Компьютерная графика фото. Лучшие работы профессионалов
Сортировать по:дате созданияназваниюкомментариямрейтингупросмотрамрейтингу худсовета
Период:за все времяза суткиза неделюза месяц
Работ на странице:2416243264
Все знают, что благодаря развитию компьютерных технологий, помимо того, что можно печатать тексты, делать схемы и чертежи, можно еще и создавать произведения искусства. Компьютерная графика – это один из видов искусства, которое мы видим практически каждый день, это игры, которые мы играем, реклама на билбордах, эксклюзивные заставки к телепрограммам и т.д. На сегодняшний день компьютерная графика имеет два направления, которые в корне отличаются друг от друга, первый это создание новых изображений, ко второму относят обработку уже имеющихся. Более распространённым является второе направление, поскольку оно не требует практически никаких художественных умений и сделать его может даже не профессионал.
Adobe Photoshop. Компьютерная графика. Каталог курсов
Хотите заниматься графическим дизайном? Обучение работе в Adobe Photoshop – это первый шаг на этом пути. Фотошоп – самый популярный графический редактор растровой графики, и применяется не только в дизайне, но и в проектировании, компьютерном моделировании и других отраслях.
Наши курсы подойдут любому пользователю, интересующемуся созданием и обработкой графических изображений – будь то дизайнер, архитектор, фотограф, художник. Занятия рассчитаны на новичков. Двигаясь от простого к сложному, вы научитесь основным приемам построения и обработки изображений. Узнаете, как сделать коллаж в фотошопе, как отретушировать фотографию, как убрать эффект «красных глаз» и дефекты кожи на портретах.
Если вы хотите с нуля научиться работе с растровой графикой – добро пожаловать. Чтобы успешно освоить этот курс, понадобится уверенное владение ПК.
Список курсов по программе Adobe Photoshop:
Курс предназначен для пользователя, которому необходимо быстро и без лишних затрат освоить приемы создания и обработки графических изображений. Занятия рассчитаны на начинающих дизайнеров, архитекторов, фотографов, художников. Основные приемы построения и обработки изображений преподаются по принципу: «от простого к сложному».
Закончив курс, Вы освоите основные приемы построения, обработки и сохранения изображений и сформируюете практические навыки создания коллажа в фотошопе, ретуширования фотографий, удаления эффекта «красных глаз», дефектов кожи на портретах и т.д.
Данный курс предназначен для тех, кто уже знаком с основными функциями программы Фотошоп и не хочет останавливаться на достигнутом.
На занятиях вы овладеете более сложными, профессиональными функциями программы – такими как маскирование, фотомонтаж, работа с вложенными документами, точная цветокоррекция, векторные возможности Photoshop.
Эти навыки очень востребованы у дизайнеров, архитекторов, фотографов, художников и других специалистов, работающих с растровой графикой.
Курс предназначен для всех, кто интересуется фотографией, созданием и редактированием графических изображений. Вы научитесь самостоятельно обрабатывать растровую графику: раскрашивать, ретушировать, создавать коллажи и панорамы, добавлять надписи и спецэффекты в редакторе Adobe PhotoShop.
Курс полностью посвящён работе с дефектами фотографий, которые могут возникнуть при съёмке новых или сканировании уже имеющихся кадров.
Вы научитесь таким приемам, как точная цветокоррекция, подавление шумов, устранение муара, повышение резкости изображения, работа с RAW-файлами. В итоге сможете профессионально обрабатывать фотографии, производить допечатную подготовку, выполнять цветокоррекцию и восстановление снимков – как своих собственных, так и отснятых другим автором.
Курс крайне востребован начинающими и практикующими фотографами, ретушёрами-цветокорректорами, сотрудниками фотостудий, интернет-магазинов и издательств.
Профессиональная ретушь
«Adobe Photoshop» – это прекрасный инструмент, с помощью которого можно профессионально ретушировать снимки – изменять состав изображения, убирать из кадра нежелательные элементы, восстанавливать старые разрушающиеся фотографии.
В рамках курса ретуши фотографий вы подробно изучите имеющиеся в Photoshop инструменты ретуши, освоите режимы наложения и маски слоёв в контексте ретуши кадров, научитесь выполнять техническое и косметическое восстановление фотографий.
Курс будет полезен всем, кого интересует работа с фотографиями – например, если вы любите фотографировать во время путешествий, или располагаете богатым семейным фотоархивом, который хотелось бы сберечь и улучшить. И, конечно же, он просто незаменим для профессиональных фотографов, которые хотят научиться качественно обрабатывать отснятый материал.
Хотите научиться реализовывать свои художественные задумки при помощи Photoshop? На этом курсе у вас будет такая возможность! Вы освоите техники цифровой живописи, коллажа, реалистичного фотомонтажа, рисования по фотографии.
Курс состоит из семи занятий, общей продолжительностью 28 академических часа. В каждом занятии будут присутствовать как элементы лекции, так и диалог со слушателями, выполнение работ вместе с преподавателем и самостоятельно. Темы занятий подобраны таким образом, чтобы обеспечить чёткое построение материала, чтобы каждая следующая тема являлась логичным продолжением предыдущей.
Диджитал арт портрет на заказ по фото на холсте
Договор конфиденциальности
Политика Конфиденциальности
Мы признаем важность конфиденциальности информации. В этом документе описывается, какую личную информацию мы получаем и собираем, когда Вы пользуетесь сайтом конференции igconf.ru. Мы надеемся, что эти сведения помогут Вам принимать осознанные решения в отношении предоставляемой нам личной информации.
Идентификация посетителей
На сайте используется добровольная регистрация посетителей. Каждый, кто заполняет ту или иную форму на сайте, оставляет адрес своей электронной почты.
Электронная почта
Адрес электронной почты, указываемый Вами при регистрации, не показывается другим посетителям сайта.
Мы можем сохранять сообщения электронной почты и другие письма, оправленные пользователями, чтобы обрабатывать вопросы пользователей, отвечать на запросы и совершенствовать наши службы.
Так же электронная почта посетителей может быть использована для информационных и других рассылок с сайта igconf.ru. Пользователь имеет право отписаться от получения рассылок в любое время.
Куки (Cookie)
Когда Вы регистрируетесь на сайте, на Ваш компьютер могут отправляться дополнительные файлы cookie, позволяющие избежать повторного ввода имени пользователя (и, возможно, пароля) при следующем визите. Вы можете стереть их по окончании сеанса, если используете общедоступный компьютер и не желаете открывать свой псевдоним последующим пользователям компьютера (в таком случае вам также нужно очистить кэш браузера).
Протоколирование
При каждом посещении сайта наши серверы автоматически записывают информацию, которую Ваш браузер передает при посещении веб-страниц.
Как правило эта информация включает запрашиваемую веб-страницу, IP-адрес компьютера, тип браузера, языковые настройки браузера, дату и время запроса, а также один или несколько файлов cookie, которые позволяют точно идентифицировать Ваш браузер.
Ссылки
На этом сайте ссылки могут быть в таком формате, который позволяет отслеживать, пользуются ли ими посетители. Эта информация используется для повышения качества нашей рекламы.
Изменения в политике конфиденциальности
Обратите внимание, что политика конфиденциальности может периодически изменяться. Все изменения политики конфиденциальности публикуются на этой странице.
Никакие из собираемых нами данных в процессе регистрации не будут переданы третьим лицам.
Договор оферты
Преамбула
1.1. Настоящий Договор-оферта регулирует взаимоотношения Продавца и Покупателя.
1.
2. Продавец сохраняет за собой право изменять настоящий Договор.
1.3. Адрес действующей редакции настоящего Договора в сети интернет: http://igconf.ru/confidential/
Предмет договора
2.1. Продавец обязуется передать в собственность Покупателю товар, а Покупатель обязуется принять и оплатить товар на условиях настоящего Договора.
Оферта
3.3. Настоящий Договор является официальной офертой. Акцептом настоящей оферты является оплата заказанного Покупателем участия. Договор купли-продажи считается заключенным в момент оплаты за участие.
3.4. Информация, размещенная на сайте igconf.ru, является общедоступной, если иное не установлено настоящим Договором.
3.5. Продавец не несет ответственности за содержание и достоверность информации, предоставленной Покупателем при оформлении заказа.
3.6. Оформляя заказ на участие, Покупатель тем самым выражает свое согласие на получение информации о конференции по электронной почте и/или посредством телефонного звонка.
Покупатель
4.1. Покупателем является лицо, самостоятельно оформившее заказ на участие в Конференции посредством сайта igconf.ru на условиях настоящего Договора.
4.2. Покупатель несет ответственность за достоверность предоставленной при оформлении заказа информации.
4.3. Оформление через форму заказа Покупателем заказа на участие в Конференции посредством igconf.ru означает согласие Покупателя с условиями настоящего Договора.
Порядок оформления заказа
5.1. При оформлении заказа на участие в Конференции посредством сайта igconf.ru Покупатель обязан предоставить о себе информацию: фамилию, имя, номер телефона, адрес электронной почты.
5.2. Продавец не редактирует информацию о Покупателе.
5.3. После завершения процесса оформления заказа ему автоматически присваивается идентификационный номер (« заказа»). После оформления заказа Покупатель получает электронное письмо с подтверждением заказа на указанный при оформлении адрес электронной почты.
5.4. Способ оплаты участия Покупатель выбирает при оформлении заказа самостоятельно из предложенных Продавцом. Покупатель обязан оплатить товар в соответствии с выбранным способом.
5.5. Оплаченный и зафиксированный в базе данных заказ является гарантией того, что Покупатель является участником конференции в соответствии с выбранным пакетом участника (онлайн-трансляция, стандартное, бизнес-,VIP-участие).
Возврат средств
6.1. Возврат средств, оплаченных за участие в конференции, возможен не позднее чем за 30 дней до начала конференции.
6.2. В случае возврата Покупатель не допускается к участию в конференции.
6.2.2. Администрация сайта в праве отказать в участии без объяснения причин и без уведомления об этом пользователя. В этом случае Администрация возвращает покупателю уплаченные в счет участия средства в полном объеме. Возврат средств можно считать извещением об отказе в участии.
6.3. Чтобы отказаться от участия и вернуть средства, Покупатель обязан обратиться в службу поддержки сайта igconf.ru по адресу электронной почты [email protected]
6.4. Возврат средств может происходить в течение 15 рабочих дней с момента получения заявки на возврат.
Безопасность платежей
7.1. В режиме он-лайн через систему электронных платежей e-autopay.com, используемой на сайте igconf.ru, участие можно оплатить следующими платежными средствами: кредитные карты (VISA, MasterCard), электронная наличность (WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI), другие платежные средства
7.2. Безопасность платежей обеспечивается использованием SSL протокола для передачи конфиденциальной информации от клиента на сервер системы для дальнейшей обработки. Дальнейшая передача информации осуществляется по закрытым банковским сетям высшей степени защиты.
7.3. Обработка полученных в зашифрованном виде конфиденциальных данных клиента (реквизиты карты, регистрационные данные и т.
д.) производится в процессинговом центре.
Дизайн студия «Анапа Сити» — Видео, фото, компьютерная графика и визуализация в Анапе
Главная❱
Фирмы, организации❱
Видеосъемка❱
Дизайн студия «Анапа Сити» — Видео, фото и компьютерная графика в Анапе. + Видео 360
Адрес: г. Анапа, ул. Ленина, 32
Дизайн студия «Анапа Сити» — создание видео и фото контента, компьютерной графики и визуальных эффектов, в том числе в формате 360 градусов.
- Профессиональная видеосъемка
- Компьютерная графика и спецэффекты
- Визуализация объектов недвижимости
- Аэросъемка
- Съемка и монтаж видео 360 градусов
- Создание панорам и туров 360 градусов для отелей, санаториев и гостиниц
- Визуализация объектов недвижимости по проектам и др.
Примеры работ
Наши проекты
Дизайн студия «Анапа Сити» и Анапский археологический музей представлют совместный проект — видео реконструкцию античного города Горгиппия, который находился на месте современной Анапы две с половиной тысячи лет назад. Проект создан с целью популяризации историко-культурного наследия города-курорта Анапа.
Вам может быть интересно
Заметили ошибку или неактуальную информацию? Пожалуйста, сообщите нам об этом§24.
Объекты компьютерной графики | 24.4. Цифровые фотографии | ||||
| 24.3. Понятие разрешения | САМОЕ ГЛАВНОЕ Вопросы и задания |
24.4. Цифровые фотографии
В наше время повсеместное распространение получила цифровая фотография. К её неоспоримым преимуществам можно отнести:
• простоту процесса съёмки и оперативность получения конечного результата;
• возможность проверки на месте (предпросмотр) качества результата;
• возможность съёмки очень большого количества кадров;
• простота создания панорам и спецэффектов;
• возможность обработки сделанных фотографий средствами компьютерной графики;
• простота встраивания фотографий во всевозможные цифровые материалы;
• возможность передачи фотографий по телекоммуникационным сетям или размещения в Интернете.
Цифровая фотография — растровое изображение, состоящее из множества цветных точек (пикселей). Её размер определяется количеством пикселей в строке и количеством таких строк. Общее количество пикселей в фотографии рассчитывают как произведение количества строк на количество пикселей в строке и указывают в мегапикселях (миллионах пикселей).
Размер цифровой фотографии определяет качество (детализацию) изображения и размер соответствующего файла. Чем больше размер фотографии, тем выше её детализация и больше размер файла, и наоборот.
Если мы планируем разместить фотографию в Интернете, то её размер желательно уменьшить. В некоторых случаях размер фотографии требуется увеличить. При печати цифровых фотографий следует иметь в виду, что качество отпечатков желаемых размеров зависит от количества мегапикселей (табл. 5.3).
Таблица 5.3
Соотношение желательных размеров отпечатков и размеров цифровой фотографии
Если печатать маленькие фотографии в большом формате, то изображение получится нерезким, а на контрастных границах объектов будет заметна ступенчатость.
Познакомимся с простейшими приёмами обработки цифровых фотографий. Все приёмы, о которых будет идти речь, лучше всего сразу же испытать на практике. Для этого необходимо установить на компьютер свободно распространяемый растровый графический редактор GIMP («Гимп») и запастись хотя бы одной цифровой фотографией.
Запустите GIMP и откройте в нём какую-нибудь из имеющихся фотографий (Файл → Открыть…). Выполнив команду Изображение → Размер изображения, откройте диалоговое окно Смена размера изображения (см. рис. 5.9) и уточните размеры своей цифровой фотографии в сантиметрах.
Измените исходный размер изображения, указав желаемый размер, например, в поле ввода Ширина. Обратите внимание — пересчёт высоты выполнится автоматически.
Для выполнения операции изменения размера изображения графические редакторы применяют разнообразные алгоритмы определения цветов пикселей уменьшенного/увеличенного изображения.
Уменьшение размеров изображения характеризуется тем, что часть пикселей исходного изображения удаляется.
Это обеспечивает уменьшение размера файла, но приводит к снижению качества исходного изображения. Почему в таком случае мы допускаем снижение качества изображения?
Увеличение размеров изображения выполняется добавлением к нему пикселей, однако качество изображения при этом не повышается. Как вы можете это объяснить?
Кадрирование — операция, позволяющая «вырезать» из исходного изображения его прямоугольную часть, «отсекая» всё, что находится снаружи выбранного прямоугольника.
Вызовите инструмент кадрирования (Инструменты → Преобразование → Кадрирование). Внутри изображения выделите нужную вам прямоугольную часть изображения, при этом всё, что не попало в область выделения, будет отображено с затемнением. Завершите операцию кадрирования, нажав клавишу Enter.
Коррекция — изменение характеристик изображения, позволяющее добиться нужного качества.
Рис. 5.10. Окно Повышение резкости
Обратите внимание на чёткость границ между элементами изображения.
Иначе эту характеристику называют резкостью фотографического изображения. В арсенале GIMP есть несколько инструментов увеличения резкости (Фильтры → Улучшение ►). Выберите самый простой из них — Повышение резкости. В открывшемся диалоговом окне (рис. 5.10) можно устанавливать разные значения резкости и наблюдать за изменениями, происходящими с фотографией.
Зачастую сделанные нами фотографии оказываются блёклыми или недостаточно контрастными.
Контраст — степень тонового различия между областями изображения. Яркость — характеристика цвета, определяющая его интенсивность в изображении.
В большинстве современных графических редакторов у пользователя есть возможность посмотреть распределение количества пикселей изображения по их яркости.
Откройте диалоговое окно Уровни (Цвет → Уровни…) (рис. 5.11).
Рис. 5.11. Окно Уровни
Гистограмма в центральной части окна показывает распределение количества пикселей изображения по их яркости.
По горизонтальной оси гистограммы откладываются значения яркости пикселя от нуля до 255. Высота вертикальных отрезков (вертикальная ось) определяется количеством пикселей, имеющих одинаковую яркость. Проследите за изменениями, происходящими с фотографией, при перемещении чёрного, серого и белого движков (треугольников) под гистограммой.
Вы можете корректировать всё изображение, а можете работать с одним из трёх цветовых каналов, выбрав соответствующее значение из выпадающего списка Канал, размещённого над гистограммой. Параметры, изменяемые в процессе коррекции цветовых уровней, можно представить как кривые (рис. 5.12) — соответствующая кнопка размещена в нижней части окна Уровни.
Рис. 5.12. Окно Кривые
С помощью кривых вы можете полностью контролировать яркость изображения, выгибая кривую в необходимых местах. Обратите внимание:
• если «тянуть» кривую влево и вверх, то результат будет ярче оригинала; если «тянуть» кривую вправо и вниз — темнее оригинала;
• если кривую построить «крутой», то контрастность изображения повысится, если пологой — контрастность снизится.
Более сложную обработку изображения можно произвести с помощью коррекции цветов. Специфика работы с цветом заключается в том, что изменение одного из них обязательно отражается на других. Поэтому в основе любой цветовой коррекции лежит не настройка отдельных цветов, а настройка цветового баланса. Она реализуется с помощью цветовой модели HSB, о которой рассказывалось в § 15. Цветовой круг, о котором там шла речь, наглядно представляет взаимосвязь цветов: каждый цвет находится напротив дополняющего его на другом конце диагонали. Уменьшая содержание в некотором изображении одного из цветов, мы автоматически увеличиваем содержание дополняющего его цвета. Вызов окна Коррекция цветового баланса осуществляется командой Цвет → Цветовой баланс… (рис. 5.13).
Рис. 5.13. Окно Цветовой баланс
Самостоятельно исследуйте многочисленные художественные фильтры, имеющиеся в графическом редакторе GIMP.
Мы рассмотрели только малую часть возможностей обработки цифровых фотографий современными графическими редакторами.
Желающие могут продолжить дальнейшее их изучение самостоятельно, используя для этого многочисленные ресурсы, имеющиеся в сети Интернет.
Высокий уровень автоматизации основных операций по обработке цифровых фотографий позволяет сегодня каждому пользователю создавать эффектные работы, даже не имея специальной подготовки или опыта работы с соответствующим программным обеспечением. Это можно сделать с помощью онлайн-фоторедакторов. Один из них — Pho.to (pho.to/ru). Аналогичные программные продукты можно устанавливать на планшетные компьютеры и смартфоны.
Cкачать материалы урока
Для школьников Перми пройдут летние онлайн-курсы по компьютерной графике, обработке фото и здоровому образу жизни
28 мая, 10:02
Для школьников Перми пройдут летние онлайн-курсы по компьютерной графике, обработке фото и здоровому образу жизни
Внеурочные онлайн-курсы пройдут на базе пермской гимназии №31.
Участники курсов получат практические навыки по созданию компьютерной графики, овладеют техникой речи и освоят комплекс полезных упражнений для спины.
Летние краткосрочные курсы для пермских школьников будут проходить с 1 по 11 июня. Их проведут педагоги гимназии №31 в режиме онлайн.
Всего пройдёт 7 внеурочных курсов по разным темам. В рамках курса «Компьютерная графика» для учащихся 9-10-х классов старшеклассники изучат виды и особенности компьютерной графики, а также получат практические навыки по созданию векторных рисунков в графическом редакторе.
«Физика без формул» – курс для учащихся 5-6-х классов. Ребята начнут изучать физику с таких тем, как «Что мельче песчинки», «Движение – это просто», «Что мы видим», «Атмосфеное давление». Участников курса также ждёт проведение безопасных домашних экспериментов.
«Handmade» предназначен для учащихся 5-6-х классов. Школьники примут участие в десяти творческих онлайн-занятиях, на которых познакомятся с техникой декупажа, скрапбукинга, узнают, как превратить мусор в полезную вещь, воплотят в жизнь необычные идеи и украсят свою комнату.
«Фотолаборатория» – для тех, кто хочет научиться делать красивые снимки и обрабатывать их в популярных приложениях. К участию приглашаются учащихся 5-7-х классов.
«Марафон здоровья» подойдет для учащихся средней школы. В рамках курса ребята узнают основные принципы здорового питания, познакомятся с фитнес программой «Zumba» и коллонетикой – системой упражнений для растяжки, освоят комплекс полезных упражнений для здоровой спины, выполнят дыхательную гимнастику.
Для учащихся 4-6-х классов пройдут курсы «Немецкий для юных исследователей» и «Искусство сценической речи». Записаться на любой онлайн-курс можно до 1 июня включительно по ссылкам, представленным здесь.
Отметим, что в связи с противоэпидемическими мероприятиями летняя занятость учащихся школ города в период действия режима полной самоизоляции будет организована в режиме онлайн. Об изменении ситуации будет сообщено дополнительно.
Дополнительная информация для СМИ:
Анастасия Гетман –
212-25-79.
|
Компьютерная графика | Британника
Компьютерная графика , изготовление изображений на компьютерах для использования на любых носителях. Изображения, используемые в графическом дизайне печатных материалов, часто создаются на компьютерах, равно как и неподвижные и движущиеся изображения в комиксах и анимациях. Реалистичные изображения, просматриваемые и обрабатываемые в электронных играх и компьютерных симуляторах, не могли быть созданы или поддержаны без расширенных возможностей современной компьютерной графики.
Компьютерная графика также важна для научной визуализации, дисциплины, которая использует изображения и цвета для моделирования сложных явлений, таких как воздушные потоки и электрические поля, а также для компьютерной инженерии и дизайна, в которых объекты рисуются и анализируются в компьютерных программах.Даже графический пользовательский интерфейс на основе Windows, который теперь является обычным средством взаимодействия с бесчисленными компьютерными программами, является продуктом компьютерной графики.
The Utah Teapot, стандартный графический образ, используемый для тестирования компьютерных систем.
Finlay McWalterБританская викторина
Тесты по компьютерам и технологиям
Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения так же просто, как.
..РЖУ НЕ МОГУ. Примите участие в этой викторине и позвольте некоторым технологиям подсчитать ваш результат и раскрыть вам содержание.
Изображения обладают высоким информационным содержанием как с точки зрения теории информации (т. Е. Количества битов, необходимых для представления изображений), так и с точки зрения семантики (т. Е. Значения, которое изображения могут передать зрителю). Из-за важности изображений в любой области, в которой отображается или обрабатывается сложная информация, а также из-за высоких ожиданий потребителей от качества изображения, компьютерная графика всегда предъявляла высокие требования к компьютерному оборудованию и программному обеспечению.
В начале 1960-х годов системы компьютерной графики использовали векторную графику для построения изображений из отрезков прямых линий, которые объединялись для отображения на специализированных компьютерных видеомониторах. Векторная графика экономно использует память, поскольку весь линейный сегмент определяется просто координатами его конечных точек.
Однако это не подходит для очень реалистичных изображений, поскольку у большинства изображений есть по крайней мере некоторые изогнутые края, а использование всех прямых линий для рисования изогнутых объектов приводит к заметному эффекту «ступеньки».
В конце 1970-х и 1980-х годах растровая графика, заимствованная из телевизионных технологий, стала более распространенной, хотя по-прежнему ограничивалась дорогими графическими рабочими станциями. Растровая графика представляет собой растровые изображения, хранящиеся в памяти компьютера и отображаемые на экране, состоящем из крошечных пикселей. Каждый пиксель представлен одним или несколькими битами памяти. Для черно-белых изображений достаточно одного бита на пиксель, тогда как четыре бита на пиксель определяют изображение с оттенками серого с 16 шагами. Восемь бит на пиксель определяют изображение с 256 уровнями цвета; так называемый «истинный цвет» требует 24 бита на пиксель (определяя более 16 миллионов цветов).При таком разрешении или битовой глубине для полноэкранного изображения требуется несколько мегабайт (миллионы байтов; 8 бит = 1 байт) памяти.
С 1990-х годов растровая графика стала повсеместной. Персональные компьютеры теперь обычно оснащены выделенной видеопамятью для хранения растровых изображений с высоким разрешением.
Трехмерный рендеринг
Хотя растровые изображения используются для отображения, они не подходят для большинства вычислительных задач, которые требуют трехмерного представления объектов, составляющих изображение.Одним из стандартных эталонов для преобразования компьютерных моделей в графические изображения является чайник Utah Teapot, созданный в Университете штата Юта в 1975 году. Представленный в виде каркаса в виде каркасного изображения, чайник Utah Teapot состоит из множества небольших многоугольников. Однако даже с сотнями полигонов изображение не получается гладким. Более плавное представление может быть получено с помощью кривых Безье, которые имеют дополнительное преимущество, заключающееся в том, что для этого требуется меньше компьютерной памяти.
Кривые Безье описываются кубическими уравнениями; кубическая кривая определяется четырьмя точками или, что то же самое, двумя точками и наклонами кривой в этих точках.Две кубические кривые можно плавно соединить, придав им одинаковый наклон на стыке. Кривые Безье и связанные с ними кривые, известные как B-сплайны, были введены в программы автоматизированного проектирования для моделирования автомобильных кузовов.
Рендеринг предлагает ряд других вычислительных задач в поисках реализма. Объекты должны трансформироваться по мере их вращения или движения относительно точки обзора наблюдателя. При изменении точки обзора твердые объекты должны закрывать те, что находятся позади них, а их передние поверхности должны закрывать задние.Этот метод «устранения скрытой поверхности» может быть выполнен путем расширения атрибутов пикселей, чтобы включить «глубину» каждого пикселя в сцене, как определено объектом, частью которого он является. Затем алгоритмы могут вычислить, какие поверхности в сцене видны, а какие скрыты другими.
В компьютерах, оснащенных специализированными видеокартами для электронных игр, компьютерного моделирования и других интерактивных компьютерных приложений, эти алгоритмы выполняются так быстро, что не возникает заметных задержек, то есть рендеринг достигается в «реальном времени».”
1.2 — 3D компьютерная графика
Компьютерная графика — это изображения и фильмы, созданные с помощью компьютеров. (1)
Существует два основных способа описания изображения с помощью компьютера:
- Растровая графика — описывает изображение с использованием множества маленьких цветных точек. Каждый точка называется пиксель , что является аббревиатурой от «элемента изображения». Если точки достаточно мелкие и достаточно близко друг к другу, человек не видит отдельные точки, а скорее видит «картинку».
- Векторная графика — описывает объекты как геометрические фигуры с использованием математических
уравнения. Картинка создается из математических описаний через
процесс под названием рендеринг . Результат рендеринга — это 2-х мерный
растровое изображение.
Результат рендеринга — это 2-х мерный
растровое изображение.Компьютерные инструменты были разработаны для создания и управления обоими типами компьютерная графика. Например, Adobe PhotoShop — лучший инструмент для работа с растровыми изображениями. Но создавая новые изображения, манипулируя множеством мелких цветные точки не подходят для движущихся изображений, где объекты меняются со временем.PhotoShop отлично подходит для создания одиночных изображения или «подправить» существующее изображение, но это не очень хорошо для создания кино.
Компьютерные изображения (CGI) — это приложение компьютерной графики для создавать или дополнять изображения в искусстве, печатных СМИ, видеоиграх, фильмах, телепрограммы, рекламные ролики, видеоролики и тренажеры. (2) Среднее человек, вероятно, слышал термин CGI только в отношении видеоигр и фильмы, но он имеет широкое применение во многих областях.
3D компьютерная графика — это графика, использующая трехмерное представление
геометрических данных для целей
выполнение расчетов и рендеринг 2D изображений.
(3) Эти руководства будут
помочь вам узнать, как использовать
Техника трехмерной компьютерной графики для создания компьютерной графики. Или, говоря по-другому,
эти уроки помогут вам создать вектор
графические изображения трехмерных объектов, а затем их рендеринг в
растровые изображения. Если вы можете создавать данные и алгоритмы для рендеринга растра
изображения менее чем за 1/30 секунды, вы можете создать видео в реальном времени видео
рендеринг, пока зритель смотрит. Большинство видеоигр основаны на
на рендеринге в реальном времени . Если для создания требуется больше 1/30 секунды
каждое изображение, вы всегда можете сохранить изображения и воспроизвести их в реальном времени.Большинство фильмов CGI не рендерится в реальном времени.
Так как же векторные графические изображения объектов преобразуются в растровые?
изображение? Это нетривиальный процесс, требующий нескольких шагов. Эти
шаги были хорошо изучены в течение многих лет, и они должны быть выполнены
в четко определенной последовательности.
Эта последовательность операций называется
«Графический конвейер». На заре компьютерной графики «конвейер»
не было программируемым. Данные были поданы в конвейер, и на выходе получился растр.
изображение.Но современные графические процессоры позволяют программисту управлять определенными частями.
конвейера с использованием шейдерных программ . Программа шейдера просто
очень специализированный набор инструкций для управления графическими данными
на критических этапах конвейерного процесса. Шейдерные программы предоставляют программисту
с удивительной гибкостью и творческим потенциалом, но за счет дополнительной сложности.
Цель этих руководств — помочь вам понять
графический конвейер и как управлять графическими данными с помощью программ шейдера .
Графический конвейер
Процесс преобразования векторных графических изображений объектов в растровое изображение выполняется следующими шагами:
| Шаг конвейера: | Описание: | Выполнил: |
|---|---|---|
| Подача данных в конвейер, включая модель вершины (x, y, z), которые определяют местоположение, нормальные векторы (dx, dy, dz), которые определить направление и данные цвета. | CPU: код JavaScript | |
| Перемещайте, масштабируйте и вращайте модели в соответствии с их желаемое местоположение и ориентация в 3D-сцене. Затем переместите все перед камерой. | CPU: код JavaScript Графический процессор: вершинный шейдер | |
| Спроецируйте трехмерный мир на двухмерный экран. | CPU: код JavaScript Графический процессор: вершинный шейдер | |
| Удалите все, что находится вне поля зрения камеры. | CPU: код JavaScript Графический процессор: вершинный шейдер | |
| Отображает координаты 3D-объекта в пиксель координаты растрового изображения. | GPU: фиксированная функциональность | |
| Определите, какие пиксели покрыты каждым объектом (точка, линии или треугольника) и выбрасывать предметы, скрытые от глаз другие объекты. | GPU: фиксированная функциональность | |
| Определяет цвет каждого пикселя, представляющего объект. | CPU: код JavaScript GPU: фрагментный шейдер | |
| Добавить цвет пикселя к растровому изображению, возможно сочетание цвета с цветом, который уже присутствует в изображении. | GPU: фиксированная функциональность | |
| Вывести растровое изображение, одно значение цвета для каждого. пиксель изображения. | GPU: фиксированная функциональность |
Подробности каждого из вышеперечисленных шагов объяснены в остальная часть этих руководств.Если вы углубитесь в подробности, вернитесь к часто обращайтесь к этому обзору, чтобы иметь в виду общую картину.
Глоссарий
- компьютерная графика
- фото и видео создано с помощью компьютеров.
- растровая графика
- изображение, определяемое множеством маленьких цветных точек.
- векторная графика
- Изображение, состоящее из геометрических фигур, определенных с помощью математических уравнений.
- компьютерные изображения (CGI)
- использование компьютеров для создания или изменения растровых изображений.
- 3D компьютерная графика
- весь процесс создания растровых изображений из данных векторной графики.
- рендер
- создать растровое изображение (картинку) из данных векторной графики.
- графический конвейер
- серия шагов, преобразующих описания объектов в векторной графике. в растровое изображение.
- шейдерная программа
- — компьютерная программа, написанная на GLSL (GL Shader Language), работающая на графическом процессоре.
- вершинный шейдер
- — компьютерная программа, написанная на GLSL, которая позиционирует геометрию моделей в сцене.
- фрагментный шейдер
- — компьютерная программа, написанная на GLSL, которая назначает цвет пикселям, составляющим грань модели.
CMU 15-463: Компьютерная фотография
ОБЗОР КУРСА:
Вычислительная фотография — это новая область, созданная
конвергенция
компьютерной графики, компьютерного зрения и фотографии.Его роль заключается в
преодолеть
ограничения традиционной камеры за счет использования вычислительных методов
к
производить более насыщенный, яркий, возможно, более значимый для восприятия
представление нашего визуального мира.
цель этого передового бакалавриат заключается в изучении способов, которыми образцы из реальных Мир (изображения и видео) могут быть использованы для создания убедительной компьютерной графики образы. Мы научимся получать, представлять и визуализировать сцены. из оцифрованные фотографии. Несколько популярных алгоритмов на основе изображений будут представлены с упором на использование этих методов для создания практичный системы.Этот практический акцент будет отражен в программировании. задания, в которых студенты будут иметь возможность приобрести их изображения внутренних и наружных сцен и разработать анализ изображений и инструменты синтеза, необходимые для рендеринга и просмотра сцен на компьютере.
ОБЩИЕ ТЕМЫ:
- Камеры, Формирование изображения
- Визуальный Восприятие
- Изображение и обработка видео (фильтрация, сглаживание, пирамиды)
- Изображение Манипуляция (деформация, морфинг, мозаика, матирование, композитинг)
- Моделирование и синтез с использованием большого количества данных
- High DynamicRange Imaging и тональное отображение
- на основе изображений Освещение
- на основе изображений Рендеринг
- Не фотореалистично Рендеринг
ПРЕДПОСЫЛКИ:
Опыт программирования и знакомство с линейной алгеброй и исчислением
является
предполагается.Некоторый фон в компьютере
графика, компьютерное зрение или обработка изображений полезны.
Этот класс существенно не пересекается с
15-462 и может приниматься одновременно.
аспирантов: небольшое количество аспирантов будет
разрешается
пройти выпускную версию этого курса (15-862) с
разрешение
инструктор. Студенты, набирающие 15-862, должны будут сделать больше
существенный
задания, а также заключительная работа исследовательского уровня.
Примечание: , если система не
позвольте вам зарегистрироваться, или поместит вас в список ожидания, поговорите со мной.
ПРОГРАММИРОВАНИЕ ЗАДАНИЯ:
ТЕКСТ:
Это первый год, когда мы будем использовать:
Компьютер
Видение: алгоритмы и приложения. Ричард Селиски (есть в наличии
онлайн)
Различный примечания к курсу и документы будут доступны. Более того, есть факультативный учебник что может оказаться полезным. Это будет помещен в резерв в библиотеке Wean Hall:
Компьютер Видение: современный подход, Форсайт и Понсе
Там это ряд других штрафов тексты, которые вы можете использовать для общей справки:
Фотография
(8 чт издание), Лондон и Аптон, (отличный
общее руководство по фотосъемке)
Vision Science: Photons to
Феноменология, Стивен Палмер (большая книга
по зрительному восприятию человека)
Цифровая обработка изображений, 2-е издание, Гонсалес и
Woods (хорошая общая обработка изображений
text)
Искусство и наука цифрового композитинга, Рон Бринкманн (все о композитинге)
Геометрия с несколькими проекциями в
Компьютерное зрение, Hartley & Zisserman (a
библию по восстановлению трехмерной геометрии) [в резерве]
The Computer Image, Watt and Policarpo (a
красивый текст «видение графики», несколько устаревший)
3D компьютерная графика (3-е издание), Watt (a
хороший общий графический текст)
Основы компьютерной графики, Питер Ширли (другой
хороший общий графический текст)
Linear Algebra and its Applications, Gilbert Strang (a
поистине чудесная книга по линейной алгебре)
КЛАСС
ПРИМЕЧАНИЯ
Преподаватель чрезвычайно благодарен большому количеству исследователей.
для
сделать свои слайды доступными для использования в этом курсе.
Стив Зейтц
и Рик Селиски
Был
особенно любезно разрешили мне использовать их замечательные конспекты лекций. Кроме того, я хотел бы поблагодарить Пола Дебевека, Стивена Палмера, Пола Хекберта, Дэвида Форсайта, Стива Маршнера и
другие, как уже отмечалось
на слайдах. Инструктор с удовольствием
дает разрешение на использование и изменение любых слайдов для учебных и
исследовать
целей. Тем не менее, пожалуйста, также подтвердите первоисточники.
где это уместно.
КЛАСС РАСПИСАНИЕ:
ДАТА КЛАССА | ТЕМЫ | Материал |
Вт 12 янв | Введение | |
| Чт 14 января | Камера | |
| Вт 19 янв | Захват
Свет… в человеке и машине |
|
| Чт 21 января | Отбор проб
и реконструкция | |
Вт 26 янв | The
Частотная область | |
Чт 28 января | Продолжить с частотной областью | Проект №2 ВЫХОД |
Чт 2 фев | Изображение
Смешивание и компоновка | Слайды (ppt, pdf) Дополнительно
Чтение: |
Чт 4 фев | Точка
Обработка | Слайды (ppt, pdf) |
Вт | Изображение
Деформация | Слайды (ppt, pdf) |
Чт | Изображение
Морфинг | Слайды (ppt, pdf) |
| | На основе данных
Методы: лица | Слайды (ppt, pdf) Дополнительное чтение:
|
Вт | Моделирующий светильник | Слайды (ppt, pdf) |
| | Гомографии и
Мозаика | |
Вт | Автоматическое выравнивание | |
Чт | Подробнее Мозаичное безумие | Слайды (ppt, pdf) Дополнительный Чтение: Рик Селиски, «Выравнивание и сшивание изображений», Учебное пособие (ПРОЕКТ) |
Вт | Автоматическое выравнивание | |
Методы, управляемые данными: видео и текстуры | ||
| | Методы, управляемые данными: | Слайды (ppt, pdf) Чтение: Сена и Эфрос, Завершение сцены с использованием миллионов фотографий Дополнительное чтение: |
| | Матирование | Слайды (ppt, pdf) |
| | Одноместный
Посмотреть реконструкцию | Слайды (ppt, pdf) Показания: Хорри и др., «Путешествие в Картина», СИГГРАФ «97 » |
| | Высокая DynamicRange Изображения | Слайды (ppt, pdf) Литература: Дебевек и Малик, «Восстановление Карты яркости с высоким динамическим диапазоном по фотографиям », SIGGRAPH 1997 |
| На основе изображения
Освещение | Слайды (ppt, pdf) Чтение: Дебевец, Рендеринг Синтетический Объекты в реальных сценах, 1998 | |
| | Что
делает отличную картину? +
Заключение vs. | Слайды (ppt, pdf) Чтение: Y. Ke, X. Tang и Ф. Цзин. В Дизайн высокоуровневых функций для оценки качества фотографий. CVPR 2006. |
КАМЕРЫ:
Хотя это не обязательно, студентам настоятельно рекомендуется получить
цифровой
камеру для использования в курсе (можно получить красивую
хорошая камера под 150 долларов). Камера может быть доступна при загрузке
от
инструктор.
МЕТОД ОЦЕНКИ:
Оценка будет основываться на наборе программирования и письменных заданиях.
(60%),
экзамен (20%) и итоговый проект (20%).
Для заданий по программированию студентам будет разрешено
всего 5
(пять) допоздна в семестр; каждый дополнительный поздний день повлечет за собой
10%
штраф.
студентов взяв 15-862, также потребуется подать документ в стиле конференции с описанием их финального проекта.
ВЫЧИСЛЕНИЕ
УСЛУГИ:
Все студенты будут иметь доступ к
графический кластер в Гейтс-холле. Вам нужно будет настроить свой Андрей
перед входом в систему.
MATLAB:
Студентам будет предложено
использовать Matlab (с инструментарием обработки изображений) в качестве основного
вычисление
Платформа.Помимо того, что он отличный
среда прототипирования, Matlab особенно хорошо подходит для работы
с участием
данные изображения и предлагает множество встроенных функций обработки изображений. Вот ссылка на полезные
Ресурсы по Matlab
ПРЕДЫДУЩИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ЭТОГО
КУРС:
Предыдущие предложения этого курса можно найти здесь.
ПОДОБНЫЕ КУРСЫ В ДРУГИХ ВУЗАХ:
- Вычислительный
Фотография (Hays, Brown)
- Вычислительный Курс фотографии SIGGRAPH (Raskar & Tumblin)
- Вычислительная камера и фотография (Раскар, MIT Media Lab)
- Цифровой и компьютерная фотография (Durand & Freeman, MIT)
- Вычислительный Фотография (Эсса, Грузия Тех)
- Вычислительный Фотография (Левой, Адамс, Пулли, Стэнфорд)
- Вычислительный Фотография (Лазебник, UNC)
- Вычислительный Фотография (Фергус, Нью-Йоркский университет)
- Интернет Видение (Т.Berg, SUNY)
- Компьютерное зрение (Зейтц и Шелиски, Вашингтон)
- Введение к визуальным вычислениям и визуальному моделированию (Кутулакос, ЮТоронто)
- Симпозиум по компьютерной фотографии и видео (май 2005 г., MIT)
Компьютерная графика — обзор
19.1.1 Статус исследования классификации гиперспектральных изображений
С развитием компьютерной графики, спектроскопии, машинного обучения и теории распознавания образов и годами исследований технология классификации гиперспектральных изображений получила широкое распространение. предложены очень перспективные методы.Эти методы можно классифицировать с разных сторон, например, по типу функций, использованию предшествующей информации и принятым моделям.
По типу признаков эти методы можно разделить на методы классификации, основанные на статистических характеристиках данных, и методы классификации, основанные на спектральных характеристиках. Признаки, используемые при классификации, обычно включают исходные спектральные характеристики, извлеченные особенности текстуры или статистические признаки, или некоторые интегрированные особенности.Кроме того, в зависимости от количества признаков, используемых в процессе классификации, методы классификации также можно разделить на классификации по одному признаку и классификации по множеству признаков.
С учетом спектрального смешения модели классификации можно разделить на чисто точечные модели и смешанные модели. Чисто точечные модели не учитывают спектральное смешение и выдают результаты жесткой классификации; смешанные модели учитывают явление смешения спектра, и на выходе обычно получается результат мягкой классификации.
Основываясь на характеристиках комбинации изображения и спектра в гиперспектральных данных, методы классификации можно разделить на пиксельные классификации (PWC) и спектрально-пространственные классификации (SSC). Пиксельные классификаторы классифицируют и идентифицируют каждый пиксель как независимую личность. Методы SSC не только рассматривают спектральную информацию каждого пикселя, но также классифицируют, комбинируя знания о пространственной структуре изображения.
В зависимости от количества классификаторов эти методы можно разделить на методы с одним классификатором и методы с несколькими классификаторами, а в зависимости от того, используются ли обучающие выборки, эти методы можно разделить на классификацию с учителем и классификацию без учителя.
Вышеупомянутая категоризация была широко признана академическим сообществом гиперспектрального дистанционного зондирования. В следующем тексте кратко представлены два направления исследований методов классификации гиперспектральных изображений на основе типов объектов.
Первый — это метод классификации на основе спектральных характеристик, который включает метод спектрального согласования и метод разложения смешанных пикселей. Метод спектрального согласования идентифицирует объект путем сравнения соответствия между спектрами объекта и эталонными спектрами или стандартным спектром.Основные методы спектрального согласования включают согласование минимального расстояния, согласование спектрального угла, кросс-корреляционное согласование спектров, согласование спектрального кодирования и согласование параметров спектральных характеристик и т. Д. Метод разложения смешанных пикселей использует анализ несмешивания для оценки режима смешения и соответствующей доли спектр для достижения классификации субпикселей на основе пикселей, смешанных в определенной пропорции со спектром нескольких наземных объектов. Спектральное размешивание обычно делится на два этапа: извлечение концевых элементов и модель смешения.Методы классификации, основанные на спектральных характеристиках, имеют простые операции и не требуют значительных предварительных знаний о земле, поэтому они применялись во многих областях. Однако этот вид метода классификации очень зависит от спектральной информации гиперспектральных изображений, когда на изображения влияет изменение климата, изменяется спектральная кривая, возникает явление «другое тело с одинаковым спектром» или «одно и то же тело с другим спектром». , это влияет на классификационные характеристики этого метода.
Второй — метод классификации, основанный на статистических характеристиках данных. После многих лет исследований было сформировано множество зрелых и классических методов классификации, которые включают классификацию дерева решений, классификацию максимального правдоподобия, метод ближайшего соседа k [2], логистическую регрессию, байесовский классификатор [3], алгоритм максимизации ожидания, гауссовский алгоритм. классификатор процессов [4], ансамблевое обучение, классификатор искусственных нейронных сетей [5], глубокое обучение и машина опорных векторов (SVM) [6].Эти методы в основном принимают решения на основе анализа различных статистических правил, поэтому влияние шума относительно невелико, и они лучше влияют на реальное применение. Однако эти методы основаны на законе больших чисел, который требует определенного количества обучающих выборок и предварительных знаний. Гиперспектральные изображения часто не могут получить достаточное количество обучающих выборок для точной оценки типа априорных знаний. Следовательно, разработка метода классификации, более эффективно влияющего на гиперспектральные данные, является проблемой, требующей решения.
NicoRahm / CGvs Фото: Компьютерная графика против реальных фотографических изображений: подход глубокого обучения
CGvsPhoto реализует метод обнаружения компьютерной графики с использованием Сверточные нейронные сети с серверной частью TensorFlow. Посылка содержит методы извлечения патчей из компьютерной графики и реальных изображения, обучение CNN с настраиваемым статистическим слоем, тестирование этого модель, сравнивая с современным методом, визуализируя карты вероятностей и т. д. См. статью, соответствующую этой модели.
Набор данных
Набор данных, используемый для тестирования нашего метода, состоит из 1800 реальных фотографий и 1800 изображений из видеоигр. Фотографии были случайным образом взяты из Raise Database и преобразованы в формат JPEG (степень сжатия 95%). Имена изображений, используемых в наших экспериментах для каждого набора (обучение, тестирование и проверка), доступны в соответствующих файлах .csv в каталоге данных.
Изображения видеоигр были загружены из справочной базы данных по дизайну уровней и обрезаны, чтобы удалить внутриигровую информацию.Они были извлечены из 5 самых фотореалистичных видеоигр: The Witcher 3, Battlefield 4, Battlefield Bad Company 2, Grand Theft Auto 5 и Uncharted 4. Чтобы скачать предварительно обработанные изображения, перейдите по этой ссылке.
Начало работы
Эти инструкции позволят вам запустить копию проекта на ваш локальный компьютер в целях тестирования.
Предварительные требования
Установка
Просто установите этот пакет с помощью pip3:
$ pip3 установить CGvsPhoto
Вы также можете клонировать репозиторий в свой любимый каталог.
$ git clone https://github.com/NicoRahm/CGvsPhoto
Затем установите пакет, используя:
$ cd CGvsPhoto / $ pip3 install.
Для запуска вашего первого теста необходимо настроить еще одну вещь:
- Создайте файл с именем config.ini в каталоге выполнения (каталог, содержащий ваши сценарии) для хранения различных конфигураций вашей среды. Формат следующий:
[Название конфигурации] dir_ckpt = / путь / к / сохранить / обученный / веса / dir_summaries = / путь / к / сохранить / сводки dir_visualization = / путь / к / сохранить визуализации
Пример файла находится в каталоге примеров.
Формат базы данных
Ваша база данных должна соответствовать этой организации:
База данных /
контрольная работа/
CGG /
Настоящий/
тренироваться/
CGG /
Настоящий/
Проверка/
CGG /
Настоящий/
Вы можете создать его вручную или использовать функцию construct_DB.
Несколько простых примеров
Для начала вы можете запустить простые сценарии из каталога примеров. Не забудьте для правильно настроить файл config.ini , как описано выше и изменить пути к данным.
Как использовать
В этом разделе объясняются основные способы использования этого кода. Опишем шаг пошаговая процедура для оценки нашей модели в вашей базе данных.
Форматирование базы данных
Поскольку наш код использует специальный формат для базы данных, первое, что вы необходимо создать подходящую структуру для данных. Ты можешь сделать это вручную, но мы даем фрагмент кода, чтобы сделать это автоматически, что может предотвращение неприятных сюрпризов … Создает валидацию, обучение и тестирование каталоги и поместите в них определенное количество изображений для каждого класса (то же количество изображений для каждого класса) Для этого вам достаточно иметь компьютерную графику и Образы PG в двух разных каталогах и выберите другой каталог для хранить отформатированную базу данных.Тогда вы можете просто использовать construct_DB метод:
из CGvsPhoto import construct_DB
путь_CG = '/ путь / к / CG'
путь_PG = '/ путь / к / PG'
path_export = 'путь / к / экспорту / базе данных'
construct_DB (исходный_реальный = путь_PG, исходный_CG = путь_CG,
target_dir = path_export, nb_per_class = 1000,
validation_proportion = 0,1, test_proportion = 0,2) Вы можете выбрать общее количество изображений на класс и пропорцию изображений для размещения в каждом каталоге.
Создание базы данных патчей
Наша реализация вычисляет локальную классификацию патчей перед агрегирование результатов для полноразмерных изображений. Итак, чтобы обучить классификатор с одним изображением, необходимо создать базу данных исправлений. К этому концу, используйте Database_loader class:
из CGvsPhoto импорт Database_loader
path_source = 'путь / к / источнику / базе данных'
path_export = 'путь / к / экспорту / патчи'
size_patch = 100
data = Database_loader (path_source, image_size = size_patch,
only_green = Верно)
# экспортировать базу данных патчей
данные.export_database (путь_экспорт,
nb_train = 40000,
nb_test = 4000,
nb_validation = 2000) Вы можете выбрать размер патча (100×100 пикселей в нашем исходном реализация) и количество патчей для размещения в каждом каталоге (с Распределение 50/50 между каждым классом).
Обратите внимание, что поддерживаемые расширения изображений: [«.Jpg», «. Gif», «. Png», «. Tga», «. Tif», «.JPG», «.jpeg»]
Создание модели
А теперь самое интересное! Чтобы создать свою собственную модель, вам достаточно для вызова класса Model .Например:
из CGvsPhoto import Model
model = Model (database_path 'База данных / My_Patch_Data', image_size = 100,
config = 'Config1', фильтры = [32, 64],
feature_extractor = 'Статистика', batch_size = 50) Вы можете указать количество выходных отфильтрованных изображений для каждого слоя с помощью
параметр фильтрует и схему извлечения признаков (между
«Hist» и «Статистика»). Также нужно указать путь к патчу
база данных.
Предупреждение: база данных должна содержать изображения с тем же размером image_size, что и указанный в параметре image_size.
Обучение классификатору
Теперь, чтобы обучить эту модель, воспользуйтесь функцией train , указав номер обучающих / проверочных / испытательных партий:
model.train (nb_train_batch = 15000,
nb_test_batch = 80,
nb_validation_batch = 40) Это обучит модель и сохранит веса и кучу сводок в соответствующие каталоги (вы указываете название прогона в начало процедуры). Вы также можете загрузить предварительно обученную модель и продолжить обучение (будьте осторожны, чтобы загрузить модель, структура которой соответствует тому, который вы пытаетесь тренировать).
В конце обучения точность модели оценивается на патчах. набор для тестирования.
Тестирование
Теперь, когда вы обучили модель, вы можете загрузить ее и протестировать на полноразмерные изображения, используя функцию test_total_images :
test_data_path = '/ База данных / My_Data / test /'
clf.test_total_images (test_data_path = test_data_path,
nb_images = 720, solution_rule = 'weighted_vote') Ваш тестовый каталог должен содержать два подкаталога: CGG и Real.Перед тестированием консоль запросит у вас имя файла веса, чтобы нагрузка. Он должен находиться в каталоге контрольных точек по умолчанию, и вы должны inidcate файл .ckpt. Вы можете указать количество изображений, которое хотите для обработки и схемы агрегирования между «weighted_vote» и «Большинство_ голосов» (даже если «взвешенное_ голосование» обычно больше эффективный).
Воспроизведение результатов
Архитектура, использованная в нашей статье [Отличие компьютерной графики от естественных изображений с помощью сверточных нейронных сетей, WIFS, 2017], может быть воспроизведена с использованием параметров по умолчанию класса Model.Веса, используемые для этой модели, доступны как контрольные точки TensorFlow в папке / weights: используйте «Stats_15000_run_14800.ckpt»
Авторы
Николас Рахмуни — GitHub
Винсент Нозик — Веб-сайт
Список литературы
Рахмуни, Н., Нозик, В., Ямагиши, Дж., И Эчизен, И. (2017, декабрь). Отличие компьютерной графики от естественных изображений с помощью сверточных нейронных сетей. На семинаре IEEE по информационной криминалистике и безопасности, WIFS 2017.
Это исследование проводилось во время пребывания авторов в Национальном институте информатики, Япония.
Компьютерная графика Facts for Kids
Компьютерная графика — это визуальное представление данных, созданное с помощью компьютера. Компьютерная графика может быть серией изображений (видео или анимация) или одним изображением.
Компьютерная графика очень полезна. Компьютерные изображения используются для создания фильмов, видеоигр, разработки компьютерных программ, редактирования фотографий, научного моделирования, дизайна для рекламы и многого другого.Некоторые люди воспринимают компьютерную графику как искусство.
Области компьютерной графики
Компьютерная графика может быть двухмерной или трехмерной. Они по-разному сделаны и по-разному используются. Люди могут использовать компьютерные программы для создания различных типов графики.
2D-графика
Компьютерная графика 2D обычно делится на две категории: векторная графика и растровая графика.
Векторная графика
Основная статья: Векторная графикаВ векторной графике для создания более сложного изображения используются линии, формы и текст.Если векторное графическое изображение на мониторе очень большое, оно все равно будет выглядеть так же хорошо (гладко), как и его обычный размер. Это одна из причин, по которой векторная графика так нравится. Векторные изображения также занимают очень мало памяти компьютера при сохранении. Векторная графика создается с помощью таких программ, как Adobe Illustrator и Inkscape, и использовалась в некоторых старых компьютерных играх. Сегодня они часто используются, когда нужно распечатать компьютерную графику.
- Примеры векторной графики
Компактная люминесцентная лампа.
Растровая графика
Основная статья: Растровая графикаРастровые изображения состоят из очень маленьких точек, называемых пикселями. Цифровые фотоаппараты создают растровые изображения, но художники тоже могут делать их с помощью компьютеров. Художникам не нужно изменять по одному пикселю за раз — в растровых программах часто есть такие инструменты, как кисти, ведра с краской и ластики, чтобы создать изображение. Программы, используемые для их создания, включают Adobe Photoshop, GIMP и Corel Paint Shop Pro.
Иногда люди и используют только пиксели для создания изображения.Это называется пиксельной графикой, и у нее очень уникальный стиль.
- Примеры растровой графики
Пиксельное изображение «Мусора».
Фотографии — это растровые изображения.
3D графика
3D-графика — это графика, которая выглядит более реалистичной, потому что она трехмерна. Это означает, что компьютер считает, что у него есть высота, длина и глубина, и отображает их так, как мы видим их в реальном мире нашими глазами.Помимо прочего, они используют твердую геометрию и тригонометрию для создания правильной перспективы. Некоторые программы, используемые для создания трехмерной графики, — это Bryce, 3D Studio Max, Maya и Blender. 3D-графика много раз используется в фильмах, телешоу и видеоиграх.
Большая часть трехмерной графики может рассматриваться как векторная графика, поскольку в ней для описания объектов используются математические формы, такие как трехмерные треугольники. Но также существует трехмерная графика, в которой используется сетка «трехмерных пикселей», которую мы называем вокселями.
- Примеры 3D графики
Связка стаканов.
Связанные страницы
Детские картинки
Снимок экрана Blender 2.45 с тестовой 3D-моделью Suzanne
.Секторная диспетчерская SAGE.
Чайник из Юты Мартина Ньюэлла и его статические рендеры стали символом развития компьютерной графики 1970-х годов.
Donkey Kong была одной из видеоигр, которые помогли популяризировать компьютерную графику среди массовой аудитории в 1980-х годах.
Quarxs , плакат серии, Морис Бенаюн, Франсуа Шуитен, 1992
Текстура алмазной пластины, визуализированная крупным планом с использованием физических принципов визуализации — все более активная область исследований компьютерной графики в 2010-х годах.
В увеличенной части изображения отдельные пиксели отображаются в виде квадратов и хорошо видны.
Компьютерная томография предплечья с объемной визуализацией с различными цветовыми схемами для мышц, жира, костей и крови.
Современный рендер чайника из Юты, культовая модель в трехмерной компьютерной графике, созданная Мартином Ньюэллом, 1975 г.
(PDF) Классификация компьютерной графики и реальных изображений на основе характеристик
Злоумышленник может обмануть нашу систему классификации, введя
CG / реальные исправления в реальное / CG-изображение, что повлияет на его классификацию
результат. Следовательно, гибридные изображения представляют собой препятствие для нашей системы классификации
.Для наших экспериментов мы сгенерировали гибридные изображения с помощью
компоновки компьютерной графики и реальных изображений из набора данных Columbia. Мы
создали 800 гибридных изображений для нашего эксперимента. 400 из них имеют
75% содержимого реального изображения и 25% содержимого компьютерной графики, а остальные 25% содержат
реального и 75% содержимого компьютерной графики. Гибридные изображения создаются посредством объединения
изображений, где 25% содержимого компьютерной графики / реального изображения вставляются
в изображение, которое на 100% является реальным / компьютерной графикой. Мы обучаем нашу классификацию
на обучающем наборе, состоящем из исходных 1600 изображений из набора данных
Columbia.Мы тестируем нашу классификацию на этих 800 гибридных изображениях
. Результаты классификации следующие. Мы достигаем только
77% точности при идентификации большинства 75% содержимого в изображениях моста hy-
, то есть изображения содержат 75% компьютерной графики / 75% реального содержимого классифицируются как
как компьютерные / реальные изображения с точностью 77%. Точность классификации
катионов снижена на 12% для гибридных изображений по сравнению с
набора данных Columbia, содержащего компьютерную графику и реальные изображения. Пожалуйста, обратитесь к
рис. 2 для получения результатов.Чтобы противостоять таким атакам и минимизировать влияние таких гибридных изображений на производительность наших систем, мы
предлагаем двухклассный классификатор, чтобы различать чистые компьютерные / реальные изображения
и гибридные изображения. На основе набора функций, который мы выбрали
в разделе 2, мы тестируем производительность каждого набора функций на обнаружении гибридных изображений
, и результаты показаны на рисунке 2. Наши результаты
показывают, что можно смоделируйте черты гибридных им-
возрастов.Функция локальной статистики исправлений работает лучше всего с показателем обнаружения 73%
. Совокупный набор функций работает с точностью 75% ac-
. В предлагаемой нами структуре мы используем локальную статистику исправлений
,функций для обнаружения гибридных образов, поскольку она обеспечивает аналогичную производительность —
функций для совокупного набора функций, используя гораздо меньший набор функций
(96 функций на локальном пути по сравнению с 557 функциями в набор ворот агре-
). Превосходная производительность функции локальной статистики исправлений
может быть объяснена следующим образом: Локальная статистика исправлений моделирует совместное распределение
структур исправлений в образе.Несмотря на то, что в гибридном изображении присутствуют как CG
, так и реальные патчи, совместное распределение
структур патчей CG и реальных изображений отличается от индивидуальных
визуальных распределений CG или реальных изображений. Следовательно, гибридные изображения имеют
свойств, которые уникальны по сравнению с компьютерной графикой или реальными изображениями.
Это также объясняет степень обнаружения гибридного изображения 73%, что
аналогично компьютерной графике по сравнению с классификацией реального изображения 69% для
патч-функций.Стоит отметить, что, хотя функции на основе moment-
имеют превосходную производительность с точностью 86%, когда
отличает компьютерную графику от реальных изображений, их производительность при обнаружении гибридных изображений
составляет всего 67%. Это связано с тем, что гибридные изображения
содержат высокие корреляции из-за наличия участков реального изображения
. Эти корреляции измеряются с помощью компонента ошибки прогноза
моментных характеристик. Следовательно, для моментных функций
гибридные изображения разделяют свои свойства с реальными изображениями, что приводит к снижению производительности обнаружения.
3.2. Манипулирование гистограммой
Манипулирование гистограммой — это широко доступный метод во многих программах для редактирования изображений
для управления яркостью или контрастностью
изображения. В контексте подделки изображений злоумышленник хотел бы, чтобы
манипулировал гистограммой компьютерной графики / реального изображения, чтобы подделать ее подлинность как реальное изображение / компьютерную графику. Например, учитывая компьютерную графику и реальное изображение
, мы хотели бы, чтобы изображение компьютерной графики имело гистограмму реального изображения
.Поскольку наша структура содержит такие методы, как цветовая гистограмма
и моменты характеристических функций, которые основаны на гистограмме
изображения, мы ожидаем, что эта операция
повлияет на них. Мы определяем успех атак манипулирования гистограммой
Рис. 2. Гистограмма иллюстрирует следующие результаты: Классификация
— результаты для гибридного набора данных изображения с классификатором, обученным на
исходном наборе данных Колумбии; Результаты классификации по исходному набору данных
Columbia; и Результаты обнаружения для гибридных изображений.
по степени снижения классификационных характеристик нашего классификатора
. Также манипуляции не должны оставлять никаких видимых следов подделки. Следует отметить, что даже несмотря на то, что созданное поддельное изображение
имеет гистограмму целевого изображения, вейвлет-преобразования
уровней 1, 2 и т. Д. Целевого и поддельного изображений не содержат идентичных гистограмм. Это связано с тем, что созданные вейвлеты
зависят от пространственного расположения пикселей в изображении.Когда
изменяет значения яркости пикселей, при манипуляции с гистограммой
учитывает только текущий пиксель, но не его соседей. Поскольку содержимое визуала
различается между парами исходного и целевого изображений, локальное расположение пикселей
отличается. Следовательно, гистограмма ma-
может изменить только гистограмму поддельного изображения на
целевого изображения, но не вейвлет-преобразования поддельного изображения
в соответствующие вейвлет-преобразования целевого изображения.Визуальное качество
обработанного изображения гистограммы зависит от целевой гистограммы
, выбранной для обработки. Из нескольких вариантов
, представленных для целевого изображения, мы выбираем целевую гистограмму, которая
аналогична гистограмме исходного изображения. Дистанция земных движителей (EMD)
используется в качестве метрики подобия. Если целевая гистограмма
отличается от гистограммы исходного изображения, результирующая гистограмма
может быть идентифицирована при наблюдении.В этой статье мы используем цветовое пространство
YCbCr для манипуляций. Набор данных Columbia
, содержащий 1600 изображений, используется для обучения нашей системы классификации
. Тестирование проводится на 400 обработанных гистограммах изображений
(200 реальных изображений с гистограммами CG и 200 CG с гистограммами
реальных изображений). Результаты показаны на Рисунке 3, и
, мы можем видеть, что производительность классификации совокупного набора
признаков падает до 30% при манипуляциях с гистограммой на —
тактах.
