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crossmatch wrote:
Wahaha214 : 原來你誤會了，手機上的AI不做填色，你看到的他貼的只是解釋AI去拆物件分層處理的示意圖，不是拍出來的照片是AI填色，目前手機拍出來的照片顏色產生方法和單眼一樣
色彩學第一步就是定義光源, 沒有光源根本就沒色彩. 手機是有經CMOS 測光測白平衡.. 但樓主說沒有, 因為 Semantic Segmentation 是不需要經過CMOS 取樣定義光義, 就能產生真實色彩. 也沒需要delta E.
兩者分別是什麼? 有經CMOS 測光測白平衡 -> 測量出光源是 5600K 色溫, 色調 -0.5. 所以蘋果以白平衡 5600K, -0.5 成像
而跟樓主講法 (雖則我認為是不正確), CMOS 攝取沒光源定義沒色彩原圖 -> AI 辨認出是蘋果 -> AI 資料庫內蘋果是 pantone 185 -> 後制填上 pantone 185 色上蘋果
也不用爭辯, 實拍一張就知龍與鳳, 剛用 iphone 拍了keyboard, 再將iphone 與實物放在一齊. iphone 明顯有色差, 連肉眼己經看得出, Delta E 已超過3
cmos测白平衡不准,但是cmos测亮度很靠谱,本来就是感应光线强度的.
跟據 yuxian 的邏輯, 應該是實物顏色不對, iphone 跟AI資料庫生成的顏色才是真實. 我應該通知 Fujitsu 將keyboard 顏色改成跟iphone 顯示一樣才對 [^++^]
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crossmatch wrote:
剛用 iphone 拍了keyboard, 再將iphone 與實物放在一齊. iphone 明顯有色差, 連肉眼己經看得出, Delta E 已超過3
你拍的時候使用自動白平衡的話那有色差是正確
印刷上面還有一個奇特現象，我忘記術語，兩個不同波長光源下肉眼看到的同一物體顏色是相同的，照理說是不可能
還有根據163樓內容，版主沒提到你所說的所有顏色都是AI算出來的，他提到的是，簡單說啦，就是分區測光加上分區白平衡，要驗證這個例子很簡單，黃昏狀態在使用鎢絲燈的室內，拍一張室內與窗外都能看到的照片，如果相機依照窗外黃昏做白平衡，室內顏色會很奇怪，反之亦然，利用分區白平衡可以解決同一場景出現不同色溫下產生的問題
在做分區測光與白平衡之前，AI必須要先做物體辨識與分離的動作
所以我才說你誤會他說的東西
有人提出高通饒龍的介紹，那個講得算很清楚了，把各物體抽離成8層分別做處理，和PS的LAYER概念一樣
https://www.cool3c.com/article/185401
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crossmatch wrote:
但樓主回覆說 "這並非分區測光"
他沒說錯
https://medium.com/ching-i/%E5%BD%B1%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2-image-segmentation-%E8%AA%9E%E7%BE%A9%E5%88%86%E5%89%B2-semantic-segmentation-1-53a1dde9ed92
分類後才能做後續分離物件後測光與白平衡，不然哪知道要對甚麼東西做分別的測光與白平衡
其實後期要做到這樣也是可以啦，PS要搭配LAYER MASK和一些MASK ACTION來做，如果能在ACR裡面做掉最好(可惜ACR沒這功能)，因為ACR解出來進入PS後除非是16BIT作業不然搞的強度太大會掉階
這東西也可以拿來做AF輔助，應該有用在汽車自動駕駛上面了
我怎覺得手機的SOC比相機的DSP強太多?
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