لماذا يشعر جورج بأنه لا يهتم بالخضراوات الأخضر والأزرق؟ Why does   feel so unsettlingly green and yellow? Joker الممثل لماذا يتم تغطية "Blade Runner" في الحليب واللون الأسود؟ Why is   soaked in teal and orange? Blade Runner Blade Runner لماذا يجعلك تنظر إلى الجلد جافًا ومحركًا؟ Why does film make skin look soft and warm? هذا ليس سحرًا، هذا هو اللون. ومن يسيطر على اللون يسيطر على الوزن العاطفي للكاميرا.التصنيع باللون هو لغة التصوير في السينما - وسيلة لتشكيل الجوانب، والتركيز على الاهتمام للمرء، وتحديد أصوات القصة. ويمكن أن يكون رائعًا ومتجددًا. أو شجاعًا ونموذجًا، كما هو الحال في أعمال وونغ كار-واي، فنشير، نولان، أو فيلينوف. ولكن لتحدث هذه اللغة بسهولة، تحتاج أولا إلى فهم اللغة. أين تبدأ عمل الألوان في الواقع؟ كيف نعرف ما هو الألوان "الحقيقية" على الإطلاق؟ وكيف يمكنك ترجمة الهدف الإبداعي إلى العمل التقني؟ Spoiler: لا يبدأ مع LUT أو مسحوق. . . يبدأ مع الأهداف الألوان، والتقييم، وبلاطين المختارة بعناية. في هذه السلسلة، سنستعرض: ما هي الألوان في المستوى الأكثر أساسية؟ لماذا الحد من منصة الويب الخاص بك هو ميزة وليس غرامة كيف تعمل خرائط الألوان (وماذا يهمها) كيفية بناء أداة التقييم الخاصة بك في المتصفح - مع React و بعض الرياضيات البسيطة. وسوف تكون قادرًا على التجربة، وربما لأول مرة في الواقع. ما هي الألوان التي تم إنتاجها لن ننسى ذلك فقط، سنعرفه. see What is Color Grading, and Why Start with Color Targets? ما هو تقييم الألوان، ولماذا تبدأ مع أهداف الألوان؟ إعداد الألوان هو عملية تعديل وتصميم صورة لتحقيق لونًا عجيبًا محددًا، أو تأثيرًا عاطفيًا، أو معيارًا تقنيًا. التوازن في الضوء والطريق الأبيض؛ إصلاح تغيرات اللون التقني؛ تصميم نمطًا عجيبًا مع التناقضات والألوان والألوان. ولكن التقييم ليس فقط عن "تجعلها جميلة"، بل هو عن السيطرة - على المزاج، والتركيز للمرء، واللغة المرئية لجميع القصة. قبل تطبيق أي نظر إبداعي ، تحتاج إلى إرسال الصورة إلى وهذا يعني : neutral state إصلاح الألوان غير المرغوب فيها (إصلاح الألوان) تعزيز الصورة إلى مساحة الألوان القياسية (مثل Rec.709 أو sRGB). تكييف المواد من الكاميرات المختلفة إلى خطة أساسية متوازنة. وبالإضافة إلى ذلك، فإن الألوان تستخدم مثل هذه ** ، ** أو أرقام أخرى. color targets ColorChecker كروموسوم هدف الألوان هو مكتبة من صفحات الألوان مع هذه القيم ليست عاطفية - يتم الحصول عليها من خلال قياسات الفلكية في بيئات مراقبة باستخدام المعدات المهنية مثل X-Rite أو القيمة المحددة . Konica Minolta الهواتف الذكية Konica Minolta الهواتف الذكية واحدة من الأهداف الأولى التي أجريت على نطاق واسع هي - لقطة من الألوان الخضراء المستقلة المستخدمة لسيطرة الإضاءة. بعد ذلك جاءت أرقام متقدمة مع الألوان الكاملة - مثل تم إنشاؤه في عام 1976 (الذي يطلق عليه ويحتوي على 24 لونًا من الألوان التي تم تصميمها لتثبيت الألوان الحقيقية المشتركة: الجلد البشري، السماء الأزرق، الخشب الأخضر، وأكثر. كوداك غراي Scale Macbeth ColorChecker X-Rite ColorChecker كوداك غراي Scale مع ظهور الصورة الرقمية والتلفزيون الرقمي، أصبحت الهدفات الألوان أكثر أهمية.إنها الآن أدوات أساسية لتقييم ليس فقط الكاميرات، ولكن أيضًا الشاشات والرسائل والسيارات المحمولة، وأي جهاز يعمل مع الألوان.إنها تستخدم في تقييم الألوان، وتحديد الملفات، والتوازن الدائري لعمليات العمل - من إنتاج الأفلام إلى التصوير العلمي. اتخذ X-Rite ColorChecker، على سبيل المثال. كل ملف يتم قياسه تحت إضاءة قياسية (عادةً أو ) ، مع النتائج المكتوبة في - نموذج لون مستقل من الجهاز، ثم يتم تحويل هذه الترتيبات إلى اعتمادًا على مساحة الألوان العملية الخاصة بك (مثل ، أو أو ) D65 D50 CIE XYZ coordinates RGB values sRGB Rec.709 AdobeRGB لذلك ، فإن المجموعات RGB التي نستخدمها في تطبيقنا ليست فكرة ، بل هي ممثلات رقمية دقيقة من الملفات المعتمدة ، التي يتم قياسها بشكل طبيعي. إذا تم تحديد ملصق الجلد في ColorChecker Classic على [194, 150، 130] في RGB ، فهذا هو الطريقة التي يجب أن تبدو عليها في الظروف المناسبة. The Catch: Color Charts Are Just the Beginning الأهداف الملونة هي ضرورية للتقييم - ولكن هذا هو كل ما هو عليه. لا تتحمل المسؤولية عن: 1 بدء كيف تتصرف الألوان في الارتفاع أو الشمعة الخصائص الفريدة للفيلم أو الألوان؛ أو الهدف الإبداعي خلف نظرة معينة. في الأدوات المهنية مثل أو وبالتالي ، فإن أرقام الألوان هي خطوة واحدة فقط في خطوط طويلة. من هناك ، يمكنك التحرك إلى العمليات المتقدمة مثل التعبير عن الأفلام ، وتصوير الألوان ، والخضروات ، والتشويق ، والتغيرات النمطية الأخرى. لذلك من المهم فهم: ديفيز حل المقاومة a chart is a calibration tool — not a style. ديفيز حل المقاومة CinePalette: A Minimal Tool for Exploring Color Palettes CinePalette: أداة صغيرة لاستكشاف الألوان لكي نتعرف على كيفية تأثير اختيار الخلايا على الصورة ، قمنا بتصميم - تطبيق ويب بسيط يظهر ما يحدث عندما تقوم بتحديد مساحة الألوان (العملية المعروفة باسم ) CinePalette تخفيض البلاستيك What You Can Do with CinePalette: تحميل أي صورة؛ اختيار صفحة (ColorChecker ، Portra ، Sepia ، وما إلى ذلك) ؛ إعادة تثبيت كل كيلومتر إلى الألوان الأكثر قوة في هذا الملعب. مقارنة قبل و بعد مع التلاعبات التفاعلية؛ حفظ النتيجة؛ أو بناء ملابسك الخاصة من الصفر. How It Works in Code تطبيقنا يعمل بالكامل في المتصفح باستخدام وأيضاً المشروع - يطلق - ستكون مفتوحة على مصدر مفتوح ومتوفرة على GitHub (الانترنت في نهاية سلسلة). React Canvas API CinePalette نبدأ مع مجموعة من الخلايا المحددة، ولكن يمكن للمستخدمين أيضا إنشاء وتخزين أنفسهم. البلاستيك تبدو: Kodak Portra 400 "Portra 400": [
  [75, 60, 50],     // shadows
  [160, 130, 110],  // skin tones
  [220, 200, 180],  // highlights
  [60, 100, 80],    // foliage
  [180, 150, 100]   // neutral
],
 يحدد الخلايا المختارة ما هي الألوان التي "تسمح" بظهورها في الصورة النهائية، وهي تصبح لغة المرور للكاميرا - الألوان الأساسية التي تحدد موهبتها وأسلوبها. عندما يقوم المستخدم بإرسال صورة ويختار الخلايا ، هذا ما يحدث تحت القفز: يتم إنشاء الصورة إلى <canvas> مخفية - وهذا يوفر لنا الوصول على المستوى الكتروني للتعامل مع البيانات. نحن نختار مصطلح ImageData ، الذي يحتوي على مجموعة حيث يتم تصنيف كل مقطوع من قبل أربعة قيمة: [R، G، B، A]. نحن نضيف من خلال كل مقطوعة ، استخراج لونها RGB. بالنسبة لكل مقطع ، نجد الألوان المرتبطة الأقرب من الخلايا المختارة ، باستخدام المسافة اليكليدية في مساحة RGB - وتبديلها. دعونا نلتحق بطاقة شيرلي وحاول تطبيق بطاقات مختلفة - سوف ترى على الفور كيف تختار بطاقة تشكيل الصورة. الذاكرة تقع في الميزات التي تحقق ولعل العثور على من الخلايا المختارة: each individual pixel closest matching color const findClosestColor = (r, g, b) => {
  let minDist = Infinity;
  let closest = [r, g, b];
  for (let [pr, pg, pb] of palette) {
    const dist = Math.sqrt((r - pr) ** 2 + (g - pg) ** 2 + (b - pb) ** 2);
    if (dist < minDist) {
      minDist = dist;
      closest = [pr, pg, pb];
    }
  }
  return closest;
};
 ثم نقوم بتبديل اللون الأصلي للكتروني في ImageData باللون الأكثر تفاؤلاً من الخلايا. في الصورة for every single pixel for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
  const [r, g, b] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2]];
  const [nr, ng, nb] = findClosestColor(r, g, b);
  data[i] = nr;
  data[i + 1] = ng;
  data[i + 2] = nb;
}
 بمجرد معالجة جميع المكسرات ، نقوم بإعادة إنتاج النتيجة إلى <canvas> و تحويلها إلى صورة باستخدام .toDataURL(). - و تنزيل الصورة المصفحة بسهولة واحدة. see the result instantly in the browser ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
setFilteredImage(canvas.toDataURL());
 هنا، نحن نستخدم - طريقة الكلاسيكية لتقييم مدى "قرب" اثنين من الألوان: Euclidean distance in RGB space const dist = Math.sqrt((r - pr) ** 2 + (g - pg) ** 2 + (b - pb) ** 2);
 هنا ، (r ، g ، b) هو لون الكترونات الحالية ، و (pr ، pg ، pb) هو واحد من الألوان في الخلايا. في الخلفية المختارة. closest visual match هذا النهج سهل الاستخدام، ولكن لديه قيود: - على سبيل المثال ، نحن أكثر حساسية إلى الأخضر من الأزرق ، ويمكن أن تكون الاختلافات في الضوء خاطئة. الفضاء RGB لا يعبر عن كيفية فهم الأشخاص لونًا ونحن نستخدم هذا النهج في ومع ذلك ، حتى في شكلها الحالي ، قد تلاحظ أن بعض الألوان تتبدل بطريقة تشير إلى غير متوقعة أو "الخلفية". CinePalette في الإصدارات المستقبلية، ونحن نتطلع إلى إضافة تبادل بين مساحة الألوان – تتيح للمستخدمين مقارنة كيف تؤثر النماذج المختلفة على دقة التوافق الألوي. RGB and CIELAB Why Does This Matter? لماذا يهم هذا؟ يوضح CinePalette خطوة أساسية ولكن أساسية في تقييم الألوان: هذا هو المكان الذي يبدأ كل نمط بصري - مع السؤال: palette restriction “What if we only used these colors?”. يوفر مجموعة Portra أصابعًا دافئًا ومثيرة للاهتمام. Pro 400 يشعر بالراحة والترفيه. Teal & Orange يوفر ضربات فيلمية عالية التفاعل. على عكس الأدوات مثل Dehancer أو Resolve، CinePalette لا يثبت الفيزياء من الفيلم. الألوان هي أداة لتصميم النماذج والمسلسل. What’s Next? ما هو التالي؟ This is just the beginning. In the next parts of the series: سوف نضيف CinePalette مع القدرة على اختيار صفحة من صورة المقارنة. إضافة استخراج تلقائي لخطوط الألوان من أي نطاق أو صورة؛ إدخال التبديل بين RGB وLAB للحصول على توازن أكثر دقة من الواقع. وتحديد كيف يعمل التوازن اللون - وكيف يمكنك استخدامه في التصنيف في العالم الحقيقي. الحفاظ على التركيز - وإعداد ليس فقط لتعلم الألوان، ولكن حقا أن ترى ذلك. انظر

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

طويل جدا؛ ليقرأ

Make resilience your competitive advantage

هذا التطبيق البسيط يمنعك من رؤية كيف تستخدم هوليوود اللون لتناقش عواطفك

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

Top 4 Hiring Trends for Mobile App Developers in 2018

How can AR, IoT, Blockchain and Chatbots redefine Customer Experience

Top 10 IoT Application Development Companies

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Top 4 Hiring Trends for Mobile App Developers in 2018

How can AR, IoT, Blockchain and Chatbots redefine Customer Experience

Top 10 IoT Application Development Companies

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps