструмент ластик — это в основном кисть, которая стирает пиксели слоя ниже. Таким образом, мы можем применить его, выбрав инструмент ластик из окна инструментов. Шаг 2: Отрегулируйте яркость фона, чтобы улучшить однородность света. Определенный уровень яркости должен быть установлен в соответствии с уровнем яркости переднего плана. Затем выполните шаг 1, чтобы удалить переэкспонированные пиксели на объекте и переднем плане этого кадра.
Во-первых, вам нужно сохранить изображение и открыть его на новой вкладке, если вы хотите применить интеллектуальное размытие; в противном случае пропустите этот шаг. Зерна на изображении неизбежны, но их можно легко нейтрализовать. Другой вариант — использовать инструмент ластик или инструмент «Быстрый выбор», чтобы улучшить мягкость на фоне.
Во-первых, в наиболее выигрышном положении оказываются те фотографы, у кого в распоряжении техника высокого класса — профессиональная тушка и набор «топовых» светосильных фиксов. Представьте себе, как бы вы «развернулись», если бы у вас была камера с рабочим ISO 25600 и оптика со светосилой 1:1.2 и больше? Никаких шумов, красивое размытие, точная цветопередача, высокая контрастность и вообще, картинка будто живая! Не знаю как вы, но я бы точно нашел достойное применение этому набору — осталось только накопить пару миллионов, чтобы это все купить:)
Насыщенность может привести к потере информации о предмете, и изображение выглядит мультяшным или неестественным, что приносит меньше внимания со стороны зрителей. Ниже вы найдете мой рабочий процесс обработки изображений в аэрофотографическом режиме.
Мой совет — найти систему, которая работает и придерживаться ее. Вы всегда можете вернуться к своим исходным данным и попробовать новые методы, которые вы узнали. Это типичная новгородская установка глубокого неба, которая включает в себя отслеживающее экваториальное крепление для компенсации вращения Земли.
Во-вторых, даже если этот набор техники уже существует, этого недостаточно — надо знать возможности камеры и объективов от и до. К примеру, боке какой формы у того или иного объектива на открытой и прикрытой диафрагме, какой объектив наиболее устойчив к контровому свету, какой, наоборот, в контровом свете дает приятный эффект «вуали». Не говоря уже про свойства и особенности тушки (если она профессиональная, этих особенностей очень много!) То есть, чтобы фотографировать и «вообще не фотошопить», нужно иметь еще и огромный фотографический опыт.
Программное обеспечение, используемое в этом учебнике
Это приложение хорошо оснащено всеми инструментами и действиями, необходимыми для создания невероятного астрофотобокса. Многие из действий можно выполнить вручную в несколько этапов. Это фотография туманности Розетка с более чем 2 часами полной экспозиции. Если вы предпочитаете пошаговое руководство по моим методам, вы можете следовать вместе с учебником по астрофотографии на туманности Лагуны ниже. Методы, используемые в видео, могут быть применены ко многим объектам глубокого неба, но лучше всего будут работать на туманностях с широкими полями, как в этом учебнике.
Фотография без обработки, сделанная при помощи любительской камеры в ручном режиме.
Предположим, опыт у вас тоже есть и вы уже готовы стать «гуру, который не пользуется фотошопом», остался всего один шаг до просветления и тут непреодолимой преградой встает еще одна скала — внутрикамерная обработка! Да-да! В любом фотоаппарате есть свой «внутренний фотошоп», в котором есть точно такие же функции — яркость, контрастность, уровни, баланс белого, гамма-коррекция (экспокоррекция), HDR, подавление хроматических аберраций, шумоподавление и прочие «улучшалки». То есть, получается, что вы опять-таки обрабатываете свои фотографии, сами того не замечая! Причем, внутрикамерные алгоритмы обработки, зачастую, заметно уступают тому же Фотошопу или Лайтруму. Еще более обидно то, что у каждого фотоаппарата свои особенности внутрикамерной «проявки» изображений — помните, что «никон желтит», «кенон холодит», «олимпус краснит» и т.д. и повлиять на них если и можно, то в ограниченной степени. Механизм внутрикамерной обработки для пользователя остается неким «черным ящиком» и чтобы его заставить давать тот результат, который нам нужен, нужно иногда очень сильно постараться. Или менять тушки до тех пор, пока не найдете ту самую единственную и неповторимую модель с «правильными» по вашему мнению цветами.
Операции с изображениями: запись
Процесс включает в себя объединение нескольких изображений вашего объекта в небе вместе и обработку высокого разрешения. Чем больше экспозиций вы захватили на своей цели, тем лучше будет соотношение сигнал / шум. Те из нас, кто стреляет в светлый загрязненный городской задний двор, могут компенсировать вымытое небо, собирая часы и часы. Файлы поддержки, такие как темные, плоские и рамки смещения, также играют большую роль в исправлении данных.
Наш вопрос: Туманность Лагуны
Ниже приведен список программного обеспечения, которое необходимо выполнить вместе с учебником до конца. Для начала вам понадобятся некоторые хорошие данные по вашему желаемому объекту глубокого неба. Экспозиции должны быть достаточно длинными, чтобы подбирать детали туманности, иметь острые звезды и центрировать в середине вашего кадра. Изображения были захвачены с помощью небольшого рефракторного телескопа, который отлично подходит для широких полевых объектов, таких как туманность Лагун.
Если же при всем при этом у вас получаются действительно хорошие фотографии, которые побеждают в конкурсах и продаются в фотобанках, за вас можно только порадоваться и пожелать творческих успехов. Дальше можете не читать:)
Умеренная обработка не помешает!
Если вы лишены предрассудков относительно «чистоты» фотографии и не считаете за грех открыть ее исходник (RAW) в Фотошопе и что-то подправить, это не отменяет обязанности уметь фотографировать. Причем, фотографировать в ручном режиме, поскольку именно ручной режим и RAW всегда обеспечат наилучшее качество исходного материала, чем в полуавтоматические режимы P, A, S (про автоматические режимы вообще молчу).
Темные кадры должны быть той же длины, что и ваши «светлые» кадры, и они также должны быть одинаковой температуры. С таким большим количеством времени и усилий, чтобы собрать хорошие данные, было бы позором потерять любые кадры из-за неорганизованного. Это также упрощает процесс стекирования, когда вы потратили время на создание отдельных папок и назовите свою работу.
Укладка изображений в глубоком штабеле
Структура папок включает дату, а затем отдельные папки для светлых, темных, предвзятых и плоских кадров. Это важный первый шаг для любого процесса обработки изображений глубокого неба. Убедитесь, что поле рядом со стеком после регистрации отключено. Вы можете увидеть общее количество световых, темных, плоских и предвзятых кадров, перечисленных выше списка штабелирования. В этом случае у меня есть 17 световых кадров и 15 темных кадров.
Почему важно качество исходного материала? В первую очередь потому, что почти любая обработка снижает качество картинки. Тянем тени, вместе с ними тянутся шумы. Восстанавливаем света — получаем на небе ступеньки постеризации. Давим шумы — теряем мелкие детали. Чем качественнее исходный материал, чем больше он содержит информации о свете и цвете, тем меньше он нуждается в обработке, соответственно, снижение качества будет минимальным.
Это покажет вам приблизительное время экспозиции, которое для меня составляет 1 час 25 минут. Вы можете просмотреть сведения о моих этапах стекирования на графике ниже. Процесс регистрации и укладки ваших фотографий может занять до 10 минут. Мое изображение оказалось ровно на 1 час полной экспозиции.
К этому образу многое предстоит сделать, чтобы выявить истинную красоту этого сокровища глубокого неба. У каждого свой вкус, особенно когда дело касается фотографии! Добавить элемент научных данных в микс, и вы обязаны иметь несколько мнений о том, как должно быть изображено наше славное ночное небо.
К сожалению, далеко не всегда возможности техники соответствуют нашим ожиданиям. Даже профессиональная фотокамера не может сравниться по динамическому диапазону с нашим зрением — она «слепнет» при попадании в кадр ярко освещенных объектов, если же съемка происходит при слабой освещенности появляется другой враг — шумы. Оптика средней и бюджетной ценовой категории тоже имеет свои особенности, зачастую неприятные — хроматические аберрации, виньетирование, снижение резкости по краям (да и в центре кадра резкость далеко не всегда хороша). Чтобы восстановить реалистичность фотографии, приходится прибегать к обработке, хотим мы того или нет.
Поиск баланса между двумя может заставить вас тратить часы на обработку одного изображения. То, что может показаться хорошим в пятницу, похоже на полный беспорядок к воскресенье. Будьте уверены, это часть процесса. Каждый астрофотограф делает то же самое.
Теперь об увлекательной части этого учебника по астрофотографии, обработке. Вот почему кадрирование вашей цели в центре изображения настолько важно, что вы не хотите рубить любые ваши драгоценные данные. Перетащите ограничительную рамку в нужный размер и нажмите «Ввод», чтобы обрезать самые края вашего фрейма. Есть несколько способов выполнить эту задачу, и каждый астрофотограф скажет вам, что их путь — лучший.
К примеру, эта вроде бы реалистичная фотография — результат объединения трех снимков в HDR-изображение:
Вот наиболее типичные приемы обработки, которые помогают повысить техническое качество фотографии:
- Подавление шумов
- Коррекция баланса белого, насыщенности
- Работа с кривыми (отдельная регулировка экспозиции в светах, тенях и средних тонах)
- Исправление дисторсии объектива, хроматических аберраций и виньетирования
- Повышение резкости
Некоторые из этих приемов обработки описаны в статье . У статьи говорящее название — если соблюдать меру в обработке, то вполне возможно получать фотоснимки достойного качества даже при помощи недорогой любительской камеры.
Возможно, придется провести некоторые эксперименты с точными областями, в которых есть проблемы с виньетированием. Это, когда мы начинаем отделять великолепную розовую туманность от моря звезд и темного неба. Вы также будете делать то же самое с правым слайдером, в направлении ярких деталей изображения. При переносе ползунков данные передают данные изображения, что приводит к потере информации об изображении.
Шаг 4: Преобразование в 16-битное изображение
Мы достигли предела тому, где мы можем взять это изображение в его текущем состоянии. Это самая большая корректировка, которую вы сделаете для своего изображения. Он дает вам предварительный просмотр того, что вы можете ожидать, когда будет выглядеть ваш последний образ. Это баланс между деталями и шумом, вы не хотите удалять изображение или оставлять лишние детали на столе!
Еще один интересный момент — со временем понимаешь, что не все технические недостатки на снимке нужно исправлять. К примеру, виньетрование (затемнение уголков) может выступать в роли дополнительного приема сконцентрировать внимание зрителя в центре кадра и придать композиции некую сбалансированность и завершенность.
С виньетированием | Без виньетирования |
Примеры приведены не для того, чтобы показать, что лучше, что хуже, а просто увидеть небольшую, но разницу. Убрать виньетку или, наоборот, ее усилить — решать вам.
Шаг 6: Набор действий для астрономических инструментов — этап 1
Кроме того, вы можете выполнить эти корректировки кривой на новом корректирующем слое и отключить и отключить эти слои, чтобы увидеть изменения. В меню «Слои» вы найдете параметр «Новый корректирующий слой». Этот набор действий упрощает несколько действий на основе астрофотографии, предлагая список общих задач на вкладке «Действия» и запуская многошаговые процессы нажатием кнопки воспроизведения! Иногда это действие может создать нечетный цвет на вашем изображении с глубоким небом. Это может быть трудно обнаружить сначала, но становится очевидным при просмотре изображения на ярком мониторе или мобильном экране.
Подобную виньетку можно получить и на этапе съемки (на открытой диафрагме), и на этапе обработки (в том же Lightroom).
Лично я придерживаюсь именно этого подхода к съемке/обработке. Основное внимание я уделяю тому, чтобы получить максимально качественный исходный материал, который не нужно будет потом долго и сложно обрабатывать. Однако, иногда приходится снимать в таких условиях, что возможностей фотокамеры не хватает, чтобы передать фотографируемый пейзаж реалистично, поэтому приходится прибегать к .
Шаг 7: Установка «Черной точки»
После того, как последнее действие закончилось, мне нравится увеличивать насыщенность изображения и делать еще одну корректировку кривых. Это приручает теперь серое фоном небо назад к более естественному черному, сохраняя детали туманности. В зависимости от того, что вы сфотографировали, это может быть сложно. В моем примере значения были.
При настройке отдельных каналов на панели «Уровни» мы можем сопоставить каждое значение с четным количеством. Вы можете обнаружить, что предпочитаете, чтобы фон вашего неба имел более высокое значение в определенном канале. Убедитесь, что монитор компьютера настроен точно, чтобы отобразить ваши снимки астрофотографии, поскольку остальная часть мира увидит их на разных устройствах. Мониторы могут сильно различаться, как тот, который вы обрабатываете, так и те, на которые другие люди просматривают ваши изображения.
«Буйство Фотошопа»
Соблазн попробовать себя в роли «художника», наверное, возникает у любого начинающего фотолюбителя, впервые увидевшего Фотошоп или что-то подобное. Так как любитель начинающий, исходный материал не отличается высоким качеством. Причины разные — кто-то не накопил денег на приличный фотоаппарат и снимает телефоном, кто-то уже обзавелся зеркалкой, но банально не умеет ей пользоваться — фотографии получаются блеклые, техническое качество их невысоко. Но когда-то слышали, что в Фотошопе из всего можно сделать конфетку. Но конфетка не получается, а получается другое…
Удаление несовершенств с портрета
Когда вы просматриваете изображения на хорошо откалиброванном мониторе, легко заметить изображения, обработанные на мониторах, которые были либо слишком темными, либо слишком яркими! Как просто изображение становится шедевром? Как превратить это в шедевр? Многие изображения нуждаются только в коррекции тона и цвета плюс небольшая заточка, прежде чем они будут готовы выйти за дверь. Другие изображения нуждаются в нескольких физических настройках, таких как обрезка и выпрямление, или могут пострадать от искажений объектива, которые вы хотели бы удалить.
Ниже я привожу примеры своих «шедевров», датированных примерно 2001-2002 годами. Тогда у меня была мыльница с 1.3 мегапикселями и Adobe Photoshop 3.0 (не CS3, а просто 3.0). Мне нравилось фотографировать (правда не умел), но еще больше нравилось смотреть работы опытных фотографов, снимавших пейзажи на хорошую слайдовую пленку, сканировавших ее на профессиональном сканере и выкладывавших в Интернет. Я пытался повторить их снимки, но учитывая то, какая у меня была техника, недостаток цвета и света компенсировался Фотошопом. И вот что получалось:
Для этих изображений полезно позаботиться о физических исправлениях, прежде чем вы начнете добавлять слои и элементы, которые зависят от того, где вещи находятся на изображении. Прежде чем мы углубимся в тон и цветовые исправления в следующей главе, мы хотим потратить немного времени на то, чтобы осветить основы редактирования изображений: разрешение, преобразования и выбор областей и объектов. Как только вы получите представление об этих методах, становится намного проще применять корректировки тона и цвета именно там, где вы хотите.
Если есть одна вещь, которая всегда меня возбуждает, это понятие разрешения. Это только я, или разрешение слова имеет несколько значений? В строгом смысле разрешение — это показатель того, насколько точны точки изображения, деля количество пикселей по физическому размеру. Но точное значение этого числа изменяется в зависимости от того, где и как используется изображение, и где оно находится в рабочем процессе захвата-вывода. Знание ваших резолюций важно, когда вы общаетесь с кем-то другим.
Без комментариев
Тем более без комментариев
Да-да! Это мои «работы» 14-летней давности! Смешно выглядит, правда? 🙂 А теперь зайдите в какой-нибудь Инстаграм и вы найдете тонны такого же, как бы помягче это назвать:) В соцсетях даже есть сообщества типа «я фотошоплю как идиот», в которых выкладываются подборки «шедевров». Причем, авторы этих «шедевров» уверены, что все круто и даже предлагают свои услуги в качестве «свадебных фотографов», работая при этом почему-то «за дешево». Результат примерно такой…
фото из интернет
А уж в детских садах подобное направление творчества цветет махровым цветом! Неумение фотографировать компенсируется фотошопными рамочками, голубками, сердечками, каким-то «туманным» размытием по краям — все это выглядит реально позорно и дешево. При виде таких изображений так и подмывает сказать «Ребята, куда вы лезете? Научитесь для начала фотографировать, а уж потом берите за свою работу деньги!»
Я ни в коем случае не осуждаю желание «фотошопить» — если нравится, пожалуйста! Более того, нельзя не упомянуть действительно интересных авторов, работающих жанре «компьютерное искусство». Например, Александр Круглов (Шурэло) — www.shurelo.ru . Его творения нельзя назвать фотографиями, они больше похожи на работы Сальвадора Дали и иногда даже возникает закономерный вопрос «что курил автор». Этот человек определенно талантлив! С его творчеством я впервые познакомился очень давно, лет 10 назад, с тех пор иногда смотрю его работы и понимаю, что мне в «компьютернном искусстве» делать нечего — буду лучше просто фотографировать:)
Что хочется пожелать любителям Фотошопа — это соблюдать чувство меры и уметь вовремя остановиться:) А уже если вдохновение так и прет, то не надо сразу выкладывать свои работы, дайте им «вылежаться» какое-то время — наверняка завтра у вас будет другое настроение и вы захотите сделать совершенно по-другому. И все же, научитесь сначала фотографировать — без этого навыка вы не фотохудожник , а худофотограф 🙂
С этого номера мы приступаем к подробному знакомству с лучшим графическим пакетом по обработке фотографий — Photoshop’ом CS. Начнем с основополагающих моментов, знание которых гарантирует вам успех в обработке фотографий. К сожалению, многие фотографы пренебрегают этими возможностями, что приводит к значительной трате времени и сил на работу, которая могла бы быть выполнена гораздо проще и быстрее. Этот номер будет некоторым введением в увлекательный мир Photoshop’а и позволит вам не набить ненужных шишек на этом долгом пути.
Первая аксиома — работа с корректирующими слоями.
Что это такое, для чего они нужны и где находятся?
Дело в том, что обработку фотографий (яркость, контраст, насыщенность и прочие регулировки) можно проводить непосредственно на исходном материале, что очень многие фотолюбители и делают. Но, если не использовать при этом корректирующие слои, возникают следующие проблемы:
1. В процессе работы вы не можете вернуться к предыдущим корректировкам и внести какие-либо поправки в сделанные вами изменения (а это нужно практически всегда, особенно если это большая и сложная работа).
2. Даже если вам удастся вернуться к этому шагу (у вас очень много оперативной памяти компьютера, и палитра истории настроена на большое количество шагов), то вы тем самым отмените все последующие, сделанные вами с таким трудом изменения.
3. Вы не можете изменить в широком спектре силу воздействия сделанных вами настроек применения любых фильтров. Применение корректирующих слоев избавляет вас от всего вышесказанного и превращает работу в удовольствие. Поэтому примите для себя первейшее правило — исходная фотография должна остаться нетронутым до самого последнего момента!
Вызвать меню корректирующих слоев можно двумя путями. Layer/New Adjustment Layer/нужный слой или, что проще, пиктограммой Create New fill or Adjustment Layer (см. фото 1). Теперь познакомимся ближе с основными представителями этого славного инструмента.
Уровни/Levels
Обработка фотографий начинается с этого слоя. Откроем для примера в Photoshop’е кадр с луговым чеканом, сидящим на стебле донника (см. фото 2).
Скажем прямо — кадр весьма невыразительный. Причин тому может быть много, но мы не будем на них останавливаться, поскольку не в силах их изменить. Будем работать со следствием. Совершенно очевидно, что у снимка очень узкий динамический диапазон, что хорошо видно из гистограммы инструмента Levels (уровни). Давайте расширим наш диапазон для того, чтобы придать нашему снимку большую сочность. Для этого можно просто нажать на кнопку Auto и… получить совершенно «неожиданный» результат (см. фото 3).
Фотография приобрела жуткий фиолетовый оттенок. На самом деле ничего неожиданного не произошло, просто для начала нужно включить гистограмму в панели Histogram , поставив галочки напротив All Channels View и Show Channels in Color (см. фото 4).
Из гистограмм видно, что синий цвет существенно сдвинут относительно красного и зеленого, поэтому при расширении динамического диапазона программа будет пытаться их выровнять, что и приведет к таким последствиям. Это не означает, что нельзя вообще пользоваться автокоррекцией. На хорошо сбалансированных кадрах она часто дает отличный результат. Поэтому лучше всего в сложных случаях применять ручную корректировку. Для этого мы просто передвинем движки черного и белого уровней к началу основной гистограммы (см. фото 5).
При этом мы потеряли незначительную часть информации в светлых тонах (правее движка уровня белого), но это не страшно, поскольку мы вернемся к ним несколько позже (теперь, с применением корректирующих слоев, это для нас не проблема). Наша картинка уже стала приобретать более красивый вид, но мы должны еще поработать…
Выборочная коррекция цвета/Selective Color
Для этого включим и отредактируем слой Selective Color. В этом слое мы можем выборочно корректировать составляющие основных цветов и цветовые составляющие нейтральных оттенков (черного, серого и белого). Для упрощения я выложу отдельно все сделанные регулировки в слое Selective Color (см. фото 6).
Остальные цвета оставил без изменения. Получилась следующая картина (см. фото 7).
Конечно, сила воздействия на тот или иной цвет зависит от вас и ваших задач. Если может показаться, что насыщенность картины слишком высока, то можно применить корректирующий слой Hue/Saturation (цветовой сдвиг/насыщенность).
Устраняем пересвет
Теперь давайте вернемся к восстановлению потерянной информации в светах. На увеличенном фрагменте хорошо видно, что на области горла получился пересвет, давайте его восстановим в виде, близком к первоначальному. Для этого выберем слой с уровнями, включим рисующий элемент Brush (кисть) клавишей B, размер кисти регулируется клавишами [ и ], а жесткость (размытие границ) клавишами Shif + . Прозрачность кисти установим 30 процентов, просто нажав клавишу 3 на клавиатуре, а рисующий цвет — черный (см. фото 8).
Легкими движениями кисти (очень удобно в таких случаях работать пером графического планшета Wacom) восстановим этот фрагмент до нужного нам состояния. Каждый проход кисти по одному месту будет возвращать 30 процентов первоначального состояния.
Чистим память
Наша палитра истории и оперативная память достаточно сильно заполнились, и ее надо почистить. Перед этим желательно сделать операцию Snapshot (слепок состояния), для этого в палитре истории на последней операции нажмите правую кнопку «мыши» и во всплывающем меню выберите New Snapshot. После создания слепка состояния можно правой клавишей «мыши» выбрать Clear History (очистить историю). А можно более радикально и правильно полностью очистить оперативную память Edit/Purge/All.
Фильтры резкости
Теперь нужно добавить фотографии четкости. Поскольку усиление четкости нельзя применить к корректирующим слоям, а с основным изображением мы, как уже говорили, не работаем, то необходимо создать копию нашего исходного изображения. Сделать это можно разными путями. Например, выбрать в палитре «Слои» наш исходный рисунок — это всегда нижний слой Background, после чего просто нажать Ctrl + J или стащить «мышкой» этот слой к пиктограмме (см. фото 9).
Вообще, тема поднятия четкости снимка — это тема отдельного номера, поскольку методов решения этого очень важного вопроса существует множество. Пока я расскажу о самых простых приемах обработки фотографий.
Итак, мы имеем с вами копию основного изображения под названием Background copy, с ним и будем работать. В Photoshop’е есть специальный инструмент для усиления резкости — Unsharp Mask (нерезкая маска). Находится он в меню Filter/Sharpen/Unsharp Mask. Давайте откроем этот фильтр (см. фото 10).
Данный фильтр имеет три движка регулировки.
Amount (сила воздействия) — устанавливается в диапазоне от 0 до 500 процентов.
Radius (радиус) — устанавливается в диапазоне от 0,1 до 250 пикселов. Это радиус воздействия вашего фильтра. Как правило, не стоит устанавливать его значение более 5 (обычно 1-3). В конечном итоге, все зависит от конкретных задач. Эффект воздействия вы можете посмотреть сами.
Threshold (порог) — очень важный параметр, устанавливающий яркостной порог воздействия фильтра (эффект будет применен ко всем смежным пикселам, имеющим порог отличия по яркости более или равный установленному). Чем меньше это число, тем больше элементов изображения попадет в область воздействия фильтра. Как правило, устанавливается в диапазоне 1–10.
Эффект применения этого фильтра вы видите на картинке. В данном случае картинка выглядит несколько «перешарпленной». Это тоже не очень хорошо. В основном эффект от «шарпа» очень заметен на контурах объекта по отношению к фону. Для устранения эффекта «перешарпа» просто возьмем ластик (клавиша E) и сотрем контур на изображении в тех местах, где это наиболее бросается в глаза (нижняя часть клюва и темный контур на белом горлышке на предыдущем снимке) (см. фото 11).
Таким же образом нужно пройтись внимательно по всему изображению, при необходимости меняя прозрачность ластика в конкретных местах.
Лично мне этот фильтр не очень нравится по субъективным причинам, и я хочу рассказать о другом методе. Называется он High Pass (высокочастотный фильтр). На мой взгляд, воздействие это фильтра более интеллигентно по отношению к фотографии и имеет больше возможностей для творчества.
Итак, Filter/Other/High Pass. Установите параметр Radius в диапазоне 1,5–2,5. Что случилось с нашей картинкой? (См. фото 12.)
Не волнуйтесь — все будет хорошо! …Или плохо. Это диалектика! Давайте изменим режим смешения с Normal на Soft Light. О чудо! Я же говорил, что все будет хорошо! (См. фото 13.)
При этом силу воздействия фильтра можно плавно менять движком Opacity. Если вам захочется еще усилить его воздействие, то смените режим смешения с Soft Light на Hard Light. Далее действуем ластиком, как описано выше. Более подробно к применению этого и других фильтров резкости мы вернемся в другом номере журнала.
Фильтр размытия
Еще один важный и часто применяемый фильтр для обработки фотографий, о котором мне хотелось бы сказать в начале нашего пути — это Blur (размытие). Разновидностей этого фильтра несколько, но я хочу остановиться на Gaussian Blur (размытие по Гауссу). Зачастую применение этого достаточно простого инструмента дает очень хороший эффект, когда надо сгладить элементы фона, к примеру. Им можно маскировать «шум» на фотографии, придавать мягкость и загадочность картинке и многое другое. Для начала мы просто ознакомимся с его работой на нашей птичке. Итак, Filter/Blur/Gaussian Blur. (Вы не забыли опять создать копию нашего основного изображения? Молодцы!) (См. фото 14.)
Установим значение радиуса размытия на 3 пиксела. Вообще, в данном фильтре этот параметр может устанавливаться в очень широких пределах, в зависимости от требуемой задачи. Как видно, фон приобрел более ровный и красивый вид, хотя, глядя на птичку, хочется протереть очки. Так давайте их протрем. Берем наш знакомый ластик и начинаем протирать. В центре птички можно установить размер побольше и непрозрачность 100 процентов, а по мере приближения к краям размер уменьшаем и ставим прозрачность примерно 30 процентов. Жесткость ластика (размытые границы) делаем минимальной и вперед. Не нужно точно повторять контуры объекта, желательно слегка захватить и область фона на границе перехода, тогда картина будет более естественной (поэтому мы и делаем на границе более высокую прозрачность). Потом мы научимся делать маску слоя, что облегчит нашу работу, но не все сразу! И вот результат (см. фото 15).
Для начала весьма неплохо, а представляете, как будет потом! Теперь нам нужно правильно откадрировать нашу картинку, чтобы улучшить ее композицию. Если мы закончили нашу обработку фотографии, то все слои можно и нужно свести в один. Нажимаем Shift + Ctrl + E или Layer-Merge Visible (склеить видимые слои). Включаем Crop (обрезка) клавишей С на клавиатуре и растягиваем «резинку» от левого верхнего к правому нижнему углу (см. фото 16). При необходимости корректируем кадрируемый фрагмент в соответствии с нашими желаниями и пристрастиями и нажимаем Enter.
Изменение размера
Физический размер снимка уменьшился. Нам нужно его увеличить до размера печатного листа А4 (например).
Выбираем Image/Image Size. Наиболее оптимальным вариантом разрешения снимка можно считать 300 dpi (точек на дюйм), которое прекрасно подходит и для печати в минилабе, и для печати на домашнем принтере. Далее устанавливаем размер нашего снимка. Для формата А4 — это, с учетом полей, примерно 20×28 см. Поэтому, в зависимости от соотношений сторон вашей фотографии, установите один из параметров (ширину или высоту), а второй будет установлен автоматически. При этом обязательно должна стоять галочка у Constrain Proportions (сохранение пропорций), а метод преобразования Resample Image должен быть установлен в наилучшее качество Bicubic (бикубический) (см. фото 17).
Иногда, после изменения размеров снимка, желательно выполнить повторную операцию усиления резкости, но ее силу и необходимость нужно определять в каждом конкретном случае. На этом облегченный вариант обработки фотографии можно считать законченным. Для большинства случаев этого бывает вполне достаточно.
Права на обработанные фотографии, бесплатная консультация
От бесплатной консультации до защиты интересов наших клиентов в суде!
Согласно ст. 1259 ГК РФ фотографические произведения являются объектами авторского права. В силу ст.1257 ГК РФ автором произведения является лицо, чьим творческим трудом оно создано. Следовательно, в ситуации создания фотографии автором является фотограф. Акцентируем внимание, что фотография создается в момент ее появления в объективной форме, т.е. применительно к цифровой фотографии — в момент записи фотографии в виде файла на карту памяти. Именно с этого момента автор вправе ее использовать (осуществление исключительного права на произведение).
В коммерческой практике очень часто автор фотографий передает первоначально полученные фотографии (исходные материалы, raw-файлы) для последующей обработки дизайнеру (ретушеру). После обработки последний возвращает их фотографу (автору).
Данная ситуация с точки зрения закона квалифицируется следующим образом.
Между фотографом и дизайнером заключается, как правило, лицензионный договор. По данному договору фотограф, используя свое произведение, предоставляет право на его переработку дизайнеру. Дизайнер осуществляет переработку произведения, в результате которого создается новое (производное) произведение на основе существующего. Основание: ст.1235, 1270 ГК РФ, п.31 Постановления Пленума Верховного Суда РФ №5, Пленума ВАС РФ №29 от 26.03.2009 «О некоторых вопросах, возникших в связи с введением в действие части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации».
Новое (производное) произведение является объектом авторского права (пп.1 п.2 ст. 1259 ГК РФ). Автором данного нового (производного) произведения является дизайнер как лицо, чьим творческим трудом оно создано.
Автор нового (производного) произведения (дизайнер) обладает такими же правами, как и автор первоначального произведения (фотограф). Основание: п.4 ст. 1260 ГК РФ.
Дальнейшее использование фотографом нового произведения, созданного дизайнером, возможно только при условии наличия соответствующего согласия последнего, как вариант, посредством заключения с ним договора об отчуждении исключительного права или лицензионного договора. В противном случае будет осуществляться незаконное использование произведения с негативными последствиями, предусмотренными ст.1250-1252, 1301 ГК РФ.
Кстати, спросите себя, а заключен ли у вас договор с фотографом или дизайнером? Можете ли вы спать спокойно? А через 1 год?
Как определить что фото обработано фотошопом
Как узнать редактировалась ли фотография в фотошопе или в другом редакторе
Допустим перед вами открыта фотография. Как можно определить подвергалась ли она редактированию ну, например, в программе фотошопе?
Вообще, есть некоторые признаки, которые можно заметить, если внимательно изучить фотографию. Если вы человек эрудированный, знаете что такое EXIF-метаданные или просто обладаете дедуктивным мышлением, то скорее всего сможете сделать правильный вывод.
Но а если совсем не хочется тратить на это свое время, можно воспользоваться онлайн сервисом — imageedited.com. Этот сайт анализирует фотографию и на основе своих алгоритмов показывает какова вероятность, что фотография была изменена в фоторедакторе. Проведем эксперимент.
Недавно фотографировал своих котов. Загружаю снимок для анализа. Для этого нажмите на кнопку Analyze File, откроется окно проводника, в котором нужно указать какую фотографию следует проверить.
Теперь нужно дождаться, пока фотография будет загружена и еще пройдет некоторое время, в течении которого сервис будет ее анализировать. Чем больше весит фоточка, тем дольше придется ждать. Вот мой результат: «Maybe not» (возможно нет).
Что-ж, ответ правильный, фотография действительно не подвергалась обработке ни в фотошопе ни где-либо еще.
А сейчас я изменю размер снимка, сделаю его поменьше, чтобы он меньше весил. Проверяем… Результат: «Yes» (Да).
Посмотрите на отчет, в нем указано, что найдены прямые следы (теги) Adobe Photoshop, и даже по ним можно с уверенностью сказать какая версия программы оставила эти следы.
Так, допустим ту фотографию я изменил не в фотошопе, а, например, в стандартном Paint’е. И все равно, смотрите-ка, хоть уже и не так уверен, но сервис говорит нам: «Probably» (чёт падазрительна).
В данном случае, алгоритм основывал свое предположение на анализе пикселей фотографии.
Как это работает
Данный сервис условно бесплатный. Всем пользователем доступны только базовые методы анализа фотографии. Авторы же заявляют, что они могут обрушить шквал всевозможных тестов и всесторонне глубоко оценить файл с фотографией. Но это за отдельную плату. Но, как видим, он и без этого справляется со своей задачей.
Так как же происходит анализ фотографии?
Любое изображение хранит в себе некоторое количество EXIF метаданных (заголовок, автор, описание камеры, дата создания, ключевые слова и многие другие). Так, при редактировании фотографии, некоторые данные могут стираться или наоборот добавляться. Сравнивая их со стандартным набором метаданных, можно сделать вывод о вероятности изменения фото. Помимо этих данных, изображение имеет определенные цветовых профили. Некоторые программы могут их изменить, что также подлежит анализу.
Помимо этого, любое изображение — это контейнер, состоящий из пикселей. Редактирование изображение — это прежде всего изменение цвета пикселей. С помощью определенных алгоритмов расшифровки, можно установить факт появления не родных пикселей.
Если вы всерьез заинтересованы этой темой, ознакомьтесь с работой о технологии Image Forgery Detection.
Заметили ошибку в тексте — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter. Спасибо!
Как узнать, отфотошоплена ли картинка
Если полагаете, что фото перед вами подвергалось монтажу, опробуйте приведённые способы — от простых к сложным.
Учтите, что не существует универсального метода отличить фотомонтаж от настоящего снимка. Опытный фотошопер может обойти любой способ и сделать фейк невероятно реалистичным. Кроме того, часто фотожабы попадаются вам на глаза после того, как их многократно сохранили и урезали, и распознать обман на такой картинке гораздо сложнее.
Осмотрите фотографию
Обратите внимание на следующие моменты.
1. Нереалистичность картинки
Самые грубые фейки можно отличить безо всяких инструментов — достаточно наблюдательности. Просто посмотрите на снимок в целом. Если на нём группа людей, посчитайте, сколько у них рук и ног, и удостоверьтесь, что у всех конечностей есть хозяева.
У дам справа и по центру что-то с руками, конечности буквально исчезают. А вот у счастливого отца слева рук, наоборот, многоватоПрикиньте пропорции тел и голов людей на фото: часто неопытные фотожаберы вставляют на снимки чужие лица чересчур неаккуратно.
2. Деформированный фон
Когда начинающий фотошопер изменяет форму и размер объекта на снимке, то искривление может затронуть и фон. Например, некоторые мужчины на фото увеличивают свои мускулы, а женщины — грудь и бедра.
Накачанные мышцы искажают само пространство вокруг себяОднако если рядом с изменяемым объектом есть прямые линии, стены, дверные проёмы, то они тоже часто деформируются. И это сразу бросается в глаза. Например, вот целая галерея фотографий таких атлетов: эти парни реально пугают.
3. Отсутствие пор и морщин на лице
Кожа до и после обработкиДаже самая идеальная кожа при ближайшем рассмотрении вовсе не гладкая: на ней есть морщинки, родинки, поры и пятна. Поэтому если лицо на фотографии напоминает мордашку фарфоровой куклы или модельки из видеоигры — перед вами монтаж.
4. Следы клонирования на картинке
Два одинаковых облака на постере сериала LostСамый простой способ удалить что-либо с картинки — воспользоваться функцией «Штамп» в Photoshop или каком-нибудь другом редакторе изображений. Инструмент копирует участки фотографии, находящиеся рядом с обрабатываемой областью, и использует их, чтобы замазать нежелательные объекты.
Неумелые фотошоперы злоупотребляют этой функцией, в результате чего на картинке появляются абсолютно одинаковые кусочки, бросающиеся в глаза.
5. Неполадки с тенями и светом
Девушка в жёлтой юбке, китайские чиновники и колоритный африканец. С их тенями что-то не такОбратите внимание на свет и тени. Убедитесь, что всё объекты отбрасывают тень, причём в правильном направлении. Посмотрите, нет ли на снимке, наоборот, бесхозных теней. И если таковые имеются, значит, какой-то объект был удалён с картинки, а про тень ретушёр забыл.
Также проверьте свет. Если два человека или предмета на фото освещены по-разному, как будто у каждого свой источник света, — значит, снимок подвергся редактированию.
Поищите оригинал картинки
Просто загрузите картинку в поисковик и попробуйте найти похожие изображения. Если ваш снимок отфотошоплен, есть вероятность, что вы сможете обнаружить оригинал и увидеть, что именно ретушировалось.
Кроме того, полезно посмотреть на даты появления изображения в Сети — это тоже можно узнать с помощью поисковиков. Если вы видите снимок якобы с места недавнего события, но есть идентичные фото, датированные прошлым месяцем, — очевидно, что вас пытаются обмануть.
Можно воспользоваться Google, «Яндексом» или специализированным поисковиком TinEye. А лучше искать и там, и там — для надёжности.
Посмотрите метаданные картинки
Это очень простой, хотя и не самый достоверный способ. Откройте метаданные EXIF вашего изображения и просмотрите их. Это можно сделать в свойствах файла: щёлкните по нему правой кнопкой мыши в «Проводнике» Windows или Finder в macOS.
Если повезёт, вы сможете увидеть модель камеры, дату съёмки и дату редактирования изображения. К снимкам, у которых заполнены поля с моделью фотоаппарата и временем съёмки, доверия чуть больше.
Когда изображение подвергается коррекции в Photoshop или другом редакторе, приложение может сохранить в метаданных картинки информацию о своей версии и операционной системе, в которой выполнялась ретушь.
Правда, таким образом можно подловить только неопытного ретушёра, ведь данные EXIF легко отредактировать. Кроме того, если фотограф просто подкрутил яркость, цвета и контраст, но больше ничего не менял, в метаданных всё равно будет указано, что снимок отфотошоплен.
Произведите цветокоррекцию
Некоторые фейки сделаны не так грубо, чтобы можно было распознать их невооружённым взглядом. И в этом случае вам на помощь придёт любой графический редактор или просмотрщик изображений, позволяющий осуществлять цветокоррекцию.
Самолёт явно добавили уже при обработке фотоВ Windows для изучения фото можно воспользоваться FastStone Image Viewer. Откройте в нём изображение и нажмите «Цвета» → «Коррекция цветов».
В macOS — встроенным «Просмотром». Щёлкните «Инструменты» → «Настроить цвет…».
Поиграйте с ползунками и, возможно, заметите на фотографии какие-то детали, которые не бросаются в глаза сразу.
- Подкрутите яркость и контраст. Тёмные области станут ярче, а яркие — темнее. Это позволит увидеть артефакты и склейки на фото.
- Увеличьте уровень насыщенности. Так тоже можно заметить на фото границы склейки рядом с объектами, добавленными при помощи монтажа.
- Увеличьте резкость. Возможно, обнаружите то, что пытались скрыть инструментом Blur, на размытых областях.
- Обратите цвета. В FastStone Image Viewer нажмите «Цвета» → «Негатив». В «Просмотре» macOS воспользуйтесь функцией «Инструменты» → «Настроить цвет…» и перетащите ползунки на гистограмме так, чтобы правый оказался слева, а левый — справа. Инвертирование цветов на снимке поможет рассмотреть замазанные области на однотонном фоне.
Проанализируйте шумы на фотографии
Это уже более сложный метод. Вряд ли новичку удастся с первого раза распознать, что не так в шумах на снимке, однако попробовать стоит.
Настоящие фотографии из-за несовершенства фототехники всегда имеют довольно высокий уровень шума. Графические же редакторы его практически не создают. Таким образом, изучив шумы на снимке, вы сможете выявить вставленный объект.
Для этого воспользуйтесь онлайн-инструментом Forensically. Откройте его, загрузите нужное изображение, а затем выберите вкладку Noise Analysis справа. Можете покрутить ползунки туда-сюда, чтобы изменить чувствительность. Чужеродные объекты будут выделяться на общем фоне.
Но учтите, что и этот метод можно обмануть. Так, если фотошопер вручную добавит шумы на фейк, отличить посторонние элементы будет в разы сложнее.
Проанализируйте уровень ошибок
Error Level Analysis, то есть анализ уровня ошибок — это метод, который позволяет обнаружить артефакты при наложении одного изображения на другое. Посмотрев на снимок через фильтр ELA, вы увидите, что подвергшиеся коррекции области кажутся белее остальных. Если же фото не редактировалось, то оно выглядит однородным: ни один участок не будет темнее или светлее.
Forensically поддерживает и этот метод. Чтобы исследовать подозрительную картинку через фильтр ELA, загрузите её в сервис и выберите пункт Error Level Analysis справа.
Однако если фотография была много раз пересохранена или её размер изменяли, то следы монтажа замылятся и ELA не поможет их найти.
Читайте также 🧐
13 онлайн-инструментов для проверки фотошоп это или нет
Сегодня всем нам приходится иметь дело с большим количеством слухов, фейковых новостей и фальшивых фотографий — профессиональные медиа часто и сами участвуют в их распространении, непреднамеренное вводя в заблуждение читателей. В этой статье 13 сервисов, которые помогут установить фотошоп это или нет, и найти автора фотографии.
Интернет, с одной стороны, увеличивает количество ложной информации (в первую очередь, речь идет о данных, взятых из соцсетей), а с другой — предоставляет много цифровых инструментов для ее проверки.
С помощью нескольких онлайн-инструментов можно проверить на подлинность фотографии, «вытянуть» из них как можно больше данных и найти больше информации о человеке.
13 сервисов для проверки подлинности изображений
Findexif.com — бесплатный сервис, на который можно загрузить фотографию или дать ссылку на нее — он определит EXIF-данные (сведения, когда было сделано фото, каким устройством, параметры изображения, для некоторых фото можно определить и место съемки).
Foto Forensics — веб-сайт, который может сделать error level analysis (ELA), то есть найти области «дорисованные» на изображении или вставлены в него при редактировании. После обработки программа выдает фотографию, где редактируемые фрагменты будут выделяться на фоне других. Кроме того, программа также предоставит EXIF- данные фотографии.
Google Search by Image — обратный поиск изображений, сюда можно загрузить фото, чтобы найти его оригинальный источник и посмотреть, где оно еще публиковалось .
TinEye — еще один инструмент для обратного поиска.
JPEGSnoop — программа, которая устанавливается на компьютер (работает только для Windows), также позволяет посмотреть метаданные не только изображений, но и форматов AVI, DNG, PDF, THM. Программу можно использовать для многих целей, например, она позволяет увидеть, редактировалось ли изображение, выявить ошибки в поврежденном файле т.п.
1. Установить автора либо первоисточник фотографии.
Наиболее очевидный и обычно наиболее эффективный путь сделать это — связаться с тем, кто загрузил фотографию или прислал в редакцию, и спросить, сам ли человек сделал фото. Также обязательно нужно поискать фотографию через обратный поиск изображений. Google показывает также похожие картинки, что иногда помогает увидеть, была ли фотография отредактирована. Ссылка на фото в большом разрешении, как правило, и является первоисточником.
2. Проверить саму личность.
Необходимо проверить саму личность, которая распространяет информацию. Для того чтобы собрать о ней больше информации, есть несколько различных ресурсов, и хотя большинство из них создано для жителей США, есть и такие, которые будут полезны для разных стран. Например, Pipl.com — предназначен для поиска «интернет — следа» пользователя, помогает его идентифицировать, найти фотографии. Программа производит поиск во всех социальных американских сетях (Facebook, LinkedIn, MySpace) — для этого нужно ввести имя и фамилию латиницей. Особенность программы в том, что она ведет поиск по «глубокому интернету» (deepWeb), который игнорируется обычными поисковыми системами и недоступен для пользователей.
Дополнительный полезный ресурс WebMii — ищет ссылку с именем человека, дает рейтинг «веб — видимости», с помощью которого можно установить фейковые аккаунты. Благодаря инструменту каждый может найти упоминание своего имени на иностранных ресурсах.
Для поиска в Рунете можно использовать сервис people.yandex.ru.
3. Следующим шагом в проверке фото должно быть подтверждение места, даты и приблизительного времени, когда было сделано фото. Легче спросить самого автора или попросить сделать его другие снимки этого места — если он доступен для связи. Далее проверить исходные данные с помощью указанных выше программ. Журналистам, которые хорошо разбираются в цифровой фотографии, будут понятны многочисленные параметры, предоставленные этой программой. Для остальных более нужная информация — это время, место съемки, фотоаппарат. Если метаданные недоступны, нужно внимательно изучить снимок: номера машин, погодные условия, ландшафт, стиль одежды, рекламные объявления, здания, магазины — эти детали помогут определить местность, а иногда и становятся свидетельством подделки.
В проверке фотографии есть еще один казалось бы очевидный момент — подтверждение, что фотография действительно изображает то, о чем заявлено. Ведь она может быть настоящей, а вот описание не будет соответствовать действительности. Так, во время урагана Сэнди в Твиттере распространяли такую фотографию:
На ней изображено, как будто во время шторма трое солдат стоят у мемориала неизвестному солдату. Но на самом деле фото было сделано месяцем ранее — установить это помог обратный поиск изображения.
Разобраться в локациях поможет Google Maps или Wikimapia(краудсорсинговая версия GoogleMaps). Полезный сайт Panoramio — здесь можно разместить фотографии, обозначив их географические координаты (сайт интегрирован с картами Google).
Geofeedia — инструмент «куратор социальных сетей», который агрегирует результаты не по ключевым словам или хэштегам, а по месту расположения, которое вы задаете. Сервис обрабатывает сообщения из Twitter, Flickr, Youtube, Instagram и Picasa, присланные с использованием GPS, и затем представляет их в виде коллажа. Сервис платный, бесплатной является только демо-версия.
Еще один способ проверить фото — посмотреть, какие погодные условия были в заявленном месте в конкретный день. Здесь полезной станет поисковая система Wolfram Alpha. Об этом инструменте стоит сказать подробнее — это даже не поисковая система, а база знаний с научным уклоном. Интеллектуальный робот, который может отвечать на самые разные вопросы. Но он ориентируется только в темах, касающихся точной, энциклопедической информации, а не текущих событий. Ссылок на другие сайты не предоставляет, а выдает уже готовый вариант ответа. Работать с Wolfram Alpha нужно на английском языке.
«Вольфрам Альфа» предназначен не только для проверки погоды, этот инструмент может быть полезным как в повседневной работе журналиста, так и для развлечения.
Обрабатывалась ли фотография в Фотошопе? 7 способов выявить фотомонтаж
Photoshop в настоящее время является самым востребованным и популярным графическим редактором. Изначально только дизайнеры пользовались программой Photoshop для создания и дизайна своих веб-страниц и изображений. Сейчас же практически каждый использует этот незамысловатый инструмент для редактирования изображений.
Люди пользуются им, чтобы сделать свои фотографии более привлекательными и скрыть какие-то недостатки. А изображения с обложек журналов и рекламы полностью обрабатываются с помощью программы Photoshop, благодаря чему имеют столь привлекательный вид.
Но есть и махинаторы, которые создают ложные фото для того, чтобы выложить их в социальные сети и заработать побольше «лайков» и «раздач«. Такие фотографии выглядят вполне реальными, а иногда настолько причудливыми, что сложно поверить увиденному. Они удаляют все дефекты, что действительно сложно отличить реальное фото от подлога. Таким образом, как же отличить обработанное фото в редакторе Photoshop от оригинала? На самом деле, такие, так сказать, художники оставляют следы своей деятельности, по которым можно судить об оригинальности фотографии.
В редакторах изображений обрабатывается сотни фотографий в день, но они лишь устраняют дефекты, меняют фон, усиливают какие свойства, что делает внешний вид фотографии более привлекательным в целом. Но если присмотреться, то можно увидеть некоторые недочеты, разногласия и следы обработки фотографии в графическом редакторе. Возможно, вас заинтересует статья 10 частей тела, которые фотошопят чаще всего.
Так как же определить, была фотография обработана, или нет?
Выявить фальсификацию можно разными способами, например, изучить фон, проверить постановку, отражения и т. д. Существуют даже специальные приложения, способные проверить изображение. Данная статья призвана помочь выявлять фальсифицированные изображения. Ну что ж, приступим.
Без использования специализированных приложений
Как уже говорилось ранее, эффективным способом отличить фальшивку от реальной фотографии можно с помощью детального изучения самого изображения. Не важно, на сколько профессионально изображение завуалировано, при детально осмотре всегда можно найти какие-то недочеты. Такие недочеты являются ключом к распознаванию подделки. Вот несколько ключевых моментов, которые помогут отличить оригинальную фотографию от обработанной в приложении Photoshop.
1. Изучение фона
Фон может рассказать многое о том, проводились какие-то манипуляции с фотографией или нет, так как иногда он просто-напросто не вписывается в общий образ картины. При появлении сомнений в истинности фотографии, ее проверку следует начинать с изучения фона. Если, например, фон искажен или имеет изогнутые поверхности, то, несомненно, такую фтографию редактировали. При обработке изображений невозможно сохранить объекты восприятия идеальными. Ниже дается пример изображения.
При детальном изучении фотографии можно заметить, что та часть плоскости фона, которая должна быть прямой, искажена и изогнута. Таким образом, можно заключить, что фотография подвергалась обработке. Также обратите внимание на статью 10 знаменитостей «до» и «после» применения Фотошопа.
2. Изучение освещения и теней
Зачастую, удаляя или добавляя объекты в оригиналы фотографий, подобного рода махинаторы уделяют недостаточное внимание падению света и образованию теней. Направление тени, отражения или наиболее яркие участки изображения выдают фальсификацию изображения. Если тени или отражения отсутствуют, или отредактированы в соответствии с падением света или других вещей, то, однозначно, такая фотография является фальсификатом.
Изображение выше наглядный пример нелепой ошибки работы в Phototshop. Как можно заметить, девушка на фотографии не отбрасывает тень, что является не естественным. К тому же, можно увидеть явное не соответствие освещенности девушки и фона самого изображения. Фотография девушки ярче, чем остальное изображение, что выделяет ее на этом фоне. Кажется, что девушка летит, а не идет.
3. Некоторые незначительные ошибки
Как уже говорилось ранее, фотохудожники часто допускают ошибки, по которым остальные легко могут определить наличие обработки фотографии. В особенности это касается обложек журналов и рекламы, где недочеты видны явным образом. Как-то на одном фото мне довелось увидеть одну лишнюю ногу, а на другом фото форма рук была не естественной.
Также не естественная гладкость картинки явно свидетельствует о том, что фотография была обработана в Photoshop, так как мы все люди и никто не обладает такой идеальной гладкостью. Можно взять в пример фотографии Приянки Чопра на обложке журнала Maxim, которые приобрели популярность по нескольким причинам, как хорошим, так и плохим. Стоит только взглянуть на картинку, хотя она и выглядит чертовски великолепно, можно увидеть не естественную гладкость ее подмышек.
4. Проверка файла и его метаданных
Другим эффективным способом проверки оригинальности фотографий является изучение его метаданных. Каждая фотография содержит характерные метаданные о файле. Одной из таких информаций является данные стандарта EXIF, которые способны рассказать о последнем программном обеспечении или расширении файла, в котором он был сохранен, какой камерой был сделан и так далее.
Такое программное обеспечение, способное считывать данные стандарта EXIF, можно найти в интернете. Но следует помнить одну вещь, что не все данные стандарта EXIF одинаковы, так как они зависят от настроек камеры, соответственно, сохраняется только эта информация. К тому же, существует множество способов удалить данные EXIF из файла.
Приложения для проверки подлинности фотографий
Таким образом, выше мы рассмотрели способы выявления фальсификации фотографий. Но что делать, если визуально не получается определить фальсификацию, а сомнения в подлинности есть, здесь на помощь приходит специализированное программное обеспечение. С его помощью можно определить, было изображение обработано или нет. Речь пойдет о самом лучшем.
1. Программа FotoForensics
Fotoforensics является одним из самых лучших приложений, которое способно выявить наличие редактирования. На обработку уходит не так много времени. Что самое интересное, приложение не считывает метаданные файла, чтобы определить является ли фотография оригиналом. Приложению также не нужны изображения RAW для проверки самого фото.
Оценку фото программа выполняет, основываясь на других факторах, таких как яркость, если какая-то часть изображения ярче, то очевидно изображение обрабатывалось.
2. Программное обеспечение Izitru
Izitru — другой уникальный инструмент определения подлинности фотографии. В своей работе программа использует метаданные и другие факторы. Этот инструмент может с легкостью определить подлинность изображения. Но он не показывает наличие расхождений на фото. Поэтому, тех, кто хочет знать, какой фрагмент был редактирован, ждет небольшое разочарование. После анализа он выдает сертификат подлинности.
3. Программное обеспечение Image Error level analysis (Анализ уровня искажения изображения)
Для выявления подлинности фотографии можно также пользоваться таким инструментом. Инструмент Image Error level analysis выдает результаты на основе сжатия и количества пикселей в изображении. Не важно, когда изображение модифицировалось, инструмент каждый раз находит измененные участки и подсвечивает их, позволяя тем самым увидеть какая область была изменена.
В статье были представлены способы отличить оригинал фотографии от его редактированной копии. Прежде всего, это можно сделать с помощью визуального осмотра, но если нет явных признаков обработки, то в этом случае могут помочь специализированные программные средства.
Рекомендуем посмотреть:
Видимо, редакторы некоторых журналов не задумывались о том, что фотографии в их издании могут привлечь к себе повышенное внимание: итак, самые неправдоподобные фотографии знаменитостей, которых слишком сильно «зафотошопили» для обложки журнала.
Как определить монтаж на фото :: Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь :: Блог Вастрик.ру
В 1855 году пионер портретной фотографии Оскар Рейландер сфотографировал себя несколько раз и наложил негативы друг на друга при печати. Получившееся двойное селфи считается первым фотомонтажом в истории. Наверное лайков тогда собрал, уух…Теперь же каждый подросток с фотошопом, смартфоном и интернетом сможет даже лучше. Правда чаще всего эти коллажи неимоверно доставляют. А вот профессионалы научились скрывать свою работу весьма качественно. Это был вызов.
Совокупность методов анализа модифицированных изображений назвали Image Forensics, что можно перевести как «криминалистика изображений». В интернете существует куча сервисов, заявляющих, что они за два клика помогут определить подлинность фото. Особенно доставляют самые тупые, которые идут смотреть EXIF и если там нет оригинальных метаданных камеры начинают громко вопить «вероятно фото было модифицировано». И про них даже в New York Times пишут (а про тебя нет). Я пересмотрел около десятка сервисов и остановился на одном: Forensically. В нём реализовано большинство описанных в статье алгоритмов, я буду часто на него ссылаться. Все описанные методы названы оригинальными английскими названиями, чтобы не было путаницы.Однако возможность загрузить свою фотку в какой-то сервис и посмотреть на красивые шумы не сделает из вас сыщика. Поначалу может быть трудно и непонятно, а первые эксперименты точно окажутся неудачными. У меня так же было. Тут как в спорте — нужен намётанный глаз и опыт как должно и не должно быть. Умение не просто смотреть на шумные картинки, а видеть еле заметные искажения в них.
Не существует 100% метода, позволяющего определить фейк. Но есть человеческие ошибки.
Найдет самые глупые косякиГлавный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF.
Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.
Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.
Иногда фейк палится игрой с уровнями и контрастом Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.
Normalization and histograms. Работа с гистограммой по сути объединяет сразу несколько методов в один. Если вы прошарены в графике — гистограммы будут серьезным оружием.
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.
Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.
Поиграть самому можно здесь.
Как обмануть
Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).
Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.
Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный тер
13 онлайн-инструментов для проверки фотошоп это или нет — SkillsUp
Сегодня всем нам приходится иметь дело с большим количеством слухов, фейковых новостей и фальшивых фотографий — профессиональные медиа часто и сами участвуют в их распространении, непреднамеренное вводя в заблуждение читателей. В этой статье мы рассмотрим 13 сервисов, которые помогут установить фотошоп это или нет, и найти автора фотографии.
Эта статья написана для журналистов, но будет полезна всем, кто хочет найти первоисточник фотографии или просто постараться проверить подделка это или настоящая фотография.
Интернет, с одной стороны, увеличивает количество ложной информации (в первую очередь, речь идет о данных, взятых из соцсетей), а с другой — предоставляет много цифровых инструментов для ее проверки.
С помощью нескольких онлайн-инструментов можно проверить на подлинность фотографии, «вытянуть» из них как можно больше данных и найти больше информации о человеке.
13 сервисов для проверки подлинности изображений
Findexif.com — бесплатный сервис, на который можно загрузить фотографию или дать ссылку на нее — он определит EXIF-данные (сведения, когда было сделано фото, каким устройством, параметры изображения, для некоторых фото можно определить и место съемки).
Foto Forensics — веб-сайт, который может сделать error level analysis (ELA), то есть найти области «дорисованные» на изображении или вставлены в него при редактировании. После обработки программа выдает фотографию, где редактируемые фрагменты будут выделяться на фоне других. Кроме того, программа также предоставит EXIF- данные фотографии.
Google Search by Image — обратный поиск изображений, сюда можно загрузить фото, чтобы найти его оригинальный источник и посмотреть, где оно еще публиковалось .
TinEye — еще один инструмент для обратного поиска.
JPEGSnoop — программа, которая устанавливается на компьютер (работает только для Windows), также позволяет посмотреть метаданные не только изображений, но и форматов AVI, DNG, PDF, THM. Программу можно использовать для многих целей, например, она позволяет увидеть, редактировалось ли изображение, выявить ошибки в поврежденном файле т.п.
1. Установить автора либо первоисточник фотографии.
Наиболее очевидный и обычно наиболее эффективный путь сделать это — связаться с тем, кто загрузил фотографию или прислал в редакцию, и спросить, сам ли человек сделал фото. Также обязательно нужно поискать фотографию через обратный поиск изображений. Google показывает также похожие картинки, что иногда помогает увидеть, была ли фотография отредактирована. Ссылка на фото в большом разрешении, как правило, и является первоисточником.
2. Проверить саму личность.
Необходимо проверить саму личность, которая распространяет информацию. Для того чтобы собрать о ней больше информации, есть несколько различных ресурсов, и хотя большинство из них создано для жителей США, есть и такие, которые будут полезны для разных стран. Например, Pipl.com — предназначен для поиска «интернет — следа» пользователя, помогает его идентифицировать, найти фотографии. Программа производит поиск во всех социальных американских сетях (Facebook, LinkedIn, MySpace) — для этого нужно ввести имя и фамилию латиницей. Особенность программы в том, что она ведет поиск по «глубокому интернету» (deepWeb), который игнорируется обычными поисковыми системами и недоступен для пользователей.
Дополнительный полезный ресурс WebMii — ищет ссылку с именем человека, дает рейтинг «веб — видимости», с помощью которого можно установить фейковые аккаунты. Благодаря инструменту каждый может найти упоминание своего имени на иностранных ресурсах.
Для поиска в Рунете можно использовать сервис people.yandex.ru.
3. Следующим шагом в проверке фото должно быть подтверждение места, даты и приблизительного времени, когда было сделано фото. Легче спросить самого автора или попросить сделать его другие снимки этого места — если он доступен для связи. Далее проверить исходные данные с помощью указанных выше программ. Журналистам, которые хорошо разбираются в цифровой фотографии, будут понятны многочисленные параметры, предоставленные этой программой. Для остальных более нужная информация — это время, место съемки, фотоаппарат. Если метаданные недоступны, нужно внимательно изучить снимок: номера машин, погодные условия, ландшафт, стиль одежды, рекламные объявления, здания, магазины — эти детали помогут определить местность, а иногда и становятся свидетельством подделки.
В проверке фотографии есть еще один казалось бы очевидный момент — подтверждение, что фотография действительно изображает то, о чем заявлено. Ведь она может быть настоящей, а вот описание не будет соответствовать действительности. Так, во время урагана Сэнди в Твиттере распространяли такую фотографию:
На ней изображено, как будто во время шторма трое солдат стоят у мемориала неизвестному солдату. Но на самом деле фото было сделано месяцем ранее — установить это помог обратный поиск изображения.
Разобраться в локациях поможет Google Maps или Wikimapia(краудсорсинговая версия GoogleMaps). Полезный сайт Panoramio — здесь можно разместить фотографии, обозначив их географические координаты (сайт интегрирован с картами Google).
Geofeedia — инструмент «куратор социальных сетей», который агрегирует результаты не по ключевым словам или хэштегам, а по месту расположения, которое вы задаете. Сервис обрабатывает сообщения из Twitter, Flickr, Youtube, Instagram и Picasa, присланные с использованием GPS, и затем представляет их в виде коллажа. Сервис платный, бесплатной является только демо-версия.
Еще один способ проверить фото — посмотреть, какие погодные условия были в заявленном месте в конкретный день. Здесь полезной станет поисковая система Wolfram Alpha. Об этом инструменте стоит сказать подробнее — это даже не поисковая система, а база знаний с научным уклоном. Интеллектуальный робот, который может отвечать на самые разные вопросы. Но он ориентируется только в темах, касающихся точной, энциклопедической информации, а не текущих событий. Ссылок на другие сайты не предоставляет, а выдает уже готовый вариант ответа. Работать с Wolfram Alpha нужно на английском языке.
«Вольфрам Альфа» предназначен не только для проверки погоды, этот инструмент может быть полезным как в повседневной работе журналиста, так и для развлечения.
Поделитесь в комментариях вашими разоблачениями, где вы обнаружили фотошоп
Источник: oblako-media.ru/novosti/13-onlayn-instrumentov-dlya-proverki-podlinnosti-fotokontenta/
Получи доступ к мастер-классам топовых спикеров и базе полезных материалов
Размер изображения Photoshop и разрешение
Принтер разрешение измеряется в чернильных точках на дюйм, также известное как dpi. Как правило, чем больше точек на дюйм, тем лучше качество печати. ты получишь. Большинство струйных принтеров имеют разрешение примерно От 720 до 2880 точек на дюйм. (Технически струйные принтеры производят микроскопические брызги чернил, а не фактические точки, как в фотонаборных устройствах или лазерных принтерах.)
Разрешение принтера отличается от разрешения изображения, но связано с ним. Для печати фотографии высокого качества на струйном принтере разрешение изображения минимум 220 пикселей на дюйм должен обеспечить хорошие результаты.
Частота экрана есть количество точек принтера или полутоновых ячеек на дюйм, используемых для печати изображения в градациях серого или цветоделение. Также известен как экран линейный экран или , измеряется частота экрана в строках на дюйм (lpi) — или строках ячеек на дюйм в полутонах. экран. Чем выше разрешение устройства вывода, тем лучше (выше) экранную линейку, которую вы можете использовать.
соотношение между разрешением изображения и частотой экрана определяет качество детализации напечатанного изображения. Для получения полутонов изображение самого высокого качества, вы обычно используете разрешение изображения то есть от 1,5 до максимум 2-х кратной частоты экрана. Но с некоторые изображения и устройства вывода, более низкое разрешение может дать хорошие полученные результаты. Чтобы определить частоту экрана вашего принтера, проверьте документацию по принтеру или обратитесь к поставщику услуг.
.Что на самом деле можно делать с помощью Adobe Photoshop?
Вы слышали, как люди говорят об Adobe Photoshop, но, возможно, вам интересно, что на самом деле можно делать с Photoshop? В этой статье мы постараемся ответить на этот вопрос, перечислив, на что способен Photoshop.
Для начала поймите, что Photoshop — одно из самых мощных приложений для редактирования изображений на рынке.А когда дело доходит до работы с фотографиями, он почти ничего не может сделать.
Даже название «Photoshop» является синонимом фото-манипуляций, и с момента своего запуска более 25 лет назад в программе появилось множество новых функций. Некоторые из них мы обсудим ниже.
1.Редактировать фотографии с помощью Photoshop
Когда мы спрашиваем себя, для чего можно использовать Photoshop, важно отметить, что некоторые из его текущих инструментов изначально были запущены в других программах, таких как Adobe Illustrator.В последние годы Adobe превратила пакет Creative Cloud в сложную сеть перекрывающихся приложений.
Если у вас есть доступ к полной версии Creative Cloud, эти перекрывающиеся приложения имеют массу преимуществ.Однако одна из вещей, которые вы можете делать с помощью Photoshop, — это возможность редактировать фотографии.
С его помощью вы можете:
- Улучшайте цвета, увеличивайте контрастность или регулируйте резкость и размытость.
- Отретушируйте изображение, чтобы превратить его в макет журнального качества.
- Исправьте старые фотографии, чтобы они выглядели так, как будто они были напечатаны вчера.
- Обрежьте изображение как хотите.
- Объедините несколько фотографий в одно изображение.
По сути, если есть какой-либо мыслимый способ редактировать изображение, вы можете сделать это с помощью Photoshop. Определенно существует конкуренция в категории «лучший фоторедактор», но Photoshop по-прежнему является отраслевым стандартом.
Если вы хотите получить от программы максимальную отдачу, вот несколько советов по рабочему процессу Photoshop, которые помогут улучшить редактирование изображений.
2. Создание цифровой живописи с помощью Photoshop
Что умеет Photoshop, помимо редактирования фотографий? Что ж, в наши дни большинство картин, мультфильмов, обложек книг и других произведений искусства, которые вы видите в Интернете, создаются не с помощью кисти и холста. Я имею в виду, что это — это , но эта кисть и холст цифровые. Изображения, которые вы видите, были созданы на компьютере.
Photoshop — лишь одно из самых популярных приложений для создания цифрового искусства.
В то время как стили рисования могут варьировать гамму в зависимости от того, что рисуется, вы можете абсолютно подражать старой школе, нарисованной кистью в руке, с помощью Photoshop.
Используя программу в качестве надежного холста и планшет в качестве кисти, вы можете сразу же приступить к работе над своим новым шедевром.
Используя кисти или слои для смешивания, вы также можете комбинировать разные цвета для создания картины.Кроме того, вы можете применять к изображению эффекты цифровой кисти, от масляных текстур до угля и чернил.
Эти эффекты часто представлены в виде настраиваемых кистей, которые можно загрузить через Adobe или стороннего поставщика.Вы также можете создать свой собственный. А вот как установить кисти в Photoshop.
3.Используйте Photoshop для графического дизайна
Когда я был студентом, изучая дизайн — а мой бюджет был более ограниченным — я часто спрашивал себя: «Как я могу продвинуть эту программу дальше?»
Мне нужно было создать иллюстрации для графических плакатов и , но я надеялся сократить время, необходимое для изучения нескольких программ.Я также не хотел покупать сразу несколько приложений.
К счастью, многие инструменты Adobe для дизайна также были включены в Photoshop.Например, инструмент «Перо» — это основная функция Adobe Illustrator. Теперь это основной продукт почти во всех приложениях Adobe.
Хотя Photoshop не является основным приложением для графического дизайна, оно по-прежнему очень компетентно и предлагает большую гибкость.Если вы хотите опробовать некоторые распространенные инструменты Photoshop, прежде чем переходить к Illustrator, Photoshop — отличное место для начала.
Это также хорошая программа, если вы занимаетесь графическим дизайном только от случая к случаю, а не круглый год.
3. Используйте Photoshop для веб-дизайна
Как и графический дизайн, веб-дизайн не является основным направлением Photoshop.Существуют другие программы Adobe, которые лучше подходят для этого, но Photoshop может быть полезным инструментом при создании макета для внешнего интерфейса вашего веб-сайта или приложения. Это сделано для того, чтобы вы могли увидеть, как может выглядеть дизайн.
Кодирование веб-сайта очень важно, но вам также нужно время, чтобы спланировать визуальные эффекты.Если вы этого не сделаете, это может привести к дополнительным изменениям в последнюю минуту, когда вы все соберете.
5.Создание гифок в Photoshop
youtube.com/embed/omdfcGYEqPY» frameborder=»0″ allow=»accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture» allowfullscreen=»»/>
GIF-файлы являются основой социальных сетей, и знание того, как создавать GIF-файлы, рассматривается не только как классная вещь, но и как умный навык, которому нужно научиться.
Я помню, как впервые научился делать гифки.Из-за азарта я попытался создать как можно больше GIF-файлов, и я прошел через этот лихорадочный период, когда я выложил много таких GIF-файлов в Интернете.
Хотя я лично использовал GIF-файлы для демонстрации моих работ «в процессе», вы можете использовать Photoshop для множества различных целей создания GIF, от мемов до коротких видеороликов.
6. Используйте фотографии для редактирования видео
Наконец, полностью возможно редактировать видео в Photoshop. Вы не собираетесь снимать голливудский блокбастер или даже короткометражку, но для редактирования небольших клипов это может быть действительно удобно.
Самое лучшее в редактировании видео в программе — это то, что вы можете использовать корректирующие слои так же, как если бы вы редактировали фотографию.Если вы знаете, как редактировать фотографии, но не знаете, как использовать такие приложения, как Adobe Premiere Pro или After Effects, Photoshop может быть отличной альтернативой. Все инструменты, с которыми вы уже знакомы, уже есть.
Что можно делать с Photoshop?
Adobe Photoshop — потрясающее приложение с потрясающим набором инструментов.Хотя изначально он предназначался для редактирования фотографий, теперь он может делать гораздо больше. Мы надеемся, что эта статья познакомила вас со всем, на что способен Photoshop.
Теперь, когда вы знаете все о Photoshop, возможно, вы хотите увидеть, как он сравнивается с GIMP, его бесплатной альтернативой с открытым исходным кодом. Итак, вот что умеет Photoshop, чего нет у GIMP.
«Пожалуйста, не запускайте Microsoft Edge в расширенном режиме», — говорит Microsoft
Об авторе Шианн Эдельмайер (138 опубликованных статей)Шианн имеет степень бакалавра дизайна и опыт работы в подкастинге.Сейчас она работает старшим писателем и 2D-иллюстратором. Она занимается творческими технологиями, развлечениями и производительностью для MakeUseOf.
Ещё от Shianne EdelmayerПодпишитесь на нашу рассылку новостей
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!
Еще один шаг…!
Подтвердите свой адрес электронной почты в только что отправленном вам электронном письме.
.Как экспортировать изображение высочайшего качества в Photoshop
После того, как вы выполнили всю тяжелую работу по созданию изображения в Photoshop, пришло время сохранить и экспортировать его, чтобы вы могли его использовать. Это должна быть самая простая часть, верно? Не совсем. Photoshop позволяет сохранять изображение в нескольких различных форматах и параметрах, каждый из которых предлагает свои уникальные преимущества. Тем не менее, независимо от того, в каком формате вы выберете для сохранения изображения, есть два фактора, которые будут определять, экспортируете ли вы формат изображения самого высокого качества из Photoshop.
- Разрешение: Насколько высокое или низкое разрешение вам нужно, все зависит от того, как вы планируете использовать свое изображение. Если вам просто нужны файлы изображений для блогов или электронной почты, лучше более низкое разрешение. Однако, если вы планируете использовать свои изображения в развороте журнала или фотогалерее, постарайтесь получить изображения как можно более высокого разрешения. Узнайте больше о том, как сделать изображение в высоком разрешении с помощью Photoshop здесь.
- Сжатие: Сжатие происходит, когда размер файла уменьшается из-за того, как он сохраняется. Существуют форматы файлов с потерями, которые снижают качество изображения, чем сильнее сжат файл, и есть форматы файлов без потерь, которые можно сжать без снижения качества изображения. Например, JPEG с потерями, а RAW без потерь.
Если вы планируете использовать изображение для печати, сохраните его в формате PDF. Photoshop PDF поддерживает векторные изображения, что означает, что изображение не потеряет своего качества при увеличении или уменьшении масштаба. После печати изображение на бумаге будет таким же, как и в программе.
Если вы планируете использовать свое изображение в Интернете, экспортируйте фотографию, выбрав «Файл» → «Экспорт» → «Сохранить для Интернета» (может отображаться как SFW). Это откроет окно SFW. Если вы работаете с фотографией, сохраните ее в формате JPEG, так как это лучше всего для Интернета. Если вы хотите экспортировать баннер, логотип или другую графику, рекомендуется использовать формат GFI.
Делайте больше с вашими изображениями. Найдите идеи для дизайна и ресурсы на нашей странице дизайна. Для всех ваших потребностей в изображениях просмотрите библиотеку изображений Shutterstock сегодня. .Как увеличить разрешение изображения за 5 шагов
Можете ли вы улучшить качество изображения с низким разрешением?Это знакомая сцена: детектив просит кого-то «улучшить» размытое изображение на компьютере, пока оно не станет достаточно четким, чтобы разглядеть ключевое свидетельство. Это работает? Не так, как это делает Голливуд.
Единственный способ изменить размер фотографии меньшего размера в более крупное изображение с высоким разрешением, не выделяя при этом низкое качество изображения, — это сделать новую фотографию или повторно отсканировать изображение с более высоким разрешением.Вы можете увеличить разрешение файла цифрового изображения, но при этом вы потеряете качество изображения. Однако есть некоторые меры, которые вы можете предпринять в Adobe Photoshop, чтобы повысить разрешение при сохранении визуального качества.
Передискретизация изображений в Photoshop означает изменение их разрешения путем добавления или вычитания пикселей. Разрешение измеряется в пикселях на дюйм или PPI. Чем больше пикселей начинается с изображения, тем выше разрешение.Уменьшение количества пикселей называется понижающей дискретизацией, при которой из изображения удаляются данные. Увеличение количества пикселей называется повышающей дискретизацией, которая добавляет данные к изображению. Когда вы увеличиваете количество пикселей в изображении без корректировки размеров, вы добавляете больше пикселей в такое же пространство и увеличиваете разрешение (или количество деталей), удерживаемых в пределах каждого дюйма. Удаление данных предпочтительнее их добавления, так как Photoshop должен будет угадывать, как должны выглядеть вновь добавленные пиксели.
Выбор наилучшего метода интерполяции при повышении дискретизации.Передискретизация любого вида, особенно повышающая дискретизация, может привести к ухудшению качества изображения. Метод интерполяции — это то, как Photoshop выбирает значения цвета для новых пикселей. Выбор правильного метода интерполяции может помочь избежать нежелательной пикселизации:
.Как создать эффект кросс-процесса в Photoshop
Еще во времена пленочной фотографии кросс-процессинг относился к проявлению негативов или слайд-пленки с использованием противоположных химикатов: цветная негативная пленка (C-41) была проявлена в химикатах для слайдов, а слайд-пленка (E-6) — в цвете. отрицательные химические вещества. В этом уроке мы воссоздадим более популярный вид перекрестного процесса разработки C-41 как E-6. Этот эффект обеспечивает высокую контрастность изображения и размытые блики с сильными желтыми и зелеными оттенками.
Любое изображение можно использовать для кросс-обработки в Photoshop, в зависимости от того, какого эффекта вы хотите добиться. В этом уроке используется пейзажное изображение, длинная лодка и камни на пляже в Краби, Таиланд, авторство Якова Калинина, но портреты могут выглядеть столь же драматично, когда применяется перекрестная обработка.
Шаг 1: Применение кривой перекрестной обработки
Откройте ваше изображение в Photoshop. Перейдите в Layer> New Adjustment Layer> Curves и создайте новый слой с кривыми.В последних версиях Photoshop есть возможность перекрестной обработки в меню «Предустановки». Выберите это как базовую отправную точку для вашего изображения. Не беспокойтесь, если в вашей версии Photoshop нет этой опции, так как вы можете воссоздать эффект, используя каналы RGB в большем количестве вариантов, как описано в следующих нескольких шагах.
Шаг 2: Отрегулируйте красный канал
Основной эффект кросс-обработки может быть довольно резким, поэтому требуется небольшая настройка каналов RGB.Начните с красного канала и создайте еще один корректирующий слой кривых. Вы хотите, чтобы красная кривая выглядела как плавная S-образная форма; отрегулируйте это по мере необходимости для вашего собственного изображения.
Шаг 3. Настройте зеленый канал
Добавьте еще один корректирующий слой кривых и настройте зеленый канал. Это конкретное изображение уже очень сильно на зеленом, поэтому была добавлена кривая, чтобы уменьшить вход зеленого.
Шаг 4. Настройте синий канал
Снова начните с добавления еще одного корректирующего слоя кривых — на этот раз на синий канал.Поскольку это сцена с водой, синие оттенки уже сильны, поэтому была добавлена кривая для уменьшения синего входа.
Шаг 5: прожиг в передержанных областях
Хотя передержанные светлые участки — это особенность перекрестно обработанных изображений, стоит потратить время, чтобы прожечь любую из очень передержанных областей с помощью инструмента прожига. Инструмент затемнения увеличивает экспозицию и затемняет области, в которых вы его используете. Выберите большой аэрограф и аккуратно прожигайте любые участки, чтобы сбалансировать изображение.Не сжигайте слишком много, так как вы рискуете изменить цветовой оттенок изображения.
Шаг 6. Добавьте наложенный слой
Выделите все изображение, скопируйте и вставьте, чтобы создать новый слой. Теперь измените режим наложения слоя на Overlay.
Шаг 7: Измените прозрачность и заливку
Режим наложения Overlay добавляет блеск и глубину изображению, но может быть подавляющим, если оставить 100% в разделах непрозрачности и заливки.Уменьшите непрозрачность и покрытие заливки до 50%, что даст более тонкий эффект.
Шаг 8. Сгладьте изображение
Наконец, сгладьте изображение, и вы получите готовую фотографию. Полученное изображение будет ярким и красочным с сюрреалистическим оттенком — идеально подходит для любого творческого проекта, требующего яркой графики.
Посмотреть другие отфильтрованные изображения, вдохновленные перекрестным процессом »
Верхнее изображение: Длинная лодка и камни на пляже в Краби, Таиланд. Автор Яков Калинин.
Ищете новые навыки работы с Photoshop? Узнайте, как изолировать изображения с помощью масок слоев.
.Как изменить размер изображения без потери качества
Узнайте, как изменить размер изображений без потери качества с помощью Shutterstock Editor.
Также узнайте, как быстро преобразовать изображения в пиксели.Изображение на обложке через Романа Самборского.
У каждого изображения есть три основные функции, о которых вам нужно знать при загрузке в Интернет.
- Размер файла , измеряется в байтах (килобайтах, мегабайтах и т. Д.)
- Размер , который представляет собой ширину x высоту в любых единицах измерения (пиксели для цифровых, дюймы или сантиметры для печати)
- Разрешение , которое измеряется в точках на дюйм для печати (DPI) или пикселей на дюйм для цифровых (PPI)
У веб-сайтов разные требования и ограничения, когда дело доходит до этих трех функций изображений.В идеале вы хотите внести в свои изображения изменения в соответствии с этими требованиями перед их загрузкой. Хотя многие веб-сайты изменяют размер изображений автоматически, этот автоматизированный процесс может ухудшить качество изображения как по разрешению, так и по цвету. Загрузка с точным требуемым размером гарантирует, что ваши изображения будут минимально затронуты и, следовательно, не будут искажены.
«Изменение размера» может означать одно из двух: уменьшение размера файла изображения и изменение размеров изображения. Эти два понятия идут рука об руку, но для целей этой статьи мы обсудим , как изменить размеры изображения , , .
При изменении размера изображения вы изменяете размеры и плотность пикселей, которые определяют его качество. Отношения между разрешением и размером напрямую связаны. Если вы уменьшите количество пикселей на квадратный дюйм (PPI) в изображении, вы фактически увеличите размеры. Размеры будут определять размер изображения на экране.
Если это сбивает с толку, просто помните:
- Больше пикселей на дюйм = лучшее разрешение
- Меньше пикселей на дюйм = более низкое разрешение
Конвертировать дюймы в пиксели
Пиксели — это стандартная единица измерения экранов. На веб-сайтах и цифровых платформах требования к размерам будут указаны в пикселях, поскольку дисплеи мониторов и телефонов измеряются в пикселях. Итак, если вы готовите изображения для использования в Интернете, вы хотите установить единицы измерения в пикселях. С другой стороны, требования к печати будут в дюймах или сантиметрах, в зависимости от системы или страны происхождения.
Поскольку размеры и разрешение являются относительными, мы можем использовать калькулятор, чтобы найти значения, когда нам известны два из трех измерений.
Чтобы преобразовать пиксели в дюймы, разделите размеры в пикселях на разрешение.Например, изображение размером 1000 x 500 пикселей с разрешением 72 DPI имеет высоту 13,89 x 6,95 дюйма.
Чтобы узнать разрешение или DPI изображения, вам нужно знать ширину как в пикселях, так и в дюймах. Разделите размеры в пикселях на размеры в дюймах. Например, изображение шириной 1000 пикселей и 13,89 дюйма будет иметь 72 точки на дюйм.
Чтобы преобразовать дюймы в пиксели, умножьте ширину изображения в дюймах на разрешение или DPI. Например, 13,89 дюйма при 72 пикселях на дюйм — это 1000 пикселей в ширину.
Используйте эту диаграмму для преобразования обычных дюймов в пиксели и наоборот.
Можете ли вы изменить размер изображения на любой, какой хотите?
Вы всегда можете уменьшить изображение без потери качества, но вы не можете сделать изображение намного больше, пока не заметите резкого снижения качества.
В цифровом изображении количество пикселей представлено DPI (или PPI) и размерами ширина x высота. Например, изображение размером 2000 x 2000 пикселей с разрешением 72 DPI имеет всего 4 000 000 пикселей.Чтобы уменьшить изображение, скажем, 1000 x 1000 пикселей, я могу просто уменьшить его в размере, и он сохранит тот же уровень детализации, только в меньшем изображении.
Если я хочу сделать то же изображение больше исходного размера, необходимо создать пиксели. Это означает, что компьютер умножает количество пикселей, чтобы соответствовать новым размерам, создавая искажения и другие эффекты, используя информацию в изображении, чтобы угадать, что следует использовать для увеличения. Это связано с искусственным созданием пикселей из других пикселей, а не с их захватом из исходной информации.
Однако есть еще несколько способов увеличить изображение без потери всех деталей.
1. Сохранить детали 2.0
Это относительно новая функция Photoshop. Вы можете включить его, нажав Command + K , чтобы открыть окно «Настройки», а затем нажать «Предварительный просмотр технологий». Или щелкните Photoshop в верхней части экрана, наведите курсор на «Настройки» и выберите «Предварительный просмотр технологий».
Перед тем, как перейти к следующему шагу, убедитесь, что включен параметр «Включить сохранение подробностей 2.0».
2. Используйте Resample
Resampling позволяет изменять разрешение и размеры отдельно, а также позволяет Photoshop смешивать пиксели в увеличенном изображении, чтобы изображение оставалось гладким.
Вы найдете опцию Resample во всплывающем окне Image Size. Установите флажок, чтобы включить Resample, и изучите параметры увеличения в верхней половине раскрывающегося меню рядом с ним. Photoshop настроен на автоматический режим, но для наших целей вам нужно выбрать Preserve Details 2.0.
Изображение цветочного поля от NumbernineRecord.
3. Снижение шума
После выбора «Сохранить детали 2.0» вы увидите ползунок «Подавление шума». Используйте предварительный просмотр в левой части окна, чтобы увидеть, как перемещение ползунка меняет изображение. При слишком низком перемещении изображение выглядит зернистым и пиксельным, а при слишком высоком — размытым. Регулируйте ползунок, пока не найдете значение, которое снижает шум, не размывая детали.
Как изменить размер изображения в Photoshop
Вы не можете добавлять пиксели к изображению, но изменить размер изображения все равно проще, чем вы думаете. Photoshop может показаться сложным, но здесь мы разберем его до самых простых шагов. Или, если вы хотите более подробно изучить изменение размеров и разрешения изображения, следуйте этому подробному руководству, чтобы узнать, как изменить размер изображения в Photoshop.
1. Размер открытого изображения
Щелкните Image в верхнем левом углу окна Photoshop или удерживайте Command + Open и нажмите I .Эти шаги откроют окно размера изображения. Оказавшись там, вы найдете варианты изменения размеров и разрешения вашего изображения.
Изображение носорога, сделанное Stasinho12.
2. Изменить размеры изображения
На данный момент вам понадобятся только поля Ширина и Высота . Обязательно оставьте значок ссылки на , чтобы изображение не искажалось при изменении его размера. Ширина и высота будут автоматически синхронизироваться друг с другом, когда вы измените значение любого из них.
Вставьте нужные размеры в поля Ширина и Высота. Вы найдете следующие варианты единиц измерения в раскрывающихся меню рядом с полями размеров.
- Percent — позволяет выполнять быстрые вычисления в процентах
- Pixels — установить конкретные размеры пикселей
- дюймов — устанавливает PPI (пикселей на дюйм)
- Единицы линейных измерений прочие
Выберите единицу измерения, которая лучше всего подходит для вашего проекта. Если вы планируете поделиться изображением в цифровом виде, измените размер изображения, используя размеры в пикселях для того места, где вы будете публиковать (например, заголовок Facebook или профиль Twitter). Или, если вы печатаете свое изображение, подогнать его под размер окна изображения в программе макета, чтобы получить наилучшее разрешение.
3. Сохраните копию
После установки размеров нажмите OK . Photoshop вернет вас обратно в окно изображения, где вы можете либо сразу сохранить, либо завершить любую другую работу по редактированию, которую захотите.
Когда вы будете готовы к сохранению, нажмите Command + Shift + Plus , чтобы открыть окно Сохранить как , или щелкните меню «Файл» в левом верхнем углу и выберите Сохранить как . Рекомендуется сохранить отредактированное изображение как отдельную копию на тот случай, если вам понадобится оригинал для внесения изменений. Переименуйте копию с измененным размером и сохраните ее в новом месте. Вы даже можете создать новую папку для ваших правок, если вы изменяете размер пакета из нескольких изображений.
Как изменить размер изображения без Photoshop
1.Найдите или загрузите изображение в редактор
Перейдите в редактор Shutterstock и щелкните Начало работы .
Загрузите изображение в онлайн-редактор фотографий с помощью раскрывающегося меню «Файл». Или вы можете найти изображение в коллекции Shutterstock, щелкнув значок увеличительного стекла на левой панели инструментов. Введите ключевые слова и нажмите Enter / Return, чтобы увидеть результаты поиска.
Щелкните изображение, чтобы просмотреть его, затем нажмите Заменить фон , чтобы добавить его на холст.
2. Измените разрешение для вашей среды
В правой части экрана найдите Размер холста. Справа от него будет меню выбора единиц измерения.
- Для изображений, которые вы планируете использовать в сети , выберите пикселей .
- Для изображений, которые вы собираетесь напечатать , выберите дюймов или сантиметров .
Справа находится меню выбора разрешения.
- Для веб-изображений выберите 72 DPI .
- Для изображений печати с более низким разрешением выберите 150 DPI .
- Для печати изображений с высоким разрешением выберите 300 DPI .
3. Измените размер холста для вашей платформы
Помните, что загрузка изображения правильных размеров гарантирует без потери качества, поэтому важно выбрать правильные размеры для конечного использования изображения.
В редакторе Shutterstock вы можете легко изменить размер изображений до популярных веб-размеров, включая
- Размер изображения Facebook: 1200 x 1200 пикселей
- Размер обложки Facebook: 1702 x 630 пикселей
- Размер сообщения Instagram: 1080 x 1080 пикселей
- Размер истории Instagram: 1080 x 1920 пикселей
- Размер сообщения Twitter: 1024 x 512 пикселей
- Размер сообщения Pinterest: 736 x 1128 пикселей
Вы также можете создавать собственные размеры холста, вводя измерения в поле ширины и высоты. Используйте кнопку блокировки, чтобы ограничить пропорции, то есть ширина и высота будут изменяться относительно друг друга.
Редактор Shutterstock позволяет легко изменять размер изображения в пикселях или размер изображения в дюймах. Если вы хотите переключить единицы измерения, просто выберите новую единицу из раскрывающегося списка и посмотрите, как Редактор преобразует единицы измерения из одной в другую — никакой работы!
4. Отрегулируйте размер изображения
Щелкните и перетащите одну из синих точек по углам изображения, чтобы изменить ее размер по размеру холста.Пропорции остаются неизменными, поэтому вам не нужно беспокоиться об искажении изображения. Размер холста составляет 1200 x 700 пикселей, поэтому я уменьшаю исходный размер изображения.
5. Загрузите и сохраните
Когда вы довольны своим изображением, дважды проверьте разрешение и размер, затем нажмите красную кнопку Загрузить в правом верхнем углу экрана.
Вам будет предложено проверить имя файла, размер и выбрать лицензию. Нажмите License и продолжите .Затем выберите формат файла и разрешение. Это делается за вас, когда вы выбираете разрешение в главном окне редактора. Нажмите «Загрузить», выберите место для сохранения файла, и все готово.
Попробуйте Shutterstock и получите 10 изображений бесплатно.
Используйте PICK10FREE при оформлении заказа.
Начать бесплатную пробную версию
Заинтересованы в улучшении своих знаний об изображениях и фотографиях? Прочтите эти важные статьи:
.В Норвегии принят закон, обязывающий маркировать обработанные фотографии в социальных сетях
Парламент Норвегии большинством голосов приняли новый закон, который потребует от создателей контента раскрывать информацию о том,
отретушировали ли они публикуемые фотографии. Он призван бороться с «давлением тела в обществе».
Примеры манипуляций, которые требуется отмечать, увеличенные губы, грудь, мышцы (попу) и суженную талию и плоский живот . ..
Группы по защите интересов молодежи и министерство по делам детей и семьи Норвегии уже много лет призывают к более строгим мерам в отношении редактирования изображений в виду растущей неудовлетворенности детей и подростков тем, что их внешность не соответствует навязываемым идеалам. Эта неудовлетворенность приводит к низкой самооценке и психическим нарушениям.
В обосновании закона говорится, что около 70 000 детей и молодых людей имеют проблемы с психическим здоровьем, требующие лечения. Для страны с населением менее 5,4 млн это значительное количество людей. Там также сказано, что проблемы с психическим здоровьем особенно распространены среди девочек, и анорексия является третьей по частоте причиной смерти в этой категории.
В законопроекте сказано, что молодые люди подвергаются огромному давлению, среди прочего, через рекламу и социальные сети, где демонстрируются изображения моделей, подвергнутые цифровой ретуши. Они формируют у молодых людей идеал красоты, который в принципе невозможно достичь.
Предложенный закон представляет собой поправку к норвежскому закону о маркетинге 2009 года. Он потребует, чтобы рекламные и спонсируемые сообщения, в которых форма, размер или кожа тела были изменены с помощью манипуляций с фотографией, включая фильтры или ретуширование, имели специальную отметку, разработанную министерством по делам детей и семьи Норвегии. Несоблюдение этого требования будет наказываться штрафом, а в некоторых случаях — тюремным заключением.
Хотя закон в первую очередь касается рекламодателей, он также применяется к влиятельным лицам в социальных сетях,
знаменитостям и другим пользователям, которые получают любую компенсацию или выгоду, связанные с конкретным постом
в Facebook, Instagram, Snapchat, TikTok и Twitter.
Идет борьба с фотошопом )
Видимо какой-то норвежский чиновник познакомился в соц.сети с красавицей.
А на свидание пришла «швабра». Вот он и обиделся сильно.
Обработанные фотографии Гира Аксельсена // ОПТИМИСТ
Обработанные фотографии Гира Аксельсена // ОПТИМИСТ ОПТИМИСТ > Обработанные фотографии Гира АксельсенаПоиск по сайту
Архивы
Архивы Выберите месяц Декабрь 2021 (294) Ноябрь 2021 (295) Октябрь 2021 (380) Сентябрь 2021 (329) Август 2021 (351) Июль 2021 (361) Июнь 2021 (354) Май 2021 (51) Апрель 2021 (134) Март 2021 (180) Февраль 2021 (188) Январь 2021 (117) Декабрь 2020 (47) Ноябрь 2020 (23) Октябрь 2020 (26) Сентябрь 2020 (169) Август 2020 (158) Июль 2020 (315) Июнь 2020 (295) Май 2020 (203) Апрель 2020 (291) Март 2020 (386) Февраль 2020 (289) Январь 2020 (425) Декабрь 2019 (287) Ноябрь 2019 (310) Октябрь 2019 (269) Сентябрь 2019 (230) Август 2019 (147) Июль 2019 (118) Июнь 2019 (49) Май 2019 (89) Апрель 2019 (76) Март 2019 (62) Февраль 2019 (44) Январь 2019 (56) Декабрь 2018 (87) Ноябрь 2018 (116) Октябрь 2018 (186) Сентябрь 2018 (102) Август 2018 (72) Июль 2018 (167) Июнь 2018 (134) Май 2018 (66) Апрель 2018 (99) Март 2018 (58) Февраль 2018 (88) Январь 2018 (187) Декабрь 2017 (128) Ноябрь 2017 (137) Октябрь 2017 (132) Сентябрь 2017 (115) Август 2017 (110) Июль 2017 (141) Июнь 2017 (129) Май 2017 (118) Апрель 2017 (107) Март 2017 (89) Февраль 2017 (141) Январь 2017 (137) Декабрь 2016 (113) Ноябрь 2016 (103) Октябрь 2016 (114) Сентябрь 2016 (161) Август 2016 (220) Июль 2016 (247) Июнь 2016 (244) Май 2016 (209) Апрель 2016 (215) Март 2016 (257) Февраль 2016 (218) Январь 2016 (204) Декабрь 2015 (196) Ноябрь 2015 (195) Октябрь 2015 (321) Сентябрь 2015 (285) Август 2015 (295) Июль 2015 (297) Июнь 2015 (304) Май 2015 (269) Апрель 2015 (232) Март 2015 (269) Февраль 2015 (256) Январь 2015 (267) Декабрь 2014 (301) Ноябрь 2014 (333) Октябрь 2014 (253) Сентябрь 2014 (265) Август 2014 (300) Июль 2014 (324) Июнь 2014 (355) Май 2014 (218) Апрель 2014 (282) Март 2014 (246) Февраль 2014 (291) Январь 2014 (281) Декабрь 2013 (227) Ноябрь 2013 (333) Октябрь 2013 (485) Сентябрь 2013 (420) Август 2013 (282) Июль 2013 (301) Июнь 2013 (430) Май 2013 (223) Апрель 2013 (255) Март 2013 (329) Февраль 2013 (175) Январь 2013 (222) Декабрь 2012 (297) Ноябрь 2012 (342) Октябрь 2012 (471) Сентябрь 2012 (310) Август 2012 (367) Июль 2012 (361) Июнь 2012 (349) Май 2012 (99) Апрель 2012 (678) Март 2012 (90) Февраль 2012 (60) Январь 2012 (487) Декабрь 2011 (554) Ноябрь 2011 (814) Октябрь 2011 (838) Сентябрь 2011 (616) Август 2011 (688) Июль 2011 (724) Июнь 2011 (443) Май 2011 (823) Апрель 2011 (496) Март 2011 (33) Февраль 2011 (189) Январь 2011 (683) Декабрь 2010 (229) Ноябрь 2010 (357) Октябрь 2010 (269) Сентябрь 2010 (433) Август 2010 (125) Июль 2010 (155) © 2021 ОПТИМИСТ // Вверх //7 признаков того, что вы переработали свои фотографии
Современные камеры дают нам отличные изображения, не требуя от них слишком многого. Однако многие из нас понимают, что с небольшой пост-обработкой мы можем сделать наши изображения еще лучше, сделать их популярными, чтобы создать популярную фразу. Такие программы, как Aperture, Lightroom и Photoshop, стали очень доступными для фотографов-энтузиастов, как и такие плагины, как Nik и Topaz Labs. Проблема в том, что если мы слишком беззаботны и небрежно применяем наши методы, мы можем легко переработать изображение, что может быть неочевидным, пока вы не напечатаете его.
Итак, каковы признаки чрезмерной обработки и как с ними бороться?
Фото Патрика ВитткеДавайте начнем не с признака чрезмерной обработки, а со способа контролировать и избегать этого. То есть использовать методы неразрушающего редактирования. По умолчанию Aperture и Lightroom не вносят никаких изменений в исходный файл, а плагины делают копию оригинала перед настройкой на работу. Однако в Photoshop вам необходимо использовать корректирующие слои, так как это позволяет сохранить исходный исходный слой в неизменном виде в качестве нижнего слоя. По возможности снимайте файлы в формате RAW, они значительно более устойчивы к обработке.
1. Яркие моменты
Раздутые светлые участки проявляются как участки чистого белого цвета на изображении, которые могут появиться при осветлении экспозиции, белых или светлых участков. Это также может произойти, если вы слишком сильно увеличите контраст. Это выглядит очень неестественно, но если в оригинале светлые участки не размыты, их легко избежать. Главное — следить за гистограммой. Если ваша гистограмма выходит за правый край графика, основные моменты становятся размытыми.
В большинстве программ также есть настройка, позволяющая отображать обрезки в виде блоков чистого цвета на изображении. Например, в Lightroom это можно найти, щелкнув маленький треугольник в правом верхнем углу гистограммы. Если вы слишком сильно сдвинули ползунок экспозиции, просто верните его, пока уровни не окажутся внутри правой части гистограммы.
Раздутые блики из-за слишком сильного сдвига экспозиции вправо
2.
Сокрушение черныхЭто очень похоже на выдувание светлых участков, но в темных областях изображения.Это происходит при уменьшении экспозиции или слишком большом количестве черных и теней и проявляется в виде чрезмерных участков теней и участков чистого черного цвета на снимке. Опять же, гистограмма — это ключ, не позволяйте гистограмме соскользнуть с левого края графика.
Фото Хузайфы Шейха3. Превышение насыщенности
Это довольно распространенная проблема, в основном из-за тенденции к очень насыщенным изображениям. Избыточная насыщенность делает изображение очень неестественным и ярким. Сдвиньте его слишком далеко, и вы получите обрезку цвета.Здесь отдельный цвет выходит за пределы шкалы гистограммы. Насыщенность изображения заботится не только о перемещении ползунка насыщенности вверх.
Ползунок яркости часто оказывается лучшим вариантом, поскольку он не увеличивает насыщенность уже насыщенных цветов. Еще лучше выборочная насыщенность, когда вы выбираете отдельный цвет и насыщаете только его.
Перенасыщенные изображения выглядят слишком резко
4. Чрезмерный контроль теней / светов
Это еще одна распространенная проблема, которая возникает чаще всего, когда вы пытаетесь внести некоторую четкость в светлое небо.Ползунок подсветки возвращает очень светлые области изображения, но заходит слишком далеко, не только эта светлая область будет выглядеть плоской и неестественной, но и там, где она встречается с более темными областями кадра, будет эффект некрасивого ореола.
Чтобы избежать этого, используйте комбинацию небольших настроек Экспозиции, Света, Белого и ползунков Света / Тени. Вы также можете попробовать оживить небо, добавив градуированный фильтр в Lightroom или Photoshop.
Будьте осторожны с инструментом «Тень / свет»
5.Чрезмерная заточка
Первое, что нужно понять при повышении резкости, это то, что вы не можете повысить резкость нерезкого изображения. Если ваше изображение дрожит или не в фокусе, забудьте об этом. Повышение резкости следует рассматривать как способ повышения резкости хорошей фотографии, готовой к печати. Классическим признаком чрезмерно резкости изображения является эффект ореола на контрастных участках.
Присмотритесь, и вы увидите, что они выглядят как черно-белые зубчатые края, и они появляются в любом месте кадра, где есть определенная линия контраста.Чтобы избежать этого, всегда повышайте резкость снимков при 100% просмотре и используйте такие фильтры, как «Маска нерезкости» и «Умная резкость», а не исходный фильтр «Резкость». Внесите небольшие изменения и следите за ужасными неровностями.
Изображение с повышенной резкостью
6. Шум
Даже самое качественное изображение может стать шумным из-за чрезмерной обработки. Типичные вещи, которые могут вызвать шум, — это слишком сильное смещение теневых областей, чрезмерное насыщение и чрезмерная резкость.
Если в вашем оригинале нет шума, вместо того, чтобы пытаться уменьшить шум с помощью методов пост-обработки, в первую очередь старайтесь не помещать его там. Для этого просто уменьшите настройки, которые привели к появлению шума, чтобы его устранить. Тем не менее, шум — не всегда плохо.
Фото Кевина Ламинто7. Виньетирование
Есть определенная ирония в том, что производители линз тратят годы на разработку линз, чтобы не виньетка, но мы снова вводим ее в постпродакшн. Конечно, в виньетировании нет ничего плохого, это художественный прием, который мы можем использовать, чтобы незаметно привлечь внимание зрителя к объекту.
Проблема в том, что с этим можно переборщить и больше походить на дешевую фоторамку 1970-х, чем на тонкий инструмент для создания композиции.Это также не сработает, если вы не привлекаете внимание к конкретному объекту. Так что подумайте, что вы хотите выделить, и примените тонкие дискретные виньетки.
Бессмысленная виньетка
Тщательная постобработка может добавить что-то особенное даже в обычное изображение. Однако небрежная пост-обработка может испортить лучшие кадры. С помощью этих советов вы можете довести свои изображения до предела, но не за его пределами.
Чтобы узнать больше об ошибках редактирования, перейдите по ссылкам ниже!
Дополнительная литература:
- 7 распространенных ошибок при редактировании фотографий
- 5 распространенных ошибок при редактировании изображений и как их избежать
- Используйте эти 4 совета, чтобы избежать серьезных ошибок при редактировании
- Не переусердствуйте с обработкой фотографий! — 10 вещей, которых следует избегать
- Виновны ли вы в этих 5 грехах чрезмерной обработки?
- 7 смертных грехов при редактировании фотографий, которые могут испортить ваши изображения
Виновны ли вы в этих 5 грехах чрезмерной обработки?
Крайслер-билдинг
Моя самая частая критика при просмотре цифровых изображений заключается в том, что они выглядят чрезмерно обработанными.Сделать эту и такую распространенную ошибку настолько легко, что важно понимать основные ошибки, которые допускают фотографы при ретуши своих изображений.
Имейте в виду, что я не имею в виду изображения, которые намеренно сделаны похожими на сказки или используют творческий цвет для определенной цели, но я имею в виду тяжелую постобработку, когда в этом нет необходимости.
Хорошие фотографии не заставят вас сразу обратить внимание на постобработку. Хорошая постобработка неуловима, направлена на то, чтобы не мешать и не становиться центром изображения.Но нужно быть осторожным, чтобы не переборщить. С помощью такой программы, как Adobe Lightroom, становится так легко перемещать ползунки и значительно увеличивать контраст и насыщенность, и, прежде чем вы это узнаете, изображение больше не похоже на фотографию.
Итак, вот самые распространенные ошибки, которые я вижу, когда люди чрезмерно обрабатывают свои изображения.
** В этой статье предполагается, что вы снимаете в формате RAW. Если вы этого не сделаете, я настоятельно рекомендую вам это сделать. Да, это увеличивает размер файлов, но для получения изображения высочайшего качества и максимальной свободы действий при обработке изображений необходимо снимать в формате RAW.
1. Переточка
Wall, Gowanus — обычная заточка
Заметили забавные ореолы по краям в этой версии? Это результат переточки
Избыточная резкость — одна из самых серьезных проблем для цифровых фотографов. Реальность такова, что большинству цифровых фотографий требуется очень небольшая резкость, если таковая имеется. Если изображение при съемке резкое, то есть нет дрожания ручной камеры, используется правильная диафрагма и самый важный элемент находится в точном фокусе, значит, вы в большинстве случаев добьетесь резкости.
Вы не хотите, чтобы резкие области выглядели так, как будто они соскакивают с отпечатка. Вы хотите, чтобы они были резкими, но, что более важно, чтобы они выглядели реалистично. В тот момент, когда ваша резкость делает фотографию даже немного нереалистичной, вы переборщите. Если вы сомневаетесь, всегда помните, что гораздо лучше быть немного недостаточным, чем чрезмерно заточенным. У меня есть много изображений, которые были сняты хорошей цифровой камерой и резким объективом с идеальными настройками, и они вообще не нуждаются в повышении резкости. Никто. Это не все изображения, но некоторые.
Кроме того, обязательно повышайте резкость изображения после того, как вы настроили его до окончательного размера печати. Повышать резкость изображения, а затем преобразовывать его в другой размер — плохая практика.
2. Излишне окрашенные изображения и резкие изменения баланса белого
Слои города — яркие цвета, но не слишком яркие или нереалистичные | Яркие, нереалистичные и неоновые цвета — результат перенасыщения |
На мой взгляд, в цифровой фотографии сложнее всего исправить цвет.Чтобы научиться работать с цветом, требуется большой опыт.
Для качественной работы с цветом жизненно важно иметь надежный монитор и калибратор цвета. Вам следует калибровать монитор каждые несколько недель. Если цвета на вашем мониторе тусклые, то вам нравится не то, как изображение будет выглядеть для других, когда вы поделитесь им в Интернете или создадите отпечаток. Хотя есть много отличных вариантов мониторов с любым бюджетом, я предпочитаю линейку NEC SpectraView и калибратор дисплея X-Rite i1.
Цвет субъективен. Я могу предпочитать реалистичные и нежные цвета, а другой человек может предпочитать сказочные и сюрреалистические цвета. Это нормально, но всегда будьте осторожны, не переборщите с цветом. Избыточная насыщенность изображения может сначала сделать его более заметным, но оно может легко выглядеть грубым и фальшивым. Всегда соблюдайте осторожность при перемещении ползунка насыщенности в положительную сторону. Иногда это может сработать, если сделать небольшое количество, особенно в туманном свете, но слишком часто это делает цвета на изображении нереалистичными.
Кроме того, некоторые люди также часто переусердствуют с тонировкой изображений. Это эффект Instagram. Например, если все ваши изображения имеют теплый или красный оттенок, велика вероятность, что вы слишком деспотичны. Конечно, это верно не для всех случаев, но важно помнить об этом. Тонирование, особенно небольшое, может быть очень важным, но не каждое изображение должно выглядеть красным. Всегда обращайте внимание на баланс белого изображения и возитесь с ним. Посмотрите, как будет выглядеть изображение как без оттенка, так и с ним, и распечатайте тестовые изображения.Это научит ваш глаз различать цвета.
Кроме того, когда вы много редактируете изображение, например, при увеличении контрастности, это может сделать цвета слишком яркими. В таких случаях часто помогает немного уменьшить насыщенность.
3. Слишком сильный контраст
Плаза Отель
Чрезмерно контрастный — это субъективно и может быть использовано для эффекта
Большинство камер намеренно снимают изображения с ровным контрастом в настройках RAW, поэтому часто требуется некоторое увеличение контраста.Однако можно легко переборщить и добавить слишком большой контраст вашим изображениям. Это проблема, с которой я сталкиваюсь часто, и мне часто приходится ловить себя и убирать контраст.
Это еще одна проблема, в которой важен баланс. Есть очень маленький диапазон, в котором контраст идеален. Слишком мало, и ваше изображение будет выглядеть плоским; слишком много, и это будет выглядеть подделкой. Создание изображений со слишком большим контрастом — очень частая проблема, особенно с черно-белыми изображениями.
Иногда, вместо увеличения контрастности, вы просто хотите превратить самые темные оттенки серого в черные, опуская ползунок черного.Вы обнаружите, что это даст вам желаемый эффект, не переборщив с общей контрастностью изображения.
Наконец, обратите внимание на источники света на вашем изображении, потому что они определят, какой контраст необходим. Если солнце светит прямо на вашу сцену, тогда потребуется гораздо меньше контраста, потому что естественный свет будет обеспечивать контраст. Если солнце находится за вашим изображением, вам часто нужно затемнять черные цвета или увеличивать контраст, если вы не хотите подчеркнуть нечеткость сцены. Съемка на солнце без сильного увеличения контраста — вот сколько из этих великолепных, туманных помолвочных и свадебных фотографий сделано.
4. Слишком много виньетки
Белые Волосы, Сохо. — тонкая виньетка
Чрезмерно тяжелая и очевидная виньетка — вы не хотите, чтобы она была видна, просто слегка, чтобы привлечь внимание к объекту
Люблю виньетки. Они могут отлично выглядеть и быть очень важными для удержания взгляда в кадре. Однако будьте осторожны, не переусердствуйте, потому что он может легко выглядеть фальшивым и чрезмерно обработанным.При этом некоторые фотографы используют резкие виньетки как стиль, и это выглядит фантастически, так что отнеситесь к этому совету с недоверием. Используйте его при необходимости, но не переусердствуйте.
5. Не получается фото в фотоаппарат
Фигуристка, Бликер-стрит,
Я считаю, что наиболее частые ситуации, когда происходит чрезмерная обработка, — это когда изображение было неправильно снято камерой. Возможно, освещение во время съемки было не идеальным или экспозиция была неправильной.Легко представить, что можно просто исправить это при постобработке, а иногда и можно, но это сложно, и это не то же самое, что сделать это прямо в камере. Изображение будет выглядеть иначе, если оно получено идеально, а не с неправильными настройками, а затем исправлено. Я считаю, что в своем стремлении исправить плохо отснятые изображения именно в этот момент фотографы чаще всего сталкиваются с трудностями при постобработке.
Если вы собираетесь сделать снимок в нужное время суток, при правильном освещении и получите правильную экспозицию и резкость, вам потребуется лишь очень тонкая обработка, чтобы получить идеальное изображение.Это рецепт создания великолепного принта, и хотя это не всегда возможно, это то, к чему вы должны стремиться. Таким образом намного проще создать хороший имидж. Если вы тратите час на исправление изображения, скорее всего, с ним сначала что-то не так.
Настоящая фотография начинается с камеры, и постобработка предназначена для улучшения изображения, а не для его исправления.
Как вы относитесь к этой теме? Виновны ли вы в этом или были ли вы виноваты в этом? Вы бы добавили еще кого-нибудь в этот список? Пожалуйста, поделитесь в комментариях ниже.
Объяснение перекрестной обработки| Перекрестный процессинг: что, как и примеры
Cross Processing — это преднамеренная обработка пленки неправильными химическими веществами, создавая интересные и непредсказуемые цветовые сдвиги и увеличивая контраст. Например, перекрестная обработка будет заключаться в съемке рулона цветной слайд-пленки или E6 и проявлении его, как если бы это была цветная негативная пленка или C41 (или наоборот). Лучшее в кросс-обработке — ее непредсказуемость, никогда не знаешь, что получишь, но это самое интересное в фотографии, и, скорее всего, ты снимаешь на пленку.
Перекрестная обработка цветной слайд-пленки
Цветная слайд-пленка «Слайды» или прозрачная пленка использует для обработки химикаты E-6.
Подробнее об обработке слайд-пленки
E-6 => C-41: получение цветной слайдовой позитивной пленки (E6) и обработка ее химическими веществами для цветных негативов (C41). Это наиболее распространенный вид кросс-процессинга. Обычно это создает повышенный контраст с сильными цветовыми оттенками.
Перекрестная обработка цветной негативной пленки
C41 => E6 : получение цветной негативной пленки (C41) и проявка в химикатах для слайдов (E6).Вы можете ожидать приглушенные пастельные тона с небольшим контрастом. Вы можете увеличить контраст, попросив лабораторию нажать на 2 или 3 ступени.
Подробнее о проявке пленки C-41
Фотографии: Лоран Бутр
Как снимать для перекрестной обработки
Разные пленки дают разные результаты
Наибольшие различия в результатах перекрестной обработки фотографий связаны с пленкой, которую вы используете.
Каждый фильм имеет свой уникальный внешний вид и характеристики, а иногда они могут сильно отличаться.Наиболее очевидное различие между пленками — это цветовой оттенок, получаемый во время проявки. Вот несколько примеров цветного оттенка, на котором проявляется кросс-процессинговая пленка:
Воздействие перекрестной обработки
Цветная пленка для слайдов — Цветная пленка для слайдов имеет более низкий динамический диапазон, чем цветная негативная пленка, и при перекрестной обработке она имеет тенденцию усиливать контраст между светлыми и темными участками. По этой причине важно правильно выставлять кадры. Поскольку слайд-пленка с перекрестной обработкой имеет тенденцию к переэкспонированию пленки, вы можете попробовать поэкспериментировать и недоэкспонировать пленку примерно на стоп.
Чтобы недоэкспонировать на одну ступень, вам просто нужно установить значение ASA / ISO в два раза больше, чем должно быть (при условии, что у вас есть экспонометр на вашей камере). Поэтому, если вы снимаете на пленку ASA100, установите камеру на ASA200. Это заставляет камеру «думать», что у вас загружена более быстрая пленка, поэтому она пропускает меньше света.
Цветная негативная пленка — При перекрестной обработке цветной негативной пленки результаты обычно приглушены, с пастельными цветами с небольшим контрастом.Из-за этого вы можете увеличить контраст, попросив лабораторию нажать на 2 или 3 ступени.
Регулировка баланса белого
Поскольку перекрестная обработка может вызвать очень сильные цветовые сдвиги, вы можете рассмотреть возможность настройки точки белого. После обработки и сканирования пленки вы можете выполнить цифровую настройку в Lightroom, Photoshop или другом приложении для обработки изображений. В большинстве приложений есть инструмент баланса белого даже при сканировании пленки с перекрестной обработкой. Просто найдите на фотографии что-то, что «должно» быть нейтрально-серым, и пробуйте это с помощью инструмента. Это отрегулирует баланс белого для вас, а затем вы сможете настроить его оттуда. Обычно я люблю оставлять на своих фотографиях небольшое изменение цвета (а иногда и все) — если вы зайдете слишком далеко с настройками баланса белого, вы начнете видеть странные цвета, появляющиеся в этих нейтральных серых или белых областях.
Для фотографий с сильным сдвигом зеленого цвета увеличьте «оттенок» до пурпурного (или от зеленого). В зависимости от пленки и конкретного сдвига цвета вам также может потребоваться отрегулировать «температуру» в сторону желтого или синего цвета, чтобы позаботиться о вторичных цветовых сдвигах, оставшихся позади.
Для фотографий с сильным красным смещением переместите «оттенок» в зеленую область (подальше от пурпурного). Опять же, вам, возможно, придется отрегулировать «температуру», чтобы очистить остальные цвета.
Те же правила применяются со сдвигом желтого и синего цветов. — просто перемещайте, отрегулируйте баланс белого в противоположном направлении. По сути, вы просто оцениваете цветовой сдвиг фотографии, находите этот цвет или комбинацию цветов в настройке баланса белого и компенсируете его, инвертируя цвета.
Наши опытные сотрудники разработали буквально миллионы рулонов пленки E-6, каждый раз обеспечивая профессиональные и надежные результаты обработки! Узнайте больше о проявке слайд-пленки E-6.
Использованные источники:
Epic Edits — Советы и предложения по перекрестной обработке; http://blog.epicedits.com/2008/10/15/cross-processing-tips-and-suggestions/
Видео
Выписка
Слово фотография происходит от греческого слова «фотографии», означает свет, а «графос , » рисунок.Современная фотография уходит корнями в camera obscura , которая использовалась художниками и учеными для записи изображений еще в одиннадцатом веке.
Изображения не могли быть постоянно захвачены и сохранены до девятнадцатого века, когда был разработан первый коммерчески доступный процесс — дагерротип. С тех пор фотография значительно изменилась. Сегодня существует два популярных метода получения изображений: пленочная фотография и цифровая фотография.
Пленочные камерывключают в себя однообъективные зеркальные камеры, дальномеры, зеркальные камеры с двумя объективами, среднеформатные и обзорные камеры. Цифровые фотоаппараты — это либо модели «наведи и снимай», либо цифровые однообъективные зеркальные фотоаппараты: зеркалки.
Пленочные камеры записывают изображение на целлулоидную пленку со светочувствительным покрытием, которое затем химически обрабатывается для получения негативного изображения. Цифровые камеры снимают изображение в электронном виде с помощью светочувствительных диодов и сохраняют его в виде пикселей. Чем большее количество мегапикселей способно сохранить камера, тем большее изображение может быть воспроизведено четко.
Все камеры улавливают свет с помощью линз. Когда фотограф нажимает кнопку, затвор открывается, и свет проходит через диафрагму. У некоторых фотоаппаратов есть сменные объективы, доступны самые разные. Телеобъективы позволяют фотографу делать снимки с большого расстояния и обычно используются для съемки дикой природы. Широкоугольные объективы используются для захвата большей части сцены в кадре, но при этом часто искажают изображение. Зум-объективы позволяют фотографу изменять фокусное расстояние изображения, а макрообъективы используются для съемки очень крупных планов.
При съемке пейзажей фотограф часто тщательно компонует кадр, не забывая включать передний план, средний план и удаленные объекты. При выборе того, что снимать, фотограф ищет диагональные линии и геометрические формы и работает с пропорциональной системой, известной как «правило третей», основанной на сетке 3 x 3.
Фотографы дикой природы и природы часто получают лучшие снимки на восходе и закате, потому что это время, когда животные собирают пищу и освещение оптимальное.
Макро-фотографы сосредотачиваются на деталях, текстурах и узорах объекта съемки. Поскольку снимок увеличен, глубина резкости мала, и не все изображение будет в фокусе. Фотографы выбирают эти ограничения, чтобы сосредоточить наше внимание на определенной части изображения.
Фотограф также должен обращать пристальное внимание на те элементы, которые не должны быть включены в фотографию. Нежелательные элементы фона могут отвлекать от основного внимания. Иногда фотографы создают сложные, контролируемые декорации для своих фотографий; иногда они позируют в естественной среде.
Фотографы также должны следить за тем, как свет влияет на объект съемки. Хотя контрастом темного и светлого можно управлять после того, как фотография была сделана — цифровым способом или в темной комнате, — лучше всего делать снимок при хорошем освещении. Количество света, попадающего в камеру, можно контролировать, регулируя выдержку и диафрагму.
Один из способов контролировать количество света, попадающего в камеру, — это настроить время, в течение которого затвор остается открытым. Это известно как выдержка.При фотографировании быстро движущихся объектов важно использовать короткую выдержку, чтобы избежать смазывания изображений. Медленная выдержка позволяет фотографу создавать размытость при движении на быстро движущемся объекте.
Другой способ контролировать количество света, попадающего в объектив, — это регулировать размер диафрагмы. Настройка диафрагмы определяет глубину резкости или то, какая часть изображения находится в фокусе. При измерении в F-ступенях используется диафрагма F8 или F11, когда фотограф хочет, чтобы все изображение было в фокусе.Меньшие F-ступени, такие как F2, приведут к изображению с малой глубиной резкости и меньшей общей фокусировкой.
Число ISO означает чувствительность пленки к свету. Чем меньше число, тем больше времени требуется для правильного захвата изображения. Например, пленка с ISO 50 требует больше света для получения приемлемого изображения, чем пленка с ISO 800.
При использовании пленочных фотоаппаратов после того, как были сделаны снимки, 35-миллиметровая пленка должна быть перемотана в металлическую кассету, прежде чем она будет снята с камеры. Для обработки черно-белых негативов пленку необходимо сначала загрузить на металлическую катушку или «спираль» в полной темноте. Катушка помещается в светонепроницаемую емкость для проявки, и один за другим добавляются проявитель и фиксирующие химические вещества. После очень тщательной стирки пленку снимают с катушки и дают ей высохнуть.
Чтобы выбрать фотографии для печати, фотограф составляет контрольный лист, помещая все негативы на лист фотобумаги в темной комнате.Чтобы создать настоящую фотографию, используется увеличитель, проецирующий свет через негатив и экспонирующий лист фотобумаги.
После того, как фотобумага подверглась воздействию света, ее необходимо обработать. Бумага погружена в химический проявитель, открывающий изображение. Затем бумага помещается в стопорную ванну, которая останавливает процесс проявления. Последний шаг — поместить изображение в лоток с фиксатором. Это стабилизирует изображение и защищает его от дальнейшего воздействия света.Затем отпечаток промывают, чтобы удалить все химические вещества, и сушат.
Цветная пленка проявляется так же, как черно-белая пленка; однако время, необходимое для обработки пленки, короче, и химикаты должны храниться при более высокой температуре. Кроме того, фото нужно обрабатывать в полной темноте, тогда как при проявке черно-белой пленки можно использовать красный свет.
Цифровые камеры хранят изображения в виде электронных данных, которые можно загрузить на компьютер.Попав в компьютер, можно легко изменять цвет и контраст изображения. Цифровые фотографии также можно комбинировать для создания интересных коллажей. Отпечатки можно производить на многих типах принтеров, хотя струйные принтеры являются наиболее распространенными. Фотографы настраивают цветовые профили на своих компьютерах, чтобы обеспечить точность цветопередачи при использовании цифрового принтера.
Фотография — это искусство, которое через изображения рассказывает историю нашей жизни. Возможность записать изображение на бумаге или экране означает запечатлеть момент времени. Эти снимки в сочетании с творчеством художника могут выражать и передавать идеи, которые вдохновляют и влияют на наш культурный опыт.
© Темза и Хадсон, 2011 г.
Cloudmersive Image Processing — коннекторы
Эта страница полезна?Оцените свой опыт
да Нет
Любой дополнительный отзыв?
Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки «Отправить» ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.
Представлять на рассмотрение
Спасибо.
API-интерфейсыдля распознавания и обработки изображений позволяют использовать машинное обучение для распознавания и обработки изображений, а также выполнять полезные операции модификации изображений.
В этой статье
Этот разъем доступен в следующих продуктах и регионах:
Сервис | Класс | Регионы |
---|---|---|
Логические приложения | Стандартный | Все регионы Logic Apps, кроме следующих: — правительственные регионы Azure — регионы Azure для Китая — Министерство обороны США (DoD) |
Power Automate | Премиум | Все регионы Power Automate, кроме следующих: — Правительство США (GCC) — Правительство США (GCC High) — Облако Китая под управлением 21Vianet — Министерство обороны США (DoD) |
Power Apps | Премиум | Все регионы Power Apps, кроме следующих: — Правительство США (GCC) — Правительство США (GCC High) — Облако Китая под управлением 21Vianet — Министерство обороны США (DoD) |
Этот соединитель критически важен для любого приложения обработки изображений для обработки изображений (включая кадрирование, составление, наслоение, фильтрацию и т. Д.), Распознавания изображений с глубоким обучением, включая людей, лица, объекты и т. Д. В изображениях, а также преобразования изображений файлы между форматами с очень высокой точностью.Cloudmersive Image Processing охватывает широкий спектр распространенных форматов файлов, включая PNG, BMP, JPEG, WEBP, PSD и более 100 других форматов файлов. Высокая степень безопасности и высокая производительность обработки без сохранения состояния обеспечивают высокую производительность и надежную защиту. Вы можете узнать больше на странице API распознавания и обработки изображений.
Для использования этого коннектора вам потребуется учетная запись Cloudmersive. Вы можете зарегистрироваться с помощью учетной записи Microsoft или создать учетную запись Cloudmersive. Следуйте инструкциям ниже, чтобы получить свой API-ключ.
Получите ключ и секрет API
- Зарегистрируйте учетную запись Cloudmersive
- Войдите в свою учетную запись Cloudmersive и нажмите Ключи API
Здесь вы можете создать и увидеть свои ключи API, перечисленные на странице ключей API. Просто скопируйте и вставьте этот ключ API в коннектор обработки изображений Cloudmersive.
Теперь вы готовы начать использовать Cloudmersive Image Processing Connector.
Создание подключения
Коннектор поддерживает следующие типы аутентификации:
По умолчанию | Параметры для создания подключения. | Все регионы | Не передается |
По умолчанию
Применимо: все регионы
Параметры для создания подключения.
Это не разделяемое соединение. Если приложение Power используется совместно с другим пользователем, другому пользователю будет предложено явно создать новое соединение.
Пределы дросселирования
Имя | Звонки | Период продления |
---|---|---|
вызовов API на каждое соединение | 100 | 60 секунд |
Действия
Адаптивно отрегулируйте контрастность изображения, чтобы сделать его более привлекательным и легко различимым. | Использует гамму для адаптивной регулировки контрастности, как человеческий глаз видит мир.Результаты значительно улучшают видимость и визуальную привлекательность изображения. |
Добавление настраиваемой тени к изображению | Добавить настраиваемую тень к изображению |
Сравните и сопоставьте лица | Найдите лица на входном изображении и сравните их с эталонным изображением, чтобы определить, есть ли совпадения с лицом в эталонном изображении.Эталонное изображение (второй параметр) должно содержать ровно одно лицо. |
Составьте два изображения вместе | Объединяет два входных изображения вместе; многослойное изображение на базовое изображение. Первое изображение, которое вы вводите, — это базовое изображение. Второе изображение (многослойное изображение) будет наложено поверх этого базового изображения. Поддерживает прозрачность PNG. Для управления заполнением вы можете включить прозрачные пиксели на границах ваших многослойных изображений, если это необходимо. |
Преобразование изображения в черно-белое в оттенках серого | Удаление цвета из изображения путем преобразования в черно-белое изображение в оттенках серого |
Преобразование входного изображения в формат Bitmap BMP | Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат GIF | Преобразует входное изображение в формат GIF. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат JPG, JPEG | Преобразует входное изображение в формат JPEG / JPG. Настройте параметры кодирования. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат Photoshop PSD | Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат PNG | Преобразует входное изображение в формат PNG. Прозрачность сохраняется. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат TIFF | Преобразует входное изображение в формат TIFF. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Преобразование входного изображения в формат WebP | Преобразует входное изображение в формат WebP. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV. |
Обрезать изображение до прямоугольной области | Обрезать изображение до целевой прямоугольной области |
Кадрирование изображения к лицу с круглым кадрированием | Обрезка изображения до лица (круглая / круглая обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое. |
Кадрирование изображения к лицу с квадратным кадрированием | Обрезка изображения до лица (прямоугольная обрезка).Если присутствует более одного лица, выберите первое. |
Описать изображение на естественном языке | Сгенерировать текстовое описание изображения на английском языке в виде предложения. |
Устранение пятен для удаления точечного шума с изображения | Удаление точечного шума / удаление пятен на входном изображении |
Обнаружение и поиск лиц и ориентиров глазами, носом и ртом на изображении | Определите положение всех лиц на изображении, а также глаза, брови, нос и рот каждого |
Обнаружение и поиск лиц на изображении | Найдите положение всех лиц на изображении |
Обнаружение и выделение краев изображения | Выполнить операцию обнаружения края на входном изображении |
Обнаружение и расшивка фотографии документа | Обнаружение и снятие перекоса фотографии документа (например,г. снято на мобильный телефон) в идеально квадратное изображение. Отлично подходит для приложений сканирования документов; После расшивки это изображение идеально подходит для преобразования в PDF с помощью Convert API или оптического распознавания символов с помощью OCR API. |
Обнаружение мелкого текста на фотографии документа | Определите положение и размер мелкого / мелкого текста на фотографии документа. Определите расположение мелкого текста на фотографии — например, слов и других форм текста с высокой плотностью.Может использоваться для сканирования документа или фотографии (например, камеры смартфона) документа, страницы или квитанции. Для целей OCR — см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR. |
Обнаружение крупного текста на фотографии | Определите положение и размер большого текста на фотографии. Определите расположение на фотографии крупного текста — например, знаков, заголовков и т. Д., А также других форм крупного текста с низкой плотностью. Не подходит для текста с высокой плотностью (например.г. сканирование документов, квитанций и т. д.) для целей OCR — для OCR см. наши API-интерфейсы Deep Learning OCR. |
Обнаружение объектов, включая типы и местоположения на изображении | Определяет положение, размер и описание объектов на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Обнаруживает как людей, так и объекты на изображении. |
Обнаружение людей, включая места на изображении | Определите положение и размер людей на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д. |
Определите возраст людей на изображении | Определяет возраст, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д. |
Определите пол людей на изображении | Определите пол, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении должны смотреть в камеру. |
Обнаружение номерных знаков транспортных средств на изображении | Определите положение, размер и содержание номерных знаков транспортных средств на изображении. Номерные знаки должны располагаться под углом 15-20 градусов по оси к камере. |
Нарисуйте многоугольник на изображении | Нарисовать один или несколько многоугольников с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении |
Нарисуйте прямоугольник на изображении | Нарисуйте один или несколько прямоугольников с настраиваемыми визуальными элементами на изображении |
Нарисовать текст на изображении | Нарисовать один или несколько фрагментов текста с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении |
Тиснение изображения | Выполните операцию тиснения на входном изображении |
Найдите расположение символа на изображении | Определите, содержит ли изображение символ, и если да, то положение этого символа на изображении. |
Нормализует поворот изображения и удаляет данные поворота EXIF | Автоматически ориентирует входное изображение на основе информации EXIF, а затем удаляет информацию EXIF. EXIF — это дополнительный набор информации, хранящейся в некоторых изображениях, снятых камерами сотовых телефонов, в зависимости от ориентации камеры. Благодаря нормализации поворота и удалению данных EXIF эти изображения становится намного проще обрабатывать. |
Небезопасно для работы Классификация по содержанию непристойных материалов NSFW | Классифицируйте изображение на «Небезопасный для работы» (NSFW) / «Порно / Racy» контент и «Безопасный контент». |
Выполните гуассианское размытие на входном изображении | Выполнить размытие по Гауссу на входном изображении |
Выполните размытие движения на входном изображении | Выполнить размытие движения на входном изображении под определенным углом |
Постеризуйте изображение, уменьшив отчетливые цвета | Уменьшить уникальное количество цветов изображения до указанного уровня |
Убрать прозрачность с изображения | Удаляет любую активную прозрачность изображения.Эффективно визуализирует изображение с тем же разрешением, в том же формате файла на белом фоне, тем самым удаляя прозрачность. |
Изменить размер изображения | Изменение размера изображения до определенной ширины и определенной высоты |
Измените размер изображения с сохранением соотношения сторон | Изменение размера изображения до максимальной ширины и максимальной высоты с сохранением исходного соотношения сторон изображения |
Возвращает доминирующие цвета изображения | Использует расширенную обработку изображения для извлечения пяти верхних доминирующих цветов в изображении, возвращаемых в порядке доминирования, причем сначала доминирующий цвет возвращается.Это основные цвета восприятия, используемые в изображении, воспринимаемом зрителем. |
Возвращает метаданные изображения, включая EXIF и разрешение. | Возвращает информацию метаданных об изображении, включая тип файла, EXIF (если доступно) и разрешение. |
Поверните изображение на любое количество градусов | Поворачивает изображение на произвольное число градусов |
Вихрь искажает изображение | Swirl искажает изображение на указанное количество градусов |
Автоматическое преобразование изображения в художественную картину | Использует машинное обучение для автоматического преобразования изображения в художественную картину.Из-за глубины обработки AI, в зависимости от размера изображения эта операция может занять до 20 секунд. |
Адаптивно отрегулируйте контрастность изображения, чтобы сделать его более привлекательным и легко различимым
Использует гамму для адаптивной регулировки контрастности, как человеческий глаз видит мир. Результаты значительно улучшают видимость и визуальную привлекательность изображения.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Значение гаммы для регулировки контрастности изображения.Рекомендуемое значение … | гамма | Истинный | двойной | Значение гаммы для регулировки контрастности изображения. Рекомендуемое значение … |
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Добавление настраиваемой тени к изображению
Добавить настраиваемую тень к изображению
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Смещение тени по горизонтали (X) | Х | Истинный | целое число | Смещение тени по горизонтали (X) |
Вертикальное (Y) смещение тени | Y | Истинный | целое число | Вертикальное (Y) смещение тени |
Сигма (расстояние размытия) падающей тени | сигма | Истинный | целое число | Сигма (расстояние размытия) падающей тени |
Непрозрачность падающей тени; 0 — 0%, 100 — 100% | непрозрачность | Истинный | целое число | Непрозрачность падающей тени; 0 — 0%, 100 — 100% |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Сравнить и сопоставить лица
Найдите лица на входном изображении и сравните их с эталонным изображением, чтобы определить, есть ли совпадения с лицом в эталонном изображении. Эталонное изображение (второй параметр) должно содержать ровно одно лицо.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция; это изображение может содержать один или … | inputImage | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция; это изображение может содержать один или … |
Изображение одного лица для сравнения и сопоставления. | matchFace | Истинный | файл | Изображение одного лица для сравнения и сопоставления. |
Возврат
Результаты сравнения лиц на изображении
Составьте два изображения вместе
Объединяет два входных изображения вместе; многослойное изображение на базовое изображение. Первое изображение, которое вы вводите, — это базовое изображение. Второе изображение (многослойное изображение) будет наложено поверх этого базового изображения.Поддерживает прозрачность PNG. Для управления заполнением вы можете включить прозрачные пиксели на границах ваших многослойных изображений, если это необходимо.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Место для компоновки многослойных изображений; возможные значения: «center … » | адрес | Истинный | нить | Место для компоновки многослойных изображений; возможные значения: «центр… |
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | baseImage | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Изображение наложить поверх основного изображения. | многослойное изображение | Истинный | файл | Изображение наложить поверх основного изображения. |
Возврат
Преобразование изображения в черно-белое в оттенках серого
Удаление цвета из изображения путем преобразования в черно-белое изображение в оттенках серого
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат Bitmap BMP
Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат GIF
Преобразует входное изображение в формат GIF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат JPG, JPEG
Преобразует входное изображение в формат JPEG / JPG.Настройте параметры кодирования. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Установите уровень качества JPEG; самое низкое качество — 1 (максимальное сжатие), … | качество | Истинный | целое число | Установите уровень качества JPEG; самое низкое качество — 1 (максимальное сжатие), … |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат Photoshop PSD
Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат PNG
Преобразует входное изображение в формат PNG.Прозрачность сохраняется. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат TIFF
Преобразует входное изображение в формат TIFF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Преобразование входного изображения в формат WebP
Преобразует входное изображение в формат WebP.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Обрезать изображение до прямоугольной области
Обрезать изображение до целевой прямоугольной области
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Левый край прямоугольной области кадрирования в пикселях (X). | слева | Истинный | целое число | Левый край прямоугольной области кадрирования в пикселях (X). |
Верхний край прямоугольной области кадрирования в пикселях (Y). | верх | Истинный | целое число | Верхний край прямоугольной области кадрирования в пикселях (Y). |
Ширина прямоугольной области обрезки в пикселях. | ширина | Истинный | целое число | Ширина прямоугольной области обрезки в пикселях. |
Высота прямоугольной области кадрирования в пикселях. | высота | Истинный | целое число | Высота прямоугольной области кадрирования в пикселях. |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Обрезка изображения по лицу с круглой обрезкой
Обрезка изображения до лица (круглая / круглая обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Обрезка изображения по лицу с кадрированием по квадрату
Обрезка изображения до лица (прямоугольная обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Описать изображение на естественном языке
Сгенерировать текстовое описание изображения на английском языке в виде предложения.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат распознавания изображения
Устранение пятен для удаления точечного шума с изображения
Удаление точечного шума / удаление пятен на входном изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Обнаружение и поиск лиц и ориентиров, глаз, носа и рта на изображении
Определите положение всех лиц на изображении, а также глаза, брови, нос и рот каждого
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результаты поиска лиц на изображении
Обнаружение и поиск лиц на изображении
Найдите положение всех лиц на изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результаты поиска лиц на изображении
Обнаружение и выделение краев на изображении
Выполнить операцию обнаружения края на входном изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Радиус в пикселях операции обнаружения края; больший радиус будет… | радиус | Истинный | целое число | Радиус в пикселях операции обнаружения края; больший радиус будет … |
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Обнаружение и расшивка фотографии документа
Обнаруживает и откручивает фотографию документа (например, сделанную на мобильный телефон) до идеально квадратного изображения. Отлично подходит для приложений сканирования документов; После расшивки это изображение идеально подходит для преобразования в PDF с помощью Convert API или оптического распознавания символов с помощью OCR API.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Необязательные эффекты постобработки для применения к электронной почте, по умолчанию — Нет … | Эффект постобработки | нить | Необязательные эффекты пост-обработки для применения к электронному письму, по умолчанию — Нет… |
Возврат
Обнаружение мелкого текста на фотографии документа
Определите положение и размер мелкого / мелкого текста на фотографии документа. Определите расположение мелкого текста на фотографии — например, слов и других форм текста с высокой плотностью. Может использоваться для сканирования документа или фотографии (например, камеры смартфона) документа, страницы или квитанции. Для целей OCR — см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат операции по обнаружению текста на фотографии
Обнаружение крупного текста на фотографии
Определите положение и размер большого текста на фотографии. Определите расположение на фотографии большого текста — например, знаков, заголовков и т. Д.и другие формы большого текста с низкой плотностью. Не подходит для текста с высокой плотностью (например, сканирование документов, квитанций и т. Д.) В целях распознавания текста — для распознавания текста см. Наши API распознавания текста глубокого обучения.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат операции по обнаружению текста на фотографии
Обнаружение объектов, включая типы и местоположения на изображении
Определяет положение, размер и описание объектов на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Обнаруживает как людей, так и объекты на изображении.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат обнаружения объектов на изображении
Обнаружение людей, включая местоположение на изображении
Определите положение и размер людей на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат обнаружения объектов на изображении
Определить возраст людей по изображению
Определяет возраст, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат классификации возраста людей на изображении
Определить пол людей на изображении
Определите пол, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении должны смотреть в камеру.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P… |
Возврат
Результат классификации пола людей на изображении
Обнаружение номерных знаков транспортных средств на изображении
Определите положение, размер и содержание номерных знаков транспортных средств на изображении. Номерные знаки должны располагаться под углом 15-20 градусов по оси к камере.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке
Нарисовать многоугольник на изображении
Нарисовать один или несколько многоугольников с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
BaseImageBytes | BaseImageBytes | байт | Изображение для рисования многоугольников в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса | |
BaseImageUrl | BaseImageUrl | нить | Изображение для рисования многоугольников в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS | |
BorderColor | BorderColor | нить | Цвет границы для использования — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. | |
BorderWidth | BorderWidth | двойной | Ширина границы в пикселях. Введите 0, чтобы нарисовать многоугольник без границы | |
FillColor | FillColor | нить | Используемый цвет заливки — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. Оставьте поле пустым, чтобы не заполнять многоугольник. | |
Х | Х | двойной | X положение в пикселях этой точки в многоугольнике | |
Я | Y | двойной | Y положение в пикселях этой точки в многоугольнике |
Возврат
Нарисуйте прямоугольник на изображении
Нарисуйте один или несколько прямоугольников с настраиваемыми визуальными элементами на изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
BaseImageBytes | BaseImageBytes | байт | Изображение для рисования прямоугольников в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса | |
BaseImageUrl | BaseImageUrl | нить | Изображение для рисования прямоугольников в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS | |
BorderColor | BorderColor | нить | Цвет границы для использования — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. | |
BorderWidth | BorderWidth | двойной | Ширина границы в пикселях. Введите 0, чтобы нарисовать прямоугольник без рамки | |
FillColor | FillColor | нить | Используемый цвет заливки — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. Оставьте поле пустым, чтобы прямоугольник не заполнялся. | |
Высота | Высота | двойной | Высота прямоугольника в пикселях | |
Ширина | Ширина | двойной | Ширина прямоугольника в пикселях | |
Х | Х | двойной | Расположение в пикселях левого края прямоугольника | |
Я | Y | двойной | Положение верхнего края прямоугольника в пикселях |
Возврат
Нарисовать текст на изображении
Нарисовать один или несколько фрагментов текста с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
BaseImageBytes | BaseImageBytes | байт | Изображение для рисования текста в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса | |
BaseImageUrl | BaseImageUrl | нить | Изображение для рисования текста в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS | |
Цвет | Цвет | нить | Используемый цвет — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML | |
FontFamilyName | FontFamilyName | нить | Семейство шрифтов для использования.Оставьте поле пустым, чтобы по умолчанию было выбрано «Arial». | |
Размер шрифта | Размер шрифта | двойной | Размер используемого шрифта. | |
Высота | Высота | двойной | Высота текстового поля в пикселях для рисования текста; текст будет перенесен внутрь этого поля | |
Текст | Текст | нить | Текстовая строка для рисования | |
Ширина | Ширина | двойной | Ширина в пикселях текстового поля для рисования текста; текст будет перенесен внутрь этого поля | |
Х | Х | двойной | Положение в пикселях левого края местоположения текста | |
Я | Y | двойной | Положение верхнего края текста в пикселях |
Возврат
Рельефное изображение
Выполните операцию тиснения на входном изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Радиус операции тиснения в пикселях; будет производить больший радиус… | радиус | Истинный | целое число | Радиус операции тиснения в пикселях; больший радиус даст … |
Сигма или дисперсия операции тиснения | сигма | Истинный | целое число | Сигма или дисперсия операции тиснения |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Найдите местоположение символа на изображении
Определите, содержит ли изображение символ, и если да, то положение этого символа на изображении.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл изображения для поиска целевого изображения. | inputImage | Истинный | файл | Файл изображения для поиска целевого изображения. |
Изображение для поиска во входном изображении. | target Изображение | Истинный | файл | Изображение для поиска во входном изображении. |
Возврат
Результат операции поиска символа на входном изображении
Нормализует поворот изображения и удаляет данные поворота EXIF
Автоматически ориентирует входное изображение на основе информации EXIF, а затем удаляет информацию EXIF.EXIF — это дополнительный набор информации, хранящейся в некоторых изображениях, снятых камерами сотовых телефонов, в зависимости от ориентации камеры. Благодаря нормализации поворота и удалению данных EXIF эти изображения становится намного проще обрабатывать.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Небезопасно для работы Классификация по классификации NSFW
Классифицируйте изображение на «Небезопасный для работы» (NSFW) / «Порно / Racy» контент и «Безопасный контент».
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P… | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат классификации NSFW
Выполните размытие по гуасу на входном изображении
Выполнить размытие по Гауссу на входном изображении
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст… | радиус | Истинный | целое число | Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст … |
Сигма или дисперсия операции размытия по Гауссу | сигма | Истинный | целое число | Сигма или дисперсия операции размытия по Гауссу |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Выполнить размытие движения на входном изображении
Выполнить размытие движения на входном изображении под определенным углом
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст… | радиус | Истинный | целое число | Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст … |
Сигма или дисперсия операции размытия движения | сигма | Истинный | целое число | Сигма или дисперсия операции размытия движения |
Угол размытия изображения в градусах | угол | Истинный | целое число | Угол размытия изображения в градусах |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Постеризация изображения путем уменьшения отчетливых цветов
Уменьшить уникальное количество цветов изображения до указанного уровня
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Количество уникальных цветов, сохраняемых в выходном изображении | уровней | Истинный | целое число | Количество уникальных цветов, сохраняемых в выходном изображении |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Удалить прозрачность с изображения
Удаляет любую активную прозрачность изображения. Эффективно визуализирует изображение с тем же разрешением, в том же формате файла на белом фоне, тем самым удаляя прозрачность.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Изменить размер изображения
Изменение размера изображения до определенной ширины и определенной высоты
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Ширина выходного изображения — конечное изображение будет именно этой шириной | ширина | Истинный | целое число | Ширина выходного изображения — конечное изображение будет именно этой шириной |
Высота выходного изображения — окончательное изображение будет именно этой высоты | высота | Истинный | целое число | Высота выходного изображения — окончательное изображение будет именно этой высоты |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Изменить размер изображения с сохранением соотношения сторон
Изменение размера изображения до максимальной ширины и максимальной высоты с сохранением исходного соотношения сторон изображения
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Максимальная ширина выходного изображения — конечное изображение будет размером с po… | maxWidth | Истинный | целое число | Максимальная ширина выходного изображения — конечное изображение будет размером до po … |
Максимальная высота выходного изображения — конечное изображение будет размером p … | max Высота | Истинный | целое число | Максимальная высота выходного изображения — конечное изображение будет размером до p… |
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Возвращает доминирующие цвета изображения
Использует расширенную обработку изображения для извлечения пяти верхних доминирующих цветов в изображении, возвращаемых в порядке доминирования, причем сначала доминирующий цвет возвращается.Это основные цвета восприятия, используемые в изображении, воспринимаемом зрителем.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Результат выполнения операции получения доминирующего цвета
Возвращает метаданные изображения, включая EXIF и разрешение
Возвращает информацию метаданных об изображении, включая тип файла, EXIF (если доступно) и разрешение.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Метаданные с изображения
Повернуть изображение на любое количество градусов
Поворачивает изображение на произвольное число градусов
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
градусов для поворота изображения; значения варьируются от 0.От 0 до 360,0. | градусов | Истинный | двойной | градусов для поворота изображения; диапазон значений от 0,0 до 360,0. |
Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P… |
Возврат
Завихрение искажает изображение
Swirl искажает изображение на указанное количество градусов
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Градусы завихрения | градусов | Истинный | целое число | Градусы завихрения |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Автоматическое преобразование изображения в художественную картину
Использует машинное обучение для автоматического преобразования изображения в художественную картину. Из-за глубины обработки AI, в зависимости от размера изображения эта операция может занять до 20 секунд.
Параметры
Имя | Ключ | Обязательно | Тип | Описание |
---|---|---|---|---|
Стиль картины, которую нужно применить. Для начала попробуем «удние» картины … | стиль | Истинный | нить | Стиль картины, которую нужно применить. Для начала попробуем «удние» картины … |
Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P … | файл изображения | Истинный | файл | Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P … |
Возврат
Определения
AgeDetectionResult
Результат классификации возраста людей на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Идентифицировано людей | человекОпознано | целое число | Количество идентифицированных на снимке людей возрастом |
человек в возрасте | человек в возрасте | массив PersonWithAge | Люди на изображении с указанием возраста |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
ColorResult
Индивидуальный цвет
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
В | В | целое число | Значение пикселя синего (B) канала для этого цвета |
G | G | целое число | Значение пикселя зеленого (G) канала этого цвета |
R | R | целое число | Значение пикселя красного (R) канала этого цвета |
Обнаружен лицензионный номер
Номерной знак найден на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Высота | Высота | целое число | Высота расположения номерного знака в пикселях |
LicensePlateRecognitionConfidenceLevel | LicensePlateRecognitionConfidenceLevel | двойной | Оценка уверенности по шкале 0.0 — 1.0 точности обнаруженного номерного знака, чем выше балл, тем лучше; значения около 0,75 являются высокой степенью достоверности |
LicensePlateText_BestMatch | LicensePlateText_BestMatch | нить | Текст с автомобильного номера, высшая степень достоверности |
LicensePlateText_RunnerUp | LicensePlateText_RunnerUp | нить | Альтернативный текст с автомобильного номера на основе второго результата по достоверности |
РасположениеX | Расположение X | целое число | X расположение левого края номерного знака, начиная с левого края фотографии (X = 0) |
Место нахожденияY | РасположениеY | целое число | Y расположение верхнего края номерного знака, начиная с верхнего края фотографии (Y = 0) |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина расположения номера в пикселях |
Обнаруженный объект
Отдельный экземпляр объекта и связанные детали, обнаруженные на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Высота | Высота | целое число | Высота объекта в пикселях |
ObjectClassName | ObjectClassName | нить | Класс объекта.Примеры значений: «человек», «машина», «обеденный стол» и т. Д. |
Оценка | Оценка | двойной | Оценка достоверности обнаруженного объекта; возможные значения от 0,0 до 1,0; значения ближе к 1.0 являются более высокой достоверностью |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина объекта в пикселях |
Х | Х | целое число | X расположение в пикселях левой стороны объекта, правая сторона — X + ширина |
Я | Y | целое число | Расположение по оси Y в пикселях верхней стороны объекта, при этом нижняя сторона имеет значение Y + высота |
DominantColorResult
Результат выполнения операции получения доминирующего цвета
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
DominantColors | DominantColors | массив ColorResult | Доминирующие цвета в изображении, в том порядке, в котором наиболее доминирующий цвет находится в первой позиции индекса (0), второй наиболее доминирующий цвет находится в позиции индекса 1 и т. Д. |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
Лицо
Расположение одного лица на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
снизу | снизу | целое число | Координата Y нижней стороны грани |
Левый X | Левый X | целое число | Координата X левой стороны грани |
Правый X | Правый X | целое число | Координата X правой стороны грани |
TopY | TopY | целое число | Координата Y верхней стороны грани |
FaceCompareResponse
Результаты сравнения лиц на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
ErrorDetails | ErrorDetails | нить | Подробная информация обо всех произошедших ошибках |
FaceCount | FaceCount | целое число | Количество лиц, найденных на изображении |
Лица | Лица | массив FaceMatch | Массив лиц на входном изображении |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
FaceLocateResponse
Результаты поиска лиц на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
ErrorDetails | ErrorDetails | нить | Подробная информация обо всех произошедших ошибках |
FaceCount | FaceCount | целое число | Количество лиц, найденных на изображении |
Лица | Лица | массив Face | Массив лиц на изображении |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
FaceLocateWithLandmarksОтвет
Результаты поиска лиц на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
ErrorDetails | ErrorDetails | нить | Подробная информация обо всех произошедших ошибках |
FaceCount | FaceCount | целое число | Количество лиц, найденных на изображении |
Лица | Лица | массив FaceWithLandmarks | Массив лиц на изображении |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
FaceMatch
Расположение одного лица на изображении вместе с результатами совпадений
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
снизу | снизу | целое число | Координата Y нижней стороны грани |
HighConfidenceMatch | HighConfidenceMatch | логический | Истинно, если есть совпадение с высокой степенью достоверности, иначе ложно |
Левый X | Левый X | целое число | Координата X левой стороны грани |
MatchScore | MatchScore | двойной | Счет матча от 0.От 0 до 1,0 с более высокими баллами, указывающими на большее соответствие; оценка выше 0,7 указывает на совпадение |
Правый X | Правый X | целое число | Координата X правой стороны грани |
TopY | TopY | целое число | Координата Y верхней стороны грани |
FacePoint
Расположение точки в забое
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Х | Х | целое число | Расположение по оси X, где 0 — крайний левый пиксель |
Я | Y | целое число | Расположение по оси Y, где 0 — самый верхний пиксель |
FaceWithLandmarks
Расположение одного лица на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
низ и стороны лица | низ и стороны лица | массив FacePoint | Точечные расположения нижней и боковых сторон лица (щеки и подбородок) |
снизу | снизу | целое число | Координата Y нижней стороны грани |
Левый глаз | Левый глаз | массив FacePoint | Расположение точек левого глаза (глаз, ближайший к левой части изображения) |
Левая бровь | Левая бровь | массив FacePoint | Расположение точек левой брови (самая близкая к левой части изображения бровь) |
Левый X | Левый X | целое число | Координата X левой стороны грани |
LipsInnerOutline | LipsInnerOutline | массив FacePoint | Точечное расположение внутреннего контура губ |
LipsOuterOutline | LipsOuterOutline | массив FacePoint | Расположение точек внешнего контура губ |
носовая часть | носовая часть | массив FacePoint | Точки дна (ноздри) носа |
NoseBridge | Носовой мост | массив FacePoint | Точечные расположения переносицы (вертикальная часть носа) |
Правый глаз | Правый глаз | массив FacePoint | Расположение точек правого глаза (глаз, ближайший к правой стороне изображения) |
Бровь правая | Бровь правая | массив FacePoint | Расположение точек правой брови (самая близкая к правой стороне изображения бровь) |
Правый X | Правый X | целое число | Координата X правой стороны грани |
TopY | TopY | целое число | Координата Y верхней стороны грани |
FindSymbolResult
Результат операции поиска символа на входном изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Высота | Высота | целое число | Высота найденного местоположения в пикселях |
MatchScore | MatchScore | двойной | Оценка от 0.0 и 1.0, которые измеряют, насколько близко совпадают символы; оценка выше 0,2 — хорошо |
Успешно | Успешно | логический | Истина в случае успеха, ложь в противном случае |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина найденной локации в пикселях |
XL Левый | XL левый | целое число | X расположение левого края найденного местоположения в пикселях |
Начало | YTop | целое число | Y расположение верхнего края найденного местоположения в пикселях |
FineTextDetectionResult
Результат операции по обнаружению текста на фотографии
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
TextItems | TextItems | массив FineTextItem | Текстовые элементы, найденные во входном изображении |
TextItemsCount | TextItemsCount | целое число | Количество текстовых элементов, обнаруженных во входном изображении |
FineTextItem
Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Уголок | Уголок | двойной | Угол поворота текста в радианах |
Нижний Левый X | BottomLeftX | целое число | Координата X нижнего / левого расположения текста; 0 представляет левый край входного изображения |
BottomLeftY | Нижний Левый | целое число | Координата Y нижнего / левого расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения |
BottomRightX | BottomRightX | целое число | Координата X нижнего / правого положения текста; 0 представляет левый край входного изображения |
BottomRightY | BottomRightY | целое число | Координата Y нижнего / правого положения текста; 0 представляет верхний край входного изображения |
Высота | Высота | целое число | Высота текста в пикселях |
TopLeftX | TopLeftX | целое число | Координата X верхнего / левого расположения текста; 0 представляет левый край входного изображения |
TopLeftY | TopLeftY | целое число | Координата Y верхнего / левого расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения |
TopRightX | TopRightX | целое число | Координата X верхнего / правого положения текста; 0 представляет левый край входного изображения |
TopRightY | TopRightY | целое число | Координата Y верхнего / правого положения текста; 0 представляет верхний край входного изображения |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина текста в пикселях |
GenderDetectionResult
Результат классификации пола людей на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Идентифицировано людей | человекОпознано | целое число | Количество людей, идентифицированных на изображении с полом |
PersonWithGender | PersonWithGender | массив PersonWithGender | Люди на изображении с указанием пола |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
Изображение Описание Ответ
Результат распознавания изображения
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
BestOutcome | BestOutcome | Признание | Конкретный результат признания |
Высокая уверенность | Высокая уверенность | логический | Является ли признание лучшего результата результатом с высокой степенью уверенности? |
RunnerUpOutcome | RunnerUpOutcome | Признание | Конкретный результат признания |
Успешно | Успешно | логический | Изображение было обработано успешно? |
ImageMetadata
Метаданные с изображения
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
BitDepth | BitDepth | целое число | Бит на пиксель |
ColorSpace | ColorSpace | нить | Цветовое пространство изображения |
ExifProfileName | ExifProfileName | нить | Имя используемого профиля EXIF |
ExifValues | ExifValues | массив ImageMetadataExifValue | EXIF тегов и значений, встроенных в изображение |
FileFormat | FileFormat | нить | Формат файла изображения |
Высота | Высота | целое число | Высота изображения в пикселях |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина изображения в пикселях |
ImageMetadataExifValue
Тег EXIF и значение
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Тип данных | Тип данных | нить | Тип даты значения EXIF |
DataValue | DataValue | нить | Значение, отформатированное как строка значения EXIF |
Тег | Тег | нить | Имя тега для значения EXIF |
NsfwResult
Результат классификации NSFW
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Классификация Результат | Классификация Результат | нить | Результат классификации по четырем категориям: SafeContent_HighProbability, UnsafeContent_HighProbability, RacyContent, SafeContent_ModerateProbability |
Оценка | Оценка | двойной | Оценка от 0.0 и 1.0. Баллы 0,0–0,2 представляют собой безопасный контент с высокой вероятностью, а баллы 0,8–1,0 — небезопасный контент с высокой вероятностью. Содержание от 0,2 до 0,8 имеет нарастающую расовость. |
Успешно | Успешно | логический | Истина, если классификация прошла успешно, в противном случае — ложь |
ObjectDetectionResult
Результат обнаружения объектов на изображении
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
ObjectCount | ObjectCount | целое число | Количество обнаруженных объектов на сцене |
Объектов | Объектов | массив DetectedObject | Массив обнаруженных в сцене объектов |
Успешно | Успешно | логический | Изображение было обработано успешно? |
Человек в возрасте
Лицо, идентифицированное с помощью операции классификации изображений по возрасту
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Возраст | Возраст | двойной | |
Возрастной класс | Возрастной класс | нить | Результат классификации по возрастному диапазону человека в годах; возможные значения: «0-2», «4-6», «8-13», «15-20», «25-32», «38-43», «48-53», «60+» |
Возраст Классификация Доверие | Возраст Классификация Доверие | двойной | Уровень достоверности возрастной классификации; возможные значения от 0.0 и 1.0; чем выше, тем лучше, при значениях> 0,50 результаты с высокой степенью достоверности |
Расположение лица | FaceLocation | Лицо | Расположение одного лица на изображении |
PersonWithGender
Лицо, идентифицированное в результате операции классификации пола изображения
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Расположение лица | FaceLocation | Лицо | Расположение одного лица на изображении |
GenderClass | GenderClass | нить | Указанный пол лица; возможные значения: «Мужской», «Женский» и «Неизвестный» |
Пол Классификация Доверие | Пол Классификация Доверие | двойной | Уровень достоверности гендерной классификации; возможные значения от 0.0 и 1.0; чем выше, тем лучше, при значениях> 0,50 результаты с высокой степенью достоверности |
Признание Результат
Конкретный результат признания
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
ConfidenceScore | ConfidenceScore | двойной | Баллы ближе к 1 лучше, чем баллы ближе к 0 |
Описание | Описание | нить | Описание изображения на английском языке |
TextDetectionResult
Результат операции по обнаружению текста на фотографии
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Успешно | Успешно | логический | Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь |
TextItems | TextItems | массив TextItem | Текстовые элементы, найденные во входном изображении |
TextItemsCount | TextItemsCount | целое число | Количество текстовых элементов, обнаруженных во входном изображении |
TextItem
Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Высота | Высота | целое число | Высота текстового элемента в пикселях |
Левый X | Левый X | целое число | Левая координата X положения текста; 0 представляет левый край входного изображения |
TopY | TopY | целое число | Верхняя координата Y расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения |
Ширина | Ширина | целое число | Ширина текстового элемента в пикселях |
VehicleLicensePlateDetectionResult
Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке
Имя | Путь | Тип | Описание |
---|---|---|---|
Обнаружена лицензияPlateCount | Обнаружена лицензияPlateCount | целое число | Количество номеров, обнаруженных на снимке |
Обнаруженные лицензионные пластины | Обнаружено Тарелки с лицензиями | массив DetectedLicensePlate | Номера найденные на изображении |
Успешно | Успешно | логический | Изображение было обработано успешно? |
двоичный
Это основной тип данных «двоичный».
байт
Это основной тип данных «байт».
границ | Основные проблемы обработки изображений
Введение
В течение нескольких десятилетий область обработки изображений была предметом интенсивных исследований и разработок. Эта обширная область охватывает такие темы, как обработка изображений / видео, анализ изображений / видео, обмен изображения / видео, зондирование изображения / видео, моделирование и представление, вычислительная обработка изображений, электронная обработка изображений, информационная криминалистика и безопасность, 3D-изображения, медицинские изображения и машины. обучение применимо к этим темам.Далее мы будем рассматривать как изображение, так и видеоконтент (то есть последовательность изображений), и в более общем плане все формы визуальной информации.
Быстрый технический прогресс, особенно с точки зрения вычислительной мощности и пропускной способности сети, привел к появлению множества замечательных и успешных приложений. В настоящее время изображения повсеместно встречаются в нашей повседневной жизни. Развлечения — это один из классов приложений, которые получили большую пользу, включая цифровое телевидение (например, вещательное, кабельное и спутниковое телевидение), потоковое видео в Интернете, цифровое кино и видеоигры.Помимо развлечений, технологии обработки изображений занимают центральное место во многих других приложениях, включая цифровую фотографию, видеоконференцсвязь, видеонаблюдение и наблюдение, спутниковую съемку, но также и в более отдаленных областях, таких как здравоохранение и медицина, дистанционное обучение, цифровое архивирование, культурное наследие или автомобилестроение. промышленность.
В этой статье мы выделяем несколько грандиозных исследовательских задач для будущих систем обработки изображений и видео с целью достижения прорывов и удовлетворения растущих ожиданий конечных пользователей.Учитывая обширность этой области, этот список ни в коем случае не является исчерпывающим.
Краткая историческая перспектива
Сначала мы кратко обсудим несколько ключевых этапов в области обработки изображений. Ключевые изобретения в развитии фотографии и кино относятся к 19 веку. Самая ранняя из сохранившихся фотографий реальной сцены была сделана Нисефором Ньепсом в 1827 году (Hirsch, 1999). Братья Люмьер сняли первый кинематографический фильм в 1895 году, и в том же году был показан его публичный показ (Lumiere, 1996).После десятилетий выдающихся достижений во второй половине 20 века возникли новые технологии, положившие начало цифровой революции. В то время как первый прототип цифровой камеры, использующий устройство с зарядовой связью (CCD), был продемонстрирован в 1975 году, первые коммерческие потребительские цифровые камеры начали появляться в начале 1990-х годов. Эти цифровые фотоаппараты быстро превзошли фотоаппараты, использующие пленки, и цифровая революция в области обработки изображений шла полным ходом. Как ключевое следствие, цифровой процесс позволил создать компьютерные изображения, другими словами, использовать сложные алгоритмы обработки для получения изображений высокого качества.
В 1992 году Объединенная группа экспертов по фотографии (JPEG) выпустила стандарт JPEG для кодирования неподвижных изображений (Wallace, 1992). Параллельно с этим в 1993 году Группа экспертов по движущимся изображениям (MPEG) опубликовала свой первый стандарт кодирования движущихся изображений и связанного с ними звука, MPEG-1 (Le Gall, 1991), а несколькими годами позже MPEG-2 (Haskell et al. , 1996). Гарантируя совместимость, эти стандарты сыграли важную роль во многих успешных приложениях и услугах как для потребительского, так и для бизнес-рынка.В частности, примечательно, что почти 30 лет спустя JPEG остается доминирующим форматом для неподвижных изображений и фотографий.
В конце 2000-х — начале 2010-х годов мы могли наблюдать смену парадигмы с появлением смартфонов с камерой. Благодаря достижениям в области компьютерной фотографии эти новые смартфоны вскоре стали конкурентоспособными по качеству потребительских цифровых фотоаппаратов того времени. Более того, эти смартфоны также могли снимать видеопоследовательности. Практически одновременно с этим произошла еще одна важная эволюция — развитие сетей с высокой пропускной способностью.В частности, запуск беспроводных услуг 4G в 2010 году позволил пользователям быстро и эффективно обмениваться мультимедийным контентом. С этого момента большинство из нас носит с собой камеру в любом месте и в любое время, что позволяет снимать изображения и видео по своему желанию и беспрепятственно обмениваться ими с нашими контактами.
Как прямое следствие вышеупомянутых событий, в настоящее время мы наблюдаем бум использования мультимедийного контента. По оценкам, сегодня в социальных сетях ежедневно публикуется 3,2 миллиарда изображений, а на YouTube 1 каждую минуту загружается 300 часов видео.В отчете за 2019 год Cisco подсчитала, что видеоконтент составлял 75% всего интернет-трафика в 2017 году, и, по прогнозам, эта доля вырастет до 82% в 2022 году (Cisco, 2019). В то время как потоковая передача видео через Интернет и мультимедийные услуги Over-The-Top (OTT) составляют значительную часть этого трафика, ожидается, что другие приложения также значительно увеличатся, включая видеонаблюдение и виртуальную реальность (VR) / дополненную реальность (AR).
Гиперреалистичное и иммерсивное изображение
Основным направлением и ключевой движущей силой исследований и разработок на протяжении многих лет была цель обеспечить постоянно улучшающееся качество изображения и удобство использования.
Например, в области видео мы наблюдаем постоянно увеличивающееся пространственное и временное разрешение с появлением в наши дни сверхвысокой четкости (UHD). Другой целью было дать ощущение глубины сцены. С этой целью были исследованы различные 3D-представления видео, включая стереоскопическое 3D и многовидовое (Dufaux et al., 2013).
В этом контексте конечная цель состоит в том, чтобы иметь возможность достоверно представить физический мир и доставить иммерсивный и перцептивно гиперреалистичный опыт.С этой целью ниже мы обсудим некоторые появляющиеся инновации. Эти разработки также очень актуальны в приложениях VR и AR (Slater, 2014). Наконец, хотя в этой статье внимание уделяется только аспектам обработки визуальной информации, очевидно, что новые технологии отображения (Masia et al., 2013) и звук также играют ключевую роль во многих сценариях приложений.
Световые поля, точечные облака, объемное изображение
Чтобы полностью представить сцену, должна быть представлена световая информация, поступающая со всех сторон.Для этой цели ключевой концепцией является пленоптическая функция 7D (Adelson and Bergen, 1991), хотя на практике она неуправляема.
Путем введения дополнительных ограничений представление светового поля собирает яркость от лучей во всех направлениях. Следовательно, он содержит гораздо более богатую информацию по сравнению с традиционным 2D-отображением, которое захватывает 2D-проекцию света в сцене, интегрируя угловую область. Например, это позволяет производить обработку после захвата, такую как перефокусировка и изменение точки обзора.Однако это также влечет за собой несколько технических проблем с точки зрения сбора и калибровки, а также этапов вычислительной обработки изображения, включая оценку глубины, сверхвысокое разрешение, сжатие и синтез изображения (Ihrke et al., 2016; Wu et al., 2017) . Выбор разрешения между пространственным и угловым разрешением является фундаментальной проблемой. Поскольку значительная часть более ранних работ была сосредоточена на статических световых полях, ожидается, что видео с динамическими световыми полями вызовут больший интерес в будущем.В частности, компактные многокамерные массивы становятся более управляемыми. Наконец, разработка эффективных методов сжатия светового поля и потоковой передачи является ключевым фактором во многих приложениях (Conti et al., 2020).
Еще одно многообещающее направление — рассмотрение представления облака точек. Облако точек — это набор точек в трехмерном пространстве, представленный их пространственными координатами и дополнительными атрибутами, включая значения цветных пикселей, нормали или отражательную способность. Они часто бывают очень большими, легко варьируются в миллионах точек и, как правило, немногочисленны.Одна из основных отличительных черт облаков точек заключается в том, что, в отличие от изображений, они не имеют регулярной структуры, что требует новых алгоритмов. Чтобы удалить шум, часто присутствующий в полученных данных, при сохранении внутренних характеристик, необходимы эффективные подходы к фильтрации трехмерного облака точек (Han et al., 2017). Также важно разработать эффективные методы сжатия облака точек (PCC). Для этого MPEG разрабатывает два стандарта: PCC на основе геометрии (G-PCC) и PCC на основе видео (V-PCC) (Graziosi et al., 2020). G-PCC рассматривает облако точек в его исходной форме и сжимает его с помощью трехмерных структур данных, таких как октодеревья. И наоборот, V-PCC проецирует облако точек на 2D-плоскости, а затем применяет существующие схемы кодирования видео. Совсем недавно было показано, что подходы, основанные на глубоком обучении, для PCC эффективны (Guarda et al., 2020). Другой проблемой является разработка универсальных и надежных решений, способных обрабатывать потенциально широко варьирующиеся характеристики облаков точек, например по размеру и неоднородной плотности.Также необходимы эффективные решения для динамических облаков точек. Наконец, хотя многие методы фокусируются на независимой геометрической информации или атрибутах, крайне важно обрабатывать их совместно.
Высокий динамический диапазон и широкая цветовая гамма
Человеческая зрительная система способна воспринимать, используя различные механизмы адаптации, широкий диапазон силы света, от очень яркого до очень темного, как это происходит каждый день в реальном мире. Тем не менее, современные технологии визуализации все еще ограничены с точки зрения захвата или визуализации такого широкого диапазона условий.Визуализация с расширенным динамическим диапазоном (HDR) направлена на решение этой проблемы. Широкая цветовая гамма (WCG) также часто ассоциируется с HDR, чтобы обеспечить более широкую колориметрию.
HDR достиг определенного уровня зрелости в контексте фотографии. Однако распространение HDR на видеопоследовательности ставит научные задачи для обеспечения высококачественных и экономичных решений, влияющих на весь конвейер обработки изображений, включая сбор контента, воспроизведение тона, управление цветом, кодирование и отображение (Dufaux et al., 2016; Чалмерс и Дебаттиста, 2017). Другая проблема — обратная совместимость с устаревшим контентом и традиционными системами. Несмотря на недавний прогресс, потенциал HDR еще не полностью использован.
Кодирование и передача
Три десятилетия деятельности по стандартизации постоянно улучшали гибридную схему кодирования видео, основанную на принципах кодирования с преобразованием и кодирования с предсказанием. Стандарт универсального кодирования видео (VVC) был завершен в 2020 году (Bross et al., 2021), достигая примерно 50% снижения скорости передачи данных при том же субъективном качестве по сравнению с его предшественником, высокоэффективным кодированием видео (HEVC). Хотя существенно превзойти VVC в краткосрочной перспективе может быть сложно, одно обнадеживающее направление — полагаться на улучшенные модели восприятия для дальнейшей оптимизации сжатия с точки зрения визуального качества. Другое направление, которое уже показало многообещающие результаты, — это применение подходов, основанных на глубоком обучении (Ding et al., 2021). Здесь одна из ключевых проблем — возможность обобщить эти глубокие модели на широкий спектр видеоконтента.Вторая ключевая проблема — сложность реализации как с точки зрения вычислений, так и требований к памяти, что является серьезным препятствием для широкого развертывания. Кроме того, появление новых видеоформатов, нацеленных на иммерсивную коммуникацию, также требует новых схем кодирования (Wien et al., 2019).
Учитывая, что во многих сценариях приложений видео обрабатываются интеллектуальными аналитическими алгоритмами, а не просматриваются пользователями, еще одним интересным направлением является разработка кодирования видео для машин (Duan et al., 2020). В этом контексте сжатие оптимизируется с учетом производительности задач видеоанализа.
Стремление к гиперреалистичной и иммерсивной визуальной коммуникации чаще всего влечет за собой увеличение скорости передачи необработанных данных. Несмотря на улучшенные схемы сжатия, требуется более широкая полоса пропускания. Более того, некоторые новые приложения, такие как VR / AR, автономное вождение и Индустрия 4.0, предъявляют жесткие требования к передаче с малой задержкой, что сказывается как на конвейере обработки изображений, так и на канале передачи.В этом контексте появление беспроводных сетей 5G внесет положительный вклад в развертывание новых мультимедийных приложений, а развитие технологий беспроводной связи будущего указывает на многообещающие достижения (Да Коста и Янг, 2020).
Человеческое восприятие и оценка качества визуализации
Важно разработать эффективные модели человеческого восприятия. С одной стороны, это может способствовать развитию алгоритмов, основанных на восприятии. С другой стороны, методы оценки качества восприятия необходимы для оптимизации и проверки новых решений в области визуализации.
Понятие качества восприятия (QoE) относится к степени удовольствия или раздражения пользователя приложения или услуги (Le Callet et al., 2012). QoE тесно связано с субъективными и объективными методами оценки качества. Многолетние исследования привели к успешной разработке показателей визуального качества восприятия, основанных на моделях человеческого восприятия (Lin and Kuo, 2011; Bovik, 2013). Совсем недавно подходы, основанные на глубоком обучении, также были успешно применены к этой проблеме (Bosse et al., 2017). Несмотря на то, что эти показатели качества восприятия достигли хороших результатов, остается несколько серьезных проблем. Во-первых, применительно к видеопоследовательностям большинство текущих показателей восприятия применяются к отдельным изображениям, игнорируя временное моделирование. Во-вторых, несмотря на то, что цвет является ключевым атрибутом, в настоящее время не существует общепринятых показателей качества восприятия, явно учитывающих цвет. Наконец, новые возможности, такие как видео 360 °, световые поля, облака точек и HDR, требуют новых подходов.
Другой тесно связанной темой является оценка эстетики изображения (Deng et al., 2017). На эстетическое качество изображения влияет множество факторов, таких как освещение, цвет, контраст и композиция. Это полезно в различных сценариях приложений, таких как поиск и ранжирование изображений, рекомендации и улучшение фотографий. В то время как в более ранних попытках использовались функции, созданные вручную, самые последние методы прогнозирования эстетического качества основаны на данных и подходах к глубокому обучению, используя доступность больших аннотированных наборов данных для обучения (Murray et al., 2012).Одна из ключевых проблем — это по своей сути субъективный характер оценки эстетики, что приводит к двусмысленности в ярлыках, подтверждающих достоверность фактов. Другой важный вопрос — объяснить поведение моделей глубинного эстетического прогнозирования.
Анализ, интерпретация и понимание
Еще одним важным направлением исследований была цель эффективного анализа, интерпретации и понимания визуальных данных. Эта задача является сложной из-за большого разнообразия и сложности визуальных данных. Это привело ко многим исследовательским мероприятиям, включающим анализ как низкого, так и высокого уровня, посвященный таким темам, как классификация и сегментация изображений, оптический поток, индексирование и поиск изображений, обнаружение и отслеживание объектов, а также интерпретация и понимание сцены.Далее мы обсудим некоторые тенденции и проблемы.
Обнаружение ключевых точек и локальные дескрипторы
Локальное сопоставление изображений было краеугольным камнем многих аналитических задач. Он включает в себя обнаружение ключевых точек, то есть заметных визуальных точек, которые можно надежно и многократно обнаруживать, и дескрипторов, то есть компактной подписи, локально описывающей визуальные особенности в каждой ключевой точке. Это позволяет впоследствии вычислить попарное соответствие между признаками, чтобы выявить локальные соответствия.В этом контексте было предложено несколько структур, включая масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) (Lowe, 2004) и Speed Up Robust Features (SURF) (Bay et al., 2008), а также более поздние двоичные варианты, включая двоичные устойчивые независимые элементарные признаки. (BRIEF) (Calonder et al., 2010), Oriented FAST и Rotated BRIEF (ORB) (Rublee et al., 2011) и Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) (Leutenegger et al., 2011). Хотя эти подходы демонстрируют инвариантность к масштабу и вращению, они менее подходят для работы с большими трехмерными искажениями, такими как перспективные деформации, вращения вне плоскости и значительные изменения точки обзора.Кроме того, они имеют тенденцию выходить из строя в значительно изменяющихся и сложных условиях освещения.
Эти традиционные подходы, основанные на функциях ручной работы, успешно применялись для решения таких задач, как поиск изображений и видео, обнаружение объектов, одновременная визуальная локализация и отображение (SLAM) и визуальная одометрия. Кроме того, появление новых методов визуализации, представленных выше, также может быть полезным для задач анализа изображений, включая световые поля (Galdi et al., 2019), облака точек (Guo et al., 2020) и HDR (Rana et al., 2018). Однако в применении к многомерным визуальным данным для семантического анализа и понимания эти подходы, основанные на ручных функциях, в последние годы были вытеснены подходами, основанными на глубоком обучении.
Методы, основанные на глубоком обучении
Управляемые данными подходы, основанные на глубоком обучении (LeCun et al., 2015), и в частности архитектура сверточной нейронной сети (CNN), представляют собой современное состояние с точки зрения производительности для сложных задач распознавания образов в анализе и понимании сцены.Комбинируя несколько уровней обработки, глубокие модели могут изучать представления данных с разными уровнями абстракции.
Обучение с учителем — наиболее распространенная форма глубокого обучения. Для этого требуется большой и полностью маркированный набор обучающих данных, обычно трудоемкий и дорогостоящий процесс, необходимый при работе с новым сценарием приложения. Более того, в некоторых специализированных областях, например медицинские данные, получить аннотации может быть очень сложно. Чтобы облегчить это серьезное бремя, были предложены такие методы, как трансферное обучение и обучение со слабым учителем.
В другом направлении было показано, что глубокие модели уязвимы для состязательных атак (Akhtar and Mian, 2018). Эти атаки заключаются во внесении незначительных изменений во входные данные, так что модель предсказывает неверный результат. Например, в случае изображений незаметные различия пикселей могут обмануть модели глубокого обучения. Такие состязательные атаки, безусловно, являются важным препятствием на пути к успешному развертыванию глубокого обучения, особенно в приложениях, где безопасность и безопасность имеют решающее значение.Хотя были предложены некоторые ранние решения, серьезной проблемой является разработка эффективных механизмов защиты от этих атак.
Наконец, еще одна проблема — обеспечить низкую сложность и эффективность внедрения. Это особенно важно для мобильных или встроенных приложений. С этой целью дальнейшее взаимодействие между обработкой сигналов и машинным обучением потенциально может принести дополнительные преимущества. Например, одним из направлений является сжатие глубоких нейронных сетей для более эффективного управления ими.Более того, комбинируя традиционные методы обработки с моделями глубокого обучения, можно разрабатывать решения с низкой сложностью, сохраняя при этом высокую производительность.
Объяснимость в глубоком обучении
Хотя модели глубокого обучения, основанные на данных, часто достигают впечатляющих результатов при выполнении многих задач визуального анализа, их природа черного ящика часто по своей сути очень затрудняет понимание того, как они достигают прогнозируемого результата и как это относится к конкретным условиям. характеристики входных данных.Однако это серьезное препятствие во многих сценариях приложений, критически важных для принятия решений. Более того, важно не только быть уверенным в предлагаемом решении, но и получить от него дополнительную информацию. Исходя из этих соображений, некоторые системы глубокого обучения нацелены на обеспечение объяснимости (Adadi and Berrada, 2018; Xie et al., 2020). Этого можно достичь, проявив качества, связанные с уверенностью, доверием, безопасностью и этичностью.
Однако объяснимое глубокое обучение все еще находится на начальной стадии.Необходимы дальнейшие разработки, в частности, для разработки систематической теории объяснения моделей. Важные аспекты включают необходимость понимания и количественной оценки риска, понимания того, как модель делает прогнозы для обеспечения прозрачности и надежности, а также для количественной оценки неопределенности в прогнозе модели. Эта задача является ключевой для развертывания и использования решений на основе глубокого обучения с учетом ответственности, например, в таких областях приложений, как здравоохранение или автономное вождение.
Самоконтролируемое обучение
Самоконтролируемое обучение относится к методам, которые изучают общие визуальные особенности из крупномасштабных немаркированных данных без необходимости ручных аннотаций.Поэтому самостоятельное обучение очень привлекательно, так как позволяет использовать огромное количество доступных немаркированных изображений и видео. Более того, широко распространено мнение, что это ближе к тому, как на самом деле учатся люди. Один из распространенных подходов — использовать данные для обеспечения контроля, используя их структуру. В более общем смысле можно определить предлоговую задачу, например рисование изображений, раскрашивание изображений в оттенках серого, прогнозирование будущих кадров в видео, удержание некоторых частей данных и обучение нейронной сети для их прогнозирования (Jing and Tian, 2020).Изучая целевую функцию, соответствующую заданной предлоговой задаче, сеть вынуждена изучать соответствующие визуальные особенности, чтобы решить проблему. Самостоятельное обучение также успешно применялось к восприятию автономных транспортных средств. Более конкретно, взаимодополняемость между аналитическими методами и методами обучения может использоваться для решения различных задач восприятия автономного вождения без предварительного требования аннотированного набора данных (Chiaroni et al., 2021).
Несмотря на то, что при самостоятельном обучении уже были достигнуты хорошие результаты, требуется дальнейшая работа.Ниже намечены несколько перспективных направлений. Сочетание самостоятельного обучения с другими методами обучения — первый интересный путь. Например, для сценариев, в которых доступны ограниченные размеченные данные, были предложены методы полууправляемого обучения (Van Engelen and Hoos, 2020) и краткосрочного обучения (Fei-Fei et al., 2006). Эффективность этих методов потенциально можно повысить, включив предварительное обучение под самоконтролем. Задача предлога также может служить для добавления регуляризации.Еще одна интересная тенденция в обучении с учителем — обучение нейронных сетей с использованием синтетических данных. Задача здесь состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между синтетическими и реальными данными. Наконец, еще одно убедительное направление — использовать данные из разных модальностей. Простым примером является рассмотрение как видео, так и аудиосигналов в видеопоследовательности. В другом примере в контексте автономного вождения транспортные средства обычно оснащены несколькими датчиками, включая камеры, обнаружение света и дальность (LIDAR), глобальную систему позиционирования (GPS) и инерциальные измерительные устройства (IMU).В таких случаях легко получить большие немаркированные мультимодальные наборы данных, в которых различные методы могут быть эффективно использованы в методах самостоятельного обучения.
Воспроизводимые исследования и большие общедоступные наборы данных
Инициатива воспроизводимых исследований — еще один способ дальнейшего обеспечения высококачественных исследований на благо нашего сообщества (Vandewalle et al., 2009). Воспроизводимость, относящаяся к способности кого-то другого, работающего независимо, точно воспроизводить результаты эксперимента, является ключевым принципом научного метода.В контексте обработки изображений и видео обычно недостаточно подробного описания предлагаемого алгоритма. Чаще всего необходимо также предоставить доступ к коду и данным. Это еще более важно в случае моделей, основанных на глубоком обучении.
Параллельно с этим крайне желательно наличие больших общедоступных наборов данных для поддержки исследовательской деятельности. Это особенно важно для новых появляющихся модальностей или конкретных сценариев приложений, где трудно получить доступ к соответствующим данным.Более того, с появлением глубокого обучения для обучения часто требуются большие наборы данных вместе с метками, что может стать еще одним бременем.
Заключение и перспективы
Сфера обработки изображений очень широка и разнообразна, с множеством успешных приложений как на потребительском, так и на бизнес-рынках. Однако остается еще много технических проблем, чтобы еще больше раздвинуть границы технологий визуализации. Две основные тенденции: с одной стороны, всегда улучшать качество и реалистичность изображений и видеоконтента, а с другой — иметь возможность эффективно интерпретировать и понимать этот огромный и сложный объем визуальных данных.Однако этот список, конечно, не является исчерпывающим, и есть много других интересных проблем, например связанные с компьютерной визуализацией, информационной безопасностью и судебной экспертизой или медицинской визуализацией. Ключевые инновации будут найдены на перекрестке обработки изображений, оптики, психофизики, коммуникации, компьютерного зрения, искусственного интеллекта и компьютерной графики. Поэтому многопрофильное сотрудничество имеет решающее значение для продвижения вперед с участием субъектов как из академических кругов, так и из отрасли, чтобы способствовать этим прорывам.
Раздел «Обработка изображений» в программе Frontier in Signal Processing направлен на то, чтобы предоставить исследовательскому сообществу форум для обмена, обсуждения и улучшения новых идей, с целью внести свой вклад в дальнейшее развитие области обработки изображений и принести интересную информацию. инновации в обозримом будущем.
Вклад авторов
Автор подтверждает, что является единственным соавтором этой работы, и одобрил ее для публикации.
Конфликт интересов
Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Footnotes
1 https://www.brandwatch.com/blog/amazing-social-media-statistics-and-facts/ (по состоянию на 23 февраля 2021 г.).
Ссылки
Адади, А., и Беррада, М. (2018). Заглядывать внутрь черного ящика: обзор объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Доступ IEEE 6, 52138–52160. doi: 10.1109 / access.2018.2870052
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Адельсон, Э. Х. и Берген, Дж. Р. (1991). «Пленоптическая функция и элементы раннего зрения» Вычислительные модели обработки изображений .Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 3-20.
Google Scholar
Ахтар, Н., и Миан, А. (2018). Угроза состязательных атак на глубокое обучение в компьютерном зрении: обзор. Доступ IEEE 6, 14410–14430. doi: 10.1109 / access.2018.2807385
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., and Van Gool, L. (2008). Ускоренные надежные функции (SURF). Computer Vis. понимание изображений 110 (3), 346–359. DOI: 10.1016 / j.cviu.2007.09.014
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Боссе, С., Манири, Д., Мюллер, К. Р., Виганд, Т., и Самек, В. (2017). Глубокие нейронные сети для эталонной и полной оценки качества изображения. IEEE Trans. Процесс изображения. 27 (1), 206–219. doi: 10.1109 / TIP.2017.2760518
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бовик А.С. (2013). Автоматическое предсказание воспринимаемого качества изображения и видео. Proc. IEEE 101 (9), 2008–2024 гг.doi: 10.1109 / JPROC.2013.2257632
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бросс, Б., Чен, Дж., Ом, Дж. Р., Салливан, Дж. Дж. И Ван, Ю. К. (2021 г.). Развитие международной стандартизации кодирования видео после AVC, с обзором универсального кодирования видео (VVC). Proc. IEEE . doi: 10.1109 / JPROC.2020.3043399
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Calonder, M., Lepetit, V., Strecha, C., and Fua, P. (2010). Кратко: бинарные устойчивые независимые элементарные функции.В К. Даниилидис, П. Марагос и Н. Парагиос (ред.) Европейская конференция по компьютерному зрению . Берлин, Гейдельберг: Springer, 778–792. doi: 10.1007 / 978-3-642-15561-1_56
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чалмерс, А., Дебаттиста, К. (2017). Прошлое, настоящее и будущее HDR-видео: перспектива. Сигнал. Обработка: Image Commun. 54, 49–55. doi: 10.1016 / j.image.2017.02.003
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Chiaroni, F., Rahal, M.-C., Hueber, N., и Dufaux, F. (2021). Самоконтролируемое обучение для восприятия автономных транспортных средств: сочетание аналитических и обучающих методов. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 38 (1), 31–41. doi: 10.1109 / msp.2020.2977269
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Cisco, (2019-2019). Индекс визуальных сетей Cisco: прогноз и тенденции, 2017-2022 гг. (Технический документ) , Индианаполис, Индиана: Cisco Press.
Конти, К., Соарес, Л. Д., и Нуньес, П.(2020). Кодирование плотного светового поля: обзор. IEEE Access 8, 49244–49284. doi: 10.1109 / ACCESS.2020.2977767
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Да Коста, Д. Б., Янг, Х.-К. (2020). Грандиозные задачи беспроводной связи. Фронт. Commun. Сети 1 (1), 1–5. doi: 10.3389 / frcmn.2020.00001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Deng, Y., Loy, C.C., and Tang, X. (2017). Эстетическая оценка изображения: экспериментальный обзор. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 34 (4), 80–106. doi: 10.1109 / msp.2017.2696576
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ding, D., Ma, Z., Chen, D., Chen, Q., Liu, Z., and Zhu, F. (2021). Достижения в системе сжатия видео с использованием глубокой нейронной сети: обзор и тематические исследования . Итака, Нью-Йорк: Корнельский университет.
Дуань, Л., Лю, Дж., Ян, В., Хуанг, Т., и Гао, В. (2020). Кодирование видео для машин: парадигма совместного сжатия и интеллектуальной аналитики. IEEE Trans. Процесс изображения. 29, 8680–8695. doi: 10.1109 / tip.2020.3016485
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Dufaux, F., Le Callet, P., Mantiuk, R., and Mrak, M. (2016). Видео с высоким динамическим диапазоном — от захвата до отображения и приложений . Кембридж, Массачусетс: Academic Press.
Dufaux, F., Pesquet-Popescu, B., and Cagnazzo, M. (2013). Новые технологии для 3D-видео: создание, кодирование, передача и рендеринг .Хобокен, Нью-Джерси: Уайли.
Галди, К., Кьеза, В., Буш, К., Лобато Коррейя, П., Дугелай, Ж.-Л., и Гийемо, К. (2019). Световые поля для анализа лица. Датчики 19 (12), 2687. doi: 10.3390 / s187
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Грациози, Д., Накагами, О., Кума, С., Загетто, А., Судзуки, Т., и Табатабай, А. (2020). Обзор текущих мероприятий по стандартизации сжатия облака точек: на основе видео (V-PCC) и на основе геометрии (G-PCC). APSIPA Trans.Сигнал Инф. Процесс. 9, 2020. doi: 10.1017 / ATSIP.2020.12
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Guarda, A., Rodrigues, N., and Pereira, F. (2020). Адаптивное кодирование геометрии облака точек на основе глубокого обучения. IEEE J. Selected Top. Сигнальный процесс. 15, 415-430. doi: 10.1109 / mmsp48831.2020.60
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гуо, Й., Ван, Х., Ху, К., Лю, Х., Лю, Л., и Беннамун, М. (2020). Глубокое обучение для трехмерных облаков точек: обзор. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту . doi: 10.1109 / TPAMI.2020.3005434
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Han, X.-F., Jin, J. S., Wang, M.-J., Jiang, W., Gao, L., and Xiao, L. (2017). Обзор алгоритмов фильтрации трехмерного облака точек. Сигнал. Обработка: Image Commun. 57, 103–112. doi: 10.1016 / j.image.2017.05.009
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Haskell, B.G., Puri, A., and Netravali, A.Н. (1996). Цифровое видео: введение в MPEG-2 . Берлин, Германия: Springer Science and Business Media.
Хирш Р. (1999). Улавливая свет: история фотографии . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.
Ирке, И., Рестрепо, Дж., И Миньяр-Дебиз, Л. (2016). Принципы визуализации светового поля: краткий обзор 25-летних исследований. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 33 (5), 59–69. doi: 10.1109 / MSP.2016.2582220
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Jing, L., и Тиан, Ю. (2020). «Самоконтролируемое изучение визуальных функций с помощью глубоких нейронных сетей: обзор», транзакций IEEE по анализу образов и машинному интеллекту , Итака, Нью-Йорк: Корнельский университет.
Google Scholar
Ле Калле, П., Мёллер, С., и Перкис, А. (2012). Официальный документ Qualinet по определениям качества опыта. Европейская сеть по качеству опыта работы с мультимедийными системами и услугами (COST Action IC 1003), 3 (2012).
Google Scholar
Ле Галл, Д.(1991). Mpeg: стандарт сжатия видео для мультимедийных приложений. Commun. ACM 34, 46–58. doi: 10.1145 / 103085.103090
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Leutenegger, S., Chli, M., and Siegwart, R.Y. (2011). «BRISK: бинарные устойчивые инвариантные масштабируемые ключевые точки», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, Барселона, Испания, 6–13 ноября 2011 г. (IEEE), 2548–2555.
Google Scholar
Лин, В., и Джей Куо, К.-К. (2011). Метрики визуального восприятия: обзор. J. Vis. Commun. представление изображения 22 (4), 297–312. doi: 10.1016 / j.jvcir.2011.01.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лоу, Д. Г. (2004). Отличительные особенности изображения от масштабно-инвариантных ключевых точек. Внутр. J. Comput. Vis. 60 (2), 91–110. doi: 10.1023 / b: visi.0000029664.99615.94
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Masia, B., Wetzstein, G., Didyk, P., and Gutierrez, D. (2013). Обзор вычислительных дисплеев: раздвигая границы оптики, вычислений и восприятия. Comput. И Графика 37 (8), 1012–1038. doi: 10.1016 / j.cag.2013.10.003
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Murray, N., Marchesotti, L., and Perronnin, F. (2012). «AVA: крупномасштабная база данных для эстетического визуального анализа», конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, Провиденс, Род-Айленд, июнь 2012 г. (IEEE), 2408–2415. doi: 10.1109 / CVPR.2012.6247954
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Rana, A., Valenzise, G., and Dufaux, F.(2018). Оператор тонального отображения на основе обучения для эффективного сопоставления изображений. IEEE Trans. Мультимедиа 21 (1), 256–268. doi: 10.1109 / TMM.2018.2839885
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Rublee, E., Rabaud, V., Konolige, K., and Bradski, G. (2011). «ORB: эффективная альтернатива SIFT или SURF», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, Барселона, Испания, ноябрь 2011 г. (IEEE), 2564–2571. doi: 10.1109 / ICCV.2011.6126544
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ван Энгелен, Дж.Э. и Хус Х. Х. (2020). Опрос о неполном обучении с учителем. Mach Learn. 109 (2), 373–440. doi: 10.1007 / s10994-019-05855-6
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Vandewalle, P., Kovacevic, J., and Vetterli, M. (2009). Воспроизводимые исследования в области обработки сигналов. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 26 (3), 37–47. doi: 10.1109 / msp.2009.
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Уоллес, Г. К. (1992). Стандарт сжатия неподвижных изображений JPEG. IEEE Trans. Consumer Electron. Фев 38 (1), xviii-xxxiv. doi: 10.1109 / 30.125072
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Wien, M., Boyce, J.M., Stockhammer, T., and Peng, W.-H. (201
). Статус стандартизации иммерсивного кодирования видео. IEEE J. Emerg. Sel. Вверх. Circuits Syst. 9 (1), 5–17. doi: 10.1109 / JETCAS.2019.2898948CrossRef Полный текст | Google Scholar
Wu, G., Masia, B., Jarabo, A., Zhang, Y., Wang, L., Dai, Q., et al.(2017). Обработка изображений в световом поле: обзор. IEEE J. Sel. Вверх. Сигнал. Процесс. 11 (7), 926–954. doi: 10.1109 / JSTSP.2017.2747126
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Xie, N., Ras, G., van Gerven, M., and Doran, D. (2020). Объяснимое глубокое обучение: практическое руководство для непосвященных , Итака, Нью-Йорк: Корнельский университет ..
Добавление описаний к цифровым фотографиям
«Я просто хочу его использовать; Я не хочу знать, как это работает.»- Неизвестный
сотрудника НДИИПП в Национальной Книге. Автор wlef70, на Flickr
Мои коллеги по Signal и я даем советы по сохранению цифровых данных, основанные на наших исследованиях, нашем опыте и нашем понимании передовых практик. Мы также стараемся обращать внимание на вопросы широкой публики, с которой мы общаемся на таких мероприятиях, как Национальный книжный фестиваль, День личных архивов в Библиотеке Конгресса и Спасение наших афроамериканских сокровищ Смитсоновского института. Безусловно, большинство вопросов, которые нам задают, касаются цифровых фотографий, и мы можем ответить почти на все вопросы.
Почти.
Наша главная забота — сделать резервную копию своих цифровых фотографий и заботиться о них. Но, как профессионалы в области информации, мы также стремимся объяснить сложность цифровых фотографий. Мы говорим о форматах файлов, таких как JPEG и TIFF, и о эффектах сжатия. Мы объясняем фотометаданные и показываем примеры EXIF. Мы сняли информационное видео о фотометаданных, написали о нашем проекте совместно с Stock Artists Alliance, и в рамках этого проекта взяли интервью у евангелиста фотометаданных Дэвида Рикса.
Итак, помимо того, что мы призываем людей делать резервные копии своих цифровых фотографий, мы также рекомендуем им добавлять описания к цифровым фотографиям. И это непросто.
Добавление описания к цифровой фотографии (также известное как фотометаданные ) аналогично написанию на обратной стороне бумажной фотографии. Но, честно говоря, писать на обратной стороне бумажной фотографии по сравнению с этим проще простого. Люди задают нам простой вопрос, на который нет простого ответа: «Как?».Потому что это непросто. На самом деле это намного сложнее, чем должно быть , должно быть .
Профессионалы фотографии обычно используют программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы добавлять фотометаданные к своим цифровым фотографиям из соображений авторского права и бизнеса. Для них процесс прост, главным образом потому, что они делают это регулярно. Как говорится, «очевидное уже известно». Однако для новичка этот процесс непрост.
Шаги обычно являются вариацией этого: запуск программного обеспечения, открытие фотографии, выбор пунктов меню «Файл»> «Получить информацию» и ввод текста в поля.В результате любой введенный вами текст сохраняется в самом файле фотографии.
Еще больше усложняет ситуацию то, что имена полей и терминология сильно различаются от программы к программе. Какие поля вам следует использовать? «Подпись» — это то же самое, что «описание»? Какие поля приравниваются к письму на обратной стороне бумажной фотографии?
И чтобы еще больше усложнить процесс, в зависимости от программного обеспечения, описание, добавленное к фотографии, может на самом деле не включать , встроенное в файл фотографии; это может быть видно только с помощью определенного программного обеспечения, которое вы использовали для встраивания описания.В конечном итоге вы хотите встроить описание, чтобы оно всегда сохранялось в файле фотографии, независимо от того, где находится фотография или на чем вы ее просматриваете.
Большая проблема связана не столько с программным обеспечением для редактирования фотографий. Проблема в том, что требует, чтобы человек вообще использовали программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы добавлять описания. А это технологическая проблема.
Если бы у нас был выбор, большинство из нас бы не стал заморачиваться. Или мы бы поставили эту рутинную работу в конец нашего длинного списка дел.Часто люди оставляют фотографии на своих смартфонах или SD-картах и забывают о них, пока не накопят сотни фотографий. Поэтому нереально ожидать, что у людей возникнут проблемы с ПО для редактирования фотографий и утомительное добавление описаний к каждой фотографии.
Обнадеживающая новость заключается в том, что для упрощения процесса не должно потребоваться много технологических усилий, например, наличие кнопки на камере с надписью «Добавить описание». Или приложение для смартфона с той же функцией.Нажмите кнопку, отобразите поле «Описание» для фотографии, введите текст, и все готово.
Дэвид Рикс сказал, что идея не нова. «Я поднял этот же аргумент на первой Международной конференции по метаданным фотографий в 2007 году», — сказал Рикс. Однако из этого ничего не вышло, хотя на мероприятии присутствовала группа инженеров крупных производителей камер. Рикс сказал, что, тем не менее, производители должны добавить эту функцию и сделать ее совместимой с текущими схемами метаданных.
И если вы отправите мне цифровую фотографию, к которой вы добавили описание, я смогу увидеть это описание так же легко, как я могу видеть название песни, играющей на моем смартфоне. Это просто текст, встроенный в файл, отображаемый на моем устройстве.
Мишель Кимптон из компаниииз Duraspace высказала сходное замечание о том, как потребители примут новую технологию — в ее случае, облачное хранилище, — когда технологи упрощают ее использование. Она сказала: «Эти технологии (облачное хранилище) сделают простыми в использовании….когда люди увидят ценность облачных технологий и их простоту, они начнут набирать обороты ».
То же самое можно сказать и о функции «Добавить описание». Люди могут быть более склонны добавлять описания, если для этого достаточно нажатия кнопки и момента набора текста. Конечно, не все будут добавлять описания, как и не все пишут описания на бумажных фотографиях. Но приятно иметь возможность.
Идея разрешить пользователям камеры добавлять описания через камеру не нова.Почти 100 лет назад крупный производитель фотоаппаратов включил функцию автографа на специальные фотоаппараты, что позволило пользователям писать подписи на пленке. По какой-то причине эта функция так и не стала популярной. Может потому, что на бумаге фото было проще написать. Но, по крайней мере, компания разработала эту функцию в ответ на необходимость.
Рикс указывает, что производители реагируют на то, что говорят люди и чего ожидает рынок, а производители ищут предложения по дальнейшим улучшениям. Он призывает людей подумать о том, чтобы связаться с производителем камеры и просто попросить эту функцию.У него есть контактная информация производителя и многое другое, перечисленное в блоге photometadata.org.
В Библиотеке Конгресса мы призываем людей добавлять описания к файлам фотографий в качестве хорошей практики архивирования. Современные цифровые фотографии автоматически фиксируют технические метаданные, такие как дата, время и геолокация фотографии. Когда цифровые фотографии поступают в Библиотеку Конгресса в виде коллекций, было бы бесценно, если бы они включали описания, такие как имена людей на фотографии и повод для фотографии.
Мы надеемся, что производители фотоаппаратов скоро внедрят эту функцию, чтобы все фотографы могли легко добавлять описания к своим фотографиям, если захотят. По мере того как потребители и учреждения накапливают фотографии и передают их другим, получатели фотографий оценят встроенную информацию.
Другой метод быстрой идентификации содержимого фотографии (помимо простого предварительного просмотра в режиме просмотра эскизов файлов) — это присвоение файлам имен с описанием их содержимого, например, «schmuel_wedding.jpg »или« hawaii-sunset.jpg. » Обязательно удалите все пробелы в имени файла; некоторые программы становятся совершенно странными, когда сталкиваются с пространствами имен файлов.
Еще лучшая практика именования — это включать дату фотографии в имя файла. «Год-месяц-день» — это один из способов, которым это делают некоторые подразделения Библиотеки Конгресса. Так что если бы я сделал снимок на Гавайях 2 июля 2011 года, я бы назвал его «20110702-hawaii.jpg».
Rappahannock River, Фредериксбург, VA
Современные цифровые фотоаппараты постоянно совершенствуются.Я сделал это фото реки возле своего дома на свой смартфон. Для увеличения, настройки освещения, фокусировки и съемки потребовалось всего несколько мгновений, когда вы нажимаете на элементы управления на экране. И фотография такая же хорошая, как и все, что я сделал на свою «хорошую» зеркальную камеру.
Используя это фото, я хотел бы провести с вами эксперимент. Я использовал программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы встроить в фотографию информацию об авторстве Библиотеки Конгресса. Но я также вставил в поле «Описание» цитату Бенджамина Франклина.Пожалуйста, загрузите фотографию и дайте мне знать:
1) если вы видите цитату
2) какое программное обеспечение или веб-сайт вы использовали для отображения встроенной информации
3) являетесь ли вы фотографом-любителем или профессионалом.
Ваш опыт и вклад могут помочь приблизить функцию «Добавить описание» к реальности.