নতুন নিবন্ধ: কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি

মূল নিবন্ধ সাইটে পোস্ট করা হয় Vastrik.ru এবং লেখকের অনুমতি নিয়ে 3DNew-এ প্রকাশিত। আমরা প্রচুর সংখ্যক লিঙ্ক বাদ দিয়ে নিবন্ধটির সম্পূর্ণ পাঠ্য সরবরাহ করি - এগুলি তাদের পক্ষে কার্যকর হবে যারা বিষয়টিতে গুরুত্ব সহকারে আগ্রহী এবং কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফির তাত্ত্বিক দিকগুলি আরও গভীরভাবে অধ্যয়ন করতে চান, তবে আমরা বিবেচনা করেছি একটি বিস্তৃত দর্শকদের জন্য এই উপাদান অপ্রয়োজনীয়.  

আজ, একটি স্মার্টফোনের একক উপস্থাপনা তার ক্যামেরা চাটা ছাড়া সম্পূর্ণ হয় না। প্রতি মাসে আমরা মোবাইল ক্যামেরার আরেকটি সাফল্যের কথা শুনি: Google Pixel কে শেখায় কিভাবে অন্ধকারে শুটিং করতে হয়, Huawei দুরবীনের মত জুম করে, Samsung lidar এ রাখে এবং Apple বিশ্বের সবচেয়ে গোলাকার কোণ তৈরি করে। এমন কিছু জায়গা আছে যেখানে উদ্ভাবন এখন এত সাহসের সাথে প্রবাহিত হচ্ছে।

আয়না একই সময়ে সময় চিহ্নিত করছে বলে মনে হচ্ছে। Sony প্রত্যেককে প্রতি বছর নতুন ম্যাট্রিক্স দিয়ে ঝরনা দেয় এবং নির্মাতারা অলসভাবে সংস্করণের সর্বশেষ সংখ্যা আপডেট করে এবং সাইডলাইনে স্বস্তিদায়ক ধূমপান চালিয়ে যায়। আমার ডেস্কে আমার একটি $3000 ডিএসএলআর আছে, কিন্তু যখন আমি ভ্রমণ করি, তখন আমি একটি আইফোন নিয়ে থাকি। কেন?

ক্লাসিক যেমন বলেছে, আমি এই প্রশ্ন নিয়ে অনলাইনে গিয়েছিলাম। কিছু "অ্যালগরিদম" এবং "নিউরাল নেটওয়ার্ক" সেখানে আলোচনা করা হয়েছে, তারা ফটোগ্রাফিকে ঠিক কিভাবে প্রভাবিত করে তার কোন ধারণা নেই। সাংবাদিকরা জোরে জোরে মেগাপিক্সেলের সংখ্যা পড়েন, ব্লগাররা কোরাসে পেইড আনবক্সিং দেখেছিলেন এবং নন্দনতাত্ত্বিকরা নিজেদেরকে "ম্যাট্রিক্সের রঙ প্যালেটের সংবেদনশীল উপলব্ধি" দিয়ে শুষেছেন। সবকিছু যথারীতি।

আমাকে বসতে হয়েছিল, আমার অর্ধেক জীবন ব্যয় করতে হয়েছিল এবং নিজেকে এটি বের করতে হয়েছিল। এই নিবন্ধে, আমি যা শিখেছি তা আপনাকে বলব।

⇡#কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি কি?

উইকিপিডিয়া সহ সর্বত্র, তারা এইরকম কিছু দেয়: কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি চিত্রগুলি ক্যাপচার এবং প্রক্রিয়াকরণের যে কোনও কৌশল, যেখানে অপটিক্যাল রূপান্তরের পরিবর্তে ডিজিটাল গণনা ব্যবহার করা হয়। এটি সম্পর্কে সবকিছুই ভাল, তা ছাড়া এটি কিছুই ব্যাখ্যা করে না। এমনকি অটোফোকাস এটির অধীনে ফিট করে, তবে প্লেনোপটিক্স, যা ইতিমধ্যে আমাদের অনেক দরকারী জিনিস এনেছে, ফিট করে না। অফিসিয়াল সংজ্ঞাগুলির অস্পষ্টতা, যেমনটি ছিল, ইঙ্গিত দেয় যে আমরা কী সম্পর্কে কথা বলছি সে সম্পর্কে আমাদের কোনও ধারণা নেই।

কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফির অগ্রগামী স্ট্যানফোর্ড প্রফেসর মার্ক লেভয় (যিনি এখন গুগল পিক্সেল-এ ক্যামেরার দায়িত্বে আছেন) একটি ভিন্ন সংজ্ঞা দিয়েছেন - কম্পিউটার ইমেজিং কৌশলগুলির একটি সেট যা ডিজিটাল ফটোগ্রাফির ক্ষমতাকে উন্নত বা প্রসারিত করে, যা ব্যবহার করার সময়, নিয়মিত প্রথাগত পদ্ধতিতে এই ক্যামেরায় প্রযুক্তিগতভাবে তোলা যেত না। নিবন্ধে, আমি এটি বিদ্ধ.

সুতরাং, স্মার্টফোন সবকিছুর জন্য দায়ী ছিল।

একটি নতুন ধরণের ফটোগ্রাফিতে জীবন দেওয়ার জন্য স্মার্টফোনের বিকল্প ছিল না: কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি।

তাদের ছোট কোলাহলযুক্ত ম্যাট্রিক্স এবং ক্ষুদ্র নন-অপারচার লেন্স, পদার্থবিজ্ঞানের সমস্ত আইন অনুসারে, কেবল ব্যথা এবং কষ্ট নিয়ে আসা উচিত ছিল। তারা তা করেছিল, যতক্ষণ না তাদের বিকাশকারীরা তাদের দুর্বলতাগুলি কাটিয়ে উঠতে তাদের শক্তিগুলিকে কীভাবে চতুরতার সাথে ব্যবহার করতে হয় - দ্রুত ইলেকট্রনিক শাটার, শক্তিশালী প্রসেসর এবং সফ্টওয়্যারগুলি বের করে।

কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফির ক্ষেত্রে সর্বাধিক উচ্চ-প্রোফাইল গবেষণা 2005-2015 এ পড়ে, যা বিজ্ঞানে আক্ষরিক অর্থে গতকাল বিবেচিত হয়। এই মুহুর্তে, আমাদের চোখের সামনে এবং আমাদের পকেটে, জ্ঞান এবং প্রযুক্তির একটি নতুন ক্ষেত্র তৈরি করা হচ্ছে যা কখনও বিদ্যমান ছিল না।

কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি শুধুমাত্র নিউরো-বোকেহ সেলফি সম্পর্কে নয়। একটি ব্ল্যাক হোলের সাম্প্রতিক ফটোগ্রাফ গণনামূলক ফটোগ্রাফি কৌশল ছাড়া সম্ভব হত না। একটি প্রচলিত টেলিস্কোপ দিয়ে এমন একটি ছবি তুলতে হলে আমাদের এটিকে পৃথিবীর আকার করতে হবে। যাইহোক, আমাদের বেলুনের বিভিন্ন পয়েন্টে আটটি রেডিও টেলিস্কোপের ডেটা একত্রিত করে এবং কিছু পাইথন স্ক্রিপ্ট লিখে, আমরা ইভেন্ট দিগন্তের বিশ্বের প্রথম আলোকচিত্র পেয়েছি। সেলফির জন্যও ভালো।

⇡#শুরু: ডিজিটাল প্রক্রিয়াকরণ

এর কল্পনা করা যাক যে আমরা 2007 তম ফিরে এসেছি। আমাদের মা নৈরাজ্য এবং আমাদের ফটোগুলি একটি স্কেটবোর্ডে শুট করা 0,6MP জীপগুলির শোরগোল। সেই সময়ে, মোবাইল ম্যাট্রিক্সের জঘন্যতা আড়াল করার জন্য তাদের উপর প্রিসেটগুলি ঢেলে দেওয়ার প্রথম অপ্রতিরোধ্য ইচ্ছা ছিল আমাদের। আসুন আমরা নিজেদেরকে অস্বীকার করি না।

⇡#মাতান এবং ইনস্টাগ্রাম

ইনস্টাগ্রাম প্রকাশের সাথে সাথে সবাই ফিল্টার নিয়ে আচ্ছন্ন। অবশ্যই, গবেষণা (ek) উদ্দেশ্যে এক্স-প্রো II, লো-ফাই এবং ভ্যালেন্সিয়া রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ার করার জন্য, আমি এখনও মনে রাখি যে তারা তিনটি উপাদান নিয়ে গঠিত:

• রঙের সেটিংস (হিউ, স্যাচুরেশন, লাইটনেস, কনট্রাস্ট, লেভেল, ইত্যাদি) হল সাধারণ সাংখ্যিক অনুপাত, যেমন ফটোগ্রাফাররা প্রাচীন কাল থেকে ব্যবহার করে আসছেন।
• টোন ম্যাপিং - মানগুলির ভেক্টর, যার প্রত্যেকটি আমাদের বলেছিল: "128 এর বর্ণ সহ লালকে 240 এর রঙে পরিণত করা উচিত।"
• ওভারলে - ধুলো, শস্য, ভিননেট এবং অন্য সব কিছু সহ একটি ট্রান্সলুসেন্ট ছবি যা একটি পুরানো ফিল্মের প্রভাব পাওয়ার জন্য উপরে রাখা যেতে পারে যা একেবারেই সাধারণ নয়। সবসময় উপস্থিত ছিলেন না।   

আধুনিক ফিল্টারগুলি এই তিনটি থেকে দূরে নয়, শুধুমাত্র তারা গণিতে একটু বেশি জটিল হয়ে উঠেছে। স্মার্টফোনে হার্ডওয়্যার শেডার এবং ওপেনসিএলের আবির্ভাবের সাথে, তারা দ্রুত GPU-এর জন্য পুনর্লিখন করা হয়েছিল, এবং এটি অত্যন্ত দুর্দান্ত হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল। 2012 এর জন্য, অবশ্যই। আজ, যে কোনো শিক্ষার্থী সিএসএস-এ একই কাজ করতে পারে, এবং সে এখনও স্নাতক পর্যন্ত পৌঁছাতে পারবে না।

যাইহোক, ফিল্টারগুলির অগ্রগতি আজ বন্ধ হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, দেহানসারের ছেলেরা নন-লিনিয়ার ফিল্টারগুলিতে দুর্দান্ত - সর্বহারা টোন-ম্যাপিংয়ের পরিবর্তে, তারা আরও জটিল অ-রৈখিক রূপান্তর ব্যবহার করে, যা তাদের মতে, অনেক বেশি সম্ভাবনার খোলে।

নন-লিনিয়ার ট্রান্সফরমেশন দিয়ে অনেক কিছু করা যায়, কিন্তু সেগুলি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল এবং আমরা মানুষ অবিশ্বাস্যভাবে বোবা। বিজ্ঞানের অ-রৈখিক রূপান্তরের কথা যত তাড়াতাড়ি আসে, আমরা সংখ্যাসূচক পদ্ধতিতে যেতে পছন্দ করি এবং সর্বত্র নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ক্র্যাম করতে পছন্দ করি যাতে তারা আমাদের জন্য মাস্টারপিস লিখতে পারে। এখানেও তাই ছিল।

⇡#অটোমেশন এবং "মাস্টারপিস" বোতামের স্বপ্ন

একবার সবাই ফিল্টারে অভ্যস্ত হয়ে গেলে, আমরা সেগুলিকে সরাসরি ক্যামেরায় তৈরি করতে শুরু করি। ইতিহাস লুকিয়ে রাখে কোন প্রস্তুতকারকটি প্রথম ছিল, তবে এটি কতদিন আগে ছিল তা বোঝার জন্য - iOS 5.0 তে, যা ইতিমধ্যে 2011 সালে প্রকাশিত হয়েছিল, সেখানে ইতিমধ্যেই অটো এনহ্যান্সিং ইমেজের জন্য একটি পাবলিক API ছিল৷ জনসাধারণের কাছে প্রকাশের আগে এটি কতক্ষণ ব্যবহার করা হয়েছিল তা কেবল জবসই জানেন।

অটোমেশন আমাদের প্রত্যেকের মতোই করেছে, এডিটরে একটি ফটো খুলছে - আলো এবং ছায়ায় ডিপস টেনে এনেছে, স্যাচুরেশনে স্তূপ করেছে, লাল চোখ এবং স্থির রঙ সরিয়েছে। ব্যবহারকারীরা এমনকি জানতেন না যে নতুন স্মার্টফোনে "নাটকীয়ভাবে উন্নত ক্যামেরা" শুধুমাত্র কয়েকটি নতুন শেডারের যোগ্যতা। Google Pixel বের হতে এবং কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি হাইপ শুরু হতে এখনও পাঁচ বছর বাকি ছিল।

আজ, "মাস্টারপিস" বোতামের লড়াইগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে চলে গেছে। টোন-ম্যাপিংয়ের সাথে যথেষ্ট খেলার পরে, প্রত্যেকে ব্যবহারকারীর পরিবর্তে স্লাইডারগুলি সরানোর জন্য CNN এবং GAN-কে প্রশিক্ষণ দিতে ছুটে যায়। অন্য কথায়, ইনপুট ইমেজ ব্যবহার করে, সর্বোত্তম প্যারামিটারের একটি সেট নির্ধারণ করুন যা এই ছবিটিকে "ভাল ফটোগ্রাফি" এর কিছু বিষয়গত বোঝার কাছাকাছি নিয়ে আসবে। একই Pixelmator Pro এবং অন্যান্য সম্পাদকগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে। এটি কাজ করে, যেমন আপনি অনুমান করতে পারেন, খুব বেশি নয় এবং সর্বদা নয়। 

⇡#স্ট্যাকিং হল মোবাইল ক্যামেরা সফলতার 90%

সত্যিকারের কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি স্ট্যাকিং দিয়ে শুরু হয়েছিল - একে অপরের উপরে একাধিক ফটো স্ট্যাক করা। একটি স্মার্টফোনের জন্য অর্ধ সেকেন্ডে এক ডজন ফ্রেম স্ন্যাপ করা কোন সমস্যা নয়। তাদের ক্যামেরায় কোন ধীর যান্ত্রিক অংশ নেই: অ্যাপারচার স্থির, এবং চলন্ত পর্দার পরিবর্তে একটি ইলেকট্রনিক শাটার রয়েছে। প্রসেসর কেবল ম্যাট্রিক্সকে কত মাইক্রোসেকেন্ডে বন্য ফোটন ধরতে নির্দেশ দেয় এবং ফলাফল নিজেই পড়ে।

প্রযুক্তিগতভাবে, একটি ফোন ভিডিও গতিতে ফটো শুট করতে পারে এবং ফটো রেজোলিউশনে ভিডিও করতে পারে, তবে সবকিছু বাস এবং প্রসেসরের গতির উপর নির্ভর করে। অতএব, তারা সবসময় সফ্টওয়্যার সীমা সেট করে।

স্টেকিং নিজেই আমাদের সাথে দীর্ঘদিন ধরে রয়েছে। এমনকি দাদা-দাদিও ফটোশপ 7.0-এ প্লাগ-ইন ইনস্টল করেছেন যাতে বেশ কয়েকটি ফটোকে আকর্ষণীয় HDR-এ একত্রিত করা হয় বা একটি 18000 × 600 পিক্সেল প্যানোরামাকে একত্রিত করে এবং ... আসলে, তাদের সাথে পরবর্তীতে কী করা উচিত তা কেউই বুঝতে পারেনি। ধনী সময়, দুর্ভাগ্যবশত, বন্য ছিল.

এখন আমরা প্রাপ্তবয়স্ক হয়েছি এবং এটিকে "এপসিলন ফটোগ্রাফি" বলি - যখন, ক্যামেরার একটি প্যারামিটার (এক্সপোজার, ফোকাস, অবস্থান) পরিবর্তন করে এবং ফলস্বরূপ ফ্রেমগুলিকে আঠালো করে, আমরা এমন কিছু পাই যা এক ফ্রেমে ক্যাপচার করা যায় না। তবে এটি তাত্ত্বিকদের জন্য একটি শব্দ, তবে অনুশীলনে আরেকটি নাম রুট করেছে - স্টেকিং। আজ, প্রকৃতপক্ষে, মোবাইল ক্যামেরার সমস্ত উদ্ভাবনের 90% এটিতে নির্মিত।

এমন কিছু যা অনেকেই ভাবেন না, কিন্তু যা সমস্ত মোবাইল এবং কম্পিউটিং ফটোগ্রাফি বোঝার জন্য অপরিহার্য: একটি আধুনিক স্মার্টফোনের ক্যামেরা আপনি অ্যাপটি খোলার সাথে সাথেই ফটো তোলা শুরু করে৷ যা যৌক্তিক, কারণ তাকে কোনওভাবে চিত্রটিকে পর্দায় স্থানান্তর করতে হবে। যাইহোক, স্ক্রীন ছাড়াও, এটি উচ্চ-রেজোলিউশন ফ্রেমগুলিকে তার নিজস্ব বৃত্তাকার বাফারে সংরক্ষণ করে, যেখানে এটি সেগুলিকে আরও কয়েক সেকেন্ডের জন্য রাখে।

আপনি যখন "একটি ফটো তুলুন" বোতাম টিপুন - এটি আসলে ইতিমধ্যেই নেওয়া হয়েছে, ক্যামেরাটি কেবল বাফার থেকে শেষ ফটোটি নেয়৷

আজকের যেকোন মোবাইল ক্যামেরা এভাবেই কাজ করে। অন্তত সমস্ত ফ্ল্যাগশিপগুলিতে, আবর্জনার স্তূপ থেকে নয়। বাফারিং আপনাকে শুধুমাত্র একটি শূন্য শাটার ল্যাগ বাস্তবায়ন করতে দেয় না, যা ফটোগ্রাফাররা এতদিন ধরে স্বপ্ন দেখে আসছেন, এমনকি একটি নেতিবাচকও - আপনি যখন বোতাম টিপুন, স্মার্টফোনটি অতীতের দিকে তাকায়, শেষ 5-10টি ফটো আনলোড করে বাফার এবং উন্মত্তভাবে বিশ্লেষণ এবং তাদের gluing শুরু. এইচডিআর বা নাইট মোডের জন্য ফ্রেমে ক্লিক করার জন্য ফোনের জন্য আর অপেক্ষা করতে হবে না - কেবল সেগুলি বাফার থেকে নিন, ব্যবহারকারী জানতেও পারবেন না।

যাইহোক, এটি নেতিবাচক শাটার ল্যাগের সাহায্যে আইফোনগুলিতে লাইভ ফটো প্রয়োগ করা হয়েছিল, এবং HTC-তে 2013 সালে অদ্ভুত নাম Zoe-তে একই রকম কিছু ছিল।

⇡#এক্সপোজার স্ট্যাকিং - HDR এবং উজ্জ্বলতার পার্থক্যের বিরুদ্ধে লড়াই

ক্যামেরা ম্যাট্রিক্স আমাদের চোখের জন্য উপলব্ধ উজ্জ্বলতার সম্পূর্ণ পরিসীমা ক্যাপচার করতে সক্ষম কিনা তা বিতর্কের জন্য একটি পুরানো আলোচিত বিষয়। কেউ কেউ বলেন না, কারণ চোখ 25টি এফ-স্টপ পর্যন্ত দেখতে সক্ষম, এমনকি একটি শীর্ষ পূর্ণ-ফ্রেম ম্যাট্রিক্সও সর্বোচ্চ 14টি আঁকতে পারে। অন্যরা তুলনাটিকে ভুল বলে, কারণ মস্তিষ্ক স্বয়ংক্রিয়ভাবে পিউপিল সামঞ্জস্য করে চোখকে সাহায্য করে। এবং এর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ছবিটি সম্পূর্ণ করা এবং চোখের গতিশীল পরিসর তাৎক্ষণিকভাবে 10-14টি এফ-স্টপের চেয়ে বেশি নয়। আসুন এই যুক্তিগুলি ইন্টারনেটের সেরা আর্মচেয়ার চিন্তাবিদদের কাছে ছেড়ে দেওয়া যাক।

সত্যটি রয়ে গেছে: যখন কোনও মোবাইল ক্যামেরায় HDR ছাড়াই একটি উজ্জ্বল আকাশের বিরুদ্ধে বন্ধুদের শুটিং করার সময়, আপনি হয় একটি সাধারণ আকাশ এবং বন্ধুদের কালো মুখ, বা টানা বন্ধু, কিন্তু একটি আকাশ মারা যায়।

এইচডিআর (উচ্চ গতিশীল পরিসীমা) ব্যবহার করে উজ্জ্বলতার পরিসর প্রসারিত করতে - সমাধানটি দীর্ঘদিন ধরে উদ্ভাবিত হয়েছে। আপনাকে বিভিন্ন শাটার গতির সাথে বেশ কয়েকটি শট নিতে হবে এবং সেগুলিকে একসাথে আঠালো করতে হবে। যাতে একটি "স্বাভাবিক", দ্বিতীয়টি হালকা, তৃতীয়টি গাঢ়। আমরা একটি হালকা ফ্রেম থেকে অন্ধকার জায়গা নিতে, একটি অন্ধকার এক থেকে overexposure পূরণ করুন - লাভ। এটি শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয় বন্ধনীর সমস্যা সমাধানের জন্যই রয়ে গেছে - প্রতিটি ফ্রেমের এক্সপোজারকে কতটা স্থানান্তর করতে হবে যাতে এটি অতিরিক্ত না হয়, তবে একটি প্রযুক্তিগত বিশ্ববিদ্যালয়ের একজন সোফোমোর এখন ছবির গড় উজ্জ্বলতা নির্ধারণের সাথে মোকাবিলা করবে।

সাম্প্রতিক iPhones, Pixels, এবং Galaxy HDR-এ সাধারণত স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালু হয়ে যায় যখন ক্যামেরার ভিতরে একটি সাধারণ অ্যালগরিদম নির্ধারণ করে যে আপনি একটি রৌদ্রোজ্জ্বল দিনে বিপরীতে কিছু শুটিং করছেন। এমনকি আপনি লক্ষ্য করতে পারেন কিভাবে ফোনটি এক্সপোজারে স্থানান্তরিত ফ্রেমগুলি সংরক্ষণ করার জন্য রেকর্ডিং মোডটিকে বাফারে স্যুইচ করে - ক্যামেরায় fps ড্রপ হয় এবং ছবি নিজেই সরস হয়ে ওঠে। বাইরে শুটিং করার সময় আমার iPhone X-এ সুইচিং পয়েন্ট স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান। পরের বারও আপনার স্মার্টফোনটি ঘনিষ্ঠভাবে দেখুন।

এক্সপোজার ব্র্যাকেটিং সহ HDR-এর অসুবিধা হল দুর্বল আলোতে এর দুর্ভেদ্য অসহায়ত্ব। এমনকি একটি ঘরের বাতির আলোর নীচে, ফ্রেমগুলি এতটাই অন্ধকার যে কম্পিউটার তাদের সোজা এবং আঠালো করতে পারে না। 2013 সালে আলোর সাথে সমস্যা সমাধানের জন্য, Google তখন প্রকাশিত Nexus স্মার্টফোনে HDR-এর একটি ভিন্ন পদ্ধতি দেখিয়েছিল। সময়কে কাজে লাগিয়েছেন তিনি।

⇡#টাইম স্ট্যাকিং - দীর্ঘ এক্সপোজার সিমুলেশন এবং টাইম ল্যাপস

টাইম স্ট্যাকিং আপনাকে সংক্ষিপ্ত এক্সপোজারগুলির একটি সিরিজ সহ একটি দীর্ঘ এক্সপোজার পেতে দেয়। অগ্রগামীরা রাতের আকাশে তারার ট্রেস শুটিংয়ের প্রেমী ছিলেন, যাদের জন্য একবারে দুই ঘন্টা শাটার খোলা অসুবিধাজনক ছিল। আগাম সমস্ত সেটিংস গণনা করা এত কঠিন ছিল এবং সামান্য ঝাঁকুনি থেকে পুরো ফ্রেমটি নষ্ট হয়ে গেল। তারা শুধুমাত্র কয়েক মিনিটের জন্য শাটারটি খোলার সিদ্ধান্ত নিয়েছে, তবে অনেকবার, এবং তারপরে বাড়িতে গিয়ে ফলস্বরূপ ফ্রেমগুলি ফটোশপে পেস্ট করবে।

দেখা যাচ্ছে যে ক্যামেরাটি আসলে কখনই ধীর শাটার গতিতে শুট করেনি, তবে আমরা পরপর কয়েকটি শট যোগ করে এর অনুকরণের প্রভাব পেয়েছি। স্মার্টফোনের জন্য, এই কৌশলটি ব্যবহার করে বহুদিন ধরে একগুচ্ছ অ্যাপ্লিকেশন লেখা হয়েছে, তবে বৈশিষ্ট্যটি প্রায় সমস্ত স্ট্যান্ডার্ড ক্যামেরায় যুক্ত হওয়ার কারণে সেগুলির সবগুলির প্রয়োজন নেই। আজ, এমনকি একটি আইফোন সহজেই একটি লাইভ ফটো থেকে দীর্ঘ এক্সপোজার একসাথে সেলাই করতে পারে।

চলুন Google এর রাতের HDR নিয়ে ফিরে যাই। দেখা গেল যে সময় বন্ধনীর সাহায্যে, আপনি অন্ধকারে একটি ভাল HDR উপলব্ধি করতে পারেন। প্রযুক্তিটি প্রথম Nexus 5 এ উপস্থিত হয়েছিল এবং একে HDR+ বলা হয়েছিল। বাকি অ্যান্ড্রয়েড ফোনগুলো উপহার হিসেবে পেয়েছে। প্রযুক্তিটি এখনও এত জনপ্রিয় যে এটি সর্বশেষ পিক্সেলের উপস্থাপনায়ও প্রশংসিত হচ্ছে।

HDR+ বেশ সহজভাবে কাজ করে: আপনি অন্ধকারে শুটিং করছেন তা নির্ধারণ করে, ক্যামেরাটি একে অপরের উপরে সুপার ইম্পোজ করার জন্য বাফার থেকে RAW-তে শেষ 8-15টি ফটো আনলোড করে। এইভাবে, অ্যালগরিদম গোলমাল কমানোর জন্য ফ্রেমের অন্ধকার অঞ্চলগুলি সম্পর্কে আরও তথ্য সংগ্রহ করে - পিক্সেল, যেখানে কোনও কারণে ক্যামেরা সমস্ত তথ্য সংগ্রহ করতে পারেনি এবং গোলমাল করে।

এটি এমন যে আপনি যদি ক্যাপিবারা দেখতে না জানতেন এবং পাঁচজনকে এটি বর্ণনা করতে বলেন - তাদের গল্পগুলি প্রায় একই রকম হবে, তবে প্রত্যেকে কিছু অনন্য বিবরণ উল্লেখ করবে। এইভাবে আপনি কেবল একটি জিজ্ঞাসা করার চেয়ে আরও তথ্য সংগ্রহ করবেন। পিক্সেলের সাথে একই।

এক বিন্দু থেকে নেওয়া ফ্রেম যুক্ত করা উপরের তারাগুলির মতো একই জাল দীর্ঘ এক্সপোজার প্রভাব দেয়। কয়েক ডজন ফ্রেমের এক্সপোজার সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে, একটিতে ত্রুটিগুলি অন্যগুলিতে কম করা হয়েছে। এটি অর্জন করতে আপনাকে কতবার একটি DSLR এর শাটারে ক্লিক করতে হবে তা কল্পনা করুন।

এটি শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয় রঙ সংশোধনের সমস্যা সমাধানের জন্য রয়ে গেছে - অন্ধকারে নেওয়া শটগুলি সাধারণত ব্যতিক্রম ছাড়াই হলুদ বা সবুজ হয়ে যায় এবং আমরা দিনের আলোর সরসতা চাই। HDR + এর প্রাথমিক সংস্করণগুলিতে, এটি কেবল সেটিংস টুইক করে সমাধান করা হয়েছিল, যেমন একটি লা ইনস্টাগ্রাম ফিল্টারে। তারপর তারা নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যের জন্য ডাকে।

এইভাবে নাইট সাইট দেখা দিয়েছে - Pixel 2 এবং 3-এ "নাইট ফটোগ্রাফি" প্রযুক্তি। বর্ণনাটি তাই বলে: "HDR + এর উপরে তৈরি মেশিন লার্নিং কৌশল, যা নাইট সাইট কাজ করে"। আসলে, এটি রঙ সংশোধন পর্যায়ের অটোমেশন। গাড়িটিকে "আগে" এবং "পরে" ফটোগুলির ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল যাতে অন্ধকার আঁকাবাঁকা ফটোগুলির যেকোন সেট থেকে একটি সুন্দর তৈরি করা যায়৷

ডেটাসেট, উপায় দ্বারা, সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করা হয়েছিল। হয়তো অ্যাপলের ছেলেরা এটা নেবে এবং অবশেষে তাদের কাচের বেলচা অন্ধকারে সঠিকভাবে গুলি করতে শেখাবে।

এছাড়াও, নাইট সাইট অস্পষ্টতাকে স্বাভাবিক করতে ফ্রেমে থাকা বস্তুর গতি ভেক্টরের গণনা ব্যবহার করে, যা ধীর শাটার গতিতে ঘটতে পারে। সুতরাং, একটি স্মার্টফোন অন্যান্য ফ্রেম থেকে পরিষ্কার অংশ নিতে পারে এবং পেস্ট করতে পারে।

⇡#মোশন স্ট্যাকিং - প্যানোরামা, সুপারজুম এবং শব্দ হ্রাস

প্যানোরামা গ্রামাঞ্চলের মানুষের কাছে একটি জনপ্রিয় বিনোদন। ইতিহাস এখনও এমন ঘটনাগুলি জানে না যেখানে একটি সসেজ ফটো তার লেখক ব্যতীত অন্য কারও কাছে আকর্ষণীয় হবে, তবে এটি উল্লেখ না করা অসম্ভব - অনেকের জন্য, এটি দিয়ে শুরু হয়েছিল।

প্যানোরামা ব্যবহার করার প্রথম কার্যকর উপায় হল ক্যামেরা ম্যাট্রিক্সের অনুমতির চেয়ে অনেক বেশি রেজোলিউশনের ছবি পাওয়া একাধিক ফ্রেমকে একসঙ্গে আঠালো করে। ফটোগ্রাফাররা দীর্ঘদিন ধরে তথাকথিত সুপার-রেজোলিউশন ফটোগুলির জন্য বিভিন্ন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে আসছে - যখন সামান্য স্থানান্তরিত ফটোগুলি পিক্সেলের মধ্যে একে অপরের পরিপূরক বলে মনে হয়। এইভাবে, আপনি কমপক্ষে শত শত গিগাপিক্সেলের একটি চিত্র পেতে পারেন, যা আপনার বাড়ির আকারের বিজ্ঞাপনের পোস্টারে মুদ্রণ করার প্রয়োজন হলে এটি বেশ কার্যকর।

আরেকটি, আরও আকর্ষণীয় পদ্ধতি হল পিক্সেল স্থানান্তর। সোনি এবং অলিম্পাসের মতো কিছু আয়নাবিহীন ক্যামেরা 2014 সাল থেকে এটিকে সমর্থন করতে শুরু করেছে, কিন্তু তারা এখনও ফলাফলটিকে হাতে আঠালো করতে বাধ্য করেছে। সাধারণ বড় ক্যামেরা উদ্ভাবন।

স্মার্টফোনগুলি এখানে একটি মজার কারণে সফল হয়েছে - আপনি যখন একটি ছবি তোলেন, তখন আপনার হাত কাঁপে। এই আপাতদৃষ্টিতে সমস্যাটি স্মার্টফোনে নেটিভ সুপার-রেজোলিউশন বাস্তবায়নের ভিত্তি তৈরি করেছে।

এটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য, আপনাকে মনে রাখতে হবে যে কোনও ক্যামেরার ম্যাট্রিক্স কীভাবে সাজানো হয়েছে। এর প্রতিটি পিক্সেল (ফটোডিওড) শুধুমাত্র আলোর তীব্রতা রেকর্ড করতে সক্ষম - অর্থাৎ, যে ফোটনগুলি উড়ে গেছে তার সংখ্যা। যাইহোক, একটি পিক্সেল তার রঙ (তরঙ্গদৈর্ঘ্য) পরিমাপ করতে পারে না। একটি RGB ইমেজ পেতে, আমাকে এখানেও ক্রাচে স্তূপ করতে হয়েছিল - বহু রঙের কাচের গ্রিড দিয়ে পুরো ম্যাট্রিক্সটি ঢেকে দিন। সর্বাধিক জনপ্রিয় বাস্তবায়নটিকে বেয়ার ফিল্টার বলা হয় এবং এটি আজ বেশিরভাগ ম্যাট্রিসে ব্যবহৃত হয়। নীচের ছবির মত দেখায়.

দেখা যাচ্ছে যে ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি পিক্সেল শুধুমাত্র R-, G- বা B- কম্পোনেন্ট ধরে, কারণ বাকি ফোটনগুলি বেয়ার ফিল্টার দ্বারা নির্দয়ভাবে প্রতিফলিত হয়। এটি প্রতিবেশী পিক্সেলের মান ভোঁতা গড় করে অনুপস্থিত উপাদানগুলিকে স্বীকৃতি দেয়।

বেয়ার ফিল্টারে আরও সবুজ কোষ রয়েছে - এটি মানুষের চোখের সাথে সাদৃশ্য দ্বারা করা হয়েছিল। দেখা যাচ্ছে যে ম্যাট্রিক্সে 50 মিলিয়ন পিক্সেলের মধ্যে, 25 মিলিয়ন সবুজ ক্যাপচার করবে, প্রতিটি লাল এবং নীলের জন্য 12,5 মিলিয়ন। বাকিগুলি গড় করা হবে - এই প্রক্রিয়াটিকে বলা হয় ডিবেয়ারাইজেশন বা ডেমোমোসাইক, এবং এটি একটি চর্বিযুক্ত মজার ক্রাচ যা সবকিছু বিশ্রাম।

আসলে, প্রতিটি ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব ধূর্ত পেটেন্ট ডেমোসাইকিং অ্যালগরিদম আছে, কিন্তু এই গল্পের কাঠামোতে, আমরা এটিকে অবহেলা করব।

অন্যান্য ধরণের ম্যাট্রিক্স (যেমন ফোভেন) এখনও একেবারে রুট করেনি। যদিও কিছু নির্মাতারা তীক্ষ্ণতা এবং গতিশীল পরিসর উন্নত করতে বায়ার ফিল্টার ছাড়াই ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করার চেষ্টা করছেন।

যখন সামান্য আলো থাকে বা বস্তুর বিশদ বিবরণ খুব ছোট হয়, তখন আমরা অনেক তথ্য হারাই, কারণ বেয়ার ফিল্টার নির্লজ্জভাবে একটি আপত্তিকর তরঙ্গদৈর্ঘ্য সহ ফোটনগুলিকে কেটে দেয়। অতএব, তারা পিক্সেল শিফটিং করার ধারণা নিয়ে এসেছিল - সেগুলিকে ধরার জন্য ম্যাট্রিক্সটিকে 1 পিক্সেল উপরে-নিচে-ডান-বামে স্থানান্তর করা হয়েছে। ফটোটি 4 গুণ বড় হতে পারে না, যেমনটি মনে হতে পারে, প্রসেসরটি প্রতিটি পিক্সেলের মান আরও সঠিকভাবে রেকর্ড করতে এই ডেটা ব্যবহার করে। এটি প্রতিবেশীদের উপর গড় নয়, তাই বলতে গেলে, নিজের চারটি মূল্যবোধের উপরে।

আমাদের ফোনের সাথে ফটো তোলার সময় আমাদের হাত কাঁপানো এই প্রক্রিয়াটিকে একটি স্বাভাবিক পরিণতি করে তোলে। Google Pixel-এর সাম্প্রতিক সংস্করণগুলিতে, এই জিনিসটি বাস্তবায়িত হয় এবং আপনি যখনই ফোনে জুম ব্যবহার করেন তখনই এটি চালু হয় - একে বলা হয় সুপার রেস জুম (হ্যাঁ, আমি তাদের নির্দয় নামকরণও পছন্দ করি)৷ চীনারাও এটিকে তাদের লাওফোনে অনুলিপি করেছে, যদিও এটি কিছুটা খারাপ হয়েছে।

একে অপরের উপরে সামান্য স্থানান্তরিত ফটোগ্রাফগুলিকে ওভারলে করা আপনাকে প্রতিটি পিক্সেলের রঙ সম্পর্কে আরও তথ্য সংগ্রহ করতে দেয়, যার অর্থ ম্যাট্রিক্সের মেগাপিক্সেলের শারীরিক সংখ্যা না বাড়িয়ে শব্দ কমানো, তীক্ষ্ণতা বাড়ানো এবং রেজোলিউশন বাড়ানো। আধুনিক অ্যান্ড্রয়েড ফ্ল্যাগশিপগুলি তাদের ব্যবহারকারীরা এটি সম্পর্কে চিন্তা করার আগেই এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে করে।

⇡#ফোকাস স্ট্যাকিং - ক্ষেত্রের যেকোনো গভীরতা এবং পোস্ট-প্রোডাকশনে পুনরায় ফোকাস

পদ্ধতিটি ম্যাক্রো ফটোগ্রাফি থেকে আসে, যেখানে ক্ষেত্রের অগভীর গভীরতা সবসময় একটি সমস্যা ছিল। পুরো বস্তুটি ফোকাসে থাকার জন্য, আমাকে একটি ধারালো একটিতে সেলাই করার জন্য সামনে পিছনে ফোকাস শিফট সহ বেশ কয়েকটি ফ্রেম নিতে হয়েছিল। ল্যান্ডস্কেপ ফটোগ্রাফাররা প্রায়শই একই পদ্ধতি ব্যবহার করে, অগ্রভাগ এবং পটভূমিকে ডায়রিয়ার মতো তীক্ষ্ণ করে তোলে।

এই সব স্মার্টফোনে স্থানান্তরিত হয়েছে, যদিও খুব বেশি প্রচার ছাড়াই। 2013 সালে, Nokia Lumia 1020 "রিফোকাস অ্যাপ" নিয়ে আসে এবং 2014 সালে Samsung Galaxy S5 "সিলেক্টিভ ফোকাস" মোড নিয়ে আসে। তারা একই স্কিম অনুসারে কাজ করেছিল: একটি বোতাম টিপে, তারা দ্রুত 3টি ফটো তুলল - একটি "স্বাভাবিক" ফোকাস সহ, দ্বিতীয়টি সামনে সরানো এবং তৃতীয়টি পিছনে সরানো সহ। প্রোগ্রামটি ফ্রেমগুলি সারিবদ্ধ করে এবং আপনাকে তাদের মধ্যে একটি নির্বাচন করতে দেয়, যা পোস্ট-প্রোডাকশনে "বাস্তব" ফোকাস নিয়ন্ত্রণ হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল।

আর কোন প্রক্রিয়াকরণ ছিল না, কারণ এই সাধারণ হ্যাকটিও Lytro এবং analogues-এর ঢাকনায় তাদের সৎ রিফোকাস দিয়ে আরেকটি পেরেক ঠেকানোর জন্য যথেষ্ট ছিল। যাইহোক, আসুন তাদের সম্পর্কে কথা বলি (ট্রানজিশন মাস্টার 80 এলভিএল)।

⇡#কম্পিউটেশনাল ম্যাট্রিক্স - হালকা ক্ষেত্র এবং প্লেনোপটিক্স

আমরা উপরে যেমন বুঝেছি, আমাদের ম্যাট্রিক্স ক্রাচের উপর ভয়াবহ। আমরা কেবল এটিতে অভ্যস্ত হয়েছি এবং এটির সাথে বেঁচে থাকার চেষ্টা করেছি। তাদের গঠন পরিপ্রেক্ষিতে, তারা সময়ের শুরু থেকে সামান্য পরিবর্তিত হয়েছে. আমরা শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত প্রক্রিয়া উন্নত করেছি - পিক্সেলের মধ্যে দূরত্ব কমিয়েছি, হস্তক্ষেপের শব্দের সাথে লড়াই করেছি, ফেজ সনাক্তকরণ অটোফোকাসের জন্য বিশেষ পিক্সেল যোগ করেছি। তবে এটি এমনকি সবচেয়ে ব্যয়বহুল ডিএসএলআর নেওয়া এবং ঘরের আলোতে এটির উপর একটি চলমান বিড়াল গুলি করার চেষ্টা করা মূল্যবান - বিড়াল, এটিকে হালকাভাবে বললে, জিতবে।

আমরা অনেক দিন ধরেই ভালো কিছু উদ্ভাবনের চেষ্টা করছি। এই ক্ষেত্রে অনেক প্রচেষ্টা এবং গবেষণা "কম্পিউটেশনাল সেন্সর" বা "নন-বেয়ার সেন্সর" এর জন্য Google করা হয়েছে, এবং এমনকি উপরের পিক্সেল শিফটিং উদাহরণটি গণনা ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স উন্নত করার প্রচেষ্টার জন্য দায়ী করা যেতে পারে। যাইহোক, গত বিশ বছরে সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল গল্পগুলি তথাকথিত প্লেনোপটিক ক্যামেরার বিশ্ব থেকে আমাদের কাছে অবিকল আসে।

যাতে আপনি আসন্ন কঠিন শব্দগুলির প্রত্যাশায় ঘুমিয়ে না পড়েন, আমি একটি অভ্যন্তরীণ তথ্য নিক্ষেপ করব যে সর্বশেষতম গুগল পিক্সেলের ক্যামেরাটি "একটু" প্লেনোপটিক। মাত্র দুই পিক্সেল, তবে এটিও এটিকে অন্য সবার মতো দ্বিতীয় ক্যামেরা ছাড়াই ফ্রেমের একটি সৎ অপটিক্যাল গভীরতা গণনা করতে দেয়।

প্লেনোপটিক একটি শক্তিশালী অস্ত্র যা এখনও গুলি চালায়নি। এখানে আমার প্রিয় সাম্প্রতিক এক লিঙ্ক প্লেনোপটিক ক্যামেরার সম্ভাবনা এবং তাদের সাথে আমাদের ভবিষ্যত সম্পর্কে নিবন্ধযেখানে আমি উদাহরণ ধার করেছি।

⇡#

Plenoptic ক্যামেরা - শীঘ্রই প্রতিটি হতে হবে

1994 সালে উদ্ভাবিত, 2004 সালে স্ট্যানফোর্ডে একত্রিত হয়। প্রথম ভোক্তা ক্যামেরা, Lytro, 2012 সালে প্রকাশিত হয়েছিল। ভিআর শিল্প সক্রিয়ভাবে অনুরূপ প্রযুক্তির সাথে পরীক্ষা করছে।

প্লেনোপটিক ক্যামেরা শুধুমাত্র একটি পরিবর্তনে একটি প্রচলিত ক্যামেরা থেকে পৃথক - এর ম্যাট্রিক্সটি লেন্সগুলির একটি গ্রিড দিয়ে আচ্ছাদিত, যার প্রতিটিটি বেশ কয়েকটি বাস্তব পিক্সেল কভার করে। এটার মতো কিছু:

আপনি যদি গ্রিড থেকে ম্যাট্রিক্সের দূরত্ব এবং অ্যাপারচারের আকার সঠিকভাবে গণনা করেন, তবে চূড়ান্ত চিত্রটি পিক্সেলের পরিষ্কার ক্লাস্টারে পরিণত হবে - আসল চিত্রের এক ধরণের মিনি-সংস্করণ।

দেখা যাচ্ছে যে আপনি যদি প্রতিটি ক্লাস্টার থেকে একটি কেন্দ্রীয় পিক্সেল গ্রহণ করেন এবং কেবল তাদের উপর ছবি আঠালো করেন তবে এটি একটি প্রচলিত ক্যামেরা দিয়ে তোলার থেকে কোনওভাবেই আলাদা হবে না। হ্যাঁ, আমরা রেজোলিউশনে কিছুটা হারিয়েছি, কিন্তু আমরা সোনিকে নতুন ম্যাট্রিসে আরও মেগাপিক্সেল যোগ করতে বলব।

মজা শুধুমাত্র শুরু. আপনি যদি প্রতিটি ক্লাস্টার থেকে অন্য একটি পিক্সেল নেন এবং ছবিটি আবার আঠালো করেন, আপনি আবার একটি সাধারণ ছবি পাবেন, শুধুমাত্র একটি পিক্সেলের শিফটের সাথে তোলা হলে। এইভাবে, 10 × 10 পিক্সেলের ক্লাস্টার থাকলে, আমরা "সামান্য" বিভিন্ন বিন্দু থেকে বিষয়ের 100 টি চিত্র পাব।

বড় ক্লাস্টার আকার মানে আরো ছবি, কিন্তু কম রেজোলিউশন। 41-মেগাপিক্সেল ম্যাট্রিক্স সহ স্মার্টফোনের জগতে, যদিও আমরা রেজোলিউশনকে কিছুটা অবহেলা করতে পারি, সবকিছুরই একটি সীমা থাকে। ভারসাম্য রাখতে হবে।

ঠিক আছে, আমরা একটি প্লেনোপটিক ক্যামেরা একত্রিত করেছি, এবং এটি আমাদের কী দেয়?

সৎ রিফোকাস

সমস্ত সাংবাদিকরা লিট্রো সম্পর্কে নিবন্ধগুলিতে যে বৈশিষ্ট্যটি নিয়ে গুঞ্জন করেছিলেন তা হল পোস্ট-প্রোডাকশনে সততার সাথে ফোকাস সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা। ন্যায্যভাবে, আমরা বলতে চাচ্ছি যে আমরা কোনও অস্পষ্ট অ্যালগরিদম ব্যবহার করি না, তবে শুধুমাত্র হাতে থাকা পিক্সেলগুলি ব্যবহার করি, সঠিক ক্রমে ক্লাস্টার থেকে তাদের বেছে বা গড় করে।

একটি প্লেনোপটিক ক্যামেরা থেকে একটি RAW ফটো অদ্ভুত দেখাচ্ছে। এটি থেকে স্বাভাবিক ধারালো জীপ পেতে, আপনাকে প্রথমে এটি একত্রিত করতে হবে। এটি করার জন্য, আপনাকে RAW ক্লাস্টারগুলির একটি থেকে জিপের প্রতিটি পিক্সেল নির্বাচন করতে হবে। আমরা কিভাবে তাদের নির্বাচন করি তার উপর নির্ভর করে, ফলাফল পরিবর্তন হবে।

উদাহরণস্বরূপ, মূল মরীচিটি যেখানে পড়েছিল সেখান থেকে ক্লাস্টারটি যত বেশি দূরে, এই মরীচিটি তত বেশি মনোযোগের বাইরে থাকে। কারণ অপটিক্স। একটি ফোকাস-শিফটেড ইমেজ পেতে, আমাদের মূল থেকে আমাদের প্রয়োজন দূরত্বে পিক্সেল নির্বাচন করতে হবে - হয় কাছাকাছি বা দূরে।

 

নিজের দিকে ফোকাস স্থানান্তর করা আরও কঠিন ছিল - বিশুদ্ধভাবে শারীরিকভাবে, ক্লাস্টারে কম পিক্সেল ছিল। প্রথমে, বিকাশকারীরা এমনকি ব্যবহারকারীকে তাদের হাত দিয়ে ফোকাস করার সুযোগ দিতে চাননি - ক্যামেরা নিজেই এটি প্রোগ্রামগতভাবে সমাধান করেছে। ব্যবহারকারীরা এই ভবিষ্যত পছন্দ করেননি, কারণ পরবর্তী ফার্মওয়্যারে "সৃজনশীল মোড" নামে একটি বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা হয়েছিল, কিন্তু এই কারণে এটিতে রিফোকাস খুব সীমিত করা হয়েছিল।

একটি ক্যামেরা থেকে গভীরতার মানচিত্র এবং 3D   

প্লেনোপটিক্সের সবচেয়ে সহজ অপারেশনগুলির মধ্যে একটি হল একটি গভীরতার মানচিত্র। এটি করার জন্য, আপনাকে কেবল দুটি ভিন্ন ফ্রেম সংগ্রহ করতে হবে এবং কীভাবে বস্তুগুলি তাদের উপর স্থানান্তরিত হয় তা গণনা করতে হবে। আরও শিফট মানে ক্যামেরা থেকে আরও দূরে।

Google সম্প্রতি Lytro কিনেছে এবং মেরেছে, কিন্তু পিক্সেলের ক্যামেরার জন্য তার VR এবং... এর জন্য তাদের প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে। Pixel 2 দিয়ে শুরু করে, প্রথমবারের মতো, ক্যামেরাটি "কিছুটা" প্লেনোপটিক হয়ে উঠেছে, যদিও মাত্র দুটি পিক্সেলের ক্লাস্টারের সাথে। এটি Google-এর পক্ষে অন্য সব ছেলেদের মতো একটি দ্বিতীয় ক্যামেরা ইনস্টল করা সম্ভব হয়নি, তবে শুধুমাত্র একটি ফটো থেকে গভীরতার মানচিত্র গণনা করা সম্ভব হয়েছে৷

গভীরতার মানচিত্রটি একটি সাবপিক্সেল দ্বারা স্থানান্তরিত দুটি ফ্রেম থেকে তৈরি করা হয়েছে। এটি বাইনারি গভীরতার মানচিত্র গণনা করতে এবং পটভূমি থেকে অগ্রভাগকে আলাদা করতে এবং এখনকার ফ্যাশনেবল বোকেহ-তে পরবর্তীটিকে অস্পষ্ট করতে যথেষ্ট। এই ধরনের লেয়ারিংয়ের ফলাফল এখনও স্মুথ করা হয়েছে এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দ্বারা "উন্নত" করা হয়েছে যেগুলি গভীরতার মানচিত্রগুলিকে উন্নত করতে প্রশিক্ষিত (এবং অস্পষ্ট নয়, যেমনটি অনেকে মনে করে)৷

আরেকটি কৌশল হ'ল আমরা স্মার্টফোনে প্রায় বিনামূল্যে পেয়েছি। কোনোভাবে আলোর আউটপুট বাড়ানোর জন্য আমরা ইতিমধ্যেই এই ক্ষুদ্র ম্যাট্রিক্সে লেন্স রেখেছি। পরবর্তী Pixel-এ, Google আরও এগিয়ে যাওয়ার এবং একটি লেন্স দিয়ে চারটি ফটোডিওড কভার করার পরিকল্পনা করছে।

উত্স: 3dnews.ru