डेढ़ साल पहले, मैं एक पहचानने योग्य शैली के साथ सफल रूसी चित्र फोटोग्राफरों में से एक के ब्लॉग को ब्राउज़ कर रहा था, और मेरे सिर में सोचा था, क्यों न सिर्फ एक तिपाई पर कैमरा लगाया जाए, एक बार स्टूडियो में रोशनी डाली जाए, सभी कैमरा सेटिंग्स सेट की जाएं और दिए गए के साथ स्वचालित फोटो प्रसंस्करण करें। प्रोफ़ाइल? ब्लॉग तस्वीरें बहुत अच्छी थीं, लेकिन एक-दूसरे से बहुत मिलती-जुलती थीं।

चूंकि मैं ऐसे लोगों से संबंधित हूं जो फोन पर तस्वीरें लेना पसंद नहीं करते और कैमरे पसंद करते हैं, मुझे वास्तव में यह विचार पसंद आया। हां, मैंने सभी प्रकार के फोटो बूथ और फोटो स्टैंड देखे हैं, लेकिन इन उपकरणों के डेवलपर्स ने सामान्य रंग बनाने में भी महारत हासिल नहीं की है। मैंने फैसला किया कि यह इसलिए था क्योंकि डेवलपर्स फोटोग्राफी को नहीं समझते थे।

ताकि इस विचार के साथ वैसा ही न हो जैसा कि दूसरों के साथ होता है (जो शुरुआती चरण में हिलता या डगमगाता नहीं था)। मैंने तय किया कि सबसे महत्वपूर्ण बात यह थी कि सब कुछ एक पूरे के रूप में काम करना, न कि चमकने के लिए कुछ अलग घटक चमकाना। और चूंकि मेरे पास बहुत कम विकास समय है, मुख्य पूर्णकालिक काम के बाद, मेरे पास 1-2 घंटे अधिकतम ताकत है, और सप्ताहांत पर थोड़ा और अधिक है, आपको कुछ भी नया नहीं सीखने की कोशिश करनी चाहिए, उपलब्ध ज्ञान का अधिकतम लाभ उठाना चाहिए।

मैं इस लेख में बताना चाहता हूं कि मेरे रास्ते में क्या समस्याएं थीं और मैंने उन्हें कैसे हल किया।

शूटिंग की स्थिति और उपकरणों पर थोड़ा स्पष्टीकरण: मैंने केवल एपीएस-सी सेंसर न्यूनतम और पेशेवर स्टूडियो फ्लैश के साथ कैमरों पर विचार किया, किसी भी समय, दिन या रात में उच्च गुणवत्ता की छवियों की गारंटी देने का एकमात्र तरीका।

अलग-अलग कद के सभी लोग

पहली बात यह है कि जब मैं एक तिपाई पर कैमरा लगाता हूं तो मुझे आश्चर्य हुआ कि फ्रेम में फिट होना इतना आसान नहीं है और यहां तक ​​कि एक अच्छी रचना भी नहीं है। जब आप कैमरे से और दूर जाते हैं, तो पूरी रचना भी बिगड़ जाती है अगर इसे एक निश्चित बिंदु पर खड़े किसी विशिष्ट व्यक्ति के लिए सही ढंग से रखा गया हो। हां, आप एक कुर्सी रख सकते हैं और कह सकते हैं कि आपको कुर्सी पर बैठने की जरूरत है, लेकिन यह बहुत दिलचस्प नहीं होगा। आप अभी भी तस्वीरों को क्रॉप कर सकते हैं, लेकिन फिर गुणवत्ता बहुत बिगड़ जाएगी। खैर, आखिरी रास्ता जो मैंने चुना है वह है कैमरा को अपने आप बनाना।

यहां भी 2 विकल्प हैं। सही - ऑप्टिकल अक्ष हमेशा क्षैतिज होता है, कैमरा ऊपर और नीचे शिफ्ट होता है, और इसे लागू करना आसान होता है - झुकाव के साथ कैमरे की स्थिति को समायोजित करें। इस मामले में, आशाजनक विकृतियां होंगी, लेकिन यदि आप कैमरे के कोण को याद करते हैं, तो प्रसंस्करण के दौरान उन्हें काफी अच्छी तरह से ठीक किया जाता है।

चूंकि मुझे व्यावहारिक रूप से किसी भी प्रकार के लोहे के उपकरणों के निर्माण में कोई अनुभव नहीं था, इसलिए मैंने संभव के रूप में उपयोग करने के लिए तैयार कुछ खोजने की कोशिश की। मुझे $ 1000 की सीमा के भीतर नयनाभिराम शूटिंग के लिए कई उपकरण मिले, जिनमें से सभी ने मैन्युअल रूप से झुकाव और घुमाव को नियंत्रित करना संभव बना दिया, साथ ही साथ स्वचालित रूप से पैनोरमा लेते हैं। लेकिन कंप्यूटर से उन्हें नियंत्रित करना असंभव था। उदाहरण के लिए, कैमरा क्रेन से शूटिंग के लिए, वीडियो कैमरों को नियंत्रित करने के लिए काफी कुछ उपकरण भी हैं। डिजिटल नियंत्रण के संकेत देने वाले अच्छे उपकरण बहुत महंगे हैं, और अगर कोई एपीआई उपलब्ध है तो यह पूरी तरह से अस्पष्ट है। नतीजतन, मैंने एक लोकप्रिय साइट पर इस तरह का एक उपकरण पाया:

इलेक्ट्रॉनिक्स से तो कुछ भी नहीं है। एक साल पहले, केवल कलेक्टर इंजन (एकीकृत गियरबॉक्स के साथ) वाला संस्करण उपलब्ध था, जिसे मैंने खरीदा था। कंप्यूटर से किसी तरह इस चीज को प्रबंधित करना आवश्यक था। हमारे संस्थान के मंच पर, उन्होंने सुझाव दिया कि सबसे सस्ता तरीका Arduino का उपयोग करना है। तो मैंने किया। मैंने एक और मोटर ढाल खरीदी, क्योंकि वहाँ इंजन 12 वोल्ट द्वारा संचालित होते हैं। जब मैंने इसे चालू करने की कोशिश की, तो मुझे लगा कि कलेक्टर मोटर्स में एक व्यक्ति को दर्द हो सकता है - वे किसी दिए गए कोण पर घूमना असंभव नहीं है, बस "थोड़ा मोड़ना" भी आसान नहीं है। मेरा पहला विचार वहाँ एक स्टेपर मोटर लगाने का था। बहुत लंबे समय से मैं एक स्टेपर मोटर की तलाश कर रहा था जो कि वहां खड़े होने के बजाय इस प्लेटफॉर्म पर फिट हो जाए, लेकिन यह नहीं मिल सका। फिर उसने सोचना शुरू किया कि आप कैसे इसमें सर्वो को पेंच कर सकते हैं, यहां तक ​​कि इसे खरीदा भी, लेकिन यह भी विश्वसनीय नहीं आ सकता है। अगला विचार प्लेटफ़ॉर्म पर एक्सेलेरोमीटर को जकड़ना था और धीरे-धीरे प्लेटफ़ॉर्म को पूर्व निर्धारित कोण पर घुमाया। मैंने एक माइक्रोस्कोप और एक कम्पास के साथ एक्सेलेरोमीटर को खराब कर दिया, लेकिन यह बहुत छोटी गाड़ी थी और मैंने इस विचार को भी अस्वीकार कर दिया (एक महीने बाद मुझे एहसास हुआ कि कैमरे के लिए चीनी बिजली की आपूर्ति को एक्सीलरोमीटर के ग्लिट्स के लिए दोषी ठहराया गया था, जहां से खराब हस्तक्षेप नहीं हुआ था)। और फिर मैंने गलती से पढ़ा कि सर्वो की व्यवस्था कैसे की जाती है। मुझे कोण को मापने के लिए एक रोकनेवाला को पेंच करने का विचार पसंद आया, लेकिन मुझे किसी तरह इसे एक चरखी से जोड़ना था। मुझे फ्रीकाड सीखना था और अपने जीवन में पहली बार 3 डी प्रिंटिंग का उपयोग करना था। संक्षेप में, एक फ़ाइल के साथ प्रसंस्करण के बाद, सब कुछ एकत्र करने में सक्षम था।

मुझे एक दिए गए कोण को सेट करने के लिए arduino के लिए कार्यक्रम के साथ खुद को पीड़ा देना पड़ा, क्योंकि मंच पर कैमरा जड़ता का एक बड़ा क्षण है और यह तुरंत बंद नहीं होता है। लेकिन अंत में, यह लगभग 1 डिग्री की सटीकता के साथ कोण सेट करने के लिए निकला।

अब स्वचालित लक्ष्य के बारे में - यह विचार करना आसान है कि चेहरा फ्रेम के शीर्ष पर था। तो आपको बस एक चेहरा ढूंढने और लाइवव्यू से हर तस्वीर में प्लेटफॉर्म को समायोजित करने की आवश्यकता है। मुझे चेहरों की पहचान के बारे में कुछ भी पता नहीं था, इसलिए मैंने Haar के संकेतों (haar cascades) का उपयोग करके ट्यूटोरियल का उपयोग किया। मुझे पता चला कि व्यक्तियों के लिए यह तरीका काम नहीं करता है। यह प्रत्येक फ्रेम पर कचरे का एक गुच्छा पाता है, इसके अलावा जरूरत के हिसाब से बहुत अधिक प्रोसेसर समय लेता है। फिर उन्होंने OpenCV के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने का एक और उदाहरण पाया। तंत्रिका नेटवर्क ठीक काम करते हैं! लेकिन मुझे खुशी हुई जब तक कि मैंने समानांतर में तस्वीरें संसाधित करना शुरू नहीं किया। और लिनक्स किसी तरह मंच प्रबंधन धागा और फोटो प्रसंस्करण प्रक्रियाओं के बीच प्रोसेसर समय आवंटित करना शुरू कर दिया। उसने कम से कम प्रतिरोध का रास्ता अपनाया - उसने वीडियो कार्ड पर चेहरे बनाना शुरू कर दिया। सब कुछ पूरी तरह से काम करना शुरू कर दिया।

इस तथ्य के बावजूद कि मैं विवरणों में तल्लीन नहीं करना चाहता था, फिर भी मैंने एक छोटा परीक्षण किया। और मैंने इंटेल न्यूरल कंप्यूट स्टिक 2 खरीदा - मैंने वीडियो कार्ड के बजाय इस पर भरोसा करने की कोशिश की। मेरे परिणाम लगभग समान हैं (अंक - आकार में एक छवि 800x533 के लिए प्रसंस्करण समय) -

• कोर i5 9400F - 59
• कोर i7 7500U - 108
• कोर i7 3770-110
• GeForce GTX 1060 6Gb - 154
• GeForce GTX 1050 2Gb - 199
• कोर i7 3770, ओपनविनो से 67 के साथ ubuntu 18.04 - 67
• इंटेल न्यूरल कंप्यूट स्टिक 2, ओपनविनो से ऑन्केनव के साथ ubuntu 18.04 - 349

यह पता चला कि यह छोटे पक्ष पर आकार 300 की छवियों को संसाधित करने के लिए पर्याप्त था ताकि फ्रेम में पूरी ऊंचाई पर खड़े व्यक्ति का चेहरा मज़बूती से स्थित हो। ऐसी छवियों पर तेजी से काम करता है। मैं वर्तमान में GeForce GTX 1050 का उपयोग करता हूं। मुझे यकीन है कि इसमें बहुत सुधार किया जा सकता है, लेकिन अब बहुत अधिक गंभीर समस्या है।

जोखिम

यह कोई रहस्य नहीं है कि तस्वीर को सही ढंग से उजागर किया जाना चाहिए। मेरे मामले में, यह तब और भी महत्वपूर्ण है क्योंकि कोई रीटचिंग नहीं है। त्वचा के दोष कम ध्यान देने योग्य होने के लिए, ओवरएक्सपोजर के कगार पर, फोटो जितना संभव हो उतना हल्का होना चाहिए, लेकिन ओवरएक्सपोजर के बिना।

फ्लैश के साथ शूटिंग करते समय अंतिम तस्वीर की चमक निम्नलिखित मापदंडों पर निर्भर करती है:

• फ्लैश पावर
• फ़्लैश से विषय की दूरी
• डायाफ्राम
• आईएसओ मूल्य
• रॉ से परिवर्तित करते समय विकल्प

फ्रेम बनाने के बाद, हम केवल अंतिम पैरामीटर बदल सकते हैं। लेकिन इसे एक विस्तृत श्रृंखला में बदलना बहुत अच्छा नहीं है, क्योंकि अंधेरे फ्रेम के संपर्क के एक बड़े सकारात्मक सुधार के साथ शोर होगा, और विपरीत स्थिति में, उज्ज्वल क्षेत्रों में क्लिपिंग हो सकती है।

TTL (थ्रू द लेंस) सिस्टम का उपयोग फ्लैश शूटिंग के दौरान एक्सपोज़र को स्वचालित रूप से निर्धारित करने के लिए किया जाता है। यह निम्नानुसार काम करता है:

1. फ्लैश छोटे फ्लैश की एक श्रृंखला बनाता है।
2. इस समय, कैमरा एक्सपोज़र को मापता है, फ़ोकस करता है और फ़ोकस विषय की दूरी को मापता है।
3. इन आंकड़ों के आधार पर, यह आवश्यक फ्लैश आउटपुट की गणना करता है।
4. फ्लैश फिर से आग लगाता है, और इस समय शटर खुलता है, एक तस्वीर ली जाती है।

जब आप शूटिंग के बाद चित्रों को मैन्युअल रूप से समायोजित कर सकते हैं तो यह प्रणाली बहुत अच्छा काम करती है। लेकिन समाप्त परिणाम प्राप्त करने के लिए, यह असंतोषजनक रूप से काम करता है। अगर ऐसा है - मैंने> 100t.r. के लिए प्रोफोटो फ्लैश की कोशिश की।

मेरे पास अच्छी तरह से ज्ञात स्थितियां हैं, चमक को हर समय एक ही स्थान पर खड़ा होना चाहिए। तो आप बस अंतरिक्ष में किसी व्यक्ति की स्थिति के द्वारा जोखिम की गणना कर सकते हैं। समस्या उत्पन्न होती है - किसी व्यक्ति की स्थिति का निर्धारण कैसे करें?

पहला विचार बस EXIF ​​से फोकसिंग ऑब्जेक्ट के लिए दूरी लेने के लिए और पहला फ्रेम RAV कनवर्टर में बहुत अधिक एक्सपोज़र मुआवजा देने के लिए था, और अगले एक के लिए, फ्लैश पावर या एपर्चर को समायोजित करें। यह बहुत संभावना है कि एक व्यक्ति बहुत सारे शॉट्स बनाएगा, एक स्थान पर खड़ा होगा। लेकिन यह पता चला है कि EXIF ​​में दूरी बहुत असतत लिखी जाती है, आगे की वस्तु - जितना बड़ा कदम। इसके अलावा, विभिन्न लेंसों के लिए, ऑब्जेक्ट की दूरी मानों के अलग-अलग सेटों को लेती है, और कुछ इसे बिल्कुल भी नहीं मापते हैं।

अगला विचार एक अल्ट्रासोनिक रेंजफाइंडर का उपयोग करना है। यह उपकरण दूरी को काफी सटीक रूप से मापता है, लेकिन केवल एक मीटर तक और केवल अगर कोई व्यक्ति किसी ऐसी चीज से तैयार नहीं होता है जो ध्वनि तरंगों को अवशोषित करती है। यदि आप रेंज फाइंडर को सर्वो पर डालते हैं और इसे रडार की तरह मोड़ते हैं, तो यह थोड़ा बेहतर हो जाता है - यह 1.5 मीटर तक मापता है, जो बहुत छोटा भी है (यदि आप उन्हें 2 मीटर की दूरी से गोली मारते हैं तो लोग सबसे अच्छे हो जाते हैं)।

बेशक, मुझे पता था कि सस्ते फोन पहले से ही गहराई के नक्शे बनाते हैं और चुनिंदा पृष्ठभूमि को धुंधला करते हैं। लेकिन मैं इसमें शामिल नहीं होना चाहता था। दुर्भाग्य से, कोई विकल्प नहीं था। पहले मैं 2 वेबकैम खरीदना चाहता था, उन्हें संयोजित करना और ओपनसीवी का उपयोग करके विस्थापन मानचित्र को पढ़ना। लेकिन, सौभाग्य से, मुझे कई गहराई वाले कैमरे मिले जो पहले से ही अपने अंदर ऐसा करते हैं। मैंने इंटेल D435 का विकल्प चुना (यदि कोई व्यक्ति खरीदना चाहता है, तो यह मुख्य कर्नेल शाखा में लिनक्स में समर्थित नहीं है। लिबरेन्सेलेंस रिपॉजिटरी में डेबियन और उबंटु के लिए पैच हैं। मुझे उन्हें फेडोरा से ठीक करना था)।

जैसे ही मैंने सब कुछ जोड़ा, मैंने एक परीक्षण कार्यक्रम लिखा जो केंद्र में एक छोटे से वर्ग की दूरी को मापता है। तो यह कोड अभी भी काम करता है। और यह बहुत अच्छी तरह से काम करता है। बेशक, आपको आरजीबी कैमरे से तस्वीर में एक चेहरा देखने की जरूरत है और फ्लैश से उस चेहरे की दूरी की गणना करें। लेकिन ये भविष्य की योजनाएं हैं।

अंतरिक्ष में किसी व्यक्ति की स्थिति के अनुसार, सुधार के लिए जोखिम की गणना करना आवश्यक है। सबसे पहले मैं कुछ सूत्र के साथ आया था जो केवल एक निर्वात में प्रकाश के एक बिंदु स्रोत के लिए काम करता था (वास्तव में, प्रतिबिंबित दीवारों की अनुपस्थिति और छत के मामले)। लेकिन फिर उन्होंने सिर्फ एक निरंतर फ्लैश आउटपुट के साथ शॉट्स की एक श्रृंखला बनाई और आंख से एक तुल्यकारक में एक्सपोज़र को समायोजित किया, यह पता चला कि सुधार लगभग रैखिक रूप से दूरी पर निर्भर था। मैं रेम्ब्रांट प्रकाश योजना का उपयोग करता हूं, सॉफ्टबॉक्स के साथ एक फ्लैश कैमरे के विमान में है।

लेकिन एक्सपोज़र करेक्शन के साथ कुछ करने की ज़रूरत है। आदर्श रूप से, आपको फ्लैश पावर को बदलने की आवश्यकता है, लेकिन अभी तक मेरे डायाफ्राम और एडिटिव्स <1 / 6Ev - आरएवी कनवर्टर में बदल रहे हैं। मेरा फ्लैश सिंक फोन ऐप का उपयोग करके ब्लूटूथ के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है। इसलिए भविष्य में मैं यह पता लगाने की योजना बना रहा हूं कि प्रोटोकॉल कैसे व्यवस्थित किया जाता है और चमक की शक्ति को बदल देता है।

यहां टीटीएल और मेरी विधि के साथ निरंतर फ्लैश आउटपुट की तुलना है। यह बहुत अधिक स्थिर और अधिक सटीक TTL काम करता है:

विविधता

जब एक लड़की (या यहां तक ​​कि एक आदमी) एक फोटो शूट के लिए फोटोग्राफर के पास आती है, तो वह (या वह) आमतौर पर एक अलग योजना की फोटो चाहती है, एक बड़ा, जहां केवल उसका चेहरा और अधिक सामान्य पूर्ण-लंबाई या कमर-उच्च है। हर कोई नहीं जानता है, लेकिन सबसे अच्छा, लेंस की फोकल लंबाई को बदलकर योजना को बदल दिया जाता है। यही है, एक व्यक्ति हमेशा 2 मीटर की दूरी पर खड़ा होता है, कहता है, अगर हमें पूरी ऊंचाई पर शूट करने की आवश्यकता है, तो हम 35 मिमी लेंस लपेटते हैं, यदि केवल चेहरा 135 मिमी है, और यदि कमर-उच्च है, तो 50 मिमी या 85 मिमी। खैर, या लेंस को न बदलें और लेंस को ज़ूम के साथ सेट करें। उपयोगकर्ता को कैमरे पर अपने हाथों से ज़ूम को मोड़ने की पेशकश करने के लिए, जो एक जंगम मंच पर खड़ा है, तारों के एक बंडल के माध्यम से तोड़कर, बहुत अच्छा नहीं लगता है। इसलिए मैंने aliexpress पर स्पेयर पार्ट्स का एक पैकेट खरीदा, एक सर्वो ड्राइव ली, जो प्लेटफॉर्म को नियंत्रित करने के लिए मेरे लिए उपयोगी नहीं थी और मैंने ऐसा नहीं किया:

और यह है कि यह कैसे काम करता है:

एक फोटो स्टूडियो में पहले परीक्षण के परिणाम, सबसे पहले मैं यह देखना चाहता था कि चित्र लेने के लिए यह कितना विविध होगा, शूटिंग के दौरान कुछ भी स्थानांतरित या पुन: कॉन्फ़िगर नहीं किया गया:

प्रक्रिया वीडियो:

परिणाम

ये कुछ बेहतरीन शॉट्स हैं जो किए गए हैं:

जैसे सभी ने प्रकाशित करने की अनुमति मांगी, यदि आप स्वयं को पहचानते हैं और फ़ोटो को हटाना चाहते हैं - मुझे लिखें

मैंने ऐसा क्यों किया? यह एक ऐसी चीज है जो अभी तक नहीं हुई है, कम से कम मुझे ऐसा कुछ नहीं मिला है। संभावित रूप से उपयोगी - अब कई विशेषज्ञ हैं, जैसे कि मनोवैज्ञानिक, बिजनेस ट्रेनर, स्पोर्ट्स ट्रेनर, हेयरड्रेसर ब्लॉग के माध्यम से अपनी सेवाएं बेच रहे हैं, उन्हें बहुत सारी तस्वीरें चाहिए, और ठीक उसी रूप में जिसमें वे चाहते हैं, फोटोग्राफर नहीं। जब शूटिंग के दौरान कोई अजनबी (फोटोग्राफर) उन्हें देखता है तो कुछ लोग इसे पसंद नहीं करते हैं। खैर, सबसे सरल कॉर्पोरेट घटनाओं, प्रदर्शनियों और अन्य घटनाओं के लिए महान मनोरंजन है।

मैंने सॉफ़्टवेयर भाग का वर्णन नहीं किया, फ़ोटो कैसे संसाधित किए जाते हैं और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के बारे में, क्योंकि पहले से ही बहुत पाठ है, मैं बाद में दूसरा भाग लिखूंगा। ये बिंदु पहले से ही बहुत अच्छी तरह से काम कर रहे हैं ताकि जो लोग प्रोग्रामिंग से परिचित नहीं हैं वे सिस्टम का उपयोग कर सकें।