natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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.
Одним з елементів цифрового фотоапарата є матриця з мільйонами маленьких світлових датчиків, створених на основі мікросхем ПЗЗ або КМОН. Подібні світлові датчики не розрізняють кольорів, — вони можуть визначити лише потужність, а не колір, світла, що на них падає. Отже, щоб датчик міг записати дані щодо кольору, його вкривають прозорою червоною, зеленою або синьою лінзою. Зазвичай, датчики розташовано у вигляді так званого фільтра Баєра (окрім датчиків Faveon, які працюють інакше). Зображення цифрового негатива є нічим іншим, ніж масивом значень, що відповідають « кількості світла », яка пройшла крізь червону, зелену чи синю лінзу- накривку і потрапила на датчик.
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.
Якщо бути точним, реакція датчика на світло є результатом дії багатьох специфічних для фотоапарата факторів: властивостей самої матриці датчиків, точності зафарбовування і пропускання світла лінзами- накривками, частково аналогово- цифрового перетворення і наступної після перетворення обробки, яка відбувається у самому фотоапараті з метою отримання зображення цифрового негатива, яке і потрапляє на картку пам’ яті.
What does "analog-to-digital conversion" mean?
Що означає « перетворення за аналогового формату на цифровий »?
"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.
« Аналоговий » означає « такий, що змінюється неперервно », подібно до об’ єму води, який ви можете налити до склянки. « Цифрування » аналогового сигналу означає, що рівні освітленості, які неперервно змінюються у аналогових даних, « округлюються » до множини дискретних величин, зручної для перетворення на двійкові числа, які використовуються у комп’ ютерах. Аналогово- цифрове перетворення, яке відбувається у самому фотоапараті, потрібне, оскільки за своєю природою датчики світла є аналоговими пристроями: вони накопичують заряд пропорційно до кількості світла, яке на них падає. Зібраний на кожному з датчиків заряд перетворюється на дискретне числове значення аналогово- цифровим інструментом перетворення фотоапарата. Саме цим і пояснюється краща якість 14- бітового перетворення, порівняно з 12- бітовим: вища точність зменшує об’ єм даних, які буде відкинуто у процесі перетворення.
Why is a camera profile specific to the raw processing program used to develop the raw file?
Чому для створення файла цифрового негатива використовується профіль фотоапарата, пов’ язаний з програмою обробки цифрових негативів?
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.
Основною метою застосування інтерполяції на основі алгоритмів усування мозаїчності, подібних до використаного у dcraw типового алгоритму AHD, є визначення кольору та інтенсивності світла, які спостерігаються у вказаній точці, шляхом інтерполяції даних, зібраних з окремого датчика та сусідніх з ним датчиків (див. http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Demosaic). Будь- яка програма з обробки цифрових негативів робить додаткові припущення, наприклад, щодо того, як відрізнити сигнал від фонового шуму, де розташовано точку повної насиченості датчика тощо. Результатом застосування всіх алгоритмів та припущень, використаних під час розробки програмного забезпечення з обробки цифрових негативів, буде трійка значень RGB для кожного з пікселів зображення. Таким чином, у результаті обробки одного файла цифрового негатива різними інструментами обробки буде отримано різні значення RGB.
Where do I find a generic profile for my camera?
Де я можу знайти загальний профіль мого фотоапарата?
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.
У розділі веб- сайта ufraw, присвяченому керування кольорами (http: // ufraw. sourceforge. net/ Colors. html), наведено відомості щодо того, де шукати готові профілі фотоапаратів. Якщо ви зазирнете до архівів форуму користувачів & digikam;, ви знайдете додаткові поради. Якщо ви продовжите пошуки та експерименти, ймовірно, вам вдасться знайти загальний профіль, який працюватиме « досить добре ». Але, як ми вже зазначали раніше, можна констатувати прикрий факт роботи з цифровими зображеннями: профілі фотоапаратів, які постачаються компаніями Canon, Nikon тощо, не працюють належним чином з інструментами перетворення цифрових негативів, відмінними від створених виробником фотокамери закритих інструментів. Ось чому Bibble і Phase One, наприклад, змушені створювати власні профілі для всіх фотоапаратів, які ними підтримуються. Отже, зрештою, ви можете зупинитися на профілі фотоапарата, який відповідає саме вашому фотоапарату, вашим умовам освітлення і вашому способу обробки цифрових негативів.
How do I get a camera profile specific to my camera, lighting conditions, and raw workflow?
Як мені отримати профіль, який відповідатиме саме моєму фотоапарату, моїм умовам освітлення і моєму процесові обробки цифрових негативів?
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.
Існує багато комерційних компаній, які надають послуги з профілювання, звичайно ж, за гроші. Крім того, ви можете скористатися LPRof для того, щоб профілювати ваш фотоапарат вручну. Якщо ви маєте намір профілювати ваш власний фотоапарат, вам знадобиться « IT8- ціль », тобто знімок квадратів з відомими кольорами. Разом з IT8- ціллю ви отримаєте відповідний набір відомих значень кольору кожного з квадратів на цілі.
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.
Якщо ви маєте намір скористатися для профілювання вашого фотоапарата LProf, знайдіть у документації список рекомендованих шаблонів для зйомки. Для виконання профілювання вашого фотоапарата вам доведеться сфотографувати шаблон IT8 за вказаних умов освітлення (наприклад, за денного світла, зазвичай, опівдні сонячного дня влітку, так, щоб ніякі сусідні предмети не відкидали тінь або не відбивали промені на шаблон), а потім зберегти зображення до файла цифрового негатива. Після цього ви виконаєте обробку файла цифрового негатива за допомогою вашого програмного забезпечення на основі певних параметрів і обробите отримане зображення за допомогою програмного забезпечення з профілювання. Програмне забезпечення з профілювання порівняє значення RGB на зображенні, отриманому за допомогою вашого фотоапарата+умов освітлення+програмного забезпечення з обробки цифрових негативів, зі значеннями RGB на початковому шаблоні і створить на основі порівняння профіль (icc) вашого фотоапарата.
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.
Профілювання фотоапарата дуже подібне до профілювання монітора. Під час профілювання монітора програмне забезпечення з профілювання наказує графічній картці надсилати дані щодо кольорових квадратів з певними значеннями каналів RGB на екран. Спектрометр вимірює точний колір, який буде показано на екрані. Під час профілювання фотоапарата відомими кольорами є кольори RGB областей на шаблоні IT8, які програмне забезпечення з профілювання порівнює з кольорами, отриманими на цифровому знімку шаблону за вибраних умов освітлення з використанням певного процесу обробки цифрового негатива з відповідними параметрами.
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/.
Ось посилання на посібник з використання LProf v1. 11 і ufraw (а отже, за аналогією, і будь- якого іншого інструменту обробки цифрових негативів) для створення профілю фотоапарата: http: // lprof. sourceforge. net/ help/ ufraw. html. У Debian Lenny ви можете знайти LProf 1. 11. 4 у сховищах APT. Актуальніші версії можна зібрати з CVS. І нарешті, посилання на перевірений, надійний шаблон IT8: 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?
Як мені застосувати профіль фотоапарата до 16- бітового файла зображення, створеного моїм власним програмним забезпеченням для обробки цифрових негативів?
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.
Якщо ви користуєтеся інтерфейсом digikam для dcraw, [[вставити відповідне посилання]] ви знайдете відомості щодо того, яка повідомити & digikam; про те, який профіль фотоапарата слід використовувати. Якщо ви використовуєте dcraw з командного рядка, ви можете вказати програмі спосіб обробки: з виводом зображення до 16- бітового файла зображення з або без застосування профілю фотоапарата. Якщо ви накажете dcraw створити файл без застосування профілю фотоапарата, ви зможете скористатися інструментом LCMS tifficc (також з командного рядка) для застосування профілю фотоапарата. Перевагою використання tifficc є можливість використання у LCMS високоякісного перетворення (типово, dcraw використовує типовий носій LCMS). Недоліком, звичайно ж, є те, що застосування профілю вашого фотоапарата за допомогою окремої команди, збільшує кількість кроків обробки цифрового негатива. Якщо ви користуєтеся ufraw, для отримання відповідних настанов зверніться до довідника з ufraw.
The PCS: color profiles point to real colors in the real world
PCS: профілі кольорів, що вказують на справжні кольори у навколишньому світі
Camera, scanner, working space, monitor, printer - what do all these color profiles really do?
Профілі фотоапарата, сканера, робочого простору, монітора, принтера — для чого, власне, стільки різних профілів?
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.
Профіль кольорів описує палітру кольорів пристрою або простір, до якого ця палітра належить, визначенням того, який колір у навколишньому світі відповідає кожній трійці значень RGB у просторі кольорів пристрою (фотоапарата, монітора, принтера) або робочому просторі.
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).
Насправді, профіль фотоапарата повідомляє інструмент обробки про те, що для кожної трійки значень RGB, пов’ язаних з кожним з пікселів зображення, отриманого з файла цифрового негатива програмним забезпеченням для обробки цифрових негативів, « ця трійка RGB з файла зображення » відповідає « такому- то справжньому кольору, який би побачив спостерігач на зображенні оригіналу » (або, точніше, як його показано на шаблоні IT8, якщо ви створювали ваш власний профіль фотоапарата. Загалом же, мета профілювання — зробити кольори зображення копією кольорів оригіналу).
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".
Побачити зображення розглядаючи трійки значень RGB неможливо. Побачити зображення можна лише після показу його на моніторі або роздрукованим на принтері. Результатом профілювання вашого монітора буде певна таблиця, за допомогою якої можна сказати, що « ця трійка значень RGB, надісланих графічною карткою на екран » має призвести до показу на екрані « того- то справжнього кольору, який справжній спостерігач бачить на зображенні оригіналу ».
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.
Спільною для профілю монітора і профілю фотоапарата є частина, пов’ язана з « кольором, який справжній спостерігач бачить на зображенні оригіналу ». Таким чином, різні трійки чисел RGB у просторах кольорів монітора і фотоапарата, відповідно, вказують на один і той самий видимий колір оригіналу. Кольори справжній предметів навколишнього світу є точкою відліку для переходів між всіма профілями кольорів, які зустрічатимуться на шляху вашого зображення від фотоапарата до екрана, програми редагування чи друку або інтернету.
How can a color profile point to a real color in the real world?
Як мені співвіднести точку профілю зі справжнім кольором у реальному світі?
Real people do n't even see the same colors when they look at the world, do they?
Всі люди сприймають кольори по- різному, хіба не так?
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".
Досить давно (у 1931 році, хоча покращення все ще триває) міжнародний консорціум щодо кольорів (International Color Consortium або ICC) вирішив створити карту і математично описати всі кольори, які можуть бачити люди у навколишньому світі. Отже, багатьом людям було показано широкі набори кольорів і запропоновано встановити відповідність між ними, причому два візуально однакові кольори могли фактично бути результатом складання компонентів світла з різною довжиною хвиль. У чому ж була цінність таких дивних опитувань? Відповідь така: сприйняття людиною кольорів базується на тому, що око містить три типи рецепторів з піковою чутливістю до світла з довжиною хвиль приблизно 430, 540 і 570 нм, але зі значним перекриттям у чутливості між різними типами цих рецепторів. Одним з наслідків того, яким чином ми бачимо кольори, є те, що різні комбінації світла з різною довжиною хвиль виглядають для нас однаково.
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.)
Після ретельної перевірки ICC створив простір кольорів CIE- XYZ, який математично описав і змоделював всі кольори, які може бачити ідеальний спостерігач- людина (« ідеальний » у сенсі моделювання реакції на тести багатьох окремих людей). Цей простір кольорів НЕ є профілем кольорів у звичайному значенні цього терміна. Це скоріше абсолютний простір з’ єднання кольорів (Profile Connecting Space або PCS), призначений для перетворення значень RGB кольорів з одного простору кольорів до іншого простору (див. http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Tristimulus# Tristimulus_ values і 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 не є єдиним PCS. Іншим поширеним PCS є CIE- Lab, який було математично виведено з простору CIE- XYZ. Метою створення CIE- Lab було досягнення « відчуттєвої однорідності », тобто реалізації формули « однакові зміни у значенні кольору мають призводити до таких самих однакових змін у візуальному сприйнятті » (http: // en. wikipedia. org/ wiki/ Lab_ color_ space). Вікіпедія повідомляє: « Три координати простору CIELAB відповідають освітленості (lightness) кольору (L * = 0 дає чорний колір, а L * = 100 відповідає розсіяному білому; дзеркально білий може мати вищі значення), розташуванню кольору між червоним/ малиновим і зеленим (a *, від’ ємні значення відповідають зеленішим кольорам, а додатні — червонішим) і розташуванню кольору між жовтим і синім (b *, від’ ємні значення відповідають синішим кольорам, а додатні — жовтішим) » (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.
Щоб профілями кольорів можна було користуватися, потрібне програмне забезпечення, яке виконувало б перетворення кольорів з одного простору кольорів у кольори іншого за допомогою PCS. У світі відкритого програмного забезпечення для linux (а також у закритих комерційних програмах) перехід з одного простору кольорів до іншого, зазвичай, виконується за допомогою LCMS (абревіатура від « little color management software », http: // www. littlecms. com /). Перевірка, проведена автором цього підручника, показує, що LCMS виконує точніше перетворення просторів кольорів, ніж закритий комерційний рушій перетворення кольорів компанії Adobe.
The Working Space
Робочий простір