natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Well, that depends. If the image looks very dark, then you asked dcraw to output a 16-bit file and you have run into a problem with dcraw not applying a gamma transform before outputting the image file. You can use imagemagick to apply the appropriate gamma transform to the image file produced by dcraw. Or you can find or make a camera profile with a gamma of 1. Or you can use ufraw, which applies the gamma transform for you.
See sõltub asjaoludest. Kui pilt on väga tume, oled nähtavasti lasknud dcraw' l väljastada 16- bitise pildi ning probleem on tekkinud sellest, et dcraw ei rakendanud enne pildifaili loomist gammateisendust. Dcraw loodud pildile võib rakendada sobivat gammateisendust programmi imagemagick abil. Samuti võib otsida või ise luua kaamera profiili, mille gamma oleks 1. Võib ka kasutada ufraw' d, mis teeb gammateisenduse sinu eest ise ära.
If your image has pink highlights, there's a solution. For an explanation of the problem, along with the command line cure for this problem, see this "Luminous Landscape" forum post: http: / /luminous-landscape. com/ forum/ index. php? showtopic=23430.
Kui pildil on roosakaid toone, on lahendus olemas. Probleemi mõistmiseks ja käsurealahenduse leidmiseks uuri järgmist "Luminous Landscape" foorumi postitust: http: // luminous- landscape. com/ forum/ index. php? showtopic=23430.
If the image is n't dark but it looks really weird, probably you made some injudicious choices in the digikam/ dcraw user-interface. The digikam/ dcraw interface conveniently allows you to "dial in" options that you would otherwise have to specify at the command line. However, convenience always comes at a price. First, the interface might not provide access to all the options that are available at the command line (as of & digikam; 0.9.4, only some of the dcraw command line options are available from the interface). And second, to get the most from the digikam/ dcraw interface, you have to know what the buttons, sliders, etc in the interface actually do. Which means you need to know what happens at the command line if you want to get the best results from using the interface. (This tutorial will not attempt to document how to use the digikam/ dcraw user interface. Digikam is developing at a rapid pace and anything I might write about the digikam/ dcraw interface will surely be outdated in the near future.)
Kui pilt ei ole tume, aga on siiski päris imelik, oled arvatavasti teinud digiKami/ dcraw kasutajaliideses mõned kaheldava väärtusega valikud. DigiKami/ dcraw kasutajaliides laseb mugavalt valida võimalusi, mida muidu tuleks anda käsitsi käsureal. Mugavusel on ent oma hind. Esiteks ei pruugi kasutajaliides tagada kõiki võimalusi, mida pakub käsurida (digikam; 0. 9. 4 kasutajaliides näiteks pakkus vaid üksikuid dcraw käsureavõtmeid). Teiseks peab selleks, et digiKami/ dcraw kasutajaliides tõepoolest kasu tooks, teadma, mida täpselt teeb iga nupp, liugur jne. See tähendab, et sa pead ühtlasi teadma, mis juhtub käsureal, kui soovid saada kasutajaliidese abil parimat tulemust. (Siinkohal ei hakata üritamagi digiKami/ dcraw kasutajaliidese üksikasjalikku kirjeldamist. DigiKam on teatavasti väga kiiresti arenev rakendus ning kõik, mida siin võiks öelda, võib juba lähitulevikus muutuda.)
For example, if your embedded jpeg has very nice deep rich shadows but the digikam/ dcraw-produced jpeg or tiff has blotchy red line patterns in the shadow areas [[Gerhard, I could provide a couple of sample images here if desired]], then you probably put an "x" in the "Advanced, Black point" option, with the slider set to 0. Uncheck the Black point box and try again. This box in the digikam/ dcraw interface corresponds to the "-k" option when using dcraw at the command line. The "-k" option allows you to override dcraw's best estimate of where, in the shadow tones of your image, does digital signal start to override background noise. If you do n't use the "-k" option at the command line, then dcraw calculates an appropriate value for you, based on its estimate of background noise. For my Canon 400d/ xti, the dcraw-calculated background noise value is usually around 256 (the command line option "-v" will tell dcraw to tell you what it's doing as it processes your raw file). If, however, I use the "-K / path to blackframe. pgm" option to tell dcraw to subtract out a black frame, then dcraw will report the black point as "0", as there is now no need to set it higher to avoid the deepest shadows in the image, where noise typically drowns out signal. (A "black frame" is an exposure taken with the lens cap on, with the same exposure settings as, and ideally right after, taking the image being processed. The "-K" option allows dcraw to subtract background noise from the image.)
Kui näiteks põimitud JPEG- pildil on väga kenad sügavad varjud, aga digiKami/ dcraw loodud JPEG - või TIFF- pilt sisaldab varjualadel täpilisi punaste joonte viirge, siis oled arvatavasti märkinud ära valiku "Mustpunkt", kusjuures liuguri väärtuseks on 0. Eemalda märge mustpunkti kastikesest ja proovi uuesti. See digiKami/ dcraw kasutajaliidese valik vastab dcraw käsureal võtmele "- k". See lubab nimelt tühistada dcraw parima hinnangu sellele, kus sinu pildi varjudes hakkab digitaalsignaal ületama taustamüra. Kui sa ei kasuta käsureal võtit "- k", arvutab dcraw sinu eest välja sobiva väärtuse, tuginedes oma hinnangule taustamüra kohta. Minu Canon 400d/ xti puhul on dcraw arvutatud taustamüra väärtus tavaliselt 256 ringis (käsureavõti "- v" annab dcraw' le korralduse teatada sulle, mida ta täpselt toorfaili töötlemise ajal ette võtab). Kui ma aga lisan käsureale "- K / mustkaader. pgm_ asukoht", et dcraw lahutaks maha musta kaadri, siis teatab dcraw, et mustpunkt on "0", sest enam pole vaja määrata seda kõrgemaks,, et vältida pildi sügavamaid varje, kus müra tavaliselt kipub signaali lämmatama. ("Must kaader" on kaader, mis on tehtud samade säriseadistustega, kuid kinnikaetud objektiiviga, kõige parem, kui kohe pärast töödeldavat pilti.) Võti "- K" annab dcraw' le korralduse lahutada pildist taustamüra.
Where do I find good information on digital noise?
Kust leida asjatundlikku materjali digitaalse müra kohta?
See the following excellent articles: http: / /www. ronbigelow. com/ articles/ noise-1/ noise-1. htm http: / /www. cambridgeincolour. com/ tutorials/ noise. htm http: / /www. clarkvision. com/ imagedetail/ digital. signal. to. noise/
Vaata järgmisi suurepäraseid artikleid: http: // www. ronbigelow. com/ articles/ noise- 1/ noise- 1. htm http: // www. cambridgeincolour. com/ tutorials/ noise. htm http: // www. clarkvision. com/ imagedetail/ digital. signal. to. noise /
Where do I find good information on the dcraw command line options?
Kust leida asjatundlikku materjali dcraw käsureavõtmete kohta?
The very best source of information on how dcraw processes raw files is found here: http: / /www. guillermoluijk. com/ tutorial/ dcraw/ index_en. htm.
Parim allikas selle kohta, kuidas dcraw töötleb toorfaile, on järgmine: http: // www. guillermoluijk. com/ tutorial/ dcraw/ index_ en. htm.
If you want to work with raw files, I recommend that you read Guillermo's article two or three times over. Guillermo believes that dcraw produces output superior when compared to the raw processing done by commercial raw processors. After testing every commercial raw processing program I could find, I also eventually ended up concluding that dcraw produces superior results.
Kui soovid töötada toorfailidega, on soovitatav lugeda Guillermo artikkel läbi kaks või isegi kolm korda. Guillermo on veendunud, et dcraw väljund on palju etem kui toorfailide kommertstöötlusprogrammidel. Pärast kõigi kommertstöötlusprogrammide testimist, mis mul õnnestus kätte saada, jõudsin ka mina veendumusele, et dcraw tulemus on parem.
The dcraw manpage explaining all the command line options is here: http: / /www. cybercom. net/ ~dcoffin/ dcraw/ dcraw.1. html
Kõiki käsureavõtmeid tutvustava dcraw manuaalilehekülje leiab siit: http: // www. cybercom. net/ ~dcoffin/ dcraw/ dcraw. 1. html
Why are the Canon and Nikon colors better than the colors produced by dcraw?
Miks Canoni ja Nikoni värvid on paremad kui need, mida saab dcraw abil?
Color rendition is one place where the Canon (and presumably Nikon) proprietary raw developing software does a really, really good job. Why? Because the proprietary raw processing software is coupled with camera profiles that are specific to raw images coming from your make and model of camera, when processed using your make and model camera's proprietary raw processing software. I've checked extensively, using an "eyedropper" to compare the output of various raw developers using various camera profiles from various sources - a very tedious though instructive process. With ufraw and dcraw (from the command line if not from digikam's dcraw user interface), you can apply Canon's camera-model-picture-style-specific color profile(s) to the dcraw output during the raw development process, and the colors will still NOT be exactly the same as what Canon produces. Likewise, Bibble profiles work pretty well with the Bibble software, but they do n't work quite as well, in my opinion, with dcraw as they do with Bibble's own software. And so on. And so forth.
Värvide renderdamine on üks neid asju, mida Canoni (ja oletatavasti ka Nikoni toorfailide töötlemise kommertstarkvara teeb tõepoolest väga hästi. Miks? Sest sellega koos käivad kaamera profiilid, mis on spetsiaalselt välja töötatud antud margile ja mudelile, Ma olen seda põhjalikult kontrollinud, võrreldes oma silmaga erinevate toorfailide töötlusprogrammide tulemusi, kasutades eri allikatest pärit erinevaid kaamera profiile - see on väga vaevaline, aga õpetlik tegevus. Ufraw ja dcraw abil (vähemalt käsurealt, kui mitte digiKami/ dcraw kasutajaliidesest) saab toorfailide töötlemise käigus rakendada dcraw väljundile Canoni kaamerale- mudelile- pildistiilile spetsiifilisi värviprofiile, kuid ometi EI ANNA see täpselt sama tulemust Canoni endaga. Samamoodi töötavad Bibble' i profiilid kenasti Bibble' i tarkvaraga, kuid vähemalt minu arvates sugugi mitte nii hästi dcraw' ga. Ja nii edasi ja nii edasi.
Why is a camera profile specific to a given make and model of camera?
Miks sõltub kaamera profiil konkreetsest kaamera margist ja mudelist?
Digital cameras have an array of millions of little light sensors inside, making up either a CCD or a CMOS chip. These light-sensing pixels are color-blind - they only record the amount, not the color, of light falling on them. So to allow pixels to record color information, each pixel is capped by a transparent red, green, or blue lens, usually alternating in what is called a Bayer array (except for Faveon sensors, which work differently). A raw image is nothing more than an array of values indicating "how much light" passed through the red, blue, or green lens cap to reach the sensor.
Digitaalkaamerates on miljoneid tillukesi valgussensoreid, mis moodustavad CCD või CMOS kiibi. Need valgusetundlikud pikslid on õieti värvipimedad: nad salvestavad ainult neile langeva valguse koguse, mitte värvi. Et pikslid salvestaksid värviteavet, varustatakse kõik pikslid läbipaistva punase, rohelise või sinise filtriga, tavaliselt vaheldumisi niinimetatud Bayeri massiivina (välja arvatud Faveoni sensorite puhul, mis toimivad teisiti). Toorpilt pole niisiisi midagi muud kui vaid väärtuste massiiv, mis näitab, "kui palju valgust" läbis punase, sinise või rohelise filtri ja jõudis sensorini.
Clearly, pixel response to light is the result of lots of camera-specific factors including: the nature of the sensor array itself, the precise coloring/ transmissive qualities of the lens caps, and the particular analog-to-digital conversion and post-conversion processing that happens inside the camera to produce the raw image that gets stored on the card.
On selge, et see, kuidas piksel reageerib valgusele, sõltub tervest hulgast kaamerale spetsiifilistest teguritest, sealhulgas sensorimassiivi enda iseloomust, filtrite täpsest värviedastuse omadustest ning eriti analoog- digitaalteisenduse ja järeltöötluse omadustest, mis toimub kaamera enda sees ja valmistab kaardile salvestatava toorpildi.
What does "analog-to-digital conversion" mean?
Mida tähendab analoog- digitaalteisendus?
"Analog" means continuously varying, like how much water you can put in a glass. "Digitizing" an analog signal means that the continuously changing levels from the analog signal source are "rounded" to discrete quantities convenient to the binary numbers used by computers. The analog-to-digital conversion that takes place inside the camera is necessary because the light-sensing pixels are analog in nature - they collect a charge proportionate to the amount of light that reaches them. The accumulated charge on each pixel is then turned into a discrete, digital quantity by the camera's analog-to-digital converter. Which by the way explains why a 14-bit converter is better than a 12-bit converter - more precision in the conversion output means less information is thrown away in the conversion process.
"Analoog" tähendab pidevalt muutuvat - seda võib võrrelda näiteks sellega, kui palju vett on võimalik klaasi valada. Analoogsignaali "digiteerimine" tähendab seda, et analoogsignaali pidevalt muutuvad tasemed "ümardatakse" diskreetseteks väärtusteks, mis sobivad arvutis kasutatavale kahendsüsteemile. Analoog- digitaalteisendus kaamera sees on vajalik sellepärast, et valgustundlikud pikslid on loomu poolest analoogsed - nad koguvad laengu, mis on võrdeline neile langeva valguse kogusega. Iga piksli kogutud laeng muudetakse seejärel diskreetseks digitaalseks väärtuseks kaamera analoog- digitaalkonverteri vahendusel. Muide, see selgitab, miks 14- bitine konverter on parem kui 12- bitine: suurem täpsus teisenduse väljundis tähendab seda, et teisendamise käigus heidetakse minema vähem teavet.
Why is a camera profile specific to the raw processing program used to develop the raw file?
Miks sõltub kaamera profiil kasutatavast toorfailide töötlemise programmist?
The whole point of interpolation using demosaicing algorithms such as dcraw's default AHD is to guess what color and intensity of light actually fell on any given pixel by interpolating information gathered from that single pixel plus its neighboring pixels (see http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Demosaic). Every raw processing program makes additional assumptions such as "when is it signal and when is it background noise?", "at what point has the sensor well reached full saturation?", and so forth. The resulting output of all these algorithms and assumptions that raw processing software makes is a trio of RGB values for each pixel in the image. Given the same raw file, different raw processors will output different RGB values.
Kogu värvirekonstruktsiooni algoritme, näiteks dcraw vaikimisi AHD algoritmi kasutava interpoleerimise mõte on ära arvata, mis värvi ja kui intensiivne valgus langes kindlale pikslile. Selleks interpoleeritakse nii selle konkreetse piksli kui ka tema naabrite teavet (vt. http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Demosaic). Kõik toorfailide töötlemisprogrammid teevad oma lisaoletusi, näiteks "millal on tegemist signaaliga ja millal taustamüraga?", "millisel hetkel saavutas sensor täieliku küllastuse?" jne. Kõigi nende toorfailide töötlemisprogrammide algoritmide ja oletuste väljund on kolm RGB väärtust pildi iga piksli kohta. Ühe ja sama toorfaili korral annavad erinevad töötlemisprogrammid niisiis tulemuseks erinevad RGB väärtused.
Where do I find a generic profile for my camera?
Kust leida oma kaamera üldine profiil?
The ufraw website section on color management (http: / /ufraw. sourceforge. net/ Colors. html) has information on where to find ready-made camera profiles. If you poke around the & digikam; users forum archives, you'll find additional advice. If you keep hunting and experimenting, likely you will find a generic profile that works "well enough". However, as stated above, it's an unfortunate fact of digital imaging that the camera profiles supplied by Canon, Nikon, and the like do n't work as well with raw converters other than each camera manufacturer's own proprietary raw converter. Which is why Bibble and Phase One, for example, have to make their own profiles for all the cameras that they support. So eventually you may decide that you want a camera profile that is specific to your camera, your lighting conditions, and your raw processing workflow.
Ufraw veebilehekülje värvihalduse sektsioonis (http: // ufraw. sourceforge. net/ Colors. html) leiab teavet, kust hankida kaamerate valmisprofiile. Täiendavaid nõuandeid leiab & digikam; i kasutajate foorumi arhiivist. Otsides ja katsetades leiad usutavasti piisavalt hea üldise profiili. Aga nagu juba öeldud, on digitaalfotograafia tõsiasi, et kaamera profiilid, mida pakuvad Canon, Nikon ja teised, töötavad kõige paremini just kaamera valmistaja enda toorfailide kommertskonverteriga. Sel põhjusel on näiteks Bibble ja Phase One loonud oma profiilid kõigile kaameratele, mida nad toetavad. Seega tuleb lõpuks otsustada, kas soovid kasutada kaamera profiili, mis on kohandatud just sinu kaamerale, valgustustingimustele ja toorfailide töötlemise protsessile.
How do I get a camera profile specific to my camera, lighting conditions, and raw workflow?
Kuidas hankida kaamera profiili, mis sobib täpselt minu kaamera, valgustustingimuste ja toorfailide töötlemise protsessiga?
Many commercial services provide profiling services, for a fee, of course. Or you can use LPRof to profile your camera yourself. If you want to profile your own camera, you will need an "IT8 target", that is, an image containing squares of known colors. Along with the IT8 target, you will receive the appropriate set of known values for each square of color on the target.
Paljud kommertsteenused pakuvad ka profiili loomise võimalust, mõistagi tasu eest. Võid muidugi ka LProfi abil oma kaamerale ise profiili luua. Kui soovid enda kaamerale profiili luua, on vajalik "IT8 sihtmärk" ehk pilt, mis sisaldab teadaolevate värvidega ruute. Koos IT8 sihtmärgiga saad sobiva, iga sihtmärgi värviruudu väärtusi sisaldava teabekogumi.
If you plan to use LProf to profile your camera, check the documentation for a list of recommended targets. To profile your camera, you photograph the IT8 target under specified lighting conditions (for example, in daylight, usually taken to mean noon on a sunny day in the summer, with nothing nearby that might cast shadows or reflect color casts) and save the image as a raw file. Then you process the raw file using your particular raw processing software+settings and run the resulting image file through the profiling software. The profiling software compares the RGB values in the image produced by your camera+lighting conditions+raw processing routine with the RGB values in the original target and then produces your camera (icc) profile.
Kui kavatsed kasutada profileerimiseks LProfi, uuri dokumentatsioonis leiduvat soovitatavate sihtmärkide nimekirja. Kaamera profileerimiseks tuleb pildistada IT8 sihtmärki konkreetsetes valgustustingimustes (näiteks päevavalguses, mis üldiselt tähendab keskpäeva päikeselisel suvepäeval, kusjuures läheduses pole midagi, mis heidaks varju või peegeldaks värve) ja salvestada pilt toorfailina. Seejärel tuleb seda töödelda konkreetse toorfailide töötlemise tarkvaraga konkreetseid seadistusi kasutades ning anda saadud pildifail ette profileerimistarkvarale. See võrdleb sinu kaamera, valgustustingimuste ja toorfailide töötlemise protsessiga saadud pildifaili RGB väärtusi algupärase sihtmärgi RGB väärtustega ja genereerib selle põhjal sinu kaamera (ICC) profiili.
Profiling a camera is exactly analogous to profiling a monitor. When profiling a monitor, the profiling software tells the graphics card to send squares of color with particular RGB values to the screen. The spectrophotometer measures the actual color that is produced on the screen. When profiling a camera, the known colors are the RGB colors in the original patches on the IT8 target, which the profiling software compares to the colors produced by the digital image of the target, which was photographed in selected lighting conditions, saved as raw, then processed with specific raw processing software+settings.
Kaamera profileerimine sarnaneb monitori profileerimisega. Viimasel juhul annab profileerimistarkvara graafikakaardile käsu saata ekraanile konkreetsete RGB väärtustega värviruute. Spektrofotomeeter mõõdab tegelikku ekraanil nähtavat värvi. Kaamera profileerimisel on teadaolevad värvid RGB värvid IT8 sihtmärgi algses variandis, mida profileerimistarkvara võrdleb värvidega, mis esinevad sihtmärgi digitaalpildil - tingimusel, et pilt on võetud kindlates valgustustingimustes, salvestatud toorfailina ning seejärel töödeldud konkreetse toorfailide töötlemise tarkvaraga konkreetseid seadistusi kasutades.
Here is a link to a "how to" for using LProf v1.11 and ufraw (and by analogy, any other raw processor) to produce a camera profile: http: / /lprof. sourceforge. net/ help/ ufraw. html. Debian Lenny has LProf 1.11.4 in the APT repositories. More recent versions can be built from CVS. And here is a link to an affordable, well-regarded IT8 target: http: / /www. targets. coloraid. de/.
Toome lingi õpetusele, kuidas kasutada LProf v1. 11 ja ufraw' d (ning õigupoolest suvalist toorfailide töötlemisprogrammi) kaamera profiili loomiseks: http: // lprof. sourceforge. net/ help/ ufraw. html. Debian Lenny APT- hoidlates leidub LProf 1. 11. 4. Uuemaid versioone leiab CVS- ist. Ja veel ka link kättesaadavale ja nimekale IT8 sihtmärgile: http: // www. targets. coloraid. de /.
How do I apply a camera profile to the 16-bit image file produced by my open source raw processing software?
Kuidas rakendada kaamera profiili 16- bitisele pildifailile, mis on loodud minu avatud lähtekoodiga toorfailide töötlemise tarkvaraga?
If you are using the digikam/ dcraw interface, here [[insert link to the relevant section of the handbook]] is how to tell & digikam; which camera profile to use. If you are using dcraw from the command line, you have the choice of outputting your 16-bit image file with or without the camera profile already applied. If you ask dcraw to output the file without applying the camera profile, you can use LCMS's tifficc utility (also at the command line) to apply the camera profile. The advantage of using tifficc is that you can tell LCMS to use high quality conversion (dcraw seems to use the LCMS default medium). The disadvantage, of course, is that applying your camera profile from the command line adds one extra step to your raw workflow. If you are using ufraw, consult the ufraw user's guide.
Kui kasutad digiKami/ dcraw kasutajaliidest, siis tutvustab [[käsiraamatu vastav osa]], kuidas anda & digikam; ile teada, millist kaamera profiili kasutada. Kui kasutad dcraw' d käsureal, on sul võimalik valida, kas luua 16- bitine pildifail kaamera profiili rakendades või ilma. Kui annad käsu luua fail ilma kaamera profiili rakendamata, võib selle rakendamiseks tarvitada LCMS- i (samuti käsureal töötavat) tööriista tifficc. Viimase eeliseks on see, et sa saad anda LCMS- ile korralduse kasutada kõrge kvaliteediga teisendust (dcraw kasutab LCMS- i vaikimisi keskmise kvaliteediga teisendust). Miinuseks on loomulikult tõik, et kaamera profiili rakendamine käsureal lisab toorfailide töötlemise protsessi lisasammu. Ufraw kasutamise korral tasub uurida selle käsiraamatut.
The PCS: color profiles point to real colors in the real world
PCS: värviprofiilide taga on tegeliku maailma tegelikud värvid
Camera, scanner, working space, monitor, printer - what do all these color profiles really do?
Kaamera, skanner, tööruum, monitor, printer - milleks tegelikult kõik need värviprofiilid?
A color profile describes the color gamut of the device or space to which it belongs by specifying what real color in the real world corresponds to each trio of RGB values in the color space of the device (camera, monitor, printer) or working space.
Värviprofiil kirjeldab seadme või tööruumi värviulatust, määratledes, milline tegeliku maailma tegelik värv vastab igale seadme (kaamera, monitor, printer) või tööruumi RGB väärtuste kolmikule.