አንድ ተጠቃሚ አንድ ስልክ ወይም ካሜራ ለመውሰድ እና በ "auto mode" ውስጥ ፈጣን ፎቶ መውሰድ ጊዜ, ሙሉ በሙሉ ውስጣዊ, ቀለም-ጥነት, እና በከፍተኛ ደረጃ ላይ የተመሠረተ ፎቶ ይምረጡ. በዚህ አስደሳች ደቂቃ ከታች ካሜራ የ Image Signal Processor (ISP) እና የኮር "Decision Intelligence" ፡፡ 3A (Auto Exposure), Auto White Balance (AWB) እና Auto Focus (AF) ነው. እነዚህ ሦስት የካሜራ ውስጥ የተመሠረተ የሙያ ፎቶግራፊዎች እንደ ይሰራሉ. 3A algorithms የ 3A መሐንዲሶች ለ, የ 3A አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል አግኝተዋል AE (Auto Exposure): እንዴት ትክክለኛውን ብርሃን ማረጋገጥ እንደሚቻል? የ Auto Exposure (AE) ዋና ተግባር ፎቶ ጥንካሬ መቆጣጠሪያ ነው, ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ ፎቶ የቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ መፍትሔዎች የካሜራ መውሰድ ስርዓት የተመሠረተ አንድ መሠረታዊ ትዕዛዞች ላይ የተመሠረተ ነው: ሁሉም መሳሪያዎች የ 18% መተግበሪያ አላቸው, አንድ "እንዲሱ ሰማያዊ" አግኝቷል. በአጠቃላይ የካሜራ ብርሃን ይህ መደበኛ ጋር ተስማሚ ጊዜ, AE ትክክለኛ መተግበሪያ ፓርሜራዎችን ማቅረብ ይችላሉ. ነገር ግን, እውነተኛ ዓለም ዝርዝሮች ጋር ሙሉ ነው. የካሜራ (ከፍተኛ መተግበሪያ አግኝቷል) መተግበሪያ አነስተኛ ሊሆን ይችላል, ጥቁር ጥቁር ጥቁር አግኝቷል; አንድ ጥቁር ጥቁር ጥቁር ጥቁር አግኝቷል ጊዜ, መተግበሪያ አነስተኛ መተግበሪያ የኮምፒዩተር መሣሪያዎች የተለያዩ የኮምፒዩተር መሣሪያዎችን ይጠቀማሉ: 
 
 
 
 Matrix/Evaluative Metering: ይህ በጣም አስደናቂ እና በአጠቃላይ ጥቅም ላይ የሚጠቀሙ ሁኔታ ነው. ይህ ካርሜራን በአብዛኛው መስኮች ውስጥ ጥሩ ውጤታማነት ያካትታል, እያንዳንዱ መስኮት የብርሃን, ቀለም, እና በአብዛኛው መስኮት የኮርፖሬሽን ነጥብ አጠቃቀም, እና ከዚያም በአብዛኛው መስኮች ውስጥ ጥሩ ውጤታማነት ያካትታል እና ካሜራው ከባድ "አጠቃላይ-የመደናቂ" ነው. ይህ ሞዴል በክሬዲት አካባቢ (ገደማ 20-30%) ውስጥ መተግበሪያ መተግበሪያዎችን በመተግበሪያ ነው, እንዲሁም በክሬዲት መተግበሪያዎች እንደ ዘመናዊ ፎቶዎች እንደ በክሬዲት ፎቶዎች እንደ በክሬዲት ፎቶዎች በክሬዲት ፎቶዎች እንደ በክሬዲት ፎቶዎች በክሬዲት ፎቶዎች ውስጥ የሚሆን ሁኔታዎች ተስማሚ ነው. Spot Metering: Spot measures light only in a very small central area of the frame (circa 1-5%), completely ignoring other regions.This gives photographers precise control, especially for high-contrast scenes such as backlit portraits or stage photography. መሐንዲሶች ልምድ: ከፍተኛ-ኮንታስትስ ስነቶች መጠቀም ምርት ልማት ውስጥ ትልቁ ፍላጎቶች መካከል አንዱ የከፍተኛ-ኮርታስ ስዕሎች እንደ backlighting ወይም sunrise / sunsets እንደ መተግበሪያ ነው. የተሻለ AE algorithms በዚህ ሁኔታዎች ውስጥ በጣም የተመሠረተ መተግበሪያዎች ይጠቀማሉ, እንደ: 
 
 
 
 አሲ አጠቃቀም በ "ባባክሊት ፎቶሪት" ወይም "የስላሳ" እንደ አሲ አጠቃቀም እና ልዩ የኮምፒውተር ኮርብ መጠቀም. የ Face Priority AE: ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ የ HDR (High Dynamic Range) Fusion: በአብዛኛው አዝማሚያዎችን ራስ-ሰር ያካትታሉ እና በአብዛኛው አዝማሚያዎች ውስጥ ቀላል ዝርዝሮች ጋር አንድ ፎቶ ውስጥ ያካትታሉ. AWB (Auto White Balance) - የካሜራ ቀለምን እንዴት ያውቃል? የ Auto White Balance (AWB) ንድፍ የተለያዩ ብርሃን ምንጮች ቀለም ሙቀት የተወሰነ ቀለም ቅርጸት ለማስተካከል ነው, በእያንዳንዱ ብርሃን ውስጣዊ ጥራት ውስጥ ቀለም ተመልካቾች ቀለም ይመልከቱ. የሰው መሳሪያው ጠንካራ ቀለም ትክክለኛነት አለው, በአካባቢው ብርሃን ራስ-ሰር መተግበሪያ ነው, ነገር ግን ካሜራ ንድፍ አይሆንም; እነርሱ ብቻ ቀለም ቀለም እንደ ነው መክፈት. ከ "Gray World Assumption" ወደ ማሽን መማር የ AWB አጠቃቀም ፍላጎቶች ለመውሰድ, የመጀመሪያው የጽሑፍ ልምድ የክሲካል ሞዴል ለመውሰድ ይፈልጋሉ. የ "አመጋገብ ቀለም" የሲንሰተር በ "Illuminant Spectrum", የ "Surface Reflectance", እና የሲንሰተር አጠቃቀም "Sensor Response" ክርብ ምርት ነው: Observed Color = Illuminant Spectrum × Surface Reflectance × Sensor Response ካሜራ ብቻ የ "የተታወቀው ቀለም" ማረጋገጥ ይችላሉ, እና AWB ንድፍ ከ "Illuminant Spectrum" ለመውሰድ ነው. ነገር ግን, "Surface Reflectance" አይታወቁም, ይህ የ "ill-posed problem" ንድፍ ነው ─ ከባድ አይታወቁም ከባድ ሊሆን አይችልም አንድ ጥቅል. ስለዚህ የ AWB algorithms አብዛኛውን ጊዜ ስቴትስቲክ እሴቶች ላይ የተመሠረተ ናቸው: 
 
 
 Gray World Assumption: ይህ አብዛኞቹ የክሊኒካዊ ግምገማዎች መካከል አንዱ ነው, አንድ ቀለም-ማሽከርካሪ ፎቶ ውስጥ, ሁሉንም ቀለም መካከል አነስተኛ መጠን በኒውስትራሊክ ቀለም ወደ ይቆያል ይሆናል. የአልጋሚው ቅርጸት አጠቃላይ R, G, B አነስተኛ መጠን ያካትታል; የ አነስተኛ መጠን ከባድ ከረጅም ከረጅም ጊዜ, ለምሳሌ, የክሊኒካል ቅርጸት ከረጅም መጠን ያካትታል. Perfect Reflector/White Patch Assumption: ይህ ትዕዛዞች በይነገጽ ውስጥ በጣም ብርሃን ትዕዛዞች ኳስ መሆን አለበት. የ algorithm በይነገጽ ውስጥ በጣም ብርሃን ትዕዛዞች ይታያል እና በይነገጽ ላይ በይነገጽ ኳስ ይታያል. ለምሳሌ, በአብዛኛው ውርዶች ላይ, የብርሃን ዓለም ትዕዛዞች በባህር አዝማሚያ ላይ, በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር አዝማሚያ ላይ በባህር መሐንዲሶች ፍላጎት: በኮምፒታል ብርሃን ውስጥ መተግበሪያ በ AWB መተግበሪያ ውስጥ የ AWB መተግበሪያው በከፍተኛ ደረጃ ላይ የተወሰነ አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም 
 
 
 ብርሃን ምንጮች ግምገማ: የአልጋሚው ቀለም ልውውውጥ ባህሪያት ያካትታል እና በአጠቃላይ የአካባቢ ብርሃን "ወደብ" ለማግኘት በአብዛኛው ብርሃን (በ D65, D65, A-source incandescent light) ውስጥ ብርሃን ምንጮች ሞዴሎች ጋር ያካትታል.  Since applying independent white balance correction to different regions of the image (i.e., regional white balance) carries a very high perceptual risk, easily leading to color artifacts or unnatural transitions, actual implementations often adopt the following strategies:
 
 Mixed Lighting Processing: 
 
 
  The algorithm estimates multiple potential light sources in the scene and calculates a "compromise gain" that balances color across all parts of the image. This method aims to maintain overall color continuity and naturalness, avoiding visual flaws caused by local corrections. Global Optimal Solution:  Utilizing AI scene recognition technology, the algorithm can identify key areas in the image, such as faces, skin tones, or specific objects. When calculating the global white balance gain, higher weights are given to these visual focal points to ensure the accuracy of the main subject's colors. Simultaneously, background areas may retain some ambient light atmosphere to achieve visual balance and naturalness. Semantic Weighting: አንድ ጥሩ AWB ስርዓት ብቻ በአጠቃላይ ብርሃን ምንጮች ውስጥ ትክክለኛነት ይሰራል ብቻ አይደለም, ነገር ግን ደግሞ ብጁ ብርሃን እና monochromatic ስነቶች ውስጥ አስተማማኝ ሊሆን ይችላል, ስነቶች ልምድ እንደ ቀለም ልምድ መከላከያ. AF (Auto Focus): ፍጥነት እና ትክክለኛነት መካከል ትክክለኛነት የ Auto Focus (AF) የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ "በባድ" የኮንክሪት ከባድ "በባድ" የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክሪት ቴክኖሎጂ ከባድ የኮንክ ከ Contrast Detection AF ወደ Phase Detection AF (PDAF) 
 
 
 የኮርታስ ማረጋገጫ AF: የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታስ ማረጋገጫ የኮርታ የ Fase Detection AF (PDAF) በሲንሰር ላይ ልዩ ፒክስል መዋቅርዎችን (የ microlens ቅርንጫፍ ወይም የሲንሰር ፒክስልዎች) ይጠቀማል (እን.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ.ኤ. መሐንዲሶች ፍላጎት: ፍጥነት እና ትክክለኛነት ማለፍ የኦሪጂናል መሳሪያዎችን ለመፍጠር, መሐንዲሶች ዋና ልምድ በከፍተኛ ፍጥነት እና ትክክለኛነት መካከል ትክክለኛነት ለመፍጠር ነው. PDAF በከፍተኛ ፍጥነት ቢሆንም, ብርሃን እና የኦሪጂናል ትክክክለኛነት ላይ አንዳንድ መስፈርቶች አለው, እና የ DSLR መሳሪያዎች የኮርፖሬሽን ልውውውጥ ችግሮች ሊሆን ይችላል. የኮርፖሬሽን ትክክክለኛነት የኮርፖሬሽን, ነገር ግን በከፍተኛ ፍጥነት ይጠቀማል, ትክክለኛውን የኮርፖሬሽን ትክክለኛነት ያረጋግጣል. ስለዚህ, ዘመናዊ ካሜራዎች አብዛኛውን ጊዜ "Hybrid Auto Focus" ይጠቀማሉ, ሁለቱም ተኳሃኝ: 
 
 
 First Step (Coarse Adjustment) : PDAF በመጠቀም የላስቲክን በፍጥነት የኮንክሪት ነጥብ ጋር ተስማሚ ይሆናል. ሁለተኛው ደረጃ (Fine Adjustment): ትክክለኛ ፍጥነት ማረጋገጫ ለማግኘት የኮርታር ማረጋገጫ AF ለመቀየር, ከፍተኛ ጥራት ለማረጋገጥ. የ 3A – A Millisecond-Level Team Effort (የ 3A – የ Millisecond-Level Team Effort) (የ 3A – የ Millisecond-Level Team Effort (የ Millisecond-Level Team Effort)) (የ 3A – የ Millisecond-Level Team Effort) (የ 3A – የ Millisecond-Level Team Effort) መጨረሻም, AE, AWB, እና AF ራስን ሞዴሎች አይደለም, ነገር ግን አንድ ባለሙያ ፎቶግራፊ ቡድን አግኝቷል: በባህር አግኝቷል ጊዜ, የ gaffer (AE), colourist (AWB) እና camera assistant (AF) ትክክለኛውን ሚሊስ ሰከንዶች ውስጥ መገናኘት እና ትክክለኛውን ፎቶ ማግኘት አለበት. Tightly Coupled Closed-loop Control System In a real ISP, the 3A modules operate as such an efficient team: the statistical results of each frame are simultaneously used by the AE, AWB, and AF modules, influencing the decisions for the next frame. This means that the design of 3A is inherently a  እነርሱ በአጠቃላይ ፎቶ ጥራት ለማሻሻል, ነገር ግን ብቻ አንድ ፓርሜትር ከከፍተኛ አይደለም. Multi-variable Optimization Problem ይህ ከፍተኛ ጥቅል ያለው ባህሪያት ደግሞ የቴክኒካዊ ፍላጎቶች ይሰጣል. አንድ ተጠቃሚ ከባድ ብርሃን ውስጣዊ አካባቢ ከባድ ብርሃን ውስጣዊ አካባቢ ወደ ከባድ ብርሃን ብርሃን ውስጣዊ አካባቢ ይቀንሳል. ካሜራ በጣም ቀጣይ ጊዜ ውስጥ አስደሳች የአካባቢ ጥገናዎች ላይ መተግበሪያ አለብዎት. የ AF መጀመሪያ ላይ በኮምፒውተር ላይ ይቀንሳል, ነገር ግን AE በጣም ቀላል ይቀንሳል, ፎቶው በእርግጥ ከባድ ሊሆን ይችላል; AWB ቀለም ሙቀት ለማስተካከል ነገር ግን በኮምፒውተር ፍጹምነት ግምገማ ጋር ተኳሃኝ ከሆነ, ይህ ቀለም ተለዋጭ ወይም የማይታማነት ሊሆን ይችላል. 
 
 
 ስርዓት ቅርጸት: መተግበሪያው ወቅት የሙዚቃ ስርዓት ሙሉ በሙሉ ቅርጸት ይሰጣል, ለምሳሌ, ብርሃን ወይም ቀለም በካርማ ውስጥ በተደጋጋጋጋሚ ይሸፍናል, በተደጋጋጋሚ ውፅዓት ሊሆን ይችላል. የ Module Interdependence (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ Module Interdependence) (የ ስለዚህ, ከፍተኛ ደረጃ 3A ስርዓት ብቻ እያንዳንዱ ሞዴል ትክክለኛነት እና ውጤታማነት ለማረጋገጥ አለብዎት, ነገር ግን በተጨማሪም በከፍተኛ ጥራት ያለው ፎቶግራፊያ ቡድን እንደ እያንዳንዱ ሞዴል መተግበሪያዎችን ትክክለኛነት እና ውጤታማነት ማረጋገጥ አለብዎት. የ AF ዋና ጥያቄን መቁረጥ ይሆናል, AE የአካባቢ እና አካባቢ መሠረት ብርሃን መተግበሪያ ይሆናል, እና AWB በገጽ ላይ በጣም ትክክክለኛ ቀለምዎችን ያደርጋል. በአሁኑ ጊዜ, አምራቾች ደግሞ የ AI ቴክኖሎጂ መተግበሪያዎችን ይጀምራል, የ 3A algorithms በከፍተኛ ጥራት ላይ የፎቶግራፊው ፍላጎት ለማወቅ እና በከፍተኛ ጥራት ላይ የአካባቢን ልምድ የ ISP እና ፎቶ ጥራት ላይ ውርዶች ይመልከቱ በዚህ ጽሑፍ ውስጥ, 3A አግኝተዋል እንዴት የካሜራ "የክፍያ ኢንጂነሪት" እንደ 3A አግኝተዋል, በኮምፒውተር ላይ የኮምፒውተር አግኝተዋል, በኮምፒውተር አግኝተዋል እና በኮምፒውተር በኮምፒውተር በኮምፒውተር ላይ የኮምፒውተር አግኝተዋል እና በኮምፒውተር በኮምፒውተር በኮምፒውተር ላይ የኮምፒውተር አግኝተዋል, በኮምፒውተር አግኝተዋል እና በኮምፒውተር በኮምፒውተር ውስጥ የኮምፒውተር አግኝተዋል, በኮምፒውተር በኮምፒውተር በኮምፒውተር በኮምፒውተር በኮምፒውተር

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

ይህ ኦዲዮ የተዘጋጀው በታሪኩ የመጀመሪያ ቋንቋ ነው!

የ 3A ካሜራ ውስጥ የ 3A “Decision Intelligence”

About Author

አስተያየቶች

ተንጠልጣይ መለያዎች

ይህ ጽሑፍ ቀርቧል

Related Stories

Community Governed Loans and Mobile Money in Nigeria with Adebola Adeniran on The HackerNoon Podcast

Data Ownership & Non Custodial DeFi - Not your keys, Not Your Tokens! With Madalin Muraretiu

Artificial Intelligence talks with Daniel Jeffries, AMA on August 25th, 10 am EST

Breaking the Stigma of Mental Health with Amy Pravin Shah, Noonies Nominee 2021

Community Governed Loans and Mobile Money in Nigeria with Adebola Adeniran on The HackerNoon Podcast

Data Ownership & Non Custodial DeFi - Not your keys, Not Your Tokens! With Madalin Muraretiu

Artificial Intelligence talks with Daniel Jeffries, AMA on August 25th, 10 am EST

Breaking the Stigma of Mental Health with Amy Pravin Shah, Noonies Nominee 2021

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps