ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳು. ಪ್ರವೇಶ ಗುಂಪು. ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್. ಬಾಗಿಲುಗಳು. ಬೀಗಗಳು. ವಿನ್ಯಾಸ

ನೀವು ಯಾವ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ? ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಜಯಿಸಬಹುದು?

2. ಹೆಕ್ಸಾಡೆಸಿಮಲ್ ಅನುಕ್ರಮ 2466FF6624 16 ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ 8 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅಗಲದ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿ.

3. ಹೆಕ್ಸಾಡೆಸಿಮಲ್ ಅನುಕ್ರಮ 3A53F88 16 ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ 5 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಅಗಲವಿರುವ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿ.

4. 10×15 ಸೆಂ ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ ಅನ್ನು 300 ಪಿಪಿಐ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ. (ಉತ್ತರ: ಸುಮಾರು 2 ಮೆಗಾಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು)

5. RGB ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಣ್ಣಗಳಿಗೆ ಹೆಕ್ಸ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ (100,200,200), (30,50,200), (60,180, 20), (220, 150, 30). (ಉತ್ತರ: #64C8C8, #1E32C8, #3CB414, #DC961E)

6. ವೆಬ್ ಪುಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಕೋಡ್‌ನಂತೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಹೆಸರಿಸುತ್ತೀರಿ: #CCCCCC, #FFCCCC, #CCCCFF, #000066, #FF66FF, #CCFFFF, #992299, #999900, #99FF99? RGB ಕೋಡ್‌ನ ಘಟಕಗಳ ದಶಮಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. (ಉತ್ತರ: (204,204,204), (255,204,204), (204,204,255), (0,0,102), (255.255,102), (104,255,255), (153,34,153), (33,53,151)

7. ಬಣ್ಣದ ಆಳ ಎಂದರೇನು? ಬಣ್ಣದ ಆಳ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಗಾತ್ರವು ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ?

8. ಚಿತ್ರವು 65536 ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ಬಣ್ಣದ ಆಳ ಎಷ್ಟು? 256 ಬಣ್ಣಗಳು? 16 ಬಣ್ಣಗಳು? (ಉತ್ತರ: 16 ಬಿಟ್‌ಗಳು; 8 ಬಿಟ್‌ಗಳು; 4 ಬಿಟ್‌ಗಳು)

9. ಹಳದಿಗಾಗಿ, 12-ಬಿಟ್ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. (ಉತ್ತರ: R=G=15, B=0)

10. 64 ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಎಷ್ಟು ಜಾಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ? 128 ಬಣ್ಣಗಳು?

11. ನಿಜವಾದ ಬಣ್ಣ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ 40×50 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕೋಡ್ ಎಷ್ಟು ಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ? 256 ಬಣ್ಣಗಳ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ? 16 ಬಣ್ಣಗಳ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ? ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ (ಎರಡು ಬಣ್ಣಗಳಲ್ಲಿ)? (ಉತ್ತರ: 6000, 2000, 1000, 250)

12. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗೆ 12 ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 80x100 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕೋಡ್ ಎಷ್ಟು ಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ? (ಉತ್ತರ: 12000)

13. 32×32 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, 512 ಬೈಟ್‌ಗಳ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹಂಚಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಣ್ಣಗಳು ಎಷ್ಟು? (ಉತ್ತರ: 16)

14. 128 x 128 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, 4 ಕಿಲೋಬೈಟ್‌ಗಳ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹಂಚಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಣ್ಣಗಳು ಎಷ್ಟು? (ಉತ್ತರ: 4)

15. ರಾಸ್ಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಬಣ್ಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು 1024 ರಿಂದ 32 ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಫೈಲ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಮಾಣವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ? (ಉತ್ತರ: 2 ಬಾರಿ)

16. ರಾಸ್ಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಬಣ್ಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 512 ರಿಂದ 8 ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಫೈಲ್‌ನ ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಮಾಣವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ? (ಉತ್ತರ: 3 ಬಾರಿ)

17. ಮಾನಿಟರ್ ಪರದೆಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ - 1024 x 768 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು, ಬಣ್ಣದ ಆಳ - 16 ಬಿಟ್‌ಗಳು. ಈ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೀಡಿಯೊ ಮೆಮೊರಿಯ ಪ್ರಮಾಣ ಎಷ್ಟು? (ಉತ್ತರ: 1.5 MB)

18. ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ 256-ಬಣ್ಣದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ (2 ಬಣ್ಣಗಳು) ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದರ ಗಾತ್ರವು 70 ಬೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ಫೈಲ್‌ನ ಗಾತ್ರ ಎಷ್ಟು? (ಉತ್ತರ: 80 ಬೈಟ್‌ಗಳು)

19. 64-ಬಣ್ಣ, 32-ಬೈ-128-ಡಾಟ್ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಮೆಮೊರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ? (ಉತ್ತರ: 3 ಕೆಬಿ)

20. ಆಯತಾಕಾರದ 64-ಬಣ್ಣದ ಅನ್ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ನ ಅಗಲ ಎಷ್ಟು (ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) ಅದರ ಎತ್ತರವು ಅದರ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಅಗಲವಾಗಿದ್ದರೆ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ 1.5 MB ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ? (ಉತ್ತರ: 2048)

21. ಆಯತಾಕಾರದ 16-ಬಣ್ಣದ ಅನ್ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ನ ಅಗಲ ಎಷ್ಟು (ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) ಅದರ ಎತ್ತರವು ಅದರ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಅಗಲವಾಗಿದ್ದರೆ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ 1 MB ಅನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ? (ಉತ್ತರ: 1024)

ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

ಮೊದಲಿಗೆ, ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸೋಣ. ನೀವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಮೂಲವನ್ನು ರಿಮೋಟ್ ಆಗಿ ನೆನಪಿಸುವಂತೆ ನೀವು ಬಹುಶಃ ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದೀರಾ? ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿ ಬಿಂದುವಿಗೆ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಒಂದು ಬಿಂದುವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಬದಲಾಗದೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅದರ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಂದ 4928x3280 ಚಿತ್ರವನ್ನು 256x170 ಗೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಲೇಖನದಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು 100% ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ರೆಟಿನಾ ಇಲ್ಲದೆ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಅಂದರೆ, ವೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಗರಿಷ್ಠ ಹೊರಗಿಡುವ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ.

ಫಲಿತಾಂಶ ಚೆನ್ನಾಗಿಲ್ಲ. ಚಿತ್ರವು ಸೆಳೆತ, ಧಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಏನು ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಕಷ್ಟ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಣ್ಣ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ವತಃ ಧಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ. ಯಾಕೆ ಹೀಗೆ? ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರವು ಮೂಲದಿಂದ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೀಳುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೀವು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ:

ಅಂತಿಮ 20x13 ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಂಕಗಳು.

ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯು ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈಗ ನೀವು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಒಪ್ಪುತ್ತೇನೆ, ಈ ಗ್ರಿಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವುದು ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರದ ಉತ್ತಮ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಅದರಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಚಿತ್ರವು ಮೃದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.

ಬೈಕುಬಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ 4928x3280 ರಿಂದ 256x170 ಸುರುಳಿಗಳಿಗೆ ಡೌನ್‌ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್.

ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, "ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ" ವಿಧಾನವು ಒಂದು ನಿರ್ವಿವಾದದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಇದು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಿರಂತರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವು ಎಷ್ಟೇ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಲಿ, ಅದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುವ ಸಮಯ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾನು ಪಿಲ್ಲೋ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

>>> PIL ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಚಿತ್ರ >>> im = Image.open("pineapple.jpeg"); im.load(); im.size (2560, 1600) >>> %time im.resize((256, 170), Image.NEAREST) ​​ವಾಲ್ ಸಮಯ: 0.35 ms >>> im = Image.open("space.jpeg"); im.load(); im.size(4928, 3280) >>> %time im.resize((256, 170), Image.NEAREST) ​​ವಾಲ್ ಸಮಯ: 0.44 ms

ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಸಮಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಸಂಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ 4 ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಕೇವಲ 23% ನಿಧಾನಗತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.

ತಿರುವುಗಳ ವೇಗ, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

>>> PIL ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಚಿತ್ರ >>> im = Image.open("pineapple.jpeg"); im.load(); im.size (2560, 1600) >>> %time im.resize((256, 170), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಸಮಯ: 33.2 ms >>> im = Image.open("space.jpeg"); im.load(); im.size(4928, 3280) >>> %time im.resize((256, 170), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಸಮಯ: 130 ms

4 ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ಸಮಯವು 4 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.

ಸ್ಥಿರ ಕೋರ್

ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಅಂತಹ ಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ: ಅವು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಾಗ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಲು ಅದೇ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೈಲಿನಿಯರ್, ಬೈಕುಬಿಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್‌ಜೋಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಿವೆ), ಆದರೆ ಚಿತ್ರ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ, ಅವು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರದ ಯಾವುದೇ ಬಿಂದುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಕೇವಲ 4 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬೈಕುಬಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ - 16, 3-ಫ್ರಂಟಲ್ ಲ್ಯಾಂಕೋಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ - 36. ಅಂದರೆ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯ ಮೂಲ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿಯೂ ಸಹ ತಿರುಗುತ್ತದೆ.

ಕೇವಲ ಈ ವಿಧಾನವು ಸುಮಾರು 2 ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶವು "ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಂದ" ಹೆಚ್ಚು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ 4928x3280 ರಿಂದ 256x170 ವರೆಗೆ.

ಮತ್ತು ನಾನು "ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ ಅದು ಕೇವಲ ಸುಸ್ತಾದ ಮತ್ತು ಧಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಅರ್ಥವಲ್ಲ, ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ 'ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ' ಫಲಿತಾಂಶದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಕ್ಕದ ಬ್ರೌಸರ್ ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಿಸಿ, ಚಿತ್ರಗಳು ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲೋ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ, ಇದು ಹಾಗಾಗಬಾರದು ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ, 4 ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂಟರ್‌ಪೋಲೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಮೂರ್ಖತನದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರಬೇಕು. . ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ದೋಷವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ ಏಕೆ:

20x13 ಕ್ಕೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗುವ ಅಂಕಗಳು.

ಇವುಗಳು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿವೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಅಂತಿಮವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 4 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಇವೆ, ಆದರೆ ಅವೆಲ್ಲವೂ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯ ವಿಧಾನದಂತೆಯೇ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿವೆ. ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ನಾವು ಚಿತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬೈಕುಬಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಮತ್ತೆ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಸುಸ್ತಾದ, ಏಕೆಂದರೆ ಬೈಕುಬಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ, ತೀವ್ರ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕ ಗುಣಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ ಬೈಕುಬಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ 4928x3280 ರಿಂದ 256x170 ವರೆಗೆ.

ನೀವು ಊಹಿಸುವಂತೆ, ದೊಡ್ಡ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರವು ಬಹುತೇಕ ಬದಲಾಗದೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸರಿಸುಮಾರು ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯವು 20 ಪಟ್ಟು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

>>> im = Image.open("space.jpeg"); im.load(); im.size (4928, 3280) # ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆ >>> % time im.resize((256, 170), Image.NEAREST) ​​ವಾಲ್ ಸಮಯ: 0.441 ms # ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ >>> % time im.transform( (256 , 170), Image.AFFINE, (im.width / 256, 0, 0, 0, im.height / 170, 0), Image.BILINEAR) ವಾಲ್ ಸಮಯ: 3.62 ms # ಬಿಕುಬಿಕ್ ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ >>> % ಸಮಯ im. ರೂಪಾಂತರ ((256, 170), Image.AFFINE, (im.width / 256, 0, 0, 0, im.height / 170, 0), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಟೈಮ್: 9.21 ms

ಇಲ್ಲಿ ನಾನು ಅಫೈನ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ ಮರುಗಾತ್ರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿದೆ. ಆದರೆ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಬಹುತೇಕ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಓಪನ್‌ಸಿವಿ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಿಪ್ ಮಟ್ಟಗಳಿಲ್ಲದೆ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಮಾಡುವಾಗ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಯವು ದೀರ್ಘವಾಗಿದ್ದರೂ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇದು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸರಿ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ, ಸುರುಳಿಗಳಿವೆ.

ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ನಾನು ನಿಮಗೆ ಇದನ್ನೆಲ್ಲ ಏಕೆ ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ನೀವು ಬಹುಶಃ ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅದು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ನಿಮಗೆ ವೇಗ ಬೇಕಾದರೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸುರುಳಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ನೀವು "ನೆರೆ" ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರ ಕೋರ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಸತ್ಯವೆಂದರೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಕರ್ನಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿತವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು ಇದರಿಂದ ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಆಮೂಲಾಗ್ರವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಎಂದರೆ ಬಹುಶಃ, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸುರುಳಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಇರುತ್ತದೆ ಅದೇ ಸ್ಥಿರ, ಇದು ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಿರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 4928x3280 ರಿಂದ 256x170 ಗೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶ.

ನೀವು ನೋಡುವಂತೆ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಫಲಿತಾಂಶವು "ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆ" ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್‌ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಬಹು-ಬಣ್ಣದ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಏನೂ ಅಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ, ನಾನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಉತ್ತಮವಾದ ಗ್ರಿಡ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ (ಗಗನಯಾತ್ರಿಗಳ ಹೆಲ್ಮೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವನ್ನು ನೋಡಿ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಾನು ನನ್ನ ಕೈಲಾದಷ್ಟು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇನ್ನೂ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ! ಈ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ನಾನು ಮೊದಲು ಕಲಿತಾಗ, ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವಿಧಾನವು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿನ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ನನ್ನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ.

ಸ್ಥಿರವಾದ ಕರ್ನಲ್‌ನಂತೆ 4 ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವುದಕ್ಕಿಂತ 2 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನ ಏಕರೂಪದ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಈಗಾಗಲೇ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಟ್ ಮಾಡಿ.

20x13 ಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು.

ನೀವು ನೋಡುವಂತೆ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಅವು ಸಮವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ 4 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಇರುವುದರಿಂದ, ಅವೆಲ್ಲವೂ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ಮೊತ್ತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಮತ್ತು ಈಗ ಮೋಜಿನ ಭಾಗ: ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ನೀವು ಏನನ್ನೂ ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ! ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನೀವು "ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆ" ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಏಕರೂಪದ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಿರ ಫಿಲ್ಟರ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಹ ಅದನ್ನು 2 ಅಂಶದಿಂದ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಬಾಕ್ಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ). ಸುರುಳಿಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ವಿಷಯವೆಂದರೆ, ಹ್ಯಾಮಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಬೈಕುಬಿಕ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾನು ನಿಮಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ, ಆದರೆ ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಅಲ್ಲ.

>>> im = Image.open("space.jpeg"); im.load(); im.size (4928, 3280) # ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಅಲ್ಲದ ಕರ್ನಲ್ ಉದಾಹರಣೆ >>> %time im.resize((512, 340), Image.NEAREST)\ .transform((256, 170), Image.AFFINE, (2, 0. 256. ಇಮೇಜ್ cv2 >>> im = cv2.imread("space.jpeg") >>> %time cv2.resize(cv2.resize(im, (512, 340), interpolation=cv2.INTER_NEAREST), ( 256, 170), interpolation=cv2.INTER_AREA) ವಾಲ್ ಟೈಮ್: 0.81 ms

ಕಲ್ಪನೆಯ ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ಈ ಸುಧಾರಣೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಅಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ 2 ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ ಎಂದು ಯಾರು ಹೇಳಿದರು? ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ 3x ಅಥವಾ 4x ಅನ್ನು ಏಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಾರದು. ನಿಜ, ಎರಡನೇ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸ್ಥಿರ ಕೋರ್ನೊಂದಿಗೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಅದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೊರಬರುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುಗಳಿವೆ - ದಯವಿಟ್ಟು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಮಯವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ ಸ್ಥಿರವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ.

2x ಮತ್ತು 4x ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 4928x3280 ರಿಂದ 256x170 ಗೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ.

ಬಹುಶಃ ಈ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಬಲವಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು, ಜೂಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ gif ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ:

ಸರಿ, ಸಮಯ:

>>> im = Image.open("space.jpeg"); im.load(); im.size (4928, 3280) # 2x ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆ >>> %time im.resize((512, 340), Image.NEAREST)\ .resize((256, 170), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಟೈಮ್: 3.53 ms # 3x ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರ ಉದಾಹರಣೆ >>> %time im.resize((768, 510), Image.NEAREST)\ .resize((256, 170), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಟೈಮ್: 6.27 ms # 4x ಉದಾಹರಣೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರ >>> %time im.resize((1024, 680), Image.NEAREST)\ .resize((256, 170), Image.BICUBIC) ವಾಲ್ ಟೈಮ್: 9.23 ms

ನೀವು ನೋಡುವಂತೆ, 2x ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರ ಹೊಂದಿರುವ ರೂಪಾಂತರವು ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಸಮಾನವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬೈಕುಬಿಕ್ ಒಂದರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 4x ಮಧ್ಯಂತರ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ರೂಪಾಂತರವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನೀವು ಒಂದು ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು

ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಈ ವಿಧಾನವು ಅಂತಹ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕರ್ನಲ್ನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು? ಈ ವಿಧಾನವು ಸಹಜವಾಗಿ, ಅನ್ವಯಿಸುವ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ - ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಅದನ್ನು ಬಳಸದಿರುವುದು ಉತ್ತಮ 2 ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆ. ಮತ್ತು ಇದು ಸ್ಥಿರ ಕರ್ನಲ್‌ನ ಅನ್ವಯದ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಬಳಸದಿರುವುದು ಉತ್ತಮ 2 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ. ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಗದಿತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮರುಗಾತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಸೇರ್ಪಡೆ

ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸೂಪರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಪರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಆಟದ ದೃಶ್ಯವು ಅನಂತ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನ ಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ಅದನ್ನು ಯಾವುದೇ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೆಳೆಯಬಹುದು. ಸೂಪರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ, ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಪಕ್ಕದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಸಾದೃಶ್ಯವು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ. ಆದರೆ ಅಂತಹ ವಿಧಾನವು ಅದರ ಅರ್ಹತೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಹಳ ವಿರಳವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಇದು ನಿರಾಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಇತರ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ:
1) ಸ್ಥಿರ ಕೋರ್, ಬೈಲಿನಿಯರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (ಈಗ ಅನೇಕರು ಏನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ)
2) ಬೈಕುಬಿಕ್ ಸುರುಳಿಗಳು ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ
3) 2x ವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೂಪರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್
4) 4x ವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೂಪರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್

ನೋಡುವಾಗ ನೆನಪಿಡುವ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಮೂರನೆಯ ಚಿತ್ರವು ಮೊದಲನೆಯದು ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕನೆಯದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಇದು ≈3 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರಂತರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ 20 ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎರೆಡನೆಯದು.

15.625 ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.

ಚಿತ್ರ 2448×3264 ಅನ್ನು 9.5625 ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಚಿತ್ರ 2000×2000 7.8125 ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.

ನಾನು ಶಿಕ್ಷಣದಿಂದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಆಗಿದ್ದೇನೆ, ಆದರೆ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನಾನು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ತದನಂತರ ಬಣ್ಣದ ಜಾಗಗಳ ಅದ್ಭುತ ಮತ್ತು ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ರಪಂಚವು ನನಗೆ ತೆರೆದುಕೊಂಡಿತು. ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮತ್ತು ಛಾಯಾಗ್ರಾಹಕರು ತಮಗಾಗಿ ಹೊಸದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹುಶಃ ಯಾರಾದರೂ ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಾರೆ.

ಬಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಏಕೀಕೃತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಬಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಕೆಲವು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಬಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು: RGB (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಾನಿಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ), CMY (K) (ಮುದ್ರಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ), HSI (ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ). ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, CIE XYZ (ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾದರಿಗಳು), YCbCr, ಇತ್ಯಾದಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನವು ಈ ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅವಲೋಕನವಾಗಿದೆ.

RGB ಬಣ್ಣದ ಘನ

ಗ್ರಾಸ್‌ಮನ್ ನಿಯಮದಿಂದ, ಸಂಯೋಜಕ (ಅಂದರೆ, ನೇರವಾಗಿ ಹೊರಸೂಸುವ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ) ಬಣ್ಣ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯ ಮಾದರಿಯು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಅಂತಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು 1861 ರಲ್ಲಿ ಜೇಮ್ಸ್ ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ವೆಲ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಇದು ಬಹಳ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಯಿತು.

RGB ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ (ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಿಂದ ಕೆಂಪು - ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು - ಹಸಿರು, ನೀಲಿ - ಸಯಾನ್) ಎಲ್ಲಾ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ (ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ) ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಮೂಲ ಬಣ್ಣದ ಪಾಲನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ಘನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ. 1 ಬಣ್ಣದ ಘನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಘನವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಬಣ್ಣಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಬಿಂದುಗಳು ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಘನ ಶೃಂಗಗಳಲ್ಲಿವೆ: ಕೆಂಪು - (1; 0; 0), ಹಸಿರು - (0; 1; 0), ನೀಲಿ - (0; 0; 1). ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ದ್ವಿತೀಯಕ ಬಣ್ಣಗಳು (ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬೆರೆಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ) ಘನದ ಇತರ ಶೃಂಗಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿವೆ: ನೀಲಿ - (0;1;1), ಕೆನ್ನೇರಳೆ ಬಣ್ಣ - (1;0;1) ಮತ್ತು ಹಳದಿ - (1;1) ;0). ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣಗಳು ಮೂಲದಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿವೆ (0;0;0) ಮತ್ತು ಮೂಲದಿಂದ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಬಿಂದು (1;1;1). ಅಕ್ಕಿ. ಘನದ ಶೃಂಗಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

RGB ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಿತ್ರ ಚಾನಲ್‌ಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ. ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ವಿಘಟನೆಯನ್ನು ಬಣ್ಣದ ಚಾನಲ್‌ಗಳಾಗಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.

RGB ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಬಣ್ಣದ ಘಟಕಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು 1 ಬೈಟ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದರೆ, ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ, 2 ^ (3 * 8) ≈ 16 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಅನೇಕ ಬಣ್ಣಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಮೋಡ್ "ಹೈ ಕಲರ್" ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು 5 ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಹಂಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, 16-ಬಿಟ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ R ಮತ್ತು B ಘಟಕಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು 5 ಬಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು G ಘಟಕವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು 6 ಬಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮೋಡ್, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಹಸಿರು ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನವ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಬಿಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಣ್ಣದ ಆಳ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ. ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣದ ಆಳಗಳೊಂದಿಗೆ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

ವ್ಯವಕಲನ CMY ಮತ್ತು CMYK ಮಾದರಿಗಳು

ವ್ಯವಕಲನಾತ್ಮಕ CMY ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಸಯಾನ್ - ಸಯಾನ್, ಮೆಜೆಂಟಾ - ಮೆಜೆಂಟಾ, ಹಳದಿ - ಹಳದಿ) ಚಿತ್ರಗಳ ಹಾರ್ಡ್ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು (ಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್) ಪಡೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ RGB ಬಣ್ಣದ ಘನದ ಆಂಟಿಪೋಡ್ ಆಗಿದೆ. RGB ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಬಣ್ಣಗಳು ಬೆಳಕಿನ ಮೂಲಗಳ ಬಣ್ಣಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, CMY ಮಾದರಿಯು ಬಣ್ಣ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಳದಿ ಬಣ್ಣದಿಂದ ಲೇಪಿತವಾದ ಕಾಗದವು ನೀಲಿ ಬೆಳಕನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಹಳದಿ ಬಣ್ಣವು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಬಿಳಿ ಬೆಳಕಿನಿಂದ ನೀಲಿ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಸಯಾನ್ ಬಣ್ಣವು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಬೆಳಕಿನಿಂದ ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೆಜೆಂಟಾ ಬಣ್ಣವು ಹಸಿರು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವ್ಯವಕಲನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. RGB ಮಾದರಿಯಿಂದ CMY ಮಾದರಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ:

RGB ಬಣ್ಣಗಳು ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಇದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. CMY ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಕಪ್ಪು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಸಯಾನ್, ಮೆಜೆಂಟಾ ಮತ್ತು ಹಳದಿಗಳನ್ನು ಸಮಾನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಸುಲಭ. ಈ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಗಂಭೀರ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಮಿಶ್ರಣದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪಡೆದ ಕಪ್ಪು ಬಣ್ಣವು "ನೈಜ" ಕಪ್ಪುಗಿಂತ ಹಗುರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಬಣ್ಣ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, CMY ಮಾದರಿಯನ್ನು CMYK ಮಾದರಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೂರು ಬಣ್ಣಗಳಿಗೆ ಕಪ್ಪು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಣ್ಣದ ಜಾಗದ ವರ್ಣ, ಶುದ್ಧತ್ವ, ತೀವ್ರತೆ (HSI)

ಹಿಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ RGB ಮತ್ತು CMY(K) ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಗಳು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಒಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ನ್ಯೂನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಬಣ್ಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ, ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾ, ವಿವರಿಸಿದ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾನೆ.

ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಜನರು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ: ವರ್ಣ, ಶುದ್ಧತ್ವ ಮತ್ತು ಲಘುತೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಣ್ಣದ ಟೋನ್ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ. ವಿವರಿಸಿದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣದಿಂದ ಎಷ್ಟು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಶುದ್ಧತ್ವವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಗುಲಾಬಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಂಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದೆ). ಲಘುತೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ವಿವರಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಲಘುತೆಯನ್ನು ಬೆಳಕಿನ ತೀವ್ರತೆ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಬಿಳಿ-ಕಪ್ಪು ಕರ್ಣೀಯ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ RGB ಘನದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಣವನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಷಡ್ಭುಜಾಕೃತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ:

ಎಲ್ಲಾ ಬೂದು ಬಣ್ಣಗಳು (ಘನದ ಕರ್ಣೀಯ ಮೇಲೆ ಬಿದ್ದಿರುವುದು) ಕೇಂದ್ರ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು RGB ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ, ನೀವು ಲಂಬವಾದ ಲಘುತೆ (ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆ) ಅಕ್ಷವನ್ನು (I) ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಷಡ್ಭುಜೀಯ ಕೋನ್ ಆಗಿದೆ:

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಟೋನ್ (H) ಅನ್ನು ಕೆಂಪು ಅಕ್ಷಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕೋನದಿಂದ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಶುದ್ಧತ್ವ (S) ಬಣ್ಣದ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ (1 ಎಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಶುದ್ಧ ಬಣ್ಣ, ಮತ್ತು 0 ಬೂದು ಛಾಯೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ). ವರ್ಣ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧತ್ವವನ್ನು ಶೂನ್ಯ ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು RGB ನಿಂದ HSI ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು:

HSI ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಯು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದರಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವರ್ಣ, ಶುದ್ಧತ್ವ ಮತ್ತು ಹೊಳಪಿನ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ತೀವ್ರತೆ, ವರ್ಣ (± 50° ತಿರುಗುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಶುದ್ಧತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿ CIE XYZ

ಏಕೀಕರಣದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸರಣಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕಮಿಷನ್ ಆನ್ ಇಲ್ಯುಮಿನೇಷನ್ (CIE) ಪ್ರಾಥಮಿಕ (ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ) ಬಣ್ಣಗಳಿಗೆ ಸೇರ್ಪಡೆ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಗೋಚರ ಬಣ್ಣವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಣ್ಣಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಗೋಚರಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು, ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ನಕಾರಾತ್ಮಕ CIE ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ದೂರವಿರಲು, ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವಾಸ್ತವ ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಣ್ಣಗಳು: X (ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕೆಂಪು), Y (ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಹಸಿರು), Z (ಕಾಲ್ಪನಿಕ ನೀಲಿ).

ಬಣ್ಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುವಾಗ, X,Y, Z ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೂಲ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಣ್ಣ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸೇರ್ಪಡೆ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು X(λ),Y(λ),Z(λ) (Fig. ನೋಡಿ.) ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ವೀಕ್ಷಕನ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ:

ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಣ್ಣ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಸಾಪೇಕ್ಷ ಬಣ್ಣದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು:

x+y+z=1 ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಸುಲಭ, ಅಂದರೆ ಸಾಪೇಕ್ಷ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಜೋಡಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಬಣ್ಣದ ಜಾಗವನ್ನು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಗ್ರಾಫ್‌ನಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು:

ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬಣ್ಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು CIE ತ್ರಿಕೋನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
CIE ತ್ರಿಕೋನವು ವರ್ಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಳಪನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಸುಲಭ. ಹೊಳಪನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಕ್ಷವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ (1/3; 1/3) (ಬಿಳಿ ಬಿಂದು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು CIE ಬಣ್ಣದ ದೇಹವಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರ ನೋಡಿ):

ಈ ಘನವು ಸರಾಸರಿ ವೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಗೋಚರಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮುಖ್ಯ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ನಾವು ಎರಡು ಬಣ್ಣಗಳ ಕಾಕತಾಳೀಯ ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಈ ಬಣ್ಣದ ಜಾಗದ ಎರಡು ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಬಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಮಾದರಿ CIELAB

CIELAB ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯು ಮಾನವ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ CIE XYZ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದತೆಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದು. LAB ಎಂಬ ಸಂಕ್ಷೇಪಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ CIE L*a*b* ಬಣ್ಣದ ಜಾಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟವಾಗಿದೆ.

CIE L*a*b ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, L ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಎಂದರೆ ಲಘುತೆ (0 ರಿಂದ 100 ರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ), ಮತ್ತು a,b ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಎಂದರೆ ಹಸಿರು-ಮೆಜೆಂಟಾ ಮತ್ತು ನೀಲಿ-ಹಳದಿ ನಡುವಿನ ಸ್ಥಾನ. CIE XYZ ನಿಂದ CIE L*a*b* ಗೆ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:

ಅಲ್ಲಿ (Xn,Yn,Zn) CIE XYZ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಬಿಳಿ ಬಿಂದುವಿನ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು, ಮತ್ತು

ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ. CIE L*a*b* ಬಣ್ಣದ ದೇಹದ ಚೂರುಗಳನ್ನು ಎರಡು ಲಘು ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

CIE XYZ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ CIE L*a ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಯುಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ (√((L1-L2)^2+(a1^*-a2^*)^2+(b1^*-b2^*)^2)) b* ಮಾನವನ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಬಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸೂತ್ರವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ CIEDE2000 ಆಗಿದೆ.

ದೂರದರ್ಶನದ ಬಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಣ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

YIQ ಮತ್ತು YUV ಬಣ್ಣದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಬಣ್ಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಮಾನ ಸಂಕೇತ (Y) ಮತ್ತು ಎರಡು ಬಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಂಕೇತಗಳು (IQ ಮತ್ತು UV, ಕ್ರಮವಾಗಿ) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಬಣ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ದೂರದರ್ಶನದ ಆಗಮನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ Y ಘಟಕವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, YIQ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ಕಪ್ಪು-ಬಿಳುಪು ಟಿವಿಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಬಣ್ಣಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು.

ಎರಡನೆಯ, ಬಹುಶಃ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ, ಈ ಸ್ಥಳಗಳ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಚಿತ್ರದ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಹೊಳಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ. ಸತ್ಯವೆಂದರೆ ಮಾನವನ ಕಣ್ಣು ಹೊಳಪಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಆಳದೊಂದಿಗೆ ಕ್ರೋಮಿನನ್ಸ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಕಣ್ಣಿನ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೇಲೆ ಇಂದು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು (ಜೆಪಿಇಜಿ ಸೇರಿದಂತೆ) ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. RGB ಸ್ಥಳದಿಂದ YIQ ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:

ಪಾಠದ ಉದ್ದೇಶಗಳು:

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ:

• ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಸಂಪಾದಕರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ;
• ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆ - "ನಕಲು", "ಅಂಟಿಸುವುದು";
• ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಹಲವಾರು ಒಂದೇ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಸಿ;
• ಹೊಸ ತಂಡಕ್ಕೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ/ತಿರುಗಿ.

ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ:

• ಅರಿವಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸೃಜನಶೀಲ ಚಟುವಟಿಕೆ;
• ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ, ತಂಡದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸ್ನೇಹ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಸಂವಹನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ:

• ವಿಷಯ, ನಿಖರತೆ, ಗಮನ, ಶಿಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು.

ಪಾಠದ ಉದ್ದೇಶಗಳು:

• ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಸಂಪಾದಕವನ್ನು ಬಳಸಲು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ;
• ಪೇಂಟ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನದೊಂದಿಗೆ PC ಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು;
• ತಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು.

ಪಾಠದ ಪ್ರಕಾರ: ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.

ಸಲಕರಣೆ: ಪಿಸಿ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ - ಪೇಂಟ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಎಡಿಟರ್, ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟರ್, ಸ್ಕ್ರೀನ್, ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ಬುಕ್‌ಲೆಟ್‌ಗಳು.

ರೂಪಗಳು: ಸಾಮೂಹಿಕ, ಗುಂಪು.

ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಸಂಭಾಷಣೆ, ಕರಪತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ, PC ಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.

ಪಾಠದ ಹಂತಗಳು:

• ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ವಸ್ತು.
• ಪಾಠದ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು.
• ಜ್ಞಾನ ನವೀಕರಣ:
• ಮುಂಭಾಗದ ಸಮೀಕ್ಷೆ
• ಕರಪತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ
• ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು:
• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂಶಗಳು (ಸಂಪಾದಿಸು - ನಕಲು ಆಜ್ಞೆ)
• ಜೈಂಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡ್ವಾರ್ಫ್ಸ್ (ಸ್ಟ್ರೆಚ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ವೀಸ್)
• ಓರೆಯಾಗಿಸಿ, ತಿರುಗಿಸಿ ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸಿ
• ದೈಹಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ನಿಮಿಷ
• ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಲವರ್ಧನೆ (ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸ)
• ಪಿಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ, ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
• ಹೋಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ಪಾಠದ ಸಾರಾಂಶ.
• ನೀವು ಇಂದು ಏನು ಹೊಸದನ್ನು ಕಲಿತಿದ್ದೀರಿ?
• ಪಾಠಕ್ಕಾಗಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು.

ತರಗತಿಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ:

I. ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕ್ಷಣ.

II. ಪಾಠದ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು

ಹಲೋ ಹುಡುಗರೇ, ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಿ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಪಾಠವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೇಳಿ, ಕೊನೆಯ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ?

– ಕೊನೆಯ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಎಡಿಟರ್ ಪೇಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಯವಾಯಿತು. ಟೂಲ್‌ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

- ಹೌದು ಅದು ಸರಿ. ಆದರೆ ನೀವು ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೇಳಿ?

– ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಕಲಿಸಬಹುದು, ಅಂಟಿಸಬಹುದು, ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ. ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.

- ಸರಿಯಾಗಿ. ಆದರೆ ನೀವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೆಸರಿಸಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ತಿರುಗಿಸಬಹುದು, ಓರೆಯಾಗಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು. ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪದ ಯಾವುದು?

– ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪದ ರೂಪಾಂತರ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು.

- ಹೌದು ಅದು ಸರಿ. ಮತ್ತು ಈಗ, ಹೇಳಲಾದ ಎಲ್ಲದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ಪಾಠದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀವೇ ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

– ನಮ್ಮ ಪಾಠದ ವಿಷಯವು "ಇಮೇಜ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ಮೇಷನ್" ಆಗಿದೆ.

- ಹೌದು, ನಮ್ಮ ಪಾಠದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ "ಪೇಂಟ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಎಡಿಟರ್: ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು." ಇಂದು ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನಾವು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ, ನಕಲಿಸಿ, ತಿರುಗಿಸಿ, ಓರೆಯಾಗಿಸಿ. ನಂತರ ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಆದರೆ ಮೊದಲು, ಕೊನೆಯ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಾವು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

III. ಜ್ಞಾನ ನವೀಕರಣ.

1. ಮುಂಭಾಗದ ಸಮೀಕ್ಷೆ.

• ಈಗ ನಾನು ನಿಮಗೆ ಚಿತ್ರಿಸಲಾದ ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಏನು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತೀರಿ.

• ತುಣುಕಿನ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆಯತಾಕಾರದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
• ಹಿನ್ನೆಲೆ ಇರುವ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಇಲ್ಲದ ಆಯ್ಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
• ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಪಾದಕದಲ್ಲಿ ಚೌಕ ಮತ್ತು ವೃತ್ತವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೆಳೆಯುವುದು?

2. ಕರಪತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.

ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.

1. ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ: ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಎಡಿಟರ್ ಆಗಿದೆ... ಎ) ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಸಾಧನ; ಬಿ) ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ; ಸಿ) ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ; ಡಿ) ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವ ಸಾಧನ. 2. ಟೂಲ್‌ಬಾರ್ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ: 3. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ: ಮುಖ್ಯ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಹಳದಿ ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿ; ಓವಲ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು 3 ನೇ ಫಿಲ್ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ; ಶಿಫ್ಟ್ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತವನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ; ಲೈನ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ದಪ್ಪವಾದ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ; ಶಿಫ್ಟ್ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಹಳದಿ ವೃತ್ತದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಿಂದ ಹೊರಬರುವ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ.

IV. ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.

1. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂಶಗಳು (ಕಮಾಂಡ್ ಎಡಿಟ್ - ಕಾಪಿ)

ಹುಡುಗರೇ, ದಯವಿಟ್ಟು ಪರದೆಯನ್ನು ನೋಡಿ. ಏನು ಕಾಣಿಸುತ್ತಿದೆ?<ಲಗತ್ತು 1 >

– ವಿವಿಧ ಸಸ್ಯಗಳ ಕೊಂಬೆಗಳು: ಪರ್ವತ ಬೂದಿ, ದ್ರಾಕ್ಷಿ, ಇತ್ಯಾದಿ..

- ಹೌದು ಸರಿ. ಸಸ್ಯಗಳ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈಗ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಶಾಖೆಗಳು ಏನು ಸಾಮಾನ್ಯವೆಂದು ಹೇಳಿ?

– ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಶಾಖೆಯು ಕೆಲವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಎಲೆಗಳು, ಹಣ್ಣುಗಳು.

- ಸರಿ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೀವು ಬೇರೆಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು?

– ವಿವಿಧ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ನಿರ್ಮಾಣಗಳು, ರಚನೆಗಳು.

- ಹೀಗಾಗಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ನಿರ್ಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿಯೂ ಕಾಣಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ತೀರ್ಮಾನಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ನೋಡಿ. ಮರಗಳು, ಹಣ್ಣುಗಳು, ಹಣ್ಣುಗಳ ಮೇಲಿನ ಎಲೆಗಳು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪ್ರಕೃತಿಯಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಾಗಿವೆ. ವಸತಿ ಕಟ್ಟಡಗಳು, ಮನುಷ್ಯ ರಚಿಸಿದ ಕಾರುಗಳು, ಅವುಗಳ ಎಲ್ಲಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿವೆ. (ಬೆರ್ರಿ ಹಣ್ಣುಗಳು, ಹಣ್ಣುಗಳು, ಮರಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಲೈಡ್ ಶೋ).ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಬಹುದೇ?

– ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ.

- ಸರಿ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ತುಣುಕು ಕಲಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಆಧಾರವಾಗಬಹುದು. ರೋವನ್ ಶಾಖೆಯನ್ನು ನೋಡೋಣ. (ರೋವಾನ್ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಸ್ಲೈಡ್ ಶೋ).ಅದನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು, ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಬೆರ್ರಿ ಖಾಲಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ, ತದನಂತರ ಪ್ರತಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಮಾಡಿ. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಎಲೆಯಿಂದ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಎಲೆಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ಅವು ಒಂದೇ ಆಗಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಒಂದೇ ಆಗಿರಬಾರದು, ಆದರೆ ಶಾಖೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿ ಇಡಬೇಕು. ಆಯ್ದ ತುಣುಕನ್ನು ತಿರುಗಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ. (ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಿ). ಮೀಸಲಾದ ತಂಡದಿಂದ ಈ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ ಫ್ಲಿಪ್ - ತಿರುಗಿಸಿಮೆನುವಿನಿಂದ ಚಿತ್ರ. ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ರೊಟೇಟ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದೇ ಹಾಳೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಒಂದು ಸಂವಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. (ಈ ಸಂವಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಲೈಡ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿ).ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ. (ಮುಂದಿನ ಸ್ಲೈಡ್ "ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ರೊಟೇಟ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳು").

ನೀವೇ ರೂಪಿಸಿದ ಪಾಠದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಮ್ಮ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯೋಣ: “ಪೇಂಟ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಎಡಿಟರ್: ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ ಕನ್ವರ್ಶನ್”.

ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ನೀವು ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ, ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ? ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬನ್ನಿ ಫ್ಲಿಪ್ - ತಿರುಗಿಸಿರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

– ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನೋಟ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಎಡಿಟರ್ ಪೇಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆಯ್ಕೆಯ ಆಯತದ ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಲಂಬ ಅಥವಾ ಅಡ್ಡ ಅಕ್ಷದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಚಿತ್ರದ ತುಣುಕನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ ಚಿತ್ರ - ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸಿ. ಈ ವಿಂಡೋ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ:<ಚಿತ್ರ 1 >

ಈ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಫ್ಲಿಪ್ ಮಾಡಿ, ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸಿ ಅಥವಾ ಕೋನದಿಂದ ತಿರುಗಿಸಿ. ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ನೋಡಿ ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಏನು ಬದಲಾವಣೆಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳಿ?<ಚಿತ್ರ 2 >, <ಚಿತ್ರ 3 >

– ಮೊದಲನೆಯದರಲ್ಲಿ, ಹಿಮ ಮಾನವರ ಮೇಲಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡಿವೆ: ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ. ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ - ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ.

- ಹೌದು ಅದು ಸರಿ. ಮತ್ತೊಂದು ರೂಪಾಂತರವೆಂದರೆ ತಿರುಗುವಿಕೆ. ಆಯ್ಕೆಯ ಆಯತದ ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಕೇಂದ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ತುಣುಕು ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಿರರ್ ಮತ್ತು ರೋಟೇಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಚಿತ್ರ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ: ಮೂಲೆಯಿಂದ ತಿರುಗಿಸಿ. ಮುಂದೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಕೋನಗಳಿಂದ, ನಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೋನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.<ಚಿತ್ರ 4 >

2. ದೈತ್ಯರು ಮತ್ತು ಕುಬ್ಜರು (ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಗ್ಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಕುಗ್ಗಿಸಿ)

- ನಾವು ಚಿತ್ರದ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಭೇಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ: ಪ್ರತಿಬಿಂಬ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆ. ಆದರೆ ಇತರರು ಇದ್ದಾರೆ. ನೀವು ಏನು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?

– ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಓರೆಯಾಗಿಸಬಹುದು, ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಂದರೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ.

- ಹೌದು, ಈ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ನಾನು ಈಗ ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಓದುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ರೂಪಾಂತರದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ನನಗೆ ಹೇಳುತ್ತೀರಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಕೇಳುತ್ತೇವೆ: “ಆನೆಯ ಗಾತ್ರದ ನೊಣಗಳು ಛಾವಣಿಯ ಮೇಲೆ ಹಾರಿದವು, ನಾಯಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಕುದುರೆಗಳನ್ನು ಮನೆಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಯಿತು, ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ದೈತ್ಯ ಹುಲ್ಲುಗಳು ಬೆಳೆದವು, ಮತ್ತು ಬರ್ಚ್ ಮತ್ತು ಆಸ್ಪೆನ್ ಮರಗಳು ಕಿಟಕಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹಸಿರು ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದವು. ಈ ದೇಶದಲ್ಲಿ ಮಕ್ಕಳು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ, ದೈತ್ಯರಂತೆ, ಗಾತ್ರಗಳು, ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವವರೆಗೂ ... ಒಬ್ಬ ಹುಡುಗನು ಹಾಗೆ ಊಹಿಸಿದನು.

– ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು ಇಳಿಕೆ ಬಗ್ಗೆ.

– ಸಹಜವಾಗಿ, ಈ ವಾಕ್ಯವೃಂದದಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಇತರವುಗಳು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದವು. ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಸಂಪಾದಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ಆಯ್ದ ತುಣುಕನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಿಗ್ಗಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.<ಚಿತ್ರ 5 >

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹಿಮಮಾನವನನ್ನು 2 ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಮೊದಲು ಸ್ನೋಮ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ ಚಿತ್ರ - ಸ್ಟ್ರೆಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಲ್ಟಿಂಗ್.ಕೆಳಗಿನ ವಿಂಡೋ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿತು:<ಚಿತ್ರ 6 >

ಆಕೃತಿಯನ್ನು 2 ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, 50 ರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಮತ್ತು ಲಂಬವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಿ.

ಚಿತ್ರ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಆಯ್ದ ತುಣುಕಿನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನೀವು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಮೌಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಯ್ದ ಪ್ರದೇಶದ ಗಡಿಯಲ್ಲಿರುವ ಗಾತ್ರದ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು "ಕಣ್ಣಿನಿಂದ" ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಮೆನುಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿವೆ.

3. ಓರೆಯಾಗಿಸಿ, ತಿರುಗಿಸಿ, ತಿರುಗಿಸಿ.

ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಗ್ಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಓರೆಯಾಗಿಸಿ, ಇದನ್ನು ಮೆನುವಿನಿಂದ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಚಿತ್ರ, ನೀವು ಆಯ್ದ ತುಣುಕಿನ ಇಳಿಜಾರನ್ನು ಡಿಗ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು:<ಚಿತ್ರ 7 >

ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ, ನಮ್ಮ ಕಿಟನ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಬಾಗುತ್ತದೆ:<ಚಿತ್ರ 8 >

4. ದೈಹಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ.

ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ -
ನೀವು ಕ್ರೀಡೆಗಳನ್ನು ಆಡಬೇಕು.
ಬಲವಾಗಿ ಬೆಳೆಯಲು
ಶುಲ್ಕ - ಒಂದು, ಎರಡು, ಮೂರು.
ಬೆಲ್ಟ್ ಮೇಲೆ ಕೈಗಳು, ಕಾಲುಗಳು ಅಗಲವಾಗಿ ...
ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಬಾಗುವಿಕೆಗಳು - ಒಂದು, ಎರಡು, ಮೂರು, ನಾಲ್ಕು.
ಪಾದಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ, ಕೈ ಕೆಳಗೆ
ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಹಾರಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಿ.

V. ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಲವರ್ಧನೆ (ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸ).

ಈಗ ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ನೀವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ಆದರೆ ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.

– ಹುಡುಗರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

- ನಿಮಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೆನಪಿದೆಯೇ? ಮತ್ತು ಈಗ ನಾವು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ಯಾರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆ, ಕೈ ಎತ್ತಿ ನಾನು ಬರುತ್ತೇನೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಎಡಿಟರ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಸೆಳೆಯಿರಿ. ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ಸಂಪಾದಿಸಿ - ನಕಲಿಸಿ, ಅದನ್ನು ನಕಲಿಸಿ. ನಂತರ, ಸಂಪಾದನೆ - ಅಂಟಿಸಿ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು 6 ಬಾರಿ ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಮೊದಲ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ - ಸ್ಟ್ರೆಚ್ - 200% - 200% ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು 2 ಬಾರಿ ಹಿಗ್ಗಿಸಿ. ಎರಡನೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ - ಸ್ಟ್ರೆಚ್ - 50% - 50% ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು 2 ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಮೂರನೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಪಿಕ್ಚರ್ - ಸ್ಟ್ರೆಚ್ ಮತ್ತು ಟಿಲ್ಟ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು 45 0 ಮೂಲಕ ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಓರೆಯಾಗಿಸಿ. ನಾಲ್ಕನೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ - ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ರೊಟೇಟ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸಿ. ಐದನೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. Picture - Flip and Rotate ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸಿ. ಆರನೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಪಿಕ್ಚರ್ - ಫ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ರೊಟೇಟ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು 270 0 ಮೂಲಕ ತಿರುಗಿಸಿ. ಕೊನೆಯ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಗದೆ ಬಿಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ತೋರಿಸಿ.

VI. ಹೋಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

1. ಪೇಂಟ್ ಎಡಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಮತ್ತು ನಾವು ಇಂದು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.

2*. ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದ್ರಾಕ್ಷಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ ಕಾಪಿ ಪೇಸ್ಟ್ಮತ್ತು ಫ್ಲಿಪ್ - ತಿರುಗಿಸಿ. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

VII. ಪಾಠದ ಸಾರಾಂಶ.

ನಮ್ಮ ಪಾಠ ಮುಗಿಯಿತು. ಮತ್ತು ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ನಾನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ, ನಾನು ಎಲ್ಲರ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ನಮಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪಾಠದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಉಳಿದಿದೆ. ಆದರೆ ಇಂದು ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವೆಲ್ಲರೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ. ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಎಮೋಟಿಕಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾನು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ.

ಸ್ಮೈಲಿ ಎನ್ನುವುದು ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಚಿತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಭಾವನೆ ಅಥವಾ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಮೋಟಿಕಾನ್‌ಗಳ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪರದೆಯ ಸ್ಲೈಡ್‌ನಲ್ಲಿ: