imported>Alex NB OT: унификация языковых шаблонов

2025-11-15T11:09:29Z

унификация языковых шаблонов

Новая страница

{{значения|Гистограмма (значения){{!}}Гистограмма}}
[[Файл:Image and histogram.png|thumb|250px|Изображение и гистограмма в программе GIMP.]]

'''Гистогра́мма''' (в [[фотография|фотографии]]) — это график [[Статистика|статистического]] распределения элементов цифрового изображения с различной [[яркость]]ю, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число [[Пиксель|пикселей]] с конкретным значением яркости.

Изучив гистограмму, можно получить общее представление о правильности [[Экспозиция (фотография)|экспозиции]], [[Оптический контраст|контрасте]] и цветовом насыщении снимка, оценить требуемую коррекцию как при съёмке (изменение экспозиции, цветового баланса, освещения либо композиции снимка), так и при последующей обработке.

Обычно на экране [[Цифровая фотография|цифрового фотоаппарата]] показывается лишь гистограмма светлоты (исключения составляют дорогостоящие зеркальные камеры), а гистограмма для всех цветовых каналов (см. [[Цветоделение]]) доступна уже на [[компьютер]]е<ref>Shapiro, Linda G. and Stockman, George C. "Computer Vision" Prentice Hall, 2003 {{ISBN|0-13-030796-3}}</ref>, в приложениях для обработки [[растровая графика|растровой графики]].

== Основные сведения ==

'''Гистогра́мма изображе́ния''' (иногда: ''график уровней'' или просто ''уровни'') — [[гистограмма]] уровней насыщенности изображения (суммарная, или разделённая по [[цветовой канал|цветовым каналам]]).

Гистограмма изображения позволяет оценить количество и разнообразие оттенков изображения, а также общий уровень яркости изображения. Например, [[Экспонирование|недоэкспонированное]] изображение будет иметь пик в области малых цветов и иметь спад (или полное отсутствие уровней) в области ярких цветов, [[Экспонирование|переэкспонированное]] — наоборот. Изображение с недостаточным динамическим диапазоном будет иметь узкий всплеск яркостей. Академическое представление идеальной формы гистограммы изображения — пологая гауссиана, в которой мало совсем тёмных и совсем ярких цветов, а по мере приближения к средним цветам, их количество увеличивается. Справедливо для съёмок при достаточном заполняющем освещении (влияющем на всю сцену) и отсутствии источников света в кадре.

В общем случае гистограмма изображения не описывает художественных качеств изображения (например, съёмка силуэта в контровом свете будет на гистограмме выглядеть как недосвеченное (или пересвеченное) изображение), но в большинстве случаев позволяет ориентироваться в «направлении коррекции» изображения (если таковая коррекция требуется).

== Редактирование уровней ==

Многие [[Растровый графический редактор|фоторедакторы]] (напр. [[Adobe Photoshop]], [[GIMP]]) и программы проявки [[Raw (формат фотографий)|Raw]]-файлов (UFRAW, PhotoOne, CaptureNX) позволяют осуществлять редактирование уровней изображения. Оно может производиться следующими методами:
* Сопоставлением пяти параметров: начального и конечного диапазона начального и итоговых изображений и показателем гамма-кривой (в Photoshop — панель Levels).
* Заданием кривой функции соответствия точек начальной и конечной гистограмм изображения (функция задаётся чаще всего с помощью точек, через которых производится [[аппроксимация]] функции, обычно [[сплайн]]ами) (в Photoshop — панель Curves).
* Заданием набора предустановок, осуществляющих ту или иную коррекцию.
* В автоматическом режиме (программа пытается добиться максимума по одному из параметров, например, по максимизации площади кривой)

== Алгоритм построения ==

Строим массив, заполняем нулями. Обычно массив [0..255]

Цикл, для каждого пиксела:
: Выделяем нужный цветовой канал или находим яркость по формуле. Пиксел -> значение
: Полученное значение должно укладываться в диапазон индексов массива, например [0..255].
: Увеличиваем значение элемента массив[значение] на 1.
Конец цикла.
: Полученный массив и представляет собой гистограмму, элементы массива — означают высоты столбиков.
Реализация на [[Python]]:
<source lang="python">
# coding:utf
"""Пользователь вводит имя файла с изображением,
гистограммы которого нужно построить.
Строятся гистограммы по каждому из каналов, по яркости(Luminance), и RGB гистограмма.
Программа строит гистограммы и сохраняет в текущей папке.
Полученные гистограммы практически не отличаются от гистограмм,
полученных в коммерческих программах
Для работы программы необходим Python 2.7 с установленной PIL"""
from PIL import Image, ImageDraw # модули из PIL

def lum(c): #цвет пиксела RGB -> значение яркости
#формула, которая обычно используется для определения яркости
return int(0.3*c[0] + 0.59*c[1] + 0.11*c[2])
def r(c): #цвет пиксела RGB -> значение R
return c[0]
def g(c): #цвет пиксела RGB -> значение G
return c[1]
def b(c): #цвет пиксела RGB -> значение B
return c[2]
def drawhist(hname, H, harr):
""" Рисуем диаграмму, сохраняем в файл в текущую папку
hname - имя файла
H - высота рисунка
harr - массив с высотами столбиков в гистограмме
"""
W = len(harr) #кол-во элементов массива
hist = Image.new("RGB", (W, H), "white") #создаем рисунок в памяти
draw = ImageDraw.Draw(hist) #объект для рисования на рисунке
maxx = float(max(harr)) #высота самого высокого столбика
if maxx == 0: #столбики равны 0
draw.rectangle(((0, 0), (W, H)), fill="black")
else:
for i in range(W):
draw.line(((i, H),(i, H-harr[i]/maxx*H)), fill="black") #рисуем столбики
del draw #удаляем объект
hist.save(hname) #сохраняем рисунок в файл
# список с функциями и префиксами названий файлов
fnlist = [(lum, "luminosity_"), (r, "r_channel_"), (g, "g_channel_"), (b, "b_channel_")]
fname = input("input file name: ") #Ввод имени файла, гистограмму кот. нужно построить
im = Image.open(fname) #открываем файл
# получаем список вида [(n1, c1), (n2, c2), ...], где
# c - цвет пиксела в RGB
# n - количество пикселов, имеющих данный цвет
clrs = im.getcolors(im.size[0]*im.size[1])
# ширина, высота гистограммы.
# Ширину менять не стоит, т.к. все ф-и отображаются в [0..255]
W, H = 256, 100
for fn, hname in fnlist: #перебираем все функции
harr = [0 for i in range(W)] #создаем массив [0, 0, 0, ...] длины W
for n, c in clrs: #перебираем список созданный выше
index = fn(c) #fn - отображение цвета в яркость или выделение цветового канала
#индексы элементов массива показывают значения яркости и прочего. Диапазон [0..255]
#значения элементов массива = количество пикселов с опред. значением яркости и т.д.
harr[index] += n
drawhist(hname + "hist.png", H, harr) #рисуем гистограмму
# Нарисовали гистограммы по яркости и каналам, теперь
# Рисуем гистограмму RGB
rharr = [0 for i in range(W)]
gharr = list(rharr)
bharr = list(rharr)
for n, c in clrs:
rharr[r(c)] += n
gharr[g(c)] += n
bharr[b(c)] += n
harr = [(rharr[i] + gharr[i] + bharr[i])/3 for i in range(W)]
drawhist("RGB_hist.png", H, harr)
</source>

== Использование в фототехнике ==

Часть фотоаппаратов позволяет просматривать гистограмму изображения для отснятых снимков (а некоторые модели с контрастной фокусировкой — и во время фокусировки).

== Примечания ==
{{примечания}}

== Ссылки ==
* [http://gfns.net/files/DOCS/PHOTO/Konica_Minolta_DiMAGE_Z10rus.pdf Minolta Z10. Руководство пользователя.] C.30 «Дисплей покадрового воспроизведения и гистограмма».
* [https://web.archive.org/web/20071218212032/http://www.photoscape.ru/index.cfm?id=648 статья «Гистограмма» на photoscape] {{ref|ru}}

{{нет источников|дата=2009-09-01}}
{{Экспонометрия в фотографии}}

[[Категория:Фототермины]]

Гистограмма (фотография) - История изменений

imported>Alex NB OT: унификация языковых шаблонов