Цветное изображение: Что такое цветное изображение?

Содержание

Что такое цветное изображение?

Цветное изображение — это изображение, отображаемое в цвете компьютерным устройством на подключенном или отдельном экране дисплея. В отличие от этого, черно-белые изображения и полутоновые изображения — это изображения, отображаемые только в черно-белых или серых тонах. Цветное изображение может существовать в различных форматах, которые определяют способ его представления и хранения. Для правильного отображения цветных изображений компьютеризированное устройство должно иметь или подключаться к устройству отображения, такому как монитор, которое способно отображать требуемые цвета. Изменения в формате файла и в устройстве, используемом для отображения изображения, могут привести к незначительным различиям в цвете изображения.

Цветные файлы изображений содержат информацию о цвете каждого из пикселей изображения. Способ хранения информации о цвете для каждого пикселя можно сравнить с координатами в трех или более измерениях.

Например, один из распространенных способов указания данного цвета включает указание значения «интенсивности» красного, зеленого и синего цветов в цветном изображении. Комбинация этих цветов может быть использована для генерации широкого спектра разных цветов, поэтому для указания точного цвета пикселя часто достаточно указать конкретную комбинацию этих трех цветов. Другая распространенная цветовая система на основе координат — это «HSL» или hue-saturation-lightness, в которой различные значения для оттенка, насыщенности и яркости используются для генерации необходимых цветов.

Качество различных форматов цветных изображений может существенно различаться в зависимости от размера, сжатия и множества других факторов. Определенное количество дискового пространства необходимо для хранения информации о цвете каждого пикселя. Таким образом, высококачественное цветное изображение обычно имеет большой размер файла, поскольку каждый пиксель содержит существенную информацию о цвете.

Небольшие изображения низкого качества достаточны для большинства целей, но они могут содержать небольшие неровности и недостатки, которые предполагают небольшой размер файла и ограниченное качество изображения.

Люди используют цветные изображения в самых разных условиях. Большинство компьютерных пользовательских интерфейсов отображаются в цвете и постоянно требуют генерации цветных изображений. Практически невозможно просматривать Интернет, не встречая где-нибудь цветное изображение, будь то в форме рекламы или реального веб-контента. Некоторые работы и исследовательские проекты включают разработку, обработку и изучение высококачественных цветных изображений. Такие изображения часто имеют очень большие размеры файлов, поскольку незначительные различия в расположении и плотности пикселей разных цветов могут быть весьма важными.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Двоичное изображение, изображение в оттенках серого, цветное изображение

____tz_zs

Двоичное изображение, согласно названию, есть только два значения: 0 и 1, 0 представляет черный, 1 представляет белый или 0 представляет фон, а 1 представляет передний план. Хранение относительно простое, и каждому пикселю требуется всего 1 бит для полного хранения информации. Если вы рассматриваете каждый пиксель как случайную переменную, то всего имеется N пикселей, тогда двоичное изображение имеет 2 N-го изменения мощности, в то время как 8-битные изображения в оттенках серого имеют 255 N-го изменения мощности, а 8 — трехканальное изображение RGB. Есть 255 * 255 * 255 N-ых вариаций мощности. Другими словами, двоичное изображение того же размера сохраняет меньше информации. Двоичное изображение, то есть каждый пиксель на изображении имеет только два возможных значения или уровня серого.Люди часто используют черно-белые, черно-белые и монохромные изображения для представления двоичных изображений. Чтобы

Серое изображение — это эволюционная версия двоичного изображения, это ухудшенная версия цветного изображения, то есть серое изображение сохраняет столько же информации, сколько цветное изображение, но больше, чем двоичное изображение, серое изображение содержит только один канал информации, а цветное изображение Изображение обычно содержит три канала информации. Под одним каналом понимается электромагнитная волна с одной длиной волны. Следовательно, изображения, полученные с помощью инфракрасного дистанционного зондирования, рентгеновской томографии и других одноканальных электромагнитных волн, являются изображениями в градациях серого, а изображения в оттенках серого легко понять на практике. Наличие таких свойств, как получение и передача, привело к очень богатым алгоритмам, основанным на развитии изображений в градациях серого.

Серое изображение - это изображение только с одним выбранным цветом на пиксель. Этот тип изображения обычно отображается в градациях серого от самого темного черного до самого яркого белого, хотя теоретически этот образец может быть любого цвета в разных оттенках, даже Это могут быть разные цвета с разной яркостью. Полутоновые изображения отличаются от черно-белых изображений. В области компьютерной графики черно-белые изображения имеют только два цвета: черный и белый; однако полутоновые изображения имеют много уровней глубины цвета между черным и белым.  Изображения в градациях серого часто получают путем измерения яркости каждого пикселя в одном электромагнитном спектре, таком как видимый свет. Изображения в оттенках серого, используемые для отображения, обычно сохраняются с нелинейной шкалой 8 бит на пиксель выборки, так что может быть 256 уровней серого. (Если используется 16 бит, имеется 65536 уровней). 

Для цветных изображений каждый пиксель обычно представлен тремя компонентами: красным (R), зеленым (G) и синим (B), с компонентами между (0, 255).

·

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
Оттенки серого и бинаризация цветных изображений
"""
from skimage import io
from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = io.imread("53788-106.jpg")  # (1080, 1920, 3)
io.imshow(img)
io.show()
print(img)
'''
[[[255 255 255]
  [255 255 255]
  [255 255 255]
  ..., 
  [217 224 234]
  [217 224 234]
  [217 224 234]]

  ..., 
 [[188 165 131]
  [195 175 140]
  [186 166 131]
  . .., 
  [163 138 108]
  [156 131 101]
  [153 128  98]]]
'''

 # Grayscale
img_gray = rgb2gray(img)  # (1080, 1920)
io.imshow(img_gray)
io.show()
print(img_gray)
'''
[[ 1.          1.          1.         ...,  0.87542549  0.87542549
   0.87542549]
 [ 1.          1.          1.         ...,  0.85973922  0.85973922
   0.85973922]
 [ 1.          1.          1.         ...,  0.86366078  0.86366078
   0.86366078]
 ..., 
 [ 0.64347137  0.6277851   0.71405961 ...,  0.66333137  0.67901765
   0.7103902 ]
 [ 0.57931961  0.62637843  0.70286039 ...,  0.6594098   0.62411569
   0.60450784]
 [ 0.65661216  0.6930451   0.65775098 ...,  0.55352745  0.52607647
   0.51431176]]
'''

 # Бинаризация
# rows, cols = img_gray.shape
# for i in range(rows):
#     for j in range(cols):
#         if (img_gray[i, j] <= 0.5):
#             img_gray[i, j] = 0
#         else:
#             img_gray[i, j] = 1

img_binary = np.where(img_gray >= 0.5, 1, 0)  # (1080, 1920)
print(img_binary)
'''
[[1 1 1 ..., 1 1 1]
 [1 1 1 .
.., 1 1 1] [1 1 1 ..., 1 1 1] ..., [1 1 1 ..., 1 1 1] [1 1 1 ..., 1 1 1] [1 1 1 ..., 1 1 1]] ''' io.imshow(img_binary) io.show() # plt.imshow(img_binary) # plt.show()

·


·


·

·

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs

 Отображение в оттенках серого
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

'''
img = Image.open('53788-106.jpg')
print(img)  # <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x16BECF00898>
img = np.array(img)
'''
img = plt.imread('53788-106.jpg')
print(img)
'''
[[[255 255 255]
  [255 255 255]
  [255 255 255]
  ..., 
  ..., 
  [163 138 108]
  [156 131 101]
  [153 128  98]]]
'''

 plt.figure (1) # Первая цифра

plt.imshow(img)
if img.ndim == 3:
    img = img[:, :, 0]
print(img)
'''
[[255 255 255 ..., 217 217 217]
 [255 255 255 ..., 213 213 213]
 [255 255 255 ..., 214 214 214]
 ..., 
 [181 177 199 ..., 191 195 203]
 [166 178 196 .
.., 190 181 176] [188 195 186 ..., 163 156 153]] ''' plt.figure (2) # Вторая цифра plt.subplot(221) plt.imshow (img) # В случае общего отображения отображается как тепловая карта plt.subplot(222) plt.imshow (img, cmap = 'gray') # Правильное представление изображения в оттенках серого 1 plt.subplot(223) plt.imshow (img, cmap = plt.cm.gray) # Правильное представление изображения в оттенках серого 2 plt.subplot(224) plt.imshow (img, cmap = plt.cm.gray_r) # черно-белый реверс plt.show()

·


·


·

https://www.zhihu.com/question/24453478

Перехват:

  • Когда мы идентифицируем объекты, наиболее критическим фактором является градиент (многие функции извлечения, SIFT, HOG и т. Д. По сути являются статистикой градиента). Градиент означает край, который является наиболее важной частью. Для вычисления градиента мы, естественно, используем его. К изображению в оттенках серого. Сам цвет очень чувствителен к таким факторам, как свет, а цвета похожих предметов претерпевают множество изменений.
    Поэтому сам цвет сложно передать ключевую информацию.
  • Большинство медицинских изображений RGB предоставляют мало информации (почти не содержат), поэтому изображения в градациях серого можно напрямую использовать для последующих расчетов. По этим вопросам это более важно для предварительной обработки изображений в градациях серого (конечно, после разработки CNN эти эффекты предварительной обработки также незначительны).
  • Информация о цвете теряется после перехода в градации серого. Многие алгоритмы на основе цвета не могут этого сделать, но многие простые алгоритмы распознавания не сильно зависят от цвета. В ручных функциях больше внимания уделяется информации о градиенте краев. После добавления информации о цвете надежность многих приложений в проекте снизится. После поседения размер матрицы уменьшается, скорость вычислений значительно повышается, а информация о градиенте все еще сохраняется.

Цветное изображение почти ночью – это очень заманчиво!

В рубрику «Видеонаблюдение (CCTV)» | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

«Общественно-технический» интерес к параметрам телекамер, а в особенности к их реальным значениям, в достаточной степени угас. Тем более что эти параметры в спецификациях пишутся очень смело. Самый главный интерес – это цена продукта. Вместе с тем, такая основополагающая характеристика, как чувствительность или минимальная освещенность, чрезвычайно важна для получения хотя бы какого-то изображения при недостаточной освещенности

Николай Чура
Технический консультант компании «Фирма «Видеоскан»

Особенно вопрос чувствительности видеокамер обострился при практически тотальном переходе на мегапиксельное наблюдение в цвете, которое реализуется исключительно на CMOS-сенсорах. Это обусловлено их принципиально меньшей исходной чувствительностью в сравнении с CCD.

Технологическое увеличение чувствительности

Безусловно, разработчики сенсоров не сидели все эти годы сложа руки. Сегодня приведенная к единице площади чувствительность CMOS-матриц Exmor R SONY с задней засветкой (Back-Illuminated Technology) и ее клонов от других производителей почти сравнялась с CCD самых совершенных технологий. Но с учетом значительно меньшей площади единичного элемента мегапиксельной матрицы (пикселя) минимальная освещенность для камеры получается все равно довольно большой.

К сожалению, подобные сенсоры не применяются в матрицах для камер видеонаблюдения. Пока они широко используются исключительно в мобильных устройствах (смартфоны и айфоны). Есть сообщения об их использовании в практически эксклюзивных IP-камерах формата 4К.

Расширение спектрального диапазона чувствительности

Весьма популярный сейчас метод повышения чувствительности расширением спектрального диапазона принимаемого излучения обычно приводит к серьезным цветовым искажениям в цветном режиме. Например, все синтетические материалы, особенно темных тонов, заметно голубеют, а природная зелень растительности приобретает серый оттенок. Трудно представить, как поведет себя тот или иной краситель. Ведь не создано пока каких-либо таблиц цветовых искажений.

Предположим, уже можно забыть о лампах накаливания и даже галогенных осветителях, богатых ИК-излучением. Но даже если ориентироваться на современные источники искусственного освещения (газосветные и LED-осветители), практически лишенные ИК-составляющей, нельзя забывать о солнечном свете, особенно при низком солнце, утром и вечером.

Несмотря на все вышеперечисленное, камеры цветного изображения с ИК-чувствительностью встречаются и вообще имеют право на существование. Это объясняется большим контрастом любого цветного изображения по сравнению с черно-белым. Даже если это изображение с искаженной цветопередачей. И понятно, почему.


По кривой видности глаза самые яркие цвета – это желто-зеленые, а темные – красные и синие, причем практически одинаковые по яркости в черно-белом варианте. Но в цвете красный и синий имеют очень высокий контраст. На рис. 1 приведено ночное изображение с подобной камеры.

Накопление по времени и шумоподавление

Самым распространенным и отработанным методом получения цветного изображения при малой освещенности является накопление по времени, или так называемый медленный затвор. Подобная технология давно применялась в специальном телевидении, например при астрономических наблюдениях. Вместе с тем, этот замечательный метод малопригоден для видеонаблюдения с его динамичными объектами.

Большое усиление (глубокая АРУ) с одновременным шумоподавлением также в состоянии несколько увеличить яркость и контраст изображения при малой освещенности. Но надо отдавать себе отчет в том, что любое шумоподавление всегда снижает разрешение, поскольку является как бы динамическим ограничением полосы приемника или фрагментарным накоплением.

Накопление по площади матрицы

Довольно редко пока применяется технология Binning, то есть увеличение площади единичного элемента разрешения за счет суммирования соседних пикселей одновременно по строкам и кадрам. Такая технология была предложена в видеонаблюдении известной питерской компанией еще в конце 1990-х гг. Тогда еще все наблюдение было черно-белым, но эти камеры демонстрировали результаты не хуже лучших образцов спецтехники с электронными усилителями света (ЭОП). Правда, в них после максимального накопления по площади (Binning) подключалось и накопление по времени (DSS). Естественно, все упомянутые методы вынужденно снижают разрешение камеры. Другими словами – «природа за все требует оплаты». При этом необходимо отметить, что при уменьшении освещенности уменьшаются яркость и контраст изображения, растет уровень шума, что и так снижает эффективное разрешение изображения. Да и человек в сумерках цвета и детали не различает.

Маскирующая терминология

Сейчас на нашем уже подлинно потребительском рынке все производители и поставщики маскируют функции своих камер условными единицами и красивыми словами. Еще в середине 1990-х гг. для камеры указывалась чувствительность для разных значений глубины АРУ в дБ, а ее регулировка градуировалась в этих же единицах. Сейчас все параметры устанавливаются через экранное меню в условных единицах до 5, 10 или 20. Как ни странно, в реальных единицах пока устанавливается электронный затвор, включая накопление и гамма-коррекцию. Любопытно, что данные о чувствительности с накоплением и без него почему-то никогда не соответствуют кратности накопления, а превышают ее в 10 раз и более. Хотя увеличение сигнала в первом приближении равно кратности накопления и по крайней мере не может его превышать.

Так вот, технологии увеличения чувствительности – как ранее для аналоговых камер на CCD, так и теперь для мегапиксельных на CMOS-сенсорах – в наши времена называются различными красивыми именами. Например, «Звездный свет», «Темный воин» и т.д. Однако это не дает никакой информации о принципе действия этой технологии и не позволяет даже предположить, что будет происходить с изображением динамичного, но слабо освещенного объекта. Иногда за этим скрывается хорошо известное и уже типовое накопление по времени. В более серьезных и дорогих брендах упоминаются «сверхчувствительные» сенсоры и «мощные» процессоры, выполняющие «специальную» обработку. Но, к сожалению, чувствительность сенсоров известна, а их производителей не так много. Относительно обработки также предложить принципиально нечего, кроме накопления по времени экспозиции и площади пикселя сенсора. Все алгоритмы шумоподавления в конечном итоге являются в том числе алгоритмами накопления, что хорошо видно по снижению статического и динамического разрешения изображения. Единственно, что возможно для серьезных брендов, – это отбор по шуму сенсоров и переход на более высокую битность обработки для некоторого снижения шума.

Еще одна технология с красивым названием

Итак, наряду с уже известными технологиями повышения чувствительности камер с CMOS-сенсорами появилась еще одна с красивым названием Dark Hunter («Ночной охотник»). Эта технология применяется, во всяком случае пока, только для IP-камер. Это не совсем понятно, ведь камеры аналогового HD также нуждаются в высокой чувствительности для работы в неблагоприятных условиях малой освещенности. Очевидно, как и в предыдущих разработках, совершенно не ясно, как это работает. Показательно, что первые варианты камер Dark Hunter имели только цветное изображение и практически не были чувствительны к ИК-излучению. Другими словами, увеличение чувствительности нельзя было отнести к расширению спектра принимаемого излучения. Накопление по времени также себя не выдавало на динамичных объектах. По изображению видна работа цифрового шумопонижения, которую зачастую трудно отличить от незначительного накопления по времени. Несколько большая яркость кадра, в сравнении с типовой мегапиксельной IP-камерой, говорит о некотором увеличении уровня черного. Это дополнительно улучшает распознаваемость при малой освещенности. На рис. 2 приведены сравнительные кадры типовой IP-CMOS-камеры и CMOS-камеры Dark Hunter, снятые в закрытом помещении. Освещение в нем обеспечивается светодиодами с регулируемым током, а поэтому лишено ИК-составляющей.


Правый кадр практически черный, только слегка проблескивают фрагменты куклы и автомобиля. На рис. 3 приведена аналогичная композиция из двух камер, только в наружных условиях (Южная Корея).


К сожалению, наши корейские коллеги не совсем удачно выбрали сцену наблюдения. Дальние яркие источники света сильно мешают наблюдению ближней зоны и демонстрируют скорее динамический диапазон камеры, нежели ее высокую чувствительность.

Разновидности Dark Hunter

Последние модели камер с технологией Dark Hunter выполняются в двух вариантах. Бюджетный вариант имеет постоянную ИК-чувствительность и возможность работать с ИК-подсветкой. В меню камеры может быть установлен исключительно цветной режим. В этом случае мы имеем высокочувствительную камеру цветного изображения, правда, с некоторыми цветовыми искажениями в случае использования осветителей, содержащих ИК-составляющую. Это уже уходящие в прошлое галогенные и лампы накаливания и другие тепловые источники. Более совершенные модели снабжаются подвижным срезающим ИК-фильтром. Эта технология TDN (ICR) обеспечивает неискаженное цветное изображение и высокую чувствительность в черно-белом режиме или, соответственно, большую дальность наблюдения при ИК-подсветке. Казалось бы, мы получаем типовую камеру «День/ночь», и где тут «цветное наблюдение ночью»? Но надо не забывать, что речь идет о мегапиксельной CMOS-камере, а не об аналоговом варианте на CCD Exview HADII с очень высокой чувствительностью. В данном случае технология Dark Hunter обеспечивает близкие характеристики при малой освещенности, но при мегапиксельном изображении FullHD (1080р) с прогрессивной разверткой. В моделях с разрешением HD (720р) этот эффект еще более заметен в силу большего размера пикселя. Ведь форматы матриц используются одинаковые – 1/3″.

Новый вариант «Темных суперменов»

Зарубежные производители не стоят на месте. И вот уже есть более совершенная реинкарнация технологии, где «Темный охотник» преобразовался в «Ультратемного рыцаря» (Ultra Dark Knight). Ну что ж, это тоже красиво! На этот раз используется матрица с большим форматом – целых 2/3″. Что, естественно, привело к дальнейшему увеличению чувствительности и росту динамического диапазона. Хотя и цена за изделие также существенно выросла, поэтому маловероятно, что эти модели будут востребованы нашим рынком в сложившихся экономических условиях. К тому же минимальная освещенность в 0,0005 лк «смело нарисована» у многих значительно более дешевых CMOS-видеокамер.

Опубликовано: Журнал «Системы безопасности» #6, 2015
Посещений: 5737

  Автор


Чура Н.И.Технический консультант ООО «Система СБ» и ООО «Микровидео /Группа».

Всего статей:  57

В рубрику «Видеонаблюдение (CCTV)» | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

iPanel 2 (Metal) Видеопанель вызывная цветное изображение

 

Вызывная панель с цветным модулем видеокамеры высокого разрешения.  

Особенности:

  • Материал лицевой панели: акрил, цвет белый или черный
  • Разрешение матрицы 800 ТВЛ
  • Высококачественный звук
  • Расширенный угол обзора 110 град.
  • Рабочая температура -30С…+50С
  • Класс защиты IP66
  • Стандартная, четырех проводная схема подключения. 

Совместима с наиболее распространенными марками домофонов. 

 

Разрешение матрицы 800 ТВЛ
Подключение 4 провода
Система цветности PAL
Подсветка Белая, светодиодная, адаптивная
Угол обзора по горизонт. 110 град.
Материал корпуса Алюминий
Тип установки Накладная (уголок 30 град. в комплекте)
Реле замка Есть, коммутируемое напряжение / ток: 12В/5А
Питание DC 10-15В (Питание от монитора)
Потребляемая мощность не более 2,5Вт
Рабочая температура от -30 до +50С
Класс защиты IP66
Габариты 48 x 133 x 16,5 мм

 

8.

30. Обесцвечивание 8.30. Обесцвечивание

8.30. Обесцвечивание

С помощью команды можно преобразовать каждый цвет активного слоя в соответствующий оттенок серого. Это отличается от преобразования в режим оттенков серого в двух аспектах: во-первых, операция проводится только с активным слоем, и во-вторых, цвета слоя по-прежнему имеют режим RGB с тремя составляющими, где R=G=B, что даёт серый цвет. Это означает, что в этом слое, или на отдельных его участках можно рисовать не серыми цветами.

Примечание

Эту команду можно применять только для слоёв изображений в режиме RGB. Для изображений в оттенках серого или индексированных никакого эффекта не получится.

8.
30.1. Активация команды

Эту команду можно найти в меню → →

8.30.2. Параметры

Рисунок 16.204. Диалог параметров «Обесцвечивание»

Режим Для преобразования цветных изображений в чёрно-белые доступно пять параметров:

Светимость

Оттенки серого будут рассчитываться с помощью линеаризованного sRGB, например

Светимость = (0.22 × R) + (0.72 × G) + (0.06 × B)

Яркость (luma)

Оттенки серого будут рассчитываться с помощью нелинеаризованного sRGB

Luma = (0. 22 × R) + (0.72 × G) + (0.06 × B)

Светлота (HSL)

Оттенки серого будут рассчитываться следующим образом:

Светлота (HSL)) = ½× (max(R,G,B) + min(R,G,B))

Среднее (интенсивность HSI)

Оттенки серого будут рассчитываться следующим образом:

Среднее (интенсивность HSI) = (R + G + B) ÷ 3

Значение (HSV)

Оттенки серого будут рассчитываться следующим образом:

Значение (HSV) = max(R,G,B)

Рисунок 16. 205. Использование пяти способов для преобразования двух изображений с очень отличающимися цветами в чёрно-белые


8.30.3. Сравнение результатов применения различных параметров при преобразовании цветных изображений в чёрно-белые:
  1. Степень и направление, в которых различные способы преобразования цветных изображений в чёрно-белые отклоняются от прямолинейного преобразования «Светимость», зависят от:

    • От выбранного способа преобразования

    • От цветового пространства RGB, в котором выполняется преобразование

    • От того, насколько насыщены цвета в исходном изображении, при этом более насыщенные начальные цвета (как, например, красная сфера и ярко-жёлтый подсолнух) дают бòльшее отклонение от простого преобразования «Светимость».

    • Также влияют тона различных насыщенных цветов (жёлтые против красных, например) изображения.

    • Представляя собой максимальные значения канала RGB для каждого пикселя, преобразование значений HSV в чёрно-белые всегда будут давать результат более светлый, чем исходное цветное изображение, а также светлее, чем результаты любых других способов преобразования в чёрно-белый режим.

  2. Сравнение красной сферы с жёлтым подсолнухом:

    • В случае красной сферы «Светлота (HSL)» даёт результат, очень похожий на «Светимость», а Luma даёт гораздо более тёмное преобразование.

    • В случае подсолнуха «Luma» даёт результат, очень похожий на «Светимость», а «Светлота (HSL)» даёт гораздо более тёмное преобразование.

    • Обратите внимание, что менее насыщенные части каждого изображения выглядят более или менее одинаково, вне зависимости от используемого способа преобразования цветов в чёрно-белый режим.

8.30.4. Подробности о пяти способах преобразования цветных изображений в чёрно-белые:
  1. Больше сведений о «Светимости»:

    • «Светимость» — единственный физически значимый способ преобразовать цветное изображение в чёрно-белое, поскольку итоговое чёрно-белое изображение имеет ту же самую относительную светимость (отражает тот же самый процент света от различных оттенков серого), что и цвета в исходном цветном изображении.

    • Светимость нужно рассчитывать с помощью значений линеаризованного RGB.

    • Мы говорим «светимость» просто для удобства, на самом деле имеется в виду «относительная светимость». Подробности смотрите по ссылке Relative Luminance и CIE 1931 [XYZ] color space (Англ.).

    • В GIMP 2.10 для преобразования «Светимость» используются жёстко заданные значения sRGB. В «будущем GIMP» будут поддерживаться корректные преобразования для изображений в других цветовых пространствах.

  2. Больше сведений о «Luma»:

    • «Luma» — это то, что получается при использовании формулы «Светимости» для значений RGB, которые не были корректно линеаризованы. «Luma» соответствует способу «Яркость», который использовался в GIMP 2.8.

    • По сравнению с GIMP 2.8, в GIMP линейки 2.10 параметр «Luma» использует немного другие множители. В отличие от множителей в GIMP 2.8, множители в GIMP 2.10 были корректно адаптированы по Брэдфорду с использования источника освещения D65 на использование D50, что является требованием в приложениях-редакторах на базе профиля ICC (по крайней мере до того момента, когда будет выпущена следующая версия спецификаций Международного консорциума по цвету и станет понятно, что делать в условиях новой свободы в работе с точками опорного белого с использованием других источников света вместо D50).

    • В GIMP 2.10 для преобразования «Luma» используются жёстко заданные значения sRGB. В «будущем GIMP» будут поддерживаться корректные преобразования для изображений в других цветовых пространствах.

  3. Больше сведений о «светлоте», «среднем» и «значении»:

    В способах преобразования цветных изображений в чёрно-белые «Светлота (HSL)», «Среднее (интенсивность HSI)» и «Значение (HSV)» используются модели цветовых пространств, созданные для быстрой обработки на бытовых персональных компьютерах в 1990 годах. Подробности смотрите по ссылке HSL and HSV (Англ.), обратите особое внимание на раздел Disadvantages (Англ.).

  4. В случае, если вы удивляетесь, почему среди способов преобразования изображений RGB в чёрно-беые отсутствует светлота LAB, то дело в том, что корректно рассчитанное преобразование RGB в светлоту LAB и затем обратно в RGB даёт точно такой же результат, что и преобразование «Светимость». Вот почему:

    • В цветовом пространстве XYZ буква Y означает светимость. Поэтому, если преобразовать цветное изображение RGB в XYZ, то «Y» имеет то же самое число, что и значения R=G=B, получаемые при расчёте светимости RGB.

    • LAB — это перцептивно унифицированное преобразование XYZ. Если выполнить преобразование RGB в XYZ и затем в LAB, выставить значение A=B=0.0 (или 0,5 для тех редакторов, где срединная точка осей A и B имеет значение 0.5, а не 0,0) и затем преобразовать обратно в XYZ, то значения X и Z изменятся, а значение Y — нет.

    Руководства, согласно которым во время преобразования изображения RGB в чёрно-белое с использованием «Светлоты LAB» получается что-то другое, а не относительная светимость, к сожалению, опираются на некоторые математические ошибки в процессе преобразования.

Изображение фотографическое цветное, образование — Справочник химика 21

    Процесс цветного проявления состоит из двух стадий а) обычного для черно-белого проявления (см. Проявление фотографическое) окислительно-восстано-вительного процесса, в результате к-рого галогенид серебра по месту нахождения скрытого фотографич. изображения восстанавливается проявляющим веществом в атомное серебро с образованием первичного продукта окисления проявляющего вещества — хинон-дипмина б) одновременного образования совместно с серебряным изображением изображения из красителя, к-рое м. б. описано след, образом  [c.386]
    Для улучшения резкости и цветопередачи изображения в цветных негативных фотографических материалах применяют так называемые ОШ-компоненты, т. е. компоненты, отщепляющие в процессе цветного проявления ингибитор этого процесса (ИП). Ингибитор начинает Действовать в светочувствительном слое при проявлении изображения одновременно с образованием красителя. [c.160]

    Обычно тонированию (или, как его иногда называют, вирированию) подвергаются позитивные изображения, чаше отпечатки на бумажной основе. В литературе по фотографии нет пока достаточно четкого разделения процессов усиления и тонирования. Например, процесс образования железистосинеродистой соли меди u2 Ре(СЫ)б], придающей изображению теплый оттенок, рассматривается в одних работах как усиление, а в других как тонирование. То же самое относится и к процессу с использованием уранилнитрата, позволяющему получить (UO2) [Fe( N)е] красного или коричневого цвета. В данном разделе мы будем исходить из того, что цель процесса тонирования — добиться определенного художественного эффекта при обработке фотографических изображений, а не изменить их сенситометрические показатели. Существуют четыре основные группы методов тонирования черно-белых фотографических изображений замещение серебря ного изображения окрашенным соединением серебра или другого металла, осаждение на серебряном изображении некоторых органических красителей, цветное проявление с диффундирующими компонентами, метод, основанный на разбавлении проявителя. [c.94]

    Для удаления из фотографического слоя металлического серебра, образованного в процессе цветного проявления, используются отбеливающие растворы. По своей химической сущности процессы, протекающие в этих растворах, аналогичны ослаблению черно-белых изображений. В обоих случаях происходит окисление металлического серебра и его последующее растворение с помощью комплексообразующих соединений (см. раздел 5.5). Имеется два основных метода отбеливания серебра в цветных фотоматериалах. Первый включает окисление серебряного изображения феррицианидом калия и растворение образующегося иона kg+ тиосульфатом натрия. Например, цветные позитивные пленки (ЦП-8Р, ЦП-10) после цветного проявления и фиксирования в кислом растворе обрабатывают в отбеливающем и втором фиксирующем растворах. Ниже приводятся рецепты этих растворов  [c.105]


    При экспонировании цветного фотоматериала во всех трех его слоях возникает скрытое фотографическое изображение, природа и механизм образования которого такие же, как в черно-белой фотографии. Отличие заключается в том, что в каждом слое образуется скрытое изображение только той части объекта съемки, которая отражает или излучает свет, соответствующий спектральной чувствительности этого эмульсионного слоя.[c.58]

    Получение фотографического изображения основано на образовании поглощающего свет вещества. В зависимости от применяемого способа фотографирования таким веществом может быть восстановленное металлическое серебро, краситель (органический — в диазотипном процессе 1или неорганический — в ферропруссидном), серебро и красители — в комбинированном серебряно-цветном процессе. Во всех перечисленных случаях получение изображения не связано с изменением физико-химических свойств носителя — желатины в галогенсеребряном слое йли полимерного подслоя в диазотипном материале. [c.170]

    Минск и Кеньон [29] использовали множество редокс-полимеров на основе гидрохинона в качестве недиффундирующих восстанавливающих агентов для фотографических цветных эмульсий. Хорошо известным процессом для цветообразования является сочетание хромогенов и аминоароматических фотопроявителей. Хромогены могут составлять часть проявляющего раствора, быть включены в эмульсионные слои пленки или в водопроницаемую среду, которая нерастворима в носителе для светочувствительной, соли. Одна1 о в этих процессах обычной проблемой является образование расплывчатых изображений или пятен. [c.235]

    Цветная фотография развивалась на базе чернобелой. Многие глубинные процессы и явления — свойства галогенидов серебра, природа светочувствительности, механизм образования скрытого изображения и т. п.— являются общими для них. Эти процессы достаточно подробно рассмотрены в выпущенной в 1983 и переизданной в 1987 году издательством Химия популярной книге А. Л. Картужанского и Л. В. Крас-ного-Адмони Химия и физика фотографических процессов , знакомящей читателя с теоретическими основами важнейших стадий получения черно-белого фотографического изображения. О цветной фотографии там даны лишь общие представления. [c.3]

    Наиболее широко распространенная форма фотографического процесса (как для черно-белой, так и для цветной фотографии) основана на использовании галогенида серебра в качестве фоточувствительного материала. Принципы такого процесса будут объяснены в следующем разделе. Однако в качестве введения к последующим нескольким разделам мы рассмотрим несколько нетрадиционных систем, чтобы проиллюстрировать некоторые общие свойства, изложенные в последнем абзаце. Побуждения к использованию систем без галогенидов серебра связаны с нехваткой и высокой стоимостью соединений серебра, беспрерывно увеличивающейся потребностью в сухом процессе и желаемостью прямого и быстрого доступа к записанной информации. Кроме того, фотография на основе галогенидов серебра зависит от образования серебряных частиц, поэтому конечное разрушение ограничивается величиной размера зерен. Некоторые нетрадиционные системы дают изображение, изменяя отдельные молекулы так, что потенциальное разрушение оказывается существенно выше, хотя это достигается обычно за счет значительно сниженной чувствительности к свету. [c.244]

    По способу воспроизведения цветного изображения различают гл. обр. негативно-позитивные и позитивные (с обращением) процессы. При негативно-позитивном процессе превращение скрытого изображения в видимое на первой стадии осуществляется под действием спец. проявителей для Ф. ц. (т. наз. цветных проявителей), к-рые не только превращают AgHal в металлич. Ag, но и вместе с цветообразующими компонентами эмульсионных слоев участвуют в образовании изображения из орг. красителей (см. Проявление фотографического изображения). В верх, слое получается изображение из желтого красителя, в среднем — из пурпурного, в нижнем из голубого, т. е. цвет частичных изображений является дополнительным к цвету лучей при экспонировании (субтрактивный способ цветовоспроизведения, или гидротипия). Красители осаждаются на тех участках эмульсионного слоя, на к-рых есть металлич. серебро поэтому полученное цветное изображение оказывается совмещенным с серебряным черно-белым. Позитивное изображение получают печатанием негатива на многослойной цветной фотобумаге при этом все цвета на позитиве воспроизводятся такими же, как у фотофафируемого объекта. [c.166]

    До сих пор мы рассматривали лишь фотографические процессы, которые дают черно-белое изображение, состоящее из частиц восстановленного серебра. В настоящее время, однако, очень, важную роль играют цветные процессы, так как цветная фотография имеет более широкое распространение, чем чернобелая. Все галогенсеребряные цветные процессы используют те же основные элементы, что и описанные выше черно-белые процессы. Однако наряду с ними здесь применяется ряд новых органических соединений. Эти соединения участвуют в образовании цветного изображения, после чего серебряное изображение разрушают (например, с помощью отбеливания) или каким-либо образом отбрасывают его (например, оставляя ею на негативе, как это делают в процессе Полаколор ), [c.651]


    С помощью адсорбции некоторых красителей на кристаллах AgX можно сенсибилизировать фотографическую систему к различным участкам спектра и регистрировать излучение в соответствии с его составом и интенсивностью. Галогенсеребряный процесс позволяет создавать цветное изображение, которое возникает при проявлении в результате окислительно-восстановительных реакций органических компонент и образования красителей чернобелая и цветная фотография различаются между собой не природой элементарных фотохимических процессов, а составом фотографических эмульсионных слоев и условиями их обработки.[c.52]

    Иногда стабилизирующие ванны содержат буферную смесь, которая обеспечивает в фотографическом слое уровень pH, оптимальный с точки зрения хранения цветных изображений. Для связывания металлов, способных катализировать образование цветной вуали при хранении, в стабилизирующий раствор может вводиться комплексообразующее вещество (например, трилон Б). Ниже приводится пример стабилизирующего раствора, содержа-1цего буферную смесь и комплексообразующее вещество  [c.107]

    ХИМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ КРАСИТЕЛЕЙ ФОТОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ г.2Л. ЦВЕТНЫВ ПРОЯВЛЯЮЩИЕ ВЕЩЕСТВА [c.62]


Как получается цветное изображение RGB Часть 3

Сокращение RGB — лишь одно из немногих терминологических обозначений, связанных с понятием цвета и часто встречающихся литературе по цифровой фотографии. Другие рас­пространенные сокращения и термины поясняются ниже, чтобы они не поставили вас в ту­пик, когда вы их встретите.

RGB. Как упоминалось выше, это сокращение означает основные цвета: красный, зеленый и синий. Эти сокращением обозначается цветовая модель, т.е. метод определения цветов в цифровых изображениях и любых устройствах, пропускающих или фильтрующих свет. На рисунке показано, каким образом при смешении красного, зеленого и синего света максималь­ной силы образуется белый, голубой, желтый и пурпурный цвет.

 

Знатоки в области редактирования изображений очень часто пользуются термином цветовое пространство, обсуждая цветовую модель.

Цветовая модель RGB, основанная на смешении красного, зеленого и синего света.

Цветовая модель CMY, основанная на смешении голубой, пурпурной и желтой красок при печати.

■ CMY/CMYK. Если в устройствах, реагирующих на свет, изображения фор­мируются в результате смешения красного, зеленого и синего света, то в печатающих устройствах отдельные цвета изображения образуются путем смешения красок, наносимых на бумагу. Но вместо красного, зеленого и синего в качестве основных при печати используются голубой, пурпурный и желтый цвета, как показано на рисунке. Такая цветовая модель называется CMY по названию этих ос­новных цветов.

Но поскольку краски не бывают идеально чистого цвета, то при смешении голу­бой, пурпурной и желтой красок подлинно черный цвет не получается. Поэтому в большинстве печатающих устройств (от фотопринтеров до типографских пе­чатных машин) к голубой, пурпурной и желтой краскам подмешивается черная краска. Такая цветовая модель называется CMYK, где CMY означает голубой, пурпурный и желтый цвет, а К — черный цвет, поскольку в полиграфии пе­чатная форма для черной краски обозначается как форма для основной краски (Key plate). Для печати четырьмя красками на типографской печатной машине цветные изображения обычно требуется предварительно преобразовать из цветового пространства RGB в цветовое пространство CMYK.

Следует иметь в виду, что цвета, наблюдаемые в модели RGB на рисунке, и цвета, представленные в модели CMY на рисунке, оказываются одинако­выми, но в действительности цвета RGB получаются намного более живы­ми и яркими. Цветовая диаграмма RGB из рисунка, приведенная на цветной вклейке, была преобразована в цветовое пространство CMYK перед печа­тью, поскольку при печати практически невозможно воспроизвести самые яркие оттенки изображения RGB. Именно по этой причине цвета, наблю­даемые на экране монитора, никогда не совпадают с цветами на фотографи­ческих отпечатках.

■ sRGB. Разновидностью цветовой модели RGB является модель sRGB, обла­дающая более узкой цветовой гаммой — диапазоном цветов, чем модель RGB. Одной из причин для разработки такой цветовой модели была потребность в более точном согласовании цветов изображений на экране монитора и отпечатках. RGB-устройства способны воспроизводить больше цветов, чем CMYK-устройства, печатающие красками, а благодаря ограничению диапазо­на доступных цветов RGB отпечаток оказывается в большей степени похожим на цветное изображение, выводимое на экран. Кроме того, цветовая модель sRGB призвана установить определенные нормы для цветов на экране, что­бы изображения, публикуемые на веб-страницах, выглядели одинаково на мониторах всех, кто просматривает эти страницы. В действительности бук­ва s в сокращении sRGB означает стандарт. В настоящее время цветовая модель sRGB применяется в большинстве цифровых фотокамер.

■ Adobe RGB. Многие из тех, кто очень педантично относится к формирова­нию цифровых изображений, не любят ограничивать доступные им палитры цветов более узкой цветовой гаммой модели sRGB. По этой причине в неко­торых цифровых фотокамерах, особенно высокого класса, предоставляется возможность фиксировать изображения в цветовом пространстве модели Adobe RGB. Эта цветовая модель разработана компанией Adobe Systems и содержит более широкий диапазон цветов, чем модель sRGB. На рисунке иллюстрируются отличия в цветовых гаммах обеих моделей. Следует заметить, что ни одна из них не способна воспроизводить все цвета, которые воспринимает глаз человека.

Цветовая гамма модели Adobe RGB содержит больше цветов, чем в модели sRGB.

Потенциальный недостаток цветовой модели Adobe RGB заключается в том, что некоторые цвета из ее цветовой гаммы не могут быть воспроизведены при печати. Если печатающему устройству встретится цвет, который оно не в состоянии воспроизвести (он называется цветом вне доступной цветовой гаммы), то оно заменяет его ближайшим доступным цветом.

В то же время из цветовой модели sRGB исключены цвета, которые не мо­гут быть напечатаны. Поэтому если вам очень важно зафиксировать изо­бражение в самом широком цветовом диапазоне для более точного согласо­вания цветов при печати, выберите модель Adobe RGB. Но если вы решите остановить свой выбор на цветовой модели Adobe RGB, то выясните снача­ла в руководстве по своему печатающему устройству и программе обработ­ки фотографий, как работать с данной моделью во время правки, просмотра и печати изображений. Ведь некоторые программы более низкого уровня неспособны учитывать разные цветовые модели и просто преобразуют изо­бражение в цветовое пространство модели sRGB при открытии его файла. Для работы с разными цветовыми моделями требуются программы, под­держивающие управление цветом. Иными словами, исследовать особенно­сти цветовой модели Adobe RGB вам следует лишь после того, как вы нако­пите некоторый опыт в цифровой фотографии.

Следует также иметь в виду, что трудности согласования цветов изображе­ний, выводимых на экран и печать, могут возникнуть независимо от выбора цветовой модели (sRGB или Adobe RGB), поскольку эти затруднения связа­ны не только с цветовыми моделями, но и со многими другими вопросами.

Также читайте:

< Предыдущая   Следующая >

Индивидуальная отделка и исполнение в Чикаго

Оборудование и персонал нашего упаковочного предприятия площадью 40 000 квадратных футов знают кое-что об отделке и реализации. Мы упаковываем тысячи заказов каждую неделю и делаем это уже более 30 лет. Такой опыт и технические знания имеют решающее значение для нас и наших клиентов. Мы знаем, что можем брать и реализовывать проекты любого масштаба без сбоев и оправданий. Они знают, что могут положиться на нас в своевременном выполнении своих обещаний и создании графических решений, которые помогут им достичь своих целей.Благодаря нашему пространству, нашему оборудованию и нашему опыту наши клиенты знают, что они могут доверить нам усовершенствование и упрощение индивидуальной упаковки и сделать все это по ценам, которые заставят бухгалтера улыбнуться.

Наше оборудование, опыт и знания позволяют нам предлагать нашим клиентам широкий спектр различных видов отделки, включая следующие:

  • Различные типы складывания
  • Ламинирование
  • Крепление
  • Сверление
  • Перфорация
  • Подсчет очков
  • Резка
  • Сшивание
  • Сшивание
  • Нумерация
  • Различные типы прохождения поворотов
  • Сортировка
  • Высечка
  • Обрезка
  • Термоусадочная пленка
  • Много других отделочных услуг

Вся эта кропотливая работа и внимание к деталям приносят мало пользы, если проект не выполняется вовремя и не там, где он должен быть. Именно поэтому мы усердно относимся к выполнению и следим за тем, чтобы:

  • Проект завершен и доставлен в нужное место вовремя, как и было обещано.
  • Проект упакован и собран в соответствии с точными спецификациями клиента.
  • Доставка без ошибок и без ошибок.
  • Мы архивируем все данные о доставке для будущих заказов.
  • Мы делаем все это по ценам, которые помогают нашим клиентам оставаться конкурентоспособными.

Для получения дополнительной информации о наших услугах по отделке и выполнению заказов позвоните нам сегодня в ColorImage по телефону 312-666-2844 .

Идентификация

цветов в изображениях. Использование цветов изображения в качестве метода… | by Karan Bhanot

Приложение для машинного обучения

Photo by Henry Lorenzatto on Unsplash

Недавно я начал читать о том, как я могу работать с изображениями в Python. Когда я наткнулся на OpenCV, который позволяет импортировать и манипулировать изображениями в Python, я начал задаваться вопросом, можно ли извлечь информацию из этих изображений с помощью машинного обучения и использовать ее каким-то образом.

Мы все видели, что мы можем искать в Интернете на основе определенных фильтров, одним из которых является цвет .Меня вдохновило написать код, который может извлекать цвета из изображений и фильтровать изображения на основе этих цветов.

В этой статье я объясню, как я понял основы OpenCV, извлекал цвета из изображений с помощью алгоритма KMeans и фильтровал изображения из коллекции изображений на основе значений цветов RGB. Полный блокнот доступен в этом репозитории. Я нажал на sample_image.jpg , а остальные 5 изображений в папке images были взяты из Unsplash.

Мы импортируем основные библиотеки, включая matplotlib.pyplot и numpy . Для извлечения счетчика мы будем использовать счетчик из библиотеки коллекций. Чтобы использовать OpenCV, мы будем использовать cv2 . Алгоритм KMeans является частью подпакета кластера sklearn. Чтобы сравнить цвета, мы сначала преобразуем их в лабораторные, используя rgb2lab , а затем вычисляем сходство, используя deltaE_cie76 . Наконец, чтобы объединить пути при чтении файлов из каталога, мы импортируем os .

Образец изображения

Чтобы прочитать любое изображение, мы используем метод cv2.imread() и указываем полный путь к изображению, которое импортируется в блокнот в виде массива Numpy. Затем мы можем построить его, используя метод pyplot imshow() .

Форма массива (3456, 4608, 3). Первые два значения соответствуют пикселям изображения. Третье значение равно 3, так как каждый пиксель представлен комбинацией трех цветов: красного, синего и зеленого.

Изображение, прочитанное OpenCV

Цвет изображения выглядит немного не так.Это связано с тем, что по умолчанию OpenCV считывает изображение в последовательности Blue Green Red (BGR). Таким образом, для просмотра фактического изображения нам нужно преобразовать рендеринг в красный, зеленый, синий (RGB).

Метод cvtColor позволяет нам преобразовать визуализацию изображения в другое цветовое пространство. Чтобы перейти от цветового пространства BGR к RGB , мы используем метод cv2.COLOR_BGR2RGB .

Цвета RGB, установленные для изображения

В некоторых ситуациях нам может понадобиться черно-белое изображение.В таких случаях мы можем выразить изображения как Серый. Теперь мы используем пространство преобразования как cv2.COLOR_BGR2GRAY и показываем вывод с цветовой картой как grey .

Серое изображение

Мы также можем изменить размер изображения до заданного размера. Мы используем метод resize , предоставленный cv2 . Первый аргумент — это изображение, размер которого мы хотим изменить, а второй аргумент — это ширина и высота, указанные в круглых скобках.

Размер изображения изменен до 1200 x 600

Теперь давайте перейдем к определению цветов изображения и отображению основных цветов в виде круговой диаграммы.

Преобразование RGB в шестнадцатеричное число

Сначала мы определим функцию, которая будет преобразовывать RGB в шестнадцатеричное , чтобы мы могли использовать их в качестве меток для нашей круговой диаграммы.

При чтении цвета, находящегося в пространстве RGB , мы возвращаем строку. {:02x} просто отображает шестнадцатеричное значение соответствующего цвета.

Чтение изображения в цветовом пространстве RGB

Далее мы определяем метод, который поможет нам получить изображение в Python в пространстве RGB .

В качестве аргумента мы указываем путь к изображению. Сначала мы читаем файл, используя imread , а затем меняем его цветовое пространство перед возвратом.

Получение цветов из изображения

Теперь мы определим полный код как метод, который мы можем вызвать для извлечения верхних цветов из изображения и отображения их в виде круговой диаграммы. Я назвал этот метод get_colors , и он принимает 3 аргумента:

  1. image : изображение, цвета которого мы хотим извлечь.
  2. number_of_colors : Всего цветов, которые мы хотим извлечь.
  3. show_chart : логическое значение, определяющее, показывать ли круговую диаграмму или нет.

Давайте разберем этот метод для лучшего понимания.

Сначала мы изменяем размер изображения до размера 600 x 400 . Не требуется уменьшать его размер, но мы делаем это, чтобы уменьшить количество пикселей, что сократит время, необходимое для извлечения цветов из изображения. KMeans ожидает, что ввод будет двухмерным, поэтому мы используем функцию изменения формы Numpy для изменения формы данных изображения.

Алгоритм KMeans создает кластеры на основе указанного количества кластеров. В нашем случае он будет формировать кластеры цветов, и эти кластеры будут нашими верхними цветами. Затем мы подгоняем , а предсказываем на том же изображении, чтобы извлечь предсказание в переменную с метками .

Мы используем счетчик для подсчета всех этикеток. Чтобы найти цвета, мы используем clf.cluster_centers_ . order_colors выполняет итерацию по ключам, представленным в count, а затем делит каждое значение на 255 . Мы могли бы напрямую разделить каждое значение на 255, но это нарушило бы порядок.

Далее получаем цвета hex и rgb . Поскольку мы делили каждый цвет на 255 раньше, теперь мы снова умножаем его на 255, находя цвета. Если show_chart равно True , мы строим круговую диаграмму с каждой частью круговой диаграммы, определенной с помощью count.values() , меток как hex_colors и цветов как ordered_colors . Наконец, мы возвращаем rgb_colors , который мы будем использовать на более позднем этапе.

Вуаля!! Мы готовы!!

Давайте просто назовем этот метод как get_colors(get_image(‘sample_image.jpg’), 8, True) , и наша круговая диаграмма появится с 8 верхними цветами изображения.

Идентифицированные цвета

Это открывает двери для многих превосходных приложений, таких как поиск цветов в поисковой системе или поиск предмета одежды определенного цвета.

Мы только что определили большинство 8 цветов, которые существуют в нашем изображении.Давайте попробуем реализовать механизм поиска, который может фильтровать изображения на основе предоставленного нами цвета.

Теперь мы погрузимся в код фильтрации набора из пяти изображений на основе желаемого цвета. Для нашего варианта использования мы предоставим значения RGB для цветов Зеленый , Синий и Желтый и позволим нашей системе фильтровать изображения.

Получить все изображения

Изображения находятся в папке images . Мы определяем ЦВЕТОВ как словарь цветов.Затем мы читаем все изображения в этой папке и сохраняем их значения в массиве изображений .

Показать все изображения

Сначала мы показываем все изображения в папке, используя указанный ниже цикл для .

Мы разделили область на участки, равные количеству изображений. Метод принимает аргументы как количество строк = 1 , количество столбцов = все изображения, т. е. 5 в нашем случае и индекс .

Все изображения в папке «images»

Соответствие изображениям с цветом

Теперь мы определяем метод match_image_by_color для фильтрации всех изображений, соответствующих выбранному цвету.

Сначала мы извлекаем цвета изображения, используя ранее определенный метод get_colors в формате RGB . Мы используем метод rgb2lab для преобразования выбранного цвета в формат, который мы можем сравнить. Цикл по просто перебирает все цвета, извлеченные из изображения.

Для каждого цвета цикл изменяет его на lab , находит дельту (в основном разницу) между выбранным цветом и цветом в итерации, и если дельта меньше порогового значения, изображение выбирается как соответствующее цвету .Нам нужно вычислить дельту и сравнить ее с порогом, потому что для каждого цвета существует множество оттенков и мы не всегда можем точно сопоставить выбранный цвет с цветами на изображении.

Говоря «зеленый», пользователь может иметь в виду светло-зеленый, зеленый или темно-зеленый. Нам нужно просмотреть все возможности.

Если мы извлечем, скажем, 5 цветов из изображения, даже если один цвет совпадает с выбранным цветом, мы выберем это изображение. Порог в основном определяет, насколько разными могут быть цвета изображения и выбранного цвета.

Давайте рассмотрим случай, когда мы пытаемся найти изображения зеленого цвета. Если порог слишком высок, мы можем начать видеть синие изображения в нашем поиске. Точно так же, с другой стороны, если порог слишком низкий, то зеленый цвет может даже не соответствовать изображениям, в которых есть темно-зеленый цвет. Все зависит от того, что требуется в конкретной ситуации, и мы можем соответствующим образом изменить значения. Нам нужно тщательно установить пороговое значение .

Показать выбранные изображения

Мы определяем функцию show_selected_images , которая выполняет итерацию по всем изображениям, вызывает вышеуказанную функцию для их фильтрации на основе цвета и отображает их на экране с помощью imshow .

Теперь мы просто вызовем этот метод и позволим ему отобразить результаты.

Вызываем метод следующим образом. Мы просто заменим переменную selected_color на COLORS['GREEN'] для зеленого, COLORS['BLUE'] для синего и COLORS['YELLOW'] для желтого. Мы устанавливаем пороговое значение 60 и общее количество цветов, которые нужно извлечь из изображения, равное 5 .

Поиск зеленого

Поиск «ЗЕЛЕНОГО»

Поиск синего

Поиск «СИНЕГО»

Поиск желтого

Поиск «ЖЕЛТОГО»

В этой статье мы обсудили методологию извлечения цветов из изображения с использованием алгоритма KMeans и затем используйте это для поиска изображений на основе цветов.

Как объединить цвета в изображении с помощью Photoshop

Автор сценария Стив Паттерсон.

В этом уроке мы узнаем как унифицировать цвета в изображении с помощью Photoshop ! Здесь я буду использовать Photoshop CC, но все, что мы будем изучать, полностью совместимо с Photoshop CS6 и более ранними версиями Photoshop, так что каждый может следовать за мной.

Для фотографов, художников и дизайнеров цвет является одним из самых мощных инструментов для передачи сообщения, настроения или темы изображения.Но, как и все хорошее, слишком много этого может быть плохим. В фотографии слишком легко запечатлеть слишком много цветов в сцене, отвлекая взгляд зрителя и уменьшая общее впечатление от изображения.

Конечно, мы всегда можем попытаться контролировать или свести к минимуму цвета, прежде чем делать снимок. Но это не всегда возможно или практично. Что нам нужно, так это способ впоследствии унифицировать цвета в изображении. Под «объединением цветов» я подразумеваю взятие цветов, которые сильно отличаются друг от друга, и создание их более похожими друг на друга.

Как нам это сделать? Как мы узнаем из этого урока, на самом деле это очень просто, особенно в Photoshop. Все, что нам нужно сделать, это выбрать один цвет для общей темы изображения, а затем смешать или смешать этот цвет с исходными цветами фотографии. Давайте посмотрим, как это работает!

Начнем!

Загрузите это руководство в формате PDF, готовом к печати!

Зачем нам унифицировать цвета?

Слишком много цветов

Сначала рассмотрим упрощенную версию задачи и решения. Когда мы закончим, мы возьмем то, что узнали, и применим это к реальной фотографии. Вот быстрый дизайн, который я сделал в Photoshop, используя шесть фигур, каждая из которых заполнена своим цветом. Вверху у нас красный, желтый и зеленый, а внизу голубой, синий и пурпурный:

Шесть фигур, каждая из которых добавляет к изображению свой цвет.

Если бы я проектировал что-то, скажем, для детского дня рождения, это могло бы сработать. Но в большинстве случаев, я думаю, вы согласитесь, что на этом изображении слишком много разных цветов.С точки зрения теории цвета, мы бы сказали, что существует слишком много разных оттенков , причем «оттенок» — это то, что большинство людей считают фактическим цветом (в отличие от насыщенности или светлоты цвета). .

Итак, если цветов слишком много, что мы можем с этим поделать? Что ж, мы всегда можем преобразовать изображение в черно-белое, что, безусловно, решит проблему. Или мы могли бы объединить цвета, чтобы они выглядели более похожими друг на друга. Как мы это делаем? Мы делаем это либо выбирая один из существующих цветов на изображении, либо выбирая совершенно другой цвет, а затем смешивая этот цвет с другими.

Выбор объединяющего цвета

Если мы посмотрим на мою панель «Слои», мы увидим изображение, расположенное на фоновом слое (здесь я сгладил слои просто для простоты):

Панель «Слои», показывающая изображение на фоновом слое.

Чтобы объединить цвета, первое, что нам нужно сделать, это заполнить все изображение одним цветом . Для этого мы можем использовать один из слоев заливки Solid Color в Photoshop. Чтобы добавить его, я щелкну значок «Новый слой-заливка или корректирующий слой » в нижней части панели «Слои»:

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

Затем я выберу Solid Color сверху списка:

Выбор слоя заливки сплошным цветом.

Photoshop откроет Color Picker , где мы можем выбрать цвет, который хотим использовать. Цвет, который вам нужен, может зависеть от настроения, которое вы пытаетесь передать, или от темы более крупного общего дизайна. Для этого примера я выберу оттенок оранжевого:

.

Выбор цвета из палитры цветов.

Я нажму OK , чтобы закрыть палитру цветов, и когда я это сделаю, Photoshop заполнит все изображение выбранным цветом, временно блокируя мои фигуры из поля зрения.На данный момент я, конечно, объединил цвета, но это не совсем тот вид, к которому я стремлюсь:

.

Photoshop заполняет документ цветом.

Причина, по которой цвет блокирует изображение, заключается в том, что если мы посмотрим на панель «Слои», то увидим, что Photoshop поместил мой слой заливки «Сплошной цвет» с именем «Цветная заливка 1» над изображением на фоновом слое. Любой слой, который находится над , другой слой на панели «Слои» отображается перед этого слоя в документе:

Панель «Слои», показывающая слой заливки над фоновым слоем.

Связано: Понимание слоев в Photoshop

Смешивание цветов — режим наложения «Цвет»

Чтобы смешать мой цвет с исходными цветами изображения, мне нужно сделать две вещи. Во-первых, мне нужно изменить режим наложения слоя заливки сплошным цветом. Вы найдете параметр Режим наложения в левом верхнем углу панели «Слои». По умолчанию режим наложения установлен на «Нормальный». Я нажму на слово «Нормальный» и изменю режим наложения на Цвет :

.

Изменение режима наложения слоя заливки на Цвет.

Изменив режим наложения на Цвет, мы позволяем нашему слою заливки сплошным цветом воздействовать только на цветов на изображении под ним. Он больше не влияет на тональные значения (яркость) изображения.

Если мы посмотрим на мой документ после изменения режима наложения на Цвет, мы увидим, что мои фигуры теперь снова видны. Но вместо того, чтобы отображаться с их исходными цветами, теперь они отображаются как разные оттенки того же цвета (цвет, который я выбрал в палитре цветов):

Фигуры снова появляются, но теперь все они одного оттенка.

Смешивание цветов — Непрозрачность слоя

Мы на правильном пути, но поскольку наша цель — сделать цвета более похожими на , а не сделать их всех одного оттенка, мне все еще нужен способ смешивания цвета из слоя заливки с исходными цветами. форм. Для этого все, что мне нужно сделать, это настроить непрозрачность слоя-заливки. Вы найдете параметр Opacity в правом верхнем углу панели «Слои», прямо напротив параметра «Режим наложения».

Непрозрачность управляет прозрачностью слоя.По умолчанию значение непрозрачности установлено на 100%, что означает, что слой виден на 100%. Уменьшение значения непрозрачности делает слой более прозрачным, позволяя слоям под ним частично просвечиваться. Если мы уменьшим непрозрачность нашего слоя заливки сплошным цветом, мы позволим цветам исходного изображения показывать сквозь цвет слоя заливки, эффективно смешивая цвета из обоих слоев вместе!

Чтобы показать вам, что я имею в виду, я на самом деле собираюсь начать с понижения значения непрозрачности до 0% :

Снижение непрозрачности слоя-заливки до 0%.

При непрозрачности 0% слой-заливка становится прозрачным на 100%, и мы снова видим фигуры в их исходных цветах, полностью не затронутые слоем-заливкой:

Результат с непрозрачностью слоя заливки сплошным цветом, установленной на 0%.

Посмотрите, что произойдет, когда я начну увеличивать непрозрачность слоя-заливки. Я начну с увеличения его до 25% :

Увеличение непрозрачности слоя заливки до 25%.

Увеличив непрозрачность до 25%, я говорю Photoshop смешать 25% цвета слоя-заливки с 75% исходных цветов, и вот результат.Поскольку к каждой фигуре теперь примешано немного оранжевого цвета из слоя заливки, оранжевый объединяет их цвета, поэтому они больше не выглядят такими разными. На данный момент эффект незаметен, но даже так мы уже видим, что они становятся все более похожими:

Результат с непрозрачностью слоя-заливки, установленной на 25%.

Если я увеличу непрозрачность слоя заливки до 50% :

Увеличение непрозрачности слоя заливки до 50%.

Теперь я смешиваю 50% цвета заливки с 50% исходных цветов, и теперь формы выглядят еще более похожими:

Результат с непрозрачностью слоя-заливки, установленной на 50%.

И, если я увеличу непрозрачность слоя заливки до 75% :

Увеличение непрозрачности слоя заливки до 75%.

Photoshop теперь смешивает 75 % цвета слоя заливки только с 25 % исходных цветов, создавая очень сильную цветовую тему:

Результат с непрозрачностью слоя-заливки, установленной на 75%.

Изменение объединяющего цвета

До сих пор я использовал оранжевый в качестве объединяющего цвета, но я выбрал оранжевый только потому, что он мне просто нравится.Что делать, если я хочу изменить цвет? Все, что мне нужно сделать, это дважды щелкнуть образец цвета слоя-заливки на панели «Слои»:

.

Двойной щелчок на образце цвета.

Photoshop повторно открывает палитру цветов, позволяя мне выбрать другой цвет. На этот раз я выберу розовато-фиолетовый:

.

Выбор нового цвета из палитры цветов.

Я нажму OK , чтобы закрыть палитру цветов, и сразу же изменил цветовую тему своих фигур:

Результат после изменения цвета заливки.

На данный момент у меня все еще установлена ​​непрозрачность слоя-заливки на 75%. Если эффект слишком сильный, все, что мне нужно сделать, это уменьшить непрозрачность. Я уменьшу его до 50%:

Снижение непрозрачности слоя-заливки до 50%.

И теперь формы по-прежнему объединены новым цветом, но эффект более тонкий:

Результат после снижения непрозрачности слоя-заливки.

Как объединить цвета в изображении

Вот и все! Итак, теперь, когда мы рассмотрели основную теорию объединения цветов с помощью Photoshop, давайте применим то, что мы узнали, к реальной фотографии.Вы можете использовать любую понравившуюся фотографию. Я буду использовать этот, так как он содержит много разных цветов (фото красочных зонтиков из Adobe Stock:

).

Исходное изображение. Фото предоставлено: Adobe Stock.

Шаг 1. Добавьте слой-заливку сплошным цветом

Поскольку мы уже подробно обсудили шаги, я пройдусь по ним довольно быстро. Во-первых, давайте добавим наш слой-заливку сплошным цветом, щелкнув значок New Fill или Adjustment Layer в нижней части панели слоев:

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

Затем мы выберем сплошной цвет из верхней части списка:

Выбор слоя заливки сплошным цветом.

Шаг 2: выберите свой цвет

Photoshop открывает палитру цветов , чтобы мы могли выбрать нужный нам цвет. Я возьму тот же оттенок оранжевого, что и в прошлый раз, просто чтобы быть последовательным. Нажмите OK , когда закончите, чтобы закрыть палитру цветов, после чего Photoshop заполнит все изображение цветом:

.

Выберите свой цвет из палитры цветов.

Шаг 3. Измените режим наложения слоя-заливки на «Цвет»

Затем, вернувшись на панель «Слои», измените режим наложения слоя заливки «Сплошной цвет» с «Нормальный» на «Цвет :

».

Изменение режима наложения слоя заливки на Цвет.

Ваше изображение снова появится, но на данный момент оно полностью раскрашено слоем заливки:

Изображение после изменения режима наложения на Цвет.

Шаг 4. Уменьшите непрозрачность слоя-заливки

Чтобы смешать цвет слоя-заливки с исходными цветами изображения, просто уменьшите непрозрачность слоя-заливки .Точное значение, которое вам нужно, будет зависеть от вашего изображения, поэтому следите за ним, когда регулируете непрозрачность, пока не будете довольны результатами. Для этого изображения я уменьшу непрозрачность до 25% :

.

Уменьшите непрозрачность, чтобы смешать цвета.

Это смешивает 25% слоя заливки с 75% исходного изображения, красиво объединяя цвета:

Результат после снижения непрозрачности слоя-заливки.

до и после

Если вы хотите сравнить результат с исходным изображением, просто щелкните значок видимости слоя-заливки на панели «Слои», чтобы включить или выключить слой-заливку. Щелкните значок один раз, чтобы отключить его и просмотреть исходное изображение. Нажмите еще раз, чтобы снова включить слой и просмотреть отредактированную версию:

.

Включайте и выключайте слой заливки, щелкая значок его видимости.

Чтобы было легче увидеть разницу с моим изображением, вот сравнение разделенного изображения, показывающее исходные цвета слева и унифицированные цвета справа:

Исходный (слева) и унифицированный (справа) цвета.

Выборка объединяющего цвета из изображения

Наконец, давайте посмотрим, как выбрать объединяющий цвет непосредственно из самого изображения.До сих пор мы выбирали цвета из палитры цветов. Но допустим, я хочу выбрать цвет одного из зонтов. Чтобы сделать это, первое, что я сделаю, это уменьшу непрозрачность моего слоя-заливки до 0% . Это сделает слой заливки на мгновение полностью прозрачным, поэтому я вижу исходные цвета на изображении:

.

Чтобы выбрать цвет на изображении, сначала уменьшите непрозрачность слоя-заливки до 0%.

Затем, уменьшив непрозрачность до 0%, я дважды щелкну образец цвета слоя-заливки , чтобы изменить текущий цвет:

Двойной щелчок на образце цвета слоя заливки.

Photoshop снова откроет палитру цветов, как обычно. Но на этот раз вместо того, чтобы выбирать цвет из палитры цветов, я просто наведу курсор мыши на изображение. Когда я это делаю, мой курсор временно меняется на значок пипетки . Все, что мне нужно сделать сейчас, это щелкнуть цвет на изображении, чтобы попробовать его. Я нажму на синий зонт:

Щелкните изображение, чтобы выбрать цвет.

Как только я нажму, палитра цветов обновится, чтобы показать мне цвет, который я пробовал:

Образец цвета отображается в палитре цветов.

Я нажму OK , чтобы принять цвет и закрыть палитру цветов. Затем, чтобы объединить исходные цвета на изображении с моим новым цветом, я буду увеличивать непрозрачность слоя-заливки, пока не найду нужное значение. В этом случае мне нужно значение 20% :

Увеличение непрозрачности слоя заливки до 20%.

Вот и результат. Как мы видели ранее, я смог мгновенно изменить цветовую тему изображения, просто изменив цвет моего слоя-заливки, а затем отрегулировав непрозрачность по мере необходимости:

Окончательный результат.

И вот оно! Вот как можно легко объединить цвета в изображении, используя только слой заливки «Сплошной цвет», режим наложения «Цвет» и параметр непрозрачности слоя в Photoshop! Ознакомьтесь с нашим разделом «Ретушь фотографий», чтобы узнать больше об уроках по редактированию изображений. И не забывайте, что все наши уроки Photoshop теперь доступны для скачивания в формате PDF!


Поиск имени цвета | Название цвета из изображения

Придайте индивидуальность своему цвету

Зачем называть цвет

Многим знакомы ситуации, когда нам нужно описать цвет, и все, что приходит на ум, это «очень светло-зеленый» или «розовато-красный». Передача цветов является сложной задачей, поскольку общие описания мешают личным ассоциациям, и это иногда приводит к неправильной интерпретации цвета или недопониманию.

Бывают также случаи, когда мы не уверены в том или ином цвете. Рубашка синяя или зеленая? Глаза серые или голубые? Напольная плитка фиолетового или оранжевого оттенка? Поиск имени решает эту проблему.

При использовании цвета в дизайне также важно учитывать, какие эмоции вызывают разные цвета.Поиск названия цвета может помочь и в этом случае, так как часто название раскрывает наиболее распространенные ассоциации с этим цветом.

Другой вариант использования в дизайне — это когда настройки экрана персонального дисплея могут влиять на воспринимаемый цифровой цвет. Двойная проверка названия цвета может помочь гарантировать, что цвет, используемый для дизайна, будет правильно интерпретирован аудиторией.

Названия цветов

Функция ArtyClick «Поиск названий цветов» помогает ориентироваться в мире из 10 миллионов цветов, которые могут различать наши глаза, предоставляя названия цветов из словаря названий цветов с более чем 1750 отобранными записями. (для получения более подробной информации перейдите в Словарь цветовых оттенков и названий ArtyClick).

Традиционно цвета сгруппированы в одиннадцать объектов: красный, розовый, оранжевый, коричневый, желтый, зеленый, синий, фиолетовый, серый, белый и черный. Эти термины также обычно используются для передачи цветов. Художники и дизайнеры имеют более богатый словарный запас и используют от 50 до 100 наименований. Назвать несколько сотен цветов — задача для всех, поэтому эту задачу выполняет инструмент «Поиск названий цветов».

Цветная раскраска изображения

Цветная раскраска изображения
Цветная раскраска изображения

Пример входных фотографий в градациях серого и выходных раскрасок из нашего алгоритма.Эти примеры — случаи, когда наша модель работает особенно хорошо. Случайно выбранные примеры см. в разделе Сравнение производительности ниже.


Как интерпретировать результаты
Добро пожаловать! Алгоритмы компьютерного зрения часто хорошо работают с одними изображениями, но не работают с другими. Наш тоже такой. Мы считаем, что наша работа является значительным шагом вперед в решении проблемы раскрашивания.Тем не менее, есть еще много тяжелых случаев, и это далеко не решенная проблема. Некоторые случаи отказа можно увидеть ниже, а рисунок здесь.

Отчасти это связано с тем, что наш алгоритм обучался на одном миллионе изображений из набора данных Imagenet и, таким образом, будет хорошо работать для этих типов изображений, но не обязательно для других. Мы называем это проблемой «предвзятости набора данных» . Мы включаем раскрашивание черно-белых фотографий известных фотографов в качестве интересного эксперимента «вне набора данных» и не претендуем на художественные улучшения, хотя многие результаты нам нравятся!

На эту тему также велась параллельная работа. В частности, см. Larsson et al. и Iizuka et al. ниже.

Пожалуйста, наслаждайтесь нашими результатами, и если вы так склонны, попробуйте модель сами !


Учитывая фотографию в градациях серого в качестве входных данных, эта статья решает проблему галлюцинации правдоподобной цветной версии фотографии. Эта проблема явно недостаточно ограничена, поэтому предыдущие подходы либо полагались на значительное взаимодействие с пользователем, либо приводили к обесцвечиванию цветов.Мы предлагаем полностью автоматический подход, обеспечивающий яркие и реалистичные раскраски. Мы принимаем лежащую в основе неопределенность проблемы, представляя ее как задачу классификации, и используем перебалансировку классов во время обучения, чтобы увеличить разнообразие цветов в результате. Система реализована как проход с прямой связью в CNN во время тестирования и обучена более чем миллиону цветных изображений. Мы оцениваем наш алгоритм с помощью «теста Тьюринга на раскрашивание», предлагая участникам выбирать между сгенерированным и исходным цветным изображением. Наш метод успешно обманывает людей в 32% испытаний, что значительно выше, чем у предыдущих методов. Кроме того, мы показываем, что раскрашивание может быть мощной предлоговой задачей для самоконтролируемого изучения признаков, выступая в качестве межканального кодировщика . Такой подход обеспечивает высочайшую производительность в нескольких тестах обучения функциям.







Чжан, Изола, Эфрос.
Красочная раскраска изображения.
In ECCV, 2016 г. (устно).
(размещено на arXiv)


Мы показываем результаты на старых черно-белых фотографиях известных фотографов Анселя Адамса и Анри Картье-Брессона, а также на наборе разных фотографий.

Ansel Adams

(наведите курсор, чтобы увидеть наши результаты; нажмите, чтобы увидеть полные изображения)
расширение рисунка 15 из нашей статьи
Henri Cartier-Bresson

(наведите курсор, чтобы увидеть результаты; нажмите, чтобы открыть полное изображение)
Рисунок 16 из нашей статьи
Разное Фотографии

(наведите курсор, чтобы увидеть результаты; нажмите, чтобы увидеть полные изображения)
Рисунок 17 из нашей статьи

Нажмите на монтаж слева, чтобы увидеть наши результаты на фотографиях, прошедших проверку Imagenet (это продолжение рисунка 6 из нашей статьи [v1]). Щелкните монтаж справа, чтобы увидеть результаты набора тестов, взятых из SUN (расширение рисунка 12 в нашей статье [v1]). Эти изображения являются случайными выборками из тестового набора и 90 650, а не 90 653, выбраны вручную.

Мы также проводим первоначальное сравнение с Cheng et al. 2015 здесь. Нам не удалось получить код или результаты от авторов, поэтому мы просто запустили наш метод на скриншотах рисунков из статьи Cheng et al. См. Раздел 3 в дополнительном pdf для дальнейшего обсуждения различий между нашим алгоритмом и алгоритмом Cheng et al.


Здесь мы показываем категории ImageNet, для которых наша раскраска больше всего помогает и вредит классификации объектов. Категории ранжируются в соответствии с разницей в производительности классификации VGG для раскрашенного результата по сравнению с версией в градациях серого. Это расширение рисунка 6 в документе [v1]. Щелкните категорию ниже, чтобы увидеть наши результаты для всех тестовых изображений в этой категории.


Александр Мордвинцев визуализировал содержимое нашей сети, применив алгоритм Deep Dream к каждому фильтру в каждом слое нашей сети [v1]. Он любезно поделился с нами своими результатами! Изображения глубокого сна представлены в оттенках серого и раскрашены без использования сети. Мы обнаружили, что слой conv4_3 имеет наиболее интересные структуры. Нажмите на каждый слой ниже, чтобы увидеть результаты, и сообщите нам, что вы видите!


Мы получили множество интересных примеров и приложений, разработанных пользователями! Обратите внимание, что примеры видео запускаются на основе 90 650 на кадр 90 653 без принудительной временной согласованности.Если у вас есть примеры, которыми вы хотели бы поделиться, напишите Ричарду Чжану по адресу rich.zhang по адресу eecs.berkeley.edu .

Видео

Лукас Грэм — 7 лет [Музыкальное видео] Воздействие (1949) [Клип] [Сообщение в блоге] Дороти Дендридж — Zoot Suit (1942) [Клип] Семь самураев (1954) [Клип]
Приложения Бот с автоматическим колоризатором [Reddit] [Галерея] [Сообщение в блоге] [2-недельное обновление] Ветка Reddit из /r/InternetIsBeautiful [Ссылка] [Демо] [Сообщение в блоге] Раскрашивание стеклянной тарелки 1880 года [видео Матье Стерна] Красочное прошлое: найдите и раскрасьте исторические фотографии [ссылка]



За последние несколько месяцев был проведен ряд работ в области автоматической раскраски изображений! Мы хотели бы направить вас к этим недавним связанным работам для сравнения. Более подробное обсуждение связанных работ см. в нашей полной статье.

Параллельная работа
Густав Ларссон, Майкл Мэйр и Григорий Шахнарович. Изучение представлений для автоматической раскраски. В ECCV 2016. [PDF] [Веб-сайт] Сатоси Иидзука, Эдгар Симо-Серра и Хироши Исикава. Да будет цвет!: Совместное сквозное изучение глобальных и локальных априорных изображений для автоматической раскраски изображений с одновременной классификацией. В SIGGRAPH , 2016 г. [PDF] [Веб-сайт]

Предыдущая работа
Райан Даль. Автоматическая раскраска. , январь 2016 г. [Веб-сайт]
Адитья Дешпанде, Джейсон Рок и Дэвид Форсайт. Изучение крупномасштабного автоматического раскрашивания изображений. В ICCV , декабрь 2015 г. [PDF] [веб-сайт]
Цзэчжоу Ченг, Цинсюн Ян и Бинь Шэн. Глубокая окраска. В ICCV , декабрь 2015 г. [PDF]




Это исследование было частично поддержано ONR MURI N000141010934, NSF SMA-1514512, исследовательским грантом Intel и аппаратным обеспечением графического процессора Tesla K40, пожертвованным NVIDIA Corp. Мы благодарим сотрудников Berkeley Vision Lab за полезные обсуждения, Филиппа Кренбюля и Джеффа Донахью за помощь в проведении экспериментов по самоконтролю и Aditya Deshpande и Gustav Larsson за помощь в сравнении с Deshpande et al. и Ларссон и др.

Как создавать потрясающие цветные изображения космоса (с помощью Photoshop)

Резюме

Эта статья расскажет вам, как использовать Adobe Photoshop для создания высококачественных цветных изображений с вашими астрономическими данными.

Инструкции

Когда вы делаете астрономические наблюдения, вы получаете файлы FITS. Файлы FITS в шкале серого создаются для каждого фильтра, используемого в вашем наблюдении. Цветные изображения представляют собой комбинацию наблюдений, сделанных с использованием красного, зеленого (визуального) и синего фильтров. С помощью Photoshop вы можете вернуть цвета и объединить их с изображениями из других фильтров, чтобы получить полноцветное изображение.

При загрузке изображений с веб-сайта LCO зеленый файл будет называться Green FITS.Если вы выполняете наблюдения, зеленый файл будет называться Визуальный, а при выборе фильтра он будет v.

Запуск

Вам потребуются отдельные наблюдения красного, зеленого (визуального) и синего фильтров, чтобы следовать этой статье. Вы можете использовать наблюдения из архива данных LCO. Выбор объектов можно найти в таблице ниже. Просто нажмите на название объекта, чтобы получить доступ к наблюдениям и загрузить три файла FITS. Назовите их по цвету фильтра (это пригодится позже).

Вам также понадобится FITS Liberator, который преобразует файл во что-то, что Photoshop может прочитать. Инструкции по загрузке и установке можно найти на сайте NOIRLab FITS Liberator.

Запустите FITS Liberator и откройте три файла FITS, выбрав File > Open . Чтобы открыть несколько файлов одновременно, нажмите клавишу Shift при выборе файлов.

(Примечание: если ваши загруженные файлы отображаются как .fits.fz , вам нужно будет переименовать их просто в .подходит для , чтобы иметь возможность открывать их в FITS Liberator.)

Установите ползунки уровней белого и черного на графике гистограммы, чтобы обеспечить хороший контраст без слишком большого количества черного или слишком большой насыщенности.

Поэкспериментируйте с различными функциями растяжения, чтобы улучшить более тусклые части изображения. Различные функции растяжения дают разные результаты для каждого изображения, поэтому посмотрите, что работает. (Вообще, x 1. 5 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 и exp(x) ничего не делают.)

Когда вы довольны тем, как выглядит изображение, отметьте 8-битную кнопку, которая находится под кнопкой Автомасштаб (если вы забудете, вы всегда можете изменить ее позже в Photoshop, щелкнув «Режим», а затем нажав 8-бит).

Нажмите «Сохранить как», затем назовите свой файл и сохраните его в запоминающемся месте.

Откройте следующее изображение в FITS Liberator и повторяйте, пока не будут отредактированы все три изображения. Импортируйте три изображения в Photoshop, открыв Photoshop и нажав «Импорт», или перетащив три изображения на значок Photoshop.

Добавление цвета

Следующим этапом будет добавление цветовой информации к этим изображениям. Для этого запустите Photoshop, откройте одно из цветных изображений и перейдите по ссылке: Image>Mode>RGB Color.

Сделайте то же самое для каждого изображения.

Когда все три изображения открыты, выберите красное изображение. Затем перейдите в Image > Adjustments > Hue/Saturation.

Откроется окно с тремя разделами. Сначала отметьте кнопку Colorize в правом нижнем углу.Теперь введите следующие начальные значения. Для изображения с красным фильтром введите Оттенок: 0 Насыщенность: 100 Яркость: -50. Оставив Hue в покое, регулируйте Saturation и Lightness, пока не получите высококонтрастное и четкое изображение. (Эти настройки можно изменить позже.)

Затем выберите визуальное (зеленое) изображение. Перейдите к Image > Adjustments > Hue/Saturation и введите Hue: 120  Saturation: 100  Lightness: -50 и при необходимости настройте.

Наконец, выберите синее изображение, Image > Adjustments > Hue/Saturation и введите Hue: 240  Saturation: 100 Lightness-50 и при необходимости настройте.

Теперь у вас должно быть три цветных изображения.

Объединение изображений

Теперь, когда изображения раскрашены, их нужно объединить в одно изображение.

  • Для этого скопируйте и вставьте визуальное (зеленое) и синее изображения поверх красного изображения.
  • Выберите визуальное (зеленое) изображение и перейдите к Select > All , затем Edit > Copy. Вы также можете создать дубликат слоя, щелкнув правой кнопкой мыши слой, затем щелкнув дубликат, затем перетащив слой на красное изображение, или слой из фона, щелкнув правой кнопкой мыши, затем щелкнув слой из фона, а затем перетащив его.
  • Выберите красное изображение и выберите Правка > Вставить.
  • Вы должны увидеть окно «Слои» справа от экрана, если его нет, перейдите в «Окно» > «Слои».  В этом окне показано, что к красному изображению добавлен новый слой, он будет называться Слой 1. При желании измените имя слоя на «Красный».
  • Теперь повторите тот же процесс с вашим синим изображением. Выберите > Все, Правка > Копировать.   Затем вернитесь к красному изображению (с визуальным (зеленым) изображением, скопированным поверх него) и выберите Правка > Вставить.

Теперь у вас есть одно изображение, которое объединяет красное, зеленое (визуальное) и синее изображения.

Режим наложения

Следующим шагом будет смешивание изображений таким образом, чтобы цвета смешивались, а не просто лежали друг на друге.

Над списком слоев в окне Слои находится пункт раскрывающегося меню Обычный . Это управляет режимом смешивания слоев.

Выделите синее изображение в окне «Слои», чтобы выбрать его. Затем измените режим с Обычный на Экран .Вы также можете попробовать другие пресеты, особенно Lighten или Linear Dodge.

Затем синий слой смешается с визуальным (зеленым) слоем, и ваше изображение станет голубым. Выберите визуальный (зеленый) слой и измените режим на Screen или Lighten или Linear Dodge и т. д.

Это смешивает все слои, и у вас есть полное изображение RGB.

Выравнивание слоев

Перед тем, как ваше базовое цветное изображение будет готово, удалите ореолы звезд, выровняв слои.

Открыв объединенное RGB-изображение в Photoshop, выберите инструмент Zoom Tool на панели инструментов и увеличьте масштаб звезды.

Как видите, слои не совсем выровнены, из-за чего вокруг звезд образуются цветные ореолы.

Выберите инструмент перемещения .

Идея состоит в том, чтобы выровнять визуальный (зеленый) и синий слои с красным. Для этого сделайте синий слой невидимым , нажав на значок глаза рядом с ним в окне Слои.

Затем, выделив визуальный (зеленый) слой, щелкните и перетащите мышью по основному изображению, чтобы переместить визуальный слой.

Выровняйте его как можно ближе к красному слою, используя звезду в качестве ориентира. Для более точных движений вы можете использовать стрелки на клавиатуре.

Когда вы довольны визуальным (зеленым) слоем, сделайте его невидимым, а синий слой снова сделайте видимым. Выделите синий слой, щелкните и перетащите изображение, чтобы таким же образом переместить его на красное изображение.

Когда вы довольны синим слоем, снова сделайте все слои видимыми.

Обрезка, сведение и сохранение

Уменьшите масштаб, чтобы снова увидеть все изображение, выбрав Вид > По размеру экрана. Перемещение слоев могло привести к шероховатости краев изображения. Вы можете удалить их, обрезав их.

Выберите инструмент Crop Tool и нарисуйте квадрат вокруг областей изображения, которые вы хотите сохранить.

Затем дважды щелкните изображение.

Последним шагом является выравнивание изображения. Это объединяет три красного, визуального (зеленого) и синего слоев в одно изображение RGB.

Перейдите к Layer > Flatten Image (или щелкните правой кнопкой мыши, затем сведите)

Убедитесь, что вы довольны выравниванием слоев, так как после этого вы больше не сможете перемещать отдельные слои.

Теперь вы можете сохранить изображение. Перейдите в Файл > Сохранить как.

Введите новое имя для файла, например. M36_rgb и нажмите Сохранить.

Автор Мэдисон Дохтерман, Дэниел Дагган и Эдвард Гомес

Псевдоцветное изображение – обзор

20.

3 ОБСУЖДЕНИЕ

Millipore RMDS Microstar представляет собой ПЗС-камеру с усилением изображения для обнаружения бактериальных колоний на мембранах с помощью системы анализа на основе хемилюминесценции или биолюминесценции.

Анализ света, обнаруженного на поверхности изображения с использованием однородного светоизлучающего раствора, показал неравномерность, как показано на псевдоцветном изображении. Это может быть связано с рядом факторов, разной светособирающей способностью оптических волокон, разной чувствительностью микроканалов, разной чувствительностью фотокатода или люминофорного экрана. Было бы предпочтительнее, если бы программное обеспечение позволяло корректировать изображения с плоским полем, чтобы учитывать любые изменения чувствительности по всему изображению.

Калибровка Millipore RMDS Microstar с использованием зеленых B-светов показывает, что одна из световых единиц Microstar эквивалентна 239 фотонам с −1 ср −1 , что дает эффективность сбора света 0,4% при λ макс. 560 нм. Люминометр на основе ФЭУ имеет предполагаемую эффективность сбора света около 0,25% при λ max = 560 нм (Stanley & McCarthy, 1989) и приблизительно 0,7% при λ max = 460 нм (Haggart & Leaback, 1990).

Наиболее распространенный метод подсчета бактерий, присутствующих в воде, заключается в фильтрации образца для улавливания микроорганизмов на поверхности мембраны и помещении мембраны на источник питательных веществ, например, на чашку с агаром. В зависимости от степени стресса организма может пройти от 2 до 5 дней, прежде чем колонии приобретут достаточный размер, чтобы их можно было увидеть человеческим глазом и подсчитать.

Комбинация амплификации содержания АТФ с использованием нативной клеточной аденилаткиназы и биолюминесцентного реагента с низкой скоростью распада вместе с чувствительной видеокамерой позволила сократить время, необходимое для реанимации, с дней до часов.

Дрожжи C. albicans можно было обнаружить сразу после фильтрации на мембрану. Эти клетки в 100 раз крупнее бактерий и содержат больше АТФ и примерно в 100 раз больше аденилаткиназы. Это увеличивает количество присутствующей АТФ и количество света, которое может производиться каждой клеткой, что повышает вероятность ее обнаружения. Двойной образец, отфильтрованный через мембраны и выращенный в течение 2 дней, дал число, аналогичное тому, которое было получено с помощью Millipore RMDS Microstar.

Анализ разведений суспензии E. coli еще раз подтвердил, что Millipore RMDS Microstar может обнаруживать бактерии на мембране быстрее (2,5 часа) и точнее ( r = 0,97) по сравнению с подсчетом колоний на глаз, после 2-дневного периода роста на чашке с агаром.

P. aeruginosa являются обычными загрязнителями обрабатываемых вод. Поскольку обработанная вода содержит ограниченное количество питательных веществ, эти бактерии, как правило, находятся в состоянии сильного стресса.В этом состоянии этим организмам требуется много времени, чтобы восстановить свой нормальный цикл роста. Для полного восстановления используются специальные агары, такие как R2A. Организмам, которые были оставлены в очищенной воде на 14 дней, чтобы вызвать стрессовое состояние, потребовалось 5 дней, чтобы вырасти настолько, чтобы образовались колонии, видимые невооруженным глазом. Millipore RMDS Microstar может обнаруживать сравнимое количество клеток на мембране-дубликате уже через 5 часов роста. График общего света, полученный от мембран, выращенных на агаре в течение разного времени, показывает резкое увеличение светового излучения после 5 часов роста.

Использование чувствительной видеокамеры вместе с новой системой обнаружения биолюминесценции позволяет быстро и точно обнаруживать загрязнение в образцах, таких как обработанная вода. Метод фильтрации большого объема пробы прост в применении и следует обычному хорошо зарекомендовавшему себя методу выделения организмов в пробах обработанной воды. Значительное улучшение времени обнаружения, в 24 раза меньшее, означает, что продукты, которые основаны на обработанной воде, могут быть выпущены намного быстрее, тем самым сокращая затраты, связанные с ожиданием результатов теста на чашках с агаром, прежде чем продукт может быть выпущен.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.