Практически на каждом компьютере в примерах изображений можно найти файлик lena png
Я соглашаюсь на сбор, хранение и обработку моих данных, полученных с помощью этой формы, в соответствии с Политикой конфиденциальности и Условиями использования.
Кликните здесь для выбора файлов
или перетащите файлы в эту область
Обратите внимание! PNG конвертер имеет скрытые настройки, не доступные в выбранном формате. В поле "настройки для формата PNG" вы не видите часть настроек, это связано с тем, что они не доступны при указанном сочетании. Меняя глубину цвета на индексированные цвета (8 бит и меньше) вы получите доступ к настройкам для более гибкой настройки индексных форматов.
О формате
Формат хранения сжатых растровых изображений PNG является одним из основных в веб-графике. Полное название Portable Network Graphics (переносимая сетевая графика). Создан в 1995 году на базе GIF. От предшественника выгодно отличается тем, что распространяется бесплатно, используется свободно, без лицензии. Этот фактор сразу увеличил его востребованность.
После JPG формат PNG является вторым по популярности среди всех графических форматов. Слово Network указывает на его применение. PNG создавался чтобы файлы с таким расширением легко распознавались разными операционными системами и без искажения открывались браузерами. Формат используют для редактирования графики, передачи изображений по сети и отображения картинок, фотографий, графических элементов на страницах сайтов и облачных Drive-хранилищ.
Если вам необходимо преобразовать ваши изображения в PNG, его легко сделать с помощью нашего онлайн-конвертера.
Остальная часть истории
Мало кто видел полную оригинальную картину. Позже инженеры, работавшие над алгоритмами сжатия, получившие копию оригинального журнала Playboy, снова отсканировали его:
В данной статье рассмотрим графические форматы изображений используемые в компьютерных программах. Названия форматов зашифрованы в аббревиатурах не совсем понятных поначалу, но далее все станет более прозрачно.
Теперь необходимо понять и разобраться, в чем разница между растровой и векторной графиками. Эти вопросы мы рассматривали ранее . Итак, начнем по-порядку.
Растровые форматы изображений
Самые известные и часто встречаемые растровые форматы – это JPG (или же JPEG), PDF, PNG.
Чаще всего встречаемый и известный формат — JPG.
После сжатия отличия будут минимальными, будет небольшая потеря качества, но величина самого файла будет существенно меньше. Это очень удобно для применения в электронных публикациях.
Его особенность в том, что при сжатии можно делать выбор либо в пользу качества, либо размера. Пользователь сам решает, что ему больше подходит, это главное отличие от формата PNG. То есть вы выбираете какое должно быть качество, вследствие чего определяется величина полученного файла. Чем сильнее сжатие, тем меньше конечный файл размером. А это помогает экономно расходовать место на жестком диске.
Очень часто формат JPG используют для хранения снимков (содержащие цветопередачу, яркость) и пересылки картинок в Интернете.
В PNG сжатие происходит без потерь качества. Этот растровый формат распространен при хранении графических материалов, логотипов, орнаментов, текстовой графики.
Главное достоинство формата PNG – это выбор палитры хранения переходных этапов. Этот метод сжатия, хорош тем, что он происходит без потерь качества.
Лучший способ сжать изображения оффлайн.
Если вы ищете приложения для компьютера, которое сократит размер ваших файлов без потери качества. При этом еще будет работать в пакетном режиме, то мы советуем обратить внимание на PNGGauntlet.
Вот его преимущества:
- Объединяет PNGOUT, OptiPNG и DeflOpt для создания меньшего размера PNGs
- Без потерь качества изображения - изменяется только размер файла
- Конвертация JPG, GIF, TIFF, и BMP файлов в PNG
- Ультра-комфортный интерфейс
Отличия от других форматов
Если сравнивать PNG с другими графическими форматами, в чём-то он уступает, в чём-то их превосходит.
-
— широко применяется из-за способности сильно сжимать файлы. Хорошо экономит место, используется повсюду, где небольшой размер картинки важнее высокого качества. Но после чрезмерного сжатия заметны дефекты вокруг контрастных участков, смазываются края линий, становится сложно прочесть текст. — сохраняет файлы в несжатом или слабо сжатом виде без снижения качества. Из-за большого веса применяется ограниченно. Используется при сканировании с распознаванием текста, при печати полноцветной полиграфии. Не поддерживается браузерами, а значит вы не можете использовать данный формат в для публикации в интернете.
Если вам нужно выполнить преобразование JPG в PNG, TIFF в PNG или BMP в PNG вы можете это сделать без каких либо ограничений на нашем сервисе.
Оптимизация изображений.
Основное большинство программ и конвертеров создают изображения не очень заботясь об их размере. Поэтому сейчас появляются приложения и сервисы для максимального уменьшения размера самого файла.
EPS
Это один из самых удобных способ сохранения графической информации. Совмещает в себе векторную и растровую графики. Применяется в редакциях, создает шрифты. Применяется для вывода изображения на печать, устройство которого поддерживает язык PostScript. Работать и редактироваться файлы могут только специальными программами компании Adobe. В других же программах только в режиме просмотра.
Из вывода видно, что размер изображения, считываемого Img, равен (ширина, высота) изображения; в то время как размер изображения (высота, ширина, канал), [Вот почему caffe необходимо установить в коде при отдельном тестировании: transformer.set_transpose ('data', (2,0,1)), потому что формат данных изображения, которое может обрабатывать caffe, - (канал, высота, ширина ), поэтому данные необходимо преобразовать]
Изображение, считанное Img, получает пиксель определенной точки с помощью getpixel ((w, h)), чтобы напрямую вернуть значение пикселя трех каналов этой точки
Изображение, считанное с помощью skimage, можно получить непосредственно из img_file2 [0] [0], но вы должны помнить его формат, а не то, что вы думаете (канал, высота, ширина)
Если мы хотим узнать некоторую информацию об изображении
Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
Чтобы использовать Python для обработки цифровых изображений, необходимо установить пакет Pillow. Хотя Python поставляется с PIL (библиотека изображений python), эта библиотека перестала обновляться, поэтому используйте Pillow, разработанную на основе PIL.
Типы изображений, с которыми может работать пилот
pil может обрабатывать растровые изображения (блоки данных пикселей).
проход
Изображение может содержать один или несколько каналов данных. Если эти каналы имеют одинаковый размер и глубину, Pil позволяет накладывать эти каналы.
координировать
Pil принимает систему координат (0,0) в верхнем левом углу.
Хотя Pillow используется, это ответвление PIL, поэтому импортируйте его из PIL. Используйте функцию open (), чтобы открыть изображение, и функцию show (), чтобы отобразить изображение.
Этот метод отображения изображений заключается в вызове браузера изображений, поставляемого с операционной системой, для открытия изображения. Иногда этот метод неудобен, поэтому мы также можем использовать другой метод, чтобы программа могла нарисовать изображение.
Хотя этот метод более сложен, его рекомендуется использовать. Он использует библиотеку matplotlib для рисования изображений для отображения. matplotlib - это профессиональная библиотека для рисования, которая эквивалентна графику в Matlab.Вы можете установить несколько фигур, задать заголовок рисунка и даже использовать подзаголовок для отображения нескольких изображений на одном рисунке. matplotlib можно установить напрямую.
По умолчанию фигура поставляется с осью, если в этом нет необходимости, мы можем отключить ее
Подпись к изображению
Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
Всего одна строчка кода, очень просто. Эта строка кода может не только сохранить изображение, но и преобразовать формат.В этом примере исходное изображение png сохраняется как изображение jpg.
Цветное изображение в оттенках серого
Используйте функцию convert () для преобразования. Это метод объекта экземпляра изображения. Он принимает параметр режима, чтобы указать режим цвета. Значение режима может быть следующим:
Разделение каналов и слияние
Кадрирование снимка
Интересующая область (roi) обрезается из исходного изображения.Область кадрирования определяется 4-кортежем, а информация в кортеже (левый, верхний, правый, нижний). Начало (0, 0) системы слева от подушки - это верхний левый угол изображения. Единица измерения координат - пиксель.
После рисования и отображения изображения с графиком наведите указатель мыши на изображение, координаты текущей точки и значение пикселя появятся в правом нижнем углу.
** Геометрическая трансформация **
Класс изображения имеет методы resize (), rotate () и transpose () для геометрического преобразования.
Масштабирование и поворот изображения
Конвертировать изображение
Нет разницы в производительности между transpose () и rotate ().
Модуль изображений библиотеки обработки изображений Python
Создать новую картинку
Сложенные изображения
Сложите два изображения, img2 и img2, альфа - это число с плавающей запятой между [0,1], если оно равно 0, эффект img1, если он равен 1.0, эффект img2. Конечно, размер и режим img1 и img2 должны быть одинаковыми. Эта функция может дать очень красивый эффект, и арифметическое сложение и вычитание графики будет упомянуто позже.
Composite может использовать другое изображение в качестве маски, все три изображения должны иметь одинаковый размер, а режим изображения маски может быть «1», «L», «RGBA».
Добавить текстовый водяной знак
Добавить небольшой водяной знак
Преобразование изображения PIL в массив numpy
numpy image Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
Преобразование массива numpy в изображение PIL
Здесь matplotlib.image используется для чтения массива изображений. Обратите внимание, что считанный здесь массив имеет тип float32 с диапазоном 0-1, а данные PIL.Image имеют тип uinit8 с диапазоном 0-255., Итак, чтобы преобразовать:
Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
В некоторых из предыдущих примеров мы все использовали Image.open () для открытия изображения, а затем напрямую управляли объектом PIL. Ничего страшного, если это простая операция, но если операция немного сложнее, она будет более трудоемкой. Поэтому обычно после загрузки изображения мы конвертируем изображение в матрицу для более сложных операций.
Откройте изображение, преобразуйте его в матрицу и отобразите
Объект PIL можно преобразовать в объект массива, вызвав функцию array () в numpy.
Изображение PIL Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
numpy image Для просмотра информации об изображении можно использовать следующие методы
Если это изображение RGB, то после преобразования в массив оно становится строкамиcolsтрехмерная матрица каналов, поэтому мы можем использовать
Чтобы получить доступ к значению пикселя.
Пример 1. Откройте изображение и случайным образом добавьте немного соли и перца.
Пример 2: преобразовать изображение lena в бинаризацию, значение пикселя больше 128 становится 1, в противном случае оно становится 0
Если вы хотите работать с несколькими пикселями, вы можете использовать доступ к фрагменту массива. Метод нарезки возвращает значение пикселя массива с указанным индексом интервала. Вот несколько примеров изображений в градациях серого:
Можно управлять не только каждым пикселем, но и каждым каналом независимо. Например, увеличить яркость каждого пикселя (не знаю, есть ли более профессиональные слова) на 20%.
Давайте сначала посмотрим на две функции reshape и flatten:
Предположим, мы сначала сгенерировали одномерный массив:
Если мы хотим превратить этот одномерный массив в двумерную матрицу 3 * 5, мы можем использовать изменение формы для достижения
Теперь, если мы вернемся и узнаем, что двумерная матрица должна быть преобразована в одномерный массив, мы не сможем использовать reshape, мы можем использовать только flatten. Давайте посмотрим на разницу между двумя
Видно, что преобразование с reshape на самом деле представляет собой двумерный массив с двумя квадратными скобками, поэтому можно использовать только flatten.
Если мы хотим найти гистограмму изображения, нам нужно сгладить матрицу изображения, чтобы сделать ее одномерным массивом, а затем выполнить статистику
Нарисуйте гистограмму в оттенках серого
Рисование может быть выполнено путем вызова библиотеки matplotlib.pyplot, а функция hist может рисовать гистограмму напрямую.
Как позвонить:
Существует много параметров hist, но обычно используются эти пять, требуется только первый, а последние четыре необязательны.
Гистограмма цветного изображения
фактически совпадает с гистограммой в градациях серого, за исключением того, что трехканальная гистограмма рисуется отдельно, а затем накладывается.
Метод вызова
Вы можете использовать модуль ImageEnhance, который содержит большое количество предопределенных методов улучшения изображения.
Средство улучшения включает цветовой баланс, баланс яркости, контраст, резкость и т. д. Используя эти усилители, вы можете легко выполнять такие операции, как регулировка цвета, регулировка яркости, повышение резкости и т. Д., А также реализовать некоторые базовые функции улучшения изображения, предоставляемые в google picasa.
Улучшение цветаИспользуется для настройки цветового баланса изображения, что эквивалентно настройке цвета на цветном телевизоре. Этот класс реализует метод улучшения интерфейса, упомянутого выше.
Затем вы можете использовать метод улучшения (коэффициента) для настройки.
Повышение яркостиИспользуется для настройки баланса света и темноты изображения.
factor = 1 возвращает объект черного изображения, 0 возвращает объект исходного изображения
Увеличение контрастности контрастИспользуется для настройки контрастности изображения, что эквивалентно настройке контрастности цветного телевизора.
Резкость усиливает резкостьИспользуется для увеличения резкости / пассивирования изображений.
Следует отметить, что коэффициент операции повышения резкости представляет собой число с плавающей запятой 0-2. Когда factor = 0, возвращается полностью размытый объект изображения. Когда factor = 1, возвращается полностью резкость объекта изображения, factor = 1 Когда вернуть исходный объект изображения
Этот модуль в основном включает арифметические операции с изображениями, называемые операциями каналов. Этот модуль можно использовать по-разному, включая создание некоторых специальных эффектов, интеграцию изображений, арифметическое рисование и так далее.
Invert:
Инверсный цвет изображения аналогичен дополнительному, установленному в операции задания. Максимальное значение - Макс. Каждый пиксель вычитается, чтобы получить инверсный цвет.
формула
lighter:
darker:
difference
Вычислить абсолютное значение двух изображений и выполнить вычитание пикселя за пикселем.
multiply
Наложите два изображения друг на друга. Если вы используете чистый черный цвет, чтобы перекрыть определенное изображение, вы получите чисто черное изображение. Если вы используете чистый белый цвет для наложения изображения, изображение не пострадает.
Формула расчета выглядит следующим образом
screen:
Сначала инвертируйте цвет, затем наложите.
формула
add:
Выполните арифметическое сложение двух картинок и рассчитайте по следующей формуле
формула
Если масштаб и смещение игнорируются, масштаб = 1,0, смещение = 0,0 означает
out = img1 + img2
subtract:
Выполните арифметическое вычитание на двух картинках:
формула
ImageFilter - это модуль фильтра PIL. С помощью этих предопределенных фильтров вы можете легко выполнять некоторые операции фильтрации на изображении, тем самым удаляя шум в изображении (частичное устранение), что может снизить сложность будущей обработки (например, распознавания образов). Подождите).
Чтобы использовать функцию фильтра PIL, вам необходимо ввести модуль ImageFilter
Преимущества.
Хранит сжатую графическую информацию, поэтому мало весят по сравнению с несжатыми: например, с BMP. Для открытия и просмотра содержимого изображений вам точно не придётся искать и устанавливать на ПК различные программы. Поддержка данного формата есть во всех ОС и во всех программах, которые умеют работать с графикой, если это конечно не специализированные программы. Например, Windows по умолчанию файлы открываются «Просмотр фотографий». А, например, просто перетащив изображение в браузер - он его покажет.
При всех достоинствах данный формат имеет незначительные недостатки: не сохраняет сразу несколько картинок или фотографий в одном файле, не поддерживает анимацию. Кроме оттенков серого и RGB не поддерживает CMYK, поэтому не используется для профессиональной работы с полноцветными изображениями.
Векторные форматы файлов
Формат PDF знает каждый, кто хоть раз сталкивался с печатью документаций и прочей бумажной продукции. Образцы экспортируются в формат PDF для дальнейшей печати. В них можно найти элементы как векторной, так и растровой графики, то ли это видеоматериалы, то ли документы.
Уникальность формата PDF, в том, что с ним могут работать как специальные приложения типа Acrobat, а также Microsoft. Это весьма доступный формат по причине его универсальности. Многие программы работают с ним.
Если расшифровать формат SVG, он будет означать «масштабируемая векторная графика». Предназначен для разработки и описания двухмерных векторных изображений, а при добавлении скрипта и 3D анимированные изображения. Так как формат SVG относится к векторным изображениям, у него возможно увеличить какую угодно часть не потеряв в качестве изображения.
Преимущество его в том, что текст в этом формате является текстом, и потому он индексируется поисковыми машинами.
Применение формата
Формат удобен для простого (как мы отмечали выше для профессионалов этот формат не подходит) редактирования — при создании сложных изображений можно работать с отдельными слоями и сохранять промежуточные варианты. В отличие от JPEG, при многочисленных сохранениях качество не ухудшается.
Используется везде, где требуются сжатые рисунки небольшого веса, высокого качества, с четкими деталями и границами — при прорисовке гравюр, литографий, кнопок навигации, иконок или картинок для страничек сайтов. Из-за способности поддерживать прозрачность PNG задействуют для разработки логотипов. Кстати, именно из PNG получаются хорошие иконки для сайтов, и одна из популярных конвертаций как раз конвертация PNG в ICO.
Оптимизация PNG онлайн.
Мы предлагаем использовать наш сервис для оптимизации PNG. Мы, как всегда, ничем не ограничиваем наших пользователей. Вы можете конвертировать файлы любого размера и количества.
Тому, кто сталкивался с цифровой обработкой изображений, представленная на фотографии девушка должна быть знакомой. Дело в том, что данную картинку очень часто используют в качестве тестовой для оценки эффективности работы новых алгоритмов обработки изображений. Что здесь особенного? Особый интерес здесь представляет история появления данной тестовой картинки и откуда она была вообще взята. Всем, кто с этой историей не знаком и не слышал о "первой леди Интернета", предлагаем узнать об этом интересном событии. Итак, знакомьтесь, это Лена.
Начало данной истории относится к тем временам, когда Интернет развивался еще лишь в рамках проекта сети ARPANET под инициативой Пентагона и эффективные алгоритмы сжатия картинок jpeg и др. только разрабатывались. Для тех, кто не знаком с аббревиатурой ARPANET и не читал историю появления интернета, напомним: после того, как в 1957 г. Советский Союз первым в мире вывел на околоземную орбиту космический спутник, в США сильно обеспокоились опережением СССР в разработке средств размещения ядерного оружия в космосе. В связи с этим, в 1958 г. Министерство обороны США создало Агентство передовых исследовательских проектов (англ. аббрев. ARPA). В 1969 году Министерство обороны США посчитало, что на случай войны Америке нужна надёжная система передачи информации. Агентство передовых исследовательских проектов ARPA предложило разработать для этого компьютерную сеть. Разработка такой сети была поручена Калифорнийскому университету в Лос-Анджелесе, Стэндфордскому исследовательскому центру, Университету штата Юта и Университету штата Калифорния в Санта-Барбаре, а проект получил название ARPANET.
В 1973 году исследователю Александру Савчуку из Университета Южной Калифорнии для анализа алгоритма сжатия изображений понадобилась картинка с хорошим динамическим диапазоном. Профессор Савчук вместе с аспирантом и заведующим лабораторией поспешно искали в лаборатории хорошую картинку, поскольку в скором времени необходимо было подготовить статью для конференции. Они устали от стандартных скучных тестовых изображений, используемых еще для тестирования телевизионных стандартов в начале 1960-х годов. На картинке желательно должно было быть лицо человека, поскольку человек хорошо смотрит на фотографии людей, видит все черты лица. Если посмотреть на обработанные сжатые версии изображения, можно заметить все детали работы алгоритма сжатия. Коллектив был сугубо мужской, и кто-то из сотрудников оставил в лаборатории ноябрьский выпуск журнала Playboy 1972 года.
Взглянув на фотографию девушки месяца, исследователи оторвали верхнюю часть постера с лицом модели, чтобы его можно было обернуть вокруг барабана сканера "Мюрхэд".
Постер девушки месяца ноябрьского выпуска журнала Playboy
Фототелеграфная машина Мюрхэд (Muirhead scanner)
Сканер на самом деле являлся фототелеграфной машиной, снабженной аналого-цифровыми преобразователями (на каждый из каналов красного, зеленого и синего приходился 1 АЦП). Со сканера картинка в электронном виде передалась на аппарат HP 2100 (нет, это не модель принтера), а миникомпьютер Hewlett Packard 2100 (хотя сегодня это уже миникомпьютером не назовешь).
Миникомпьютер Hewlett Packard
Мюрхэд давал фиксированное разрешение 100 линий на дюйм. Инженеры хотели изображение 512х512, поэтому им пришлось подрезать картинку примерно на уровне плеч фотомодели. Файл был назван Lenna по имени шведской фотомодели Ленны Шьёблом (швед. Lenna Sjööblom). В ходе исследований Lenna зарекомендовала себя хорошим тестовым изображением, а полученные инженерами научные достижения легли в основу стандартов JPEG и MPEG, финансируемых Пентагоном в рамках проекта сети ARPANET.
Постепенно этот фрагмент фото стал широко использоваться для оценки алгоритмов обработки изображений (сжатие, шумоподавление и т. д.) и другими исследователями. Изображение Lenna было впервые передано цифровым способом в сети ARPANET, поэтому модель называют "первой леди Интернета".
Стоит отметить, что Ленна Шьёблом оставила модельный бизнес, вышла замуж, и сейчас у нее уже есть трое детей. О своей популярности среди ученых она долгое время не знала, как и о существовании интернет-сети ARPANET.
Журнал Playboy поначалу грозил подать в суд за несанкционированное использование фотографии, однако потом изменил свое решение. Ноябрьский выпуск стал самым продаваемым в истории журнала и разошелся более чем семимиллионным тиражом. Позднее изображение Lenna стало неофициальной иконкой сообщества по цифровой обработки изображений, и журнал Playboy отказался от авторских прав на полюбившуюся ученым фотографию.
Сегодня данное тестовое изображение является самым популярным. Например, здесь можно увидеть сравнение стандартов bpg/jpeg на изображении Lena. Картинка включена в стандартную версию OpenCV, как тестовое изображение в каталогах C++ и Python.
Фотография "Lenna" стала настолько широко признана в сообществе обработки изображений, что в 1997 году бывшую фотомодель пригласили на 50-ю научную конференцию Imaging Science and Technology (is&T) в Бостоне. Она раздала множество автографов и сфотографировалась со многими группами участников конференции. В 2015 году, Ленна Шьёблом также была почетным гостем конфереции IEEE International Conference on Image Processing 2015, где она даже участвовала в церемонии награждения авторов лучших статей.
Дэвид С. Мансон, главный редактор журнала IEEE Transactions on Image Processing, объясняет популярность изображения Lenna тем, что тестовая фотография имеет хорошую детализацию области света и затенения, размытые и четкие текстуры, таким образом проводится довольно жесткий тест для алгоритма обработки изображений.
Вместе с тем он также отметил, что популярность во многом объясняется тем, что в области обработки изображений среди исследователей преобладают мужчины, которым более интересно работать с образом привлекательной женщины, нежели, например, с мужским портретом.
Например, с каким из представленных ниже тестовых изображений вы бы сами хотели проводить исследовательскую работу?
Изображение из статьи "A Novel 3-D Color Histogram Equalization Method With Uniform 1-D Gray Scale Histogram"
Использование данного изображения учеными вызвало полемику, поскольку на западе Playboy рассматривается некоторыми как журнал, унижающий достоинство женщин. Фото Ленны было указано даже в качестве примера сексизма в науке, усиливающего гендерные стереотипы.
Математик Дианна Лири написала эссе о причинах преобладания мужского коллектива в информатике:
"Предлагаемые картинки, используемые в лекциях по обработке изображений? говорят о том, что преподаватель принимает во внимание в качестве слушателей только мужчин. Например, удивительно, что изображение "Лены" по-прежнему используется в качестве примера в учебных курсах и сегодня публикуется в качестве тестового изображения в журналах".
Использование тестового изображения в специализированной школе науки и техники в штате Вирджиния было отмечено в известной газете Вашингтона "The Washington Post" как пагубное влияние на начинающих девушек студенток, интересующихся областью компьютерных наук.
Несмотря на все эти нападки, ученые продолжают активно использовать изображение Lenna в своих работах. Хотя сейчас уже существует множество других тестовых изображений и некоторые экземпляры несколько лучше в техническом отношении, многие исследователи по-прежнему остаются верны изображению Lenna.
Из статьи 2017 года "A robust technique for image processing based on interfacing of Raspberry-Pi and FPGA using IoT"
P.S. Думаю, многие после прочтения статьи, а кто-то может даже раньше, будут искать оригинал фотографии ноябрьского выпуска Playboy. Чтобы сэкономить ваше время на поиск оригинальной картинки без цензуры, вот ссылка на фото в высоком разрешении (осторожно, только 18+).
Для любопытных: «lena» или «lenna» - это оцифрованный плакат журнала Playboy за ноябрь 1972 года (Lenna - орфографическая ошибка Playboy, Lena - шведское написание имени девушки). Известно, что Лена Содерберг (псевдоним в журнале - Шьёблом) проживает в родной Швеции, счастлива в браке, имеет троих детей и работает в государственной алкогольной компании. В 1988 году какой-то шведский компьютерный журнал взял у нее интервью, и она была приятно удивлена тем, что случилось с ее фотографией. Тогда она впервые узнала об использовании этой картинки в компьютерном бизнесе.
Ученый Александр Савчук позже вспоминал, что в июне или июле 1973 года он, в то время доцент кафедры электротехники в Институте обработки сигналов и изображений Южно-Калифорнийского университета вместе с аспирантом и руководителем лаборатории спешно обыскивал лабораторию в надежде найти хорошее изображение, чтобы отсканировать его для работы своего коллеги для конференции. Они устали от обычных тестовых изображений, скучных вещей, восходящих к телевизионным стандартам, которые работали в начале 1960-х. Они хотели что-то глянцевое, чтобы обеспечить хороший выходной динамический диапазон, а также человеческое лицо. Именно тогда кто-то случайно вошел в лабораторию с недавним выпуском Playboy.
Инженеры оторвали верхнюю треть плаката, чтобы обернуть ее вокруг барабана их проводного сканера Muirhead, который они оснастили аналого-цифровыми преобразователями (по одному для красного, зеленого и синего каналов) и использовали миникомпьютер Hewlett Packard 2100. Muirhead имел фиксированное разрешение 100 строк на дюйм, а инженеры хотели получить изображение 512 x 512, поэтому они ограничили сканирование до верхних 5,12 дюймов изображения, обрезая объект до плеч.
На протяжении многих лет было довольно много споров по поводу использования этого изображения. Некоторые люди предлагали запретить использование этого изображения из-за его источника. Также Playboy пригрозил привлечь инженеров к ответственности за несанкционированное использование изображения. Позже Playboy ослабили преследование нарушителей авторских прав на этот образ.
Еще одна интересная деталь заключается в том, что выпуск с Lenna (ноябрь 1972 года) был самым продаваемым выпуском Playboy и был продан в количестве 7 161 561 экземпляров.
Читайте также: