ਨਵਾਂ ਲੇਖ: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ

ਮੂਲ ਲੇਖ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ Vastrik.ru ਅਤੇ ਲੇਖਕ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾਲ 3DNews 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ ਲੇਖ ਦਾ ਪੂਰਾ ਪਾਠ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਲਈ ਆਮ ਦਰਸ਼ਕ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜਾ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ।  

ਅੱਜ, ਇੱਕ ਵੀ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਇਸਦੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਚੱਟਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ. ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਅਸੀਂ ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਸਫਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ: Google Pixel ਨੂੰ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ੂਟ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, Huawei ਨੇ ਦੂਰਬੀਨ ਵਾਂਗ ਜ਼ੂਮ ਕਰਨਾ, Samsung inserts lidar, ਅਤੇ Apple ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੋਲ ਕੋਨੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਥਾਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਨਵੀਨਤਾ ਇੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੇ ਜਾਪਦੇ ਹਨ. ਸੋਨੀ ਸਲਾਨਾ ਨਵੇਂ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਆਲਸ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਰਾਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਸੇ 'ਤੇ ਸਿਗਰਟ ਪੀਂਦੇ ਹਨ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਮੇਰੇ ਡੈਸਕ 'ਤੇ $3000 ਦਾ DSLR ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਆਈਫੋਨ ਲੈਂਦਾ ਹਾਂ। ਕਿਉਂ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਸਿਕ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਮੈਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਗਿਆ. ਉੱਥੇ ਉਹ ਕੁਝ "ਐਲਗੋਰਿਦਮ" ਅਤੇ "ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ" 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਕਿ ਉਹ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪੱਤਰਕਾਰ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ, ਬਲੌਗਰਸ ਇੱਕਜੁਟਤਾ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਅਨਬਾਕਸਿੰਗ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਹਜ-ਪ੍ਰਬੰਧਕ "ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਰੰਗ ਪੈਲਅਟ ਦੀ ਸੰਵੇਦੀ ਧਾਰਨਾ" ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੁਗੰਧਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਭ ਕੁਝ ਆਮ ਵਾਂਗ ਹੈ।

ਮੈਨੂੰ ਬੈਠਣਾ ਪਿਆ, ਆਪਣੀ ਅੱਧੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਬਿਤਾਉਣੀ ਪਈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਪਿਆ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਮੈਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ।

⇡#ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਕੀ ਹੈ?

ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਸਮੇਤ ਹਰ ਥਾਂ, ਉਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਪਟੀਕਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿ ਇਹ ਕੁਝ ਵੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਆਟੋਫੋਕਸ ਵੀ ਇਸਦੇ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਪਰ ਪਲੇਨੌਪਟਿਕਸ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਡੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਪਯੋਗੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੈ ਕੇ ਆਇਆ ਹੈ, ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕੋਈ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਮੋਢੀ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮਾਰਕ ਲੇਵੋਏ (ਜੋ ਹੁਣ ਗੂਗਲ ਪਿਕਸਲ 'ਤੇ ਕੈਮਰੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ) ਇਕ ਹੋਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਜਾਂ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਫੋਟੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੇਖ ਵਿਚ ਮੈਂ ਇਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ.

ਇਸ ਲਈ, ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸਨ.

ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਸੀ: ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ।

ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਹੌਲੀ-ਅਪਰਚਰ ਲੈਂਸ, ਸਿਰਫ ਦਰਦ ਅਤੇ ਦੁੱਖ ਲਿਆਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਲਿਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ - ਤੇਜ਼ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ਟਰ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਖੋਜ 2005 ਅਤੇ 2015 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋਈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਸਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਜੇਬਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਖੇਤਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਿਰਫ ਨਿਊਰੋ-ਬੋਕੇਹ ਨਾਲ ਸੈਲਫੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਹੋਲ ਦੀ ਤਾਜ਼ਾ ਫੋਟੋ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਟੈਲੀਸਕੋਪ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਧਰਤੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੀ ਗੇਂਦ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਅੱਠ ਰੇਡੀਓ ਟੈਲੀਸਕੋਪਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਲਿਖ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਵੈਂਟ ਹਰੀਜ਼ਨ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਫੋਟੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਸੈਲਫੀ ਲਈ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੈ।

⇡#ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਆਓ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਅਸੀਂ 2007 ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤਾ. ਸਾਡੀ ਮਾਂ ਅਰਾਜਕਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੀਆਂ 0,6-ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਜੀਪਾਂ ਹਨ ਜੋ ਸਕੇਟਬੋਰਡ 'ਤੇ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮੋਬਾਈਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਬਦਹਾਲੀ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀਸੈਟਸ ਛਿੜਕਣ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਅਟੱਲ ਇੱਛਾ ਹੈ. ਆਓ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇਨਕਾਰ ਨਾ ਕਰੀਏ.

⇡#Matan ਅਤੇ Instagram

ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਰ ਕੋਈ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦਾ ਦੀਵਾਨਾ ਹੋ ਗਿਆ. ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਿਸਨੇ X-Pro II, Lo-Fi ਅਤੇ Valencia ਨੂੰ ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੀਤਾ, ਬੇਸ਼ਕ, ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਸਨ:

• ਰੰਗ ਸੈਟਿੰਗਾਂ (ਹਿਊ, ਸੈਚੁਰੇਸ਼ਨ, ਲਾਈਟਨੈੱਸ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ, ਲੈਵਲ, ਆਦਿ) - ਸਧਾਰਨ ਡਿਜੀਟਲ ਗੁਣਾਂਕ, ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੀਸੈੱਟ ਵਾਂਗ ਜੋ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਵਰਤਦੇ ਆਏ ਹਨ।
• ਟੋਨ ਮੈਪਿੰਗ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਹੈ: "128 ਦੇ ਟਿੰਟ ਵਾਲੇ ਲਾਲ ਰੰਗ ਨੂੰ 240 ਦੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
• ਇੱਕ ਓਵਰਲੇ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤਸਵੀਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਧੂੜ, ਅਨਾਜ, ਵਿਗਨੇਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਫਿਲਮ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਮਾਮੂਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ।   

ਆਧੁਨਿਕ ਫਿਲਟਰ ਇਸ ਤਿਕੜੀ ਤੋਂ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਥੋੜੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸ਼ੇਡਰ ਅਤੇ ਓਪਨਸੀਐਲ ਦੇ ਆਗਮਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ GPU ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। 2012 ਲਈ, ਬੇਸ਼ਕ. ਅੱਜ, ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ CSS ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੋਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇਗਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅੱਜ ਨਹੀਂ ਰੁਕੀ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Dehanser ਦੇ ਲੋਕ, ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ - ਪ੍ਰੋਲੇਤਾਰੀ ਟੋਨ ਮੈਪਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਉਹ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮੂਰਖ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਹ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਹਰ ਥਾਂ ਕ੍ਰੈਮ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਜਾਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਮਾਸਟਰਪੀਸ ਲਿਖ ਸਕਣ। ਇੱਥੇ ਵੀ ਇਹੀ ਸੀ।

⇡#ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ "ਮਾਸਟਰਪੀਸ" ਬਟਨ ਦੇ ਸੁਪਨੇ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪੈ ਗਈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਤਿਹਾਸ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਿਰਮਾਤਾ ਪਹਿਲਾ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ - iOS 5.0 ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ 2011 ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਆਟੋ ਐਨਹੈਂਸਿੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਜਨਤਕ API ਮੌਜੂਦ ਸੀ। ਸਿਰਫ਼ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੀ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜਨਤਾ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸੀ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੇ ਉਹੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜੋ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵੇਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਅਤੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਿਆ, ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਜੋੜੀ, ਲਾਲ ਅੱਖਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਇਆ ਅਤੇ ਰੰਗ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕੀਤਾ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਕਿ ਨਵੇਂ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਵਿੱਚ "ਨਾਟਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਕੈਮਰਾ" ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਨਵੇਂ ਸ਼ੈਡਰਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸੀ। ਗੂਗਲ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਹਾਈਪ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜੇ ਪੰਜ ਸਾਲ ਬਾਕੀ ਸਨ।

ਅੱਜ, "ਮਾਸਟਰਪੀਸ" ਬਟਨ ਦੀ ਲੜਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ। ਟੋਨ ਮੈਪਿੰਗ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਖੇਡਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਲਾਈਡਰਾਂ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨ ਲਈ CNNs ਅਤੇ GANs ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਦੌੜਿਆ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ, ਅਨੁਕੂਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜੋ ਇਸ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ "ਚੰਗੀ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ" ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮਝ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆਏਗਾ। ਉਸੇ Pixelmator Pro ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਹੀਂ। 

⇡#ਸਟੈਕਿੰਗ ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ 90% ਹੈ

ਸੱਚੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਟੈਕਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ - ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਉੱਪਰ ਕਈ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਲੇਅਰ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਲਈ ਅੱਧੇ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਹੌਲੀ ਮਕੈਨੀਕਲ ਹਿੱਸੇ ਨਹੀਂ ਹਨ: ਅਪਰਚਰ ਸਥਿਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਚਲਦੇ ਪਰਦੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ਟਰ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਜੰਗਲੀ ਫੋਟੌਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਫੋਨ ਵੀਡੀਓ ਸਪੀਡ 'ਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਫੋਟੋ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਬੱਸ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਟਾਕਿੰਗ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਦਾਦਾ-ਦਾਦੀਆਂ ਨੇ ਵੀ ਫੋਟੋਸ਼ਾਪ 7.0 'ਤੇ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਤਾਂ ਕਿ ਕਈ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲੇ HDR ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਜਾਂ 18000 × 600 ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਪੈਨੋਰਾਮਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ... ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਕਿ ਅੱਗੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁੱਖ ਦੀ ਗੱਲ ਸੀ ਕਿ ਸਮਾਂ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਜੰਗਲੀ ਸੀ.

ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਬਾਲਗ ਬਣ ਗਏ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ "ਐਪਸੀਲੋਨ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ - ਜਦੋਂ, ਕੈਮਰਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ (ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਫੋਕਸ, ਸਥਿਤੀ) ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਕਰਕੇ, ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਪਰ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ; ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਾਮ ਰੂਟ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਸਟੈਕਿੰਗ. ਅੱਜ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਢਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 90% ਇਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ।

ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ, ਪਰ ਸਾਰੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਕੈਮਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੀ ਫੋਟੋਆਂ ਲੈਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕਿ ਤਰਕਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੂਪ ਬਫਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ "ਫੋਟੋ ਲਓ" ਬਟਨ ਨੂੰ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਿਆ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਕੈਮਰਾ ਬਸ ਬਫਰ ਤੋਂ ਆਖਰੀ ਫੋਟੋ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਅੱਜ ਕੋਈ ਵੀ ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸਾਰੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਦੀ ਦੇ ਢੇਰਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਬਫਰਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ੀਰੋ ਸ਼ਟਰ ਲੈਗ ਹੀ ਨਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ਰਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸੁਪਨਾ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵੀ - ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਬਫ਼ਰ ਤੋਂ ਪਿਛਲੀਆਂ 5-10 ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਅਨਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਚੈਨੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ। HDR ਜਾਂ ਨਾਈਟ ਮੋਡ ਲਈ ਫ੍ਰੇਮਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਲਈ ਫੋਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ - ਬਸ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਫਰ ਤੋਂ ਲਓ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਤਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।

ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸ਼ਟਰ ਲੈਗ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਹੈ ਜੋ ਆਈਫੋਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ HTC ਕੋਲ 2013 ਵਿੱਚ ਅਜੀਬ ਨਾਮ Zoe ਦੇ ਤਹਿਤ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਸੀ.

⇡#ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਸਟੈਕਿੰਗ - HDR ਅਤੇ ਚਮਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ

ਕੀ ਕੈਮਰਾ ਸੈਂਸਰ ਸਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਚਮਕ ਦੀ ਪੂਰੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਇਹ ਬਹਿਸ ਦਾ ਪੁਰਾਣਾ ਗਰਮ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਅੱਖ 25 f-ਸਟਾਪਾਂ ਤੱਕ ਦੇਖਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਫੁੱਲ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 14 ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਦੂਸਰੇ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਦਿਮਾਗ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਕੇ ਅੱਖ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪੁਤਲੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਅੱਖ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ 10-14 ਐੱਫ-ਸਟਾਪਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਰਮਚੇਅਰ ਚਿੰਤਕਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦੇਈਏ.

ਤੱਥ ਇਹ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰੇ 'ਤੇ HDR ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਮਕਦਾਰ ਅਸਮਾਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੂਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਅਸਮਾਨ ਅਤੇ ਦੋਸਤਾਂ ਦੇ ਕਾਲੇ ਚਿਹਰੇ, ਜਾਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਿੱਚੇ ਗਏ ਦੋਸਤ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਅਸਮਾਨ ਮੌਤ ਤੱਕ ਝੁਲਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹੱਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - HDR (ਉੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਮਕ ਦੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਟਰ ਸਪੀਡਾਂ 'ਤੇ ਕਈ ਫਰੇਮ ਲੈਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ "ਆਮ" ਹੈ, ਦੂਜਾ ਹਲਕਾ ਹੈ, ਤੀਜਾ ਗੂੜਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਹਨੇਰੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਹਨੇਰੇ ਤੋਂ ਓਵਰਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਭਰਦੇ ਹਾਂ - ਲਾਭ. ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬ੍ਰੈਕੇਟਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਹੈ - ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਪਰ ਹੁਣ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਸਾਲ ਦਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਔਸਤ ਚਮਕ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈਂਡਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨਵੀਨਤਮ iPhone, Pixel ਅਤੇ Galaxy 'ਤੇ, HDR ਮੋਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਧੁੱਪ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਕੰਟਰਾਸਟ ਨਾਲ ਕੁਝ ਸ਼ੂਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਨੋਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਫੋਨ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਮੋਡ ਨੂੰ ਬਫਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ - ਕੈਮਰੇ ਵਿੱਚ fps ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਾਹਰ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੇਰੇ ਆਈਫੋਨ X 'ਤੇ ਸਵਿਚਿੰਗ ਪਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਵੀ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ।

ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਬਰੈਕਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ HDR ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾੜੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਅਭੇਦ ਬੇਬਸੀ ਹੈ। ਕਮਰੇ ਦੇ ਲੈਂਪ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨਾਲ ਵੀ, ਫਰੇਮ ਇੰਨੇ ਹਨੇਰੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਸਿਲਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਰੋਸ਼ਨੀ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, 2013 ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਨੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ Nexus ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਵਿੱਚ HDR ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦਿਖਾਈ। ਉਸ ਨੇ ਟਾਈਮ ਸਟੈਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।

⇡#ਟਾਈਮ ਸਟੈਕਿੰਗ - ਲੰਬੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੰਘਣਾ

ਟਾਈਮ ਸਟੈਕਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਐਕਸਪੋਜਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪਾਇਨੀਅਰ ਰਾਤ ਦੇ ਅਸਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਟਾਰ ਟ੍ਰੇਲਜ਼ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਖਿੱਚਣ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਸਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦੋ ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਸ਼ਟਰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਲੱਗਿਆ। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੀ, ਅਤੇ ਮਾਮੂਲੀ ਜਿਹੀ ਹਿੱਲਣ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਫਰੇਮ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸ਼ਟਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਦੋ ਮਿੰਟਾਂ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਘਰ ਜਾ ਕੇ ਫੋਟੋਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਚਿਪਕਾਇਆ।

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੈਮਰੇ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਸ਼ਟਰ ਸਪੀਡ 'ਤੇ ਸ਼ੂਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਲਏ ਗਏ ਕਈ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸਦਾ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਸ ਲਿਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇਸ ਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੈਮਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਅੱਜ, ਇੱਕ ਆਈਫੋਨ ਵੀ ਇੱਕ ਲਾਈਵ ਫੋਟੋ ਤੋਂ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਚਲੋ ਇਸਦੇ ਨਾਈਟ HDR ਦੇ ਨਾਲ Google 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਚੱਲੀਏ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਸਮਾਂ ਬਰੈਕਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ HDR ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ Nexus 5 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ HDR+ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਬਾਕੀ ਐਂਡਰੌਇਡ ਫੋਨਾਂ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਤੋਹਫ਼ੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਜੇ ਵੀ ਇੰਨੀ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਨਤਮ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

HDR+ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਉੱਪਰ ਓਵਰਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਬਫ਼ਰ ਤੋਂ ਆਖਰੀ 8-15 RAW ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਅਨਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਫਰੇਮ ਦੇ ਹਨੇਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪਿਕਸਲ ਜਿੱਥੇ, ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, ਕੈਮਰਾ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਸੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ।

ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਸੀ ਕਿ ਕੈਪੀਬਾਰਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪੰਜ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਪਰ ਹਰ ਕੋਈ ਕੁਝ ਵਿਲੱਖਣ ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਹੈ.

ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਉਪਰੋਕਤ ਤਾਰਿਆਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਨਕਲੀ ਲੰਬੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦਰਜਨਾਂ ਫਰੇਮਾਂ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ DSLR ਸ਼ਟਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ।

ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੰਗ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਬਚਿਆ ਸੀ - ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਲਏ ਗਏ ਫਰੇਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੀਲੇ ਜਾਂ ਹਰੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦਿਨ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। HDR+ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟਵੀਕ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚ। ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਦਦ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬੁਲਾਇਆ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਈਟ ਸਾਈਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ - ਪਿਕਸਲ 2 ਅਤੇ 3 ਵਿੱਚ "ਨਾਈਟ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ" ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ। ਵਰਣਨ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: "HDR+ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ, ਜੋ ਨਾਈਟ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।" ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰੰਗ ਸੁਧਾਰ ਪੜਾਅ ਦਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੈ. ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ "ਪਹਿਲਾਂ" ਅਤੇ "ਬਾਅਦ" ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੂੜ੍ਹੇ ਟੇਢੇ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਪਲ ਦੇ ਮੁੰਡੇ ਇਸਨੂੰ ਲੈਣਗੇ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੱਚ ਦੇ ਬੇਲਚਿਆਂ ਨੂੰ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲੈਣ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣਗੇ.

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਾਈਟ ਸਾਈਟ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਮੋਸ਼ਨ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਧੁੰਦਲੇਪਣ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਸ਼ਟਰ ਸਪੀਡ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਦੂਜੇ ਫਰੇਮਾਂ ਤੋਂ ਸਾਫ ਹਿੱਸੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੂੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

⇡#ਮੋਸ਼ਨ ਸਟੈਕਿੰਗ - ਪੈਨੋਰਾਮਾ, ਸੁਪਰਜ਼ੂਮ ਅਤੇ ਰੌਲਾ ਘਟਾਉਣਾ

ਪੈਨੋਰਾਮਾ ਪੇਂਡੂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਵਸਨੀਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਨੋਰੰਜਨ ਹੈ। ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਕੇਸਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੰਗੂਚਾ ਦੀ ਫੋਟੋ ਇਸਦੇ ਲੇਖਕ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਸਟੈਕਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਸੀ।

ਪੈਨੋਰਾਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਈ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਕਰਕੇ ਕੈਮਰਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਫੋਟੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਖੌਤੀ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਫੋਟੋਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਪੂਰਕ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈਂਕੜੇ ਗੀਗਾਪਿਕਸਲ ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਘਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪੋਸਟਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ, ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਪਹੁੰਚ ਪਿਕਸਲ ਸ਼ਿਫਟਿੰਗ ਹੈ। ਸੋਨੀ ਅਤੇ ਓਲੰਪਸ ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰੇ ਨੇ 2014 ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਦ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਆਮ ਵੱਡੀਆਂ ਕੈਮਰਾ ਕਾਢਾਂ।

ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਇੱਕ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਇੱਥੇ ਸਫਲ ਹੋਏ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਕੰਬਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਨੇਟਿਵ ਸੁਪਰ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।

ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੈਮਰੇ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਿਵੇਂ ਬਣਤਰ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ (ਫੋਟੋਡੀਓਡ) ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ - ਯਾਨੀ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਫੋਟੋਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਪਿਕਸਲ ਇਸਦੇ ਰੰਗ (ਤਰੰਗ ਲੰਬਾਈ) ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ RGB ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਥੇ ਵੀ ਬੈਸਾਖੀਆਂ ਜੋੜਨੀਆਂ ਪਈਆਂ - ਕੱਚ ਦੇ ਬਹੁ-ਰੰਗੀ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਗਰਿੱਡ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਢੱਕੋ। ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਬੇਅਰ ਫਿਲਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਵਾਂਗ ਦਿਸਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਸਿਰਫ਼ R-, G- ਜਾਂ B-ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਫੜਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਫੋਟੌਨ ਬੇਰਹਿਮੀ ਨਾਲ ਬੇਅਰ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗੁਆਂਢੀ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ।

ਬੇਅਰ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਹਰੇ ਸੈੱਲ ਹਨ - ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਨਾਲ ਸਮਾਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ 50 ਮਿਲੀਅਨ ਪਿਕਸਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਹਰਾ 25 ਮਿਲੀਅਨ, ਲਾਲ ਅਤੇ ਨੀਲਾ - 12,5 ਮਿਲੀਅਨ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੇਗਾ। ਬਾਕੀ ਦੀ ਔਸਤ ਹੋਵੇਗੀ - ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡੀਬੇਅਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੈਮੋਸਾਈਕਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਮੋਟੀ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਬਸਾਖੀ ਹੈ। ਜੋ ਸਭ ਕੁਝ ਆਰਾਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਆਪਣਾ ਚਲਾਕ ਪੇਟੈਂਟ ਡੈਮੋਸੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਾਂਗੇ।

ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਵੋਨ) ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਜੇ ਤੱਕ ਫੜੀਆਂ ਨਹੀਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਨਿਰਮਾਤਾ ਤਿੱਖਾਪਨ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੇਅਰ ਫਿਲਟਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਰੋਸ਼ਨੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਬੇਅਰ ਫਿਲਟਰ ਅਣਚਾਹੇ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਫੋਟੌਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਪਿਕਸਲ ਸ਼ਿਫਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਏ - ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ 1 ਪਿਕਸਲ ਉੱਪਰ-ਨੀਚੇ-ਸੱਜੇ-ਖੱਬੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਫੋਟੋ 4 ਗੁਣਾ ਵੱਡੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਆਪਣੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਉੱਤੇ ਔਸਤ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ ਬੋਲਣ ਲਈ, ਪਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੇ ਚਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।

ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਖਿੱਚਣ ਵੇਲੇ ਸਾਡੇ ਹੱਥਾਂ ਦਾ ਹਿੱਲਣਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਨਤੀਜਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। Google Pixel ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਚੀਜ਼ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਫੋਨ 'ਤੇ ਜ਼ੂਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਸੁਪਰ ਰੈਜ਼ ਜ਼ੂਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਹਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਬੇਰਹਿਮ ਨਾਮਕਰਨ ਵੀ ਪਸੰਦ ਹੈ)। ਚੀਨੀਆਂ ਨੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਾਓਫੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਥੋੜਾ ਮਾੜਾ ਨਿਕਲਿਆ।

ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਉੱਪਰ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਓਵਰਲੇ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਰੰਗ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਰੌਲਾ ਘਟਾਉਣਾ, ਤਿੱਖਾਪਨ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਧਾਉਣਾ। ਆਧੁਨਿਕ ਐਂਡਰੌਇਡ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ.

⇡#ਫੋਕਸ ਸਟੈਕਿੰਗ - ਫੀਲਡ ਦੀ ਕੋਈ ਵੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਫੋਕਸ

ਵਿਧੀ ਮੈਕਰੋ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਘੱਟ ਡੂੰਘਾਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਰਹੀ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਫਰੇਮ ਲੈਣੇ ਪੈਂਦੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਿੱਖੇ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। ਇਹੀ ਤਰੀਕਾ ਅਕਸਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫ਼ਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਫੋਰਗਰਾਉਂਡ ਅਤੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਨੂੰ ਦਸਤ ਵਾਂਗ ਤਿੱਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਸੀ।

ਇਹ ਸਭ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਵੱਲ ਵੀ ਚਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਬਿਨਾਂ. 2013 ਵਿੱਚ, “ਰਿਫੋਕਸ ਐਪ” ਦੇ ਨਾਲ ਨੋਕੀਆ ਲੂਮੀਆ 1020 ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ 2014 ਵਿੱਚ, “ਸਿਲੈਕਟਿਵ ਫੋਕਸ” ਮੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਮਸੰਗ ਗਲੈਕਸੀ S5। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਸੇ ਸਕੀਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕੀਤਾ: ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾ ਕੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ 3 ਫੋਟੋਆਂ ਖਿੱਚੀਆਂ - ਇੱਕ "ਆਮ" ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਦੂਸਰੀ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਤੀਸਰੀ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਗਈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ "ਅਸਲ" ਫੋਕਸ ਕੰਟਰੋਲ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਹੈਕ ਵੀ ਲਿਟਰੋ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੀਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੇਖ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਸੀ। ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਆਓ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ (ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਸਟਰ 80 lvl).

⇡#ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ - ਲਾਈਟ ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਪਲੈਨੋਪਟਿਕਸ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉੱਪਰ ਸਮਝਿਆ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬੈਸਾਖੀਆਂ 'ਤੇ ਡਰਾਉਣੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਹੁਣੇ ਇਸਦੀ ਆਦਤ ਪਾ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਦਲੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਅਸੀਂ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਰੌਲੇ ਨਾਲ ਲੜਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਖੋਜ ਆਟੋਫੋਕਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਿਕਸਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ DSLR ਵੀ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਮਰੇ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦੌੜਦੀ ਬਿੱਲੀ ਦੀ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਬਿੱਲੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਜਿੱਤ ਜਾਵੇਗੀ।

ਅਸੀਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਬਿਹਤਰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ "ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੈਂਸਰ" ਜਾਂ "ਨਾਨ-ਬੇਅਰ ਸੈਂਸਰ" ਲਈ ਗੂਗਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪਿਕਸਲ ਸ਼ਿਫਟਿੰਗ ਉਦਾਹਰਨ ਨੂੰ ਵੀ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਿਛਲੇ ਵੀਹ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਨਹਾਰ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਖੌਤੀ ਪਲੈਨੋਪਟਿਕ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਆਈਆਂ ਹਨ।

ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਸੌਂ ਨਾ ਜਾਓ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਨਵੀਨਤਮ ਗੂਗਲ ਪਿਕਸਲ ਦਾ ਕੈਮਰਾ "ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ" ਪਲੈਨੋਪਟਿਕ ਹੈ. ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਪਿਕਸਲ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਵਾਂਗ ਦੂਜੇ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਫਰੇਮ ਦੀ ਸਹੀ ਆਪਟੀਕਲ ਡੂੰਘਾਈ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪਲੇਨੋਪਟਿਕਸ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਥਿਆਰ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਤੱਕ ਫਾਇਰ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੇਰੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਇੱਕ ਲਈ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਹੈ. ਪਲੇਨੌਪਟਿਕ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਲੇਖ, ਜਿੱਥੋਂ ਮੈਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਧਾਰ ਲਈਆਂ ਹਨ।

⇡#

Plenoptic ਕੈਮਰਾ - ਜਲਦੀ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ

1994 ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ, 2004 ਵਿੱਚ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਪਹਿਲਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੈਮਰਾ, Lytro, 2012 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। VR ਉਦਯੋਗ ਹੁਣ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪਲੈਨੋਪਟਿਕ ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੋਧ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਇਸਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲੈਂਸ ਦੇ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਨਾਲ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਕਈ ਅਸਲੀ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ:

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਰਿੱਡ ਤੋਂ ਮੈਟਰਿਕਸ ਤੱਕ ਦੀ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਅਪਰਚਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਸਹੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅੰਤਮ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਲੱਸਟਰ ਹੋਣਗੇ - ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਛੋਟੇ-ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਲੜੀਬੱਧ।

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਲੱਸਟਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਪਿਕਸਲ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਗੂੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਲਏ ਗਏ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਗੁਆ ਲਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਸੋਨੀ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਹਾਂਗੇ।

ਮਜ਼ਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਲੱਸਟਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਿਕਸਲ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫੋਟੋ ਮਿਲੇਗੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਸ਼ਿਫਟ ਨਾਲ ਲਈ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, 10 × 10 ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ "ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ" ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਵਸਤੂ ਦੀਆਂ 100 ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ।

ਵੱਡੇ ਕਲੱਸਟਰ ਆਕਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚਿੱਤਰ, ਪਰ ਘੱਟ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ। 41-ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਾਲੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਸ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਠੀਕ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪਲੈਨੋਪਟਿਕ ਕੈਮਰਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਇਮਾਨਦਾਰ ਮੁੜ ਫੋਕਸ

ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸਾਰੇ ਪੱਤਰਕਾਰ ਲਿਟਰੋ ਬਾਰੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਗੂੰਜ ਰਹੇ ਸਨ, ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸੀ। ਨਿਰਪੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖਰਾਬ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਜਾਂ ਔਸਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪਿਕਸਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇੱਕ ਪਲੇਨੌਪਟਿਕ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ RAW ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਜੀਬ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਤਿੱਖੀ ਜੀਪ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ RAW ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਜੀਪ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਤੀਜਾ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੂਲ ਬੀਮ ਦੀ ਘਟਨਾ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਕਲੱਸਟਰ ਜਿੰਨਾ ਅੱਗੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬੀਮ ਓਨੀ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੋਕਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਆਪਟਿਕਸ. ਫੋਕਸ-ਸ਼ਿਫਟਡ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਪਿਕਸਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਜਾਂ ਤਾਂ ਨੇੜੇ ਜਾਂ ਅੱਗੇ।

 

ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੀ - ਸ਼ੁੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ' ਤੇ, ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਘੱਟ ਪਿਕਸਲ ਸਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ - ਕੈਮਰੇ ਨੇ ਖੁਦ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਇਸਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਫਰਮਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜੋੜੀ ਜਿਸਨੂੰ "ਰਚਨਾਤਮਕ ਮੋਡ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਰੀਫੋਕਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਇੱਕ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਅਤੇ 3D   

ਪਲੇਨੋਪਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਿਫਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਹੋਰ ਦੂਰ।

ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਲਿਟਰੋ ਨੂੰ ਖਰੀਦਿਆ ਅਤੇ ਮਾਰਿਆ, ਪਰ ਇਸਦੇ VR ਅਤੇ ... Pixel ਕੈਮਰੇ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। Pixel 2 ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੈਮਰਾ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ "ਥੋੜਾ" ਪਲੈਨੋਪਟਿਕ ਬਣ ਗਿਆ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਿਰਫ ਦੋ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਨੇ ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਇਹ ਮੌਕਾ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਉਹ ਦੂਜੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਨਾ ਕਰੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਾਕੀ ਸਾਰੇ ਮੁੰਡਿਆਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਤੋਂ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦਾ।

ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਸਬਪਿਕਸਲ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤੇ ਦੋ ਫਰੇਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੁਣ ਦੇ ਫੈਸ਼ਨੇਬਲ ਬੋਕੇਹ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਲੇਅਰਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ "ਸੁਧਾਰ" ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਧੁੰਦਲਾ ਨਹੀਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ)।

ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਪਲੇਨੋਪਟਿਕਸ ਮਿਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸਾਂ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲੈਂਸ ਲਗਾ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਮਕਦਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਅਗਲੇ ਪਿਕਸਲ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਜਾਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੈਂਸ ਨਾਲ ਚਾਰ ਫੋਟੋਡਿਓਡਸ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇਗੀ।

ਸਰੋਤ: 3dnews.ru