Черно-белая фотография. Советы фотографу по монохрому
Универсальность – вот, наверное, самая отличительная черта монохромных фотографий! Черно-белыми могут быть портреты, городские пейзажи, природа, архитектура, животные.
«Решающий момент» Анри Картье-Брессона
Для черно-белой съемки необязателен яркий дневной свет. Как раз наоборот, 50 000 оттенков полумрака дают кадру особую глубину. Черно-белая фотография идеальна для тех случаев, когда необходимо подчеркнуть геометрию кадра. Когда визуально важны такие элементы как точка, линия, фигура, ритмы и симметрия. Конвертируй цвет в ЧБ, если главное в кадре это контраст, силуэт, линии, текстуры, паттерны, ритм, формы, тени объектов
Ансель Адамс
Так почему же нам больше нравится ч/б, и в каких случаях лучше всего использовать именно такие фотографии?
1. Монохром как способ выделения контрастного объекта
Человеческий глаз не отвлекается на другие цвета и объекты: одежду, здания, машины. «В социальных фотографиях чаще всего используется черно-белая съемка, когда нужно выделить какой-то центральный объект (например, лицо человека) среди других», — говорит фотограф Олжас Жакенов.
Дмитрий Собокарь
2. Видеть мир в Ч/Б.
Большинство общих советов о том, как скомпоновать или структурировать хороший кадр, применяются точно также и к черно-белой фотографии. Однако, основное заметное отличие состоит в том, что Вы не должны обращать внимание на цвет.
Это означает, что Вы обязаны обучать себя смотреть на формы, тоны и текстуры, смотреть глазами, которые способны видеть только в Ч/Б.
Федерико Эрра
3. Почему нам так нравятся черно-белые фотографии?
Человеческий глаз создан таким образом, чтобы анализировать две вещи: интенсивность света и цвет. Если Вы удаляете цвет, Ваши глаза становятся более чувствительными к интенсивности света. А мозг тратит меньше энергии на анализ образа. Всегда, когда наше мышление обнаруживает более эффективные пути познания мира, т.е. менее затратные энергетически, это открытие награждается высвобождением вещества счастья – эндорфиновым всплеском. Успешное и низкокаллорийное познание приносит удовольствие. И в этом смысле, восприятие черно-белого изображения является самым наглядным примером.
Мы естественно выбираем области контраста, т.е. воспринимаем реальность и предметы (их габариты, очертания) посредством сравнения областей яркостей, когда одна вещь более или менее темная, чем другая. Как фотограф, создающий картины в черно-белом пространстве, вы просто обязаны знать больше о контрасте, видеть его, чувствовать его. И с его же помощью раскрыть перед зрителем суть своих снимков, их замысел, отразить важные детали.
Всегда ищите сцены/сюжеты, которые изобилуют знаками высокого контраста, и тогда ваши черно-белые фотографии будут неотразимыми.
John Florea. Miss Norma Baker
Ноэл Балдевайнс
4. Сосредоточьтесь на текстуре.
В черно-белых же фотографиях текстура несёт новую информацию. Поэтому ищите области с интересной текстурой, которая возможно скрыта под масками ярких красок. Она часто выполняет роль направляющих линий, служит хорошим фоном для обозначения главного художественного объекта.
Лопес Морено
5. Фотографируйте в цветном формате.
Данный пункт, прежде всего, нацелен на фотографов, использующих в своем арсенале цифровые камеры. Если Ваш аппарат предоставляет возможность переключения в настройках Меню на режим «черно-белое», то постарайтесь никогда его не использовать!
На самом деле, применив эту функцию, камера, фиксируя кадр, в действительности получает информацию о цвете, а затем преобразовывает снимок в черно-белый, включая заложенный в процессор алгоритм. Тогда Вы будете обладателем на своей флеш-карте файла, который безвозвратно потерял огромную часть информации о цвете, т.е. «похудел».
Однако моя категоричность в данном вопросе может сыграть с вами злую шутку. И Вы, восприняв дельный совет, неукоснительно будете ему следовать.
Функция камеры для получения ч/б фото весьма полезна. Объясню почему. Если Вы хотите использовать такой режим для того, чтобы предварительно просмотреть/увидеть, как выглядит сцена без цвета, то это вполне оправдано. Это поможет Вам идентифицировать, насколько хороши черно-белые снимки, которые задумали запечатлеть!
Но обязательно переключитесь назад и снимайте в цвете, а потом уже дома доработаете сюжет.
Джузеппе Антонио Валлетта
6. Снимайте в RAW.
Я знаю, что многие не фотографируют в Сыром формате в силу незнания как это осуществить и непонимания преимуществ, к примеру, RAW над JPEG. А может, принципиально не стреляют в Сыром формате из-за нелюбви к нему и связанных с ним трудозатрат.
Но большинство фотохудожников в последующей работе с RAW-файлами видят неоспоримые преимущества. Поэтому, если Вы стремитесь получать великолепные черно-белые изображения, то стреляйте и записывайте на флеш-карту данные в Сыром формате.
Митчел Кирх
7. Ч/Б любит повторяющиеся элементы. Ищите ритмы
Ищите схожие между собой (одинаковые) повторяющиеся элементы или объекты. Они интересны из-за своего упорядоченного повторения. Цвет, порой, просто отвлекает наше внимание и мы не придаем этому значения, не понимаем их художественной ценности. Но использование в композиции Ч/Б кадра таких элементов делает снимок выразительным. Как только Вы начинаете искать одинаковые предметы, сразу заметите их повсюду: стволы деревьев или фонарных столбов, машины, стоящие вряд, окна на фасадах домов…
Изабелла Табачи
8. Любовь к длинным выдержкам.
Эффекты от длительных выдержек при наличии в объективе движущихся элементов играют ключевую роль в черно-белой фотографии. Обратите, например, внимание на работы фотографа Мишеля Райковича (Michel Rajkovic).
Рейчел Талибарт
9. Спасительный Ч/Б.
Из-за плохого освещения (например, в помещении), из-за блеклости красок перевод из цвета в черно-белый вариант является спасательным кругом, когда надо сохранить фотографию, сохранить момент. Даже несмотря на то, что Вы снимали в RAW, порой вам никак не удается «вытянуть» фотографию, выдержать хотя бы приблизительно натуральные цвета при постобработке. Вот тогда инверсия в черно-белый монохром – насущная потребность!
10. Линии
Линии режут и делят изображение на части. Но они также могут направлять взгляд. В черно-белом изображении с сильным контрастом линии настолько мощны, что могут быть единственным самоценным эстетическим объектом.
blog.thomasperreon.com/
11. Силуэт
Силуэт является контрастной формой с четко очерченным линией краем. То есть силуэт включает в себя уже упомянутые выше элементы. Очертания объекта могут родить новые смыслы – от сюрреалистического до зловещего.
Margaret Bourke-White Dummy And Chute Landing, Irving Air Chute Company, Buffalo, 1937
12. Паттерны и узоры
Одно и то же повторяющееся зернышко, стежок, ряд живых изгородей, куча кирпича или разбегающиеся волны песчаной дюны могут быть шумом для ваших глаз на цветном изображении, но внезапно завораживаю в монохроме.
Nina Leen. 5 Models Wearing Fashionable Dress Suits
13. Внимание, тени!
Глубокие черные тени, тонкие, почти невидимые, легкие тени и зеркальные отражения темного предмета на серой поверхности асфальта, песка или лужи – всегда привлекательно.
Yiannis Siemos. Авторский проект «Тени». Остров Tinos 2011
У черно белой фотографии богатая история. Смотрите работы таких мастеров света и тени как: Ансел Адамс, Альфред Стиглиц, Анри Картье-Брессон, Билл Брандт, Брассай, Пол Стренд, Робер Дуано, Роберт Капа, Альберт Уотсон, Уокер Эванс, Хорст П. Хорст, Чиен-Чи Чанг и Эдвард Уэстон, Салли Манн, Рут Оркин, Рене Мальтет, Кай Зиль, Ирвин Пенн, Юсуф Карш
лучшие черно-белые кадры · NEVESTA.MOSCOW
Начинающие фотографы снимают черно-белые кадры, чтобы научиться чувствовать свет и композицию, опытные — чтобы передать идею, эмоцию, движение или чувство в чистом, дистилированном виде, не отвлекаясь ни на что. Тренды на обработку меняются, фильтры в инстаграме и VSCO входят в моду и выходят из моды, а монохромные фотографии остаются классикой на все времена.
Фотография на обложке:
Черно-белое фото — это инструмент, и каждый фотограф использует его по-своему: кто-то снимает их только при определенном свете, кто-то — передает с его помощью самые яркие и эмоциональные моменты.
, фотографы. Для нас черно-белые фотографии — это в первую очередь правильный свет и контраст. Если снято плохо, то на таких снимках будет «каша». Обычно мы делаем фото черно-белыми, чтобы отметить акцент на эмоциях. Чаще всего это репортажные кадры.
Фотограф
, фотограф. Я делаю фото черно-белым, если хочу подчеркнуть эмоцию, свет, момент или динамику в кадре, там, где это важно. Черно-белые кадры передают это намного лучше, чем цветные. Но монохромные снимки тоже бывают разными: иногда хочется добавить побольше контраста, чтобы передать четкие линии или движение, а бывает, хочется сделать фото максимально мягкими и нежными, чтоб усилить эмоциональную составляющую кадра. Например, кадры, где мама обнимает счастливую невесту на сборах, как папа ведет дочку к алтарю, или как бабушка плачет, смотря на все происходящее, я не задумываясь сделаю в черно-белом варианте, так как цвет будет только отвлекать.
Фотограф
, фотограф. Я люблю контрастные фотографии и выбираю для черно-белых только те, на которых есть правильный и жесткий боковой свет. Такие фото получаются лучше, объемнее. Если я знаю, что в кадре свет падает сбоку, красиво и так, как надо — значит, фото будет отлично смотреться в черно-белом виде. Черно-белые снимки — те, в которых не нужно ничего лишнего. Утрата цвета помогает получить более глубокое ощущение от фотографии, чтобы ничего не мешало чувствам, когда ты смотришь на нее и проникаешься ею.
Фотограф
С технической точки зрения, цвет — это один из элементов композиции. Зачастую черно-белые снимки оказываются ярче и выразительнее цветных.
, фотограф. Цвет сложнее для восприятия. Очень часто в кадре может быть много ненужных цветов, которые никак нельзя было устранить заранее на этапе подготовки. Черно-белая фотография помогает передать суть кадра и убрать лишнюю ненужную информацию. Это мощный инструмент, если хочется показать какой-то ритм, сюжет или свет в кадре и убрать все отвлекающие зрителя детали.
Фотографы
, фотограф. Для меня есть два варианта, когда точно стоит сделать фотографию черно-белой. Первый — это когда на ней есть небольшие недостатки, пересвет, неправильные цвета, но ее структура и сюжет очень хороши и не позволяют просто так ее отложить. В черно-белом цвете все неважные моменты уходят на задний план, и фотография живет новой жизнью. Второй вариант — когда хочется задокументировать некую историю. Так сложилось исторически, что фотография была рождена черно-белой.
Фотограф
, фотограф. Есть шутка, что в ч/б переводят либо самые плохие, либо самые хорошие фотографии. А если серьезно, то отсутствие цвета убирает из кадра все лишнее и оставляет только основу: геометрию, эмоцию, световые акценты. Иногда для черно-белых фото требуется особый подход: нужно делать упор на игру со светом, ракурсы и, конечно, настроение в кадре. В целом, лучшие снимки получаются при световых акцентах — когда есть жесткий свет либо световые пятна. Черно-белые фото могут быть и спокойными, и динамичными: за счет монохромности мы убираем все лишнее и оставляем в кадре только суть.
Фотограф
Получить хорошее черно-белое фото сложнее, чем цветное. Требуется качественная работа со светом, акцентами и сюжетом самого снимка.
, фотограф. Я большой фанат черно-белых фотографий: они возвращают меня к истокам фотоискусства, заставляют забыть про все лишние цвета и акцентировать внимание только на эмоциях. Создать красивый и «дорогой» черно-белый снимок на самом деле сложнее, чем получить такой в цвете, а конвертация цветного изображения в черно-белое с целью создания другой, более кинематографичной картинки — процесс довольно-таки сложный и скрупулезный. У черно-белых снимков сложная задача — одной фотографией рассказать целую историю, фото в таком исполнении чаще всего более документальны, более эмоциональны и сильнее воздействует на зрителя.
Фотограф
, фотограф. Говорят, наша жизнь состоит из черных и белых полос, поэтому если кадр получился особенно жизненным, я делаю его в ч/б. Надеюсь, что вы улыбнулись, но кроме шуток: пару лет назад я поставил эксперимент, разместив спецпредложение о съемке только в ч/б со скидкой 50%. К сожалению, желающих не нашлось, и, пожалуй, этому есть вполне разумное объяснение: не буду углубляться в технические детали, если коротко — какие-то кадры определенно будут лучше смотреться в цвете. У черно-белых снимков есть свой сильный характер, и только с опытом ты начинаешь чувствовать, в каких сюжетах отсутствие цвета лучше передаст атмосферу или акцентирует внимание на главном в кадре. И это не то же самое, что сделать снимок монохромным — хорошее ч/б требует знаний и внимания не только на съемке, но и при обработке.
Фотограф
, фотограф. Если изначально нет цели снять черно-белую фотографию, то любой цветной снимок легко переводится в ч/б. Поэтому нередко вы можете видеть душевные терзания фотографов в соцсетях из серии «помогите выбрать, что лучше — цвет или ч/б». И только, пожалуй, репортажный черно-белый снимок с акцентом на эмоцию выиграет у такого же цветного. Но если изначально при съемке есть цель создать ч/б кадр, то разница действительно есть. И заключается она в изначально продуманном контрасте (съемка светлого на темном или темного на светлом). Для цветных кадров это правило, конечно, тоже используется, но не так важно, как для черно-белых. Если грамотно подойти к процессу создания черно-белого кадра, он получится при любом свете. Я же люблю черно-белые снимки, сделанные при жестком солнечном. Прямой солнечный свет усиливает световой контраст и в сочетании с цветовым контрастом придает графичность, глубину и атмосферность итоговому кадру. Да, такой свет сложен, да, он подходит не всем, да, зачастую требует больше времени на подбор ракурса, но итог того стоит.
Фотограф
Читайте больше статей на самые актуальные и волнующие темы о подготовке к свадьбе.
Почему Ч/Б по-прежнему любимец уличных фотографов
Черно-белый по-прежнему остается любимым стилем для уличных фотографов, и на то есть веские причины. Уличная фотография отличается от других жанров. Почему Ч/Б остается любимым выбором уличных фотографов, и есть ли логические причины для этого?
Черно-белый, естественно, был первым выбором для фотографов прошлого из-за технических ограничений. Плёнка не мола передавать цвет, и потребовалось много времени, чтобы все больше и больше уличных фотографов исследовали новые возможности для работы с цветом. Тем не менее, кажется, что большинство современных уличных фотографий остаются в черно-белом виде.
Современные технологии способны уловить цвета реального мира. При необходимости редактирование позволяет изменить внешний вид цветов в любом направлении, которое вы можете себе представить. И с дополнительной сложностью, такой как баланс белого, становится легче справиться благодаря цифровым камерам, предлагающим использование формата RAW. Это даёт фотографам больше гибкости для последующей настройки внешнего вида снимков.
Но вот некоторые из возможных причин, почему Ч/Б по-прежнему популярен среди уличных фотографов.
Реклама
Подражая мастерам
Документальная фотография — один из старейших жанров, и многие уличные фотографы пытаются повторить успех классических фотографов, таких как Роберт Капа или Анри-Картье Брессон. Даже до конца 70-х большинство фотографов продолжали снимать в черно-белом режиме. Исключения, такие как Джоэл Мейеровиц или Сол Лейтер, сделали их пионерами в их красивой цветной работе, но им также пришлось бороться с критикой.
Даже в пейзажной и портретной фотографии есть такие имена, как Себастьян Сальгадо и Хельмут Ньютон, которые создают впечатляющие черно-белые изображения. Но, оглядываясь назад, становится ясно, что в последние десятилетия преобладали цветные работы.
В отличие от этого, уличные фотографы никогда не совершали полный переход к цвету, и поэтому новички с большей вероятностью сначала будут искать себя в монохромной фотографии, следуя идолам.
Внимание на объекте
Есть несколько характеристик, которые делают черно-белой фотографии преимущество по сравнению с цветом.
Уличная фотография — один из самых сложных и быстро меняющихся жанров, практически не оставляющий времени для композиции. В то время как студийные фотографы могут очень тщательно создаваться с изменением цвета и положения моделей, уличные фотографы должны реагировать на изменения обстановки очень быстро.
Это может быть очень сложно, и композиция не всегда получается идеальной. Часто вы наблюдаете красивую сцену, которая действительно вас интересует, но вы также сталкиваетесь с проблемой появления лишних объектов или не подходящих цветов на заднем или переднем плане. Особенно яркие объекты могут отвлекать зрителя.
Чтобы создать фокусировку на нужном участке, может быть полезно снимать в черно-белом виде. Таким образом, содержание становится самым важным в изображении и цвет больше не забирает внимание. Поскольку уличная фотография часто пытается показать историю или взаимодействие людей, Ч/Б может помочь подчеркнуть это, убирая отвлекающие цвета.
Драматический свет
Контраст света и тьмы является часто используемым элементом. Многие уличные фотографии показывают основной объект, находящийся в центре внимания, в то время как большая часть сцены скрыта в темноте.
Зачастую зрителю становится интереснее изучать снимок, когда не все детали видны, кода остаётся простор для фантазии. Этот вид изображения очень хорошо работает в черно-белом режиме. Увеличение контраста усиливает этот эффект. Цвета часто отвлекают от таинственной атмосферы.
Таким же образом работают изображения силуэтов. Картина становится очень минималистичной, но если все сделано правильно, это может стимулировать воображение зрителя.
Эффект плёнки
Когда вы начинаете фотографировать, вы вряд ли хотите вкладывать много денег в камеру, поэтому шум от высоких значений ISO будет весьма заметен, особенно в условиях слабой освещенности. При работе с цветом это может сильно отвлекать и ухудшать общее качество изображения. Для Ч/Б некоторый шум может работать на пользу, потому что он напоминает старый аналоговый вид плёнки. Вам не нужно сразу покупать Fujifilm X100F. Камера Ricoh GR творит чудеса, даже в условиях низкой освещенности.
Fujifilm X100F за 1300 долларов (слева) и Ricoh GR II за 659 долларов (справа)Шум может стать не раздражающим фактором, а эстетичным эффектом. При работе с цветом придётся учитывать гораздо больше переменных, что делает практически невозможным их идеальную эмуляцию цветной плёнки.
Но всё же вы можете использовать различные программные средства эмуляции плёнки, такие как пакет Silver Efex из Nick Collection.
Цвета должны сочетаться
Так же, как свет и тьма могут стать объектами сами по себе, цвета играют важную роль в цветных изображениях. Всякий раз, когда фотограф решает держаться подальше от монохромных версий снимков, цвета не должны быть случайными. В некотором смысле, они должны иметь смысл и действительно добавлять что-то к сцене, как если бы фотограф нарисовал сцену сам. Иначе зачем их использовать?
Цвета должны совпадать с настроением снимка и гармонично сочетаться. Цвета могут создавать лёгкость или напряжённость в фотографии. Но добавление цвета только ради того, чтобы не делать черно-белые изображения, в большинстве случаев не идёт на пользу снимку. Цвет очень сложный инструмент, особенно в неконтролируемых ситуациях, таких как уличная фотография.
Легко ли снимать черно-белое?
Одной из частых ошибок является преобразование плохой цветной картинки в монохромную и надежда на то, что она станет лучше. Конечно же, Ч/Б позволяет скрывать ошибки, но плохая фотография остается плохой и не получит выгоды от преобразования в монохромный вид. Картинка, которая не работает в цвете, потому что ей не хватает глубины сюжета или она плохо оформлена, не будет лучше в черно-белом варианте.
Лучше всего попробовать определиться со стилем, прежде чем выходить на улицу и снимать. Оба варианта уникальны и не взаимозаменяемы простым щелчком в Фотошопе. Вы должны наблюдать за миром совсем по-другому. С черно-белым изображением вы будете больше фокусироваться на свете и тенях, а цвет требует, чтобы вы рассматривали все возможные комбинации раздражающих цветов, которые могут испортить ваше изображение.
Тем не менее, сейчас в интернете публикуется огромное количество черно-белых фотографий. Выделиться из массы очень сложно, когда вы можете показать только различия серого цвета. Легко заблудиться в массе посредственных монохромных изображений. Поэтому вы должны разработать уникальный стиль, который будет отличаться от остальных.
В любом случае, попробуйте придерживаться одного стиля некоторое время и не переходить от одного к другому в пределах одной серии снимков. Ч/Б может быть классикой, которая никогда не выйдет из моды, но с цветной уличной фотографией вы могли бы найти новый более сложный уникальный стиль.
Об авторе: Себастьян Якобиц, уличный фотограф из Берлина, Германия, который запечатлевает повседневную жизнь города. Мнения, выраженные в этом посте, принадлежат исключительно автору.
Следите за новостями: Facebook, Вконтакте и Telegram
4 крутых приложения для редактирования
Your address will show here
+12 34 56 78
email@example. com
Mimihack, Факты
Сентябрь 4, 2019 — Mimihack, Факты
Сегодня самые обычные смартфоны снимают яркие цветные изображения вполне приемлемого качества. Однако всего несколько десятилетий назад люди довольствовались черно-белыми фотографиями. Наверняка в ваших семейных альбомах найдутся подобные снимки бабушек и дедушек, достойные оказаться в красивой рамочке на полке, а не затеряться в виртуальной галерее телефона. В нашей статье мы расскажем, как сделать ч/б фото цветным с помощью специальных мобильных приложений и распечатать его.
- Сolourise
Уникальный проект на основе искусственного интеллекта от сингапурской компании GovTech, позволяющий в считанные секунды раскрасить старые фотографии. Главной «фишкой» программы является наличие нейронной сети, пытающейся предсказать значения цветов для пикселей на основе особенностей снимка. Для обучения искусственного интеллекта специалисты использовали набор из 500 тысяч старинных фото, а также задействовали библиотеку изображений Google.
С помощью сервиса Сolourise вы легко раскрасите ч/б фото. Однако стоит отметить, что приложение хорошо работает только с хорошо распознаваемыми элементами снимка. Если оно не распознает деталь, то может получиться довольно забавный цветовой эффект, зачастую неестественный.
Пользоваться программой очень просто. Все, что от вас потребуется, — загрузить бесцветное фото в специальный сервис на официальном сайте, дождаться завершения обработки и скачать готовый результат. Сolourise — идеальное решение для тех, кто хочет из черно-белого фото сделать цветное быстро, просто и бесплатно.
- Algorithmia
Algorithmia — это популярный сервис, который использует при обработке технологии «глубинного обучения». В основе программы, так же как и в Сolourise, лежит искусственный интеллект. Для обучения цветоопределению приложение проанализировало свыше миллиона изображений.
Использование сервиса максимально просто и понятно. Чтобы сделать черно-белое фото цветным, достаточно вставить URL снимка в строку поиска и нажать «Colorize It».
- Paintschainer
Приложение Paintschainer незаменимо для раскрашивания готовых эскизов. Если вы любите рисовать, создавать собственные комиксы — данный сервис именно то, что вам нужно. Программа, в основе которой гибкая нейронная сеть, подбирает максимально подходящие оттенки. Если вас не устраивает автоматический подбор, вы можете самостоятельно показать приложению, какие цвета лучше использовать.
Как раскрасить ч/б фото с помощью Paintschainer? Загрузите в сервис свой эскиз, и приложение переведет его в цвет. В вашем распоряжении три варианта автоматического окрашивания и панель с инструментами для ручной настройки.
- Snapseed
Всем известный сервис поможет вам не только полностью раскрасить снимок, но и сделать ч/б фото с цветными элементами. Чтобы получить черно-белый фон на фото, выполните несколько простых шагов:
- Выберите фото на телефоне, зайдите в Инструменты, найдите подходящий ч/б фильтр и примените;
- Далее следует нажать в верхнем углу на значок со слоями и выбрать Посмотреть изменения — ч/б — Изменить;
- Для обесцвечивания фото выберите значок, где внутри квадрата находится кружок;
-
Остается только выделить объект, который вы хотите сделать цветным.
Преимущество Snapseed заключается не только в том, что программа может сделать черно-белый фон на фото, но и в том, что пользоваться сервисом невероятно просто, а работа с ним абсолютно бесплатна.
Все 4 приложения позволяют из серых и скучных фотографий сделать яркие красочные изображения, которые просто обязаны быть распечатаны. Пусть оригинальные снимки станут настоящим украшением стен, книжного шкафа или даже холодильника. В этом вам поможет приложение для печати фотографий Mimigram. Здесь вы в считанные минуты можете заказать стильные магнитики с фотографиями, качественные фотографии в рамках или собрать из снимков Арт-холст. Программа Mimigram доступна для скачивания в App Store или Google Play.
Узнайте еще больше об обработке изображений в нашем блоге. Здесь вы найдете море идей по съемке и редактированию снимков, а также созданию крутых подарков из фотографий.
Поделиться:
Подпишитесь на рассылку новостей
Для отмены подписки требуется всего лишь один клик.
Вам также могут понравиться
Наши продукты
«Черно-белые пауки»: Эмоциональные и глубокие фотографии, покорившие сердца людей
Когда человечество еще не умело задерживать цвет на фотографиях, появилась магия в виде черно-белых снимков, с которых и началось фотоискусство. И даже при всем многообразии техники и цветных снимков сегодня есть большая армия любителей и ценителей черно-белой фотографии. «Ч/б» позволяет подчеркнуть главное на снимке, не отвлекая глаз на палитру красок. Тем черно-белая фотография и сложна. Она заставляет думать. Правда, не каждый черно-белый снимок претендует на высокохудожественный. Снять такую фотографию — искусство.
Если вас интересуют черно-белые фотографии, то о состоянии и развитии этого направления можно узнать по работам участников и призеров фотоконкурса Black and White Spider Awards. У мероприятия довольно богатая история, оно проходит на постоянной основе с 2005 года. Участвовать могут фотографы-любители и профессионалы со всего мира, снимающие как на аналоговую, так и на цифровую технику. Приветствуются и традиционные стили, и новые творческие идеи в этом классическом виде искусства. В нашем материале подборка лучших фотографий за 2019 год. Приятного просмотра!
«Корабль в песках». Автор: Амардип Сингх. 1-е место в категории «Файн-арт» (Fine Art) среди любителей, 2019 год.
Сборная Испании по синхронному плаванию в Глазго, Шотландия. Автор: Иэн МакНикол. Поощрительная премия в категории «Спорт» среди профессионалов, 2019 год.
«Доска». Пейзаж на острове Лансароте, Испания. Автор: Астрид Верхоеф. 1-е место в категории «Файн-арт» (Fine Art) среди профессионалов, 2019 год.
«Осенний ужин». Автор: Даниэль Фер. 3-е место «Фотограф года» среди любителей, 2019 год.
«У края пропасти». Альпинисты приближаются к вершине горы Брайтхорн в Пеннинских Альпах, Швейцария. Автор: Петер Свобода. 1-е место в категории «Природа» среди профессионалов, 2018 год.
«Утренняя зарядка на мосту». Автор: Ахмед Мохамед Хасан. Поощрительная премия в категории «Люди» среди любителей, 2019 год.
«Старые друзья». Автор Даниэль Кастонгуэй. 1-е место в категории «Люди» среди любителей, 2019 год.
«Медвежья семья». Автор: Бьорн Х Стуедал. Поощрительная премия в категории «Дикие животные» среди профессионалов, 2019 год.
«Модница». Флоренция, 2017. Автор: Филипп Лоуренс. 1-е место «Фотограф года» среди любителей.
«Изваяние». Автор: Питер Моррис. Поощрительная премия в категории «Обнаженная натура» среди профессионалов, 2019 год.
«Пчелиный обед». Автор: Сэнди Адамс. 2-е место «Фотограф года» среди профессионалов, 2019 год.
«Силуэт с зонтиком». Автор: Николай Смоляк. Поощрительная премия в категории «Силуэт» среди любителей, 2019 год.
«Рыболовы». Автор: Тксомин Тсуека. Поощрительная премия в категории «Спорт» среди профессионалов, 2019 год.
«Серенада». Автор: Анжела Викедомини. Поощрительная премия в категории «Мода» среди любителей, 2019 год.
«Неравновесие». Автор: Элс Тейссен. 1-е место в категории «Натюрморт» среди любителей, 2019 год.
«Прогулка в грозу». Автор: Тушар Канделвал. Поощрительная премия в категории «Силуэт» среди профессионалов.
«Музыкальный коллектив». Автор: Стоун Пэнг. 2-е место в категории «Файн-арт» (Fin Art) среди профессионалов, 2019 год.
«Мудрые глаза». Снежная обезьяна в парке Дзигокудани. Автор: Лэнс Картер. 1-е место в категории «Дикие животные» среди профессионалов, 2019 год.
«1-2-3». Автор: Джон Итон. 1-е место в категории «Силуэт» среди любителей, 2019 год.
«Дама с сигарой». Гавана, Куба. Автор: Х. Аллен Беновиц. 2-е место в категории «Люди» среди профессионалов, 2019 год.
«Зимняя геометрия». Автор: Станислав Ситников. 2-е место в категории «Аэрофотография» среди любителей, 2019 год.
«Полет на кубе». Автор: Мартин Цурмуле. Поощрительная премия в категории «Обнаженная натура» среди любителей, 2019 год.
«Лестница». Автор: Антонио Салаверри. Поощрительная премия в категории «Силуэт» среди любителей, 2019 год.
«3 против 1». Автор: Хосе Карлос Коста. 3-е место в категории «Файн-арт» (Fine Art) среди профессионалов, 2019 год.
«Столовая с красивым видом». Лиссабон, Португалия. Автор: Ана Филипа Скарпа. 2-е место «Фотограф года» среди любителей, 2019 год.
«Семь одиннадцать». Лондон, Великобритания. Автор: Петтер Рустад. Поощрительная премия в категории «Силуэт» среди любителей, 2019 год.
Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Поделиться в whatsapp
Поделиться в vk
VK
Поделиться в telegram
Telegram
Очень красивая черно белая фотографию.

Пожалуй, большинству из вас нравится хорошее черно-белое фото. А знакомство с черно-белой фотографией у вас наверняка состоялось во время просмотра семейного фото-альбома, который, словно машина времени, погружает в воспоминания, отправляя на десять, двадцать а то и все пятьдесят лет назад. Задумывались ли вы, почему именно ч/б фотография так интересна человеку, который все время окружен цветами и множеством их сочетаний? В чем магия черно-белого снимка? И что нужно знать новичку для того, чтобы самому делать интересные кадры, имея в арсенале лишь свет и два цвета — черный и белый (которые вместе образуют градации серого)? На эти и другие вопросы я постараюсь дать ответы в этом материале.
С черно-белой фотографии началась эра светописи, она старше своей «младшей сестры», цветной фотографии, почти на сотню лет, однако по сравнению с «цветом», за более чем два столетия существования, черно-белая фотография не претерпела каких-либо кардинальных изменений. Заметьте, что и сами технологические носители черно-белой идеи — фото-пленка, красный фонарь и фотобумага, самостоятельная печать вручную — уже лет двадцать, как не пользуется спросом. При этом мода на черно-белое изображение не потеряла актуальности и по сей день.
Увы, черно-белая фотография для обывателя иногда воспринимается, как «бедный родственник» цветной фотографии. Впрочем, среди начинающих фотографов также нередки случаи неприятия как бы «архаичного» направления. Дескать, зачем ограничивать себя оттенками серого, если можно использовать весь спектр цветов? На самом деле в ч/б фотография может выглядеть более потрясающей, интригующей, захватывающей, чем ее цветная версия. Цвет иногда может быть помехой, и обесцвечивание снимка может помочь переориентировать зрителя на нужный объект.
Возможно, ч/б фотография несколько проигрывает цветной по красоте. Однако реальность тоже не всегда красочна — к сожалению, в мире происходит множество событий (вооруженные конфликты, стихийные бедствия, неурожай), при съемке которых яркие цвета не уместны. И вот ведь парадокс — именно чёрно белая фотография обладает всеми качествами, чтобы показать окружающую нас действительность такой, как она есть. Именно поэтому фотографы от ведущих информационных агентств часто используют в работе именно такой стиль — черно-белый.
Чем еще отлична черно-белая фотография? Она предлагает альтернативную, по-своему уникальную точку зрения на многие вещи. Обесцвечивание кадра проявляет скрытые детали, рельеф, текстуру, формы и многое другое.
Форма и объем
Убирая цвет из кадра, вы тем самым добавляете объема изображению и ставите акцент на форме объектов, т.к. цвет зачастую отвлекает и перенасыщает изображение, создавая помехи правильному восприятию.
Форма и объем становятся более очевидными при отсутствии цвета © Diego Sevilla Ruiz
Форма и объем всегда важны в черно-белой фотографии. При поиске хорошего кадра стоит абстрагироваться от цветов в визире фотоаппарата, вместо этого лучше сосредоточить внимание на форме. Располагайте объекты съемки на расстоянии друг от друга -так, чтобы подчеркнуть объем, создать композицию на их основе.
Геометрия
Одно из самых важных слагаемых хорошей черно-белой фотографии — это геометричность расположения объектов или самих объектов.
За счет отсутствия цвета, в ч/б фото геометричность более важна. Более того, она может быть самоцелью снимка © Thomas Hawk
Контраст
Так как в черно-белой фотографии отсутствует разделение элементов по цветам, нужно воспользоваться другими выразительными средствами — оттенками серого и контрастом.
Используйте контраст, чтобы разграничить и определить объекты в вашей сцене © Barry Yanowitz
С помощью контраста можно указать на композиционный центр снимка — к примеру, расположив темный объект (КЦС) на светлом фоне, а также, чтобы добавить глубины за счет различных тонов и оттенков.
Узор
Если в цветной фотографии присутствует узор, в особенности, не крупный — зачастую он остается незамеченным, потому что цвета отвлекают от него внимание. Черно-белая фотография дает вам гораздо больше шансов сделать кадр с интересным узором, поскольку она акцентирует внимание зрителя на формы и линии, которыми зачастую богаты объекты в кадре.
Узор выделяется гораздо больше, когда снят в ч/б © Andreina Schoeberlein
Текстура и рельеф
Точно так же, как происходит потеря узора в цветной фотографии, может быть утрачена текстура и рельеф. Когда человек смотрит на цветную фотографию, его мозг тут же начинает распознавать и идентифицировать элементы кадра согласно уже заложенным в память образам. А это значит, что мы зачастую видим не фотографию, а ее интерпретациию, предлагаемую мозгом.
Текстура и рельеф добавляют кадру реалистичности, глубины, это помогает зрителю воспринимать изображение более целостно © Anurag Agnihotri
Если снимки сделаны в ч/б, разум не отвлекается на информацию о цветах, и поэтому больше внимания уделяется таким элементам, как текстура и рельеф, т.к. они становятся более заметными.
Портрет
В портретной фотографии не зря многими мастерами так любим именно ч/б стиль подачи — почти всегда освобождение портрета от цветовой информации идет ему на пользу.
Так можно максимально ярко и точно донести до зрителя весь спектр эмоций, гамму чувств и характер персонажа © Mexico Rosel
Освещение
Ключевым аспектом для фотографии является освещение, и ч/б здесь не исключение, напротив, ввиду отсутствия цветовой информации нам остается лишь свет и тень (в умелых руках этого более, чем достаточно).
От освещения зависят все перечисленные выше элементы — форма, объем, узор, текстура и т.д. © Luca Rossato
Когда вы продумываете освещение перед такой съемкой, представьте, как оно будет влиять на все эти факторы, и постарайтесь добиться при помощи света максимально возможного результата.
Как видите, дорогие друзья, успешное создание ч/б фотографий сводится к знанию основных ее принципов и умению применять знания на практике. А практики должно быть много, но ровно столько, чтобы процесс доставлял только удовольствие.
Теперь фундамент ваших знаний пополнился новыми качественными «кирпичиками», которые, надеюсь, будут впоследствии укрепляться и дополняться другими.
Формат статьи, увы, не располагает к охвату такой серьезной темы за один раз. А так хочется упомянуть также драматизм, идейность, художественность, минималистичность, геометричность элементов… ведь все они также присуще фотографии, и смею предположить, черно-белой — в несколько большей степени. Но не беда! Я с удовольствием вернусь к разговору о ч/б фотографии в следующих материалах. До новых встреч.
Юрий Кривенко , специально для funPhoto.ua
Для самых юных среди нас может быть сюрпризом то, что фотография не всегда была цветной. Черно-белое — это не просто функция обработки в Photoshop, это то, с чего фотография начиналась и то, что остается самой сутью самовыражения для многих фотографов.
Шаг 1 — Зачем работать в ЧБ?
Я слышал, как некоторые традиционалисты говорят, что снимок должен быть черно-белым, кроме тех случаев, когда фотограф чувствует, что кадр явно выиграет от использования цвета. Это замечание не исключает цветную фотографию из области рассмотрения, а просто говорит о том, что исходное состояние кадра по умолчанию должно быть черно-белым. Для старших поколений это было необходимостью, поскольку они не имели возможности работать в цвете.
Вы можете соглашаться с этим утверждением или нет, но для меня это значит то, что я должен серьезно анализировать каждый свой кадр на предмет того, будет ли он выглядеть лучше в цвете или в черно-белом варианте.
Шаг 2 — RAW, ISO и настройки кадра
Могу сказать по опыту, что существует несколько правил по выбору настроек, которые помогут вам на вашем пути освоения черно-белой фотографии. Не совершайте ошибку, снимая сразу в ЧБ, хотя вам может казаться, что это хороший вариант, поскольку вы сразу можете увидеть результат на вашем дисплее. Но если вы снимаете сразу в черно-белом цвете, вы не сможете потом конвертировать кадр в цвет, но если вы снимаете в цвете, вы запросто сможете по необходимости перевести снимок в черно-белый вариант.
Помните об этом и снимайте в RAW, если у вас есть такая возможность. Это обеспечит вам больше возможностей в плане обработки, когда дело дойдет до конвертации кадров в черно-белый вариант. Также следите за значениями ISO. Как всегда, лучше делать его как можно ниже, чтобы избежать излишнего шума, что может быть серьезной проблемой в черно-белой фотографии.
Шаг 3 — Черно-белое видение
Теперь настало время думать в черно-белом цвете. Разумеется, мы видим мир во всех потрясающих красках, но чтобы получить хорошие черно-белые снимки, мы должны подходить к съемке с черно-белой картинкой в голове. Это не значит, что цветом нужно пренебрегать.
Важно думать о тонах (насколько светлый или темный тот или иной объект), поскольку разные цвета дают разные тона, например, в цветной фотографии красный цветок с зеленой травой под ним может выглядеть великолепно, но в черно-белом варианте оттенки могут оказаться очень схожими, и кадр получится плоским. Мы еще поговорим о контрасте, но убедитесь, что учли тона во время съемки черно-белого кадра, чем более они контрастны, тем более привлекательно будет выглядеть фотография.
Шаг 4 — Свет (и тень)
Свет — главный элемент фотографии, и потому важно использовать его эффективно. Не отвлекаясь на цвет, можно сказать, что свет и тень играют ключевую роль в черно-белой фотографии, направляя взгляд к ярким частям снимка, в то время как другие части остаются в тени.
Если вы работаете с естественным освещением, важно учитывать качество света, которое вам необходимо для получения снимка. Если вам нужен мягкий и неяркий свет, лучше отправляться на съемку рано утром или поздно вечером, когда солнце низко, но если для вашего кадра требуется яркий свет, темные тени и больше контраста, выбирайте для съемки полдень, когда солнце расположено высоко в небе и обеспечивает сильное освещение.
Шаг 5 — Контраст
Я уже говорил о контрасте, но в условиях отсутствия цвета, особенно важно убедиться, что ваши черно-белые снимки имеют широкий диапазон тонов и сильный контраст, чтобы поддерживать интерес зрителя к кадру. Избегайте перенасыщения снимка серым цветом. Вместо этого используйте свет, чтобы получить более яркие элементы, которые будут задавать направление взгляда, и более темные части с глубокими тенями, для обеспечения хорошего контраста.
Сильного контраста легко добиться в яркий солнечный день, но будьте осторожны, не переэкспонируйте ваш кадр избыточным количеством света. Возможно, имеет смысл сделать поправку на одну или две ступени экспозиции вниз, чтобы ограничить количество проходящего света.
Шаг 6 — Детали и текстура
Часто взгляд отвлекается на яркие цвета в кадре, и интересные детали ускользают от зрителя. Попробуйте съемку в черно-белом цвете, когда фотографируете объекты с интересными деталями или текстурой. Отсутствие цвета акцентирует все внимание на них и усилит снимок.
Постарайтесь заполнить кадр деталями и не отвлекайтесь на цвет, как я упоминал ранее, думайте в черно-белом цвете, обращайте внимание на тона и контраст, и попытайтесь учитывать все тонкости снимаемой сцены.
Шаг 7 — Портреты
Я уверен, что вы видели множество знаковых черно-белых портретов. Кажется, будто сегодня техника съемки портретов поддалась влиянию мейнстрима в плане преимущественного использования цвета, но черно-белые портреты остаются вне времени. Эти портреты рассказывают нам историю человека в одном кадре, фиксируя детали и выражение лица модели.
В них эффективно используются свет, тени и контраст. Найдите модель для практики, хорошо освещенную локацию и посмотрите, получится ли у вас создать свой собственный черно-белый портрет, не подвластный времени.
Шаг 8 — Пейзажи
Качество пейзажных снимков зависит от сильной композиции, часто с точкой интереса на переднем плане, и тут неважно, снимаете ли вы в цвете или в ЧБ. Исключая цвет, мы переводим основное внимание зрителя на линии. Градиенты и разница в тонах становятся более очевидными, а формы — более заметными.
Попробуйте снять мрачные грозовые тучи, которые выглядят очень эффектно на черно-белых снимках. Вы также можете поэкспериментировать с городскими пейзажами и съемкой архитектуры, акцентируя внимание на сильных формах.
Шаг 9 — Форма и силуэты
Во всех вышеупомянутых случаях, будь то портрет, пейзаж, съемка деталей и т.д., необходимо учитывать множество факторов, таких как тона, контраст, свет и тень. Существует также ряд популярных сюжетов для съемки, на которые стоит обратить внимание.
Характерные формы, горизонтальные, вертикальные и направляющие линии способны помочь в создании интересных композиционных решений. Используйте их для формирования силуэтов, особенно когда вам доступен достаточно сильный свет. Когда вы наберетесь опыта в черно-белой фотографии, вы сами сможете понять, какие сюжеты хорошо подходят для таких снимков, а какие не очень.
Шаг 10 — Экспериментируйте и творите
Итак, пришло время начать работать с черно-белой фотографией. Как вы уже поняли, не существует каких-либо ограничений по сюжетам, так что вы можете идти и пробовать снимать все ваши любимые объекты в черно-белом виде, а потом сравнить результаты с цветными вариантами.
Попробуйте перевести несколько ваших цветных снимков в черно-белый вариант, чтобы понять принципы обработки. Это позволит вам осознать, каким образом это изменит или улучшит ваш кадр. Вы можете удивиться, как сильно несколько простых «кликов» трансформируют ваши изображения.
Черно-белая фотография не только не потеряла свою популярность, но и является мощным художественным приёмом, позволяющим получить результаты, недоступные цветной фотографии.
1. Цвет или черно-белый?
Прежде чем переводить снимок в черно-белый, есть смысл задуматься над необходимостью этого действия. Перевод в черно-белый может убить очарование картинки, если оно заключается именно в цвете или сделать снимок интереснее, если цвет забивает красоту тональных переходов.
Когда мы убираем цвет, на снимке остаются лишь тональные переходы одного цвета (серого). Если снимок становится гармоничнее после перевода его в ЧБ, стоит делать его монохромным, если нет — ему лучше оставаться цветным. Вот пример снимка, который в цвете смотрится лучше, чем в чёрно-белом варианте:
Как правило, снимки, которые вы привозите из путешествий и которые должны передавать колорит страны, в которой вы побывали, не стоит делать черно-белыми.
Но иногда цвет мешает, цветовые пятна не гармонируют друг с другом, фотография выглядит слишком пестро. В этом случае может быть есть смысл сделать снимок монохромным. Во всяком случае не торопитесь удалять пестрые снимки. Вполне может быть, они выиграют, если станут черно-белыми.
Монохромная фотография заставляет концентрироваться на главном, дает возможность показать линии и форму, игру света и тени, структуру и ритм.
Если вы собираетесь снимать монохромные снимки, обращайте внимание на объекты с тоновым, а не с цветовым контрастом. Обратите внимание на яркость объектов, т.к. монохромная фотография — это противопоставление света и тени. Снимая предмет — смотрите не на его цвет, а на текстуру, форму, линии, тон.
2. Экспозиция
Если вы снимаете на цифровую камеру, снимайте в цвете и обязательно следите за экспозицией. Экспозицию нужно установить очень точно, так, чтобы на снимке были плавные тональные переходы и он не был слишком светлым или темным (если только вы не снимаете в низком или высоком ключе).
На каждом ЧБ снимке должен быть чистый черный и чистый белый цвет, а также присутствовать большой диапазон серых тонов, с НЕ одинаковым уровнем яркости. Некоторые тона будут темнее, а другие ярче. Но серые тона не должны преобладать, иначе снимок будет выглядеть плоским. Важно также, чтобы большая часть серых тонов не ушла в белый. Правильно выставленная экспозиция сделает снимок уникальным.
Изучите инструкцию к вашей камере и систему экспозамера. От этого будет зависеть результат, который вы получите.
Обратите внимание на то, что используя матричный экспозамер, вы в черно-белом варианте не получите объемный и динамичный кадр, так как он дает равномерную экспозицию. Если же вы установите центрально-взвешенный экспозамер, контраст и яркость снимка увеличатся, а точечный экспозамер даст снимкам резкие переходы от света к тени. При съемке силуэтов нужно измерять экспозицию по светлым участкам кадра, иначе кадр будет слишком светлым и неконтрастным.
3. Съемка в RAW и JPEG
Монохронные снимки стоит снимать в RAW формате, так как в RAW файле сохраняется гораздо больше информации, чем в JPEG. Если же вы экономите место на карте или у вас есть другие причины снимать в JPEG, делайте цветной кадр. Не стоит делать монохромные снимки на камеру, т.к. цветной кадр в свою очередь несет больше информации, чем чб.
4. ИСО
Если фотография шумная, это будет еще более заметно в ЧБ варианте. Поэтому старайтесь снимать с максимально низкими значениями ИСО. Если вы захотите добавить эффект пленки, вы сможете это сделать позже, в пост-обработке.
5. Техническое оборудование
Для съемки ЧБ фотографий не нужно иметь какое-то особенное оборудование. ЧБ можно снимать и компактом и зеркалкой начального уровня. С зеркальной камерой вы сможете лучше регулировать результат. Всегда полезно иметь штатив и пульт дистанционного управления. Вопрос использования фильтров очень спорный. В целом можно использовать поляризационный и нейтральные, а также ультрафиолетовый фильтры. Они могут усиливать контраст изображения. Поляризационный фильтр будет придавать небу большую плотность и позволит усилить или убрать блики. Но, если вы используете фильтры, важно учитывать одно правило — эффект воздействия фильтра не должен преобладать над содержанием снимка. Огромное количество фильтров вы найдете и в графических редакторах.
6. Свет
Здесь все тоже самое, как и в цветной фотографии. В разное время дня вы получите различное освещение и световой рисунок. Один и тот же сюжет будет в разное время суток восприниматься и выглядеть по разному.
7. Композиция
Композиция в ЧБ фотографии еще более важна, чем в цветной. Казалось бы, достаточно сделать хорошую цветную фотографию и дело сделано. Но все не так просто. Если неправильно построить кадр или неправильно выбрать сюжет, снимок может не получиться, так как предметы на снимке
будут сливаться друг с другом. Это связано с тем, что в цветном изображении присутствует цветовой и яркостный контраст, а в черно-белом изображении остается только контраст яркостей.
Вот посмотрите пример:
В цветном варианте вы видите контраст между квадратами, а в ЧБ варианте они сливаются друг с другом. Интересно, что контрастные цвета на ЧБ снимке будут выглядеть почти одинаково. Зеленый и красный, например — контрастные цвета, а на черно белой фотографии они почти сольются друг с другом.
На снимке предметы и объекты могут слиться в одну серую массу и даже, подняв контраст, вы не спасете изображение.
Т.е. первое, что важно — это выбор правильного сюжета и правильная расстановка объектов в кадре.
Все классические композиционные правила действуют и здесь. Не забывайте о переднем плане, правиле третей, перспективе. Наличие диагональных линий позволит увеличить напряжения фотографии. Ищите ритмы. Когда на фотографии отсутствует цвет, что-то другое должно привлекать внимание зрителя. Наблюдайте за формами, они важная часть черно-белого мира. Создайте контраст и конфликт в кадре. Используйте противопоставление, например, светов и теней.
Ищите текстуры, узоры, интересные графических формы, не забывая про лаконизм. Не перегружайте снимок лишними предметами и деталями. Экспериментируйте, меняя ракурс и угол съемки.
Самое главное — научиться видеть мир в черно-белом цвете.
Прилагаем несколько примеров снимков для вашего вдохновения. В следующих статьях мы расскажем вам, как правильно перевести цветное изображение в черно-белое в графическом редакторе.
1500+ Черно-белые фотографии
1500+ Черно-белые фотографии | Download Free Images on Unsplash- Photos 10k
- Collections 10k
- Users 1
person
photography
building
wallpaper
vehicle
transportation
Women images & pictures
Girls photos & images
Иран
Hd черные обои
статуя
HD Белые обои
HD New York City Wallpapers
New York Pictures & Image
дорога
ч/б
редакционная
черно-белая
винтажный фон
камера
объект
портрет
восход солнца
Изображения и изображения заката
–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– – – –––– – –.
HD Серые обои
Paris Pictures & Images
Франция
Деревные изображения и картинки
Fine Art
Фотография
галька пляжного гольфа Links
Pebble Beach
United States
ДВЕРИ
Pebble Beach
Соединенные Штаты
ДВЕР
вхот.
Городские обои Hd
street
il
black and white flower
nature landscape
leaves falling
Hd art wallpapers
Hd water wallpapers
Light backgrounds
train
wallpaper for mobile
Hd windows wallpapers
україна
львов
львівська область
Похожие коллекции
черно-белая фотография
76 фото · Куратор micheile dot comblack and white photography
31 photos · Curated by matt vanderwerffBLACK & WHITE PHOTOGRAPHY
68 photos · Curated by Cooper Candiniusa
point reyes
California pictures
californie
los angeles
états-unis
Женщины фото и картинки
Девушки фото и картинки
Иран
Hd Нью-Йорк обои
Нью-Йорк фото и изображения
manhattan
Hd city wallpapers
street
il
verenigd koninkrijk
northern ireland
road
train
wallpaper for mobile
Hd windows wallpapers
usa
point reyes
California pictures
портрет
восход солнца
закат изображения и картинки
серые обои Hd
Париж картинки и изображения
france
pebble beach golf links
pebble beach
united states
door
entrance
architectural
finger
hand
black and white girl
Hd art wallpapers
Hd water wallpapers
Light backgrounds
Винтажные фоны
камера
предмет
–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– – – –––– – –.
Изображения и рисунки деревьев
Fine Art
Фотография
HD Черные обои
Статуя
HD Белые обои
Изображения часов
Городские часы
Черно -белый цветок
Nature Landscape
Leaves Live черно-белая фотография 76 фото · Куратор micheile dot com
черно-белая фотография
31 фотография · Куратор Мэтт ВандерверфЧерно-белая фотография
68 Фотографии · Куратор Cooper CandiniB & W
Редакция
№
А. Talebi
Женщины фото и картинки
Девушки фото и картинки
iran
Lisa BR
Hd серые обои
Париж фото
Франция
–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – –– ––– –– –––– – –.
Ready Rey
Tree images & pictures
fine art
photography
Michele Caliani
Hd black wallpapers
statue
Hd white wallpapers
Yateesh Mallya
pebble beach golf links
pebble beach
Соединенные Штаты
Тим Хюфнер
Hd Нью-Йорк обои
New York Pictures & Images
Manhattan
Karol Zieliński
Дверь
Вход
Архитектурные
ISAAC Martin
Изображения часов
City Clock
Molly Porter
HD COLCS
палец
рука
черно-белая девушка
Ниранджан _ Фотографии
черно-белый цветок
природа пейзаж
leaves falling
Jorgen Hendriksen
verenigd koninkrijk
northern ireland
road
Sharon Pittaway
Hd art wallpapers
Hd water wallpapers
Light backgrounds
Mathilde Langevin
b&w
editorial
black & белый
поезд
обои для мобильного
HD обои для Windows
Александр Эндрюс
Винтажные фоны
Камера
Объект
Alexander Zvir
Tokraїna
LVIV
Л. Л. unis
Ryan Gagnon
портрет
восход солнца
закат изображения и картинки
Просматривайте изображения премиум-класса на iStock | Скидка 20% на iStock
Сделайте что-нибудь потрясающее
Раскрашивание черно-белых фотографий тогда и сейчас, от масел до нейронных фильтров
На следующий день после того, как в 1839 году была изобретена фотография, кто-то заметил, что фотографии были всего лишь оттенками серого — цвета не было. Изобретатели фотографии знали, что это проблема, и, вероятно, надеялись, что никто этого не заметит. Картины были в ярких цветах, и если фотография когда-либо могла конкурировать с живописью, в них должен был быть какой-то цвет.
Несмотря на то, что многие люди работали над этой проблемой на протяжении многих лет и было изобретено несколько пригодных для использования методов, успешная и практичная цветная фотография была бы невозможна в течение ста лет, до 1936 года, когда компания Eastman Kodak представила Kodachrome.
Существовали трехцветные камеры, которые делали три разных изображения через красный, зеленый и синий фильтры, которые можно было напечатать с использованием методов переноса красителя, а также некоторых элементарных химических процессов, но закрашивание фотографий оказалось самое практичное решение.
Цветные фотографии, нарисованные вручную
В 19 веке и в первой половине 20 века черно-белые фотографии часто раскрашивались вручную с помощью цветного мела, цветных карандашей или масляных красок.
Масло стало наиболее часто используемым, особенно после того, как такие производители, как Marshall, начали разрабатывать краску специально для ручной окраски фотографий. Краска наносилась ватными наконечниками, и ее можно было легко смешивать, удалять или наносить с различной плотностью и степенью прозрачности. Это было обычной практикой в профессиональных портретных студиях до тех пор, пока цветная негативная пленка не стала достаточно хороша для профессиональных результатов в середине 19-го века. 60-е годы.
Дополнительным преимуществом было то, что фотографии, тонированные масляной краской, оставались стойкими. Цветная пленка и цветные хромогенные отпечатки, сделанные с негативов, очень подвержены выцветанию и изменению цвета, иногда всего за несколько лет. Черно-белая пленка и отпечатки являются перманентными, поскольку содержат серебро, а не красители. Добавление перманентной пигментной масляной краски сверху делает их еще более непроницаемыми для времени и элементов.
Слои масла в слои Photoshop
К тому времени, когда в 1991 году был представлен Adobe Photoshop, потребность в ручном тонировании и раскрашивании черно-белых фотографий значительно сократилась, но все еще иногда использовалась для старинных фотографий или спецэффектов. Колористы вскоре поняли, что те же методы, которые работали с маслами Маршалла и ватными палочками, можно использовать и в Photoshop.
Основная идея состоит в том, чтобы создать отдельный цветовой слой для каждого цвета, закрасить изображение с помощью инструмента «Кисть», а затем использовать стандартные инструменты оттенка/насыщенности, цветового баланса и непрозрачности для индивидуальной настройки каждого цвета. Большим преимуществом ручного тонирования с помощью Photoshop по сравнению с ручным тонированием маслом является то, что фотографию можно сохранять, изменять ее размер, делать несколько отпечатков и размеров, и даже можно делать разные цветовые версии.
В эпоху цифровых технологий мы можем делать отпечатки на бумаге из 100% хлопка, которые прослужат сотни лет, и печатать перманентными пигментными чернилами, которые сохранятся на века.
AI и раскрашивание в один клик
В последних версиях Adobe Photoshop используются нейронные фильтры, которые используют AI для анализа черно-белой фотографии и ее раскрашивания за считанные секунды. Кнопка «Раскрасить» в разделе «Нейронные фильтры» просматривает изображение и сравнивает его с миллионами других изображений, чтобы решить, какие цвета должны быть на выбранной нами фотографии.
Историческая черно-белая фотография, автоматически раскрашенная раскрашивающим нейронным фильтром Adobe Photoshop. ©Уильям П. Готлиб/Ира и Леонор С.
Функция Colorize хорошо справляется с распознаванием лиц и применением хороших телесных тонов, а также ясного неба, травы и т. д. Более сложные изображения с необычными сюжетами могут быть не такими успешными, если мы будем полагаться только на нейронные фильтры.
Мы также можем выбирать области изображения в окне предварительного просмотра и указывать Photoshop, какие цвета использовать, с помощью палитры цветов. Результатом может быть либо новый раскрашенный слой, либо только цветной слой. В любом случае, обычно требуется дополнительная работа. Нейронные фильтры AI быстро совершенствуются, и каждое обновление Photoshop дает все более качественные и быстрые результаты раскрашивания.
Функция раскрашивания в Photoshop дает идеальные результаты примерно в 10% случаев и совершенно бесполезные результаты еще в 10% случаев. Остальные 80% раскрашенных изображений теперь готовы к небольшой настройке и доработке. Лучше всего продолжать, создавая новый слой для каждого цвета, как и раньше, и добавляя или корректируя цвет по мере необходимости.
Мой опыт показывает, что кнопка Neural Colorize значительно сокращает время, необходимое для раскрашивания черно-белого изображения, особенно портретов. Например, если профессиональному колористу потребуется два или три часа, чтобы вручную раскрасить фотографию масляной краской, опытный профессионал, использующий Photoshop и инструмент «Кисть», может сократить время до 45 минут, а с помощью функции Colorize это можно сделать за 15 минут. минут.
Раскрашенное изображение без дополнительной коррекцииТо же изображение с дополнительной коррекцией цветаПолезность AI Colorization
Функция Colorize в Photoshop также может использоваться для исправления блеклых или иным образом неисправимых цветных изображений. На иллюстрации ниже показано оригинальное изображение певицы Бекки Брамлетт и саксофонистки Дины Богарт. Фотография была сделана при клубном освещении, в котором были только красные и синие светодиоды, цветокоррекция которых невозможна.
Первым решением было преобразовать изображение в монохромное с помощью корректирующего слоя «Черно-белое». Получилась вполне полезная фотография. Затем я раскрасил его с помощью Colorize Neural Filter, чтобы получить желаемый результат.
Три изображения музыкантов Бекки Брамлетт и Дины Богарт. Оригинал (вверху слева), фотография, преобразованная в монохромную (вверху справа), и монохромная фотография, раскрашенная искусственным интеллектом Photoshop (внизу).Этот метод также полезен, когда исходное изображение настолько сильно выцвело или испачкано, что обычные методы цветокоррекции, такие как корректировка кривых или цветового баланса, не работают. Обычно обесцвечивание изображения является хорошей идеей, но не всегда необходимо.
Выцветшая фотография. Та же фотография, исправленная с помощью функции Colorize в Photoshop 9.0130 Рекомендации по раскрашиванию в Photoshop При восстановлении старых выцветших, окрашенных или поврежденных фотографий рекомендуется сначала нейтрализовать любые пятна с помощью настройки черно-белого изображения. Диапазон тонов можно настроить с помощью уровней, кривых или фильтра Camera Raw. Ползунок Dehaze в Camera Raw Filter или Lightroom хорошо работает для восстановления сильно выцветших изображений.
Затем восстановите все повреждения с помощью инструмента «Штамп», «Точечная восстанавливающая кисть» или инструмента «Заливка с учетом содержимого» для отсутствующих частей. Как только получено чистое изображение с хорошей контрастностью и широким диапазоном тонов, самое время попробовать кнопку «Раскрасить», если изображение нужно раскрасить. Примените дополнительные цветовые слои, чтобы добавить цвета, а также слои насыщенности и цветового баланса, чтобы получить желаемые результаты.
Не все черно-белые фотографии следует раскрашивать по тем же причинам, по которым мы любим делать черно-белые фотографии; некоторые объекты лучше смотрятся в черно-белом варианте. Вот почему возник «откат», когда киностудии начали раскрашивать черно-белые фильмы 1930-х и 40-х годов.
Должно ли изображение быть черно-белым, естественным цветом или раскрашенной версией черно-белого, это вопрос выбора и здесь требуется воображение художника.
Изображение предоставлено: Фотография заголовка Джеффа П., лицензия CC BY 2.0
Хотите создавать жирные черно-белые изображения? Color and Light Matter
Жирные черно-белые изображения — одни из моих любимых типов фотографий, которые я создаю и доставляю своим клиентам на свадьбу. Мне нравится в них все: ощущение от них, то, как они легко устраняют отвлекающие факторы, подчеркивают эмоции, присутствующие в изображении, и вызывают отсылку к более ранней эпохе. Однако распространенное заблуждение о черно-белых фотографиях в наши дни заключается в том, что все это происходит в Lightroom или Photoshop постфактум — вы просто нажимаете одну кнопку, чтобы запустить предустановку или действие, и все готово. Как фотограф, я думаю, что мыслительный процесс, через который вы проходите перед съемкой, когда вы планируете, во время съемки, когда вы фотографируете, и после съемки, когда редактируете, жизненно важен для достижения желаемого вида и создания культовых и смелых черно-белых изображений.
Например, если вам нужен яркий, высококонтрастный черно-белый снимок, это может быть так же просто, как заранее рассказать своим клиентам, какие цвета лучше всего подходят для вашего стиля фотографии и видения. Некоторые оттенки красного и пастельных тонов часто плохо переводятся в черно-белое изображение, потому что они выглядят как разные оттенки серого и часто выглядят мутными. Я знаю, что в день свадьбы, если жених будет одет в серый костюм, я не смогу добиться того богатого вида, который мне так нравится на черно-белых фотографиях, как если бы он был в черном или темно-синем смокинге. потому что у меня не будет контраста темного цвета с белым платьем невесты. Принятие во внимание цветов того, что я фотографирую, помогает определить мои ожидания при редактировании и помогает мне понять, почему фотографии могут выглядеть не так, как я хочу, чтобы они выглядели в черно-белом режиме.
[Читайте: Красота в черно-белом: Как Найти тональный баланс с различными типами света]
Сначала в цвете (снято под прямыми солнечными лучами), а затем…… в черно-белом. Оцените свет, в котором вы снимаете, и то, как он повлияет на контрастность, которую вы ищете в своих черно-белых изображениях. Во время фотосессии или свадебного дня я также постоянно оцениваю свет, в который помещаю свои пары: откуда он исходит, рассеивается ли он, от чего отражается, потому что я знаю, какой тип света я выбираю. повлияет на то, как мои фотографии выглядят в черно-белом режиме. Хотя я люблю снимать в тени, я знаю, что часто не получаются лучшие черно-белые изображения, потому что при освещении не возникает большого контраста. Это довольно плоский свет. Напротив, если в день свадьбы у нас чистое небо и солнечный свет, и я подсвечиваю свою пару контровым светом, тени от солнца и качество света помогут создать яркое черно-белое изображение с высокой контрастностью, которое бросается в глаза.
Мой любимый тип света для черно-белой съемки — направленный свет; Я часто использую свет, проникающий через окно. Этот тип освещения очень лестен и легко демонстрирует блики и тени, когда он падает на объект и придает вашим изображениям большую глубину и размер. Я особенно люблю его для фотосъемки невесты соло — он красиво освещает все детали свадебного платья и привлекает к ним внимание. Это также хорошая стратегия для пар, если в их нарядах нет темных цветов, и вы все еще хотите создать для них высококонтрастное черно-белое изображение. Вы можете использовать объемный свет для создания темных цветов, необходимых для смелого редактирования, используя тени, которые он создает, в качестве черного цвета на изображении.
[Читайте: Как фотографировать естественное освещение с утра до ночи]

После того, как ваша съемка или свадьба будут завершены и вы загрузите свои изображения в программное обеспечение для редактирования, именно тогда все части вашего преднамеренного мыслительного процесса объединятся, и вы сможете создать черно-белое изображение, которое действительно сияет. Одним из наиболее важных аспектов создания яркого высококонтрастного черно-белого изображения является наличие чистой белой точки и чистой черной точки на изображении. В Lightroom этого можно добиться, регулируя кривые тона или ползунки, пока вы не увидите, что стрелки вверх в верхних углах гистограммы становятся белыми. Если вам не хватает чистой белой точки, вы можете отрегулировать блики или белый ползунок, пока она не появится. Для чистой черной точки вы можете настроить тени и черный ползунок. Ползунки экспозиции, контрастности и четкости также могут влиять на белые и черные точки, поэтому я рекомендую поиграть с различными ползунками и посмотреть, как они влияют на ваше изображение. Когда у вас есть комбинация, которая вам нравится, сохраните ее как базовую предустановку, чтобы помочь вам добиться постоянного вида.
Точно так же, как и цветные фотографии, которые вы делаете, и тщательность, которую вы проявляете, чтобы получить правильные тона на них, ваши черно-белые фотографии должны создаваться с тем же намерением и тщательностью к деталям для достижения наибольшего эффекта и максимального количества жирных черно-белых изображений. картинки!
Дженнифер Борис, дальномер 30 Восходящая звезда 2021 года, проживает в Детройте, штат Мичиган, и известна своими кинематографическими черно-белыми фотографиями со светотенью. Она любит запечатлевать моменты с впечатляющей композицией и эмоциями, поскольку она постоянно создает вечные сувениры для своих клиентов.
Черно -белые фотографии и премиум High Res Pictures
- Creative
- Редакционная статья
- Видео
- Лучший матч
- Самый новейший
- Старейшины
- Самый популярный
. днейПоследние 12 месяцевПользовательский диапазон дат
- Без лицензионных отчислений
- С защитой прав
- РФ и РМ
Выбрать бесплатные коллекции >Выбрать редакционные коллекции >
Встраиваемые изображения
Просмотрите 3 531 403
черно-белых доступных стоковых фотографий и изображений или выполните поиск по запросу черно-белый портрет или черно-белая фотография, чтобы найти больше отличных стоковых фотографий и изображений. взрослый молодой серьезно смотрит в камеру на белом фоне — черно-белые стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты роялти — небоскребы снизу, нижний манхэттен. — черно-белые стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялтиманхэттенский мост, нью-йорк — черно-белые стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялтипортрет человека — черно-белые стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти женщина — черно-белые стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных платежейфотограф — черно-белые стоковые картинки, фото и изображения без лицензионных платежейчерно-белый тигр — черно-белые стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных платежейпортрет молодого человека в очках против белый фон — черно-белые стоковые картинки, фото и изображения без лицензионных платежей глядя на стеклянный небоскреб — черно-белые картинки, фото и изображения без лицензионных платежей черно-белый портрет азиатской девушки — черно-белые стоковые картинки, фото без лицензионных платежей женщина смеется, портрет (чб) — черно-белые стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображениясмешная раса деловая женщина улыбается — черно-белая стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти magesмолодая женщина — черно-белая стоковые картинки, фото и изображения без лицензионных платежей портрет молодой женщины — черно-белая стоковые картинки, фото и изображения без лицензионных платежейбольшие ожидания — черно-белая стоковые картинки, фото и изображения без лицензионных платежейгорный пейзаж — черно-белые стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти — черно-белые стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных отчислений картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображениямомент с матерью — черно-белые стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображениякрупный план портрет улыбающейся зрелой женщины в очках — бл черно-белые стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты роялтипортрет женщины с дредами на черном фоне — черно-белые стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти ) — черно-белые фотографии, фотографии и изображения без лицензионных платежей.

Руководство для начинающих по черно-белой фотографии на iPhone
Готовы попробовать что-то новое с камерой вашего iPhone? Черно-белая фотография — это большой вызов, и съемка черно-белых фотографий на iPhone побудит вас сосредоточиться на двух наиболее важных компонентах фотографии: освещении и композиции. Конечно, вам не обязательно делать черно-белую фотографию. Это можно сделать в постобработке.
Давайте посмотрим на черно-белую фотографию iPhone. Мы рассмотрим основы и дадим вам несколько советов по всем типам черно-белой фотографии, чтобы вы могли бросить себе вызов и попробовать что-то новое.
Понимание черно-белой фотографии
Черно-белая фотография — это форма искусства, в которой особое внимание уделяется освещению для создания различных тонов в вашей композиции. В отличие от цветной фотографии, тона на черно-белой фотографии варьируются от чисто белого до черного с различными оттенками серого в середине.
Является ли черно-белое изображение таким же, как монохромное?
Черно-белая фотография — это всего лишь один тип «монохромной фотографии», который относится к любому типу фотографии, в которой используются вариации одного цвета. В черно-белой фотографии используются оттенки серого. Другие классические примеры монохромной фотографии включают сепию, включающую вариации красного или коричневого, и цианотипию, состоящую в основном из холодных синих тонов.
Когда черно-белая фотография лучше цветной?
Черно-белая фотография полезна в ситуациях, когда цвет больше отвлекает, чем помогает, или когда вы хотите упростить элементы фотографии, чтобы выделить другие аспекты вашей композиции. Вот некоторые типы фотографий, из которых получаются потрясающие черно-белые изображения:
- Изображения с широким диапазоном тоновых значений
- Пейзажи и уличные сцены с четкими линиями и формами
- Пейзажи с суровой погодой
- Сцены с высоким контрастом между самыми светлыми и самыми темными областями
Что делает черно-белую фотографию хорошей?
Не уверены, будет ли ваша фотография лучше в черно-белом или цветном варианте? Вот несколько ключевых элементов для поиска:
- Сцены с сильными композиционными элементами: На некоторых изображениях есть один элемент, который действительно выделяется. Если сцена имеет сильную симметрию, формы или линии, стоит попробовать ее в черно-белом режиме.
- Портреты с ярким выражением лица: Если вы запечатлели интересный момент на портрете, удаление цвета поможет подчеркнуть выражение лица вашего объекта для большего эффекта. (Вот как можно снять черно-белый портрет.)
- Сцены с контрастными текстурами: Яркие узоры и текстуры — это элементы фотографии, которые сияют в черно-белых тонах.
- Изображения с сильными тенями: Каждая фотография включает в себя как свет, так и тень, но сильные тени, резко контрастирующие с окружающими элементами, часто создают потрясающие черно-белые изображения.
Советы по съемке черно-белых пейзажей
Черно-белая пейзажная фотография стала доступной и узнаваемой благодаря Анселу Адамсу, чьи пейзажи были сосредоточены на передаче качества света в сцене с полным диапазоном тонов. Если вы хотите попробовать свои силы в черно-белых пейзажах с помощью iPhone, вот несколько советов, которые помогут вам начать работу.
Совет 1: снимайте в плохую погоду
Современные iPhone прочны и водонепроницаемы, поэтому все, что вам действительно нужно, — это хороший дождевик и прочная обувь, чтобы подготовиться к фотосъемке в ненастную погоду. Облака предоставят широкий спектр тонов и форм, которые будут улучшены только в черно-белом варианте. Яркие блики на снежных пейзажах часто обеспечивают отличный контраст в черно-белом изображении.
Совет 2. Ищите силуэты и резкий контраст
Темная гора на фоне ярко-синего неба. Разбивающиеся волны на песчаном пляже. Одно дерево в травяном поле. Все эти сцены включают в себя контрастные формы или тона, которые очень хорошо смотрятся в черно-белом изображении. Ищите композиционные элементы, которые обеспечивают четкие линии или значительный контраст между светлыми и темными участками.
Совет 3. Скомпонуйте сцену с четкими передним, средним и задним планами
Правильная композиционная техника полезна при съемке пейзажей в цвете или черно-белом, но когда вы удаляете цвет из изображения, его композиционные элементы становятся еще более важными. Найдите сильный элемент, на котором нужно сосредоточиться на переднем плане, чтобы добавить интерес, который может привести зрителя к среднему плану и заднему плану. Передний план, средний план и фон должны быть контрастными и интересными.
Советы по черно-белой уличной фотографии
Уличная фотография — одна из тех областей, где цвет иногда может отвлекать от истории, которую вы пытаетесь рассказать. Независимо от того, много ли на ваших уличных фотографиях происходит или они предлагают минималистичный вид, черно-белое изображение может подчеркнуть настроение, которое вы пытаетесь изобразить. Вот несколько советов по съемке уличных сцен в черно-белом режиме.
Совет 1. Сосредоточьтесь на деталях
Черно-белая фотография часто может выявить детали, которые в противном случае были бы упущены в цвете. Ищите привлекательные текстуры и формы, которые могут придать вашим фотографиям больше глубины и жизни. От облупившейся краски на стене здания до блеска хрома на проезжающей машине — контрастные детали создают потрясающее черно-белое фото.
Совет 2: ищите высокие здания
Стрельба в городских условиях? Высокие здания создают глубокие тени, которые делают черно-белую фотографию такой привлекательной. Ищите линии между ярким естественным светом и тенями, созданными зданиями, которые могут стать основой вашей композиции.
Совет 3: снимайте ночью
Не только солнечный свет может обеспечить высококонтрастные снимки, которые вам нужны. Искусственное освещение также может создавать интересные черно-белые композиции. Ищите оживленные, хорошо освещенные места для съемки после наступления темноты. Здесь вы найдете глубокие тени и яркие блики, которых не встретите нигде в светлое время суток.
Советы по съемке черно-белых натюрмортов
Современный фото-натюрморт может включать в себя все, что бросается в глаза: традиционные фрукты и цветы, обычные бытовые предметы и все, что бросается в глаза. Вот несколько идей для съемки эффектных черно-белых фотографий натюрморта.
Совет 1.

При съемке натюрморта свет будет одним из самых важных композиционных элементов. Сильный солнечный свет, проникающий через окно, обеспечит хороший боковой свет, дающий хорошие тени, но даже если у вас нет доступа к солнечному окну, вы можете имитировать эффект с помощью хорошей настольной лампы.
Совет 2. Найдите объекты с интересными текстурами
Когда вы начнете рассматривать детализированные текстуры различных предметов, вы поймете, что черно-белая фотография действительно может передать эти контрастные детали. Чтобы запечатлеть эти детали на iPhone, используйте функцию блокировки автофокусировки/автоэкспозиции, чтобы сфокусироваться на самой интересной части объекта. Просто удерживайте палец на экране, чтобы сфокусироваться на этой области. Теперь коснитесь значка затвора, чтобы сделать снимок.
Совет 3. Снимайте объекты, отражающие свет
Попробуйте добавить в композицию отражающий элемент, чтобы сделать изображение более привлекательным. Примеры могут включать стакан воды, блестящий металл или даже зеркало. Внедрение этих элементов может дать неожиданные результаты, с которыми довольно интересно поэкспериментировать.
Как создать черно-белую фотографию на iPhone
Существует два способа создания черно-белых изображений на вашем iPhone. Вы можете применить фильтр перед съемкой фотографии или добавить фильтр позже с помощью инструментов постобработки. Использование фильтра перед съемкой — это здорово, если вы все еще учитесь компоновать кадры. С другой стороны, добавление затем черно-белого фильтра дает вам больше возможностей для редактирования. Мы рекомендуем вам попробовать оба метода!
1. Используйте монохромный фильтр
Попробуйте попрактиковаться с монохромным фильтром во время фотосъемки с помощью приложения камеры в Lightroom. Камера в Lightroom не только дает вам расширенный контроль над вашими фотографиями, но и позволяет снимать в формате RAW, предоставляя вам больше гибкости при редактировании. Вот как использовать монохромный фильтр с камерой Lightroom:
- Загрузите Lightroom для iOS и откройте его на своем iPhone. (Премиум-версия позволяет снимать в формате DNG, который является файловым форматом Lightroom RAW, но бесплатная версия подходит для практики использования монохромного фильтра.)
- Библиотека откроется, и внизу экрана появится маленький значок камеры. Коснитесь значка камеры, чтобы открыть камеру.
- Выберите значок фильтра в правом нижнем углу.
- В приложении камеры можно применить два черно-белых фильтра: высококонтрастный черно-белый и плоский черно-белый. (Любой вариант подходит, но высокая контрастность позволяет легко визуализировать композицию.)
- Скомпонуйте снимок и нажмите значок спуска затвора.
- Теперь вы можете отредактировать свою фотографию в приложении Lightroom или коснуться значка «Поделиться», чтобы сохранить ее в альбоме «Фотопленка».
2. Отрегулируйте цвет с помощью инструментов редактирования
Если вы решили создать черно-белую фотографию из цветного изображения, вы можете сделать это без фильтра в своем любимом приложении для редактирования фотографий. Вот как это сделать с Lightroom для iOS:
- Откройте Lightroom на своем iPhone.
- Откройте свою библиотеку фотографий и выберите фотографию, которая, по вашему мнению, будет хорошо смотреться в черно-белом варианте.
- Коснитесь значка «Цвет» в нижней части экрана редактирования.
- Переместите ползунок «Насыщенность» достаточно далеко влево, чтобы фотография стала монохромной.
- Отрегулируйте ползунок «Оттенок», чтобы настроить оттенки серого на изображении.
- Коснитесь значка «Свет» и отрегулируйте ползунки «Контраст», «Света» и «Тень», чтобы увеличить контраст между светлыми и темными участками фотографии. (Каждая фотография будет разной, но в целом нам нравится повышать контрастность, уменьшая количество светлых участков и теней.)
- Отрегулируйте ползунки «Белый» и «Черный», чтобы добавить еще больше контраста.
- Когда вы довольны результатами, коснитесь значка «Поделиться», чтобы сохранить фотографию в библиотеке вашего iPhone.
Черно-белая фотография — отличный способ выйти из зоны комфорта и стать еще лучшим фотографом. Следуйте этим советам и дайте волю своему творчеству.
Это было примерно:
- Жанры
- Фотография
Тара Шац
Писатель-путешественник. Фотограф. Любитель собак и природы.
Раскрашивание черно-белых фотографий с помощью нейронных сетей
Глубокое обучениеЯ покажу вам, как создать собственную нейронную сеть раскрашивания за три шага. Первый раздел разбивает основную логику. Мы создадим простейшую нейронную сеть из 40 строк в качестве бота для раскрашивания «Альфа».
Эмиль Вальнер
• 24 мин чтения
Ранее в этом году Амир Авни использовал нейронные сети для троллинга сабреддита /r/Colorization — сообщества, где люди вручную раскрашивают исторические черно-белые изображения с помощью Photoshop. Они были поражены ботом глубокого обучения Амира — то, на что раньше уходил месяц ручного труда, теперь можно было сделать всего за несколько секунд.
Я был очарован нейронной сетью Амира, поэтому воспроизвел ее и задокументировал процесс. Во-первых, давайте посмотрим на некоторые результаты/неудачи моих экспериментов (прокрутите вниз, чтобы увидеть окончательный результат).
Сегодня раскрашивание выполняется вручную в Photoshop. Чтобы оценить всю тяжелую работу, стоящую за этим процессом, взгляните на это великолепное видео, напоминающее о раскрашивании. Короче говоря, на раскрашивание картины может уйти до одного месяца. Он требует обширных исследований. Одно только лицо требует до 20 слоев розовых, зеленых и синих оттенков, чтобы оно выглядело идеально.
Эта статья для начинающих. Тем не менее, если вы новичок в терминологии глубокого обучения, вы можете прочитать два моих предыдущих поста [1][2] и посмотреть лекцию Андрея Карпати для получения дополнительной информации.
Я покажу вам, как создать собственную нейронную сеть раскрашивания за три шага.
Первый раздел раскрывает основную логику. Мы создадим простейшую нейронную сеть из 40 строк в качестве бота для раскрашивания «Альфа». В этом фрагменте кода не так много волшебства, что полезно для того, чтобы мы могли ознакомиться с синтаксисом.0011
Следующим шагом будет создание нейронной сети, которая может обобщать — наша «Бета» версия. Мы сможем раскрашивать изображения, которых бот раньше не видел.
Для нашей «финальной» версии мы объединим нашу нейронную сеть с классификатором. Мы будем использовать Inception Resnet V2, обученный на 1,2 миллионах изображений. Чтобы сделать раскраску эффектной, мы будем тренировать нашу нейронную сеть на портретах из Unsplash.
Если вы хотите заглянуть в будущее, вот Jupyter Notebook с альфа-версией нашего бота. Вы также можете ознакомиться с тремя версиями на FloydHub и GitHub вместе с кодом всех экспериментов, которые я проводил на облачных графических процессорах FloydHub.
Базовая логика
В этом разделе я расскажу, как визуализировать изображение, основы цифровых цветов и основную логику нашей нейронной сети.
Черно-белые изображения могут быть представлены в виде сетки пикселей. Каждый пиксель имеет значение, соответствующее его яркости. Диапазон значений от 0 до 255, от черного до белого.
Цветные изображения состоят из трех слоев: красного, зеленого и синего слоев. Это может показаться вам нелогичным. Представьте себе разделение зеленого листа на белом фоне на три канала. Интуитивно можно подумать, что растение присутствует только в зеленом слое.
Но, как вы видите ниже, лист присутствует во всех трех каналах. Слои определяют не только цвет, но и яркость.
Чтобы добиться, например, белого цвета, необходимо равномерное распределение всех цветов. Добавляя равное количество красного и синего, можно сделать зеленый ярче. Таким образом, цветное изображение кодирует цвет и контраст с помощью трех слоев:
Так же, как и черно-белые изображения, каждый слой цветного изображения имеет значение от 0 до 255. Значение 0 означает, что в этом слое нет цвета. Если значение равно 0 для всех цветовых каналов, то пиксель изображения черный.
Как вы, возможно, знаете, нейронная сеть создает связь между входным значением и выходным значением. Чтобы быть более точным в нашей задаче раскрашивания, сети нужно найти черты, которые связывают изображения в градациях серого с цветными.
В общем, мы ищем функции, которые связывают сетку значений оттенков серого с тремя сетками цветов.
Альфа-версия
Мы начнем с создания простой версии нашей нейронной сети для раскрашивания изображения женского лица. Таким образом, вы можете ознакомиться с основным синтаксисом нашей модели, когда мы добавляем к ней функции.
С помощью всего 40 строк кода мы можем сделать следующий переход. Среднее изображение сделано с помощью нашей нейронной сети, а изображение справа — исходное цветное фото. Сеть обучается и тестируется на одном и том же изображении — мы вернемся к этому во время бета-версии.
Цветовое пространство
Во-первых, мы будем использовать алгоритм для изменения цветовых каналов с RGB на Lab. L обозначает легкость, а a и b для цветовых спектров зелено-красный и сине-желтый.
Как вы можете видеть ниже, закодированное в Lab изображение имеет один слой для оттенков серого, а три цветовых слоя упакованы в два. Это означает, что мы можем использовать исходное изображение в градациях серого в нашем окончательном прогнозе. Кроме того, у нас есть только два канала для прогнозирования.
Научный факт — 94% клеток в наших глазах определяют яркость. Таким образом, только 6% наших рецепторов действуют как датчики цвета. Как вы можете видеть на изображении выше, изображение в градациях серого намного четче, чем цветные слои. Это еще одна причина сохранить изображение в градациях серого в нашем окончательном прогнозе.
От черно-белого до цветного
Наш окончательный прогноз выглядит так. У нас есть слой оттенков серого для ввода, и мы хотим предсказать два цветовых слоя: ab в Lab . Чтобы создать окончательное цветное изображение, мы включим изображение L /оттенки серого, которое мы использовали для ввода, таким образом, создав изображение Lab .
Чтобы превратить один слой в два, мы используем сверточные фильтры. Думайте о них как о сине-красных фильтрах в 3D-очках. Каждый фильтр определяет то, что мы видим на картинке. Они могут выделить или удалить что-то, чтобы извлечь информацию из изображения. Сеть может либо создать новое изображение из фильтра, либо объединить несколько фильтров в одно изображение.
Для сверточной нейронной сети каждый фильтр автоматически настраивается, чтобы помочь с предполагаемым результатом. Мы начнем с того, что соберем сотни фильтров и сузим их до двух слоев: слоев a и b .
Прежде чем мы подробно рассмотрим, как это работает, давайте запустим код.
Развертывание кода на FloydHub
Если вы новичок в FloydHub, выполните их двухминутную установку, просмотрите мой 5-минутный видеоурок или мое пошаговое руководство — это лучший (и самый простой) способ обучения моделей глубокого обучения на облачных графических процессорах.
Альфа-версия
После установки FloydHub используйте следующие команды:
клонgit https://github.com/emilwallner/Coloring-greyscale-images-in-Keras
Откройте папку и запустите FloydHub.
cd Цветные изображения в оттенках серого в Keras/floydhub Флойд Инит Колорнет
В вашем браузере откроется веб-панель FloydHub, и вам будет предложено создать новый проект FloydHub с именем colornet
. Как только это будет сделано, вернитесь к своему терминалу и запустите те же команда инициализации
.
Флойд Инит Колорнет
Хорошо, давайте запустим нашу работу:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Несколько заметок о нашей работе:
- Мы смонтировали общедоступный набор данных на FloydHub (который я уже загрузил) в каталог
data
с--data
emilwallner/datasets/colornet/2:data
.Вы можете изучить и использовать этот набор данных (и многие другие общедоступные наборы данных), просмотрев его на FloydHub 9.0004
- Мы включили Tensorboard с помощью
--tensorboard
- Мы выполнили задание в режиме Jupyter Notebook с параметром
--mode jupyter
. - Если у вас есть кредит GPU, вы также можете добавить флаг GPU
--gpu
в свою команду — это сделает ее примерно в 50 раз быстрее
Перейдите в блокнот Jupyter на вкладке «Работа» на веб-сайте FloydHub, нажмите ссылку «Блокнот Jupyter» и перейдите к этому файлу: floydhub/Alpha version/working_floyd_pink_light_full.ipynb
. Откройте его и нажмите Shift+Enter на всех ячейках.
Постепенно увеличивайте значение эпохи, чтобы понять, как обучается нейронная сеть.
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=1, эпохи=1)
Начните со значения эпохи 1 и увеличьте его до 10, 100, 500, 1000 и 3000. Значение эпохи указывает, сколько раз нейронная сеть учится на изображении. Вы найдете изображение
img_result.png
в основной папке после того, как обучили свою нейронную сеть.
# Получить изображения изображение = img_to_array(load_img('женщина.png')) изображение = np.array (изображение, dtype = с плавающей запятой) # Импорт изображений карты в цветовое пространство лаборатории X = rgb2lab(1.0/255*изображение)[:,:,0] Y = rgb2lab(1.0/255*изображение)[:,:,1:] Y = Y / 128 X = X. изменить форму (1, 400, 400, 1) Y = Y. изменить форму (1, 400, 400, 2) модель = Последовательный() model.add(InputLayer(input_shape=(Нет, Нет, 1))) # Построение нейронной сети модель = Последовательный() model.add(InputLayer(input_shape=(Нет, Нет, 1))) model.add (Conv2D (8, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add (Conv2D (8, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (16, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (16, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add(UpSampling2D((2, 2))) model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add(UpSampling2D((2, 2))) model.add (Conv2D (16, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add(UpSampling2D((2, 2))) model.add (Conv2D (2, (3, 3), активация = 'tanh', заполнение = 'то же')) # Готовая модель model.compile (оптимизатор = 'rmsprop', потеря = 'mse') #Обучаем нейронную сеть model.fit(x=X, y=Y, batch_size=1, эпохи=3000) печать (модель. оценить (X, Y, размер_пакета = 1)) # Выходные раскраски вывод = модель.предсказать(Х) вывод = вывод * 128 холст = np.zeros((400, 400, 3)) холст[:,:,0] = X[0][:,:,0] холст[:,:,1:] = вывод[0] imsave("img_result.png", lab2rgb(cur)) imsave("img_gray_scale.png", rgb2gray(lab2rgb(cur)))
Команда FloydHub для запуска этой сети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Техническое объяснение
Напомним, входные данные представляют собой сетку, представляющую черно-белое изображение. Он выводит две сетки со значениями цвета. Между входными и выходными значениями мы создаем фильтры, чтобы связать их вместе, сверточная нейронная сеть.
Когда мы обучаем сеть, мы используем цветные изображения. Мы конвертируем цвета RGB в цветовое пространство Lab. Черно-белый слой — это наш вход, а два цветных слоя — выход.
С левой стороны у нас есть черно-белые входные данные или фильтры и прогноз нашей нейронной сети.
Мы сопоставляем прогнозируемые значения и реальные значения в одном и том же интервале. Таким образом, мы можем сравнить значения. Интервал идет от -1 до 1. Чтобы отобразить прогнозируемые значения, мы используем функцию активации Tanh. Для любого значения, которое вы зададите функции Tanh, она вернет от -1 до 1.
Значения истинного цвета варьируются от -128 до 128, это интервал по умолчанию в цветовом пространстве Lab. Разделив их на 128, они тоже попадают в интервал от -1 до 1. Это позволяет нам сравнить ошибку с нашим прогнозом.
После вычисления окончательной ошибки сеть обновляет фильтры, чтобы уменьшить общую ошибку. Сеть остается в этом цикле до тех пор, пока ошибка не станет минимально возможной.
Давайте проясним синтаксис фрагмента кода.
X = rgb2lab(1.0/255*изображение)[:,:,0] Y = rgb2lab(1.0/255*изображение)[:,:,1:]
1.0/255, указывает, что мы используем 24-битное цветовое пространство RGB. Это означает, что мы используем числа 0-255 для каждого цветового канала. Это стандартный размер цветов, который дает 16,7 миллионов цветовых комбинаций. Поскольку люди могут воспринимать только 2–10 миллионов цветов, нет особого смысла использовать большее цветовое пространство.
Д = Д / 128
Цветовое пространство Lab имеет другой диапазон по сравнению с RGB. Цветовой спектр ab в Lab варьируется от -128 до 128. Разделив все значения в выходном слое на 128, мы устанавливаем диапазон между -1 и 1. Мы сопоставляем его с нашей нейронной сетью, которая также возвращает значения между -1 и 1.
После преобразования цветового пространства из rgb2lab() мы выбираем слой оттенков серого с: [:, :, 0] . Это наш вход для нейронной сети. [:, :, 1:] выбирает два цветовых слоя зелено-красный и сине-желтый.
После обучения нейронной сети делаем окончательный прогноз, который конвертируем в картинку.
вывод = model.predict(X) вывод = вывод * 128
Здесь мы используем изображение в градациях серого в качестве входных данных и пропускаем его через нашу обученную нейронную сеть. Мы берем все выходные значения от -1 до 1 и умножаем на 128. Это дает нам правильный цвет в цветовом спектре Lab.
холст = np.zeros((400, 400, 3)) холст[:,:,0] = X[0][:,:,0] холст[:,:,1:] = вывод[0]
Наконец, мы создаем черный холст RGB, заполняя его тремя слоями нулей. Затем мы копируем слой с оттенками серого из нашего тестового изображения. Затем мы добавляем два наших цветных слоя на холст RGB. Затем этот массив значений пикселей преобразуется в изображение.
Выводы из альфа-версии
- Чтение научных статей болезненно . Как только я суммировал основные характеристики каждой статьи, мне стало легче просматривать статьи. Это также позволило мне поместить детали в контекст.
- Пуск простой — это ключ . Большинство реализаций, которые я мог найти в Интернете, содержат от 2 до 10 тысяч строк. Это затрудняло обзор основной логики проблемы. Как только у меня появилась barebone-версия, стало легче читать реализацию кода, а также исследовательские работы.
- Исследуйте общедоступные проекты. Чтобы получить примерное представление о том, что нужно кодировать, я просмотрел 50-100 проектов по раскрашиванию на Github.
- Не всегда все работает так, как ожидалось. Сначала он мог создавать только красный и желтый цвета. Сначала у меня была функция активации Relu для финальной активации.
Поскольку он преобразует числа только в положительные числа, он не может создавать отрицательные значения, синий и зеленый спектры. Добавление функции активации Tanh и сопоставление значений Y исправили это.
- Понимание > Скорость. Многие реализации, которые я видел, были быстрыми, но с ними было сложно работать. Я решил оптимизировать скорость инноваций, а не скорость кода.
Бета-версия
Чтобы понять слабость Альфа-версии, попробуйте раскрасить изображение, на котором она не обучалась. Если вы попробуете, то увидите, что это неудачная попытка. Это потому, что сеть запомнила информацию. Он не научился раскрашивать изображение, которого раньше не видел. Но этим мы и займемся в Бета-версии — научим нашу сеть обобщать.
Ниже показан результат раскрашивания проверочных изображений в нашей бета-версии.
Вместо использования Imagenet я создал общедоступный набор данных на FloydHub с изображениями более высокого качества. Изображения взяты с сайта Unsplash — фотографии, сделанные профессиональными фотографами. Он включает в себя 9,5 тысяч обучающих изображений и 500 проверочных изображений.
Наша нейронная сеть находит характеристики, которые связывают изображения в градациях серого с их цветными версиями.
Представьте, что вам нужно раскрасить черно-белые изображения, но с ограничением, что вы можете видеть только девять пикселей за раз. Вы можете сканировать каждое изображение сверху слева направо и пытаться предсказать, какого цвета должен быть каждый пиксель.
Например, эти девять пикселей — это край ноздри женщины чуть выше. Как вы понимаете, сделать хорошую раскраску практически невозможно, поэтому вы разбиваете ее на этапы.
Сначала вы ищете простые узоры: диагональная линия, все черные пиксели и так далее. Вы ищете одинаковый шаблон в каждом квадрате и удаляете несоответствующие пиксели. Вы создаете 64 новых изображения из 64 мини-фильтров.
Если вы снова просканируете изображения, вы увидите те же самые маленькие узоры, которые вы уже обнаружили. Чтобы лучше понять изображение, вы уменьшаете размер изображения вдвое.
У вас по-прежнему есть фильтр три на три для сканирования каждого изображения. Но, комбинируя ваши новые девять пикселей с фильтрами более низкого уровня, вы можете обнаруживать более сложные шаблоны. Комбинация из одного пикселя может образовывать полукруг, маленькую точку или линию. Опять же, вы многократно извлекаете один и тот же шаблон из изображения. На этот раз вы создаете 128 новых отфильтрованных изображений.
После нескольких шагов отфильтрованные изображения могут выглядеть примерно так:
Как уже упоминалось, вы начинаете с элементов низкого уровня, таких как ребро. Ближайшие к выходу слои объединяются в узоры, затем в детали и в итоге трансформируются в лицо. Если это сложно понять, то посмотрите этот видео-урок.
Этот процесс подобен большинству нейронных сетей, связанных со зрением, известных как сверточные нейронные сети. Свертка похожа на слово «объединить», вы объединяете несколько отфильтрованных изображений, чтобы понять контекст изображения.
Нейронная сеть работает по принципу следов и ошибок. Сначала он делает случайный прогноз для каждого пикселя. Основываясь на ошибке для каждого пикселя, он работает в обратном направлении по сети, чтобы улучшить извлечение признаков.
Начинает корректировку ситуаций, вызывающих наибольшие ошибки. В данном случае речь идет о том, раскрашивать или нет, а также находить разные объекты. Затем он окрашивает все объекты в коричневый цвет. Это цвет, который больше всего похож на все остальные цвета, что приводит к наименьшей ошибке.
Поскольку большая часть обучающих данных очень похожа, сеть с трудом различает разные объекты. Он будет корректировать различные тона коричневого, но не сможет создать более нюансированные цвета. Это то, что мы рассмотрим в полной версии.
Ниже приведен код бета-версии, за которым следует техническое объяснение кода.
# Получить изображения Х = [] для имени файла в os.listdir('../Train/'): X.append(img_to_array(load_img('../Train/'+имя файла))) X = np.array (X, dtype = с плавающей запятой) # Настроить обучающие и тестовые данные раскол = интервал (0,95 * длина (X)) Xtrain = X[:split] Xtrain = 1,0/255*Xtrain #Разработать нейронную сеть модель = Последовательный() model.add(InputLayer(input_shape=(256, 256, 1))) model.add (Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add (Conv2D (128, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (128, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add (Conv2D (256, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (256, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2)) model.add (Conv2D (512, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (256, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (128, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add(UpSampling2D((2, 2))) model.add (Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add(UpSampling2D((2, 2))) model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) model.add (Conv2D (2, (3, 3), активация = 'tanh', заполнение = 'то же')) model.add(UpSampling2D((2, 2))) # Готовая модель model.compile (оптимизатор = 'rmsprop', потеря = 'mse') # Преобразователь изображения генератор данных = ImageDataGenerator( сдвиг_диапазон = 0,2, масштаб_диапазон = 0,2, диапазон_вращения=20, horizontal_flip = Истина) # Генерация обучающих данных размер партии = 50 защита image_a_b_gen (batch_size): для партии в datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size): lab_batch = rgb2lab(пакет) X_batch = лабораторная_batch[:,:,:,0] Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128 выход (X_batch.reshape (X_batch.shape + (1,)), Y_batch) # Модель поезда TensorBoard (log_dir = '/ вывод') model.
fit_generator (image_a_b_gen (batch_size), steps_per_epoch = 10000, эпохи = 1) # Тестовые изображения Xtest = rgb2lab(1.0/255*X[split:])[:,:,:,0] Xtest = Xtest.reshape(Xtest.shape+(1,)) Ytest = rgb2lab(1.0/255*X[split:])[:,:,:,1:] Yтест = Yтест / 128 print model.evaluate(Xtest, Ytest, batch_size=batch_size) # Загрузить черно-белые изображения color_me = [] для имени файла в os.listdir('../Test/'): color_me.append(img_to_array(load_img('../Test/'+filename))) color_me = np.array (color_me, dtype = float) color_me = rgb2lab(1.0/255*color_me)[:,:,:,0] color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,)) # Тестовая модель вывод = model.predict(color_me) вывод = вывод * 128 # Выходные раскраски для i в диапазоне (len (выход)): cur = np.zeros((256, 256, 3)) cur[:,:,0] = color_me[i][:,:,0] курс[:,:,1:] = выход[я] imsave("результат/img_"+str(i)+".png", lab2rgb(cur))
Вот команда FloydHub для запуска бета-нейронной сети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Техническое пояснение
Основным отличием от других визуальных сетей является важность расположения пикселей. В раскрашивающих сетях размер или соотношение изображений остаются неизменными по всей сети. В других сетях изображение искажается по мере приближения к последнему слою.
Максимальное объединение слоев в классификационных сетях увеличивает плотность информации, но также искажает изображение. Он ценит только информацию, но не макет изображения. В раскрашивающих сетях вместо этого мы используем шаг 2, чтобы уменьшить ширину и высоту наполовину. Это также увеличивает плотность информации, но не искажает изображение.
Еще два отличия — повышение частоты дискретизации слоев и сохранение соотношения сторон изображения. Сети классификации заботятся только об окончательной классификации. Поэтому они продолжают уменьшать размер и качество изображения по мере его перемещения по сети.
Цветовые сети сохраняют пропорции изображения. Это делается путем добавления белого отступа, как на визуализации выше. В противном случае каждый сверточный слой обрезает изображения. Это делается с помощью параметра
*padding='same'*
. **
Чтобы удвоить размер изображения, сеть раскраски использует слой повышающей дискретизации. [Документация]
для имени файла в os.listdir('/Color_300/Train/'): X.append(img_to_array(load_img('/Color_300/Test'+имя файла)))
Этот цикл for
сначала подсчитывает все имена файлов в каталоге. Затем он перебирает каталог изображений, преобразует изображения в массив пикселей и объединяет их в гигантский вектор.
datagen = ImageDataGenerator( сдвиг_диапазон = 0,2, масштаб_диапазон = 0,2, диапазон_вращения=20, horizontal_flip = Истина)
В ImageDataGenerator
мы настраиваем параметры нашего генератора изображений. Таким образом, одно изображение никогда не будет одинаковым, что улучшит обучение. shear_range
наклоняет изображение влево или вправо, а другие настройки не требуют пояснений. [Документация]
размер_пакета = 50 защита image_a_b_gen (batch_size): для партии в datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size): lab_batch = rgb2lab(пакет) X_batch = лабораторная_batch[:,:,:,0] Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128 выход (X_batch.reshape (X_batch.shape + (1,)), Y_batch)
Мы используем изображения из нашей папки Xtrain, создавая изображения на основе указанных выше настроек. Затем мы извлекаем черно-белый слой для X_batch
и два цвета для двухцветных слоев.
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1000)
Чем мощнее у вас графический процессор, тем больше изображений вы можете в него поместить. С этой настройкой вы можете использовать 50-100 изображений. steps_per_epoch
вычисляются путем деления количества обучающих изображений на размер пакета. Например, 100 изображений с размером пакета 50, равным 2 шагам на эпоху. Количество эпох определяет, сколько раз вы хотите обучить все изображения. Изображения 10K с 21 эпохой займут около 11 часов на графическом процессоре Tesla K80.
Еда на вынос
- Проведите много экспериментов небольшими партиями, прежде чем делать большие партии. Даже после 20-30 экспериментов я все равно находил ошибки. То, что он работает, не означает, что он работает. Ошибки в нейронной сети часто имеют больше нюансов, чем традиционные ошибки программирования. Одной из самых странных была моя икота Адама.
- Более разнообразный набор данных делает картинки коричневатыми. Если у вас есть очень похожие изображения, вы можете получить достойный результат без более сложной архитектуры. Но они также хуже обобщают.
- Формы, формы и формы. Размер каждого изображения должен быть точным и пропорциональным по всей сети. В начале я использовал размер изображения 300, разделив его пополам трижды, вы получите 150, 75 и 35,5. Таким образом теряется половина пикселя. Это привело ко многим «взломам», пока я не понял, что лучше использовать степень двойки: 2, 8, 16, 32, 64, 256 и так далее.
- Создание наборов данных
- Отключите файл .DS_Store, он сводил меня с ума.
- Будьте изобретательны. В итоге я получил сценарий консоли Chrome и расширение для загрузки файлов.
- Сделайте копию необработанных файлов, которые вы очищаете, и структурируйте свои сценарии очистки.
Полная версия
Наша окончательная версия нейронной сети раскрашивания состоит из четырех компонентов. Мы разделили сеть, которая у нас была раньше, на энкодер и декодер. Между ними мы будем использовать слой слияния. Если вы новичок в сетях классификации, я бы порекомендовал бегло просмотреть этот учебник.
Параллельно кодировщику входные изображения также проходят через один из самых мощных на сегодняшний день классификаторов — inception resnet v2 — сеть, обученную на 1,2 млн изображений. Мы извлекаем слой классификации и объединяем его с выходными данными кодировщика.
Вот более подробное изображение из оригинальной статьи.
Передавая обучение от классификатора в раскрашивающую сеть, сеть может получить представление о том, что изображено на картинке. Таким образом, позволяя сети сопоставлять представление объекта с цветовой схемой.
Вот некоторые проверочные изображения, на которых используется всего 20 изображений для обучения сети.
Большинство изображений получились плохими, но мне удалось найти несколько приличных из-за большого проверочного набора (2500 изображений). Тренировка на большем количестве изображений дала более последовательный результат, но большинство из них получились коричневатыми. Вот полный список проведенных мной экспериментов, включая проверочные изображения [1][2].
Вот наиболее распространенные архитектуры из предыдущих исследований:
Архитектуры
- Ручное добавление маленьких цветных точек на изображение для направления нейронной сети [1]
- Найдите подходящее изображение и перенесите раскраску [1][2][3]
- Остаточный кодировщик и слияние слоев классификации [1]
- Объединение гиперстолбцов из сети классификации [1][2]
- Объединение окончательной классификации между кодером и декодером [1][2]
Цветовые пространства
Lab, YUV, HSV и LUV [1][2][3][4]
Потеря
Среднеквадратическая ошибка, классификация, взвешенная классификация [1][2][3]
я выбрал E, тот, что с наплавленным слоем. Он дает одни из лучших результатов, его легко понять и воспроизвести в Keras. Хотя это не самый сильный дизайн цветной сети, он идеален для начала. Это отличная архитектура для понимания динамики проблемы раскраски.
Я использовал дизайн нейронной сети из этой статьи (Baldassarre alt el., 2017) с моей собственной интерпретацией в Keras.
Примечание: в приведенном ниже коде я переключаюсь с последовательной модели Keras на их функциональный API. [Документация]
# Получить изображения Х = [] для имени файла в os.listdir('/data/images/Train/'): X.append(img_to_array(load_img('/data/images/Train/'+filename))) X = np.array (X, dtype = с плавающей запятой) Xtrain = 1,0/255*X #Загрузить веса начало = InceptionResNetV2 (веса = нет, include_top = истина) inception.load_weights('/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5') начало.граф = tf.get_default_graph() embed_input = Вход (форма = (1000,)) #Кодер encoder_input = Вход (форма = (256, 256, 1,)) encoder_output = Conv2D (64, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2) (encoder_input) encoder_output = Conv2D (128, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (encoder_output) encoder_output = Conv2D (128, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2) (encoder_output) encoder_output = Conv2D (256, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (encoder_output) encoder_output = Conv2D (256, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же', шаги = 2) (encoder_output) encoder_output = Conv2D (512, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (encoder_output) encoder_output = Conv2D (512, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (encoder_output) encoder_output = Conv2D (256, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (encoder_output) #Слияние fusion_output = RepeatVector (32 * 32) (embed_input) fusion_output = Изменить форму(([32, 32, 1000]))(fusion_output) fusion_output = конкатенация ([encoder_output, fusion_output], ось = 3) fusion_output = Conv2D (256, (1, 1), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (fusion_output) #Декодер decoder_output = Conv2D (128, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (fusion_output) decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output) decoder_output = Conv2D (64, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (decoder_output) decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output) decoder_output = Conv2D (32, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (decoder_output) decoder_output = Conv2D (16, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') (decoder_output) decoder_output = Conv2D (2, (3, 3), активация = 'tanh', заполнение = 'то же') (decoder_output) decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output) модель = модель (входы = [encoder_input, embed_input], outputs = decoder_output) #Создать вложение def create_inception_embedding (оттенки серого_rgb): Grayscaled_rgb_resized = [] для i в градациях серого_rgb: я = изменить размер (я, (299, 299, 3), режим='константа') Grayscaled_rgb_resized.append(i) Grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized) Grayscaled_rgb_resized = preprocess_input (grayscaled_rgb_resized) с началом.graph.as_default(): вставка = начало.predict (оттенки серого_rgb_resized) вернуть встроить # Преобразователь изображения генератор данных = ImageDataGenerator( сдвиг_диапазон = 0,4, масштаб_диапазон = 0,4, диапазон_вращения=40, horizontal_flip = Истина) # Генерация обучающих данных размер_пакета = 20 защита image_a_b_gen (batch_size): для партии в datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size): Grayscaled_rgb = gray2rgb (rgb2gray (пакет)) embed = create_inception_embedding (оттенки серого_rgb) lab_batch = rgb2lab(пакет) X_batch = лабораторная_batch[:,:,:,0] X_batch = X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)) Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128 yield ([X_batch, create_inception_embedding (оттенки серого_rgb)], Y_batch) #Модель поезда тензорная доска = TensorBoard(log_dir="/output") model.
compile (оптимизатор = 'адам', потеря = 'mse') model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), callbacks=[tensorboard], epochs=1000, steps_per_epoch=20) #Сделайте прогноз по невидимым изображениям color_me = [] для имени файла в os.listdir('../Test/'): color_me.append(img_to_array(load_img('../Test/'+filename))) color_me = np.array (color_me, dtype = float) color_me = 1,0/255*color_me color_me = gray2rgb (rgb2gray (color_me)) color_me_embed = create_inception_embedding(color_me) color_me = rgb2lab(color_me)[:,:,:,0] color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,)) # Тестовая модель вывод = model.predict([color_me, color_me_embed]) вывод = вывод * 128 # Выходные раскраски для i в диапазоне (len (выход)): cur = np.zeros((256, 256, 3)) cur[:,:,0] = color_me[i][:,:,0] курс[:,:,1:] = выход[я] imsave("результат/img_"+str(i)+".png", lab2rgb(cur))
Вот команда FloydHub для запуска полной нейронной сети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Техническое пояснение
Функциональный API Keras идеален, когда мы объединяем или объединяем несколько моделей.
Сначала мы загружаем начальную нейронную сеть resnet v2 и загружаем веса. Поскольку мы будем использовать две модели параллельно, нам нужно указать, какую модель мы используем. Это делается в Tensorflow, бэкэнде для Keras.
начало = InceptionResNetV2 (веса = нет, include_top = истина) inception.load_weights('/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5') начало.граф = tf.get_default_graph()
Для создания нашего пакета мы используем измененные изображения. Делаем их черно-белыми и запускаем начальную модель resnet.
grayscaled_rgb = gray2rgb (rgb2gray (пакет)) embed = create_inception_embedding (оттенки серого_rgb)
Во-первых, мы должны изменить размер изображения, чтобы оно соответствовало исходной модели. Затем мы используем препроцессор для форматирования значений пикселей и цвета в соответствии с моделью. На последнем этапе мы запускаем его через начальную сеть и извлекаем последний слой модели.
по определению create_inception_embedding (оттенки серого_rgb): Grayscaled_rgb_resized = [] для i в градациях серого_rgb: i = изменить размер (i, (299, 299, 3), режим = 'константа') Grayscaled_rgb_resized.append(i) Grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized) Grayscaled_rgb_resized = preprocess_input (grayscaled_rgb_resized) с началом.graph.as_default(): вставка = начало.predict (оттенки серого_rgb_resized) вернуть встроить
Возвращаемся к генератору. Для каждой партии мы генерируем 20 изображений в следующем формате. На графическом процессоре Tesla K80 это занимает около часа. Эта модель может делать до 50 изображений одновременно без проблем с памятью.
yield ([X_batch, create_inception_embedding(grayscaled_rgb)], Y_batch)
Это соответствует нашему формату модели colornet.
модель = модель (входы = [encoder_input, embed_input], outputs = decoder_output)
encoder_input
передается в нашу модель кодировщика, затем выходные данные модели кодировщика объединяются с embed_input
на уровне слияния; результат слияния затем используется в качестве входных данных в нашей модели декодера, которая затем возвращает окончательный результат, decoder_output
.
fusion_output = RepeatVector (32 * 32) (embed_input) fusion_output = Изменить форму(([32, 32, 1000]))(fusion_output) fusion_output = конкатенация ([fusion_output, encoder_output], ось = 3) fusion_output = Conv2D (256, (1, 1), активация = 'relu') (fusion_output)
В слое слияния мы сначала умножаем слой категории 1000 на 1024 (32 * 32). Таким образом, мы получаем 1024 строки с последним слоем из начальной модели. Затем он преобразуется из 2D в 3D, в сетку 32 x 32 с 1000 столбцами категорий. Затем они связываются вместе с выходными данными модели кодировщика. Мы применяем 254-фильтрованную сверточную сеть с ядром 1X1, окончательный результат слоя слияния.
Еда на вынос
- Терминология исследования была пугающей. Я провел три дня в поисках способов реализации «модели Fusion» в Keras. Поскольку это звучало сложно, я не хотел сталкиваться с проблемой. Вместо этого я обманом заставил себя искать короткие пути.
- Я задавал вопросы онлайн.
У меня не было ни одного комментария в слабом канале Keras, и Stack Overflow удалил мои вопросы. Но, публично разбив проблему, чтобы упростить ответ, это заставило меня изолировать ошибку, приблизив меня к решению.
- Электронная почта. Хотя форумы могут быть холодными, люди заботятся о том, чтобы вы связались с ними напрямую. Обсуждение цветовых пространств по Skype с исследователем, которого вы не знаете, вдохновляет.
- После того, как я отложил решение проблемы слияния, я решил собрать все компоненты, прежде чем сшивать их вместе. Вот несколько экспериментов, которые я использовал для разрушения слоя слияния.
- Как только у меня появилось что-то, что, как я думал, будет работать, я не решался запустить это. Хотя я знал, что основная логика в порядке, я не верил, что она сработает. После чашки чая с лимоном и долгой прогулки — я побежал. Это выдало ошибку после первой строки в моей модели.
Но через четыре дня, несколько сотен багов и несколько тысяч поисков в гугле под моей моделью появилась «Эпоха 1/22».
Следующие шаги
Раскрашивание изображений — очень увлекательная задача. Это настолько же научная проблема, насколько и художественная. Я написал эту статью, чтобы вы могли ускорить процесс раскрашивания и продолжить с того места, на котором я остановился. Вот несколько советов для начала:
- Реализовать его с другой предварительно обученной моделью
- Другой набор данных
- Позвольте сети повысить точность с большим количеством изображений
- Создайте усилитель в цветовом пространстве RGB. Создайте модель, аналогичную раскрашивающей сети, которая принимает изображение насыщенного цвета в качестве входных данных и правильно окрашенное изображение в качестве выходных данных.
- Внедрить взвешенную классификацию
- Использовать классификационную нейронную сеть в качестве функции потерь. Снимки, которые классифицируются как поддельные, выдают ошибку.
Затем он решает, насколько каждый пиксель повлиял на ошибку.
- Применить к видео. Не беспокойтесь слишком о раскрашивании, но сделайте переключение между изображениями последовательным. Вы также можете сделать что-то подобное для больших изображений, разбивая меньшие.
Вы также можете легко раскрасить свои собственные черно-белые изображения с помощью трех моих версий нейронной сети раскрашивания, используя FloydHub.
- Для альфа-версии просто замените файл
woman.jpg
своим файлом с таким же названием (размер изображения 400×400 пикселей). - Для бета-версии и полной версии добавьте свои изображения в папку
Test
, прежде чем запускать команду FloydHub. Вы также можете загружать их прямо из Блокнота в тестовую папку во время работы Блокнота. Обратите внимание, что эти изображения должны быть ровно 256×256 пикселей. Кроме того, вы можете загружать все тестовые изображения в цвете, поскольку они автоматически преобразуются в черно-белые.
Если вы что-то строите или застряли, отправьте мне сообщение в твиттере: emilwallner. Я хотел бы увидеть, что вы строите.
Огромное спасибо Federico Baldassarre за ответы на уточняющие вопросы и их предыдущую работу по раскрашиванию. Также спасибо Muthu Chidambaram, который повлиял на основную реализацию в Keras, сообществу Unsplash за предоставленные изображения. Также спасибо Марине Хазизе, Вальдемарасу Репсису, Цинпин Хоу, Чарли Харрингтону, Саю Сундарараджу, Яннесу Клаасу, Клаудио Кабралу, Алену Демене и Игнасио Тоноли за чтение черновиков этого документа.
Поднять планку
Готовы вывести раскрашивание на новый уровень?! Встречайте DeOldify: основанный на GAN подход к раскрашиванию и восстановлению старых изображений и фильмов.
Вызов FloydHub для авторов ИИ
Хотите писать удивительные статьи, как Эмиль, и сыграть свою роль в долгом пути к общему искусственному интеллекту? Мы ищем увлеченных писателей, чтобы создать лучший в мире блог для практического применения новаторского искусственного интеллекта.