Непосредственная фотография
- 1 year ago
- 0
- 0
Гистогра́мма (в фотографии ) — это график статистического распределения элементов цифрового изображения с различной яркостью , в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число пикселей с конкретным значением яркости.
Изучив гистограмму, можно получить общее представление о правильности экспозиции , контрасте и цветовом насыщении снимка, оценить требуемую коррекцию как при съёмке (изменение экспозиции, цветового баланса, освещения либо композиции снимка), так и при последующей обработке.
Обычно на экране цифрового фотоаппарата показывается лишь гистограмма светлоты (исключения составляют дорогостоящие зеркальные камеры), а гистограмма для всех цветовых каналов (см. Цветоделение ) доступна уже на компьютере , в приложениях для обработки растровой графики .
Гистогра́мма изображе́ния (иногда: график уровней или просто уровни ) — гистограмма уровней насыщенности изображения (суммарная, или разделённая по ).
Гистограмма изображения позволяет оценить количество и разнообразие оттенков изображения, а также общий уровень яркости изображения. Например, недоэкспонированное изображение будет иметь пик в области малых цветов и иметь спад (или полное отсутствие уровней) в области ярких цветов, переэкспонированное — наоборот. Изображение с недостаточным динамическим диапазоном будет иметь узкий всплеск яркостей. Академическое представление идеальной формы гистограммы изображения — пологая гауссиана, в которой мало совсем тёмных и совсем ярких цветов, а по мере приближения к средним цветам, их количество увеличивается. Справедливо для съёмок при достаточном заполняющем освещении (влияющем на всю сцену) и отсутствии источников света в кадре.
В общем случае гистограмма изображения не описывает художественных качеств изображения (например, съёмка силуэта в контровом свете будет на гистограмме выглядеть как недосвеченное (или пересвеченное) изображение), но в большинстве случаев позволяет ориентироваться в «направлении коррекции» изображения (если таковая коррекция требуется).
Многие фоторедакторы (напр. Adobe Photoshop , GIMP ) и программы проявки Raw -файлов (UFRAW, PhotoOne, CaptureNX) позволяют осуществлять редактирование уровней изображения. Оно может производиться следующими методами:
Строим массив, заполняем нулями. Обычно массив [0..255]
Цикл, для каждого пиксела:
Конец цикла.
Реализация на Python :
# coding:utf
"""Пользователь вводит имя файла с изображением,
гистограммы которого нужно построить.
Строятся гистограммы по каждому из каналов, по яркости(Luminance), и RGB гистограмма.
Программа строит гистограммы и сохраняет в текущей папке.
Полученные гистограммы практически не отличаются от гистограмм,
полученных в коммерческих программах
Для работы программы необходим Python 2.7 с установленной PIL"""
from PIL import Image, ImageDraw # модули из PIL
def lum(c): #цвет пиксела RGB -> значение яркости
#формула, которая обычно используется для определения яркости
return int(0.3*c[0] + 0.59*c[1] + 0.11*c[2])
def r(c): #цвет пиксела RGB -> значение R
return c[0]
def g(c): #цвет пиксела RGB -> значение G
return c[1]
def b(c): #цвет пиксела RGB -> значение B
return c[2]
def drawhist(hname, H, harr):
""" Рисуем диаграмму, сохраняем в файл в текущую папку
hname - имя файла
H - высота рисунка
harr - массив с высотами столбиков в гистограмме
"""
W = len(harr) #кол-во элементов массива
hist = Image.new("RGB", (W, H), "white") #создаем рисунок в памяти
draw = ImageDraw.Draw(hist) #объект для рисования на рисунке
maxx = float(max(harr)) #высота самого высокого столбика
if maxx == 0: #столбики равны 0
draw.rectangle(((0, 0), (W, H)), fill="black")
else:
for i in range(W):
draw.line(((i, H),(i, H-harr[i]/maxx*H)), fill="black") #рисуем столбики
del draw #удаляем объект
hist.save(hname) #сохраняем рисунок в файл
# список с функциями и префиксами названий файлов
fnlist = [(lum, "luminosity_"), (r, "r_channel_"), (g, "g_channel_"), (b, "b_channel_")]
fname = input("input file name: ") #Ввод имени файла, гистограмму кот. нужно построить
im = Image.open(fname) #открываем файл
# получаем список вида [(n1, c1), (n2, c2), ...], где
# c - цвет пиксела в RGB
# n - количество пикселов, имеющих данный цвет
clrs = im.getcolors(im.size[0]*im.size[1])
# ширина, высота гистограммы.
# Ширину менять не стоит, т.к. все ф-и отображаются в [0..255]
W, H = 256, 100
for fn, hname in fnlist: #перебираем все функции
harr = [0 for i in range(W)] #создаем массив [0, 0, 0, ...] длины W
for n, c in clrs: #перебираем список созданный выше
index = fn(c) #fn - отображение цвета в яркость или выделение цветового канала
#индексы элементов массива показывают значения яркости и прочего. Диапазон [0..255]
#значения элементов массива = количество пикселов с опред. значением яркости и т.д.
harr[index] += n
drawhist(hname + "hist.png", H, harr) #рисуем гистограмму
# Нарисовали гистограммы по яркости и каналам, теперь
# Рисуем гистограмму RGB
rharr = [0 for i in range(W)]
gharr = list(rharr)
bharr = list(rharr)
for n, c in clrs:
rharr[r(c)] += n
gharr[g(c)] += n
bharr[b(c)] += n
harr = [(rharr[i] + gharr[i] + bharr[i])/3 for i in range(W)]
drawhist("RGB_hist.png", H, harr)
Часть фотоаппаратов позволяет просматривать гистограмму изображения для отснятых снимков (а некоторые модели с контрастной фокусировкой — и во время фокусировки).