¿Cómo saber si una foto está completamente expuesta?
¿Cómo saber si una foto está completamente expuesta1? ¿Qué es un histograma?
Primero, echemos un vistazo al histograma.
Algunas personas pueden decir: ¿Qué? ¿Histograma? Lo uso cuando toco la cámara. ¿De qué hay que hablar? Bueno, no es demasiado tarde para que lo digas después de que termine. Tome esta imagen como ejemplo:
Muestra
Histograma
Primero, introduzcamos el conocimiento más básico del histograma. El eje horizontal del histograma muestra un mayor brillo de izquierda a derecha y el eje vertical muestra más píxeles de abajo hacia arriba. El brillo varía de 0 a 255, donde 0 representa el negro y 255 representa el blanco. Si el pico en algún lugar es más alto, significa que hay más píxeles con ese brillo.
Tome este histograma como ejemplo. Su distribución es muy uniforme, lo que indica que los píxeles en cada intervalo de brillo están distribuidos de manera muy uniforme.
Después de comprender la oración anterior, tendrá una comprensión básica de los histogramas, pero de hecho, hay muchas cosas sobre los histogramas.
2. Cómo leer los parámetros del histograma
Hago una pregunta: ¿Dos imágenes con el mismo histograma son necesariamente la misma imagen?
La respuesta es, por supuesto, no, porque el histograma registra la información de brillo de los píxeles. En otras palabras, simplemente cambiamos la posición relativa de todos los píxeles de arriba, el histograma no cambiará en absoluto, pero el contenido de la imagen puede transformarse por completo.
Es importante comprender el punto anterior y nos resulta muy útil comprender la naturaleza de los histogramas. Bien, todo lo anterior es conocimiento conocido, esto es lo que quiero decir. Volvamos a la escena de ahora. Hay varios parámetros como escala de color, cantidad y porcentaje en el lado derecho de esta imagen. ¿Qué quieren decir?
Cuando abres el histograma y colocas el ratón en una determinada posición del histograma, aparecerán estos tres parámetros, que representan:
Escala de color: el brillo del puntero, es decir , de Valor de 0 a 255.
Cantidad: el valor de píxeles con este brillo. Por ejemplo, la imagen de arriba indica que la escala de color 138 tiene 1915 píxeles.
Porcentaje: la posición del parche de color actual en todo el parche de color.
Seleccionar histograma
Bueno, esto tiene conocimientos avanzados. Cuando mantienes presionado el botón izquierdo del mouse y tiras hacia la derecha, notarás que cambian.
Nivel de color: el rango de nivel de color que elija. Por ejemplo, el anterior es el rango de nivel de color de 115 a 216.
Número: El número total de píxeles en este rango.
Porcentaje: El porcentaje aquí no es el porcentaje de la posición, sino el porcentaje de los píxeles en el rango que seleccionó respecto a los píxeles completos.
Espera, algunas personas dirán que el número total de píxeles en esta foto es solo 207284. ¿Cómo es que este rango tiene 227728 píxeles? ¿No es esto una contradicción?
Buena observación, como elegí canales RGB, el número total de píxeles se multiplica por tres. Hablaré de cada canal en detalle más adelante.
Está bien, después del estudio anterior, comprenderás mejor los histogramas, pero esto no es suficiente. Los hay más complejos. Tomando este histograma como ejemplo, hay varios parámetros a la izquierda, media, desviación estándar, mediana y píxeles. ¿Qué significan estos parámetros?
Promedio: Cuanto mayor sea el promedio, más brillante será la foto en su conjunto, 128 es el valor medio.
El algoritmo es: ¿el brillo total de la imagen? El número total de píxeles de la imagen.
Tome la imagen de arriba como ejemplo. Su promedio es 117, que se acerca a 128, por lo que la exposición es normal.
Desviación estándar: La desviación estándar es un término estadístico. Una medida de la dispersión de la distribución de datos, utilizada para medir el grado en que los valores de los datos se desvían de la media aritmética. Cuanto menor sea la desviación estándar, menor será la desviación de estos valores con respecto a la media y viceversa. El tamaño de la desviación estándar se puede medir multiplicando la desviación estándar y la media.
Fórmula de desviación estándar: desviación estándar de muestra S = Sqrt[(?(xi-x) 2)/(n-1)], ¿dónde? representa la suma, x representa el promedio de la muestra x, 2 representa la cuadrática y Sqrt representa la raíz cuadrada.
Nada de lo anterior es importante, solo entender. Lo que necesitamos saber es la relación entre la desviación estándar y las imágenes. Cuanto mayor sea la desviación estándar, más evidente será el contraste de la imagen y viceversa.
Valor mediano: el valor medio después de organizar los valores de brillo de todos los píxeles de la imagen de pequeño a grande. Es decir, los datos se dividen en dos partes, una parte es mayor que este valor y la otra parte es menor que este valor. (Si hay un número par de píxeles y hay dos números en el medio, tome el primero).
El significado del valor medio es reflejar el brillo general de la imagen desde el otro lado. , ya sea sobreexpuesta o subexpuesta. Complementario al promedio, pero no tan preciso como el promedio. La razón específica es mi propia experiencia.
Pixel: No diré mucho sobre esto, todo el mundo lo conoce.
3. ¿Qué son los canales?
Después de leer y comprender lo anterior, debería tener una comprensión completa de los histogramas. Sin embargo, se necesitan algunos conocimientos para comprender realmente los histogramas.
Título
Hay muchos tipos de canales: RGB, rojo, verde y azul, brillo y color. En primer lugar, debes comprender que el número y los píxeles del histograma no son el mismo concepto.
Cuando seleccionamos el canal RGB, ¿el valor máximo = valor de píxel? 3.
Y cuando seleccionamos otros canales, el valor máximo = valor de píxel. Por ejemplo:
En el canal RGB, cuando la escala de colores es cien, el número es 3119; en el canal R, cuando la escala de colores es cien, el número es 945; , cuando la escala de color es cien, el número es 945. El número es 1610 en el canal B, cuando el nivel de color es 100, el número es 564;
Descubrirás que el valor bajo el canal R+G+B es R+G+B, es decir, el canal RGB es en realidad la suma de los valores de R, G y canales B.
¿Qué es un píxel? Consideramos el color mezclado final de RGB como un color, que es lo que llamamos píxel. Creo que puedes entender por qué el valor máximo en un solo canal R, G y B = valor de píxel. Asimismo, el canal RGB y el canal de brillo son diferentes. Este es el canal RGB:
Este es el canal de brillo:
Canal de brillo
Tal vez tengas preguntas, ¿no es el histograma un reflejo de la información de brillo? ? ¿Por qué los histogramas del canal RGB y del canal de brillo son diferentes? Esto se debe al método de cálculo. Las estadísticas de brillo son el valor compuesto de cada píxel. El método de cálculo del valor de brillo de cada píxel es: ¿30%? R+59%? ¿G+11%? B.
Esto nuevamente corresponde al píxel anterior, que es un valor compuesto.
Después de leer tanto, ¿creo que también estás un poco mareado? Espera, una última cosa sobre el histograma. Permítanme usar el histograma del canal rojo para ilustrar.
Canal rojo
¿En qué puedes pensar cuando ves este histograma?
Se muestra que la información roja se distribuye principalmente en las partes medias y oscuras, y no mucha en las partes brillantes. La información del histograma de un solo canal juega un papel importante en la coincidencia de colores y la corrección de la desviación de color.
Cuarto, histograma de nivel de caché
Finalmente, hablemos del nivel de caché del histograma. ¿Qué quiere decir esto? Eche un vistazo a la imagen primero.
El nivel de caché es 3
Este es el caché de tercer nivel.
El nivel de caché es 1.
Este es el nivel de caché 1.
No hablaré sobre su principio de cálculo, solo lo diré directamente:
Cuanto mayor sea el nivel de caché, más rápido se generará el histograma, pero menos preciso será (simplemente En pocas palabras, el nivel de caché cuanto más alto es, no calcula el valor de cada píxel, sino que fusiona varios píxeles en uno).
Si necesitas cambiar el nivel de caché a 1, simplemente haz clic en el triángulo en la esquina superior derecha.
¡Los histogramas son muy útiles para entender la exposición! Por ejemplo:
Diferentes niveles de exposición
La primera foto está claramente sobreexpuesta, la segunda foto está claramente subexpuesta. La tercera exposición es perfecta, con luces y poca luz, que es la exposición correcta. Bueno, si crees en lo que dije anteriormente, todavía no entiendes la naturaleza de un histograma.
Como dije antes, el histograma registra la información de brillo de los píxeles. En otras palabras, simplemente cambiamos la posición relativa de todos los píxeles de arriba, el histograma no cambiará en absoluto, pero el contenido de la imagen puede transformarse por completo.
Asegúrate de recordar esta frase: el histograma registra la información de brillo de los píxeles, y nada más. La precisión de la exposición no está necesariamente relacionada con la uniformidad de la distribución del brillo. Las imágenes correspondientes a los tres histogramas anteriores son:
Muestras correspondientes a los histogramas
El punto anterior es la limitación del histograma. El histograma solo refleja la información de brillo y nada más. No significa nada y no tiene ninguna conexión necesaria con la exposición correcta.
Verbo (abreviatura de verbo) Aplicación de histogramas
Mencioné anteriormente las limitaciones de los histogramas. La razón por la que quiero hablar primero sobre las limitaciones es para evitar que todos sean demasiado supersticiosos con los histogramas y no para formular qué tipo de histograma es preciso en exposición y qué tipo de histograma es inexacto.
Entonces, ¿cómo utilizar el histograma?
La respuesta es utilizarlo según el entorno de disparo.
El papel del histograma en la fotografía es obvio, especialmente cuando no se puede ver la pantalla claramente bajo una luz intensa, es difícil juzgar si la exposición es precisa. En este momento, puede hacer un juicio aproximado sobre la exposición basándose en el histograma.
Un punto específico sobre su uso junto con el entorno de disparo es que, por ejemplo, cuando se fotografían escenas de nieve, generalmente no es realista insistir en tener una gran cantidad de píxeles en condiciones de poca luz. gama media. Por poner otro ejemplo, cuando se fotografían nubes oscuras, generalmente no es realista insistir en que las luces tengan una gran cantidad de píxeles.
Es necesario tener una estimación aproximada del histograma en función del entorno de disparo, en lugar de buscar ciegamente poca luz. Hay píxeles para luz media y alta, lo que por supuesto requiere cierta experiencia en fotografía. Una forma común de mejorar rápidamente es mirar histogramas de fotografías tomadas en circunstancias típicas.
El conocimiento del histograma, si se domina correctamente, es muy útil para la coincidencia de colores y el reconocimiento de imágenes (medios de identificación posteriores).
Además, una exposición completamente digital es inapropiada y no existe un valor de exposición absolutamente correcto. No es que el promedio deba ser algo, el porcentaje deba ser algo o el histograma deba ser algo para tener una exposición precisa. Es sólo una referencia y una herramienta.
La exposición precisa depende de tu intención de disparo. Por ejemplo, si desea fotografiar LOMO, no puede utilizar la desviación estándar normal para medirlo, porque la desviación estándar de LOMO es generalmente mayor. Por ejemplo, si quieres fotografiar a japoneses, no puedes utilizar el promedio normal para medirlo, porque el promedio japonés es generalmente más alto. Por lo tanto, se debe analizar si la exposición es precisa junto con sus intenciones fotográficas.