Potansiyel teknik sorunları belirleyerek görüntüleri önceden sıralayacak fotoğraf analiz yazılımı var mı?


15

Son zamanlarda tatile gittim ve 1.000'e yakın fotoğraf çektim. Her zamanki gibi bazı iyi olanlar, kötü olanlar, bulanık olanlar vb.

Sonradan işlemeyi hızlandırmak için, bir grup fotoğrafı "önekleyebilen" ve aşırı pozlanmış, az pozlanmış, bulanık ve tanımlayabilecek diğer özellikleri tanımlayabilecek herhangi bir yazılım olup olmadığını merak ediyordum. potansiyel olarak daha az arzu edilen fotoğraflar. Fikirler, ön eleme ile, iyi olanları bulmak ve geri kalanları silmek için bu gruplar arasında hızlı bir şekilde sıralama yapılması gerektiğidir. O zaman gerçekten önemli olanlara bakmak için daha fazla zaman harcayabilirim.

Her fotoğrafın benzersiz olduğunu anlıyorum ve her başparmak kuralını kıran harika fotoğraflar var, ancak bunun iş akışımı hızlandırmanın hızlı bir yolu olabileceğini düşündüm.



Soruyu düzenledim çünkü fotoğraf analiz yazılımı hakkında başka bir şekilde meta verilerle ilgili toplu raporlar verdik. This is different ....
Please Profile Oku

2
Bunu hiç görmedim ama harika bir fikir. Belki bir Lightroom veya Bibble eklentisi olarak uygulanabilir ve ithalatın itlaf edilmesini sağlayabilir.
Itai

Açıklık için başlığı düzenlediğiniz için teşekkür ederiz. Ne düşündüğümle ilgili.
RyanKDalton

İlginç soru. 1.000 görüntü manuel olarak oldukça yapılabilir ve MK I göz küresi zamanın% 99'unda herhangi bir yazılımdan daha iyisini yapacaktır.
AJ Finch

Yanıtlar:


6

Lightroom'u fotoğrafları sıralamak için kullanıyorum. Kütüphane modülünde filtreyi İşaretli ve İşaretsiz olarak ayarladım, ardından bir fotoğrafı ekranı dolduracak şekilde ayarladım. Sonra sağ ok tuşuna veya "x" tuşuna basmaya başladım. "X", fotoğrafı "reddedildi" olarak işaretler ve artık görünmez hale getirir. En kısa sürede 1000 fotoğraf arasında gezinmek kolaydır. Tüm fotoğrafları inceledikten sonra, Reddedilen Fotoğrafları Silmeyi seçiyorum ve işim bitti.


1
Kabul ediyorum - Lightroom'da hızlı bir geçiş, listenizi acele ederek daraltabilir. Bir iş akışı zorluğu gibi görünüyor.
D. Lambert

1

Photoshop Elements, bazılarını yapan bir otomatik analiz fonksiyonuna sahiptir - fotoğrafların bulanık olup olmadığını, içinde yüzler vb. Varsa tespit etmeye çalışır. Parlak olduğunu söyleyemem. Örneğin, fotoğrafınızdaki odak dışı bileşenleri gerçekten isteyebilirsiniz ve otomatik algoritma yine de bulanık olarak işaretler.

1000 fotoğrafın aslında Lightroom gibi bir şey kullanarak bir iş akışı sürecinde manuel olarak geçmesi gerektiğini düşünüyorum. Açıkça kullanılamayanları reddetti olarak ilk tarama işaretlemesinden başlayın ve ardından uygun gördüğünüz derecelendirme, renkli resim ve etiketleri kullanarak hassaslaştırın.


1

Aslında en azından bir şeyleri ayıklama sürecine başlamama yardımcı olacak bir şey arıyordum (binlerce köşeli görüntü).

Bir resim dizini taramak ve az / az pozlanmış görüntüleri farklı bir klasöre taşımak için basit bir araç yaptım. Mükemmel değildir ve fotoğrafçılığın yaptığı sanatsal özgürlüklere hiçbir şekilde izin vermez (ancak bana zaman kazandırır). Teknik olarak yaptığı, her görüntünün ortalama piksel değerini (0 - 1.0'dan) elde etmektir ve daha sonra ayarlanabilen eşiklere dayanarak saklayabilir veya reddedebilirsiniz. Daha fazla bilgi için AutoExposureChecker projesine ve github'daki dokümanlara göz atın .

Bu araçla, tüm görüntülerin silinmeye uygun olup olmadığını iki kez kontrol edebilirim (gerçekten istenenleri dışarı taşıyın) ve diğer her şeyi bir ilk geçişte silerek bana zaman kazandırır.

Her neyse, paylaşacağımı düşündüm ve mutlu çekim!


1

Python'da yazabilirseniz bunu yapmak oldukça kolaydır. Genel resim bulanıklığını tespit etmek için açık kaynaklı bir bilgisayar görme paketi kullanma hakkında iyi bir makale:

https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/

İşte resimleri bulanık / tamam dizinlere ayıracak hızlı bir komut dosyası:

#
# Sorts pictures in current directory into two subdirs, blurred and ok
#

import os
import shutil
import cv2

FOCUS_THRESHOLD = 80
BLURRED_DIR = 'blurred'
OK_DIR = 'ok'

blur_count = 0
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.jpg')]

try:
   os.makedirs(BLURRED_DIR)
   os.makedirs(OK_DIR)
except:
   pass

for infile in files:

   print('Processing file %s ...' % (infile))
   cv_image = cv2.imread(infile)

   # Covert to grayscale
   gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # Compute the Laplacian of the image and then the focus
   #     measure is simply the variance of the Laplacian
   variance_of_laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()

   # If below threshold, it's blurry
   if variance_of_laplacian < FOCUS_THRESHOLD:
      shutil.move(infile, BLURRED_DIR)
      blur_count += 1
   else:
      shutil.move(infile, OK_DIR)

print('Done.  Processed %d files into %d blurred, and %d ok.' % (len(files), blur_count, len(files)-blur_count))

En zor sorununuz sisteminize python ve opencv yüklemek olacaktır. İşletim sisteminiz için Google python3 ve onunla pip nasıl yüklenirse, opencv yüklemek için pip3'ü kullanabilirsiniz. Veya bazı python + opencv pre-build yüklemeleri de vardır. Bu komut dosyasının çalışmasını sağlamak için opencv'in en yeni sürümüne ihtiyacınız yoktur.

Senaryo harika çalışıyor ve genel resim bulanıklığını ölçer. Bu çoğu resim için iyidir. Bununla birlikte, genel resim ölçümü, tek yüzlü ve bokeh dolu arka plan fotoğraflarının bulanık dizine yerleştirileceği anlamına gelir ve bunları geri sıralamanız gerekir. Her neyse, içinde yanlış yerleştirilmiş bekçi olmadığından emin olmak için bulanık resimlerden geçmelisiniz.

Umarım bu komut dosyası iş akışınızı hızlandırır.

Bu komut dosyasına yapılan düzgün bir iyileştirme, yüz algılamayı dahil etmek ve fotoğraftaki en büyük yüzlerdeki bulanıklığı hesaplamak ve bu değerleri bulanıklık eşiği için, yüz algılanmazsa genel bulanıklığı varsayılan olarak kullanmaktır. Bu gelişmeyi size bırakacağım!


Mükemmel cevap! Bu kendi kullanım çantama masaj yapmak kolay olacak. Tüm fotoğraflarım ucuz telefonlar veya dijital kameralarla çekiliyor. Bazen kolayca net bir çekim yapabilmek için yeterince tutamam. Ama bir düzine çekim yapabilir ve bunları en keskinden en bulanık olana doğru sıralamak için kendimi değiştirebileceğim bu kodun bir sürümünü kullanabilirim.
hippietrail

1

Potansiyel olarak kusurlu resimleri sizin için otomatik olarak tarayabilen uygulamaları bilmiyorum, ancak en azından körü körüne değil, bunları kullanmam.

Teknik değer, fotoğrafın ne olduğunun bir parçasıdır. En anlamlı görüntülerden bazıları teknik olarak kusurludur. Çoğu durumda, örneğin teknik olarak mükemmel olanı tercih etmek, örneğin Cartier Bresson'un "belirleyici an" olarak adlandırdığı şeyden daha zayıf bir bileşime veya daha az bir bileşime sahiptir.

Ayrıca, bazı kusurlar düzenleme sırasında düzeltilebilir veya geliştirilebilir. Odak ve bulanıklık (bu olsa hemen hemen imkansız doğru için olsa değiştirebilir içinde geleceğe ), ilginç bir veya kabul edilebilir bir etki ekleyebilir. Örneğin maruziyet bunlardan biridir. Biraz fazla veya az pozlanmış bir görüntü (özellikle RAW içinde çekiliyorsa), yalnızca bu özellik üzerinde "mükemmel" olarak açık olan bir görüntüye tercih edilmemelidir, çünkü kolayca sabitlenebilir.

Örneğin, bu fotoğraf, fotoğraf makinesinin yanlış ayarlara sahip olması nedeniyle neredeyse 3EV fazla pozlanmış bir kerelik bir çekimdi. Yine de, RAW dosyaları tarafından sağlanan enlem sayesinde, kurtarılabilirken, otomatik bir işlem dosyayı atmış olabilir.

Böylece, verimli bir şekilde desteklenen bir iş akışının otomatik bir süreçten daha iyi olduğunu söyleyerek, benden önce ikinci cevaplarım. Binlerce resim Lightroom'da bir veya iki saat içinde oldukça yönetilebilir.


2
Ben de burada sizlerin ve herkesin düşüncelerine katılıyorum, bu yüzden "Her fotoğrafın benzersiz olduğunu anlıyorum ve her başparmak kuralını kıran harika fotoğraflar var" dedim . Harika fotoğraflar bulmak için koşabilecek bir "sihirli araç" yoktur, çünkü bir fotoğraf bize doğru hareket edip etmediğini bize söyleyebilen tek şey insan beyni. Gerçekten, daha önce benzer teknikleri denemiş olup olmadığını merak ettiğim ve merak ettiğim bir kavramdı. Herhangi bir yazılımı körü körüne takip etmek sadece aptalca, ancak araçlar bize yol boyunca yardımcı olmak için sıklıkla kullanılabilir.
RyanKDalton

Kesinlikle, bu tür bir tarama, uygulamanın fotoğrafları çıkartmak yerine değişiklikleri önermesini sağlamak için yararlı olabilir. Örneğin, bir düzenleme hazır ayarı eklemeden önce benzer resimlerdeki pozlamayı normalleştirebilirsiniz.
guioconnor

0

DXO Fotoğraf laboratuvarını kontrol edin. Fotoğrafları kamera ve lens profillerine göre otomatik olarak düzeltebilir. Fotoğrafları hızla tarayarak derecelendirebilir ve yalnızca derecelendirdiğiniz fotoğrafları dışa aktarabilirsiniz.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.