Белое изображение: Сделать чёрно-белое фото онлайн — IMG online — Primelens.ru-Зеркальные Фотоаппараты,Компактные Фотоаппараты,Видеокамеры,Объективы,Фотовспышки, и Аксессуары в Москве.

Белое изображение: Сделать чёрно-белое фото онлайн — IMG online

Содержание

Artpol

www.art-pol.ru
ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Продвижение

Уровень запасов.: С самым высоким

Уровень запасов.

С самого
С самым высоким

Цена

Низкий
Высокий

Дата добавления

С самым молодым
Из старейших

Популярность

От мере
Так как большинство

Зеркала
- Зеркала Casa Roma
- Зеркала Korona
- Зеркала Victory
- Зеркала стоячие
- Коллекция Vetrario: зеркала
- Коллекция Флавио
Керамика
- Ceramika Copper
- Ceramika Terracotta
- Kominki Zapachowe
- Керамика Alpina
- Керамика Modern
- Керамика Modern Collection
- Керамика Chodzież
- Керамика Etno
- Керамика Gaja
  - Гая золотая керамика
  - Керамика Gaia — темно-серый
  - Керамика Gaja — песочный
  - Керамика Gaja — серый
- Керамика Hamer круглогодичная
- Керамики: Разное
- Коллекция Antique
- Коллекция Cyrus Stone
  - Коллекция Cyrus Stone
  - Коллекция Cyrus Stone Nature
  - Коллекция Cyrus Stone Tropic
Коробки, Рамки и Подарочные пакеты
- Retro Стеклянные контейнеры
- Tace Antyk
- Tace Glamour
- Дворцовые рамки
- Зеркала Каса Рома
- Коллекция Vetrario
- Подставки и подносы
- Премиум шкатулки
- Ретро
- Фарфоровая коллекция Queen Isabel — Happiness
- Шкатулки и рамки Casablanca
- Шкатулки и рамки: разные
- Элегантные коробки Venus
Лампы и фонари
- Фонари India House
- Lampy I Lampiony Boho
- Деревянные фонари
- Керамические лампы
- Лампы периода
- Светодиодные шнуры
- Современные фонари
- Соляные лампы и подсвечники
- Фонари Garden
- Фонари: Разные
Мебель
- Глобус бары и глобусы
- Коллекция Vetrario: Мебель
- Мебель Classic
  - Мебель Classic
  - Мебель Classic белая
  - Мебель Classic дуб
- Мебель Indie Bombay
  - Мебель Indie Bombay манго
  - Мебель Indie Bombay палисандр
  - Мебель Indie Bombay акация
- Мебель Kenny
- Мебель York
- Мебель Прованская
  - Зеркала Casa Roma: Мебель
  - Мебель Marsylia
- Мебель Разная
- Мебель Серебряная
- Салфетки pl
- Текстиль Prowansja
Металлические изделия
- Dekoracje Żeliwne
- Kwietniki Metalowe
- вагонетки
- Коллекция Derby
- Коллекция Loyd
- Латунь
- Легковые автомобили
- Металлические изделия: Разные
- Металлические подсвечники и цветы
- Металлы Antyk
- Реплики Java
- Садовая мебель
- Хрустальные подсвечники
- Шкатулки Szkalne
Различные изображения
- Gobi Obrazy Olejne Żyd Na Szczęscie
- Деревянные ангелы Go-bi
- Изображения Vetrario
- Картины маслом — Религиозные
- Репродукции
  - Art Stars
  - Gobi Искусство Оливки
  - Gobi Плакаты Спорт
  - Gobi репродукции картин Копии чемпионов
  - Gobi Репродукции Париж
  - Воспроизводство Густав Климт
  - Гоби Art Black & White
  - Гоби Art Альфонса Мухи
  - Гоби Art Ретро леди
  - Гоби Искусство Архитектура
  - Гоби Искусство Востока
  - Гоби Искусство поп-арт
  - Гоби Искусство Рождеством
  - Гоби Новости искусства
  - Гоби Печать Абстракция
  - Гоби печать Мэрилин Монро
  - Гоби-mail Джеймс Дин
  - Гоби-mail Одри Хепберн
  - Детские Печать
  - Искусство Живопись Польский
  - Искусство Музыка
  - Лаванда Печать
  - Макро Печать
  - Печать дикой природы
  - Печать Люди
  - Печать Пейзаж
  - Печать Цветы
  - Репродукции Вс
  - Репродукции кофе
  - Репродукции мото Мечты
  - Репродукции Нью-Йорк
  - Репродукции Совы
  - Ретро Искусство Гоби
  - Собаки и Кошки Печать
Разное
- Doniczki Ogrodowe
- Obrączki Na Serwetki
- Індонезія Trust — Ловцы снов
- Вазы Эвора
- Веточки венки
- Другое: Различные
- Коробки Garden
- Подарочные пакеты
- Подарочные пакеты и салфетки (PL)
  - Салфетки круглогодичные Paw
  - Сумки (PL)
- Подсвечники на T-Light
- Рамки для фото
- Растворы Java
- ручки
- трава
Ручная роспись изображений (сделано в ЕС)
- Baletnice
- Inne
  - Anioły drewniane
  - Gwiazdy
  - Marine
  - Автомобили, легких самолетов и других транспортных средств
  - Ангелы
  - Город
    - Sniezka
    - Белосток
    - Варшава
    - Венеция
    - Вроцлав
    - Гданьск
    - Другой
    - Краков
    - Париж
    - Храм Wang
  - Дети
  - Деяния
  - К счастью, еврей
  - Коллаж нефти
  - Кухня
  - Раскрашенные вручную кошки — продвижение
  - Этнический
    - Африка
    - Египет
- Postacie
- Абстрактный
  - Города и архитектура
  - перья
  - Растительные темы
- Выставка — Картины маслом
- геометрический
- Густав Климт
- Домашние животные
  - Дикие кошки
  - другой
  - лошади
  - птицы
  - слоны
  - Собаки и кошки
- другой
- Копии мастеров
- Копии мастеров живописи
  - Henri Matisse
  - Альфонс Муха
  - Винсент Ван Гог
  - Джек Веттриано
  - Импрессионисты
  - Модернистские художники
  - Пабло Пикассо, Сальвадор Дали и др.
  - Поп-арт
- люди
- Натюрморт
  - Still Life — современный
  - Натюрморт — Традиционный
  - Современные Still Life — Фэн-шуй
- НОВОСТИ
- Пабло Пикассо
- Пейзажи
  - Архитектура, улицы старого города
  - Замки и дворец
  - Лавандовые поля
  - Охота
  - Флот — пейзажи
- Польской живописи
- Прогулки — современные ландшафты
- Религиозный
  - Другие религиозно-
  - Мария
  - Папа Francis
  - Папа Римский Иоанн Павел II
  - Святое семейство
  - Станции Креста
  - Христос
- Репродукции
  - Black & White
  - MotoDreams
  - NEW — картины для детской комнаты
  - Pin Up Girls
  - Абстрактный
  - Акт
  - Античный
  - Архитектура
    - Венеция
    - другой
    - Нью-Йорк
    - Париж
    - Старые улицы
  - астрология
  - Бестселлер
  - Ботанический стиль
    - Бабочки и насекомые
    - другой
    - кактусы
    - травы
    - Тропические листья
    - цветы
  - ВОСПРОИЗВОДСТВО НОВОСТИ
  - Выставка — Репродукции
  - Гламурный стиль
    - Дух джунглей
    - Розовый коктейль
    - Черный и золотой
    - шик
    - яркий
  - Дикая природа
    - Дикие кошки
    - Животные — прочее
    - лошади
    - Собаки и кошки
  - Звезды
    - Джеймс Дин
    - Мэрилин Монро
    - Одри Хепберн
  - К счастью еврей
  - каникулы
  - Карты
  - Классический стиль
  - Коллаж
  - Колониальный стиль
  - Копии мастеров живописи
    - Henri Matisse
    - Альфонс Муха
    - военно-морской флот
    - Густав Климт
    - Джордж Барбара
    - другой
    - животные
    - Импрессионисты и постимпрессионисты
    - Классические пейзажи
    - Пабло Пикассо, Сальвадор Дали и другие
    - Польский Живопись
    - Современное искусство
    - Цветы и натюрморт
  - Королевский
  - Кофе
  - кухня
  - линейный
  - Любовь
  - Люди
  - Макрос
  - Минимальный стиль
  - Морской стиль
  - Музыка
  - Наборы репродукции
  - натюрморт
  - Новые репродукции в зеркальных рамах
    - Hampton
    - Арт деко
    - Городские джунгли
    - декорации
    - Дух джунглей
    - классический
    - Классический синий
    - Копии картин мастеров
    - линейный
    - очарование
    - Пароли и цитаты
    - Розовый коктейль
    - Черно-белое изображение
    - Этно
  - Оливки
  - Ориентировать
  - Пейзажи
  - Ребенок
  - Религиозная
  - Ретро
  - Ретро леди
  - Ретро постеры
  - Светлую сторону
  - Сканди стиль
  - Совы
  - Солнце.
  - Спорт
  - Стиль ар деко
  - Стиль бохо
  - Стиль лофт
  - СУВЕНИРЫ ПРИЧАСТИЕ
  - Цветы
    - Лаванда
  - Этно стиль
- Розы
- Смешанный букет — цветы
- Современные цветы
- Традиционный пейзаж
- Цветы
  - Maki
  - Другой
  - Ирисы
  - Лаванда
  - Лилии
  - Подсолнухи
  - Сирень
  - Тюльпаны
Свечи
- Świece 4-Pack
- Świece Brillante
- Świece Figurki
- Świece Inspire
- Świece Marmur
- Świece Rustical
- Болеро свечи
- Зеркальные свечи
- Светодиодные свечи
- Свечи — лаванда
- Свечи Crystal
- Свечи Florencja
- Свечи Glamour
- Свечи Glass
- Свечи Kolia
- Свечи Rustic
- Свечи ароматические Bispol
- Свечи ароматические Fragrant
- Свечи: Разные
Сезонный
- Пасхальный
  - Wn Figurki Pierrot
  - керамика Хамер
  - Наполи керамика
  - Ностальгия Ii
  - Пасха: Разные
  - Пасхальные яйца Стекло
  - Ретро 4
  - Стекло Ангелы часы
  - Сумки и салфетки (PL)
  - Фигуры посла В. Н.
- Рождество
  - Веточки, елки и аксессуары
    - Веточки
    - Гирлянды и венки
    - Искусственные елки, гирлянды, венки
    - Подставки под елочные шары
  - Елочные шары и елочные украшения
    - Bn Zawieszki Akrylowe
    - Елочные Шары
    - Коллекция Gatsby
    - Коллекция подвесок Antique
    - Стеклянные елочные шары Laura
    - Украшения Ring
    - Украшения Ring Подвески
    - Украшения Ring Подвески Белые
    - Украшения Ring Подвески Золотые
    - Украшения Ring Подвески Красные
    - Украшения Ring Подвески Серебряные
    - Украшения Ring Подвески Шампанское
    - Хрустальные украшения
  - Подарочные пакеты и салфетки
    - Подарочные пакеты
    - Подарочные пакеты Paw
    - Салфетки BN (PL)
  - Разное: Рождество
  - Светодиодные украшения
    - Домики Led
    - Керамические лампадки
    - Светодиодные украшения
  - Свечи
    - Bn Świece Boże Narodzenie Decorative
    - Bn Świece Boże Narodzenie Dziadki Do Orzechów
    - Bn Świece Boże Narodzenie Figurki
    - Bn Świece Boże Narodzenie Kolia
    - Bn Świece Boże Narodzenie Lustro
    - Bn Świece Boże Narodzenie Rustic
    - Свечи Рождество — Гирлянды, Glamour
    - Свечи Рождество — гномы, олени
    - Свечи Рождество — звездная пыль
    - Свечи Рождество — Зимние деревья
    - Свечи Рождество Florencja
    - Свечи Рождество Glass
    - Свечи Рождество: разные
  - Статуэтки и украшения
    - Bn Dziadki Do Orzechów
    - Bn Figurki Casa Roma
    - Nordland
    - Silesia — Рождество
    - Ангелы Filipiny
    - Античная коллекция
    - Б. Н. Совы
    - Дети в шапочках
    - Карусель Музыкальная шкатулка
    - Коллекция Vivien
    - Статуэтки Axel
    - Фигурки Kelly
    - Фигурки Vivien Рождество
  - Стекло Laura Рождество
  - Фарфор
    - Фарфор — Рождественская Коллекция
    - Фарфор Anlux
Стекло
- Вазы Вьетнам
- Подвески Vetrario
- Подсвечники Garden
- Подсвечники Luna
- Прозрачное стекло
- Стекло Burano
- Стекло Laura
- Стекло: Разное
- Стеклянной тары с крышкой
- Стеклянные подставки
- Хрусталь Julia (PL)
фарфор
- Queen Isabel — Van Gogh Collection
- Золотая Фарфоровая Коллекция
- Зонты и вентиляторы
- Керамика Силезия
- Керамика трест
- Китай Лилиана
- Коллекция Густава Климта
- Фарфор Альпина
- Фарфоровая коллекция Lavenda
- Фарфоровая коллекция подарков
- Фарфоровая тропическая коллекция
- Фарфоровая цветочная коллекция
- Фарфоровые Классические Розы
Фигурки
- Figurki Anioły
- Skarbonki
- Индонезия Trust
- Коллекция Casablanca
- Лягушки Temidy Попугаи
- Семейные статуэтки
- Совы
- Фигурки — Коллекция Vivien
  - Ангелы Vivien — слоновая кость
  - Ангелы Vivien -белый
- Фигурки Ambasador
- Фигурки Avila
- Фигурки Bond
- Фигурки Pierrot
- Фигурки Совы-Слоны-Эльфы
- Фигурки: Различные
Часы
- Ангелы Vivien — серый
- Лампы Anlux
- Часы Retro
- Часы Тревизо

Зеркала

Керамика

Коробки, Рамки и Подарочные пакеты

Лампы и фонари

Мебель

Металлические изделия

Различные изображения

Разное

Ручная роспись изображений (сделано в ЕС)

Свечи

Сезонный

Стекло

фарфор

Фигурки

Часы

корзина(0)

значение: 0,00 RUB

идти

facebook.com/artpolpl»>Art-Pol.pl

Камера показывает черно-белое изображение: в чем проблема?

19 августа 2020

11 комментариев

Одной из наиболее распространенных проблем, с которой пользователи сталкиваются в своих камерах видеонаблюдения, считается отображение черно-белых изображений, когда они должны быть цветными. Изображение может быть четким и сфокусированным, но по какой-то причине является серым, а не цветным. Это не только раздражает, но и мешает наблюдать за важными деталями, такими как цвет чьей-то рубашки или автомобиля.

Как работают инфракрасные датчики?

Когда камеры видеонаблюдения находятся в условиях низкой освещенности, слишком темных для обычного датчика видимого света, включается ИК-подсветка и сенсоры устройства. Камера включает инфракрасные лучи, чтобы осветить поле зрения. Большинство ИК-видеокамер имеют ряд инфракрасных светодиодов, которые светятся красным (часто расположены вокруг объектива) — чтобы показать, что они включены, поскольку человеческий глаз не может обнаружить инфракрасный свет. Камеры также оснащены сенсором, который способен видеть инфракрасный свет, отражающийся от людей и предметов в зоне обзора. Это создает черно-белое изображение для конечного пользователя.

Поскольку сенсор больше не воспринимает достаточно света для создания изображения, видеокамера больше не способна распознавать цвета. Инфракрасный свет выходит за пределы видимого спектра — за пределы того, что мы видим красным, поэтому сенсор устройства может измерять только яркость инфракрасного света, отраженного от камеры видеонаблюдения. Яркие инфракрасные лучи выглядят белыми на видеопотоке, а тусклые — серыми.

Во время нормальной работы инфракрасные датчики и источники света работают нормально и снимают черно-белые кадры в условиях слабого освещения, например, в ночное время или в темной комнате. Однако, когда не темно и камера по-прежнему отображает изображения в черно-белом режиме, возникает резонный вопрос: что происходит?

Распространенные проблемы

Если камера отображается в черно-белом режиме при достаточном количестве света, значит, что-то заставляет инфракрасные огни оставаться включенными. Есть несколько факторов, которые могут быть причиной этой проблемы. Продолжайте читать, чтобы получить полезные советы по устранению неполадок, призванные помочь вернуть видеокамеры в полноцветное состояние.

Выключите и включите камеру и видеорегистратор. Иногда сбой может привести к “зависанию” инфракрасных датчиков камеры во включенном состоянии. Это часто можно решить, просто выключив камеру, подождав несколько секунд, а затем снова включив ее. Это может потенциально сбросить любые ошибочные настройки, которые не позволили видеокамере переключиться на цвет. Если выключение питания камеры не дает желаемого результата, попробуйте выключить и видеорегистратор.

Осмотрите объектив камеры и датчик. Когда инфракрасный режим на камере включен, устройство должно обработать, сколько света оно фильтрует, чтобы понимать, оставаться ли в инфракрасном режиме или переключиться обратно в полноцветный. Если что-то мешает сенсору, камера может подумать, что всегда темно и оставить ИК-подсветку включенной. Проведите осмотр объектива для видеонаблюдения и обязательно сотрите с него грязь или мусор.

Проверьте кабель и питание. Проблема может быть вызвана тем, что камера видеонаблюдения некорректно функционирует из-за неисправного кабеля или блока питания. Самый простой способ обнаружить эту проблему — отключить проблемную камеру и подключить ту, которая наверняка работает правильно. Если эта камера имеет ту же проблему, то скорее всего возникли неполадки с кабелем или источником питания. В этом случае следует обратиться к профессионалу магазина безопасности.

Проверьте камеру видеонаблюдения. Также рекомендуется подключить камеру, с которой возникли проблемы, к проверенному исправному кабелю. Если ситуация не поменялась, то скорее всего, проблема с самой камерой. К сожалению, не все устройства возможно починить, и иногда единственное решение — купить новую камеру.

Гарантийный ремонт или замена камеры. Если возникли подозрения, что камеру необходимо заменить, следует проверить гарантию производителя. Большинство производителей не будут ремонтировать или заменять камеру, если она повреждена по вине пользователя или установлена неправильно, но нередко проблемы с инфракрасным диапазоном являются результатом производственного дефекта. Гарантийные правила варьируются от производителя к производителю, и от поставщика к поставщику — эти вопросы следует уточнять непосредственно во время покупки комплектов видеонаблюдения.

Твитнуть

Поделится

Переключил на видеорегистраторе сигнал с TVI на CVI и камера стала показывать черно-белое изображение. Пробовал опять же изменить функции сигнала и вернуться в TVI. Увы, не работает. Что делать?

Ответить

Включите компенсацию засветки в настройках камеры.

Ответить

Новый комментарий

Войти с помощью

Отправить

мгновенных высококонтрастных черно-белых фотографий с помощью Photoshop

Узнайте, как превратить ваши изображения в высококонтрастные черно-белые с помощью Photoshop, используя карты градиента, самый быстрый и простой способ создавать великолепные черно-белые фотографии!

Автор сценария Стив Паттерсон.

В этом уроке я покажу вам, как мгновенно преобразовать фотографии в высококонтрастные черно-белые в Photoshop с помощью карты градиента. Существует множество способов конвертировать изображения в черно-белые, но карты градиента — одни из лучших, потому что они очень быстрые и простые в использовании и дают отличные результаты. Я покажу вам, как использовать карту градиента, и открою вам секрет, почему карты градиента придают черно-белым фотографиям такой высококонтрастный вид.

Вот пример того, как будет выглядеть окончательный высококонтрастный черно-белый эффект, когда мы закончим:

Окончательный результат.

Начнем!

Какая версия Photoshop мне нужна?

Я использовал Photoshop 2021, но подойдет любая последняя версия. Получите последнюю версию Photoshop.

Настройка документа

Я буду использовать это изображение из Adobe Stock:

Оригинальное фото.

Карты градиента против команды «Обесцвечивание» в Photoshop

Чтобы действительно увидеть, насколько великолепна карта градиента для работы с черно-белыми фотографиями, мы сравним ее с командой «Обесцветить» в Photoshop, которая позволяет быстро удалить цвет с изображения. И Gradient Maps, и команда Desaturate по сути являются решениями, выполняемыми одним щелчком мыши, поэтому давайте посмотрим, какое из них лучше подходит для преобразования изображения в черно-белое.

Начнем с команды Desaturate. На панели «Слои» изображение появляется на фоновом слое:

Панель слоев Photoshop.

Сделайте копию фонового слоя, перетащив его вниз на значок Новый слой :

Перетаскивание фонового слоя на значок нового слоя.

Затем дважды щелкните имя копии ( Фоновая копия ):

Двойной щелчок по имени Фоновая копия .

И переименуйте его Обесцвеченный . Нажмите Введите (Win) / Верните (Mac), чтобы принять его:

Переименование слоя Ненасыщенный .

Чтобы удалить цвет, перейдите в меню Изображение в строке меню, затем в Настройки :

Перейдите в Изображение > Настройки.

И выберите команду Desaturate :

Выбор обесцвечивания.

Photoshop мгновенно удаляет цвет с изображения, оставляя его черно-белым.

Но результат не очень впечатляет. Здесь нет темных теней или ярких бликов, чтобы придать ему тот высококонтрастный вид, который мы ожидаем от великолепного черно-белого изображения. Вместо этого он просто выглядит так, как есть; изображение без цвета:

Черно-белый результат с использованием команды Desaturate.

Как преобразовать изображение в черно-белое с помощью карты градиента

Итак, давайте сравним результат команды «Обесцветить» с тем, что мы получаем, используя карту градиента.

Я отключу слой Ненасыщенный , щелкнув его значок видимости :

Отключение слоя Обесцвеченный .

Шаг 1. Сброс цветов переднего плана и фона Photoshop

Перед добавлением карты градиента убедитесь, что на панели инструментов цвета переднего плана и фона установлены по умолчанию: черный для переднего плана и белый для фона:

Цвета переднего плана и фона.

Причина в том, что по умолчанию карты градиента используют градиент, основанный на наших текущих цветах переднего плана и фона. Поэтому, если у вас установлены разные цвета, щелкните над ними маленький значок сброса . Или нажмите букву D (по умолчанию) на клавиатуре:

Щелкните значок сброса.

Шаг 2. Добавьте корректирующий слой «Карта градиента»

Затем, чтобы добавить карту градиента, вернитесь на панель «Слои», щелкните значок «Новый заливочный или корректирующий слой» внизу:

Щелкните значок «Новый слой-заливка» или «Корректирующий слой».

И выберите корректирующий слой Gradient Map из списка:

Добавление корректирующего слоя карты градиента.

И мгновенно мы получаем гораздо более контрастное черно-белое изображение с более темными тенями, более яркими бликами и более общей детализацией:

Черно-белый результат с использованием карты градиента.

Сравнение результатов

Вот параллельное сравнение результатов команды «Обесцветить» (слева) и карты градиента (справа).

Легко заметить, насколько лучше выглядит черно-белая версия карты градиента, хотя на это ушло столько же времени. Чем выше контраст, тем эффектнее изображение: больше деталей на лице и волосах, а также более очевидные текстуры на свитере и на заднем плане:

Команда Desaturate (слева) и Gradient Map (справа).

Как карты градиента преобразовывают изображения в черно-белые

Так почему карты градиента так хороши для создания высококонтрастных черно-белых изображений? На самом деле есть две причины. И во-первых, из-за того, как работает карта градиента.

Я более подробно расскажу о картах градиента в другом уроке, где мы узнаем, как раскрашивать изображения с помощью карт градиента. Короче говоря, карта градиента берет исходные цвета вашего изображения и заменяет их цветами из градиента.

На панели свойств мы видим градиент, который использует карта градиента. И по умолчанию он основан на наших цветах переднего плана и фона, поэтому мы сбрасываем их на черный и белый:

Панель свойств Photoshop, показывающая градиент.

Карты градиента заменяют цвета в зависимости от их яркости. Так как мы используем градиент от черного к белому, самые темные цвета на изображении заменяются черным или темно-серым. Самые яркие цвета теперь белые или светло-серые. А цвета с их яркостью где-то посередине теперь являются оттенком серого из полутонов в градиенте:

Исходные цвета заменяются градиентными цветами в зависимости от их яркости.

Почему карты градиента создают высококонтрастные изображения?

Вот почему изображение было преобразовано в черно-белое, когда мы добавили карту градиента. Но почему черно-белое изображение имеет такой высокий контраст? Почему контраст с картой градиента не только выше, чем у ненасыщенной версии, но даже выше, чем у исходного изображения? Причина в том, что в редакторе градиентов есть опция.

Открытие редактора градиентов

Чтобы открыть редактор градиентов, щелкните градиент на панели свойств:

Щелкните градиент, чтобы открыть редактор градиентов.

Параметр «Гладкость»

А здесь, в редакторе градиентов, прямо над панелью предварительного просмотра градиента, есть параметр Smoothness . По умолчанию для Smoothness установлено значение 100 процентов . А это значит, что Photoshop пытается сгладить переходы между разными цветами или, в данном случае, разными оттенками серого в градиенте:

Параметр Smoothness в редакторе градиентов.

Как Smoothness влияет на контрастность

Но эта функция сглаживания также увеличивает контрастность градиента. Он усиливает разницу между темными и светлыми тонами, сдвигая более темные тона ближе к черному, а более светлые тона ближе к белому. И это то, что дает нам более контрастный вид с нашим черно-белым изображением.

Посмотрите, что произойдет с изображением, если мы уменьшим Smoothness до 0 процентов :

Снижение гладкости до 0 процентов.

Внезапно мы теряем высокую контрастность, и черно-белое изображение теперь больше похоже на результат команды Desaturate:

Уменьшение значения Smoothness снижает контрастность.

Но когда я снова увеличиваю Smoothness до 100 процентов, возвращается более высокая контрастность:

Увеличение значения Smoothness увеличивает контрастность.

Расширение и сжатие теней и бликов

Если вы обратите внимание на полосу предварительного просмотра градиента при увеличении и уменьшении значения Smoothness, вы действительно сможете увидеть, что происходит с градиентом. Обратите внимание, как далеко самые темные оттенки слева и самые яркие оттенки справа простираются внутрь по направлению к средним тонам с параметром Smoothness, установленным на 100 процентов:

Тени и блики расширяются с Гладкостью на 100 процентов.

Но когда вы уменьшаете значение Smoothness, самые темные и самые светлые оттенки отодвигаются к краям, что делает средние тона ярче. А при 0 процентах плавности мы получаем более естественный переход от черного к белому:

Тени и блики сокращаются с гладкостью на 0 процентов.

На данный момент я оставлю Smoothness на 0 процентов и нажму OK, чтобы закрыть редактор градиента.

А вот сравнение между ненасыщенной версией (слева) и картой градиента с гладкостью, установленной на 0 процентов (справа). Теперь, когда мы убрали преимущество карты градиента, понизив плавность, две версии выглядят более похожими, хотя карта градиента все еще выглядит немного лучше:

Без сглаживания карта градиента (справа) выглядит ближе к ненасыщенному изображению (слева).

Конечно, весь смысл использования карты градиента заключается в получении эффекта высокой контрастности. Итак, я снова открою Редактор градиентов и верну Сглаживание на 100 процентов. Затем я нажму OK, чтобы закрыть его. И вот мы вернулись к высококонтрастному черно-белому изображению:

Результат с гладкостью, сброшенной на 100 процентов.

Резюме

Итак, я просто хотел показать вам, почему карты градиента создают такие высококонтрастные черно-белые фотографии. Но чтобы использовать карту градиента, просто убедитесь, что ваши Цвета переднего плана и фона установлены по умолчанию. Нажмите D на клавиатуре, если это не так. Затем на панели «Слои» щелкните значок New Fill or Adjustment Layer , выберите Gradient Map , и все готово!

И вот оно! Но Gradient Maps может делать гораздо больше, чем преобразовывать изображения в черно-белые. Они также отлично подходят для добавления творческих цветовых эффектов к вашим изображениям, о которых вы можете узнать в моем учебнике «Цветокоррекция с помощью карт градиента».

Если вы нашли этот урок полезным, обязательно ознакомьтесь с другими моими уроками по фотоэффектам и редактированию фотографий. И не забывайте, что все мои уроки Photoshop теперь доступны для скачивания в формате PDF!

Получите все наши уроки Photoshop в формате PDF! Загрузите их сегодня!

Как преобразовать изображение в черно-белое в Python (PIL)

Учебники по Python

Holy Python поддерживается читателями. Когда вы покупаете по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию.

Содержание

Введение
Метод преобразования изображения
- L Цветовой режим
- LA Цветовой режим
- 1 Цветовой режим
902 52 Метод ImageEnhance.Color()
Манипуляции с пикселями вручную
Пример 1 : метод .convert
Пример 2: метод .Color
Пример 3: метод ручной обработки пикселей
Ресурсы
Сводка

Введение

Существует множество способов преобразования цветного изображения в черно-белое или изображение в градациях серого. В зависимости от вашего проекта один из этих методов может быть более подходящим, чем другие.

В этом руководстве по Python мы рассмотрим несколько методов получения черно-белых изображений с помощью программирования. Руководство включает информацию о библиотеке PIL, информацию о синтаксисе и основную информацию о цифровых изображениях, а также несколько примеров для демонстрации.

Мы собираемся показать вам, как быстро и практически получить изображения в градациях серого или черно-белые, используя модули Image и ImageEnhance библиотеки обработки изображений Python PIL (pillow).

Шаги первоначального черно-белого преобразования:

Давайте сначала импортируем библиотеки и модули Python, которые нам понадобятся.
Давайте также подготовим красочное изображение для работы над ним.

 из изображения импорта PIL, ImageEnhance
файл = "C://Пользователи/ABC/20.jpg"
img = Image.open(файл)
img.show ()

Это довольно богатое изображение, показывающее все диапазоны красного, зеленого и синего, а также некоторые нейтральные огни. Работать над ним будет весело.

.convert method : Преобразование цветовых режимов цифрового изображения

Этот метод может быть особенно полезен, если вы хотите получить действительно черно-белое изображение или изображение в градациях серого.

Все, что вам нужно сделать, это использовать метод .convert из модуля изображения.
Преобразуйте изображение в один из цветовых режимов, удобных для вашей задачи. Режимы изображения могут быть следующими для монохромного (ч/б и оттенки серого): L, LA, 1

Подробное объяснение ниже.

Цифровое изображение Ч/Б, цветовые режимы в градациях серого

L : Этот режим изображения имеет один канал, который может принимать любое значение от 0 до 255, представляющее белый, черный и все оттенки серого между ними. Это 8-битный режим изображения в градациях серого. L обозначает канал яркости.
LA : Представляет L с альфа-каналом прозрачности. Этот режим можно использовать для получения изображений в градациях серого с прозрачностью. И не забывайте, что только файлы изображений PNG и GIF поддерживают канал прозрачности.
1 : Этот режим изображения действительно черно-белый. Он имеет только один канал, который принимает только два значения, представляющих полностью белый или полностью черный цвет. Между ними нет серого.

Метод .Color()

.Цветовой режим из модуля ImageEnhance также можно использовать для создания изображения в градациях серого.

Все, что вам нужно сделать, это создать фильтр с помощью метода .Color и применить его к изображению с помощью метода .enhance() со значением фактора 0 в нем.

Манипуляция пикселями вручную

Существуют различные хэши изображений, которые можно использовать для преобразования цветных изображений в оттенки серого.

Таким образом, цветные изображения обычно используют формат RGB, что означает, что каждый пиксель представлен кортежем из трех значений (красный, зеленый и синий) в Python. С другой стороны, в режиме

L используется только одно значение от 0 до 255 для каждого пикселя (8 бит).

Итак, как нам получить одно значение из этих трех значений пикселей? Нам нужно какое-то усреднение.

Одним из стандартов, которые можно использовать, является Рекомендация 601 организации ITU-R (Сектор радиосвязи Международного союза электросвязи или ITU), которая также используется библиотекой подушек при преобразовании цветных изображений в оттенки серого. Формула выглядит примерно так:

ITU-R 601 7th Edition Construction of Luminance формула:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

Перебирая каждый пиксель, вы можете преобразовать 24-бит в 8-бит или 3 канала в 1 канал для каждого пикселя, используя приведенную выше формулу.

Вы можете прочитать оригинальную Рекомендацию МСЭ-R 601, 7-е издание.

В качестве альтернативы вы можете попробовать Rec. 709

L = R * 2125/10000 + G * 7154/10000 + B * 0721/10000

Вы можете прочитать исходную Рекомендацию МСЭ-R 709, 6-е издание.

Пример 1: Преобразование режима изображения в 1, L или LA

Это наиболее распространенный метод получения монохромных (черно-белых и/или оттенков серого) изображений. Давайте посмотрим несколько примеров.

 из изображения импорта PIL
файл = "C://Пользователи/ABC/20.jpg"
img = Image.open(файл)
img.convert("1")
img.show ()

Преобразование 1-битного черно-белого изображения (низкое разрешение)

Вам может показаться, что результат слишком грубый и бесполезный. Это верно. Причина в том, что если вы применяете режим «1», вы захотите применить его к изображению с высоким разрешением, чтобы черные и белые пиксели лучше смешивались.

Посмотрите на это изображение с более высоким разрешением (2400 x 1920), которое также преобразовано в режим «1», но результат стал намного более плавным.

Преобразование 1-битного черно-белого изображения (высокое разрешение)

А вот пример в градациях серого. В этом примере мы конвертируем изображение в режим «L».

 из изображения импорта PIL
файл = "C://Пользователи/ABC/20.jpg"
img = Image.open(файл)
img = img.convert("L")
img.show ()

Преобразование изображения в градациях серого (режим L)

Вы можете сказать, что результат стал более гладким благодаря точному заполнению каждого пикселя черными, белыми и серыми оттенками. Вы также можете использовать режим LA с прозрачностью для достижения того же результата со свободой альфа-канала для нужд прозрачности.

Но вы можете сохранить LA только в формате PNG или GIF, так как они работают с прозрачностью.

Пример 2: метод ImageEnhance.Color() для получения изображений в градациях серого

Вы также можете просто применить метод .Color() со значением 0, который отключит все цвета RGB и превратит изображение в градации серого.

Вот пример:

 из изображения импорта PIL
файл = "C://Пользователи/ABC/20jpg"
img = Image. open(файл)
фильтр = ImageEnhance.Color(img)
filter.enhance (0)
img.show ()

Преобразование изображения в градациях серого с использованием метода .Color() (режим RGB)

Результаты, полученные с помощью этого метода, будут визуально идентичны результатам преобразования изображения в режимы L или LA.

Однако с точки зрения размера и вычислений это может быть немного неэффективно.

Если мы сравним первый пиксель изображения «L» выше и изображения, к которому мы применили метод «Цвет», мы получим два разных результата на уровне пикселей: 13, 13, 13)

Итак, мы видим, что в предыдущем примере оттенки серого достигаются путем выравнивания значений каждого канала RGB, в то время как режим L работает только с одним каналом, который получает значения между 0-255 (8-бит ).

.Color метод вернет 24-битное изображение с глубиной цвета, поскольку используются три 8-битных канала.

Пример 3. Преобразование каждого цветного пикселя в пиксели в градациях серого вручную

Этот метод немного низкоуровневый, но иногда вы больше всего учитесь, когда выполняете действия на низком уровне.

Действия по манипулированию пикселями вручную для получения изображения в градациях серого из цветного изображения:

Мы откроем цветное изображение.
Мы будем получать данные каждого пикселя в виде кортежей, используя .getdata() метод.
Мы пройдемся по списку кортежей и усредним значение RGB (24 бита) каждого пикселя до одного значения яркости.
- Мы будем использовать стандартную формулу ITU-R 709 6-го издания, как описано выше.
- Мы создадим список новых 8-битных данных, который состоит из одного канала.
Мы создадим новое изображение с режимом «L» и размером точно с цветное изображение
Мы создадим новое изображение из этого списка пикселей, используя .putdata() method

Формула для весов будет следующей:

L = R * 2125/10000 + G * 7154/10000 + B * 0721/10000

 из PIL import Image, ImageEnhance
img = Image.open("Рабочий стол/11.jpg")
img_data = img. getdata()
лст=[]
для я в img_data:
    # lst.append(i[0]*0.299+i[1]*0.587+i[2]*0.114) ### Рек. 609-7 весов
    lst.append(i[0]*0,2125+i[1]*0,7174+i[2]*0,0721) ### Рек. 709-6 весов
new_img = Image.new("L", img.size)
new_img.putdata (список)
new_img.show()

Изображение в градациях серого, созданное с использованием Rec. 709 6-е издание МСЭ-R

Если вы сравните это изображение с преобразованием Pillow в режиме L, вы увидите небольшую разницу в плотности света вокруг лампы и неоновых букв на окне. Это связано с тем, что метод convert PIL использует Rec. стандарт 601-7.

Ресурсы

Если вы хотите увидеть больше интересного контента, касающегося обработки изображений в Python, вы можете ознакомиться с нашими более продвинутыми учебными пособиями Python PIL, а также основами работы с цифровыми изображениями ниже:

Резюме

В этом руководстве по Python мы подробно рассмотрели черно-белое преобразование и преобразование в оттенках серого. Именно мы использовали; Методы .convert() модуля Image и .Color модуля ImageEnhance. Мы также рассмотрели ряд связанных цветовых режимов изображения, таких как; 1-битное изображение, L-изображение и LA-изображение (L с альфа-каналом).

Мы рассмотрели такие концепции, как пиксели, цветовые режимы изображения, высокоуровневые методы преобразования оттенков серого, а также итерации на уровне пикселей для достижения тех же результатов.

Этот учебник может стать отличной практикой Python и информатики, поскольку он включает в себя изучение интересной нишевой области, такой как цифровая обработка изображений, а также использование библиотек Python.

Кроме того, ручной метод, описанный в этом руководстве, может быть отличной практикой для понимания цифровых изображений, пикселей, основных концепций Python (таких как циклы for, циклы while, итерации, списки, кортежи, переменные и т. д.) для университетов и других учебных заведений. , рабочее обучение и для новичков в Python.