natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The camera profile essentially says, "for every RGB trio of values associated with every pixel in the image file produced from the raw file by the raw processing software," this RGB image file trio "corresponds to" that real color as seen by a real observer in the real world "(or rather, as displayed on the IT8 target if you produced your own camera profile, but it amounts to the same thing - the goal of profiling your camera is to make the picture of the target look like the target).
Kaamera profiil sätestab sisuliselt, et "iga toorfailist toorfailide töötlemise tarkvaraga loodud pildifaili piksli kõigi RGB väärtuste kolmikute puhul" vastab "see pildifaili RGB kolmik" "sellele tegelikule värvile, nagu seda näeb tegelik vaatleja tegelikus maailmas" (või, kui täpsem olla, siis nagu seda esitab IT8 sihtmärk, kui oled ise loonud oma kaamera profiili, aga see on antud juhul üks ja sama, sest kaamera profileerimise eesmärk ongi panna sihtmärgi pilt välja nägema nagu sihtmärk ise).
You cannot see an image by looking at its RGB values. Rather you see an image by displaying it on a monitor or by printing it. When you profile your monitor, you produce a monitor profile that says "this RGB trio of values that the graphics card sends to the screen" will produce on the screen "that real color as seen by a real observer in the real world".
RGB väärtusi vaadates ei näe pilti ennast, selleks tuleb see esitada kuvaril või trükkida. Monitori profileerides luuakse monitori profiil, mis määratleb, et "see RGB väärtuste kolmik, mida graafikakaart saadab ekraanile", loob ekraanil "selle tegeliku värvi, nagu seda näeb tegelik vaatleja tegelikust maailmas".
What the monitor profile and the camera profile have in common is the part (in italics above) about "that real color as seen by a real observer in the real world." Different trios of RGB numbers in, respectively, the monitor and camera color spaces point to the same real, visible color in the real world. Real colors in the real world provide the reference point for translating between all the color profiles your image will ever encounter on its way from camera to screen to editing program to print or the web.
Monitori ja kaamera profiili kirjeldusel on, nagu näha, ühisosa: "see tegelik värv, nagu seda näeb tegelik vaatleja tegelikus maailmas". Niisiis osutavad erinevad RGB kolmikud monitori ja kaamera värviruumis ühele ja samale värvile, mida võib näha tegelikus maailmas. Tegeliku maailma tegelikud värvid annavadki aluse, mis võimaldab teisendada kõiki värviprofiile, mida sinu pilt kohtab teel kaamerast ekraanile, sealt pildiredaktorisse ja edasi printerisse või veebi.
How can a color profile point to a real color in the real world?
Mil moel saab värviprofiil osutada tegeliku maailma tegelikule värvile?
Real people do n't even see the same colors when they look at the world, do they?
Eks ole - ka tegelikud inimesed ei näe ju tingimata värve ühtmoodi?
A long time ago (1931, although refinements continue to be made), the International Color Consortium decided to map out and mathematically describe all the colors visible to real people in the real world. So they showed a whole bunch of people a whole bunch of colors and asked them to say when "this" color matched "that" color, where the two visually matching colors were in fact produced by differing combinations of wavelengths. What was the value of such a strange procedure? Human color perception depends on the fact that we have three types of cone receptors with peak sensitivity to light at wavelengths of approximately 430, 540, and 570 nm, but with considerable overlap in sensitivity between the different cone types. One consequence of how we see color is that many different combinations of differing wavelengths of light will look like "the same color".
Juba päris ammu (täpsemalt 1931, ehkki täpsustusi tehakse tänini) otsustas Rahvusvaheline Värvikonsortsium ICC kaardistada ja matemaatiliselt kirjeldada kõik värvid, mida näevad tegelikus maailmas tegelikud inimesed. Sestap näitasid nad paljudele inimestele paljusid värve ja palusid neil öelda, kui "see" värv langeb kokku "tolle" värviga juhul, kui kaks visuaalselt kokkulangevat värvi olid tegelikult eri lainepikkuste kombinatsiooni tulemus. Milleks niisugune iseäralik protseduur? Inimeste värvitaju mõjutab tõsiasi, et meil on kolme tüüpi retseptorid, mille valgustundlikkuse tipp langeb umbes lainepikkustele 430, 540 ja 570 nm, kuid samal ajal on neil kõigil märkimisväärne ühisosa. Selle üks tulemusi on see, et et mitmed eri lainepikkuste kombinatsioonid paistavad meile "sama värvina".
After extensive testing, the ICC produced the CIE-XYZ color space which mathematically describes and models all the colors visible to an ideal human observer ("ideal" in the sense of modeling the tested responses of lots of individual humans). This color space is NOT a color profile in the normal sense of the word. Rather it provides an absolute "Profile Connecting Space" (PCS) for translating color RGB values from one color space to another. (See http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Tristimulus#Tristimulus_values and http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Color_vision.)
Pika testimise järel lõi ICC CIE- XYZ värviruumi, mis kirjeldab matemaatiliselt ja modelleerib kõiki värve, mis on nähtavad ideaalsele inimvaatlejale ("ideaalne" tähendab siin paljude konkreetsete inimeste põhjal välja töötatud mudelit). See värviruum EI OLE värviprofiil selle sõna tavalises mõttes. Pigem on tegemist absoluutne "profiiliühendusruum" (Profile Connecting Space, PCS), mis tegeleb värvi RGB väärtuste teisendamisega ühest värviruumist teise (vt. http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Tristimulus# Tristimulus_ values ja http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Color_ vision.)
CIE-XYZ is not the only PCS. Another commonly used PCS is CIE-Lab, which is mathematically derived from the CIE-XYZ space. CIE-Lab is intended to be "perceptually uniform", meaning "a change of the same amount in a color value should produce a change of about the same visual importance" (http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_color_space). Wikipedia says "The three coordinates of CIELAB represent the lightness of the color (L* = 0 yields black and L* = 100 indicates diffuse white; specular white may be higher), its position between red/ magenta and green (a*, negative values indicate green while positive values indicate magenta) and its position between yellow and blue (b*, negative values indicate blue and positive values indicate yellow)" (http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_color_space).
CIE- XYZ ei ole ainuke PCS. Veel üks tuntud PCS on CIE- Lab, mis on matemaatiliselt tuletatud CIE- XYZ ruumist. CIE- Lab on loodud olema "tajumuslikult ühtne", mis tähendab, et "sama suur muutus värvi väärtuses peab tooma kaasa sama suure muutuse visuaalses tähtsuses" (http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_ color_ space). Wikipedia ütleb: "CIELAB- i kolm koordinaati tähistavad värvi heledust (L * = 0 annab tulemuseks musta ja L * = 100 viitab difussele valgele; spekulaarne valge võib olla suurem), selle asukohta punase/ magenta ja rohelise vahel (a *, kus negatiivne väärtus viitab rohelisele ja positiivne magentale) ning asukohta kollase ja sinise vahel (b *. kus negatiivne väärtus viitab sinisele ja positiivne väärtus kollasele)" (http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_ color_ space).
To be useful, color profiles need to be coupled with software that performs the translation from one color space to another via the PCS. In the world of linux open source software (and also many closed source, commercial softwares), translation from one color space to another usually is done by LCMS, the "little color management software" (http: / /www. littlecms. com/). For what it's worth, my own testing has shown that LCMS does more accurate color space conversions than Adobe's proprietary color conversion engine.
Et värviprofiilist midagi kasu oleks, tuleb seda kasutada koos tarkvaraga, mis sooritab teisenduse ühest värviruumist teise PCS- i vahendusel. Linuxi ja avatud lähtekoodiga tarkvara maailmas (see kehtib ka paljude suletud lähtekoodiga kommertsprogrammide puhul) sooritatakse teisendus ühest värviruumist teise tavaliselt LCMS- i "väikese värvihalduse tarkvara" abil (http: // www. littlecms. com /). Nii palju kui ma olen proovinud, on LCMS- i värviruumiteisendus täpsem kui Adobe kommertslikul värviteisenduse mootoril.
The Working Space
Tööruum
So I told & digikam; where to find my monitor profile and I have a camera profile that I applied to the image file produced by my raw processing software. What's the next step in color management?
Olen andnud & digikam; ile teada, kust leida minu monitori profiil, ning mul on ka kaamera profiil, mida rakendan pildile, mille on loonud minu toorfailide töötlemise tarkvara. Milline on nüüd värvihalduse järgmine etapp?
You need to choose a working color space so you can edit your image. LCMS will transform your image from your camera color space to your chosen working space, via the PCS specified by your camera color profile.
Tuleb valida töö- värviruum, et saaksid pilte ka redigeerida. LCMS teisendab sinu pildi kaamera värviruumist sinu valitud tööruumi PCS- i vahendusel, mille määrab sinu kaamera värviprofiil.
Why cannot I just edit my images in the color space described by the camera profile?
Miks ei saa pilte redigeerida samas värviruumis, mille määrab kaamera profiil?
Which working space should I choose?
Milline tööruum valida?
Everyone has an opinion. I'm just going to lay out some of the bits of information needed to make an informed choice. Working space profiles are characterized by:
Igaühele oma, mistõttu ma esitan siin vaid mõned seisukohad, mis peaksid võimaldama langetada parema otsuse. Tööruumi profiile iseloomustavad järgmised tunnused:
Gamma (or other transfer function), which dictates how much the original linear intensity values captured by the camera sensor (and subjected to the in-camera A-to-D conversion, then interpolated by the raw processing program to produce the image file) are altered to make editing easier or more precise.
Gamma (või mõni muu edastusfunktsioon), mis määrab, kui suur osa algsetest lineaarse intensiivsuse väärtustest, mida kaamera tabas (ning mis seejärel läbisid kaamera analoog- digitaalteisenduse ja siis interpoleerimise toorfailide töötlemise tarkvaras, mis genereeris pildifaili), kuulub muutmisele, et redigeerimine oleks hõlpsam või täpsem.
RGB primaries which dictate the range of colors, that is, the color gamut, covered by a given profile.
RGB põhivärvid, mis määravad kindlaks värvivahemiku, see tähendab värviulatuse, mida antud profiil võimaldab.
White point (usually D50 or D65 though other values may be used), which specifies the color temperature of the white point of the working space.
Valgepunkt (tavaliselt D50 või D65, kuigi võib esineda ka muid väärtusi), mis määrab kindlaks tööruumi valgepunkti värvitemperatuuri.
What gamma should my working space have?
Milline peaks olema tööruumi gamma?
The gamma of a color profile dictates what power transform needs to take place to properly convert from an image's embedded color profile (perhaps your working color space or your camera color profile) to another color profile with a different gamma, such as your chosen working space, or the display profile used to display the image on the screen or perhaps from one working space to another, or perhaps from your working space to your printer's color space. Dcraw outputs a 16-bit image with a linear gamma, which means that a histogram of the resulting image file shows the actual amount of light that each pixel on the camera sensor captured during the exposure (paraphrasing http: / /www. guillermoluijk. com/ tutorial/ dcraw/ index_en. htm). (Which is why at present applying a camera profile to the dcraw output also requires applying an appropriate gamma transform to get to the desired working space, unless the camera profile also uses gamma=1.)
Värviprofiili gamma määrab kindlaks, milline peab olema teisendus, et korralikult üle minna pilti põimitud värviprofiilist (mis võib olla näiteks sinu töö- värviruum või kaamera värviprofiil) teise, erineva gammaga värviprofiili, näiteks sinu valitud tööruumi, või monitori profiilile pildi kuvamiseks ekraanil või ka ühest tööruumist teise või tööruumist printeri värviruumi. Dcraw väljastab lineaarse gammaga 16- bitise pildi, mis tähendab, et saadud pildifail näitab tegelikku valguskogust, mis langes särituse ajal igale kaamera sensori pikslile (nii võib kokku võtta http: // www. guillermoluijk. com/ tutorial/ dcraw/ index_ en. htm). (Seepärast nõuabki praegu kaamera profiili rakendamine dcraw väljundile ühtlasi sobiva gammateisenduse rakendamist, et saada soovitud värviruum, kui just kaamera profiilis pole samuti gamma=1.)
One practical consequence of the gamma of a working space is that the higher the gamma, the more discrete tones are available for editing in the shadows, with consequently fewer tones available in the highlights. Changing the gamma of an image redistributes the number of tones available in the lighter and darker areas of an image. Theoretically, if you are working on a very dark-toned (low key) image you might want a working space with a higher gamma. And if you are working on a high key image, say a picture taken in full noon sunlight of a wedding dress with snow as a backdrop, you might want to choose a working space with a lower gamma, so you have more available tonal gradations in the highlights.
Tööruumi gamma üks praktilisi tulemusi on see, et mida suurem on gamma, seda diskreetsemaid toone saab kasutada varjude redigeerimisel ning ühtlasi seda vähem toone jagub heledatele toonidele. Pildi gamma muutmine jagab ümber pildi heledamatele ja tumedamatele aladele jaguvate toonide arvu. Teoreetiliselt võiks juhul, kui töötad väga tumedates toonides pildiga, kasutada suurema gammaga tööruumi. Kui aga töötad heledates toonides pildiga, näiteks eredas päikesevalguses pildistatud pruutkleidis inimesega valge lume taustal, tasuks valida väiksema gammaga tööruum, et heledaid toone oleks rohkem saadaval.
Theory aside, in the real world of real image editing, almost everyone uses working spaces with either a gamma of either 1.8 or 2.2. sRGB and L*-RGB are two notable exceptions.
Kui teooria kõrvale jätta, siis reaalses pilditöötluses kasutavad peaaegu kõik tööruume, mille gamma on 1, 8 või 2, 2. sRGB ja L * - RGB on kaks silmapaistvamat erandit.
sRGB uses a transfer function close to that of a CRT (and thus not necessarily relevant to image editing or to display on an LCD). As Wikipedia notes, "Unlike most other RGB color spaces the sRGB gamma can not be expressed as a single numerical value. The overall gamma is approximately 2.2, consisting of a linear (gamma 1.0) section near black, and a non-linear section elsewhere involving a 2.4 exponent and a gamma (slope of log output versus log input) changing from 1.0 through about 2.3" (http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ SRGB), which makes for some complicated math during image processing.
sRGB kasutab CRT- dele lähedalt edastusfunktsiooni (mis seepärast ei pruugi olla sobilik pildi töötlemiseks või kuvamiseks LCD- l). Wikipedia märgib: "Erinevalt enamikust teistest RGB värviruumidest ei saa sRGB gammat väljendada konkreetse arvväärtusega. Üldine gamma on umbkaudu 2, 2, koosnedes lineaarsest (gamma 1, 0) osast musta lähedal ja mittelineaarsest osas mujal, sealhulgas 2, 4 eksponendiga ja gammaga, mis muutub vahemikus 1. 0 kuni 2, 3" (http: // en. wikipedia. org/ wiki/ SRGB), mis tähendab pilditöötlusel üsna keerulise matemaatika kasutamist.
L*-RGB uses as its transfer function the same perceptually uniform transfer function as the CIELab color space. "When storing colors in limited precision values" using a perceptually uniform transfer function "can improve the reproduction of tones" (http: / /en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_color_space).
L * - RGB kasutab edastusfunktsioonina sama tajumuslikult ühtset edastusfunktsiooni nagu CIELabi värviruum. "Värvide salvestamine piiratud täpsusega väärtustena" tajumuslikult ühtse edastusfunktsiooni abil "võib parandada toonide reprodutseerimist" (http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_ color_ space).
In addition to gamma=1.8 and gamma=2.2, the only other gamma for a working space that gets much mention or use is linear gamma, or gamma=1.0. As noted above, dcraw outputs linear gamma files if you ask for 16-bit output. Linear gamma is used in HDR (high dynamic range) imaging and also if one wants to avoid introducing gamma-induced errors into one's regular low dynamic range editing.
Lisaks gammale 1, 8 ja 2, 2 mainitakse tööruumi korral sagedamini veel ainult lineaarset gammat, mille väärtus on 1, 0. Nagu märgitud, väljastab dcraw lineaarse gammaga failid, kui lasta tal genereerida 16- bitine väljund. Lineaarset gammat kasutatakse HDR (suure dünaamilise ulatusega) piltide puhul, samuti siis, kui soovitakse vältida gammast tingitud vigade sattumist tavapärastesse väikese dünaamilise ulatusega piltidesse.
"Gamma-induced errors" is a topic outside the scope of this tutorial. But see "Gamma errors in picture scaling" (http: / /www.4p8. com/ eric. brasseur/ gamma. html) for gamma-induced tonality shifts; and of course see Timo Autiokari's informative (albeit somewhat infamous) website for a whole-hearted endorsement of using linear gamma working spaces (Timo's website seems to be down at present, though archived copies of his articles are still available through google). Bruce Lindbloom mentions a commonly-encountered gamma-induced error that is caused by incorrectly calculating luminance in a nonlinear RGB working space (http: / /www. brucelindbloom. com/ index. html? WorkingSpaceInfo. html, sidenote 1). And in a similar vein, the calculations involved in mixing colors together to produce new colors (such as using a digital filter to add warmth to an image) result in gamma errors unless the new colors are calculated by first transforming all the relevant values back to their linear values.
Gammast tingitud vigade tutvustamine ei mahu käesoleva käsiraamatu raamidesse. Soovi korral uuri gammast tingitud toonimuutuste kohta lehekülge "Gamma errors in picture scaling" (http: // www. 4p8. com/ eric. brasseur/ gamma. html) ning muidugi ka Timo Autiokari teaberohket (ehkki mõneti lausa kurikuulsat) veebilehte, mis ülistab igati lineaarse gammaga tööriimide kasutamist (Timo veebilehekülg ei paista praegu olevat kättesaadav, aga Google võimaldab leida selle arhiveeritud versiooni). Bruce Lindbloom mainib sageli esinevat gammast tingitud viga, mida põhjustab heleduse väär arvutamine mittelineaarses RGB tööruumis (http: // www. brucelindbloom. com/ index. html? WorkingSpaceInfo. html, märkus 1). Samamoodi toovad arvutused, millega kaasneb värvide segamine uute värvide saamiseks (näiteks digitaalfiltri kasutamine pildile soojuse lisamiseks), kaasa gamma vigu, kui uusi värve ei arvutata esmalt kõiki asjakohaseid väärtusi nende lineaarväärtustele tagasi teisendades.
Unfortunately and despite their undeniable mathematical advantages, linear gamma working spaces have so few tones in the shadows that (in my opinion) they are impossible to use for editing if one is working in 8-bits, and still problematic at 16-bits. When the day comes when we are all doing our editing on 32-bit files produced by our HDR cameras on our personal supercomputers, I predict that we will all be using working spaces with gamma=1. Adobe Lightroom is already using a linear gamma working space "under the hood", CS2 allows the option of using linear gamma for mixing colors, and Lightzone has always used a linear gamma working space.
Paraku - ja seda hoolimata kõigist vaieldamatutest matemaatilistest eelistest - on lineaarse gammaga tööruumidel varjudele nii vähe toone, et minu arvates on neid võimatu kasutada redigeerimiseks 8- bitiste piltide puhul ning palju parem pole asi ka 16- bitiste puhul. Kui peaks saabuma päev, mil me kõik redigeerime oma isiklikes superarvutites usinalt 32- bitiseid pilte, mida oleme teinud HDR- kaameratega, siis ma olen kindel, et me kasutame tõesti kõik tööruume, kus gamma on 1. Adobe Lightroom kasutab juba vargsi lineaarse gammaga tööruumi, CS2 võimaldab kasutada lineaarset gammat värvide segamiseks ning Lightzone on algusest peale kasutanud lineaarse gammaga tööruumi.
How many discrete tonal steps are there in a digital image?
Kui palju diskreetseid tooniastmeid on ühes digitaalpildis?
In an 8-bit image, you have 256 tonal steps from solid black to solid white. In a 16-bit image theoretically you have 65536 steps. But remember, those 16-bits started out as either 10 bits (=1024 steps), 12 bits (=4096 steps), or 14 bits (=16384 steps) as produced by the camera's A-to-D converter - the extra bits to reach 16-bits start out as just padding. The available tones are not distributed evenly from light to dark. In linear gamma mode (as the camera sensor sees things), there's a whole lot more tones in the highlights than in the shadows. Hence the advice, if you shoot raw, to "expose to the right but do n't blow the highlights". See Ron Bigelow's articles on "why raw" at http: / /www. ronbigelow. com/ articles/ articles. htm, for a full discussion of the distribution of available tones in a raw image.
8- bitises pildis on 256 tooniastet ühtlasest mustast ühtlase valgeni. 16- bitises pildis on teoreetiliselt 65 536 astet. Kuid tasub meeles pidada, et 16- bitised algavad, nagu nad kaamera analoog- digitaalkonverterist tulevad, 10- bitisena (1024 astet), 12. bitisena (4096 astet) või 14- bitisena (16 384 astet) - lisabitid, et tulemuseks oleks 16- bitine, on lihtsalt ballast. Saadaolevad toonid ei jaotu heledast tumedani võrdselt. Lineaarse gamma režiimis (nagu näevad asju kaamera sensorid) on heledates toonides tunduvalt rohkem toone kui varjudes. Sellepärast soovitataksegi toorpiltide tegemisel "korralikult säritada, aga mitte heledate toonidega üle pingutada". Põhjalikult käsitleb saadaolevate toonide jaotumist toorpiltides Ron Bigelow 'artikkel "Why raw" aadressil http: // www. ronbigelow. com/ articles/ articles. htm.
Should I use a large-gamut or a small-gamut working space?
Kas tuleks kasutada suure või väikese värviulatusega tööruumi?
One major consideration in choosing a working space is that some working spaces are bigger than others, meaning they cover more of the visible spectrum (and as a consequence include some imaginary colors - mathematical constructs that do n't really exist). These bigger spaces offer the advantage of allowing you to keep all the colors captured by your camera and preserved by the LCMS conversion from your camera profile to the super-wide-gamut profile connection space and out again to your chosen working space.
Tööruumi valimisel on üks tähtsamaid asju, millega arvestada, et mõned tööruumid on teistest suuremad, see tähendab hõlmavad rohkemal määral nähtavat spektrit (ja selle tagajärjel sisaldavad ka mõningaid kujutletavaid värve, matemaatilisi konstruktsioone, mida tegelikult pole olemas). Suurema tööruumi eeliseks on see, et nendes saab säilitada kõik kaamera jäädvustatud värvid, mis säilivad ka siis, kui LCMS teisendab kaamera profiilist ülisuure ulatusega profiiliühendusruumi ja sealt uuesti sinu valitud tööruumi.
But keeping all the possible colors comes at a price, as explained below. And it seems that any given digital image likely only contains a small subset of all the possible visible colors that your camera is capable of capturing. This small subset is easily contained in one of the smaller working spaces (an exception requiring a larger color gamut would be a picture of a highly saturated object such as yellow daffodil).
Kuid kõigi värvide säilitamisel on oma hind, nagu allpool selgitatakse. Tundub, et nagunii sisaldavad digitaalpildid vaid väikest osa kõigist võimalikest nähtavatest värvidest, mida kaamera suudab jäädvustada. Seda väikest alamhulka saab alal hoida ka mõnes väiksemas tööruumis (suuremat värviulatust nõudev erand võib olla väga suure värviküllastusega objektiga, näiteks kollase nartsissiga pilt).