Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода / Хабр
Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.
Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.
Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).
Исходные чёрно-белые фотографии взяты с Unsplash.
Сегодня чёрно-белые фотографии обычно раскрашивают вручную в Photoshop. Посмотрите это видео, чтобы получить представление об огромной трудоёмкости такой работы:
На раскрашивание одного изображения может уйти месяц.
Приходится исследовать много исторических материалов, относящихся к тому времени. На одно только лицо накладывается до 20 слоёв розовых, зелёных и синих теней, чтобы получился правильный оттенок.
В этой статье вы узнаете, как за три этапа построить собственную нейросеть для раскрашивания изображений.
В первой части мы разберёмся с основной логикой. Построим каркас нейросети из 40 строк, это будет «альфа»-версия раскрашивающего бота. В этом коде мало таинственного, он поможет вам ознакомиться с синтаксисом.
На следующем этапе мы сделаем обобщающую (generalize) нейросеть — «бета»-версию. Она уже сможет раскрашивать изображения, которые ей не знакомы.
В «окончательной» версии мы объединим нашу нейросеть с классификатором. Для этого возьмём Inception Resnet V2, обученный на 1,2 млн изображений.
А нейросеть обучим раскрашиванию на изображениях с Unsplash.
Если не терпится, то вот Jupyter Notebook с альфа-версией бота. Также можете посмотреть три версии на FloydHub и GitHub, и ещё код, использованный во всех экспериментах, которые проводились на облачных видеокартах сервиса FloydHub.
Основная логика
В этом разделе мы рассмотрим рендеринг изображения, поговорим о теории цифрового цвета и основной логике нейросети.
Чёрно-белые изображения можно представить в виде сетки из пикселей. У каждого пикселя есть значение яркости, лежащее в диапазоне от 0 до 255, от чёрного до белого.
Цветные изображения состоят из трёх слоёв: красного, зелёного и синего. Допустим, нужно разложить по трём каналам картинку с зелёным листиком на белом фоне. Вы можете подумать, что листик будет представлен только в зелёном слое. Но, как видите, он есть во всех трёх слоях, потому что слои определяют не только цвет, но и яркость.
К примеру, чтобы получить белый цвет, нам нужно получить равное распределение всех цветов.
Как и в чёрно-белом изображении, пиксели каждого слоя цветного изображения содержат значение от 0 до 255. Ноль означает, что у этого пикселя в данном слое нет цвета. Если во всех трёх каналах стоят нули, то в результате на картинке получается чёрный пиксель.
Как вы знаете, нейросеть устанавливает взаимосвязь между входным и выходным значениями. В нашем случае нейросеть должна найти связующие черты между чёрно-белыми и цветными изображениями. То есть мы ищем свойства, по которым можно сопоставить значения из чёрно-белой сетки со значениями из трёх цветных.
f() — нейросеть, [B&W] — входные данные, [R],[G],[B] — выходные данные.
Альфа-версия
Сначала сделаем простую версию нейросети, которая будет раскрашивать женское лицо. По мере добавления новых возможностей вы будете знакомиться с основным синтаксисом нашей модели.
За 40 строк кода мы перейдём от левой картинки — чёрно-белой — к средней, которая сделана нашей нейросетью. Правая картинка — это оригинальная фотография, из которой мы сделали чёрно-белую. Нейросеть обучалась и тестировалась на одном изображении, об этом мы поговорим в разделе, посвящённом бета-версии.
Цветовое пространство
Сначала воспользуемся алгоритмом изменения цветовых каналов с RGB на Lab. L означает светлота (lightness), a и b — декартовы координаты, определяющие положение цвета в диапазоне, соответственно, от зелёного до красного и от синего до жёлтого.
Как видите, изображение в пространстве Lab содержит один слой градаций серого, а три цветных слоя упакованы в два. Поэтому мы можем использовать в окончательном изображении исходный чёрно-белый вариант. Осталось вычислить ещё два канала.
Научный факт: 94% рецепторов сетчатки нашего глаза отвечают за определение яркости. И только 6% рецепторов распознают цвета.
Поэтому для вас чёрно-белое изображение выглядит гораздо отчётливее цветных слоёв. Это ещё одна причина, по которой мы будем использовать эту картинку в окончательном варианте.
Из градаций серого в цвет
В качестве входных данных возьмём слой с градациями серого, и на его основе сгенерируем цветные слои a и b в цветовом пространстве Lab. Его же мы возьмём и в качестве L-слоя окончательной картинки.
Для получения двух слоёв из одного слоя, воспользуемся свёрточными фильтрами. Их можно представить как синее и красное стекло в 3D-очках. Фильтры определяют, что мы увидим на картинке. Они могут подчёркивать или скрывать какую-то часть изображения, чтобы наш глаз извлек нужную информацию. Нейросеть тоже может с помощью фильтра создать новое изображение или свести несколько фильтров в одну картинку.
В свёрточных нейросетях каждый фильтр автоматически подстраивается, чтобы легче было получить нужные выходные данные. Мы наложим сотни фильтров, а затем сведём их воедино и получим слои a и b.
Прежде чем переходить к подробностям работы кода, давайте его запустим.
Развёртывание кода на FloydHub
Если вы раньше не работали с FloydHub, то можете запустить пока инсталляцию и посмотреть пятиминутное видеоруководство или пошаговые инструкции. FloydHub — лучший и простейший способ глубокого обучения моделей на облачных видеокартах.
Альфа-версия
После установки FloydHub введите команду:
git clone https://github.com/emilwallner/Coloring-greyscale-images-in-Keras
Затем откройте папку и инициализируйте FloydHub.
cd Coloring-greyscale-images-in-Keras/floydhub
В вашем браузере откроется веб-панель FloydHub. Вам предложат создать новый FloydHub-проект под названием colornet. Когда вы его создадите, возвращайтесь в терминал и выполните ту же команду инициализации.
floyd init colornet
Запускаем задачу:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Несколько пояснений:
Если вы можете подключить видеокарты к выполнению задачи, то добавьте в команду флаг –gpu.
Получится примерно в 50 раз быстрее.
Перейдите в Jupyter Notebook. На сайте FloydHub во вкладке Jobs кликните на ссылку Jupyter Notebook и найдите файл:
floydhub/Alpha version/working_floyd_pink_light_full.ipynb
Откройте файл и на всех ячейках нажмите Shift+Enter.
Постепенно увеличивайте значение периодов (epoch value), чтобы понять, как учится нейросеть.
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=1, epochs=1)
Начните с epochs=1, затем увеличивайте до 10, 100, 500, 1000 и 3000. Это значение показывает, сколько раз нейросеть обучается на изображении. Как только вы обучите нейросеть, то найдёте файл img_result.png в главной папке.
# Get images
image = img_to_array(load_img('woman.png'))
image = np.array(image, dtype=float)
# Import map images into the lab colorspace
X = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,0]
Y = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,1:]
Y = Y / 128
X = X.reshape(1, 400, 400, 1)
Y = Y.
reshape(1, 400, 400, 2)
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(None, None, 1)))
# Building the neural network
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(None, None, 1)))
model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
model.
add(Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’))# Finish model
model.compile(optimizer=’rmsprop’,loss=’mse’)
#Train the neural network
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=1, epochs=3000)
print(model.evaluate(X, Y, batch_size=1))
# Output colorizations
output = model.predict(X)
output = output * 128
canvas = np.zeros((400, 400, 3))
canvas[:,:,0] = X[0][:,:,0]
canvas[:,:,1:] = output[0]
imsave(«img_result.png», lab2rgb(canvas))
imsave(«img_gray_scale.png», rgb2gray(lab2rgb(canvas)))
FloydHub-команда для запуска этой сети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Технические пояснения
Напомним, что на входе у нас сетка, представляющая чёрно-белое изображение. А на выходе — две сетки со значениями цветов. Между входными и выходными значениями мы создали связующие фильтры.
У нас получилась свёрточная нейросеть.
Для обучения сети используются цветные изображения. Мы преобразовали из цветового пространства RGB в Lab. Чёрно-белый слой подаётся на вход, а на выходе получаются два раскрашенных слоя.
Мы в одном диапазоне сопоставляем (map) вычисленные значения с реальными, тем самым сравнивая их друг с другом. Границы диапазона от —1 до 1. Для сопоставления вычисленных значений мы используем функцию активации tanh (гиперболическая тангенциальная). Если применить её к какому-нибудь значению, то функция вернёт значение в диапазоне от —1 до 1.
Реальные значения цветов меняются от —128 до 128. В пространстве Lab это диапазон по умолчанию. Если каждое значение разделить на 128, то все они окажутся в границах от —1 до 1. Такая «нормализация» позволяет сравнивать погрешность нашего вычисления.
После вычисления результирующей погрешности нейросеть обновляет фильтры, чтобы скорректировать результат следующей итерации. Вся процедура повторяется циклически, пока погрешность не станет минимальной.
Давайте разберёмся с синтаксисом этого кода:
X = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,0]
Y = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,1:]
1.0/255 означает, что мы используем 24-битное цветовое пространство RGB. То есть для каждого цветового канала мы используем значения в диапазоне от 0 до 255. Это даёт нам 16,7 миллиона цветов.
Но поскольку человеческий глаз может распознавать лишь от 2 до 10 млн цветов, то использовать более широкое цветовое пространство не имеет смысла.
Y = Y / 128
Цветовое пространство Lab использует другой диапазон. Цветовой спектр ab варьируется от —128 до 128. Если поделить все значения выходного слоя на 128, то они уложатся в дипазон от —1 до 1, и тогда можно будет сопоставить эти значения с теми, что вычислила наша нейросеть.
После того, как с помощью функции rgb2lab() преобразовали цветовое пространство, мы с помощью [:,:, 0] выбираем чёрно-белый слой. Это входные данные для нейросети.
[:,:, 1: ] выбирает два цветных слоя, красно-зелёный и сине-жёлтый.
После обучения нейросети выполняем последнее вычисление, которое преобразуем в картинку.
output = model.predict(X)
output = output * 128
Здесь мы подаём на вход чёрно-белое изображение и прогоняем его через обученную нейросеть. Берём все выходные значения от —1 до 1 и умножаем их на 128. Так мы получаем корректные цвета в системе Lab.
canvas = np.zeros((400, 400, 3))
canvas[:,:,0] = X[0][:,:,0]
canvas[:,:,1:] = output[0]
Создаём чёрный RGB-холст, заполнив все три слоя нулями. Затем копируем чёрно-белый слой из тестового изображения и добавляем два цветных слоя. Получившийся массив значений пикселей преобразуем в изображение.
Чему мы научились при работе над альфа-версией
- Чтение исследовательских работ — тяжёлый труд. Но стоило обобщить ключевые положения статей, и штудировать их стало проще. Это также помогло включить в эту статью некоторые подробности.
- Нужно начинать с малого. Большинство найденных нами в сети реализаций состояли из 2—10 тыс строк кода. Это сильно мешает получить представление об основной логике. Но если под рукой есть упрощённая, базовая версия, то легче читать и реализацию, и исследовательские работы.
- Не надо лениться разбираться в чужих проектах. Нам пришлось просмотреть несколько десятков проектов по раскрашиванию изображений на Github, чтобы определиться с содержимым своего кода.
- Не всё работает так, как задумано. Возможно, сначала ваша сеть сможет создавать только красный и жёлтый цвета. В первый раз мы для окончательной активации использовали функцию активации Relu. Но она генерирует только положительные значения, и поэтому синий и зелёный спектры ей недоступны. Этот недостаток удалось решить, добавив функцию активации tanh для преобразования значений по оси Y.
- Понимание > скорость. Многие виденные нами реализации исполнялись быстро, но с ними трудно было работать.
Поэтому мы решили оптимизировать наш код ради скорости добавления новых возможностей, а не исполнения.
Бета-версия
Предложите альфа-версии раскрасить изображение, на котором она не обучалась, и сразу поймёте, в чём главный недостаток этой версии. Она не справится. Дело в том, что нейросеть запомнила информацию. Она не научилась раскрашивать незнакомое изображение. И мы это исправим в бета-версии — научим нейросеть обобщать.
Ниже показано, как бета-версия раскрасила проверочные картинки.
Вместо использования Imagenet мы создали на FloydHub публичный датасет с более качественными изображениями. Они взяты с Unsplash — сайта, где выкладываются снимки профессиональных фотографов. В датасете 9500 обучающих изображений и 500 проверочных.
Выделитель признаков
Наша нейросеть ищет характеристики, связывающие чёрно-белые изображения с их цветными версиями.
Представьте, что вам нужно раскрасить чёрно-белые картинки, но вы можете видеть на экране только девять пикселей одновременно.
Вы можете просматривать каждую картинку слева направо и сверху вниз, стараясь вычислить цвет каждого пикселя.
Пусть эти девять пикселей находятся с краю ноздри женщины. Как вы понимаете, правильно выбрать цвет здесь почти невозможно, так что придётся разбивать решение задачи на этапы.
Во-первых, ищем простые характерные структуры: диагональные линии, только чёрные пиксели и так далее. В каждом квадратике из 9 пикселей мы ищем одну и ту же структуру и удаляем всё, что ей не соответствует. В результате мы создали 64 новых изображения из 64 наших минифильтров.
Количество обработанных фильтрами изображений на каждом этапе.
Если снова просмотрим изображения, то обнаружим те же маленькие повторяющиеся структуры, которые мы уже определили. Чтобы лучше проанализировать изображение, уменьшим его размер вдвое.
Уменьшаем размер в три этапа.
У нас ещё остался фильтр 3х3, которым нужно просканировать каждое изображение. Но если мы применим наши более простые фильтры к новым квадратам из девяти пикселей, то можно обнаружить более сложные структуры.
Например, полукруг, маленькая точка или линия. Мы снова раз за разом находим на картинке одну и ту же повторяющуюся структуру. На этот раз генерируем 128 новых обработанных фильтрами изображений.
Через пару этапов обработанные фильтрами изображения станут выглядеть так:
Повторимся: вы начинаете с поиска простых свойств, например, краёв. По мере обработки слои объединяются в структуры, затем в более сложные черты, и в конце концов получается лицо. Подробнее объясняется в этом видео:
Описанный процесс очень похож на алгоритмы компьютерного зрения. Здесь мы используем так называемую свёрточную нейросеть, которая комбинирует несколько обработанных изображений, чтобы понять содержимое всей картинки.
От извлечения свойств к цвету
Нейросеть действует по принципу проб и ошибок. Сначала она случайным образом назначает цвет каждому пикселю. Затем по каждому пикселю вычисляет ошибки и корректирует фильтры, чтобы в следующей попытке улучшить результаты.
Нейросеть подстраивает свои фильтры, отталкиваясь от результатов с самыми большими значениями ошибок. В нашем случае нейросеть решает, нужно ли раскрашивать или нет, и как расположить на картинке разные объекты. Сначала она красит все объекты в коричневый. Этот цвет больше всего похож на все остальные цвета, поэтому с ним при его использовании получаются самые маленькие ошибки.
Из-за однообразия обучающих данных нейросеть старается понять различия между теми или иными объектами. Она пока не может вычислить более точные цветовые оттенки, этим мы займёмся при создании полной версии нейросети.
Вот код бета-версии:
# Get images
X = []
for filename in os.listdir('../Train/'):
X.append(img_to_array(load_img('../Train/'+filename)))
X = np.array(X, dtype=float)
# Set up training and test data
split = int(0.95*len(X))
Xtrain = X[:split]
Xtrain = 1.0/255*Xtrain
#Design the neural network
model = Sequential()
model.
add(InputLayer(input_shape=(256, 256, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))
model.
add(Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
# Finish model
model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’mse’)
# Image transformer
datagen = ImageDataGenerator(
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
rotation_range=20,
horizontal_flip=True)
# Generate training data
batch_size = 50
def image_a_b_gen(batch_size):
for batch in datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size):
lab_batch = rgb2lab(batch)
X_batch = lab_batch[:,:,:,0]
Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128
yield (X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)), Y_batch)
# Train model
TensorBoard(log_dir=’/output’)
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=10000, epochs=1)
# Test images
Xtest = rgb2lab(1.0/255*X[split:])[:,:,:,0]
Xtest = Xtest.reshape(Xtest.shape+(1,))
Ytest = rgb2lab(1.
0/255*X[split:])[:,:,:,1:]
Ytest = Ytest / 128
print model.evaluate(Xtest, Ytest, batch_size=batch_size)
# Load black and white images
color_me = []
for filename in os.listdir(‘../Test/’):
color_me.append(img_to_array(load_img(‘../Test/’+filename)))
color_me = np.array(color_me, dtype=float)
color_me = rgb2lab(1.0/255*color_me)[:,:,:,0]
color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,))
# Test model
output = model.predict(color_me)
output = output * 128
# Output colorizations
for i in range(len(output)):
cur = np.zeros((256, 256, 3))
cur[:,:,0] = color_me[i][:,:,0]
cur[:,:,1:] = output[i]
imsave(«result/img_»+str(i)+».png», lab2rgb(cur))
FloydHub-команда для запуска бета-версии нейросети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Технические пояснения
От других нейросетей, работающих с изображениями, наша отличается тем, что для неё важно расположение пикселей.
У раскрашивающих нейросетей размер изображения или соотношение сторон остаётся неизменным. А у сетей других типов изображение искажается по мере приближения к окончательной версии.
Слой пулинга с функцией максимума, применяемый в классифицирующих сетях, увеличивает плотность информации, но при этом искажает картинку. Он оценивает только информацию, а не макет изображения. А в раскрашивающих сетях для уменьшения ширины и высоты вдвое мы используем шаг 2 (stride of 2). Плотность информации тоже увеличивается, но картинка не искажается.
Также наша нейросеть отличается от прочих слоями повышения дискретизации (upsampling) и сохранением соотношения сторон изображения. Классифицирующие сети заботятся только об итоговой классификации, поэтому постепенно уменьшают размер и качество картинки по мере её прогона через нейросеть.
Раскрашивающие нейросети не меняют соотношение сторон изображения. Для этого с помощью параметра *padding='same'* добавляются белые поля, как на иллюстрации выше.
В противном случае каждый свёрточный слой обрезал бы изображения.
Чтобы удвоить размер картинки, раскрашивающая нейросеть использует слой повышения дискретизации.
for filename in os.listdir('/Color_300/Train/'):
X.append(img_to_array(load_img('/Color_300/Test'+filename)))
Этот цикл for-loop сначала подсчитывает имена всех файлов в директории, проходит по директории и преобразует все картинки в массивы пикселей, и наконец объединяет их в огромный вектор.
datagen = ImageDataGenerator(
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
rotation_range=20,
horizontal_flip=True)
С помощью ImageDataGenerator можно включить генератор изображений. Тогда каждое изображение будет отличаться от предыдущих, что ускорит обучение нейросети. Настройка shear_range задаёт наклон изображения влево или вправо, также его можно увеличить, повернуть или отразить по горизонтали.
batch_size = 50
def image_a_b_gen(batch_size):
for batch in datagen.
flow(Xtrain, batch_size=batch_size):
lab_batch = rgb2lab(batch)
X_batch = lab_batch[:,:,:,0]
Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128
yield (X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)), Y_batch)
Применим эти настройки к картинкам в папке Xtrain и сгенерируем новые изображения. Затем извлечём чёрно-белый слой для X_batch и два цвета для двух цветных слоёв.
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1000)
Чем мощнее ваша видеокарта, тем больше картинок вы сможете в ней обрабатывать одновременно. Например, описанная система умеет обрабатывать 50-100 изображений. Значение параметра steps_per_epoch получено делением количества обучающих изображений на размер серии (batch size).
Например: если у нас 100 картинок, а размер серии равен 50, то получим 2 этапа в период. Количество периодов определяет, сколько раз вы будете обучать нейросеть на всех картинках. Если у вас 10 тыс. картинок и 21 период, то это займёт около 11 часов на видеокарте Tesla K80.
Чему научились
- Сначала побольше экспериментов с небольшими сериями, а потом можно переходить к большим прогонам. У нас были ошибки даже после 20–30 экспериментов. Если что-то выполняется, ещё не значит, что оно работает. Баги в нейросетях как правило менее заметны, чем традиционные ошибки программирования. К примеру, одним из наших самых причудливых багов был Adam hiccup.
- Чем разнообразнее датасет, тем больше коричневого будет в изображениях. Если в вашем датасете очень похожие изображения, то нейросеть будет работать вполне прилично без применения более сложной архитектуры. Но такая нейросеть будет хуже обобщать.
- Формы, формы и ещё раз формы. Размеры картинок должны быть точными и пропорциональными друг другу в течение всей работы нейросети. Сначала мы использовали изображение в 300 пикселей, потом несколько раз уменьшили его вдвое: до 150, 75 и 35,5 пикселей. В последнем варианте потерялось полпикселя, из-за чего пришлось подставлять кучу костылей, пока не дошло, что лучше использовать двойку в степени: 2, 4, 8, 16, 32, 64, 256 и так далее.
- Создание датасетов: a) Отключите файл .DS_Store, иначе он сведёт вас с ума. б) Проявите выдумку. Для скачивания файлов мы воспользовались консольным скриптом в Chrome и расширением. в) Делайте копии исходных файлов, которые вы обрабатываете, и упорядочивайте скрипты для очистки.
Полная версия нейросети
Наша окончательная версия раскрашивающей нейросети содержит четыре компонента. Предыдущую сеть мы разбили на кодировщик и декодировщик, а между ними слой слияния (fusion layer). Если вы не знакомы с классифицирующими нейросетями, то рекомендуем почитать это руководство: http://cs231n.github.io/classification/.
Входные данные одновременно проходят через кодировщик и через самый мощный современный классификатор — Inception ResNet v2. Это нейросеть, обученная на 1,2 млн изображений. Мы извлекаем слой классификации и объединяем его с выходными данными кодировщика.
Более подробное визуальное пояснение: https://github.
com/baldassarreFe/deep-koalarization.
Если перенести обучение из классификатора в раскрашивающую сеть, то она сможет понять, что изображено на картинке, а значит и сопоставлять представление объекта со схемой раскрашивания.
Вот некоторые проверочные изображения, для обучения сети использовалось только 20 картинок.
Большинство фотографий раскрашено криво. Но благодаря большому проверочному набору (2500 изображений) есть и несколько приличных. Обучение сети на более крупной выборке даёт более стабильные результаты, но всё равно большинство картинок получились коричневыми. Вот полный список проведённых экспериментов и проверочных изображений.
Самые распространённые архитектуры из различных исследовательских работ:
- Вручную добавляем в картинку маленькие цветные точки, чтобы дать сети подсказку (ссылка).
- Находим похожее изображение и переносим с него цвета (подробнее здесь и здесь).
- Слой остаточного кодировщика (residual encoder) и слой классификации объединением (merging classification) (ссылка).
- Объединяем гиперколонок (hypercolumns) из классифицирующей сети (подробнее здесь и здесь).
- Объединяем итоговую классификацию между кодировщиком и декодировщиком (подробнее здесь и здесь).
Цветовые пространства: Lab, YUV, HSV и LUV (подробнее здесь и здесь)
Потери: средняя квадратическая ошибка, классификация, взвешенная классификация (ссылка).
Мы выбрали архитектуру со «слоем слияния» (пятая в списке), потому что она давала лучшие результаты. Также в ней проще разобраться и легче её воспроизвести в Keras. Хотя это не самая сильная архитектура, но для начала сгодится.
Структура нашей нейросети позаимствована из работы Федерико Бальдасарре и его коллег, и адаптирована для работы с Keras. Примечание: в этом коде вместо последовательной модели Keras используется функциональный API. [Документация]
# Get images
X = []
for filename in os.listdir('/data/images/Train/'):
X.
append(img_to_array(load_img('/data/images/Train/'+filename)))
X = np.array(X, dtype=float)
Xtrain = 1.0/255*X
#Load weights
inception = InceptionResNetV2(weights=None, include_top=True)
inception.load_weights(‘/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’)
inception.graph = tf.get_default_graph()
embed_input = Input(shape=(1000,))
#Encoder
encoder_input = Input(shape=(256, 256, 1,))
encoder_output = Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_input)
encoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(512, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(512, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)
encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)
#Fusion
fusion_output = RepeatVector(32 * 32)(embed_input)
fusion_output = Reshape(([32, 32, 1000]))(fusion_output)
fusion_output = concatenate([encoder_output, fusion_output], axis=3)
fusion_output = Conv2D(256, (1, 1), activation=’relu’, padding=’same’)(fusion_output)
#Decoder
decoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(fusion_output)
decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)
decoder_output = Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)
decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)
decoder_output = Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)
decoder_output = Conv2D(16, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)
decoder_output = Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’)(decoder_output)
decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)
model = Model(inputs=[encoder_input, embed_input], outputs=decoder_output)
#Create embedding
def create_inception_embedding(grayscaled_rgb):
grayscaled_rgb_resized = []
for i in grayscaled_rgb:
i = resize(i, (299, 299, 3), mode=’constant’)
grayscaled_rgb_resized.
append(i)
grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized)
grayscaled_rgb_resized = preprocess_input(grayscaled_rgb_resized)
with inception.graph.as_default():
embed = inception.predict(grayscaled_rgb_resized)
return embed
# Image transformer
datagen = ImageDataGenerator(
shear_range=0.4,
zoom_range=0.4,
rotation_range=40,
horizontal_flip=True)
#Generate training data
batch_size = 20
def image_a_b_gen(batch_size):
for batch in datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size):
grayscaled_rgb = gray2rgb(rgb2gray(batch))
embed = create_inception_embedding(grayscaled_rgb)
lab_batch = rgb2lab(batch)
X_batch = lab_batch[:,:,:,0]
X_batch = X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,))
Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128
yield ([X_batch, create_inception_embedding(grayscaled_rgb)], Y_batch)
#Train model
tensorboard = TensorBoard(log_dir=»/output»)
model.
compile(optimizer=’adam’, loss=’mse’)
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), callbacks=[tensorboard], epochs=1000, steps_per_epoch=20)
#Make a prediction on the unseen images
color_me = []
for filename in os.listdir(‘../Test/’):
color_me.append(img_to_array(load_img(‘../Test/’+filename)))
color_me = np.array(color_me, dtype=float)
color_me = 1.0/255*color_me
color_me = gray2rgb(rgb2gray(color_me))
color_me_embed = create_inception_embedding(color_me)
color_me = rgb2lab(color_me)[:,:,:,0]
color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,))
# Test model
output = model.predict([color_me, color_me_embed])
output = output * 128
# Output colorizations
for i in range(len(output)):
cur = np.zeros((256, 256, 3))
cur[:,:,0] = color_me[i][:,:,0]
cur[:,:,1:] = output[i]
imsave(«result/img_»+str(i)+».png», lab2rgb(cur))
FloydHub-команда для запуска полной версии нейросети:
floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard
Технические пояснения
Функциональный API Keras замечательно подходит для конкатенации или объединения нескольких моделей.
Для начала скачаем нейросеть Inception ResNet v2 и загрузим значения весов. Раз мы параллельно будем использовать две модели, то нужно определить, какие именно. Это делается в Tensorflow, бэкенде Keras.
inception = InceptionResNetV2(weights=None, include_top=True)
inception.load_weights('/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
inception.graph = tf.get_default_graph()
Создадим серию (batch) из подправленных изображений. Переведём их в ч/б и прогоним через модель Inception ResNet.
grayscaled_rgb = gray2rgb(rgb2gray(batch))
embed = create_inception_embedding(grayscaled_rgb)
Сначала нужно изменить размер картинок, чтобы скормить их модели. Затем с помощью препроцессора приведём пиксели и значения цветом к нужному формату. И наконец прогоним изображения через сеть Inception и извлечём итоговой слой модели.
def create_inception_embedding(grayscaled_rgb):
grayscaled_rgb_resized = []
for i in grayscaled_rgb:
i = resize(i, (299, 299, 3), mode='constant')
grayscaled_rgb_resized.
append(i)
grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized)
grayscaled_rgb_resized = preprocess_input(grayscaled_rgb_resized)
with inception.graph.as_default():
embed = inception.predict(grayscaled_rgb_resized)
return embed
Вернёмся к генератору. Для каждой серии сгенерируем по 20 изображений описанного ниже формата. На Tesla K80 GPU ушло около часа. При использовании такой модели эта видеокарта может генерировать до 50 изображений за раз без каких-либо проблем с памятью.
yield ([X_batch, create_inception_embedding(grayscaled_rgb)], Y_batch)
Это соответствует формату нашей модели colornet.
model = Model(inputs=[encoder_input, embed_input], outputs=decoder_output)
encoder_inputis передан в модель Encoder, её выходные данные потом объединяются в слое слияния с embed_inputin; выходные данные слияния подаются на вход модели Decoder, которая возвращает итоговые данные — decoder_output.
fusion_output = RepeatVector(32 * 32)(embed_input)
fusion_output = Reshape(([32, 32, 1000]))(fusion_output)
fusion_output = concatenate([fusion_output, encoder_output], axis=3)
fusion_output = Conv2D(256, (1, 1), activation='relu')(fusion_output)
В слое слияния мы сначала слой с 1000 категорий (1000 category layer) умножаем на 1024 (32 * 32). Так мы получаем из модели Inception 1024 ряда итогового слоя. Сетка 32 х 32 переводится из двухмерного в трёхмерное представление, с 1000 столбцов категорий (category pillars). Затем столбцы связываются с выходными данными модели кодировщика. Применяем свёрточную сеть с 254 фильтрами и ядром 1х1 к окончательным результатам слоя слияния.
Чему научились
- Терминология в исследовательских работах была пугающей. Мы потратили три дня на поиски способа реализации «модели слияния» в Keras. Это звучит так сложно, что просто не хотелось браться за эту задачу, мы старались найти советы, которые облегчат нам работу.
- Вопросы в сети. В Slack-канале Keras не нашлось ни единого комментария, а на Stack Overflow заданные вопросы были удалены. Но когда мы начали разбирать проблему публично в поисках простого ответа, нам стало понятнее, как решать эту задачу
- Рассылка писем. На форумах вас могут проигнорировать, но если обратиться к людям напрямую, они будут отзывчивее. Нас воодушевили обсуждения работы с цветовыми пространствами с исследователями по Skype!
- После затруднений с решением задачи слияния, мы решили сначала написать все компоненты, а потом объединить их друг с другом. Вот несколько экспериментов по разбиению слоя слияния.
- Если казалось, что какой-то компонент должен теперь работать, то уверенности в этом не было. Мы знали, что с основной логикой полный порядок, но не верили, что она будет работать. После чая с лимоном и долгой прогулки решились запустить. На первой же строке нашей модели появилась ошибка. Но спустя четыре дня, несколько сотен багов и несколько тысяч запросов в Google, при работе модели появилось заветное “Epoch 1/22”.
Что дальше
Раскрашивание изображений — это очень интересная задача. Здесь приходится заниматься и наукой, и творчеством. Возможно, эта статья поможет вам сэкономить время. С чего вы могли бы начать:
- Реализовать другую заранее обученную модель.
- Попробовать другой датасет.
- Использовать больше картинок, чтобы увеличить точность работы нейросети.
- Написать усилитель (amplifier) для цветового пространства RGB. Создайте аналогичную модель для раскрашивающей сети, которая берёт на вход очень насыщенные цветные изображения, а на выходе получаются картинки с корректными цветами.
- Реализуйте взвешенную классификацию.
- Примените нейросеть к видео. Уделите внимание не точности раскрашивания, а стабильности переходов между отдельными кадрами. Или можете собирать большие изображения из мелких «лоскутков».
Можете раскрасить свои чёрно-белые изображения с помощью всех трёх описанных версий нейросети на FloydHub.
- Для применения альфа-версии просто замените файл woman.jpg на свой файл с тем же названием (размером 400×400 пикселей).
- Для бета-версии и полной версии добавьте свои картинки в папку Test, а потом выполните FloydHub-команду. Или можете загрузить их напрямую в Notebook в папку Test, прямо во время работы. Эти изображения должны быть строго 256×256 пикселей. Все тестовые картинки можете загрузить в цвете, они всё равно будут автоматически преобразованы в чёрно-белые.
Черно-белая графика в интерьере ✅️Лучшие дизайн-идеи (100+ фото)
Menu
07.06.2018Эксклюзивное оформление стен своими руками
Классическое сочетание цветов в интерьере можно сравнить с чередой повторяющихся полос человеческой жизни. Четкие линии и строгие формы всегда уместны и легко сочетаются с любым стилем. Не зря интерес к черно-белой фотографии не утрачивает своей актуальности, несмотря на появление цветных снимков.
Поразительные возможности передачи глубины изображения с помощью всего лишь двух цветов до сих вдохновляют дизайнеров, фотографов и модельеров.
Содержание:
- Влияние графики на интерьер
- Основные правила создания графики
- Несколько идей для воплощения
- Достижение общего баланса
Нестандартные рисунки всегда завораживают, подчеркивают оригинальность стиля
Влияние графики на интерьер
Настенная живопись существует миллионы лет, что подтверждают раскопки археологов. С появлением новых возможностей и современных технологий люди продолжают использовать графические рисунки для украшения своего жилья и придания ему неповторимых черт. Графика в интерьере напоминает рисунок художника угольными палочками или простым карандашом. Зачастую всего несколько линий позволяют придать дизайну оригинальность, которая не менее эффектна, нежели кричащие арт-объекты.
Графика как нельзя лучше подходит для обустройства рабочего места. Черно-белая палитра помогает сосредоточиться, заняться творчеством и не отвлекает внимание. Кроме внесения в интерьер комнаты некоторой новизны она может быть использована в таком качестве:
- для формирования визуального центра дизайнерской композиции;
- стирания границ функциональных зон в квартире-студии;
- моделирования конфигурации за счет увеличения потолка или расширения узкой стены при грамотном подборе рисунка;
- создания уникального дизайна в отделке или предметах мебели;
- подчеркивания характерных признаков стиля, например, хай-тека или модерна;
- разбавления яркой палитры красок интерьера, используемых в создании поп-арта и китча;
- преображения элементов декора путем раскрашивания цветочных горшков и ламп.
Офисный декор стен
В качестве сюжета можно выбрать изображение животных, ночного города, различные философские линии, абстракцию или цветочные композиции.
Особенно привлекательно в современных интерьерах выглядит 3D-графика, расширяющая границы за счет визуального увеличения пространства.
Совет! Используйте графику, чтобы объединить функциональные зоны или для создания акцентов на стенах, потолке, мебели.
Сглаживание линий потолка с помощью графики
Основные правила создания графики
Для наиболее эффектного воздействия графику лучше наносить на нейтральный фон. Чаще всего черно-белый рисунок в интерьере встречается в виде черных линий на белой стене.
Совет! В небольших комнатах отлично смотрится орнамент, этнические мотивы или мандала.
Например, «ловец снов» в спальне над кроватью станет ярким акцентом в нейтральной цветовой гамме. Для кабинета подойдет более динамичный рисунок, создающий мощную энергетику: изображение летящего самолета или мчащегося на высокой скорости автомобиля.
Украшение стены в гостиной, нуждающейся в добавлении акцента, потребует более сложного рисунка.
Симметричная композиция со множеством деталей будет весьма интересна для рассмотрения.
Совет! При декорировании лаунж-зоны желательно избегать острых углов и обратить внимание на постепенные переходы с обтекаемыми формами. Такая графика поможет настроиться на полноценный отдых и полностью расслабиться.
Зона отдыха с легким тропическим декорированием стен
В комнате с нейтральной цветовой гаммой черно-белая графика может создать нежелательный диссонанс, поэтому ее резкие черты лучше немного смягчить.
Идея! Для этих целей отлично подойдут зеркальные элементы декора с хромированной поверхностью, отражающей рисунок.
Если графика – главное действующее лицо в интерьере, светодиодная подсветка поможет усилить эффект и выделить композицию.
Акцентный декор в прихожей
Совет! Использование графики предполагает скорее проявление творческих способностей, а не следование четким правилам.
Основная цель этой техники – создать комфортное жилище, в котором приятно находиться.
Оригинальное оформление стен в кафе
Несколько идей для воплощения
Графика в интерьере может быть в виде рисунка на стене, выполненного с помощью аэрографии. Не менее интересно смотрятся росписи и фрески. Небольшое свечение изнутри создает таинственную атмосферу и отлично подходит для готических интерьеров.
Совет! Начинающим художникам помогут трафареты с готовыми изображениями.
Различные надписи, применяемые в кафе и ресторанах, все чаще встречаются в современном интерьере кухни. Там же можно разместить газетные страницы под стеклом столешницы, добавив интерьеру английскую эстетику.
Черно-белая графика на стене имеет много общего с татуировкой на теле: желание отойти от консервативных устоев путем самовыражения.
Бунтарский дух владельца графики сразу ощущается благодаря смелому решению нанести подобное изображение вместо обычной картины. С той лишь разницей, что перекрасить стену гораздо проще, чем избавиться от разонравившейся татуировки. А значит, эксперимент заслуживает внимания, и бояться чуть выйти за рамки традиционной отделки не стоит.
Графический рисунок, который можно перенести на любой участок стены
Достижение общего баланса
Для получения гармоничного сочетания цветов нужно ориентироваться на тот эффект, который вызывает каждый оттенок. Если белый обладает свойствами расширения пространства и заполнения его воздухом и светом, то черный, напротив, способен привнести нотку нуара и таинственности. Поэтому при создании графики важно учитывать метраж комнаты, поток естественного света и свои предпочтения.
На заметку! Если конечная цель дизайна предполагает полумрак в спальне или гостиной, то ограничивать себя в использовании черного цвета определенно не стоит.
Еще одной особенностью черного цвета является его умение подчеркивать пропорции поверхности. Любая необычная форма или текстура может выйти на первый план и стать «изюминкой» интерьера.
Важно! Если же поверхность неидеальна, имеет острые углы или узкие проемы, то на таких недостатках лучше не акцентировать внимание.
Не зря модельеры часто обращаются к черному цвету в качестве витрины: он как магнит притягивает взгляды окружающих.
Трафаретное изображение, приковывающее взор
Чтобы сгладить переходы и немного разбавить контраст, в графику можно добавить палитру серых оттенков по аналогии с черно-белой фотографией. Если в такой рисунок будут включены вспышки чистого цвета без приглушенных тонов, графика заиграет объемом и картинка станет более живой.
- Объемность достигается при помощи эффекта глубины пространства. Черные элементы кажутся выступающими вперед, а белые, наоборот, слегка удалены от зрителя.
Если добавить немного красок, получится неповторимый декор
Совет! Черно-белая графика очень практична: при необходимости рисунок можно дополнить красками, изменить или обыграть декорациями.
Хочешь больше интересного?
Наша миссия — вдохновлять! Подпишитесь на рассылку новых материалов:
Предыдущая
Холкон для матраса: что это такое, виды наполнителей и как купить лучший?
Следущая
Подвесной унитаз с микролифт-сиденьем: обзор конструкции, преимущества и популярные модели
Adblock
detector
Черно белая свадьба | Фото оформления свадьбы в черно-белом стиле и цвете
Фото: Артем Виндриевский
Свадьбы московского агентства «Карамель» сочетают в себе смелость, нежность и утонченность.
Каждую деталь на их торжествах всегда хочется рассматривать отдельно, потому что из них состоит история, несущая глубокий смысл. И вовсе не обязательно смешивать самые яркие краски, чтобы его передать. Достаточно использовать всего два цвета — черный и белый, которыми, на первый взгляд, сложно удивить. Но именно это и сделали декоратор Юлия Шакирова и организаторы Алевтина и Алексей Шолоховы на свадьбе Дарьи и Аскара.
Пара
Алексей и Алевтина признаются, что им очень повезло с парой — с Дарьей и Аскаром, и их семьей. Мама невесты, как и она сама, хорошо разбирается в моде и дизайне интерьеров, и это в разы упростило разработку концепции. Организаторам удалось найти идеальную локацию для своей смелой задумки — загородный ресторан «Вилла Ротонда». Именно там прошел свадебный ужин и торжественная церемония в лучах солнца.
Фото: Михаил Мун
Стиль оформления
Вместе с командой Юлии Шакировой организаторы взяли за основу классический светлый интерьер в стиле особняков Ralph Lauren.
Алексей и Алевтина Шолоховы, руководители агентства «Карамель»:
«Современный стиль графики с легкими акцентами черного цвета на чистом белом фоне мы смягчили теплым мерцанием сотен свечей. Роскошные готичные канделябры и белоснежные орхидеи придавали торжественности, изящно и многослойно заполняя зал на разных уровнях и поддерживая эстетику современного свадебного интерьера. Пианист за белоснежным роялем, встречающий гостей на террасе ресторана, стильно одетая команда, работающая в течение всего дня — все детали поддерживали стилистику оформления».
Юлия Шакирова, декоратор:
«Концепция мероприятия — это черно-белая стильная свадьба, при этом черный цвет используется очень аккуратно, лишь по контуру. Важную роль в декоре играла флористика — столы мы украсили белоснежными цветами фаленопсиса, которые обеспечили пространство объемом и легкостью. Мы хотели сделать оформление воздушным и непринужденным, поэтому использовали очень много элементов из стекла: стеклянными были колбы для свечей, цилиндрические вазы».
Фото: Артем Виндриевский
Главные акценты
В оформлении организаторы вместе с Юлией акцентировали особое внимание на столах. Они были декорированы в четырех вариантах и визуально отличались друг от друга благодаря изящным элементам декора — свечам и большим 25-ти рожковым канделябрам на подставках. Но главным акцентом оформления свадьбы стали пушистые белые деревья, которые покорили всех гостей.
Фото: Артем Виндриевский
Впечатление
Такой декор покорил даже ведущего Александра Белова, который за время своей карьеры видел очень много необычных свадеб.
Александр Белов, ведущий:
«Мы привыкли видеть свадьбы в розовых, бежевых оттенках, поэтому черно-белая концепция показалась мне очень стильной. Отсутствие ярких цветов отнюдь не испортило визуальную составляющую — черный идеально контрастировал с белым, создавая презентабельный и стильный вид. Готов поспорить, что мы еще увидим немало мероприятий, которые декораторы будут пытаться оформлять «как у Юлии Шакировой на той самой свадьбе с белыми деревьями».
Это, определенно, будущий тренд. Я видел много работ Юлии и, казалось бы, должен был привыкнуть к красоте и масштабу декора. Но зайдя в зал перед началом торжества, я задал вопрос: «Как?! Юля, как это все пришло тебе в голову? О чем ты думала в тот момент, когда решила, что в банкетном зале из центра огромных столов будут расти гигантские белые деревья?»»
Александр Белов, ведущий:
«Мне сразу вспомнилось знаменитое чардрево из «Игры престолов», а первой реакцией была фраза «Зима близко», хотя в тот день в Москву, несмотря на календарный сентябрь, пришло настоящее лето. Хорошая погода, конечно, внесла коррективы и в программу, ведь гости больше хотели быть на улице и наслаждаться солнцем, чем находиться в ресторане. Но на террасе «Виллы Ротонды» было не менее красиво — и там предусмотрели эффектный декор, дополняющий концепцию зала. Все гости были в восторге от стильных белых пуфиков, очень похожих на маршмеллоу, которые заменили привычные стулья».
Фото: Артем Виндриевский
Алексей и Алевтина Шолоховы, руководители агентства «Карамель»:
«Несмотря на то, что мы использовали всего два цвета, у нас получилось действительно яркое и запоминающееся торжество. При этом очень элегантное и выдержанное в каждом моменте».
Вечером атмосфера в зале стала еще теплее и волшебнее — деревья засветились красивейшим теплым светом, на столах зажглись свечи. Миссия организаторов и декоратора была выполнена — декорации полностью перенесли героев и гостей свадьбы в сказку.
Фото: Михаил Мун
Организация:
свадебное агентство «Карамель»Декор: Юлия Шакирова
Фото: Михаил Мун, Артем Виндриевский
Ведущий: Александр Белов
Площадка: «Вилла Ротонда»
Еще больше полезной информации о подготовке к свадьбе и свадебных трендах можно посмотреть в наших гайдах.
Полное руководство [с примерами и учебными пособиями] • Стиль жизни при съемке фильмов
Черно-белая портретная фотография — это впечатляющий способ запечатлеть ваши объекты. Хотя это часто считается старомодным средством, черно-белые изображения становятся все более популярными.
Черно-белая портретная фотография существует уже давно. На заре фотографии это был единственный вариант.
Сегодня черно-белые портреты снова стали популярными, особенно среди фотографов изобразительного искусства.
Съемка в черно-белом режиме помогает упростить композицию фотографии, устраняя отвлекающие факторы, вызванные цветом.
Это может помочь сфокусироваться на объекте вашего портрета и его выражении. И это может добавить вневременное качество к изображению.
В этом руководстве мы рассмотрим несколько советов по съемке портретов в черно-белом режиме.
Мы также рассмотрим, как можно использовать Adobe Lightroom для преобразования цветных изображений в яркие черно-белые портреты.
Черно-белая портретная фотография — это стиль фотографии, в котором используются только черные и белые цвета.
В прошлом не существовало цифровых технологий, которые идеально сочетали бы черно-белую фотографию.
Сейчас есть много фотографов, которые занимаются такой работой, чтобы уловить суть людей, которых они снимают в черно-белых тонах.
Черно-белые портреты говорят о том, кто вы есть как личность, потому что вы не можете скрыть свои чувства от других, когда ваше лицо запечатлено на камеру.
Это то, с чем вам придется жить независимо от того, что происходит в вашей жизни до сих пор, поэтому оно во многих отношениях говорит о том, кто вы есть как личность.
Слово портрет относится к изображению человека. Слово черный означает темный, а белый означает прозрачный или яркий.
Черный и белый создают идеальный контраст..
Термин «черно-белый» также относится к изображению, имеющему как темные, так и светлые тона.
Монохроматический » означает, что он имеет только один цветовой тон — либо белый, либо черный.
Портретная фотография была впервые представлена в 1839 году Робертом Корнелиусом.
Был известен как дагерротип . Он использовал этот метод, чтобы увековечить членов своей семьи, погибших во время эпидемии холеры
Мэтью Брейди, другой известный фотограф, использовал этот метод, чтобы увековечить солдат армий Союза и Конфедерации во время Гражданской войны в США в 1863 году.
Зачем снимать черно-белые портреты?При съемке фотографии освещение, фон и поза объекта влияют на качество изображения.
Однако еще одним важным фактором является цвет.
Побаловать себя полностью черно-белым портретом теперь могут не только художники!
Цветная фотография всегда будет популярна, но все большую популярность набирает черно-белая фотография.
С эстетической точки зрения черно-белая фотография имеет свое неповторимое очарование — она классная и неподвластная времени.
Неудивительно, что многие люди любят делать черно-белые фотографии. Если вы не знаете, с чего начать в этом стиле фотографии, продолжайте читать несколько советов.
Освещение.
Свет, который вы используете, также играет огромную роль в качестве вашего изображения. Вы хотите, чтобы свет был мягким, чтобы он не создавал резких теней на вашем лице или теле.
Если есть резкие тени, их следует отвести от лица. Таким образом, ваш образ выглядит более естественным и лестным.
Фон.Распространенная ошибка, которую допускают люди при съемке черно-белых фотографий, заключается в том, что на заднем фоне слишком много всего происходит. Вы должны убедиться, что ваш фон не отвлекает от вашего лица или тела.
Стоит ли снимать на камеру в черно-белом режиме?Независимо от того, являетесь ли вы профессиональным фотографом, стремящимся сделать идеальное изображение, или любителем фотосъемки, съемка в черно-белом режиме может стать отличным способом добавить характер вашим снимкам.
Однако это не всегда возможно.
Одна из причин того, что черно-белое изображение так хорошо работает в качестве художественного средства, заключается в том, что оно создает более близкие отношения между фотографом, объектом и зрителем изображения.
В черно-белой фотографии нет отвлекающих факторов — нет цвета или отвлекающих узоров, которые отвлекали бы от общего смысла изображения.
Вам нужно снимать в черно-белом режиме?
Несмотря на то, что в современных камерах есть настройка, позволяющая снимать в черно-белом режиме, вам может не понадобиться делать это.
Большинство цифровых камер способны создавать яркие цвета на изображениях.
Хотя в некоторых случаях съемка в черно-белом режиме может оказаться полезной (например, ночью, когда в качестве освещения используются только уличные фонари), в целом, скорее всего, вы сможете обойтись без него.
9 советов по созданию потрясающих черно-белых портретовПрежде чем тратить много времени и денег на студийное освещение, штативы и фоны, есть простой способ получить такие же потрясающие результаты самостоятельно. дом.
На один день превратите свою гостиную в фотостудию и воспользуйтесь этими советами для создания потрясающих черно-белых портретов.
Самое приятное в этом методе то, что вам не нужно никакого сложного оборудования, только некоторые предметы домашнего обихода, которые есть у всех. Следующие советы направлены на создание черно-белых портретов с мягким мечтательным видом.
Если вы предпочитаете более драматичный вид, продолжайте читать, чтобы получить бонусный совет.
Оконный свет, вероятно, является самым простым и дешевым вариантом освещения, доступным вам.
Он доступен, когда светит солнце (то есть весь день), что делает его идеальным, когда у вас ограниченный бюджет и вы можете снимать только в светлое время суток. Свет из окна также имеет тенденцию быть очень мягким, что помогает уменьшить резкие тени на лице вашего объекта.
Черно-белые портреты — одни из самых великолепных снимков, которые вы можете сделать. Но они также сложны в исполнении. Вот наши советы по созданию великолепных черно-белых портретов с примерами каждого совета.
Подготовка к черно-белой фотосессии
Существует несколько способов подготовки к черно-белой фотосессии, но этот может быть очень эффективным, если у вас есть подходящий реквизит.
СОВЕТ: Вы можете использовать любую одежду, которая есть у вас дома, но лучше, если она будет темной (желательно черной).
Для этой съемки вам понадобятся:
- Кровать или диван, который можно использовать в качестве фона (желательно белый),
- Футболка A (чем темнее, тем лучше), 9 шт.0151
- Джинсы (чем темнее, тем лучше),
- Пара туфель под цвет вашей рубашки,
- Старая шляпа (для вашей модели),
- Полуоткрытая дверная коробка. Вы также можете использовать любую другую опору, но это моя любимая.
Когда у вас есть все вышеперечисленное, выполните следующие действия:
Шаг 1: Положите модель на пол поверх старой белой простыни или скатерти.
Шаг 2: Убедитесь, что перед ней есть кровать, на которую она может опереться.
Подготовка к черно-белой фотосессии — это подготовка и создание нужной атмосферы.
Советы по редактированию черно-белых фотографийТеперь я покажу вам, как редактировать черно-белые фотографии. Я собираюсь использовать Adobe Lightroom для этого урока, но подойдет любая программа для редактирования фотографий.
Сначала откройте свою фотографию в Photoshop или в предпочитаемой вами программе.
Начните с настройки экспозиции. Затем увеличьте контрастность, добавьте немного ясности и усилите черные (или тени).
Не переусердствуйте. Виньетка после кадрирования необходима при редактировании черно-белых изображений.
Помогает сфокусироваться на объекте и создать драматичный вид.
Затем я добавил пару пресетов из пленки (доступно здесь) и немного зернистости через Nik Color Efex Pro 4 (также доступно здесь).
Последнее, что я сделал, это добавил немного резкости.
Но и с этим не переусердствуйте (особенно если вы работаете с изображением в высоком разрешении).
Следите за новостями, скоро появятся новые уроки.
Как сделать выбор между цветным и черно-белым портретомЕсли вы ищете портрет, но не уверены, какой именно — цветной или черно-белый — вот несколько советов. подумайте, прежде чем принять решение.
Вкус.
Если черно-белая фотография говорит с вами иначе, чем цветная, то обязательно выбирайте черно-белую. Нет правила, согласно которому вы не можете иметь оба типа фотографий своих детей.
Вы также можете сделать некоторые фотографии цветными, а другие черно-белыми.
Некоторые люди даже предпочитают превращать свои любимые цветные фотографии в черно-белые.
Фокус.
Черно-белые портреты концентрируют внимание на объекте больше, чем цветные фотографии.
Когда много цветов, трудно сказать, где будет фокус, в то время как черно-белая фотография мгновенно распознается как изображение человека на ней.
Безвременье.
Черно-белые фотографии, как правило, более вневременны, чем цветные. В качестве примеров на ум приходят такие фильмы, как «Унесенные ветром», и «Волшебник страны Оз» . все цвета, ничто в них не казалось бы устаревшим.
Должен ли я снимать в черно-белом режиме или конвертировать позже при редактировании фотографий? Я большой поклонник черно-белой фотографии, это отличный способ добавить глубину и настроение вашим изображениям.
Однако снимать в черно-белом цвете — не всегда хорошая идея.
Если вы хотите вывести черно-белую фотографию на новый уровень, попробуйте снимать с поляризационным фильтром. Он отлично работает для сцен с водой и отражениями или даже для городских пейзажей, когда из окон много бликов.
Черное и белое позволяет зрителю сосредоточиться на том, что вы хотите, чтобы он увидел. Поэтому, если это изображение имеет много беспорядка, преобразование в черно-белое поможет устранить визуальный шум.
Лично я предпочитаю преобразовывать свои изображения во время редактирования, так как это позволяет мне контролировать, насколько темной или светлой будет каждая область. Это также помогает мне убрать отвлекающие факторы от основного объекта на моем изображении.
Съемка в черно-белом режиме может быть очень эффективным способом улучшить ваши фотографии. Это также может быть очень сложно, поэтому не чувствуйте себя обязанным делать это, если вам неудобно.
Черно-белый эффект может быть мгновенно узнаваемым или более тонким, в зависимости от того, как вы позже отредактируете фотографию.
Вот процедура, которую я использую для преобразования своих фотографий в черно-белые позже при редактировании.
Если вы ищете новый способ съемки фотографий, подумайте об использовании негативного пространства. Этот метод фотосъемки заключается в том, чтобы показать объект вашей фотографии в минималистском стиле, используя окружающее пространство как часть самого изображения.
Это правда, что вы можете сделать это с любым объектом, но это более эффективно с портретами. Негативное пространство — эффективный способ выделить ваш объект из толпы.
Вот несколько полезных советов, которые помогут вам начать использовать негативное пространство с портретами:
Выберите высококонтрастные области для фона — Если вы хотите создать уникальный портрет, который будет выделяться из толпы, выберите контрастная область для вашего фона должна быть одним из ваших главных соображений.
Если вы хотите изобразить сильное и сильное изображение, используйте темный фон, например, черный или серый.
Если вы хотите что-то более тонкое, выберите светлый фон, например, белый или кремовый. Выбрав высококонтрастную область в качестве фона, вы привлечете внимание к объекту, сделав его ярким и смелым.
Негативное пространство — мощный инструмент в фотографии. При правильном использовании он может сделать ваши фотографии более привлекательными.
Заключительные мыслиНадеюсь, эти советы помогут вам при планировании следующей черно-белой портретной съемки.
Помните, что нет правильного или неправильного способа снимать портрет, все зависит от видения художника.
В цветной фотографии мы часто используем яркий фон или освещение в «высоком ключе», чтобы отделить объект от фона. В черно-белой фотографии этот эффект достигается за счет контраста.
Чтобы создать разделение между вашим объектом и его фоном, вам нужно будет разместить их на противоположной стороне спектра — темный фон или освещение в «низком ключе». При таком стиле освещения единственный способ выделить ваш объект — это сделать его черты четкими, четкими и четкими.
Лицо объекта будет выделяться на темном фоне. Если вы планируете снимать в черно-белом режиме, постарайтесь максимально создать этот эффект.
Надеюсь, этот урок был вам полезен. Если у вас есть какие-либо вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев. Если вам понравилась статья, поделитесь ею с друзьями в социальных сетях, чтобы они тоже могли из нее чему-то научиться.
Почему по-прежнему важно снимать в черно-белом режиме
53 комментария Я только что прочитал комментарий фотографа, который сказал, что пора прекратить снимать в черно-белом режиме.
Он утверждал, что мы не видим мир черно-белым, и это было сделано только в прошлом из-за ограничений в то время, и пришло время двигаться дальше. Вот ряд причин, почему я считаю крайне важным время от времени снимать в черно-белом режиме, и как это может помочь развить ваш фотографический взгляд.
Ансель Адамс, Картье Брессон, Дэвид Бейли, Карш, Себастио Сальгадо, Альберт Уотсон, Питер Линдберг, Херб Ритц, Ирвинг Пенн, Дайдо Морияма, Салли Манн, Аведон – список мастеров фотографии, живых или мертвых, которые видели черное и белый цвет не только как техническое ограничение, но и как творческий выбор может стать отдельной статьей. Но почему выбрали его?
Комментарий, который я увидел, стал поводом для сегодняшней статьи. Что вы думаете? Согласны ли вы, что пора снимать только в цвете, или черно-белое все еще имеет место сегодня?Мы снимаем по-разному, выбирая черно-белое изображение
Большинство фотографов спрашивают , когда следует преобразовывать фотографию в черно-белую.
Редко когда вокруг возникает дискуссия, почему фотография должна быть черно-белой с самого начала, и это увлекательно.
В то время как «когда» и «почему» связаны, съемка в цвете, а затем размышление о том, следует ли преобразовать изображение, использует совершенно иной образ мышления, чем установка и видение мира в черно-белом цвете, а затем работа в этих пределах. Параметры мира без цвета заставляют видеть вещи по-другому, растягивать и тренировать свои фотографические глазные мышцы, а это, в свою очередь, подталкивает вас к творчеству (по крайней мере, по моему опыту).
Съемка на черно-белую пленку в течение последних 6 месяцев была одним из самых важных аспектов моего фотографического развития в прошлом году. Это помогло продвинуть не только мою работу с цифровыми фотографиями, но я видел, как мои видеоработы формируются, когда я снимаю черно-белые фотографии. Если вы посмотрите на мою ленту в Instagram или на мою страницу в Facebook, вы увидите, что в настоящее время большая часть ее черно-белая, а время от времени появляется коммерческая работа или работа с видео.
Я почти гарантирую, что если вы потратите некоторое время на черно-белую съемку, вы начнете замечать некоторые изменения в том, что и как вы снимаете. Вот основные причины, по которым я заметил изменения в своей работе:
1. Цвет больше не отвлекает
Одежда, разница цветовой температуры в источниках окружающего света, автомобилях и красочном фоне перестали быть проблемой. Я по-прежнему сосредотачиваюсь на своих фонах, но меня больше волнуют отношения между моим объектом и фоном, а не отвлекающий цвет. Это освободило часть моего мозга. Черное и белое позволяет вам начать думать об этих ключевых элементах (освещение, композиция, элементы в кадре и вне кадра), на которых вы могли бы не сосредоточиться так много, когда думаете о том, чтобы цвета работали вместе или выделялись.
Цветовые температуры здесь повсюду из разных источников. Я больше сосредоточился на использовании некоторого отрицательного пространства, чтобы отделить ее силуэт и поиграть с направляющими линиями от настенных планок.
Цвет одежды всех здесь очень отвлекал. Черно-белое изображение позволило мне просто сосредоточиться на общении с людьми и осветить занятую поездку на работу по Манхэттену и выделить этого парня в темных очках, решительно идущего на работу.2. Вы увидите свет по-другому
То, что вы потеряете из-за того, что не сможете поймать красивый свет золотого часа, вы вернете, сосредоточившись на направлении, количестве и качестве света вокруг вас. Научиться читать и играть с различными элементами света таким образом — это фантастический навык, который можно использовать непосредственно при съемке видео или студийных стробоскопов, поверьте мне.
Свет и тьма и взаимодействие между двумя контрастирующими элементами могут быть более интересными, чтобы сосредоточиться на них, чем на цветовых отношениях. ), а не цвет элементов в кадре. Мне понравилось, как голова субъекта была очерчена ярким светом его комнаты здесь, когда он смотрел на улицу.3. Это помогает подчеркнуть эмоции
Глядя на чье-то лицо или в глаза, не отвлекаясь на цвет, вы можете установить более сильную эмоциональную связь с вашим объектом.
Это не обязательно всегда так, но если, как и я, вы часто чувствуете большую связь с человеком на черно-белом изображении, а не на цветном, это может быть причиной. Когда цвет исчез, речь идет исключительно о вашей связи с объектом.
4. Вневременное / классическое качество черно-белого изображения
Одна из самых распространенных причин, по которой сегодня люди хотят снимать в черно-белом режиме, заключается в том, что это придает изображениям определенное вневременное качество. Это потому, что мы все еще думаем о черно-белом как о возврате к фотографическому прошлому.
Конечно, именно в плане черно-белого изображения было гораздо больше, чем раньше цветного, но это все равно отличный повод снимать черно-белое.
5. Он усиливает то, как вы используете негативное пространство
Негативное пространство — области кадра, в которых ничего нет, проще для демонстрации и выделения при съемке в черно-белом режиме. Это относится к тому, чтобы свести к минимуму отвлекающие факторы, связанные со съемкой не в цвете.
Вы склонны фокусироваться на светлых и темных участках кадра и на их взаимосвязи. Игра с негативным пространством также полезна для красивого отделения объекта от фона и придания изображению глубины.
6. Он подчеркивает форму, форму и узор на изображении
Я склонен гораздо больше внимания, чем раньше, уделять элементам в кадре, как с точки зрения их формы и вида, так и того, как они соотносятся друг с другом. Вы чувствуете, что есть мир, который нужно исследовать, когда вы видите соединительные элементы на переднем и заднем планах).
Опять же, цвет здесь будет отвлекать — черно-белый упрощает возможность видеть эти элементы и играть с ними.
7. Чтобы подчеркнуть красоту и тон кожи
Неважно, какой вы расы, цвета кожи или происхождения — черно-белая фотография обеспечивает прекрасный тональный диапазон между самыми глубокими черными и самыми белыми цветами. Яркий красочный макияж больше не отвлекает. Пигменты, обесцвечивание и отвлекающие элементы кожи могут стать менее заметными. Нетрудно понять, почему такие фэшн-фотографы, как Питер Линдберг, построили всю свою карьеру, снимая почти исключительно в черно-белых тонах.
Простой естественный свет из окна освещает эту девушку мягким светом, в то время как черная доска позади отделяет ее от окружающей среды и фокусирует наше внимание.
Аналогичным образом, у этой модели с более темной кожей светящаяся кожа действительно только из-за естественного света из окна и стробоскопической камеры справа, чтобы обеспечить некоторую зеркальную подсветку. к ее коже8. Это помогает сосредоточиться на композиции
Эта причина (и внимание к освещению) — две самые важные причины, по которым я снимаю в черно-белом режиме. Конечно, композиция не зависит от цвета. Сильная композиция — это сильная композиция. Причина, по которой это важно, заключается в том, что, как и другие пункты в этом списке, черно-белые композиционные элементы устраняют отвлечение цвета. Внезапно элементы в кадре могут быть связаны таким образом, который в противном случае мог бы быть отброшен из-за резкого цвета.
Без цвета фона, чтобы отвлечь внимание, здесь я просто сосредоточился на терпеливом ожидании, пока кто-нибудь пройдет мимо парня, опирающегося на перила, чтобы посмотреть, смогу ли я рассчитать время выстрела, чтобы два элемента на переднем и среднем плане совпадали справа.
Момент Двое мужчин на променаде Кони-Айленда уравновешивают друг друга, и их красочная одежда не отвлекает. Контраст между темными линиями на деревянных досках и перилах также притягивает взгляд сквозь изображение. Используя негативную заливку и не беспокоясь о яркой одежде, это перевернутое отражение, снятое под дождем, фокусирует наше внимание на призрачных образах, идущих в странном отражении. перевернутый мирА что насчет цвета?
Аргумент о том, что нельзя снимать черно-белое, потому что это дело прошлого, кажется мне немного странным, особенно с учетом того, что цветная фотография не обязательно является современным изобретением. Kodachrome для 35-мм камер существует с 1930-х годов. Гораздо более интересным (и, возможно, значимым) вопросом может быть: «Почему черно-белый по-прежнему так распространен сегодня, учитывая, что мы можем снимать цвет для так долго, как ?».
Я по-прежнему снимаю в цвете и люблю играть с ним, но мне, безусловно, нравится вызов и творческий толчок от черно-белой съемки.
Есть очень веские причины, по которым существуют черно-белые кадры Cегодня. Я призываю всех, кто мало снимает в черно-белом режиме, хотя бы снимать в формате RAW и изменить настройку на ЖК-дисплее камеры, чтобы отображать эти JPEG-файлы в «монохромном режиме». Посмотрите, приведет ли это к каким-либо изменениям в том, как – или почему — стреляешь, что делаешь. Результаты могут вас удивить. А если вы, , снимаете в черно-белом режиме, отметьте меня и дайте мне знать, чтобы я мог проверить вашу работу, и не стесняйтесь опубликовать ссылку на то, что вы сняли в черно-белом режиме, в комментариях ниже, чтобы поделиться с сообществом.
Темы:
Образование
Мода
Пленочная фотография
Изобразительное искусство
Fstoppers Originals
Gear
Освещение
Мнение
Фотожурналист
Дэвид работает фотографом, видеооператором и видеоредактором в Нью-Йорке.
Мода, портретная живопись и уличная фотография — его основные направления. Ему в равной степени нравятся фото и анимация, и он твердо верит, что сильный фотографический взгляд будет и дальше помогать информировать и управлять миром анимационных работ.
Как делать черно-белые фотографии: руководство для начинающих
К черно-белой фотографии можно подходить по-разному. Независимо от того, какую историю вы хотите рассказать, вы, вероятно, найдете что-то вдохновляющее в этом жанре.
Чтобы максимально использовать этот разнообразный мир, вам придется экспериментировать с разными углами, стилями, сюжетами и приемами монтажа. Чем больше вы будете это делать, тем легче будет найти подход, идеально дополняющий ваш уникальный стиль фотографа.
Давайте погрузимся в удивительный мир черно-белой фотографии и посмотрим, как вы сможете поднять свои навыки на новый уровень!
Распространенные ошибки черно-белой фотографии
В интервью для Great Big Photography World Podcast фотограф-портретист Лу Ноубл сказал: «Неудачные фотосессии даже более ценны, чем удачные».
Ошибки — важная часть пути каждого фотографа, поэтому не думайте, что вы всегда должны делать идеальные снимки. Однако, если вы хотите сэкономить время, помните об этих распространенных ошибках в черно-белой фотографии.
Не фокусируйтесь на слишком большом количестве цветов
Представьте, что вы фотографируете яркую сцену с множеством дополнительных цветов. Вживую выглядит привлекательно. В процессе редактирования вы видите унылое черно-белое фото, которое выглядит не так хорошо, как исходная версия.
Черно-белые изображения обрабатывают цвета по-разному. В цветном изображении дополнительные цвета могут выглядеть потрясающе вместе.
В черно-белом варианте они могут выглядеть как два тусклых серых пятна.
Старайтесь не усложнять. Не забывайте смотреть на мир через черно-белую линзу. Сначала это может показаться трудным, но это навык, который вы можете развить с практикой.
Избегайте резкого контраста
Черно-белая фотография имеет много поджанров, таких как:
- Черно-белая уличная фотография
- Черно-белая фотография на пленку
- Черно-белая пейзажная фотография
- Черно-белая портретная фотография
- Фотография в высоком и низком ключе
У каждой ниши есть свой стиль. Фотографии в высоком ключе получаются очень яркими и минималистичными. Они имеют эффект размытия, как будто фотограф использовал очень высокую экспозицию, чтобы запечатлеть их. В каждом кадре есть чистый белый и чистый черный. Этот метод может не всегда работать.
Если вы хотите сделать потрясающее черно-белое изображение пейзажа, вам нужна гармония во всей композиции.
Высококонтрастная фотография будет иметь очень яркое небо и глубокие тени. Это сделало бы пейзаж неузнаваемым.
Если это не тот вид, к которому вы стремитесь, сделайте приоритетом сбалансированный тональный диапазон на ваших фотографиях. Избегайте переэкспонирования изображений. Обратите особое внимание на блики и тени.
Не переусердствуйте с редактированием фотографий
В мире постпродакшна легко увлечься. Мы все были там!
Если у вас есть черно-белая фотография, на которой чего-то не хватает, вы можете компенсировать это с помощью таких инструментов, как четкость, контрастность и резкость. В большинстве случаев перебор с этими настройками сделает окончательное изображение очень нелестным.
Делайте свои композиции простыми
Интересные композиции состоят из слоев, форм, текстур и многого другого. Они знают, как привести взгляд зрителя к главному фокусу фотографии. Это кажется более интенсивным в черно-белой фотографии из-за отсутствия цвета.
Если композиция слишком занята, это может запутать зрителей. Когда вы делаете черно-белые фотографии, придерживайтесь минималистичного подхода. Вы можете добавить интереса к своим фотографиям, экспериментируя со слоями и текстурами, но не забывайте о главном фокусе. Независимо от того, является ли ваш объект горой или незнакомцем на улице, не забывайте о простоте.
Съемка в черно-белом режиме и преобразование в черно-белый
Цифровая фотография дает нам возможность по-разному подойти к черно-белой фотографии.
Вы можете делать фотографии в черно-белом режиме или конвертировать их в черно-белые. Если вы выберете первое, вы научитесь видеть мир черно-белым. Если вы конвертируете в черно-белый формат, вы узнаете, как добавить глубины своим черно-белым изображениям.
Оба метода могут помочь вам глубже понять черно-белую фотографию.
Съемка в черно-белом режиме
Ранее в этой статье мы упоминали о возможности визуализации черно-белых фотографий.
Этого легко добиться, снимая в черно-белом режиме.
Большинство камер (включая обычное приложение камеры для смартфона) дают вам возможность увидеть мир в черно-белом режиме через ЖК-экран вашей камеры. Ваша цифровая камера, вероятно, имеет черно-белые фильтры, которые могут затемнять или осветлять определенные цвета. Эти фильтры помогут вам лучше понять, что работает, а что нет в черно-белой фотографии.
Стоит отметить, что в постобработке все может выглядеть иначе. Если вы снимаете в формате JPEG, вы увидите черно-белые фотографии в своей фотобиблиотеке. Черно-белые фотографии, снятые в формате RAW, автоматически становятся цветными. Такова природа цифровых файлов в мире постобработки.
Преобразование в черно-белое
Кроме того, вы можете преобразовать свои фотографии в черно-белые в программе редактирования. Это простой процесс, который даст вам полный контроль над различными тонами на ваших черно-белых изображениях.
Возьмите фото выше в качестве примера.
Исходная фотография, снятая в цвете, выглядела просто, когда ее преобразовали в черно-белую. Несколько настроек, наряду с черно-белым фильтром, сделали его более заметным.
Преобразование в черно-белое изображение поможет вам понять, как по-разному работают светлые участки, тени и тона в черно-белой фотографии.
Как запечатлеть эмоции в черно-белой фотографии
Это предварительный просмотр нашего черно-белого мини-курса. В этом курсе вы узнаете, как сделать каждое монохромное изображение важным. У вас будет возможность познакомиться с талантливыми фотографами и принять участие в увлекательных соревнованиях по фотографии. Курс состоит из 11 видеоуроков, которые помогут вам освоить черно-белую фотографию за месяц или меньше.
Если у вас плотный график, то этот курс идеально вам подойдет! Присоединяйтесь к нам сегодня, чтобы поднять вашу фотографию.
«Когда вы фотографируете людей в цвете, вы фотографируете их одежду. Когда вы фотографируете людей в черно-белых тонах, вы фотографируете их душу».
Эта цитата, приписываемая профессиональному фотографу Теду Гранту, резюмирует эмоциональный аспект черно-белой фотографии. В этом жанре есть нечто большее, чем технические настройки.
Если вы хотите сделать потрясающее черно-белое изображение, вам нужно учитывать эмоции. Даже если ваш главный объект — не человек, вы все равно можете создать фотографию, которая выглядит красиво и трогает чье-то сердце.
Есть много способов сделать эффектные черно-белые снимки, которые расскажут захватывающую историю.
Выберите конкретную эмоцию
Составьте список эмоций, которые вам нравятся. Если вы не знаете, с чего начать, вы можете изучить этот список из 135 эмоций. Блаженство, привязанность, пренебрежение, симпатия и т.
д. — все это сильные эмоции. Эти красочные слова помогут вам взглянуть на мир с другой точки зрения. Думайте о них как о подсказках, которые вы можете использовать для получения более качественных черно-белых изображений.
Не фотографируйте что-либо только потому, что это выглядит красиво. Вместо этого сфотографируйте убедительный момент. Сосредоточьтесь на интересных текстурах, но не забывайте об истории, которую вы хотите через них рассказать. Это добавит эмоциональной глубины каждой монохромной фотографии, которую вы делаете.
Помните об освещении
Освещение — важная часть черно-белой фотографии. Темное и мрачное освещение может сделать ваш объект меланхоличным. Вы получите противоположный эффект, если будете использовать много ярких источников света.
Конечно, мир освещения не так прост. Вы можете добиться всевозможных эффектов, экспериментируя с различными вариациями света. Вы можете начать со следующего:
Резкий свет — Этот свет исходит непосредственно от искусственного или естественного источника света.
Резкий свет создает темные тени, грубые текстуры и высокую контрастность. Это идеальный инструмент для привлекательных монохромных фотографий. Вы можете использовать это во время черно-белых фотосессий пейзажной фотографии, чтобы получить мрачные результаты.
Мягкий свет — противоположность резкому свету. Вы можете добиться такого светового эффекта, фотографируя в пасмурные дни. Если вы используете искусственное освещение, накройте свет рассеивателем, чтобы смягчить его. Мягкое освещение идеально подходит для черно-белой портретной фотографии, потому что оно может сделать ваши модели более привлекательными. ( Дополнительный совет : чтобы избежать плоского света при портретной фотографии, используйте отражатель.)
Слабое освещение. Фотографии, сделанные при слабом освещении, могут выглядеть роскошно, загадочно или грустно. (Или все одновременно!) Используйте один источник света, который не освещает ваш объект полностью. Если вы используете естественное освещение, делайте фотографии, когда солнечного света очень мало.
Найдите место, соответствующее эмоциям
Место, которое дополняет эмоции, которые вы пытаетесь выразить, поможет вам создать черно-белые фотографии с эмоциональной глубиной.
Допустим, вы хотите запечатлеть уличные сцены с таинственной атмосферой. Для этого выбирайте места с меньшим количеством света, чтобы создать настроение в вашей работе. Это может быть узкий переулок прямо перед восходом солнца, уголок с фактурной стеной или отражение в окне, частично закрывающее лицо незнакомца.
Это одна из многих вещей, которые вы можете сделать, чтобы делать привлекательные черно-белые изображения.
Советы по улучшению качества ваших черно-белых фотографий
Вы все еще чувствуете, что в вашей работе чего-то не хватает? Если вы хотите, чтобы ваши черно-белые изображения выделялись еще больше, следуйте этим советам.
Ищите узоры в повседневной жизни
Узоры больше выделяются на черно-белой фотографии. К счастью, найти их можно практически везде.
Ищите интересные формы и текстуры, которые могут многократно заполнить ваш кадр.
Попробуйте регулярно фотографировать узоры. Узоры не обязательно должны быть очень креативными, но в черно-белом варианте они должны выглядеть привлекательно. Это упражнение похоже на представление мира в черно-белом цвете; чем больше вы будете это делать, тем легче будет делать привлекательные фотографии окружающего мира.
Вот несколько предметов, которые можно использовать для этого задания:
- Растения (листья, цветы и детали, которые можно сфотографировать с помощью макрообъектива)
- Архитектура (кирпичи, лестницы, конструкции)
- Животные (фотографии перьев и меха крупным планом)
Не забудьте создать контраст, используя различные типы освещения, чтобы эти узоры выделялись!
Используйте нейтрально-серый фильтр для черно-белой пейзажной фотографии
Черно-белые изображения с длительной выдержкой выглядят потрясающе.
Если вы хотите, чтобы движения в вашей сцене выглядели более плавно, вам нужно использовать очень длинную выдержку. Чем медленнее, тем ярче будет ваша сцена.
Вы можете компенсировать это, отрегулировав другие параметры камеры, например диафрагму. Тем не менее, вы все равно можете получить переэкспонированные результаты, если работаете в условиях очень яркого освещения.
В этом случае пригодится фильтр нейтральной плотности (фильтр ND). Фильтр нейтральной плотности блокирует попадание света в объектив. Это означает, что вы можете использовать более длительные скорости затвора, не беспокоясь о переэкспонировании снимков.
Эксперимент с черно-белой HDR-фотографией
Еще один эффект, который выглядит еще лучше в черно-белой фотографии, — расширенный динамический диапазон (HDR). Фотографии HDR имеют сбалансированный тональный диапазон и обеспечивают отличное качество изображения. На них больше деталей, чем на обычной фотографии без HDR.
Чтобы делать отличные фотографии HDR, следуйте этим советам:
- Используйте инструмент автоматического брекетинга экспозиции в вашей камере.
Как правило, фотографы-пейзажисты разделяют свои фотографии на две ступени. Если у вас нет этого инструмента, вы можете вручную делать фотографии с разной экспозицией. (Здесь вы также можете использовать подход с двумя ступенями.) Суть в том, чтобы иметь как минимум три отдельных фотографии с разной экспозицией для одной и той же сцены. - Используйте штатив, чтобы фотографии не дрожали. Поскольку вы будете делать несколько фотографий одной и той же сцены, важно, чтобы все они были сняты с одного и того же ракурса. Это не обязательно, но может упростить процесс редактирования.
- Используйте программу редактирования, например Adobe Lightroom или Aurora HDR, для объединения фотографий. Фотографии HDR, естественно, более четкие, чем обычные фотографии, поэтому не редактируйте их слишком сильно. Когда ваши фотографии HDR будут готовы, преобразуйте их в черно-белые и наслаждайтесь результатами!
Использовать элементы управления HSL
В Adobe Lightroom Classic HSL означает оттенок, насыщенность и яркость.
