PMK is A noBAD Friend

Posts tagged “kỹ

Lịch học tổng quát của Kỹ sư bộ môn K5

Email lớp: vaecok5bm@gmail.com

Người tạo: tividentrang@gmail.com


Tạo ảnh panorama bằng các phần mềm miễn phí

Điều tuyệt vời là bạn không cần thiết phải nắm vững những kiến thức đa dạng trong nghệ thuật nhiếp ảnh để tao ra những bức ảnh này, bạn chỉ cần nhớ kỹ vài quy tắc cơ bản để tiến hành công việc. Trước khi bắt đầu kiến tạo một bức ảnh panorama cho riêng mình, hãy đọc qua những lời khuyên sau đây:
  • Thích hợp – Thứ nhất, chắc chắn rằng bạn đã sử dụng những thiết đặt thích hợp cho tất cả các bức ảnh của bạn. Có thể hiểu đơn giản rằng nếu bạn chụp ảnh đường phố, đừng chụp bức đầu tiên với flash, bức thứ hai thì không còn bức thứ ba lại ở chế độ ban đêm. Hậu quả sẽ cho ra những bức ảnh có sắc thái hoàn toàn khác nhau dù cho chụp cùng một địa điểm. Luôn nhớ phải giữ các thiết đặt ở chế độ chụp và độ phơi sáng cố định.
  • Đúng chuẩn – Khi chụp, bạn phải giữ cho các bức ảnh bám theo cùng một đường. Ví dụ, nếu bạn chụp các phân đoạn từ trái qua phải (trục x), hãy giữ máy ảnh ở cùng một vị trí dọc (trục y) trong toàn bộ quá trình.
  • Chụp đè – Khi bạn muốn có một bức ảnh panorama ngang, hãy di chuyển từ trái qua phải với hai bức ảnh liền kề đè lên nhau khoảng 20 đến 30%. Phần mềm xử lý cần biết những phần giống nhau để dễ dàng trong việc trộn các bức ảnh lẻ.
Trước khi đi vào chi tiết, dưới đây là một vài bức ảnh panorama được tạo ra từ những chiếc máy ảnh nghiệp dư ‘ngắm và bấm’:
Có hai chương trình miễn phí có thể giúp bạn tạo ra những bức hình toàn cảnh. Mỗi chương trình có những ưu khuyết điểm riêng sẽ được giới thiệu sâu để bạn có thể chọn được chương trình thích hợp cho mình hoặc là kết hợp cả hai chương trình để có hiệu quả tốt nhất.AutoStitch

AutoStitch là phần mềm miễn phí có chức năng kết hợp mềm mại các bức ảnh kỹ thuật số của một cảnh vật với nhau để tạo ra ảnh toàn cảnh một cách hoàn toàn tự động. Phần mềm đặc biệt hữu ích cho những người mới bắt đầu vì mặc dù bạn có thể chọn lựa một vài thiết đặt tuỳ ý cho phần mềm, trong hầu hết trường hợp, AutoStitch sẽ tự động xử lý tất cả mọi thứ, đúng như tên gọi của nó – AutoStitch. Sau khi cài đặt chương trình vào hệ thống, bạn Edit > Options để thiết lập các tùy chỉnh:

Bạn không phải lo lắng rằng có quá nhiều thiết đặt phải chọn, chỉ cần quan tâm đến 3 ô: Output Size, Image Rotation và System Memory. Để sử dụng trên web hãy chọn tỉ lệ 10% – 25%, còn nếu muốn in tác phẩm của mình, hãy để nó ở 100%. Chức năng xoay được sử dụng để tự động làm thẳng hình ảnh ở các góc. Cuối cùng, hãy tăng bộ nhớ hệ thống nếu muốn bức ảnh của bạn có kích thước lớn, được xuất ra với chất lượng cao và đảm bảo chương trình chạy trơn tru.Chọn File > Open để thêm các file ảnh muốn sử dụng. Một điều cần lưu ý rằng AutoStitch sẽ sắp xếp các bức ảnh khi dựa vào tên của chúng theo bảng chữ cái/ chữ số. Vì vậy bạn phải tự đánh số một cách chính xác trước khi chạy phần mềm. Số thấp nhất (tức số “1”) được coi là ở trung tâm bức ảnh, không phải là bên trái. Vì vậy, bạn phải số 1 cho bức ảnh ở giữa, tiếp theo bên phải là số 2, đến hết thì vòng lại bên trái với những số cao hơn, chẳng hạn như sau: 6 7 8 9 1 2 3 4 5

Đó là tất cả những gì bạn cần làm với AutoStich! Hãy thử với những bức ảnh mới nhất của bạn để xem chương trình làm việc như thế nào. Dù không phải điều chỉnh quá nhiều, kết quả cũng sẽ mỹ mãn nếu bạn biết cách thiết đặt sao cho phù hợp.

Hugin

Một đối thủ đáng gờm của AutoStich là Hugin. Hugin hơi phức tạp hơn AutoStitch một chút. Nó cho phép bạn tuỳ chỉnh nhiều hơn để bức ảnh cuối cùng hoàn toàn như ý muốn của bạn. Sử dụng Hugin, bạn có thể chọn một điểm làm mốc hoặc lấy điểm trung tâm sẵn có bằng cách sử dụng khái niệm ‘control points’ (điểm kiểm soát). Sau khi nhấn nhút Load Images để chọn các ảnh gốc, bạn được chuyển đến thẻ Control Points. Bạn sẽ nhìn thấy những vòng tròn nhỏ nhiều màu mà Hugin dùng chúng để căn chỉnh khi kết hợp các bức ảnh:

Tóm lại, cả AutoStitch lẫn Hugin đều là những phần mềm tuyệt vời để tạo ảnh panorama, đặc biệt là người dùng được “cho không” mà không phải tốn một đồng nào để sở hữu chúng. Những tính năng cao cấp hơn hiện diện trong các phần mềm thương mại nhưng hầu hết người dùng cho biết họ hài lòng với những gì mà AutoStitch và Hugin cung cấp. Nào, ngay bây giờ sao không thử bắt tay tạo ra một tác phẩm nhiếp ảnh để đời cho riêng bạn?

Trần Văn Ngọc Tân


Một góc khuất ?!?

Em hỏi tôi sao chọn nghề thợ máy,
Nhớt với dầu nhem nhuốc cả bàn tay?
Mồi hôi anh đổ xuống khắp đêm ngày,
Nhưng hành khách nào ai từng biết mặt?

Tôi đi làm khi mặt trời chưa tắt.
Tôi về nhà lúc vạn vật ngủ say.
Tôi yêu lắm an toàn mỗi chuyến bay.
Tôi thơ thẩn giữa đời vui sân đỗ.

Ai bảo em thợ máy nghề tủi hổ?
Khi không được hoành tráng bằng phi công?
Tôi không cần những hào nhoáng viển vông,
Và không nói những lời yêu có cánh.

Hãy tin anh đằng sau những hiu quạnh
Là tâm hồn chan chứa bóng hình em,
Dù nghề anh có dầu mỡ lấm lem,
Nhưng tình yêu vẫn trắng trong muôn thuở….

nguồn: http://www.vietnamaviation.vn/forum/1471-mot-goc-khuat.html


Kỹ thuật trồng ớt

http://www.khuyennongvn.gov.vn/e-khcn/ky-thuat-trong-ot/image_mini

1. Thời vụ trồng ớt:

Ớt có thể trồng được 3 vụ trong năm:

– Vụ sớm: Gieo hạt tháng 8 – 9, thu hoạch từ tháng 12 – 1 dương lịch.

– Vụ chính (Đông Xuân): Gieo hạt tháng 10 – 11, thu hoạch tháng 2-3 dương lịch.

– Vụ Hè Thu: Gieo tháng 4-5, thu hoạch 8-9 dương lịch.

2. Giống:

Hiện nay, giống ớt được trồng phổ biến: Ớt Sừng Trâu, Chỉ Thiên, ớt Búng, ớt Hiểm…

3. Chuẩn bị đất:

Cày xới phơi đất kỹ, lên luống cao 20cm, rộng 1m. Bón lót: 100kg vôi và 1 tấn phân chuồng, 50kg super lân, 3kg Kali, 2kg Calcium nitrat, 10-15kg phân NPK(16-16-8) cho 1.000m2. Sử dụng màng phủ nông nghiệp để hạn chế cỏ dại, sâu bệnh, giảm hao hụt phân bón, nước tưới.

4. Gieo trồng:

Xử lý hạt ớt bằng nước ấm 3 sôi 2 lạnh (530C) trong 30 phút, hong khô dưới ánh nắng mặt trời, gieo hạt vào bầu đã được xử lý thuốc để ngăn ngừa mầm bệnh, sâu hại tấn công. Khi cây có từ 4-5 lá thật (30-35 ngày sau gieo), thì chuyển cây con ra trồng. Có thể trồng theo khoảng cách: 50 x 30 cm hoặc 70 x 60 cm.

5. Chăm sóc:

– Tưới nước: Mùa mưa cần đảm bảo thoát nước tốt, mùa nắng phải tưới nước đầy đủ. Tưới rãnh (tưới thấm) là phương pháp tốt nhất, tiết kiệm nước, không văng đất lên lá, giữ ẩm lâu, tăng hiệu quả sử dụng phân bón. Mùa mưa cần chú ý thoát nước tốt.

– Tỉa nhánh: Tỉa bỏ các cành, lá dưới điểm phân cành để cây ớt phân tán rộng và gốc được thông thoáng. Nên tỉa cành lúc nắng ráo.

– Làm giàn: Giàn được làm bằng cây hay dây ni lông. Giàn giữ cho cây đứng vững, dễ thu trái, kéo dài thời gian thu hoạch, hạn chế trái bị sâu bệnh do đỗ ngã. Mỗi hàng ớt cắm 2 trụ cây lớn ở 2 đầu, dùng dây căng dọc theo hàng ớt nối với 2 trụ cây, khi cây ớt cao tới đâu căng dây tới đó để giữ cây đứng thẳng.

– Bón phân: Phân nên chia làm 4 lần bón:

Lần 1: 20 – 25 ngày sau khi trồng: 4kg Urê + 3kg Kali + 10kg NPK (16-16-8) + 2kg Calcium nitrat.

Lần 2: Khi ớt đã đậu trái đều: 6kg Urê + 5kg Kali + 10 – 15kg NPK (16-16-8) + 2kg Calcium nitrat.

Lần 3: Khi bắt đầu thu trái: 6kg Urê + 5kg Kali, 10 – 15kg NPK (16-16-8) + 3kg Calcium nitrat.

Lần 4: Khi thu hoạch rộ: 4kg Urê + 4kg Kali, 10-15kg NPK (16-16-8) + 3kg Calcium nitrat.

Chú ý: Trong giai đoạn nuôi trái, trái ớt thường bị thối đuôi do thiếu canxi. Vì vậy, nhà nông cần phun bổ sung thêm Canxi, có thể bằng Clorua canxi (CaCl2) phun định kỳ 7-10 ngày/lần. Đồng thời, phun thêm phân vi lượng có Bo để ớt dễ đậu trái và ngừa trái bị sẹo.

6. Thu hoạch:

Thu hoạch ớt khi trái bắt đầu chuyển màu. Ngắt cả cuống trái, tránh làm gãy nhánh. Ớt cay cho thu hoạch 35-40 ngày sau khi trổ hoa. Ở các lứa rộ, thu hoạch ớt mỗi ngày, bình thường cách 1-2 ngày thu 1 lần. Nếu chăm sóc tốt thời gian thu hoạch có thể kéo dài hơn 2 tháng năng suất trái đạt 20-30 tấn/ha.

7. Một số sâu, bệnh thường gặp:

– Bọ trĩ, bọ phấn trắng: Có thể dùng Confidor, Admire… để phòng trị.

– Sâu xanh đục trái: Sâu phá hại búp non, nụ hoa, cắn điểm sinh trưởng, đụt thủng quả, khi trái ớt còn xanh cho đến lúc gần chín.

– Sâu ăn tạp: Sâu gây hại trên lá, và cây con. Phòng trị bằng cách ngắt bỏ tổ trứng, tổ sâu non hoặc dùng: Sumicidin, Cymbus, Decis…

– Bệnh héo cây con: Bệnh thường gây hại cây con trong líp ương hoặc sau khi trồng khoảng một tháng tuổi. Dùng Validacin, Anvil, Ridomil; Copper -B,….

– Bệnh héo chết cây: Đối với bệnh do vi khuẩn, cần nhổ và tiêu hủy; dùng vôi bột rãi vào đất, hoặc Starner, New Kasuran, Copper Zin C tưới nơi gốc cây hay phun ngừa bằng Kasumin. Đối với cây bệnh do nấm, cần phát hiện sớm, phun ngừa hoặc trị bằng thuốc Copper B, Derosal, Appencarb super, Ridomil, Score.

– Bệnh thán thư: Có thể sử dụng một số loại thuốc: Copper B, Mancozeb, Antracol, Ridomil,…


Một số cách chụp ảnh

1. Chụp ảnh ngoài trời với ánh sáng tự nhiên: Ánh sang tự nhiên là nguồn sang lý tưởng để chụp hình, nhiệt độ mầu phù hợp vớI phim phổ thong ddang dung nên luôn cho mầu đúng sắc độ. Tốc độ thường dùng: 30, 60 (trong bóng râm của trời không nắng, hoặc chiều tối). 125 (trong bóng râm của trời nắng) hoặc 250 của trời nắng nhẹ. Không nên chụp dưới trời nắng gắt, chụp như vậy ảnh thường không nổi hết các chi tiết của đối tượng chụp. Nguồn ánh sang này dễ sử dụng nhưng nếu không cẩn thận khi chụp sẽ có hiện tượng ảnh bị lu mờ (không trong), tựa như có lớp sương mỏng phủ lên ảnh, hiện tượng này ngườI ta gọI là bị “halo”. Để tránh hiện tượngnày nên chụp xuôi sáng, và sử dụng loa chống loá sáng, chụp hơi chúc máy xuống so với nguồn phát sáng .

2. Chụp ảnh ngoài trời phối hợp đèn flash: Đôi khi ta chụp ngườI đứng ngược vơí nguồn sang, Ví dụ chụp hình ngườI đứng ở giũa của, lựng quay ra ngoài sân, nếu không dùng đèn điện tử (flash) thì lúc đó hoặc là cảnh ngoài sân đúng sáng, mặt ngườI đen, hoặc là mặt ngườI đúng sáng còn cảnh ngoài sân lạI loá trắng do thừa sáng. Vậy để có búc ảnh mà cả 2 đốI tượng đó đều đúng sáng thì ta cần phốI hợp cùng lúc vớI đèn flash. Đầu tiên kiểm tra trên bảng hướng dẫn ở thân đèn xem vớI khoảng cách từ máy tớI ngườI được chụp thì cần mở ống kính là bao nhiêu, đặt cửa sáng ở dộ mở đó. Tiếp theo giữ nguyên cửa sáng, dùng đồng hồ đo sáng có trong máy rồI phốI hợp vớI tốc độ chụp để tìm ra vị trí đúng sáng cho đồng hồ đo đó (lưu ý, tốc độ máy phảI luôn nhỏ hơn tốc độ ăn đèn ghi trên máy), như vậy lúc này ta đã cân bằng được lượng sang giũa ánh sáng đèn điện tử và ánh sang trời. Ta cũng có thể phốI hợp tình huống này khi chụp ngườI ở trong phòng tốI để có thể kết hợp được cả những nguồn sang khác phát ra từ các bong đèn trong phòng. VớI những máy tự động (trừ máy du lịch) thì chỉ việc đặt cả máy và đèn chụp ở chế độ TTL là được.

3. Kỹ thuật chụp lia máy (Panning)

Chủ đề trong bức ảnh của cách chụp này bao giờ cũng nổi bật ra khỏi phông nền vì nền phông phía sau luôn mờ nhoè, do vậy nội dung bức ảnh tập trung và cô đọng hơn. Mặt khác nền phông phía sau nhoè theo vệt nên nó tạo cho ta cảm giác là vật được chụp đang di chuyển với tốc độ cao. Đối tượng được chụp thường đang ở trong trạng thái chuyển động như người đi bộ, chạy, xe đạp, xe máy… đang đi…Thường có 2 trường hợp xảy ra trong cách chụp này.

a. Người chụp đứng yên tại chỗ còn đối tượng được chụp đang di chuyển. Trường hợp này tốc độ chụp nên chọn là: 8 dùng cho người đi bộ (chụp những bà gánh hàng rong đang hốI hả vì sợ muộn buổI chợ sớm…), 16 cho người chạy và xe đạp đang đi, 30 cho xe máy đang chuyển động.
b. Cả người chụp và đối tượng được chụp đều di chuyển như cùng ngồi trên 2 xe máy di chuyển cùng chiều. trong hoàn cảnh này cố gắng giữ đồng tốc giữa 2 xe, tốc độ chụp từ 30 đến 120.

Trong cả 2 trường hợp trên tốc độ chụp có thể dùng cao hơn nữa vẫn chụp được nhưng hiệu quả không cao, phông mờ nhoè ít. VớI lốI chụp này nên chọn tốc độ càng chậm càng tốt, ảnh càng đẹp hơn. Tốc độ chậm có khả năng gây mất nét nên để giảm bớt tình trạng này khi chụp nên chọn tiêu cự ngắn nghĩa là dùng ống kính góc rộng. Khi dùng tiêu cự này thì độ nét sâu của ảnh lớn, giảm bớt tình trạng mất nét khi chụp, đồng thờI cho phép ta dễ dàng nớI lỏng bố cục. Do phần vì đốI tượng chụp đang chuyển động dẫn đến khó bố cục chính xác, phần do đạI đa số máy ảnh đều có điểm ngắm nét nằm vào giữa khung hình nên chủ đề của bức ảnh chụp kiểu này thường nằm vào chính giữa, do vậy sau khi chụp xong thường phảI cắt cúp lạI ảnh, để cắt cúp được đẹp thì ngay khi chụp nên tạo sẵn khoảng trống trong bức ảnh đó, nghĩa là không nên bố cục chặt quá mà nớI lỏng ra 1 chút.

Nếu chụp vớI máy cơ thì nên xác định trước điểm chụp, ngắm vào đó lấy nét thờI chụp, bố cục rồI hướng máy về phía đốI tượng chụp đồng thờI rê máy theo đốI tượng đó cho tớI khi di chuyển đến điểm dịnh chụp (đã xác định trước) thì bấm chụp. ĐốI vớI các máy tự động lấy nét như Nikon f801, F90, F80….thì chuyển phần lấy nét về ký hiệu C (continue- luôn tự dộng lấy nét khi vật di chuyển). Lưu ý luôn luôn rê máy ngay cả khi đang bấm

4. Kỹ thuạt chụp đêm và chụp pháo hoa

a. Chụp đêm
Ánh sáng, mầu sắc của bóng đèn phản chiếu trên nền trời đêm thật lung linh huyền ảo, ai đã 1 lần cầm máy thì thể nào cũng có 1 lần thử chụp đêm. Thời điểm để chụp cảnh đêm đẹp nhất là lúc chạng vạng tối, khi ấy nền trời còn phảng phất 1 mầu xanh dịu, nhẹ khiến cho cây cối, hình khối nhà cửa vẫn in trên nền trời khiến cho bố cục thêm sinh động. Trong lúc đó thì ánh điện đường hay ánh đèn từ những ô cửa sổ cũng vừa được thắp lên tạo cho không gian bức ảnh 1 luồng sáng đều, không bị chỗ tối quá hay sáng quá, những vệt sáng vàng hay đỏ phát ra từ đèn ôtô, xe máy tạo nên những nét vẽ mềm mại, uyển chuyển, uốn lượn như muốn ôm lấy cả khung hình. Với thời khắc này thì hình ảnh thu vào khung hình thường rộng, dễ bố cục. nếu chụp lúc đêm xuống hoàn toàn thì nên bố cục “chặt” vì nếu lấy rộng ra sẽ có quá nhiều khỏang đen chiếm trong khung hình… Khi chụp đêm, ánh sáng phát ra từ những điểm sáng như đèn đường… thường có hình tia sao. Để những tia sao này càng dài thì ta cần phải khép chặt ống kính, thông thường tôi dùng f 8 hoặc 11. Càng khép chặt thì tốc độ càng chậm nên để tránh bị nhòe cần phải có chân máy và dây bấm mềm. (cách khác để có hình tia sao là lắp thêm kính lọc tia sao ở trước ống kính)
Việc chụp đêm với những máy tự động đo sáng thì rất đơn giản, chỉ việc kê chắc máy, lấy nét và bố cục rồi bấm là máy sẽ tự đo sáng cho chụp (những máy này tốc đọ chậm nhất trước B là 30s), riêng máy tự động loại du lịch thì không chụp đêm được vì lúc giơ máy lên đo sáng chụp máy sẽ tự động bật đèn điện tử (flash) và như vạy thì không thể chup được. Chụp bằng máy cơ thì hơi phức tạp hơn 1 chút, đòi hỏi người chụp phải biết chút ít về mối tương tác giữa 3 yếu tố: tốc độ chụp, cửa điều sáng và độ nhậy bắt sáng của phim (xem phần này ở bài “trở lại bài ABC về nhiếp ảnh”) . Khi chụp bằng máy cơ khi đưa máy lên đo sáng thì máy luôn báo “âm”, thiếu sáng không thể nào đo được cho đủ sáng. Lúc này thay vì để độ nhạy của phim ở giá trị phim đang sử dụng (ví dụ phim đang dùng là 100 ASA) thì ta thay đổi vòng điều chỉnh độ nhạy bắt sáng của phim theo chiều tăng cho tới khi nào đồng hồ đo sáng báo đủ sáng thì thôi, ví dụ lúc này là: độ nhạy bắt sáng = 800 Asa, tốc độ chụp 1/4, của mở sáng là 11. Theo như trên nói để có tia sáng hình sao ta giữ nguyên cử điều sáng ở f 11, như vậy chỉ còn 2 yếu tố thay đổi là Asa và tốc độ chụp mà 2 yếu tố này lại tỷ lệ nghịch với nhau, nghĩa là cứ tăng 1 khoảng giá trị ở yếu tố này thì sẽ giảm đỉ 1 khoảng y như thế ở yếu tố kia. Do vậy để giảm từ 800 Asa xuống 100 Asa cho đúng với giá trị thực tế của phim đang chụp thì ta sẽ phải giảm xuống 3 nấc (800, 400, 200, 100), đồng thời tăng 3 nấc cho tốc độ chụp từ 1/4 lúc này sẽ là (1/4, 1/2, 1s, 2s). Nghĩa là ta sẽ chụp ở tốc độ 2s, cửa mở sáng 11, phim 100 Asa. Có những trường hợp tốc độ chụp rất chậm xuống đến 8 hay 10s, lúc này trên vòng tốc độ sẽ không có những giá trị đó, khi chụp trong hoàn cảnh này ta đặt máy ở chế độ B và dùng dây bấm mềm để chụp. Tốc độ B là tốc độ cho ta bấm và giữ của mở sáng lâu bao nhiêu tùy ý, khi nào muốn đóng cửa sáng lại thì thả tay giữ nút bấm ra là cửa sáng đóng, do quá trình giữu nút bấm lâu như vậy nên ta cần phải dùng đến dây bấm mềm để tránh làm rung động máy. Vì những giá trị như 8 hay 10s không có trên thang chia của máy nên khi dùng ở tốc độ này ta nên có đồng hồ đeo tay để đo hoặc có thể ước lượng bằng cách đếm tù 1 đến 10 theo nhịp chạy của đồng hồ, giả sử có đếm quá lên chút ít cũng không sao vì cảnh đêm ánh sáng thường yếu không ảnh hưởng nhiều lắm khi ta chụp quá sáng.

b. Chụp pháo hoa thực ra chính là 1 phần của chụp đêm, nên cũng luôn cần chân máy và dây bấm mềm. Chụp pháo hoa khác với chụp đêm 1 chút ở thời điểm bấm máy. Nên cố gắng chụp pháo hoa ở ngay những quả bắn đầu tiên vì lúc này do mới bắn lên nên nền trời không có nhiều khói khiến cho bức ảnh trong hơn, còn giả sau này thì trời sẽ vẩn đục, ngả màu xám do bị khói quẩn in vào, nhất là hôm đó lại không có gió thì khói sẽ che mất pháo hoa.
Nếu chỉ chụp pháo hoa không mà không có cảnh phía dưới (chụp sau này để ghép sau) thì máy cơ không phải tính toán lằng nhằng như trên mà cứ giơ lên để tốc độ chụp ở B là sẽ được pháo hoa.

Nếu chụp cả cảnh ở phía dưới thì máy cơ vẫn phải tính toán như trên để có được hình ảnh đúng sáng cho phần cảnh phía dưới. Tuy nhiên khi chụp lại không bấm chụp đủ ngay thời gian chụp như ở phần chụp đêm, mà chỉ chụp 1 nửa thời gian đó, phần nửa còn lại sẽ chờ khi pháo hoa bắn lên thì chụp nốt, như vậy ảnh mới không bị quá sáng.

Cả máy cơ và máy tự động đo sáng (trừ máy du lịch) khi chụp pháo hoa đều nên sử dụng tốc độ B, với tốc độ này cho phép ta lựa chọn quả nào thích thì lấy, quả nào không thích thì thôi. Thế nào là lựa chọn, ví dụ như khi bắn vào dịp năm mới 2003 thì thế nào trên nền trời cũng sẽ có chữ 2003, vậy ta phải làm sao chỉ có chữ 2003 lọt vào mà không bị các bông khác lấn át Đây chỉ là 1 mẹo nhỏ rút ra trong quá trình chụp xin phổ biến lại cho các bạn. Trước khi chụp ngoài dây bấm mềm nên chuản bị sẵn 1 miếng vải mềm, dầy mầu sẫm, tốt nhất mầu đen hay tiện hơn cả là 1 chiếc mũ nồi mầu tối, vừa tránh sương gió đêm 30, vừa dùng luôn để chụp. Máy kê chắc chắn trên chân chụp, lắp dây bấm mềm, tháo bỏ nắp ống kính hướng đến nơi cần chụp, lấy bố cục, đặt nét ở vạch vô cực, cửa sáng để 8 rồi chụp mũ nồi lên ống kính, lúc này mũ nồi có nhiệm vụ thay nắp ống kính, bấm dây bấm mềm để chụp rồi giữ ngay lấy nó, nghĩa là lúc này máy đang ở chế độ chụp, màng chụp vẫn đang mở nhưng do có mũ nồi che ở ngoài nên không có hình ảnh nào lọt được vào phim. Ngồi đợi khi nào pháo hoa bắn lên nếu thấy ưng quả nào thì nhấc mũ nồi ra, lúc đó mới có hình ảnh ghi lên phim, khi nào thấy đủ không chụp nữa thì bấm thả dây bấm mềm để kết thúc bức ảnh đó. Cứ kiên trì chọn lựa như vậy ta sẽ loại được những quả xấu ra khỏi khung hình, ảnh chụp ra sẽ đẹp hơn, không bị rối rắm do có nhiều pháo hoa chồng chéo lên nhau. Tại sao không dùng ngay nắp ống kính để đậy mà lại dùng vải mềm vì nếu dùng nắp ống kính thì mỗi khi đậy nắp ống kính sẽ rất có thể ta làm rung máy và như vậy ảnh hưởng tới các chi tiết khác làm nó nhoè trong trường hợp ta chụp cả pháo hoa và cảnh ở phía dưới.


Kỹ thuật HDR

Hôm nay xin chia xẻ cùng các bạn một kỹ thuật chụp ảnh gọi là HDR (High Dynamic Range) xin tạm gọi Màu Sắc Cao. Phương pháp này sẽ dùng một khung cảnh nhưng nhiều hình từ hình tối đến hình sáng, tự động chọn những khoàn nào ánh sáng hoàn hảo nhất của từng hình để góp lại thành một hình đẹp nhất. (thật là khó khi phài diễn tả danh từ kỹ thuật bằng tiếng Việt cho rỏ ràng, hy vọng các bạn hiều tôi muốn nói gì)

Ảnh bình thường


Ảnh HDR


Phương pháp mà tôi đang tập sự là chỉnh máy hình chế độ “Auto Exposure Bracketing (AEB Mode)”
Nếu là máy Canon DSLR thì vào Menu > 2 > chọn [AEB] > chọn -2 0 +2
Nếu là máy Canon PowerShot thì bấm FUNC > rồi đến AEB > bấm SET > chọn -2 0 +2
Khi chọn chế độ AEB mỗi khi bấm máy, thì máy của bạn sẽ chụp 3 hình cùng một lúc (1 tấm bình thường, 1 tấm -2 và 1 tấm +2). Xem sách hướng dẫn để biết cách làm cho máy chụp hình của bạn. Có một số máy P&S không có chức năng này, một số máy DSLR cao cấp có thể chụp được 5 tấm một lúc thì nên để -2, -1, 0, +1, +2

Sau đó tôi dùng software “Photomatix” để ghép những tấm hình nàt thành hình HDR, bạn có thể download try version từ đây : http://photomatix-en.s3.amazonaws.com/PhotomatixPro325x32.exe

Ảnh AEB 0, -2, +2


Cách làm sau đây:
Chạy program PhotoMatix
1 – Bấm vào “Generate HDR image”
2 – Bấm vào “Browse”
3 – Chọn 3 tấm hình AEB
4 – Bấm OK


Kế đến khung “Generate HDR – Options” sẽ hiện ra
1 – Chọn “Align source images” và “By correct horizontal and vertical shifts”
2 – Chọn “Attempt to reduce ghost artifacts” và “Backgroud movements”
3 – Chọn “Take tone curve of color profile”
4 – Bấm OK


Lúc này nhìn tấm hình rất tệ, nhưng không sao đừng để ý tới, sau đó Bấm vào “Tone Mapping”


1 – Bấm vào “Tone Compressor”
Chỉnh sửa theo ý bạn, tôi thì thường chọn chế độ có sẵng “Default”
2 – Bấm “Process”


Sau đó
1 – Bấm File > Save As
2,3 – Save file theo format và folder nào mình muốn
4 – Bấm “Save”


Hy vọng các bạn sẽ tìm được trò chơi lý thú với phương pháp HDR này, và sẽ upload HDR photo lên đây cho bà con thưởng thức. Smile Laughing

Ảnh của Scott Kelby tại http://www.scottkelby.com/blog/?s=gapw


Xác định khuôn mặt người trong ảnh kỹ thuật số

1. Giới thiệu

Hơn một thập kỷ qua, có rất nhiều công trình nghiên cứu về bài toán xác định khuôn mặt người từ ảnh đen trắng, ảnh xám, đến ảnh màu như ngày nay. Các nghiên cứu đi từ bài toán đơn giản là ảnh chỉ chứa một khuôn mặt người nhìn thẳng vào thiết bị thu hình và đầu ở tư thế thẳng đứng, cho đến ảnh màu với nhiều khuôn mặt người trong cùng ảnh, khuôn mặt có quay một góc nhỏ, hay bị che khuất một phần, và với ảnh nền của ảnh phức tạp (ảnh chụp ngoài thiên nhiên) nhằm đáp ứng nhu cầu thật sự cần thiết của con người.

Bài toán xác định khuôn mặt người (Face detection) là một kỹ thuật máy tính để xác định các vị trí và các kích thước của khuôn mặt trong ảnh bất kỳ (ảnh kỹ thuật số). Kỹ thuật này nhận biết các đặt trưng khuôn mặt và bỏ qua những thứ khác như: toàn nhà, cây cối, cơ thể…

Một số ứng dụng của bài toán xác định khuôn mặt là: hệ thống tương tác giữa người và máy (điều kiển máy tính qua các cử động của khuôn mặt), hệ thống nhận dạng người (giúp cho các cơ quan an ninh quản lý con người), hệ thống quan sát theo dõi, hệ thống quản lý việc ra vào cho các cơ quan và công ty, hệ thống kiểm tra người lái xe có ngủ gật hay không, hệ thống phân tích cảm xúc trên khuôn mặt, và hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho các máy ảnh kỹ thuật số…

Hiện nay có rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt người, dựa vào các tính chất của các phương pháp, ta có thể chia ra làm bốn hướng tiếp cận chính như sau: Hướng tiếp cận dựa trên tri thức: mã hoá hiểu biết của con người về các loại khuôn mặt và tạo ra các tập luật để xác định khuôn mặt. Hướng tiếp cận dựa trên đặt tả không thay đổi: mục tiêu các thuật toán tìm ra các đặt trưng mô tả cấu trúc khuôn mặt người (các đặt trưng không thay đổi với tư thế, vị trí đặt thiết bị thu hình, độ sáng tối thay đối…). Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu: dùng các mẫu chuẩn hay các đặt trưng của khuôn mặt người. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo: phương pháp học từ một tập ảnh huấn luyện mẫu để xác định khuôn mặt người.

Chương trình xác định vị trí khuôn mặt người trong bài viết này sử dụng hướng tiếp cận dựa trên mạo, sử dụng bộ phân loại mạnh AdaBoost là sự kết hợp của các bộ phân loại yếu dựa trên các đặt trưng Haar-like để xác định khuôn mặt. Mã nguồn được dựa trên thư viện mã nguồn mở OpenCV của Intel để cài đặt.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Đặc trưng Haar-like

Do Viola và Jones công bố, gồm 4 đặc trưng cơ bản để xác định khuôn mặt người. Mỗi đặc trưng Haar–like là sự kết hợp của hai hay ba hình chữ nhật “trắng” hay “đen” như trong hình sau:

Hình 1: 4 đặt trưng Haar-like cơ bản

Để sử dụng các đặt trưng này vào việc xác định khuôn mặt người, 4 đặc trưng Haar-like cơ bản được mở rộng ra, và được chia làm 3 tập đặc trưng như sau:

  • Đặc trưng cạnh (edge features):

  • Đặc trưng đường (line features):

  • Đặc trưng xung quanh tâm (center-surround features):

 

Hình 2: Các đặc trưng mở rộng của các đặc trưng Haar-like cơ sở

Dùng các đặc trưng trên, ta có thể tính được giá trị của đặc trưng Haar-like là sự chênh lệch giữa tổng của các pixel của các vùng đen và các vùng trắng như trong công thức sau:

f(x) = Tổng vùng đen (các mức xám của pixel) – Tổng vùng trắng (các mức xám của pixel)

Sử dụng giá trị này, so sánh với các giá trị của các giá trị pixel thô, các đặc trưng Haar-like có thể tăng/giảm sự thay đổi in-class/out-of-class (bên trong hay bên ngoài lớp khuôn mặt người), do đó sẽ làm cho bộ phân loại dễ hơn.

Như vậy ta có thể thấy rằng, để tính các giá trị của đặc trưng Haar-like, ta phải tính tổng của các vùng pixel trên ảnh. Nhưng để tính toán các giá trị của các đặc trưng Haar-like cho tất cả các vị trí trên ảnh đòi hỏi chi phí tính toán khá lớn, không đáp ứng được cho các ứng dụng đòi hỏi tính run-time. Do đó Viola và Jones đưa ra một khái niệm gọi là Integral Image, là một mảng 2 chiều với kích thước bằng với kích của ảnh cần tính các đặc trưng Haar-like, với mỗi phần tử của mảng này được tính bằng cách tính tổng của điểm ảnh phía trên (dòng-1) và bên trái (cột-1) của nó. Bắt đầu từ vị trí trên, bên trái đến vị trí dưới, phải của ảnh, việc tính toán này đơn thuần chỉ đựa trên phép cộng số nguyên đơn giản, do đó tốc độ thực hiện rất nhanh.

Hình 3: Cách tính Integral Image của ảnh

Sau khi đã tính được Integral Image, việc tính tổng các giá trị mức xám của một vùng bất kỳ nào đó trên ảnh thực hiện rất đơn giản theo cách sau:

Giả sử ta cần tính tổng các giá trị mức xám của vùng D như trong hình 4, ta có thể tính như sau:

D = A + B + C + D – (A+B) – (A+C) + A Với A + B + C + D

chính là giá trị tại điểm P4 trên Integral Image, tương tự như vậy A+B là giá trị tại điểm P2, A+C là giá trị tại điểm P3, và A là giá trị tại điểm P1. Vậy ta có thể viết lại biểu thức tính D ở trên như sau:

Hình 4: Ví dụ cách tính nhanh các giá trị mức xám của vùng D trên ảnh

Tiếp theo, để chọn các đặc trưng Haar-like dùng cho việc thiết lập ngưỡng, Viola và Jones sử dụng một phương pháp máy học được gọi là AdaBoost. AdaBoost sẽ kết hợp các bộ phân loại yếu để tạo thành một bộ phân loại mạnh. Với bộ phân loại yếu chỉ cho ra câu trả lời chính xác chỉ hơn viện đoán một cách ngẫn nhiên một chút, còn bộ phân loại mạnh có thể đưa ra câu trả lời chính xác trên 60%.

2.2. AdaBoost

AdaBoost là một bộ phân loại mạnh phi tuyến phức dựa trên hướng tiếp cận boosting được Freund và Schapire đưa ra vào năm 1995 [2]. Adaboost cũng hoạt động trên nguyên tắc kết hợp tuyến tính các weak classifiers để hình thành một strong classifier.

Là một cải tiến của tiếp cận boosting, AdaBoost sử dụng thêm khái niệm trọng số (weight) để đánh dấu các mẫu khó nhận dạng. Trong quá trình huấn luyện, cứ mỗi weak classifiers được xây dựng, thuật toán sẽ tiến hành cập nhật lại trọng số để chuẩn bị cho việc xây dựng weak classifier kế tiếp: tăng trọng số của các mẫu bị nhận dạng sai và giảm trọng số của các mẫu được nhận dạng đúng bởi weak classifier vừa xây dựng. Bằng cách này weak classifer sau có thể tập trung vào các mẫu mà các weak classifiers trước nó làm chưa tốt. Sau cùng, các weak classifers sẽ được kết hợp tùy theo mức độ tốt của chúng để tạo nên strong classifier.

Viola và Jones dùng AdaBoost kết hợp các bộ phân loại yếu sử dụng các đặc trưng Haar-like theo mô hình phân tầng (cascade) như sau:

Hình 5: Mô hình phân tần kết hợp các bộ phân loại yếu để xác định khôn mặt

Trong đó, hk là các bộ phân loại yếu, được biểu diễn như sau:

x: cửa sổ con cần xét

Ok: ngưỡng (O = teta)

fk: giá trị của đặc trưng Haar-like

pk: hệ số quyết định chiều của phương trình

AdaBoost sẽ kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh như sau:

H(x) = sign(a1h1(x) +a2h2(x) + … + anhn(x)) (a = alpha)

Với: at >= 0 là hệ số chuẩn hoá cho các bộ phân loại yếu

Hình 6: Kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh

3. Hệ thống xác định vị trí khuôn mặt người

Hình 7: Hệ thống xác định vị trí khuôn mặt người (Face detection system)

Như trong hình trên, từ ảnh gốc ban đầu, ta sẽ được tính Integral Image, là mảng 2 chiều với phần tử (x, y) sẽ được tính bằng tổng của các phần tử (x’, y’) với x’ < x và y’ < y, mục đích là để tính nhanh tổng của các giá trị mức xám của một vùng hình chữ nhật bất kỳ trên ảnh gốc. Các vùng ảnh con này sẽ được đưa qua các hàm Haar cơ bản để ước lượng đặc trưng, kết quả ước lượng sẽ được đưa qua bộ điều chỉnh AdaBoost để loại bỏ nhanh các đặc trưng không có khả năng là đặc trưng của khuôn mặt người.Chỉ có một tập nhỏ các đặc trưng mà bộ điều chỉnh AdaBoost cho là có khả năng là đặc trưng của khuôn mặt người mới được chuyển sang cho bộ quyết định kết quả (là tập các bộ phân loại yếu có cấu trúc như trong hình 5). Bộ quyết định sẽ tổng hợp kết quả là khuôn mặt người nếu kết quả của các bộ phân loại yếu trả về là khuôn mặt người.

Mỗi bộ phân loại yếu sẽ quyết định kết quả cho một đặc trưng Haar-like, được xác định ngưỡng đủ nhỏ sao cho có thể vượt được tất cả các bộ dữ liệu mẫu trong tập dữ liệu huấn luyện (số lượng ảnh khuôn mặt trong tập huấn luyện có thể rất lớn). Trong quá trình xác định khuôn mặt người, mỗi vùng ảnh con sẽ được kiểm tra với các đặc trưng trong chuỗi các đặc trưng Haar-like, nếu có một đặc trưng Haar-like nào cho ra kết quả là khuôn mặt người thì các đặc trưng khác không cần xét nữa. Thứ tự xét các đặc trưng trong chuỗi các đặc trưng Haar-like sẽ được dựa vào trọng số (weight) của đặc trưng đó do AdaBoost quyết định dựa vào số lần và thứ tự xuất hiện của các đặc trưng Haar-like.

4. Tài liệu tham khảo
[1] Tổng quan các phương pháp xác định khuôn mặt người – Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phúc Doãn.
[2] Seeing with OpenCV – Robin Hewitt.
[3] Rapid Object Detection using a boosted Cascade of Simple Features.

Hoàng Đăng Quang
Download: Source code