Tạo hình ảnh isometric từ một hoặc nhiều hình ảnh

Có ai biết một cách (có thể: một cách dễ dàng!) Để có được các hình ảnh đẳng cự 30 độ (nghiêng như trong các trò chơi máy tính cũ như SimCity ) bắt đầu từ một bức ảnh bình thường không?

Tôi không biết nếu tất cả các thông tin cần thiết được ghi lại trong một hình ảnh, nhưng nó sẽ là một hiệu ứng tuyệt vời!

Mặc dù xử lý hậu kỳ ảnh "bình thường" thành ảnh đẳng cự khá phức tạp (như đã được mô tả bởi các câu trả lời khác), bạn có thể gặp may mắn hơn khi thực hiện (gần như) ảnh isometric trực tiếp từ máy ảnh.

Hình ảnh của bạn sẽ rất gần với đẳng cự khi khoảng cách giữa máy ảnh của bạn và vật thể gần nhất là các bậc có độ lớn lớn hơn kích thước của các đối tượng và khoảng cách giữa các camera giữa các đối tượng của bạn. Hình ảnh vệ tinh là một ví dụ nổi tiếng.

Nếu không có bất kỳ thiết bị bổ sung nào, bạn có thể bao gồm một số cảnh nhỏ, ví dụ như một số sáng tạo Lego nhỏ hơn . Một tòa nhà cao tầng, khinh khí cầu hoặc máy bay (RC) sẽ cung cấp thêm chiều cao để chụp những cảnh lớn hơn một cách thích hợp.

Tôi có thể sai, nhưng tôi sẽ đi với "không thể."

Những gì bạn cần làm để thực hiện điều này là làm cho tất cả các đối tượng trong một khung hình có cùng tỷ lệ, đó không phải là cách máy ảnh chụp nó. Vì vậy, bạn sẽ cần phải chọn lọc phóng to hoặc thu nhỏ các đối tượng dựa trên khoảng cách của chúng với máy ảnh. Và mức độ chia tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào khoảng cách từ máy ảnh và thông tin đó không được ghi lại trong ảnh (bạn chỉ có thể giải quyết khoảng cách của điểm lấy nét dựa trên độ dài tiêu cự của ống kính và vị trí của vòng lấy nét) .

Bạn sẽ cần rất nhiều thước kẻ / thước đo / vv trong hình ảnh để có được số đo chính xác hoặc bạn có thể đo các vật phẩm và ghi lại chúng trong một cuốn sách. Trong khi bạn đang ở đó (nếu hình ảnh cho phép), bạn có thể muốn chụp riêng tất cả các đối tượng để bạn có thể lấy tất cả các đối tượng trong tiêu cự (nếu đó là những gì bạn muốn) và vì vậy bạn có thể thao tác riêng lẻ trước khi xếp chúng chồng lên nhau.

Tôi yêu ai đó chứng minh tôi sai, nhưng tôi không nghĩ nó có thể được thực hiện với máy ảnh ngày nay.

Chỉnh sửa: nếu bạn bắt đầu với một bức ảnh bình thường, bạn có thể ước tính kích thước của mọi thứ và kéo dài có chọn lọc trong photoshop, nhưng điều đó sẽ tốn rất nhiều công sức và tôi không nghĩ rằng bạn sẽ có kết quả tốt. Tôi nghĩ thách thức lớn nhất với điều này là nền tảng vì tất cả cần phải được kéo dài ở các mức độ khác nhau khi bạn di chuyển ra khỏi máy ảnh.

Một thuộc tính quan trọng của hình ảnh đẳng cự là tỷ lệ không thay đổi theo khoảng cách, tức là tất cả các đối tượng được hiển thị cùng kích thước bất kể khoảng cách từ máy ảnh. Bạn có thể chụp những hình ảnh như vậy bằng cách sử dụng ống kính viễn thông không gian đối tượng. Các ống kính như vậy rất đắt tiền, được thiết kế cho các camera tầm nhìn của máy cảm biến nhỏ và quan trọng nhất là bị hạn chế nghiêm trọng về khoảng cách và độ phóng đại của đối tượng.

Điện thoại tiêu cự dài có thể tiến gần đến độ gần đúng của điện môi, có thể đủ gần để báo trước một chút sẽ không được chú ý. Có được góc nhìn đẳng cự 30 độ chỉ là trường hợp hướng máy ảnh vào góc chính xác với vật thể.

Tôi không chắc ý của bạn trong câu hỏi của bạn là gì, nhưng tôi muốn giới thiệu cho bạn một hiệu ứng thú vị gọi là chụp ảnh shift-shift - Góc thú vị cho phép chụp thêm thông tin từ nhiều góc khác nhau trong ảnh thay vì ảnh chuẩn , điều này làm cho một quan điểm xem rất thú vị.

Xem http://www.smashingmagazine.com/2008/11/16/beautitable-examples-of-tilt-shift-ph họay / để biết ví dụ - xin lỗi nếu đây không phải là những gì bạn đang theo đuổi.

Tôi không nghĩ rằng có thể làm được từ một lần phơi sáng. Tạo một hình ảnh đẳng cự có nghĩa là thay đổi phối cảnh, thực sự phải tiết lộ các đối tượng chưa được chụp trong quá trình phơi sáng.

Nếu bạn có nhiều mức phơi sáng từ các góc khác nhau (các góc rất khác nhau, bao gồm cả ảnh chụp từ trên không), thì bạn có thể xây dựng mô hình máy tính của phong cảnh, sau đó kết xuất mô hình từ mọi góc độ.

Đừng hỏi tôi phần mềm nào có thể xây dựng mô hình máy tính. Tôi biết rằng một số tồn tại, nhưng tôi không biết chúng tiên tiến đến mức nào và chúng có thể xử lý các mô hình phức tạp như thế nào.