Có phần mềm phân tích ảnh nào sẽ sắp xếp trước hình ảnh bằng cách xác định các vấn đề kỹ thuật tiềm ẩn không?

Gần đây tôi đã đi nghỉ và chụp gần 1.000 bức ảnh. Như thường lệ, có một số cái tốt, cái xấu, cái mờ, v.v.

Để đẩy nhanh quá trình xử lý hậu kỳ, tôi đã tự hỏi liệu có phần mềm nào ngoài đó có thể "sàng lọc trước" một loạt ảnh và xác định các ảnh bị phơi sáng quá mức, bị phơi sáng, mờ và các đặc điểm khác có thể xác định hình ảnh ít có khả năng mong muốn. Ý tưởng là bằng cách sàng lọc trước, nó sẽ giúp bạn nhanh chóng phân loại các nhóm đó để tìm ra nhóm tốt và xóa phần còn lại. Sau đó, tôi có thể dành nhiều thời gian hơn để nhìn vào những người thực sự quan trọng.

Tôi hiểu rằng mỗi bức ảnh là độc nhất, và có một số bức ảnh tuyệt vời phá vỡ mọi quy tắc, nhưng tôi nghĩ đây có thể là một cách nhanh chóng để tăng tốc công việc của tôi.

Tôi sử dụng Lightroom để sắp xếp qua các bức ảnh. Trong mô-đun Thư viện, tôi đặt bộ lọc thành Được gắn cờ và Không bị xóa, sau đó tạo ảnh lấp đầy màn hình. Sau đó, tôi chỉ bắt đầu nhấn phím mũi tên phải hoặc phím "x". "X" đánh dấu ảnh là "bị từ chối" và khiến nó không còn hiển thị nữa. Thật dễ dàng để bay qua 1000 bức ảnh trong thời gian ngắn. Khi tôi đã xem qua tất cả các ảnh, tôi chỉ chọn Xóa Ảnh bị từ chối và tôi đã hoàn tất.

Photoshop Elements có chức năng tự động phân tích, thực hiện một số điều này - nó cố gắng phát hiện xem ảnh có bị mờ không, nếu có khuôn mặt trong đó, v.v. Tôi sẽ không nói nó rất tuyệt. Ví dụ, bạn thực sự có thể muốn ra khỏi các thành phần lấy nét trong ảnh của mình và thuật toán tự động vẫn sẽ đánh dấu nó là mờ.

Tôi không nghĩ 1000 bức ảnh thực sự là nhiều bức ảnh phải tự thực hiện trong quy trình xử lý công việc bằng cách sử dụng thứ gì đó như Lightroom. Bắt đầu từ một lần quét đánh dấu ban đầu là từ chối những thứ rõ ràng không thể sử dụng được và sau đó tinh chỉnh lại bằng cách sử dụng xếp hạng, tô màu và thẻ khi bạn thấy phù hợp.

Tôi thực sự đang tìm kiếm thứ gì đó sẽ giúp tôi ít nhất là bắt đầu quá trình loại bỏ mọi thứ (hàng ngàn hình ảnh được đóng khung).

Tôi đã tạo ra một công cụ đơn giản để quét một thư mục hình ảnh và di chuyển qua / không phơi sáng vào một thư mục khác. Nó không hoàn hảo và không có nghĩa là cho phép các quyền tự do nghệ thuật mà nhiếp ảnh thực hiện (nhưng nó giúp tôi tiết kiệm thời gian). Những gì nó về mặt kỹ thuật là lấy giá trị pixel trung bình của mỗi hình ảnh (từ 0 - 1.0) và sau đó bạn có thể giữ hoặc từ chối dựa trên các ngưỡng có thể được đặt. Kiểm tra dự án AutoExposeureChecker và tài liệu trên github để biết thêm thông tin.

Với công cụ này, sau đó tôi có thể kiểm tra lại xem tất cả các hình ảnh có ổn không (xóa những hình ảnh thực sự muốn) và xóa sạch mọi thứ khác trong một lần đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm hàng tấn thời gian.

Dù sao, nghĩ rằng tôi sẽ chia sẻ và chụp ảnh hạnh phúc!

Điều này khá dễ thực hiện nếu bạn có thể viết bằng Python. Đây là một bài viết hay về việc sử dụng gói thị giác máy tính nguồn mở để phát hiện độ mờ hình ảnh tổng thể:

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

Đây là một kịch bản nhanh sẽ sắp xếp hình ảnh vào các thư mục mờ / ok:

#
# 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))

Vấn đề khó nhất của bạn sẽ là cài đặt python và opencv vào hệ thống của bạn. Google python3 cho HĐH của bạn và cách cài đặt pip với nó, bạn có thể sử dụng pip3 để cài đặt opencv. Hoặc, có một số cài đặt trước khi xây dựng python + opencv. Bạn không cần phiên bản mới nhất của opencv để chạy tập lệnh này.

Kịch bản hoạt động tuyệt vời, và nó đo độ mờ hình ảnh tổng thể. Điều này là tốt cho hầu hết các hình ảnh. Tuy nhiên, đo lường hình ảnh tổng thể có nghĩa là những bức ảnh nền một mặt và có phông nền sẽ được đưa vào thư mục mờ và bạn sẽ phải sắp xếp chúng lại. Dù sao, bạn nên xem qua các hình ảnh mờ để đảm bảo không có người giữ sai vị trí trong đó.

Tôi hy vọng kịch bản này tăng tốc quy trình làm việc của bạn.

Một cải tiến gọn gàng cho kịch bản này là bao gồm nhận diện khuôn mặt và tính toán độ mờ trên các khuôn mặt lớn nhất trong ảnh và sử dụng các giá trị đó cho ngưỡng mờ, mặc định là độ mờ tổng thể nếu không phát hiện thấy khuôn mặt nào. Tôi sẽ để lại sự cải thiện đó cho bạn!

Tôi không biết các ứng dụng có thể tự động sàng lọc các hình ảnh có khả năng thiếu sót cho bạn, nhưng tôi sẽ không sử dụng chúng, ít nhất là không mù quáng.

Bằng khen kỹ thuật chỉ là một phần của những gì một bức ảnh. Một số hình ảnh có ý nghĩa nhất xảy ra là thiếu sót về mặt kỹ thuật. Trong nhiều trường hợp, tốt hơn là một thứ hoàn hảo hơn về mặt kỹ thuật, ví dụ, có thành phần kém hơn hoặc ít hơn cái mà Cartier Bresson gọi là "thời điểm quyết định".

Ngoài ra, một số sai sót có thể được sửa chữa hoặc cải thiện trong chỉnh sửa. Mặc dù tiêu cự và mờ khá nhiều không thể sửa (mặc dù điều này có thể thay đổi trong tương lai ), nhưng nó có thể thêm một hiệu ứng thú vị hoặc chấp nhận được. Tiếp xúc, ví dụ, là một trong số đó. Không nên ưu tiên hình ảnh hơi quá hoặc thiếu sáng (đặc biệt nếu được chụp ở định dạng RAW) đối với ảnh phơi sáng "hoàn hảo" trên thuộc tính này, bởi vì nó có thể dễ dàng được sửa.

Ví dụ, ảnh này là ảnh chụp một lần xuất hiện gần như quá mức 3EV vì máy ảnh có cài đặt sai. Tuy nhiên, nhờ vào vĩ độ được cung cấp bởi các tệp RAW, nó có thể được phục hồi, trong khi một quy trình tự động sẽ loại bỏ nó.

Vì vậy, tôi trả lời thứ hai trước tôi, nói rằng quy trình làm việc được hỗ trợ hiệu quả tốt hơn quy trình tự động. Hàng ngàn bức ảnh khá dễ quản lý trong Lightroom trong vòng một hoặc hai giờ.

Kiểm tra phòng thí nghiệm ảnh DXO. Nó có thể tự động sửa ảnh dựa trên cấu hình máy ảnh và ống kính. Bạn có thể nhanh chóng đánh giá các bức ảnh bằng cách duyệt qua chúng và chỉ xuất những bức ảnh mà bạn đã xếp hạng.