Фото на обработку: Обработка фото на заказ онлайн от 100 рублей

Обработка фото на заказ — МАСТЕР ХОЛСТ

Обработка фото на заказ – одна из самых востребованных услуг нашей студии. За годы работы образовался большой круг наших друзей – постоянных заказчиков, и круг этот с каждым годом расширяется.
И это неудивительно, ведь даже с самыми простыми и, на первый взгляд, невзрачными фотографиями наши дизайнеры творят настоящие чудеса.

Здесь мы коротко расскажем Вам о самых распространенных вариантах, работы с фотографиями, но Вы можете смело заказать нам что-то новое и индивидуальное – ведь обработка фотографии – это всегда процесс творческий!

— Ретушь фото:

самая простая процедура – аккуратно убираются все недостатки фотографии, если необходимо, корректируется цвет, яркость, формат и так далее. Мы работаем как с цифровыми фотографиями, так и с отпечатанными на бумаге. Процесс оцифровки бумажных фотографий производится на самом лучшем оборудовании. Кроме того, базовая ретушь фото всегда лежит в основе других, более сложных вариантов обработки.

— Оцветнение:

превращение черно-белых фотографий в цветные. Всегда осуществляется очень деликатно, естественно, с учетом Ваших пожеланий. Дайте старым фотографиям новую жизнь!

— Стилизация под живопись:

дизайнеры совершают настоящее чудо – обычные фотографии становятся похожими на картины, написанные масляными красками самыми лучшими художниками! Если напечатать такую фотографию на холсте и покрыть специальным фактурным гелем-лаком – только профессионал догадается, что это не картина!

— Портрет в Историческом стиле и образе:

совмещение Ваших фотографий со знаменитыми шедеврами живописи или фотографиями звезд – Вы можете почувствовать себя героем эпохи Возрождения или идущим по красной дорожке за «Оскаром» — можно дать волю своей фантазии, а дизайнеры воплотят ее в жизнь.

— Замена фона:

Вам нравится, как Вы получились на фотографии, но фон, увы, совсем не подходящий? Не беда – мы можем предложить любой фон – интерьер, пейзаж, нейтральный однотонный.

Вы можете выбрать один из этих способов обработки фото, совместить их или предложить свой – так или иначе, мы всегда поможем Вам превратить заурядную фотографию в произведение искусства и оформить ее так, что она долгие годы будет радовать взгляд!

Для создание коллажа, ретуши фото, оцветнения  подойдут фото:

С современных смартфонов, с любых фотоаппаратов , Из соцсетей, в т.ч. из инстаграмм

16 уроков по студийной фотографии и дальнейшей обработке

Серия уроков и мастер классов для желающих освоить студийную фотографию. Рассмотрены темы от постановки освещения, до советов по позированию моделей.

Также немаловажным является дальнейшая обработка сделанных фотографий — эта тема также затронута в уроках.

Студийная съемка: ошибки

Студийная фотография

Постановочная студийная фотография. Мастер-класс Игоря Сахарова

Уроки фото. Съемка одежды для каталога

Снимаем портрет. Как фокусное расстояние меняет форму

Схемы света для студии

Световые схемы. Одна вспышка – просто и интересно

Студийная Cъемка с Двумя Источниками

Настройки освещения для создания портрета в домашней студии

Ретушь студийной фотографии

Обработка студийной фотографии низкого качества

Обработка студийных фотографий в плагине ImageNomic Portraiture для Adobe Photoshop

Ретушь студийной фотографии

Выравниваем цвет лица в Фотошоп (selective color)

Основы ретуши кожи в Фотошоп

Основы Ретуши Глаз в Фотошоп

Фото на обложке: ShutterStock

Художественная обработка фотографии

Печать фото на холсте с художественной обработкой — это создание из вашей фотографии настоящей картины, написанной художником. Современные методы обработки холста позволяют добиться полной реалистичности картины. Покрытие текстурным гелем создает эффект мазка, объемность и вид настоящего художественного произведения. Обработка фотографии сделает ваше фото безупречным, подчеркнув необходимые детали, улучшив цвет и правильно расставив акценты. Все графические работы выполняются вручную.

По вашему желанию художественная обработка может быть выполнена в стиле поп-арт, под карандашный рисунок, акварель. Цветную фотографию можно сделать черно-белой и наоборот. Можно «состарить» современное фото и совсем по-новому сделать старую фотографию.

Прежде чем напечатать любую фотографию на холсте, предварительно ее нужно обработать. Для этого у нас есть целый штат дизайнеров, которые готовы превратить любую фотографию в произведение искусства! Современные методы обработки холста позволяют не только добиться полной реалистичности, но и удовлетворить любые ваши запросы. Для того, чтобы получить макет обработанной фотографии вам нужно: отправить нам изображение, которые хотите обработать, и сформулировать, какой конечный продукт вы хотите увидеть. Затем мы вам вышлем первые макеты, которые вы можете подкорректировать до его утверждения. Для вашего же удобства, внизу представлены самые популярные виды обработки фотографий с кратким описанием, что они из себя представляют.

Виды художественной обработки

Обработка в стиле «Акварель»

Сделайте из любой фотографии настоящие произведения искусства! Акварельная обработка позволяет придать не только акварельные тона, но создать структуру картины, как будто вам ее нарисовали на заказ. Это обработка особенно популярна на портретах и пейзажах. Вы всегда можете сообщить нашим менеджерам, какой именно хотите наложить эффект.

Примеры обработки картин в стиле «Акварель»

Обработка в стиле «Аниме Арт»

Этот вид обработки назван в честь аниме, потому что он превращает любую фотографию, в мультяшный арт! Такой эффект идеально подойдет для фанатов аниме! Если Ваше чадо обожает японские мультфильмы, то подарите ему холст, где он изображен в стиле аниме! Это будет отличный подарок!

Пример обработки картины в стиле «Аниме Арт»

Обработка в стиле «Аппликация»

Данный эффект, выделяет все крупные фигуры на фотографии, тем самым создает впечатление, что все это наклеено. Такой эффект лучше всего смотрится на контрастных фотографиях, а так же там, где много крупных объектов. Картину с таким эффектом всегда можно подарить близкому другу или второй половинке.

Пример обработки картины в стиле «Аппликация»

Обработка в стиле «Бьюти Арт»

Данный эффект придает фотографии «клубную» атмосферу, обесцвечивая фон и добавляет «кислотные» оттенки разных цветов. Такую картину всегда можно подарить Вашему ребенку, знакомой или подруге, которая обожает проводить время в клубах.

Пример обработки картин в стиле «Бьюти Арт»

Обработка в стиле «Витраж»

Витражи по всему городу завораживает и приковывает взгляды миллионы людей. Данный эффект позволяет вам увидеть ваше изображение, если бы оно было бы нарисовано на витражном стекле! Такой эффект отлично пойдет для старых фотографий или же для авторских работ.

Пример обработки картины в стиле «Витраж»

Обработка в стиле «Гранж»

Данный эффект очень похож на стиль музыки, он делает картину старой, выцветший и специально ее «пачкает». С помощью этой обработки, вы можете состарить фотографию, и придадите ей некую «антикварность». Такие картины всегда хорошо смотрятся в классическом стиле, где среди мебели присутствуют «массивные» деревянные изделия.

Пример обработки картин в стиле «Гранж»

Обработка в стиле «Вписать в портрет»

Сделайте уникальный подарок, поместив лицо вашего начальника или родственника, в портрет военачальника! Данный эффект можно применить на любом фоне, будь то картина 18 века или современная фотография! Такая картина будет отличным подарком для любого человека, который позволит продемонстрировать ваше отношение к нему и чувство юмора!

Обработка в стиле «Замена фона»

У всех есть фотография, где Вы отлично получились, но фон желает оставлять лучшего. Данный эффект позволит вам переместить себя или ваших знакомых куда угодно, будь то магический лес или райский берег на островах! Это будет отличным подарком для Вашей второй половинки!

Пример обработки картин в стиле «Замена фона»

Обработка в стиле «Магический Арт»

Этот эффект позволяет вам до неузнаваемости изменить фотографию! Здесь используется в изобилие яркие цвета, которые придают картине атмосферу магического мира! Он заставит, с виду обычную фотографию, превратиться в нечто неописуемое и неповторимое!

Пример обработки картин в стиле «Магический Арт»

Обработка в стиле «Под карандаш»

Все любят портреты, особенно которые выполнены карандашом. Данный эффект позволяет сделать из вашего портрета, настоящую зарисовку! Ее можно выполнить как в черно-белом стиле, так и в цветных тонах. Такой подарок будет отлично смотреться где угодно!

Пример обработки картин в стиле «Под карандаш»

Обработка в стиле «Поп Арт»

Поп арт — это направление где в качестве основного предмета использованы продукты повседневного потребления, которые окрашены в яркие цвета! На сегодня, это самая популярный эффект, особенно среди молодежи. Такой холст, будет отлично смотреться, если ваша квартира выполнена в этом же стиле!

Пример обработки картин в стиле «Поп Арт»

Обработка в стиле «Портрет из слов»

Данный эффект позволяет придать вашему портрету шарм, красивая каллиграфия будет находиться заменять фон, что дарит картине, совершенно новую атмосферу. Такие картины получаются очень «легкими».

Пример обработки картин в стиле «Портрет из слов»

Обработка в стиле «Черно-белое в цвет»

Многие хотели бы посмотреть, как выглядят черно-белые фотографии в цвете, благодаря нам это стало возможно! Вы можете нам прислать черно-белую фотографию, и мы превратим ее в произведение с цветом! Особенно это популярно со старыми фотографиями! Такой подарок, всегда можно подарить родителям или бабушка и дедушкам.

Пример обработки картин в стиле «Черно-белое в цвет»

Picinez — обработка фото онлайн

Редактировать фото онлайн

Обработка фото для Инстаграм

Загружаем набор фотографий в онлайн редактор Picinez (много не надо загружать, ваш компьютер не потянет, всё-таки это редактор, а не конвертер):

Фотоэффекты онлайн
На примере я добавил для фотографии резкости и насыщенности:

Онлайн фоторедактор Picinez умеет сохранять результаты в jpg и png.

Обработка фото онлайн для сайта или блога

• нажимаем Select All, чтобы выбрать все фото
• чтобы редактор дал совершить несколько действий подряд справа отключаем Auto
• в разделе Transform выставляем размер фото, например, по ширине 2000 пикселей (высоту оставляем auto, чтобы не ломать пропорцию прямоугольника)
• обратите внимание на поворот (rotate), отражение (flip), zoom (увеличение) и crop (обрезку)
• нажимаем Apply, ждем окончания обработки и Download (скачать), фотографии скачаются на жесткий диск в виде архива

В результате получаем все фотографии одинаково размера с одинаковой компрессией (оптимизацией):

Онлайн фильтры для обработки фото

Фильтр виньетка (популярный в Инстаграме):

Примеры обработанных фотографий для инстаграма можно найти на сайте Afol Star Wars.

Обработка фотографий в Москве. Хорошая пакетная обработка фотографий

Может быть интересно

Обработка фото – это улучшение исходного снимка или изображения для более качественной печати с помощью фотошоп обработки фото или любыми другими редакторами для обработки фотографий. С готовой картинкой намного проще работать в редакторах. А вот фото обработка фотографий начинается с того момента, как объектив сфокусировался на модели или предмете съемки.

Для каждого профессионального фотографа существуют свои правила и последовательные действия для того, чтобы правка фото получилась качественной и понравилась клиенту.

Так же для каждого существует своя программа для обработки фотографий. Чаще всего это классический фотошоп и Lightroom. Существует так же онлайн бесплатная обработка фотографий.

У многих фотографов стоимость фото без обработки несколько отличается от хорошей обработки фотографий. Однако в праздничном агентстве «Банкет Москва» в дополнение к каждой фотосъемке или фотосессии пакетная обработка фотографий, то есть: цветокоррекция и кадрирование входят в стоимость фотосъемки. Цены на дополнительную обработку (ретушь и реставрацию), а также фотопечать можно уточнить по телефону, который указан на нашем сайте. Наш приветливый менеджер ответит на любой вопрос, поможет с выбором стиля обработки фотографий и подскажет стоимость специально для вас.

Наше агентство «Банкет Москва» сотрудничает с опытными мастерами, который не первый год занимаются любимым делом, то есть, обработкой фото. Вы можете абсолютно не переживать за результат. Ведь множество положительных отзывов говорит о том, что после нашей работы и услуг остаются только довольные клиенты. Мы максимально выкладываемся, чтоб вы оставались с лучшей обработкой, не зависимо от стиля. Даже, если фотографии были сделаны не нашими фотографами, мы готовы помочь вам привести их в надлежащее состояние и выполнить профессиональную обработку фото в кратчайшие сроки и по хорошей цене. Однако советуем вам обрабатывать фотографии там, где и заказывали съемку. Ведь каждый фотограф выбирает позы, свет и композиции специально для себя, чтоб в дальнейшем из этого получился шедевр.

Какие же существуют самые распространенные способы обработки фото.

В первую очередь – это кадрирование, то есть фокусирование путем отсечения частей изображения. Такой вид обработки необходим после крупных праздников, для свадебной обработки фото и прочего. Именно тогда сложно захватить и сфокусироваться на каждой детали. Поэтому и необходима последующая корректировка материала, чтоб клиент получил великолепный результат работы.

Еще одним важным способом является цветокоррекция. С помощью нее снимок становится более выразительным, насыщенным и ярким. Следует заметить, что качественная цветокоррекция занимает минимум несколько недель. Поэтому не верьте людям, которые возвращают вам снимки через несколько дней. Ведь это значит, что там применялась просто пакетная обработка фотографий. Это не значит, что это плохо. Пакетная корректировка фото имеет место быть. Однако, все-равно, каждый снимок должен быть просмотрен и подкорректирован вручную, ведь автокоррекция по шаблону не может подходить для каждой фотографии. У многих фотографов уже есть свои стили и секреты для применения этого вида обработки, которые строго держаться втайне от чужих глаз. Не доверяйте дилетантам или самоучкам. Помните, что это ваша память, и она должна сохраниться в лучшем виде.

Ретуширование снимков и исправление дефектов кожи также важный способ корректировки фотографий. Подробнее про ретушь вы можете узнать из статьи, посвященной ретуши фотографий. А вот дефекты на коже, а именно, царапины, прыщи, раны, морщины, родинки и прочее, чего бы вы ни хотели видеть на фото можно исправить с помощью нужной программы.

Так же профессионалы работают с резкостью фотографии, размытым фоном, убирают красные глаза и ненужные предметы с фото при желании. Вы можете полностью поменять фон фотографии, сменив скучную стену на красивый замок или берег моря. Базовая коррекция всего отснятого материала включена в стоимость всех услуг. В результате этих операций любой файл превращается в готовый и красивый продукт. Надеемся, что после прочтения краткого экскурса по обработке фото вам станет понятно, от чего завит срок выполнения работы фотографом. Вот это и есть способы обработки фотографий.

Заказать обработку фотографии можно по номерам телефонов, указанным на нашем сайте или же написав нам любым, удобным для вас способом. Наш менеджер обязательно свяжется с вами в кратчайшие сроки и подскажет, к какому фотографу обратиться и какой обработкой воспользоваться. А вот какие стили обработок бывают, вы узнаете ниже.

Лучшие стили обработки фотографий: свадебная, художественная, профессиональная, детская, арт обработка фото в Москве

Для каждого не является секретом, что получить качественный кадр с первого раза – не всегда получается. Часто фотография получается размытой, свет падает не правильно, а фон оставляет желать лучшего. Тут нет ничего стыдного или страшного. Ведь только в профессиональной студии удается получать стопроцентный качественный материал с первого раза и с минимальной обработкой в дальнейшем. Но бывают такие события, где повторить дубль для снимка просто нереально. К такому относиться день рождения, юбилей и, конечно же, самый светлый праздник в жизни каждого человека – свадьба. Несмотря на то, что современные фотокамеры творят чудеса, обработка свадебных фото просто необходима. Часто на таком празднике фотографу приходится снимать огромное количество снимков, что делает последующую обработку достаточно длительной и трудоемкой. Обработка свадебных фотографий становится проще простого в специальных фоторедакторах и программах. Лучшая обработка фото возможна только в самой популярной программе фотошоп. Именно она позволяет добиться нужного результата на высшем уровне. С ее помощью совершенно не сложно выполнить художественную обработку фото после свадебной фотосессии на природе или в старинных зданиях Москвы. Фотографии мгновенно становятся четкими и яркими даже при самом низком первоначальном качестве.

Художественная обработка фотографий – это полет фантазий для человека, который редактирует. Из любого снимка можно сделать сказочное изображение влюбленной пары, но для этого необходимо приложить немного больше усилия, чем для стандартных действий по улучшению качества снимка.

Профессиональная обработка фотографий, как мы уже говорили, идеально подходит для модельных показов, журналов, персональных фотосессий. В таких снимках надо все делать четко, без лишних украшений. Обработка фотографий с эффектами тут не очень уместна.

Наоборот же обработка фото эффекты отлично подойдут для тех, кто желает заказать услугу «обработка детских фотографий» или «арт обработка фото». Обработка фото в стиле арт или детская – это полный полет фантазии. Часто такие заказы поступают для выпускных альбомов, фотокниг или коллажей. Дети – это вообще отдельная тема для фотографий, где каждое движение с первых дней мечтают запечатлеть каждые родители на память про первые шаги, улыбки или танец своего малыша. К таким фотографиям самое трепетное отношение у наших профессионалов. Ведь такие кадры еще долгие годы будут радовать глаз всех родственников, а после, и самого ребенка, когда он вырастет.

Прочитав краткие описания стилей для обработки фотографий, вам будет несколько понятнее и проще при оформлении заказа. А если все-таки возникнут вопросы, то не стесняйтесь и звоните нам в агентство. Мы подберем самый оптимальный для вас вариант по доступным ценам для всех жителей столицы и за ее пределами. Индивидуальный подход к каждому клиенту и профессиональное выполнение заказа гарантировано.

Обработка фотографий — Студия «Самара-Фото»

Обработка фотографий – необходимый этап создания качественной фотографии. С ее помощью даже самое заурядное изображение приобретет выразительность и очарование. Изначально любая фотография, в том числе снятая современной камерой, не важно в студии или при солнечном свете имеет дефекты из-за излишней или недостаточной освещенности, блеклых цветов и прочего. Дополнительной обработкой возможно сделать такие снимки более яркими, интересными, подготовить к печати на большом формате или обработать фотографии в подарок близким.

Художественная ретушь фотографий

Воспользоваться бесплатными или платными программами по автоматической обработке фотографий может каждый. Но результат, скорее всего, окажется нереалистичным и, что еще чаще, довольно грубым. Можно попытаться самостоятельно обработать снимки, например в программе Adobe Photoshop, но без должных навыков вы потратите уйму времени, так и не достигнув нужного результата. Поэтому лучше доверять обработку фотографам с опытом таких. Если вам не нравится изображение, или вы хотите создать интересную композицию для настенного панно – закажите обработку у нашего специалиста. Художественная ретушь позволяет полностью «перекроить» исходное фото: скрыть недостатки, выделить привлекательные черты, удалить лишние предметы фона. Мы с Вам попытаемся создать акт творчества, и ни одна программа не справится с ним лучше профессионала, обладающего достаточным опытом и вкусом.

Ретушь свадебных фото

Свадьба – несомненно одно из самых важных событий в жизни. И каждый хочет сохранить память об этом дне в красивых ярких фотоснимках. На качество фотографий влияет множество факторов, которые мы не в силах изменить: места съемки, погода, опыт фотографа, качество аппаратуры и т.п. К счастью, ретушь свадебных фото поможет преобразить дорогие сердцу снимки. В результате обработки вы получите эффектные фотографии, которые в то же время будут смотреться органично и естественно.

Фотографии свадебного дня Александры и Вячеслава:

Сколько стоит обработка фотографий:

Цены на обработку снимков рассчитываются индивидуально и зависят от сложности работ, сроков выполнения и количества фотографий.

Базовая ретушь включает в себя кадрирование, удаление шума и небольших дефектов. Цена базовой обработки — от 100 руб.

Классическая обработка предусматривает коррекцию света и цвета, устранение незначительных и средних недостатков лица и фигуры, повышение резкости, прорисовку светотени. Стоимость таких работ — от 300 руб.

Услуги по глубокой «журнальной» ретуши включают максимально детальные доработки: полная проработка недостатков кожи, волос, очистку или полную замену фона и элементов окружения, ретушь рисунка светотени по технологии dodge & burn, отбеливание зубов. Стоимость глубокой ретуши — от 600 руб.

АРТ-обработка предполагает индивидуальный творческий подход, а так же работу с рядом жудожественных эффектов. Тут можно полностью поменять цветовое решение, добавить новые элементы с помощью ручной прорисовки или коллажирования, создать определенный сюжет. Цена арт-обработки начинается от 1000 руб.

Если вы хотите проконсультироваться, узнать дополнительную информацию или сразу заказать обработку Ваших фотографий, позвоните по тел: 8-917-113-19-17, Максим

Это фото после обработки? Да, это.

Да, постобработка. Мне постоянно задают этот вопрос, как и любому другому фотографу на планете, и он часто вызывает жаркие споры, которые ставят под сомнение понятие объективной реальности и значение фотографии.

Моя претензия: все фотографии проходят постобработку (так или иначе).

Не вдаваясь в технические детали и касаясь только цифровой фотографии, фотография является результатом попадания света на цифровой датчик, который записывает изображение в виде числа для каждого сенсора (сенсорного элемента).Сенсоры организованы в так называемую мозаику фильтров Байера.

. Я игнорирую датчики, подобные фовеону, которые работают немного иначе, но на самом деле они существенно не меняют характер аргументации.

Изображение RAW, полученное при чтении мозаики с фильтром Байера, невозможно визуализировать без преобразования для создания изображения RGB, которое можно отобразить на экране или распечатать на бумаге.

Интерпретация необработанного файла для восстановления цветов из мозаики фильтров Байера (что часто называется «наукой о цвете») и создания окончательного изображения применяет ряд субъективных преобразований и выборочно отбрасывает информацию. Субъективная интерпретация должна происходить где-то между захватом изображения и его отображением. Кто-то должен принимать субъективные решения о том, какую информацию выбросить, какую информацию сохранить и как преобразовать информацию, чтобы иметь возможность ее визуализировать.

Это пост-обработка.

Когда вы читаете «без фильтра» или «прямо из камеры», на самом деле вы читаете «Я оставляю выбор постобработки инженерам, которые разработали камеру».

Как художник, я хочу сам принимать решения о том, как будет выглядеть окончательное изображение, поэтому я продолжаю постобработку изображений, начиная с файла RAW. Но это не , реальность !

Это общий крик. Что есть на самом деле? Два человека перед сценой, вероятно, будут иметь разные воспоминания об одной и той же сцене и испытывать разные чувства.В любом случае человеческая память не является фотографической.

И фотография не обязательно должна быть точной записью реальности. Во всяком случае, оно не может быть верным, прежде всего потому, что само понятие верной реальности не может быть определено однозначно.

Я утверждаю, что в фотографии любой объем постобработки, от прямо из камеры до смешивания разных изображений, снятых в разных местах и ​​в разное время, является законным, если автор верен своим художественным замыслам.

Мое художественное намерение — создать изображение, которое в чистом виде передает мои чувства перед сценой. .

Мое художественное высказывание — это произвольный выбор, который апеллирует к моему эстетическому восприятию, к тому, как мне нравится заниматься фотографией, и к тому, что я хочу донести до своих работ. Я не утверждаю, что это утверждение универсально, лучше или хуже, чем утверждение любого другого художника, или что оно должно относиться к кому-либо еще, кроме меня.

Из своего художественного высказывания я могу вывести правила, применимые к моей фотографии.Например, я не заменяю небо на своих изображениях небом, взятым из другого места в другое время. Это совершенно законно, но поскольку другое небо не повлияло на мои чувства перед сценой, я этого не делаю.

С другой стороны, мое художественное высказывание позволяет мне клонировать элементы, растягивать и вообще изменять геометрию моих изображений. Если я клонирую что-то вне сцены, это означает, что этот конкретный элемент не повлиял на мои чувства перед этой сценой.

Кто-то другой мог заметить тот же элемент перед той же сценой и мог бы счесть это частью своей истории. Оба варианта законны.

Итак, да, моя фотография подвергается постобработке, чтобы сделать мои истории максимально яркими для вас.

Об авторе : Франческо Каруччи (Francesco Carucci) — пейзажный фотограф изобразительного искусства, который ранее был опытным разработчиком игр. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору.Каруччи создал несколько всемирно признанных и выставленных работ от США до Китая. Вы можете найти больше работ Каруччи на его веб-сайте, в Facebook и Instagram. Эта статья также была опубликована здесь.

Обработка фотографий

Передовые методы управления обработкой фотографий

Для обращения с опасными материалами / отходами

Передовые методы управления (BMP) следует рассматривать как «надлежащие методы ведения домашнего хозяйства». В этой отрасли у нас есть разные типы предприятий, которые используют один и тот же поток отходов.В зависимости от расположения оборудования и требований к предварительной очистке вам может быть разрешено сбрасывать поток жидких отходов в канализацию. Серебро является регулируемым элементом в этом потоке отходов, и его можно удалить и продать. Ниже приведены некоторые рекомендации по использованию при определении BMP для объекта. Потребности каждого объекта будут зависеть от местоположения и количества обрабатываемых каждый день.

ФОТОПРОМЫШЛЕННОСТЬ — ИСТОЧНИКИ ПОЛУЧЕНИЯ И ВАРИАНТЫ УТИЛИЗАЦИИ

Серебро — это элемент, который используется в качестве светочувствительного агента в большинстве фотоматериалов и присутствует в растворах фотографических фиксаторов в виде комплекса тиосульфата серебра. Скорость, цвет и качество изображения определяются количеством серебра, использованного при изготовлении пленки. В процессе проявки серебро выделяется в фиксаторе и отбеливателе / ​​фиксаторе. Кроме того, серебро также присутствует в промывочной воде в результате переноса из различных резервуаров для обработки. Отбеливающие растворы, полученные в результате обработки обратным черным и белым, содержат серебро в виде растворимого сульфата серебра, а также могут содержать значительные количества хрома в виде растворенного дихромата или иона хрома. Концентрация и распределение серебра в растворах для обработки фотографий зависит от типа используемой системы обработки фотографий, метода сбора, типа стирки и количества пленки, обрабатываемой в день.

В конце концов, решения необходимо заменить, а использованные решения утилизировать. Использованные растворы могут храниться в контейнерах (одобрено DOT) и вывозиться коммерческими перевозчиками опасных отходов или сбрасываться в канализационную систему (государственные очистные сооружения — POTW). Если пленочный процессор решает выгружать «отработанные» химикаты в POTW, «отходы» должны быть обработаны для снижения содержания серебра перед выгрузкой. Чтобы получить разрешение на сброс этого типа потока отходов, обратитесь к «специалисту по предварительной обработке» вашего участка канализации.Для сброса в септическую систему потребуется разрешение Департамента здравоохранения округа Ли. Этот тип утилизации не рекомендуется из-за потенциального загрязнения собственности на месте, а также из-за того, что эти химические вещества могут разрушить биологический процесс, необходимый для продолжения эффективной работы септиков. Важно, чтобы вы знали разницу между POTW и локальной септической системой, чтобы соответствовать требованиям по надлежащей утилизации.

Из-за различных факторов было разработано несколько технологий обработки с извлечением серебра.Методы и параметры удаления, такие как географическое положение (район канализации) и классификация производителей опасных отходов, конкретной лаборатории по обработке фотографий. Выбор подходящего метода зависит от размера перерабатывающего предприятия,

количества перерабатываемой пленки, требований к удалению или удалению отходов, а также от капитала, доступного для закупки оборудования. Восстановление серебра дает дополнительное преимущество в виде продукта для продажи.

МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ ОБЪЕМА ОБРАБОТАННЫХ СТОКОВ

1.Используйте химикаты для обработки пленки, которые требуют наименьшего количества перелива жидкости и имеют наименьшую скорость пополнения. Ознакомьтесь с техническими данными производителя и сравните их, чтобы определить, какие химические вещества обеспечивают оптимальное время использования и наименьшее количество воды для ополаскивания.

2. Используйте промывку противотоком вместо пресной воды на каждой стадии, чтобы уменьшить количество выделений. Растворы следует часто проверять, чтобы гарантировать надлежащий химический состав. Чтобы повысить эффективность этого метода, рекомендуется использовать скребки, чтобы свести к минимуму перенос загрязнений на каждом этапе полоскания.

3. Накройте резервуары для обработки, чтобы уменьшить испарение и последующую необходимость восстановления раствора.

4. Чтобы уменьшить возможность добавления дополнительного серебра в технологические растворы или сточные воды, тщательно очистите систему, дренажные линии, отстойники и т. Д., Чтобы удалить любые отложения, накопившиеся за эти годы.

5. Часто и постоянно контролируйте сток в канализацию, ведите записи наблюдений. Отправьте образцы всех решений в независимую испытательную лабораторию, чтобы обеспечить точный анализ вашего процесса.

МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИСУТСТВИЯ СЕРЕБРА В РЕШЕНИЯХ ДЛЯ ФИКСИРОВКИ

1. Замена металла на медь — чистую медную полоску окунают в сточные воды фиксатора, если присутствует серебро, медь изменит цвет. Этот метод не показывает количество серебра в растворе, только то, что серебро присутствует. Однако опытные пользователи могут судить об относительном содержании по внешнему виду серебра на медной полосе. Стоимость материала составляет около 1 доллара США за тест, и его можно приобрести у любого поставщика металла.

2. Серебряные тестовые листы — стоки фиксатора вызывают изменение цвета тест-полоски в зависимости от содержания серебра в фиксаторе. Этот тест является несколько более комплексным, чем тест «Замена металла на медь», из-за прямой корреляции между отчетливыми изменениями цвета и содержанием серебра в растворе. Стоимость материала составляет около 2 долларов за тест; контрольные работы можно приобрести в магазинах фототоваров.

3. Титрование. Этот тест используется для точного измерения содержания серебра в фиксаторе и должен проводиться в лаборатории обученным техником.Стоимость одного теста составляет 18-50 долларов.

4. Атомно-абсорбционная спектрофотометрия — очень точный метод измерения содержания серебра в фиксаторе; используется только крупными производителями с обширным лабораторным оборудованием. Если раствор отправляется в лабораторию для тестирования, стоимость одного теста составляет 20-60 долларов США.

МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ СЕРЕБРА

1. Металлическая замена. Этот процесс заключается в пропускании фиксатора или отбеливателя, содержащего серебро, через относительно недорогой картридж, заполненный стальной ватой.Серебро извлекается в виде шлама. Замена металла происходит при контакте раствора серебра с железом (стальной ватой). Железо переходит в раствор в виде растворенного иона, а серебро восстанавливается до металлического состояния и падает на дно в виде шлама.

Метод металлической замены особенно подходит для небольших процессоров из-за его низкой стоимости * (обычно от 280 до 350 долларов за систему при годовой стоимости эксплуатации от 150 до 250 долларов). Картриджи доступны из нескольких источников, они просты в установке и не требуют особого обслуживания.Другие преимущества этого процесса: не требуется электроэнергия, концентрация серебра в сточных водах может быть снижена до менее 5 мг / л.

2. Гальваника — закрепитель пропускается через устройство, которое электролитически вызывает осаждение серебра в растворе на катоде в виде практически чистого серебра. Оставшийся раствор может также потребовать дополнительной обработки методом металлической замены, если присутствует остаточное серебро.

Есть два основных метода установки гальванической системы.Устанавливается оборудование рециркуляционного типа, позволяющее закрепителю постоянно проходить через установку, а регенерированный раствор используется повторно, или система обрабатывает закрепитель вне контура. Оба гальванических метода восстановления серебра требуют использования значительно более дорогостоящего оборудования, чем метод замены металла. Кроме того, для активации системы требуется электрическая энергия, которая преобразуется в постоянный ток. * (Стоимость типичной системы составляет 3000–4500 долларов США; годовые эксплуатационные расходы составляют 75–250 долларов США).

3. Ионный обмен — очень эффективное извлечение серебра из разбавленных растворов, таких как промывочная вода, но его нельзя использовать для извлечения серебра из закрепителя или отбеливателя. Раствор сначала прокачивают через колонку с анионообменной смолой. Требуется дополнительная обработка для извлечения серебра из смолы методами гальваники или осаждения. Метод ионного обмена используется в первую очередь там, где необходимо строго ограничивать расход серебра и требует дорогостоящего оборудования * (6500–700 долларов на систему; 550–770 долларов в год на эксплуатационные расходы).

4. Испарение / дистилляция — вода удаляется из раствора выпариванием, оставляя твердый остаток для утилизации или восстановления. Выпаренную воду можно утилизировать путем конденсации и утилизировать в POTW или использовать повторно. * (Типичная стоимость системы составляет 2600–5900 долларов, годовые эксплуатационные расходы — 75–150 долларов).

5. Химическое осаждение —

Металлическое серебро и нерастворимые соединения серебра можно осаждать из растворов для фотообработки с помощью химических реагентов, таких как боргидрид натрия и сульфид натрия.Этот метод восстановления серебра требует относительно недорогого оборудования * (обычно от 165 до 350 долларов на систему и от 50 до 100 долларов в год для работы) и используется в основном производителями фотоматериалов, а не фотопроцессорами.

6. Обратный осмос / ультрафильтрация —

Раствор пропускается через полупроницаемую мембрану под давлением. Вода проходит через мембрану, в то время как серебро и другие растворенные частицы собираются на одной стороне мембраны.Шлам, содержащий серебро, можно утилизировать как опасные отходы или переработать для извлечения серебра для перепродажи.

* (Типичные затраты и годовые эксплуатационные расходы основаны на обработке от 100 до 200 рулонов в день. Точная стоимость может варьироваться).

Если у вас есть какие-либо вопросы, позвоните в Отдел управления природными ресурсами Программы предотвращения загрязнения (P2) по телефону 239-533-8821. Программа P2 призвана служить вашим интересам в правильном обращении с опасными отходами.

Вернуться к началу страницы

Постобработка для начинающих: работа с файлами RAW

За 30 секунд вы можете сделать ваши изображения действительно выдающимися, выполнив следующие действия.

Автор: Andrew Marriott

Постобработка — постоянный источник дебатов и дискуссий в фотографическом сообществе: что такое слишком много? Какое программное обеспечение вы используете? Как вы пользуетесь этими программами? Здесь мы собираемся решить эти проблемы, показывая вам с помощью видеоуроков, как вносить базовые и важные настройки в файлы RAW.Эти файлы похожи на непроявленную пленку: вам нужно вынуть их из камеры и завершить процесс, чтобы получить окончательное изображение.

В качестве обучающего инструмента мы использовали Adobe Lightroom. Многие фотографы используют эту программу, и она легко доступна. Однако мы не продвигали программное обеспечение; вместо этого мы остановились на выделении шагов, которые есть почти в каждой программе для редактирования фотографий. Будь то Mac или ПК, телефон, планшет, ноутбук или настольный компьютер, эти шаги можно легко повторить.

Что меня особенно порадовало, так это то, что я никогда раньше не использовал Lightroom! Я всегда использовал Adobe Camera RAW в Photoshop. Но это подтверждает точку зрения: Lightroom — это простая программа, и простые шаги, которые мы выделяем, будут для вас очень похожими, независимо от того, какое программное обеспечение вы используете.

Введение в Lightroom и простые шаги редактирования

Как вы можете видеть по разнице между изображениями до и после, мы внесли лишь незначительные изменения. Постобработка не означает, что вы должны создавать сумасшедшие эффекты и тратить сотни часов, пытаясь понять, как это сделать.Наша цель — преобразовать ваше незавершенное изображение в формате RAW и превратить его в JPEG, отражающий то, что вы видели в уме во время погружения.

До…

… и после фотосессии в Вакаяме, Япония (Olympus Tough TG-4, f / 4,5, 1 / 80s, ISO320)

Простые исправления широкоугольных изображений

Иногда лучшие корректировки — это те, которые вы не делаете.Если у вас для начала хороший снимок, вам нужно только его отполировать. Сосредоточьтесь на бликах, тенях и незначительной цветокоррекции, и вы сможете проверить 90% постобработки из своего списка. Это быстро, легко, и вам не нужно беспокоиться о том, что ваш выстрел навсегда испортится. Если результат вам не нравится, не сохраняйте его! Кроме того, легко нажать кнопку отмены, и вы можете забыть о тех случаях, когда вы нажимали ползунок насыщенности до упора вправо.

До…

… после. Иногда вам не нужно много делать — просто немного подправьте здесь и там (Olympus OM-D E-M1, 8 мм f / 1,8 «рыбий глаз», f / 11, 1/125 с, ISO200)

Простые настройки имеют огромное значение в макросе

Макросъемка демонстрирует силу этих шагов. Всего за три или четыре быстрых шага вы можете преобразовать изображение, оставаясь при этом верным оригиналу. На большинстве фотоконкурсов разрешена небольшая постобработка, и эти корректировки незначительны.Они также сильны. Вы можете увидеть, как простое перемещение ползунка выделения и тени оживляет изображение.

До…

… и после. Бум! Поговорим о времени, проведенном с пользой. Всего несколько простых настроек преобразуют изображение (Olympus OM-D E-M1, 60 мм f / 2,8 макро, f / 20, 1 / 250s, ISO200)

Логический процесс и отличные результаты

Если программное обеспечение, которое вы используете, не является простым и интуитивно понятным в использовании, найдите что-нибудь другое.На рынке слишком много отличных продуктов. Вам не нужно придерживаться какого-то динозавра программы только потому, что вы за нее заплатили. Отличные программы постобработки можно найти дешево или даже бесплатно. Для большинства людей Photoshop — великий волшебник за кулисами, всемогущий и непонятный. Вы можете пока оставить Photoshop в покое и освоиться с основами. Когда вы будете готовы перейти к следующему уровню публикации, нажмите кнопку «Редактировать в Photoshop». Но это уроки для другого дня.

До…

Не каждое изображение получается потрясающим после этих шагов, но это все же улучшение (Olympus OM-D E-M1, 60 мм f / 2,8 макро, f / 20, 1/200 с, ISO200)

Не все снимки получаются великолепными!

Иногда изображение бывает ошибочным. В этом примере изображение было очень плохо освещенным, а наша рыба даже немного не в фокусе.Но это иллюстрирует хороший момент: вы не можете — и не должны пытаться — сохранить плохое изображение. Если вы попытаетесь максимально обострить объект, не в фокусе, все, что вы получите, — это пиксельный шумный беспорядок. Урок состоит в том, что иногда лучший способ продемонстрировать свои навыки фотографии — это удалить фотографию, если она не соответствует основным критериям правильной экспозиции, резкой фокусировки и приятной композиции.

До…

… и после.Иногда изображение просто не работает: оказывается, морда рыбы немного не в фокусе (Olympus OM-D E-M1, 8 мм f / 1,8 «рыбий глаз», f / 8, 1/80 с, ISO200)

Последние мысли

представляют собой необработанные данные, записанные датчиком камеры, и с помощью соответствующего конвертера RAW эти файлы обеспечивают большую гибкость в том, как должно выглядеть окончательное изображение (JPEG). Для подводных фотографов возможность снимать в формате RAW абсолютно необходима, поскольку такая гибкость необходима для адаптации к сложным условиям фотографирования под водой.

Научиться выполнять эти настройки постобработки так же важно, как и научиться делать снимок. К счастью, как показано в этой статье, базовая постобработка — это простая задача, с которой каждый может справиться, используя любой из множества различных программных инструментов. Итак, если вы еще этого не сделали, убедитесь, что вы начинаете снимать в формате RAW, и настраивайте эти ползунки, как и все остальные. Вы будете поражены тем, насколько вы можете улучшить свои изображения с помощью нескольких быстрых и простых настроек.

Cloudmersive Image Processing — коннекторы

для распознавания и обработки изображений позволяют использовать машинное обучение для распознавания и обработки изображений, а также выполнять полезные операции модификации изображений.

В этой статье

Этот разъем доступен в следующих продуктах и ​​регионах:

Этот соединитель критически важен для любого приложения обработки изображений для обработки изображений (включая кадрирование, составление, наслоение, фильтрацию и т. Д.), Распознавания изображений с глубоким обучением, включая людей, лица, объекты и т. Д. В изображениях, а также преобразования изображений. файлы между форматами с очень высокой точностью.Cloudmersive Image Processing охватывает широкий спектр распространенных форматов файлов, включая PNG, BMP, JPEG, WEBP, PSD и более 100 других форматов файлов. Высокая степень безопасности и высокая производительность обработки без сохранения состояния обеспечивают высокую производительность и надежную защиту. Вы можете узнать больше на странице API распознавания и обработки изображений.

Для использования этого коннектора вам потребуется учетная запись Cloudmersive. Вы можете зарегистрироваться с помощью учетной записи Microsoft или создать учетную запись Cloudmersive. Следуйте инструкциям ниже, чтобы получить свой API-ключ.

Получите ключ и секрет API

• Зарегистрируйте учетную запись Cloudmersive
• Войдите в свою учетную запись Cloudmersive и нажмите Ключи API

Здесь вы можете создать и увидеть свои ключи API, перечисленные на странице ключей API. Просто скопируйте и вставьте этот ключ API в коннектор обработки изображений Cloudmersive.

Теперь вы готовы начать использовать Cloudmersive Image Processing Connector.

Создание подключения

Коннектор поддерживает следующие типы аутентификации:

По умолчанию

Применимо: все регионы

Обязательные параметры для создания подключения.

Пределы дросселирования

Действия

Адаптивно отрегулируйте контрастность изображения, чтобы сделать его более привлекательным и легко различимым

Использует гамму для адаптивной регулировки контрастности, как человеческий глаз видит мир. Результаты значительно улучшают видимость и визуальную привлекательность изображения.

Параметры

Возврат

Добавление настраиваемой тени к изображению

Добавить настраиваемую тень к изображению

Параметры

Возврат

Сравнить и сопоставить лица

Найдите лица на входном изображении и сравните их с эталонным изображением, чтобы определить, есть ли совпадения с лицом в эталонном изображении. Эталонное изображение (второй параметр) должно содержать ровно одно лицо.

Параметры

Возврат

Результаты сравнения / сопоставления лиц на изображении

Составьте два изображения вместе

Объединяет два входных изображения вместе; многослойное изображение на базовое изображение. Первое изображение, которое вы вводите, — это базовое изображение. Второе изображение (многослойное изображение) будет наложено поверх этого базового изображения.Поддерживает прозрачность PNG. Чтобы управлять заполнением, вы можете включить прозрачные пиксели на границах ваших многослойных изображений, если это необходимо.

Параметры

Возврат

Преобразовать изображение в черно-белое в оттенках серого

Удаление цвета из изображения путем преобразования в черно-белое изображение в оттенках серого

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат Bitmap BMP

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат GIF

Преобразует входное изображение в формат GIF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат JPG, JPEG

Преобразует входное изображение в формат JPEG / JPG.Настройте параметры кодирования. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат Photoshop PSD

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат PNG

Преобразует входное изображение в формат PNG.Прозрачность сохраняется. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат TIFF

Преобразует входное изображение в формат TIFF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Преобразование входного изображения в формат WebP

Преобразует входное изображение в формат WebP.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры

Возврат

Обрезать изображение до прямоугольной области

Обрезать изображение до целевой прямоугольной области

Параметры

Возврат

Обрезать изображение по лицу с круглым кадрированием

Обрезка изображения до лица (круглая / круглая обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Параметры

Возврат

Кадрирование изображения по краю с кадрированием квадратов

Обрезка изображения до лица (прямоугольная обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Параметры

Возврат

Описать изображение на естественном языке

Сгенерировать текстовое описание изображения на английском языке в виде предложения.

Параметры

Возврат

Результат распознавания изображения

Устранение пятен для удаления точечного шума с изображения

Удаление точечного шума / удаление пятен на входном изображении

Параметры

Возврат

Обнаружение и поиск лиц и ориентиров, глаз, носа и рта на изображении

Определите положение всех лиц на изображении, а также глаза, брови, нос и рот каждого

Параметры

Возврат

Результаты поиска лиц на изображении

Обнаружение и поиск лиц на изображении

Определите положение всех лиц на изображении

Параметры

Возврат

Результаты поиска лиц на изображении

Обнаружение и выделение краев изображения

Выполнить операцию обнаружения края на входном изображении

Параметры

Возврат

Обнаружение и снятие перекоса фотографии документа

Обнаруживает и откручивает фотографию документа (например, сделанную на мобильный телефон) до идеально квадратного изображения. Отлично подходит для приложений сканирования документов; После расшивки это изображение идеально подходит для преобразования в PDF с помощью Convert API или оптического распознавания символов с помощью OCR API.

Параметры

Возврат

Обнаружение мелкого текста на фотографии документа

Определите положение и размер мелкого / мелкого текста на фотографии документа. Определите расположение небольшого текста на фотографии — например, слов и других форм текста с высокой плотностью. Может использоваться для сканирования документа или фотографии (например, камеры смартфона) документа, страницы или квитанции. Для целей OCR — см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.

Параметры

Возврат

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Обнаружение крупного текста на фотографии

Определите положение и размер большого текста на фотографии. Определите расположение на фотографии большого текста — например, знаков, заголовков и т. Д.и другие формы большого текста с низкой плотностью. Не подходит для текста с высокой плотностью (например, сканирование документов, квитанций и т. Д.) В целях распознавания текста — для распознавания текста см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.

Параметры

Возврат

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Обнаружение объектов, включая типы и местоположения на изображении

Определяет положение, размер и описание объектов на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Обнаруживает как людей, так и объекты на изображении.

Параметры

Возврат

Результат обнаружения объектов на изображении

Обнаружение людей, включая местоположение на изображении

Определите положение и размер людей на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Параметры

Возврат

Результат обнаружения объектов на изображении

Определить возраст людей по изображению

Определяет возраст, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Параметры

Возврат

Результат классификации возраста людей на изображении

Определить пол людей на изображении

Определите пол, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении должны смотреть в камеру.

Параметры

Возврат

Результат классификации пола людей на изображении

Обнаружение номерных знаков транспортных средств на изображении

Определите положение, размер и содержание номерных знаков транспортных средств на изображении. Номерные знаки должны располагаться под углом 15-20 градусов по оси к камере.

Параметры

Возврат

Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке

Нарисовать многоугольник на изображении

Нарисовать один или несколько многоугольников с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Параметры

Возврат

Нарисуйте прямоугольник на изображении

Нарисуйте один или несколько прямоугольников с настраиваемыми визуальными элементами на изображении

Параметры

Возврат

Нарисовать текст на изображении

Нарисовать один или несколько фрагментов текста с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Параметры

Возврат

Выдавить изображение

Выполните операцию тиснения на входном изображении

Параметры

Возврат

Найдите местоположение символа на изображении

Определите, содержит ли изображение символ, и если да, то положение этого символа на изображении.

Параметры

Возврат

Результат операции поиска символа на входном изображении

Нормализует поворот изображения и удаляет данные поворота EXIF ​​

Автоматически ориентирует входное изображение на основе информации EXIF, а затем удаляет информацию EXIF.EXIF — это дополнительный набор информации, хранящейся в некоторых изображениях, снятых камерами сотовых телефонов, в зависимости от ориентации камеры. Благодаря нормализации поворота и удалению данных EXIF ​​эти изображения становится намного проще обрабатывать.

Параметры

Возврат

Небезопасно для работы по классификации NSFW

Классифицировать изображение в небезопасны для работы (NSFW) / Porn / содержание Racy и безопасного содержания.

Параметры

Возврат

Результат классификации NSFW

Выполните размытие по гуасу на входном изображении

Выполнить размытие по Гауссу на входном изображении

Параметры

Возврат

Выполнить размытие движения на входном изображении

Выполнить размытие движения на входном изображении под определенным углом

Параметры

Возврат

Постеризация изображения путем уменьшения отчетливых цветов

Уменьшить уникальное количество цветов в изображении до указанного уровня

Параметры

Возврат

Удалить прозрачность с изображения

Удаляет любую активную прозрачность изображения. Эффективно визуализирует изображение с тем же разрешением, в том же формате файла на белом фоне, тем самым удаляя прозрачность.

Параметры

Возврат

Изменить размер изображения

Изменение размера изображения до определенной ширины и определенной высоты

Параметры

Возврат

Изменить размер изображения с сохранением соотношения сторон

Изменение размера изображения до максимальной ширины и максимальной высоты с сохранением исходного соотношения сторон изображения

Параметры

Возврат

Возвращает доминирующие цвета изображения

Использует расширенную обработку изображения для извлечения 5 верхних доминирующих цветов в изображении, возвращаемых в порядке доминирования, причем сначала доминирующий цвет возвращается.Это основные цвета восприятия, используемые в изображении, воспринимаемом зрителем.

Параметры

Возврат

Результат выполнения операции получения доминирующего цвета

Возвращает метаданные изображения, включая EXIF ​​и разрешение

Возвращает метаданные изображения, включая тип файла, EXIF ​​(если доступно) и разрешение.

Параметры

Возврат

Метаданные с изображения

Повернуть изображение на любое количество градусов

Поворачивает изображение на произвольное число градусов

Параметры

Возврат

Завихрение искажает изображение

Swirl искажает изображение на указанное количество градусов

Параметры

Возврат

Автоматическое преобразование изображения в художественную картину

Использует машинное обучение для автоматического преобразования изображения в художественную картину. Из-за глубины обработки AI, в зависимости от размера изображения эта операция может занять до 20 секунд.

Параметры

Возврат

Определения

AgeDetectionResult

Результат классификации возраста людей на изображении

ColorResult

Индивидуальный цвет

Обнаружен лицензионный номер

Номерной знак найден на изображении

Обнаруженный объект

Экземпляр одного объекта и связанные с ним детали, обнаруженные на изображении

DominantColorResult

Результат выполнения операции получения доминирующего цвета

Лицевая

Расположение одного лица на изображении

FaceCompareResponse

Результаты сравнения / сопоставления лиц на изображении

FaceLocateResponse

Результаты поиска лиц на изображении

FaceLocateWithLandmarksОтвет

Результаты поиска лиц на изображении

FaceMatch

Расположение одного лица на изображении вместе с результатами совпадений

FacePoint

Расположение точки в забое

FaceWithLandmarks

Расположение одного лица на изображении

FindSymbolResult

Результат операции поиска символа на входном изображении

FineTextDetectionResult

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

FineTextItem

Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста

Результат обнаружения пола

Результат классификации пола людей на изображении

Изображение Описание Ответ

Результат распознавания изображения

ImageMetadata

Метаданные с изображения

ImageMetadataExifValue

Тег EXIF ​​и значение

NsfwResult

Результат классификации NSFW

ObjectDetectionResult

Результат обнаружения объектов на изображении

Человек в возрасте

Лицо, идентифицированное с помощью операции классификации возраста изображения

PersonWithGender

Лицо, идентифицированное в результате операции классификации пола изображения

Признание Результат

Конкретный результат признания

TextDetectionResult

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

TextItem

Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста

VehicleLicensePlateDetectionResult

Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке

двоичный

Это основной тип данных «двоичный».

байт

Это основной тип данных «байт».

Обработка изображений: превращение цифровых данных в полезную информацию | визуализация | Справочник по фотонике

Уильям Сильвер, Cognex Corp.

Улучшение изображения осуществлялось химическими, оптическими и электронными средствами, тогда как анализ проводился в основном людьми и электронными средствами.

Цифровая обработка изображений — это подмножество электронной области, где изображение преобразуется в массив небольших целых чисел, называемых пикселями.Пиксели представляют физическую величину, такую ​​как яркость сцены, которая хранится в цифровой памяти и обрабатывается компьютером или другим цифровым оборудованием. Цифровая обработка изображений, как усовершенствованная для людей-наблюдателей, так и для автономного анализа, предлагает преимущества в стоимости, скорости и гибкости и, с быстро падающей ценой и растущей производительностью персональных компьютеров, стала доминирующим методом.

Задача

Изображение не является прямым измерением свойств физических объектов.Скорее, это сложное взаимодействие нескольких физических процессов: интенсивности и распределения освещающего излучения, физики взаимодействия излучения с веществом, составляющим сцену, геометрии проецирования отраженного или прошедшего излучения из трех измерений в пространство. два измерения плоскости изображения и электронные характеристики датчика. В отличие от написания компилятора, для которого существует алгоритм, поддерживаемый формальной теорией, для перевода высокоуровневого компьютерного языка на машинный язык, нет ни алгоритма, ни сопоставимой теории для извлечения интересующей информации сцены, такой как положение или качество из изображения.

Эту задачу часто недооценивают из-за кажущейся легкости, с которой человеческая зрительная система извлекает информацию из сцен. Человеческое зрение сложнее всего, что мы можем спроектировать, и останется таковым в обозримом будущем. Таким образом, следует проявлять осторожность, чтобы не оценивать сложность приложения для обработки цифровых изображений на основе того, как оно выглядит для людей.

Возможно, первым руководящим принципом должно быть то, что люди лучше рассуждают, а машины лучше измеряют.Таким образом, определение точного положения и размера детали автомобиля на конвейере, например, хорошо подходит для цифровой обработки изображений, тогда как сортировка яблок или древесины является более сложной задачей. Таким образом, улучшение изображения, которое требует больших числовых вычислений, но мало оценки, хорошо подходит для цифровой обработки.

Если извлечь полезную информацию из изображения, похожего на суп, недостаточно, проблема еще больше усложняется из-за ограничений по времени. Мало кто из пользователей заботится о том, требуется ли для обновления электронной таблицы 300 мс, а не 200, но большинство промышленных приложений работают в пределах, налагаемых временем машинного цикла.Существует также множество приложений, таких как улучшение ультразвукового изображения, мониторинг трафика и стабилизация видеокамеры, которые требуют обработки видеопотока в реальном времени.

Чтобы конкретизировать проблему скорости, рассмотрите возможность поиска рисунка на изображении с помощью простого метода исследования всех возможных положений рисунка на изображении и определения того, какое положение наиболее похоже на рисунок. Если шаблон имеет размер 125 × 125 пикселей, а изображение — 640 × 480, имеется 516 × 356 = 183 696 позиций и 15 625 пар пикселей для анализа в каждой позиции, всего около 2.87 миллиардов пар пикселей. Если для анализа каждой пары пикселей требуется 5 арифметических операций и работа должна выполняться за 10 мс, потребуется компьютер, способный выполнять около 1,4 триллиона операций в секунду, что более чем в 100 раз превышает возможности настольных ПК по состоянию на 2003 год. довольно типично для промышленных требований. А теперь представьте, что узор также может вращаться на 360 °!

Вдобавок ко всему, многие приложения для обработки цифровых изображений ограничены жесткими требованиями к стоимости. Это ставит инженера перед ужасным тройным проклятием: необходимостью разработать что-то одновременно хорошее, быстрое и дешевое.

Аппаратное обеспечение

Источники света — Все приложения для обработки изображений начинаются с освещения, обычно со света. В некоторых случаях необходимо использовать рассеянный свет, но, как правило, освещение предназначено для конкретного применения. Битва часто выигрывается или проигрывается прямо здесь — никакое программное обеспечение не может восстановить информацию, которой нет в результате плохого освещения.

Как правило, можно выбрать интенсивность, направление, спектр (цвет) и постоянное или стробированное освещение.Легче всего выбрать интенсивность, и она наименее важна; любой достойный алгоритм обработки изображений должен быть невосприимчивым к значительным изменениям контрастности, хотя приложения, требующие фотометрической точности, потребуют контроля и калибровки интенсивности.

Направление сложнее и важнее. Возможные варианты варьируются от точечных источников на одном полюсе до освещения неба (равная интенсивность со всех сторон) на другом. Между ними находятся различные расширенные источники, такие как линейные огни и кольцевые фонари.

Часто цель состоит в том, чтобы добиться единообразного внешнего вида. Как правило, матовые поверхности лучше подходят для точечных источников, а блестящие, зеркально отражающие поверхности лучше подходят для диффузных, протяженных источников. Конструкция, которая позволяет управлять направлением с помощью компьютера (обычно путем включения и выключения светодиодов), часто бывает идеальной.

Цвет подсветки может использоваться как форма улучшения изображения. Его основная ценность в том, что он дешев и не увеличивает время обработки.

Для высокоскоростного получения изображений быстро движущихся или вибрирующих объектов может потребоваться стробоскоп.Большинство камер имеют электронный затвор, который предпочтительнее для съемки с низкой и средней скоростью, но по мере того, как время экспозиции становится короче, количество необходимого света увеличивается сверх того, что разумно подавать непрерывно.

Камера — Для наших целей камера — это любое устройство, которое преобразует образец излучаемой энергии в цифровое изображение, хранящееся в оперативной памяти. В прошлом эта операция была разделена на две части: преобразование энергии в электрический сигнал (считающееся функцией камеры) и преобразование и сохранение сигнала в цифровой форме, выполняемые дигитайзером.Различие становится размытым, и вскоре камеры будут передавать данные напрямую в память компьютера через интерфейсы USB, Ethernet или IEEE-1394.

Технология камеры и характеристики получаемых изображений определяются почти исключительно приложениями с наибольшим объемом, которыми до недавнего времени было бытовое телевидение. Таким образом, большинство камер видимого света, используемых для цифровой обработки изображений, имеют характеристики разрешения и скорости, которые были установлены стандартами телевещания почти полвека назад.

Сегодня типичная монохромная камера видимого света имеет разрешение 640 × 480 пикселей, выдает от 30 до 60 кадров в секунду (fps) и поддерживает электронный затвор и быстрый сброс (возможность возврата к началу кадра в любой момент). время, чтобы избежать ожидания перед началом получения изображения). Он основан на сенсорной технологии устройства с зарядовой связью (CCD), которая обеспечивает хорошее качество изображения, но является дорогостоящим по сравнению с большинством микросхем с аналогичным количеством транзисторов.

Доступны устройства со значительно более высоким разрешением и скоростью, но зачастую они непомерно дороги.Альтернативой является камера с линейной разверткой, которая использует одномерный датчик и полагается на движение сцены для создания изображения.

Впервые ситуация меняется по мере распространения массовых мультимедийных приложений для персональных компьютеров. В первую очередь пострадали мониторы, которые в течение некоторого времени предлагали скорость и разрешение выше, чем у вещания. Можно ожидать, что за камерами последуют высокоскоростные устройства с высоким разрешением, основанные на технологии потребительских цифровых фотоаппаратов, и сверхнизкие по стоимости устройства с более низким разрешением, связанные с развлечениями, интернет-конференциями и приложениями перцептивного интерфейса пользователя.

Недорогие устройства могут иметь большее влияние. Они основаны на новой технологии сенсоров на основе дополнительных металлооксидных полупроводников (CMOS), в которых используется тот же процесс, что и в большинстве компьютерных микросхем, и поэтому они являются недорогими из-за большего объема процесса. Качество изображения еще не дотягивает до стандартов CCD, но оно наверняка изменится по мере развития технологии.

Хотя монохромные изображения почти полностью исчезли в потребительских приложениях, они по-прежнему составляют большую часть в цифровой обработке изображений из-за стоимости камеры и нагрузки на обработку данных.Цветные камеры бывают двух видов: устройства с одним датчиком, которые чередуют красные, зеленые и синие (RGB) пиксели по некоторому шаблону, и гораздо более качественные, но более дорогие устройства с отдельными датчиками для каждого цвета.

Монохромные пиксели обычно 8-битные (256 уровней серого), хотя иногда используются 10- и 12-битные устройства. Однако видеосигналы, как правило, зашумлены, и требуется тщательная инженерия, чтобы получить более восьми полезных битов из сигнала. Кроме того, надежные алгоритмы анализа изображений не полагаются на фотометрическую точность, поэтому, если приложение не требует точных измерений яркости сцены, обычно мало или совсем нет преимуществ сверх 8 бит.Широкий динамический диапазон более полезен, чем фотометрическая точность, но обычно лучше всего достигается с помощью логарифмического отклика, чем путем увеличения числа битов.

Цветные пиксели — это 3-вектора (это факт физиологии человека, а не физики). Для представления цвета обычно используются несколько представлений, называемых цветовыми пространствами. Проще всего создать пространство RGB, хотя оттенок, интенсивность и насыщенность (HIS) могут быть более полезными для анализа изображения. Для камер с одним сенсором более низкого качества иногда используется яркость, цветность 1 и пространство цветности 2 (YCC).

Action — До конца 1990-х годов вычислительная нагрузка при обработке цифровых изображений возлагалась на специализированное оборудование, которое состояло из сменных плат для объединительных плат PCI и / или VME, содержащих одну или несколько специализированных интегральных схем.

С тех пор поставщики перешли от специализированного оборудования к чисто программным решениям из-за появления процессоров цифровых сигналов (DSP) и центральных процессоров общего назначения, которые достигают отметки в 1 миллиард операций в секунду или выше.Из них наиболее значимой была разработка процессоров MMX корпорацией Intel.

MMX, хотя и не единственная используемая технология, настолько широко доступна (она была включена во все ПК, совместимые с Intel-tel, выпущенные с 1997 года), что она де-факто стандарт программного обеспечения для обработки цифровых изображений. Вызов ПК для доминирования — это более новые DSP, которые, хотя и не такие быстрые, но намного дешевле. Эти DSP встраиваются в очень недорогие и простые в использовании датчики машинного зрения, которые являются гораздо лучшим выбором практически для любого приложения, не требующего ПК по другим причинам.

Полная мощность новых процессоров обычно доступна только опытным программистам на ассемблере, что вряд ли изменится в обозримом будущем. Производители компиляторов и разработчики компьютеров могут утверждать обратное, но непосредственный опыт высокопроизводительной обработки цифровых изображений неизменно показывает, что это так. Для критичных по времени приложений пользователям следует обращаться к специалистам.

Алгоритмы

Обсуждение алгоритмов цифровой обработки изображений можно разделить на улучшение изображения и анализ изображения.Это различие полезно, хотя и не всегда четко.

Алгоритмы улучшения изображения часто создают измененные изображения, предназначенные для последующего анализа людьми или машинами. Их поведение на выходе и скорость выполнения легко охарактеризовать, а основные алгоритмы обычно находятся в открытом доступе.

Пример, взятый из человеческого опыта, подтверждает это. Представьте себе фокусировку линзы, которая является актом улучшения изображения. Легко охарактеризовать то, что произойдет — картинка станет резче — и прикинуть, сколько на это уйдет времени — пара секунд. Результаты будут довольно последовательными от человека к человеку, и нет большого секрета в том, как это делается.

А теперь представьте, что вам показывают изображение определенного автомобиля, и вас просят найти его на стоянке и сообщить номер его места. Это анализ изображений. Если партия почти пуста, результаты и необходимое время согласованы и легко поддаются описанию. Однако, если партия заполнена, невозможно сказать, сколько времени это займет и даже будет ли дан правильный ответ, поскольку многие автомобили похожи друг на друга. По существу невозможно характеризовать количество выходных пространств как функцию входного распределения измерений яркости сцены.Результаты могут сильно отличаться от человека к человеку, и индивидуальные методы могут иметь большое влияние на результат.

Сложность описания поведения автоматизированного анализа изображений приводит к уровню риска, который намного выше, чем у более типичных и рискованных проектов разработки программного обеспечения. Лучшие способы управления риском — это полагаться на опытных профессиональных разработчиков, разделять риск между поставщиками и их клиентами и эмпирически характеризовать производительность с использованием большой базы данных сохраненных изображений.

Улучшение изображения — Таблица 1 показывает классификацию общих алгоритмов улучшения цифрового изображения. Данная классификация полезна, но не является полной и уникальной. Алгоритмы в целом делятся на два класса — точечные преобразования и операции соседства.

точек выполняются быстро, но ограничиваются глобальными преобразованиями, такими как регулировка общей контрастности изображения. Операции соседства могут реализовывать фильтрацию частоты и формы и другие сложные улучшения, но они выполняются медленнее, потому что окрестности необходимо повторно вычислять для каждого выходного пикселя.

Отображение пикселей. Преобразования точек включают в себя большой набор улучшений, которые полезны для пикселей со скалярными значениями, таких как монохромные изображения. Часто они реализуются с помощью одной программной процедуры или аппаратного модуля, использующего таблицу поиска. Таблицы поиска работают быстро и могут быть запрограммированы для любой функции, обеспечивая максимальную универсальность при разумной скорости. MMX и аналогичные процессоры, однако, могут выполнять множество функций намного быстрее при прямом вычислении, чем при поиске в таблице, за счет увеличения сложности программного обеспечения.

Карты пикселей наиболее полезны, когда функция вычисляется на основе глобальной статистики изображения. Можно обработать изображение, чтобы получить желаемое усиление и смещение, например, на основе среднего и стандартного отклонения или, альтернативно, минимума и максимума входного сигнала.

Гистограмма спецификации является мощной точкой-пиксел отображения преобразования, в котором входное изображение обрабатывается так, что он имеет такое же распределение значений пикселей в качестве некоторого эталонного изображения. Пиксельная карта для спецификации гистограммы легко вычисляется из гистограмм входных и эталонных изображений.Это полезное усовершенствование перед этапом анализа, целью которого является своего рода сравнение входных и эталонных данных.

Пороговое значение — это широко используемое расширение, целью которого является сегментирование изображения на объект и фон. Пороговое значение вычисляется выше (или ниже) пикселей, которые считаются «объектом», и ниже (или выше), которые считаются «фоном». Иногда два порога используются для указания диапазона значений, соответствующих пикселям объекта. Пороговые значения могут быть фиксированными, но их лучше всего рассчитывать на основе статистики изображений.Установление порогов также можно выполнить с помощью операций соседства. Во всех случаях результатом является двоичное изображение; представлены только черный и белый, без оттенков серого.

Пороговая обработка имеет долгую, но неоднозначную историю обработки цифровых изображений. Вплоть до середины 1980-х годов установление пороговых значений было почти универсальным первым шагом в анализе изображений из-за высокой стоимости оборудования, необходимого для обработки оттенков серого. По мере снижения затрат на оборудование и разработки новых сложных алгоритмов установление пороговых значений стало менее важным.

Когда пороговое значение работает, оно может быть весьма эффективным, поскольку оно напрямую идентифицирует объекты на фоне и устраняет несущественные вариации затенения. К сожалению, в большинстве приложений затенение сцены таково, что объекты не могут быть отделены от фона никаким порогом, и, даже когда в принципе существует подходящее пороговое значение, его, как известно, трудно найти автоматически. Кроме того, пороговая обработка уничтожает полезную информацию о затенении и применяет практически бесконечное усиление к шуму на пороговом значении, что приводит к значительной потере устойчивости и точности.

Учитывая производительность современных процессоров и алгоритмов анализа изображений в градациях серого, лучше избегать использования пороговых значений и алгоритмов анализа изображений, которые зависят от пороговых значений.

Преобразование цветового пространства используется для преобразования, например, пространства RGB, предоставленного камерой, в пространство HIS, необходимое для алгоритма анализа изображения. Точное преобразование цветового пространства требует больших вычислительных ресурсов и часто грубые приближения используются в критических по времени приложениях. Они могут быть довольно эффективными, но перед выбором алгоритма рекомендуется понять компромисс между скоростью и точностью.

Усреднение по времени — наиболее эффективный метод обработки изображений с низкой контрастностью. Пиксельные карты для увеличения усиления изображения имеют ограниченную полезность, поскольку они одинаково влияют на сигнал и шум. Операции соседства могут уменьшить шум, но за счет некоторой потери точности изображения. Единственный способ уменьшить шум, не влияя на сигнал, — усреднить несколько изображений с течением времени. Амплитуда некоррелированного шума ослабляется квадратным корнем из числа усредненных изображений. Когда усреднение по времени сочетается с картой пикселей с усилением усиления, можно обрабатывать сцены с очень низким контрастом.Основным недостатком усреднения по времени является время, необходимое для получения нескольких изображений с камеры.

Линейные фильтры являются наиболее понятными из операций соседства из-за широко развитой математической основы теории сигналов, восходящей 200 лет назад к Фурье. Линейные фильтры усиливают или ослабляют выбранные пространственные частоты, могут достигать таких эффектов, как сглаживание и повышение резкости, и обычно составляют основу алгоритмов передискретизации и определения границ.

Линейные фильтры могут быть определены с помощью операции свертки, где выходные пиксели получаются путем умножения каждого пикселя соседства на соответствующий элемент набора значений аналогичной формы, называемого ядром, и затем суммирования этих произведений.

Сглаживающее ядро ​​на рисунке 2b представляет собой двумерное гауссовское приближение. Двухмерный гауссовский фильтр — одна из наиболее важных функций, используемых для линейной фильтрации. Его частотная характеристика также является гауссовой, что обеспечивает четко определенную полосу пропускания и отсутствие звона. Ядра, которые приблизительно соответствуют разнице двух гауссиан разного размера, образуют отличные полосовые фильтры и фильтры высоких частот.

Рисунок 2d иллюстрирует эффект полосового фильтра, основанного на различии гауссовой аппроксимации с использованием ядра 10 × 10. Обратите внимание, что как высокочастотный шум, так и низкочастотные однородные области были ослаблены, оставив только среднечастотные компоненты краев.

Линейные фильтры могут быть реализованы путем прямой свертки или в частотной области с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ). Хотя частотная фильтрация теоретически более эффективна, на практике почти всегда предпочтительнее прямая свертка.Свертка с использованием небольших целых чисел и последовательной адресацией памяти лучше подходит для цифрового оборудования, чем БПФ. Его также проще реализовать, и у него нет проблем с граничными условиями.

Обнаружение границ имеет обширную историю и литературу, которая варьируется от простого обнаружения кромок до сложных алгоритмов, которые можно было бы более правильно рассматривать при анализе изображений. Мы несколько произвольно рассматриваем обнаружение границ при улучшении изображения, потому что цель состоит в том, чтобы подчеркнуть интересующие особенности — границы — и ослабить все остальное.

Затенение, создаваемое объектом на изображении, является одним из наименее надежных свойств объекта, поскольку затенение представляет собой сложную комбинацию освещения, свойств поверхности, геометрии проекции и характеристик датчика. С другой стороны, неоднородности изображения напрямую соответствуют неоднородностям поверхности объекта (например, краям), поскольку другие факторы, как правило, не являются прерывистыми. Разрывы изображения согласованы геометрически или по форме, даже если они не согласованы фотометрически (рис. 3).Таким образом, выявление и локализация неоднородностей, что является целью обнаружения границ, является одной из наиболее важных задач обработки цифровых изображений.

На рисунке 2e показан результат оценки первой производной, часто называемой оператором градиента, примененной к бесшумной версии рисунка 2a. Оператор градиента состоит из пары линейных фильтров, предназначенных для оценки первой производной по горизонтали и вертикали, которая дает компоненты вектора градиента.На рисунке показана величина градиента с границами, определенными для локальных пиков магнитуд.

Детекторы грубых границ просто маркируют пиксели изображения, которые соответствуют пикам величины градиента или пересечениям нуля второй производной. Сложные детекторы границ создают организованные цепочки граничных точек с субпиксельным положением и ориентацией границы с точностью до нескольких градусов в каждой точке. Лучшие коммерчески доступные детекторы границ также имеют пространственно-частотную характеристику в широком диапазоне и работают с высокой скоростью.

Нелинейные фильтры , предназначенные для пропускания или блокирования желаемых форм, а не пространственных частот, полезны для улучшения цифрового изображения. Первый, который мы рассматриваем, — это медианный фильтр, выход которого в каждом пикселе является медианным значением соответствующей входной окрестности. Грубо говоря, эффект медианного фильтра состоит в том, чтобы ослабить элементы изображения, меньшие по размеру, чем окружение, и передать элементы изображения, превышающие его.

На рис. 2f показано влияние медианного фильтра 3 × 3 на зашумленное изображение на рис. 2а.Обратите внимание, что шум, который часто приводит к деталям размером менее 3 × 3 пикселей, сильно ослабляется. Однако, в отличие от линейного сглаживающего фильтра на рис. 2c, нет значительной потери резкости краев, поскольку все крестики и круги намного больше, чем окрестности. Таким образом, медианный фильтр часто превосходит линейные фильтры для уменьшения шума. Однако одним из основных недостатков медианного фильтра является то, что с ним вычисления обходятся дороже, чем с линейными фильтрами, и неравенство ухудшается по мере увеличения размера окрестности.

Морфология относится к широкому классу фильтров нелинейной формы. Как и в случае с линейными фильтрами, операция определяется матрицей элементов, применяемых к окрестностям входного изображения, но вместо суммы произведений вычисляется минимум или максимум сумм. Эти операции называются эрозией и расширением, а матрицу элементов обычно называют зондом, а не ядром.

Эрозия с последующей дилатацией с использованием того же зонда называется открытием, а дилатация с последующей эрозией называется закрытием.

Четыре основные морфологические операции имеют множество применений, одно из которых показано на рисунке 4. На этом рисунке входное изображение слева открывается с помощью круглого датчика и прямоугольного датчика, в результате чего получаются изображения, показанные справа. Представьте, что зонд — это кисть, на выходе которой будет все, что кисть может нарисовать, когда она помещена в любое место на входе, куда она поместится (т.е. полностью на черном, без белого изображения). Обратите внимание, как операция открытия с соответствующими датчиками может проходить одни формы и блокировать другие.

Цифровая передискретизация относится к процессу оценки изображения, которое могло бы получиться, если бы непрерывное распределение энергии, падающей на датчик, было дискретизировано по-другому.Другая выборка, возможно, с другим разрешением или ориентацией, часто бывает полезна.

Одна из наиболее важных форм цифровой передискретизации — получение серии изображений с последовательно более грубым разрешением, называемое пирамидой разрешения. Обычно каждое изображение в серии имеет разрешение вдвое меньше предыдущего в каждом измерении (1/4 числа пикселей), но часто предпочтительнее другие варианты. Разрешение уменьшается за счет комбинации фильтрации нижних частот и субдискретизации (выбор каждого n ^-го пикселя).

Пирамида разрешения формирует основу многих алгоритмов анализа изображений, которые следуют стратегии от грубого к точному. Изображения с грубым разрешением позволяют быстро извлекать грубую информацию, не отвлекаясь и не сбиваясь с толку мелкими и часто несущественными деталями. Алгоритм переходит к изображениям с более высоким разрешением, чтобы локализовать и уточнить эту информацию.

Другой важный класс алгоритмов передискретизации — это преобразования координат, которые могут сдвигать на количество субпикселей, поворачивать и изменять размер изображений, а также преобразовывать между декартовым и полярным представлениями.Значения выходных пикселей интерполируются из окрестности входных значений. Три распространенных метода: ближайший сосед, который является самым быстрым; билинейная интерполяция, которая более точна, но медленнее и имеет некоторую потерю высокочастотных составляющих; и кубическая свертка, которая очень точна, но самая медленная.

Анализ изображений

Сказать, что фундаментальной проблемой анализа изображений является распознавание образов, целью которого является распознавание образов изображений, соответствующих физическим объектам в сцене, и определение их позы (положение , ориентация, размер и т. д.). Часто результатов распознавания образов бывает достаточно; например, система наведения робота передает роботу позу объекта. В других случаях этап распознавания образов необходим, чтобы найти объект, чтобы его можно было проверить на наличие дефектов или правильной сборки.

Распознавание образов затруднено, потому что конкретный объект может дать начало множеству изображений в зависимости от всех факторов, обсуждавшихся ранее. Кроме того, в сцене могут присутствовать похожие на вид объекты, которые следует игнорировать, а целевые показатели скорости и стоимости могут быть серьезными.

Анализ пятен — один из первых методов, широко используемых для распознавания промышленных образов. Предпосылка проста: каким-либо образом классифицируйте пиксели изображения как объект или фон, объедините классифицированные пиксели, чтобы сделать дискретные объекты, используя правила связности соседства, и вычислите различные моменты связанных объектов, чтобы определить положение объекта (первые моменты), размер (0 ^момент ) и ориентация (главная ось инерции на основе моментов 2 ^и ).

К преимуществам анализа больших двоичных объектов относятся высокая скорость, субпиксельная точность (в случаях, когда изображение не ухудшается), а также способность выдерживать и измерять отклонения в ориентации и размере. К недостаткам относятся неспособность к прикосновению или наложению объектов, низкая производительность при различных формах деградации изображения, неспособность определить ориентацию определенных форм и плохую способность различать похожие на вид объекты.

Однако, возможно, наиболее серьезная проблема заключается в том, что единственный надежный метод, который когда-либо был найден, чтобы отделить объект от фона, — это расположить объекты полностью ярче или темнее фона.Это требование настолько сильно ограничило круг потенциальных приложений, что вскоре были разработаны другие методы распознавания образов.

Нормализованная корреляция (NC) является доминирующим методом распознавания образов в промышленности с конца 1980-х годов. Это член класса алгоритмов, известных как сопоставление с шаблоном, который начинается с этапа обучения, на котором сохраняется изображение объекта, который нужно найти (шаблон). Во время выполнения шаблон сравнивается с подмножествами изображения аналогичного размера в диапазоне положений, при этом положение наибольшего совпадения принимается как положение объекта.Степень совпадения (числовое значение) может использоваться для проверки, как и сравнение отдельных пикселей между шаблоном и изображением в позиции наилучшего совпадения.

NC — это функция сопоставления шкалы серого, которая не использует пороговые значения и игнорирует изменение общей яркости и контрастности рисунка. Он идеально подходит для использования в алгоритмах сопоставления шаблонов.

Сопоставление шаблонов ЧПУ преодолевает многие ограничения анализа больших двоичных объектов: оно может допускать касание или перекрытие объектов, оно хорошо работает при различных формах ухудшения качества изображения, а его значение сопоставления полезно в некоторых приложениях проверки.Наиболее важно то, что объекты не нужно отделять от фона по яркости, что позволяет использовать гораздо более широкий спектр приложений.

К сожалению, NC отказывается от некоторых значительных преимуществ анализа больших двоичных объектов, в частности от способности допускать и измерять изменения в ориентации и размере. NC допускает небольшие отклонения, обычно несколько градусов и несколько процентов (в зависимости от конкретного шаблона), но даже в этом небольшом диапазоне ориентации и размеров точность результатов быстро падает.

Эти ограничения были частично преодолены с помощью методов передискретизации, которые расширяют ЧПУ за счет поворота и масштабирования шаблонов для измерения ориентации и размера. Однако эти методы были дорогими, и к тому времени, когда стоимость и производительность компьютера сделали их практичными, они были заменены гораздо более совершенными геометрическими методами.

Преобразование Хафа распознает параметрически определенные кривые, такие как линии и дуги, а также общие шаблоны. Он начинается с этапа обнаружения края, что делает его более устойчивым к локальным и нелинейным изменениям затенения, чем NC.При использовании для поиска параметризованных кривых преобразование Хафа весьма эффективно; для общих шаблонов NC может иметь преимущество в скорости и точности, если он может обрабатывать вариации затенения.

Сопоставление геометрического образца (GPM) заменило сопоставление с шаблоном ЧПУ в качестве метода выбора для промышленных приложений распознавания образов, требующих высокой точности или устойчивости к большим изменениям оттенков, ориентации или размера. Методы шаблонов страдают от фундаментальных ограничений, налагаемых сеточной природой самого шаблона.Перемещение, вращение и изменение размеров сеток на нецелочисленные значения требует повторной выборки, которая требует много времени и имеет ограниченную точность. Это ограничивает точность позы, которую можно достичь с помощью распознавания образов на основе шаблонов. Кроме того, пиксельные сетки представляют собой узоры с оттенками серого, что часто ненадежно.

GPM позволяет избежать этих ограничений, представляя объект в виде геометрической формы, независимо от затенения и дискретной сетки. Сложное обнаружение границ используется для превращения пиксельной сетки, созданной камерой, в концептуально реалистичное геометрическое описание, которое можно преобразовывать, вращать и изменять размер быстро и без потери точности.В сочетании с расширенным обучением образов и высокоскоростными модулями сопоставления с высокой точностью получается действительно универсальный метод распознавания образов и проверки.

Хорошо спроектированная система GPM должна быть такой же простой в обучении, как сопоставление шаблонов ЧПУ, но при этом обеспечивать независимость вращения, размера и затенения. Он должен быть надежным в условиях низкой контрастности, шума, плохой фокусировки, а также отсутствующих или неожиданных функций.

Время распознавания образов зависит от приложения, что типично для методов анализа изображений.Например, для нахождения шаблона 150 × 150 пикселей в поле зрения 500 × 500 с неопределенностью ориентации 360 ° может потребоваться менее 20 мс на ПК, работающих в диапазоне 2 ГГц. Однако всегда проверяйте скорость для конкретного приложения, поскольку время может значительно отличаться за пределы любого указанного диапазона.

GPM обеспечивает гораздо более высокую точность позы, чем любой метод, основанный на шаблоне, и на порядок лучше при изменении ориентации и размера. В таблице 2 показано, что может быть достигнуто на практике, когда шаблоны достаточно близки по форме к тренировочному образу и не слишком деградированы.Точность часто выше для более крупных шаблонов; пример таблицы 2 предполагает шаблон в диапазоне 150 × 150 пикселей.

GPM также может предоставить подробные данные о различиях между обученным шаблоном и исследуемым объектом. Эти разные данные также не зависят от поворота, размера и затенения.

Собираем все вместе

Часто полная система цифровой обработки изображений сочетает в себе многие из вышеперечисленных методов улучшения и анализа изображений. В следующем примере цель состоит в том, чтобы проверить объекты путем поиска различий в затенении между объектом и предварительно обученным бездефектным примером, называемым золотым шаблоном.

Простое вычитание шаблона из изображения и поиск различий на практике не работает, потому что разброс шкалы серого из-за обычных и приемлемых условий может быть столь же большим, как и из-за дефектов. Это особенно верно по краям, где небольшое или субпиксельное несовмещение шаблона и изображения может привести к большим отклонениям в шкале серого. Изменения освещенности и отражательной способности поверхности также могут вызывать различия, которые не являются дефектами, как и шум.

Практический метод сравнения шаблонов для проверки использует комбинацию шагов улучшения и анализа, чтобы отличить дефекты вариации затенения от дефектов, возникающих в обычных условиях:

• Шаг распознавания образов (например, GPM) определяет относительное положение шаблона и изображение;
• Шаг цифровой передискретизации использует позу для точного совмещения шаблона с изображением;
• Шаг сопоставления пикселей с использованием спецификации гистограммы компенсирует вариации освещенности и отражательной способности поверхности;
• Вычисляется абсолютная разница шаблона и изображения;
• Порог используется для отметки пикселей, которые могут соответствовать дефектам.Каждый пиксель имеет отдельный порог, причем пиксели по краям имеют более высокий порог, поскольку их шкала серого более неопределенная;
• Шаг анализа или морфологии blob используется для определения тех кластеров отмеченных пикселей, которые соответствуют истинным дефектам.

Цифровая обработка изображений — это обширная область, в которой имеется обширная литература. Это введение может лишь суммировать некоторые из наиболее важных широко используемых методов и может иметь тенденцию к промышленному применению.Мы проигнорировали сжатие изображений, 3-D реконструкцию, движение, текстуру и многие другие важные темы.

Для дальнейшего изучения предлагается следующее. Баллард и Браун дают отличный обзор поля, в то время как другие дают более подробную техническую глубину.

Ballard, D.H., and C.M. Браун (1982). Компьютерное зрение . Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J.

Horn, B.K.P. (1986). Зрение робота . MIT Press, Кембридж, Массачусетс.

Pratt, W.К. (1991). Цифровая обработка изображений , 2-е изд. John Wiley & Sons, Нью-Йорк, Нью-Йорк,

Розенфельд А. и А.К. Как (1982). Цифровая обработка изображений , тт. 1 и 2, 2-е изд., Academic Press, Орландо, Флорида

Обработка изображений астрофотографии: руководство для начинающих

Обработка изображений — это просто процесс улучшения цифрового изображения с целью улучшения его визуальной привлекательности с помощью компьютерных программ, таких как Adobe Photoshop или GIMP. Это важная часть навыков астрофотографа.

Здесь мы собираемся взглянуть новичкам на программное обеспечение, необходимое для обработки изображений, и на то, как добиться отличных результатов при съемке ночных пейзажей, планетарных фотографий и изображений глубокого неба.

Астрофотография — это крутая кривая обучения для каждого, требующая рассмотрения множества вопросов. Какие изображения вы хотите сделать? Какие камеры лучше всего подходят для астрофотографии? Какие настройки камеры лучше всего использовать?

В то время как логистика получения изображений ночного неба создает один набор проблем, знание того, что делать с данными утром, — другое.

Уроки по обработке изображений можно найти в специальном разделе Astrophoto Guides. Или, если вы новичок, прочитайте наше руководство по астрофотографии для новичков.

Ночные пейзажи

Durdle Door в Дорсете, Великобритания. Ночной снимок Млечного Пути — отличная возможность испытать свои навыки обработки изображений. Предоставлено: Schroptschop / iStock / Getty Images Plus

  {{с.Resources.ByType "image"}}
{{ диапазон . }}
{{.RelPermalink}}
{{ конец }}
{{ конец }}

  

  {{- $ image: = resources.Get "images / logo.jpg" -}}
  

  // Измените размер до ширины 600 пикселей и сохраните соотношение
{{$ image: = $ resource.Resize "600x"}}

// Изменить размер до 400 пикселей и сохранить пропорции
{{$ image: = $ resource.Resize "x400"}}

// Изменение размера до ширины 600 пикселей и высоты 400 пикселей
{{$ image: = $ resource.Изменить размер "600x400"}}
  

  {{$ image: = $ resource.Fit "600x400"}}
  

  {{$ image: = $ resource.Fill "600x400"}}
  

  {{$ img = $ img.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

  {{$ img = $ img | images.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

  {{$ filters: = slice (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
{{$ img1 = $ img1.Filter $ filters}}
{{$ img2 = $ img2.Filter $ filters}}
  

  {{with $ img.Exif}}
Дата: {{.Date}}
Широта / Долгота: {{.Lat}} / {{.Long}}
Теги:
{{диапазон $ k, $ v: = .Tags}}
ТЕГ: {{$ k}}: {{$ v}}
{{ конец }}
{{ конец }}
  

  {{with $ src.Exif}}
  

      {{with .Date}} 
 Дата: {{.Format "2 января 2006 г."}} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ApertureValue}} 
 Апертура: {{lang.NumFmt 2. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.BrightnessValue}} 
 Яркость: {{lang.NumFmt 2. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ExposureTime}} 
 Время выдержки: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.FNumber}} 
 Номер F: {{. }} 
 {{end}}
      {{ с участием .Tags.FocalLength}} 
 Фокусное расстояние: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ISOSpeedRatings}} 
 Рейтинги скорости ISO: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.LensModel}} 
 Модель объектива: {{. }} 
 {{end}}
  
{{ конец }}
  

  {{$ image.Изменить размер "600x jpg # b31280"}}
  

  {{$ image.Resize "600x q50"}}
  

  {{$ image.Resize "600x r90"}}
  

  {{$ image.Fill "300x200 BottomLeft"}}
  

  {{$ image.Resize "600x400 Gaussian"}}
  

  {{$ image.Resize "600x jpg"}}
  

 
{{$ original: = .Page.Resources.GetMatch (printf "*% s *" (.Get 0))}}
{{$ command: = .Get 1}}
{{$ options: = .Get 2}}
{{if eq $ command "Fit"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fit $ options)}}
{{else if eq $ command "Изменить размер"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Resize $ options)}}
{{else if eq $ command "Fill"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fill $ options)}}
{{ еще }}
{{errorf "Недопустимая команда обработки изображения: должна быть одна из следующих: Подогнать, Залить или Изменить размер."}}
{{ конец }}
{{$ image: = .Scratch.Get "изображение"}}
<рисунок>



  

  {{}}
  

  [imaging]
# Фильтр передискретизации по умолчанию, используемый для изменения размера. По умолчанию Box,
# простой и быстрый фильтр усреднения, подходящий для уменьшения масштаба.
# См. Https://github.com/disintegration/imaging
resampleFilter = "коробка"

# Настройка качества JPEG по умолчанию.По умолчанию 75.
качество = 75

# Якорь, используемый при обрезке изображений.
# По умолчанию "smart", который выполняет Smart Cropping, используя https://github.com/muesli/smartcrop
# Интеллектуальное кадрирование учитывает контент и пытается подобрать лучшее кадрирование для каждого изображения.
# Допустимые значения: Smart, Center, TopLeft, Top, TopRight, Left, Right, BottomLeft, Bottom, BottomRight
якорь = "умный"

# Цвет фона по умолчанию.
# Hugo сохранит прозрачность для целевых форматов, которые его поддерживают,
# но вернется к этому цвету для JPEG.# Ожидает стандартную цветовую строку HEX из 3 или 6 цифр.
# См. Https://www.google.com/search?q=color+picker
bgColor = "#ffffff"

[imaging.exif]
 # Регулярное выражение, соответствующее полям, которые вы хотите исключить из (массивного) набора информации Exif
# имеется в наличии. Поскольку мы кэшируем эту информацию на диск, это делается для повышения производительности и
# место на диске больше всего на свете.
# Если вы хотите все это, поместите ". *" В эту настройку конфигурации.
# Обратите внимание, что если ни this, ни ExcludeFields не установлены, Hugo вернет небольшой
# установлен по умолчанию.
includeFields = ""

# Регулярное выражение, соответствующее полям Exif, которые вы хотите исключить.Это может быть проще в использовании
# чем IncludeFields выше, в зависимости от того, что вы хотите.
excludeFields = ""

# Hugo по умолчанию извлекает дату / время "сделанной фотографии" в .Date.
# Установите значение true, чтобы выключить его.
disableDate = false

# Хьюго извлекает "фотографию, сделанную где" (широта и долгота GPS) в
# .Долгие и .Лат. Установите значение true, чтобы выключить его.
disableLatLong = ложь