Ich habe mich gefragt, ob es eine Fotoverwaltungssoftware gibt, die Bilder automatisch erkennen und danach "bewerten" kann, wie scharf sie sind. Dies kommt mir ziemlich häufig vor, wenn ich eine große Serie von Makrobildern desselben Motivs durchsehe.
In einer perfekten Welt könnte Light Room (oder ein beliebiges Programm) fokussierte und unscharfe Bereiche auf die gleiche Weise hervorheben, wie es ausgebrannte Bereiche eines Bildes erkennt. Auch der Algorithmus, von dem ich hoffe, dass er existiert, wäre intelligent und würde nicht durch unscharfe Hintergründe abgelenkt werden und nur versuchen, dass ein ausreichender Bereich ausreichend fokussiert ist.
Gibt es so etwas da draußen?
Als weiterer Gedanke für Leute, die darüber sprechen, dass Bilder an der falschen Stelle scharfgestellt sind und dass Kamerafokusmodelle dies bereits untersuchen. Ein weiterer wichtiger Faktor für einen Mangel an Klarheit in einem Makrobild ist Unschärfe durch Kamerabewegungen. Dies beschädigt alle Punkte auf einem Bild und wird von der Kamera beim Fokussieren nicht berücksichtigt.
Es ist eine interessante Frage. Es ist sicherlich möglich, dass Software die scharfgestellten Teile eines Bildes erkennt, da dies die Grundlage für Focus-Stacking-Software wie Helicon Focus ist .
Focus Stacking ist eine Technik, die von Makrofotografen verwendet wird. Die Schärfentiefe ist bei vielen Makroaufnahmen sehr gering. Um diese zu erweitern, ist es möglich, eine Reihe von Fotos des Motivs aufzunehmen und den Fokuspunkt in jedem zu ändern. Helicon Focus nimmt den Stapel von Fotos und erkennt die am stärksten fokussierten Teile jedes Bildes und fügt sie zusammen, um ein Ergebnis zu erzielen, bei dem das gesamte Motiv fokussiert ist. Es ist auch möglich, dies mit einem Teil der Technologie hinter Hugin zu tun , aber es ist etwas schwieriger einzurichten.
Ich denke, die Schwierigkeit, dies für eine allgemeine "Fokus" -Prüfung zu erweitern, besteht darin, festzustellen, ob das Motiv scharfgestellt ist - wie bestimmen wir automatisch, um welches Motiv es sich handelt? Wie viel Schärfentiefe wurde vom Fotografen gefordert?
Was Sie verlangen, ist insofern problematisch, als eine softwarebasierte Fokuserkennung im Wesentlichen denselben Algorithmus verwendet wie ein kontrastbasiertes Kamera-Autofokussystem. Das bedeutet, dass Sie das Bild scannen und nach dem kontrastreichsten Ort suchen müssen, um den Grad der "Fokussierung" zu bestimmen. Es ist jedoch möglich, dass Sie ein Motiv mit geringen Details (niedrigem Kontrast) aufgenommen haben, sodass der Softwarealgorithmus, obwohl Ihr Fokus genau auf Ihrem Ziel liegt, dennoch ein Bild mit niedrigem Fokus oder unscharfem Bild feststellt.
Wie wird die Software außerdem wissen, was Ihr tatsächlich beabsichtigter Fokuspunkt war? Wenn Sie ein Porträt aufnehmen und die Augen falsch fokussiert sind, erkennt die Software den perfekten Fokus auf das Ohr, aber das ist wirklich ein Bild von geringer Qualität oder unbrauchbar.
Als Mensch würde ich sie lieber selbst mit meiner subjektiven Beobachtung bewerten, da ich weiß, wo der Fokus hätte sein sollen oder nicht, aber ich nehme an, es könnte einen groben Weg geben, die Fokusqualität einer Aufnahme basierend auf dem zu bestimmen Blende, Brennweite, Objektentfernung und scharfe/unscharfe Bereiche des Bildes.
Zum Beispiel bedeutet lange Brennweite, kleine Blende, nahes Motiv, dass es wahrscheinlich einen kleinen Fokuspunkt mit viel Bokeh gibt (für allgemeine Anwendungen dieses Rezepts).
Auf der anderen Seite bedeutet eine kurze Brennweite mit einem größeren Motivabstand, dass sich wahrscheinlich mehr Fokusbereiche als unscharfe Bereiche befinden (denken Sie an Landschafts- oder Gruppenaufnahmen).
Ich denke, das Wichtigste bei jedem Foto ist, dass der fokussierteste Bereich eines Fotos immer scharf ist . Diese einfache Überprüfung "ist der fokussierteste Punkt im Fokus" wäre eine, die ich möglicherweise verwenden könnte, da es meistens keinen Sinn macht, eine unscharfe oder rückfokussierte Aufnahme zu verwenden, es sei denn, Sie glauben, dass es funktionieren wird.
In einer perfekten Welt könnte Lichtraum (oder ein beliebiges Programm) scharf und unscharf hervorheben, genauso wie es ausgebrannte Bereiche eines Bildes erkennt.
Das Darktable-Handbuch enthält also zunächst Folgendes:
Strg-Z Zoomen Sie vollständig in das Bild hinein und zeigen Sie die fokussierten Bereiche an
Und das sieht auf einem teilweise fokussierten Bild so aus:
Genauer gesagt denke ich, dass Sie das bekommen können, wonach Sie suchen, indem Sie die Menge an Hochfrequenzinformationen in der Fourier-Transformation des Bildes quantisieren. (Die hohen Frequenzen sind die scharf fokussierten Bits, die uns wichtig sind).
Hilfreicherweise gibt eine andere SE-Antwort (die ich für das Privileg des Kopierens und Einfügens positiv bewertet habe) einen Code zum Herausziehen der Frequenzen. Wenn es für die Leute interessant ist, könnte ich auf diese Antwort zurückkommen und sehen, ob ich den Code schreiben kann, der eine Reihe von Bildern danach ordnet, wie viel scharfen (und nicht totalen) Fokus sie haben.
Ich bin gerade auf diese (jetzt fast) 9 Jahre alte Frage gestoßen. Diese Antworten enthalten einige gute Informationen, aber viele sind jetzt ziemlich alt, und keine beantwortet wirklich die ursprüngliche Frage des OP: Kann Software den Bildfokus automatisch erkennen?
Nachdem ich die Beiträge hier durchgesehen hatte, fand ich eine Anwendung namens Fast Raw Viewer , die zumindest eine Teillösung hat.
Ein wirklich billiges Hilfsmittel für Bilder, die mit den gleichen Qualitätseinstellungen der Kamera und der gleichen Szenen- und Lichteinstellung aufgenommen wurden, ist die Dateigröße des JPEG zu betrachten. Je mehr Material im Fokus ist, desto mehr sichtbar erkennbare Informationen werden vom verlustbehafteten JPEG-Komprimierungsalgorithmus als erhaltenswert angesehen, wodurch die Dateigröße zunimmt.
Dies ist natürlich nur dann sinnvoll, wenn Sie den Großteil des Bildinhalts im Fokus haben möchten. Es hilft zum Beispiel nicht gegen kleinere defokussierte Motive vor einem scharfen Hintergrund.
Aber es kann als schneller Tie-Breaker nützlich sein.
Capture 1 vielleicht das, was Sie brauchen!
Benjamin Anderson
Jap
Benjamin Anderson
Jukka Suomela
Matt Grum