23m13d今天是画毛毛虫的贵。每天睡前给阿贵预告新花样。不爱睡觉贵有了睡醒的期待。手残妈妈看了视频可以教阿贵画些简单的画。“我不会画。妈妈画”希望慢慢动手能力能变强。
可能是去商场玩多了娃娃机。熟门熟路塞硬币掰动把手。反手伸进洞里掏娃娃[二哈]
晚饭用小叉子吃面条。一勺勺叉的精准送进嘴里。小叉子真是吃面吃水果的好伴侣。
脸颊有一根硬毛。莫名奇妙有点脓肿。不知道是什么问题百度都搜不到。明天要去医院再看一下上周挑的麦粒肿。还有一颗小白点在。
每天陪阿贵看一集jojo。看完会自己复述动画片里的内容。今天也是棒棒贵。
可能是去商场玩多了娃娃机。熟门熟路塞硬币掰动把手。反手伸进洞里掏娃娃[二哈]
晚饭用小叉子吃面条。一勺勺叉的精准送进嘴里。小叉子真是吃面吃水果的好伴侣。
脸颊有一根硬毛。莫名奇妙有点脓肿。不知道是什么问题百度都搜不到。明天要去医院再看一下上周挑的麦粒肿。还有一颗小白点在。
每天陪阿贵看一集jojo。看完会自己复述动画片里的内容。今天也是棒棒贵。
最近不停看到小伙伴问我这个问题,考虑到解释太复杂会让人难以理解,就简单的画个图讲一下[doge]
(注意,实际上计算像素,图2里面4*4格子应该是16个像素,每个像素都可以通过demosaic算出来RGB信息,但是为了大家方便理解,把一个RGGB单元叫一个像素,也就4*4单元里面只有4个像素,感觉不太妥当但是画图时候就这么想过来了,不想解释Bayer阵列demosaic了.......)
看图2,里面左边那个就是普通的Bayer(拜耳)阵列的滤色片例子,光通过滤色片,过滤其他颜色光线后,背后的光电传感器就把剩下的光子转变为电信号,通过demosaic处理后变成RGB的图像信号。
中间呢,则是我们现在通常看到的诸如 6400万,5000万,4800万的Quad Bayer(四拜耳)阵列的滤色片排列方式,在一个4x4的矩阵里,他的红,绿,蓝滤色片是4个4个贴在一起的类似于一个放大的RGGB阵列,但是和普通放大RGGB阵列不同的是,他每个子滤色片下面的传感器可以单独读出数据,比如红色滤色片R,由于实际的光电传感器在R下面有4组通过DTI分割,可以独立读出,在需要大像素时,就读出R1+R2+R3+R4作为R的数值
图2右边呢,则是中间那个Quad Bayer(四拜耳)阵列的滤色片“全像素”输出模式,也就是所谓高像素模式,每个颜色下面的4个传感器,可以用类似右边那个图的读取方式(这是一种最基础的remosaic过程,实际复杂非常非常多,仅供理解),让R1,R2,R3,R4分别近似成4个独立RGGB 拜耳阵列里面的红色(绿色,蓝色同理),就等于读出了相对于图2中间4个颜色数据合并计算更多的信息,也就是所谓的“高像素”
然而这样的算法始终是等效的,可以通过各类算法进行优化,图3就是一篇论文中关于原生RGB和Nona-Bayer(⑨拜耳)阵列不同读取方式造成的显示清晰度差异,(b)就是原生RGB的图像清晰度,后面(c),(d),(e)....则是不同的算法让Nona-Bayer阵列近似读出的清晰度,不同的算法最多只能接近原生[doge] Quad-Bayer也是同理,这就解释了为什么三星的1亿像素九合一在清晰度上并不能打得过小米的1亿像素四合一,但是优势就是由于他可以9个像素合并在一起读出,极弱光下有更好的信噪比表现。
苹果据说下一代高像素新传感器,不会采用安卓高像素之战开始的那个Quad Baye滤色片排列,而是采用Bayer阵列,这样苹果主摄的实际解析力,将会远远炒超过安卓端Quad Bayer阵列,在技术进步和算力足够的前提下,高像素只要不是极限弱光拼绝对信噪比,都是绝对碾压低像素的,如果苹果能好好发挥,他的拍照成像效果和清晰度将会远超当前安卓旗舰的5000万/4800万全像素输出[doge]和这些安卓旗舰的摇摇乐算法(AI高像素)表现接近,配合苹果逆天的ISP将会有远好于安卓AI高像素的体验。
当然前提是苹果能调好[doge]
(注意,实际上计算像素,图2里面4*4格子应该是16个像素,每个像素都可以通过demosaic算出来RGB信息,但是为了大家方便理解,把一个RGGB单元叫一个像素,也就4*4单元里面只有4个像素,感觉不太妥当但是画图时候就这么想过来了,不想解释Bayer阵列demosaic了.......)
看图2,里面左边那个就是普通的Bayer(拜耳)阵列的滤色片例子,光通过滤色片,过滤其他颜色光线后,背后的光电传感器就把剩下的光子转变为电信号,通过demosaic处理后变成RGB的图像信号。
中间呢,则是我们现在通常看到的诸如 6400万,5000万,4800万的Quad Bayer(四拜耳)阵列的滤色片排列方式,在一个4x4的矩阵里,他的红,绿,蓝滤色片是4个4个贴在一起的类似于一个放大的RGGB阵列,但是和普通放大RGGB阵列不同的是,他每个子滤色片下面的传感器可以单独读出数据,比如红色滤色片R,由于实际的光电传感器在R下面有4组通过DTI分割,可以独立读出,在需要大像素时,就读出R1+R2+R3+R4作为R的数值
图2右边呢,则是中间那个Quad Bayer(四拜耳)阵列的滤色片“全像素”输出模式,也就是所谓高像素模式,每个颜色下面的4个传感器,可以用类似右边那个图的读取方式(这是一种最基础的remosaic过程,实际复杂非常非常多,仅供理解),让R1,R2,R3,R4分别近似成4个独立RGGB 拜耳阵列里面的红色(绿色,蓝色同理),就等于读出了相对于图2中间4个颜色数据合并计算更多的信息,也就是所谓的“高像素”
然而这样的算法始终是等效的,可以通过各类算法进行优化,图3就是一篇论文中关于原生RGB和Nona-Bayer(⑨拜耳)阵列不同读取方式造成的显示清晰度差异,(b)就是原生RGB的图像清晰度,后面(c),(d),(e)....则是不同的算法让Nona-Bayer阵列近似读出的清晰度,不同的算法最多只能接近原生[doge] Quad-Bayer也是同理,这就解释了为什么三星的1亿像素九合一在清晰度上并不能打得过小米的1亿像素四合一,但是优势就是由于他可以9个像素合并在一起读出,极弱光下有更好的信噪比表现。
苹果据说下一代高像素新传感器,不会采用安卓高像素之战开始的那个Quad Baye滤色片排列,而是采用Bayer阵列,这样苹果主摄的实际解析力,将会远远炒超过安卓端Quad Bayer阵列,在技术进步和算力足够的前提下,高像素只要不是极限弱光拼绝对信噪比,都是绝对碾压低像素的,如果苹果能好好发挥,他的拍照成像效果和清晰度将会远超当前安卓旗舰的5000万/4800万全像素输出[doge]和这些安卓旗舰的摇摇乐算法(AI高像素)表现接近,配合苹果逆天的ISP将会有远好于安卓AI高像素的体验。
当然前提是苹果能调好[doge]
5种常规腮红画法思路✨
今天给大家分享非常简单的画腮红的思路~
1.每种腮红的都需要有深浅层次的变化才会自然
2.简单的配色都会使用到相同或相近的色系,由浅到深来晕染
3.学会以上两点,就可以融会贯通了,利用对比色,互补色都可以打造出不同日常或者夸张的效果
4.腮红的基本位置大体如图所示,不过当下流行的各种类型腮红也会出现在额头鼻尖下巴耳朵等位置,可以根据个人喜好需求适当添加色彩~[心]
今天给大家分享非常简单的画腮红的思路~
1.每种腮红的都需要有深浅层次的变化才会自然
2.简单的配色都会使用到相同或相近的色系,由浅到深来晕染
3.学会以上两点,就可以融会贯通了,利用对比色,互补色都可以打造出不同日常或者夸张的效果
4.腮红的基本位置大体如图所示,不过当下流行的各种类型腮红也会出现在额头鼻尖下巴耳朵等位置,可以根据个人喜好需求适当添加色彩~[心]
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