Фототехника

Как разглядеть мельчайшие детали на печатной плате? Можно попробовать отсканировать её или сфотографировать. Но детализации всё равно бывает недостаточно. Чтобы сделать приличный макро-снимок, мало просто иметь хорошую зеркалку (или беззеркалку). Нужен ещё и макрообъектив, да непростой. У большинства максимальный коэффициент увеличения составляет 1:1. А всё, что лучше - стоит очень дорого. Автор статьи нашёл неожиданное решение и рассказывает, как сделать фото и обработать его для максимальной детализации.

К этому подступались долго - изучить точный механизм обучения у птиц и узнать заодно - весь этот опыт в распознавании звуков опасности - это врождённое-генетическое или нет? Поскольку статья не роман ( это не первая статья на данную тему, но очень свежая, 2024 года ), то сразу ответ - опыт не сидит в генах ни у птиц, ни у человека с медведями. Всему птицы обучаются от родителей и сородичей. Птенцы рождаются по сути чистым листом. Как родители и среда обучит - так птица и будет ориентироваться в звуках. Скажем, если родители научат, что звук "че-че" это опасность и вокруг все птицы этого вида так же будут делать - птенцы будут "че-че" понимать как опасность, а звук ки-ки - как сигнал к кормлению. И наоборот - обучат что "че-че" это кормление, значит так и будут думать птенцы.

Многие цифровые фотоаппараты чувствительны к инфракрасному свету. В фотоаппаратах, правда, перед матрицей устанавливают фильтр, блокирующий ИК излучение. Это делается для того, чтобы не было искажения цветовой гаммы, а также, чтобы не размывался фокус (инфракрасные лучи из-за хроматической аберрации объектива фокусируется несколько дальше видимого света). Однако этот фильтр не совершенен и часть света ИК диапазона все-таки пропускает. Все мы знаем, что на цифровом фотоаппарате видно, например, свечение инфракрасного светодиода пульта дистанционного управления, так можно проверить пульт (не сели ли батарейки в пульте).

Я взял инфракрасный фильтр, пропускающий ближний инфракрасный свет, длина волны
> 720 нм. Для глаз этот фильтр казался абсолютно черным, хотя, если смотреть через него прямо на спираль лампы накаливания, то видна сама спираль в виде слабосветящейся тёмно-красной ниточки.

Попробовал сфотографировать некоторые объекты, просто прижимал фильтр к объективу, вот что получилось:

Canon и Nikon - два самых известных в мире производителя фотоаппаратов и оптического оборудования, оба с богатой историей в индустрии фотографии. 

Компания Canon основана в 1937 году в Японии и выросла в мирового лидера в области различных продуктов для изображений и оптики, включая фотоаппараты, видеокамеры и принтеры. 

Компания Nikon основана в 1917 году, также в Японии, изначально специализировалась на оптике и быстро стала ключевым игроком на рынке фотоаппаратов, известным своими высококачественными объективами и технологией обработки изображений. 

Обе компании существенно повлияли на развитие фотографии и остаются на переднем крае технологических достижений в этой области. Но история у них - разная.

Как началась конкуренция между Canon и Nikon

Конкуренция между Canon и Nikon началась с развития зеркальных фотоаппаратов (SLR - фотоаппараты с одной объективной линзой и зеркалом). 

Обе компании в то время активно работали в этой области, хотя фотоаппараты с измерительным дальномером оставались их главным направлением. У Nikon уже была впечатляющая репутация в этой категории. Изменения произошли с появлением технологии SLR.

Все начало меняться в 1959 году, когда Nikon разработал свой первый фотоаппарат SLR - Nikon F. 

Этот фотоаппарат установил тренд для других SLR-камер, благодаря высококачественным сменным объективам и надежной конструкции. Что сделало его очень популярным среди профессиональных фотографов, особенно фотожурналистов в 1960-х годах.

Я занимаюсь разработкой и производством диктофонов для безопасности Edic‑mini, но в голову часто приходят мысли о других полезных устройствах, которые мне были бы интересны, но их нет (или я не нашел) на рынке. Я решил оформлять мысли о таких устройствах в виде статей на Хабре, чтобы получить обратную связь от умных людей и, возможно, найти заинтересованных партнеров в их разработке и производстве. Идеи должны работать, а не пылиться в голове.

Итак, первая идея — камерофон‑кирпич:‑)

После запуска Doom на кнопочном телефоне, я искал устройства на которых можно это повторить. К ним есть требования: цветной экран и несколько мегабайт памяти (идеально 4, но можно запустить и на двух). Видел счётчик электричества и USB тестер, то и другое есть с цветными экранами. Но покупать не стал, потому что скорее всего такие устройства имеют лишь десятки килобайт памяти, как и мощный чип им не нужен. Наконец на распродаже на известном китайском маркетплейсе увидел детский фотоаппарат, его и заказал для своего извращённого развлечения реверс-инжинирингом.

Но также нашел детский фотоаппарат со скидкой в немного другом корпусе на нашем маркетплейсе, заказал и его, ведь он будет у меня много раньше чем товар из Китая. Его и начал изучать первым...

Да простят меня подписчики хаба фототехники.

Фото до (слева) и после (справа) калибровки камеры

В первой части статьи мы немного поупражнялись на яблоках, чтобы понять, как 3D-объекты проецируются на 2D-плоскость фотографии. Заодно мы описали математическую модель камеры и ее параметры.

Знаешь параметры — живешь в Сочи можешь восстановить 3D-сцену или ее характеристики: высоту здания, расстояние до пешехода, загруженность самосвала. Словом, сплошная польза для целого ряда отраслей. 

А вот как именно определить эти заветные параметры, так и осталось за кадром. К тому же мы рассматривали простейшую модель pinhole, но в реальной жизни все сложнее. У большинства камер есть линзы, которые искажают изображения (вспомните эффект fisheye). Все эти «рыбьи глаза»‎ и другие отклонения нужно как-то корректировать.

О том, как восстанавливать параметры камеры (калибровать ее) и нивелировать искажения (дисторсию), читайте в этой публикации.

Также из нее вы узнаете:

• как выглядит математическая модель калибровки и дисторсии;

• как собрать датасет для калибровки;

• какие есть методы калибровки;

• детали одного из этих методов.

В прошлый раз я рассказал про субдискретизацию. В комментариях подняли тему «битности» изображения, или, по-русски, глубины цвета. Предлагаю разобраться в этом вопросе.

Время от времени мне приходится общаться с фотографами, видео- и кинооператорами, монтажёрами, колористами, дизайнерами и специалистами других профессий, работающими с изображениями — как неподвижными, так и движущимися.

Не все из них чётко понимают, как именно компьютеры хранят и обрабатывают этот материал. Такое непонимание приводит к потере технического качества и неоправданным расходам дискового пространства или пропускной способности сети.

Приглашаю вас вместе заглянуть под капот, чтобы лучше понимать, как это всё работает, и научиться избегать распространенных ошибок.

Казалось бы, жизнь невозможно повернуть назад, а предмет из фотографии не восстановишь. Хотя с последним можно поспорить: из плоского 2D-изображения реально восстановить 3D-модель объекта. Подобная «магия» часто практикуется в AR/VR, управлении беспилотниками и других сферах. Для этого первым делом производится калибровка камеры. Чтобы понять процесс калибровки, сперва следует освоить базовые принципы преобразования трехмерных координат точек в двухмерные на плоскости. 

Сегодня мы рассмотрим:

• геометрию формирования изображения на сенсоре камеры (pinhole модель);

• как рассчитываются координаты точки на сенсоре для точки из реального мира;

• как переходить от одной системы координат к другой;

• что такое внутренние и внешние параметры камеры и зачем они нужны.

Летом 2018 года Sony представили сенсор IMX586 на 48 мегапикселей, в то время как нормой у смартфонов тогда было 12 или 16. В этом посте разбираемся, действительно ли технология светофильтров Quad Bayer, использующаяся в нём, работает, или это просто маркетинговая уловка.

Среди фотографов известно, что на "больших" камерах использование 14-битного считывания по сравнению с 12-битным может положительно сказаться на детализации теней. Как же дело обстоит с маленькими сенсорами в камерах смартфонов?

В последние десятилетие активное развитие получила мобильная фотография. Хотя фотокамеры появились в смартфонах более 20 лет, но историю мобильной фотографии, как отдельного жанра стоит отсчитывать с 2010 года. Этот год примечателен тем, что в нем появились такие смартфоны, как iPhone 4 и Nokia N8. Камер этих смартфонов стали качественно лучше всех предидущих. Кроме этого, в 2010 году свет увидело приложение Instagram - сервис для загрузки и демонстрации фотографий.