Прочитал мем про камеру в 15 мегапикселей vs. глаз в 574 мегапикселя, который тоже должен иметь творца.
Задумался. А ведь этот мем фактически IQ-тест.
Если человек без тени сомнения верит в то, что в человеческом глазу 574 мегапикселя, то ему можно в уши надуть любой фигни.
Статистика голосований по странам
Статистика голосований пользователей
Чтобы оставить комментарии, необходимо авторизоваться. За оскорбления и спам - бан.
38 комментариев, показывать
сначала новые
сначала новыесначала старыесначала лучшиеновые - список
Тут недавно была история о том, что это разрешающая способность всего зрительного аппарата, главной частью которого является мозг. Разрешение же самого глаза и до 15М не дотягивает. Кругом и так хватает чудес, да мозгов не хватает оценить их.
+2–
ответить
Разрешение черно-белого зрения примерно 100 Мп, цветного гораздо меньше. Но при движении глаз и обработке получается и больше 100 Мп, динамика движения, стереозрение и т.п. вещи дорисовывают картинку.
+1–
ответить
Вы мне пытаетесь доказать, что если очень хочется, то можно нарушить законы физики?
Существует предел, когда точка изображения может попасть только на один пиксел и как ни смещай камеру, два пиксела она не захватит. И тут никакая математика вам не поможет.
Давайте посмотрим экстремальный пример: две (или более) точки попадают на один пиксел. Так же может быть? Может.
Вот на изображении ряд точек с различной яркостью:
5, 3, 6, 8, 7, 1, 4, 2
Каждые две точки попали на один соседний пиксел, их яркость усреднилась. Камера записала в файл:
4, 7, 4, 3
А теперь попробуйте применить какую угодно математику и восстановите первоначальный ряд из результата. Облом-с. Информация утеряна и восстановлена быть не может.
Да вы ведь с этим явлением сталкиваетесь сплошь и рядом, у вас пример перед глазами, а вы его игнорируете. Откройте Гугл мэп или Яндекс мэп и ответьте на эти вопросы:
Где валяющиеся на дороге фантики и сигаретные пачки?
Вы на этой картинке отличаете Москвич от Жигулей?
На мотоцикле один человек сидит или двое?
Светофоры кое где видно, а видно вам какой свет на них горит?
Столбы подвески на железных дорогах видно, а где провода?
И самый главный: где ваша чудо математика и программы, которые могут эти детали восстановить? Только не говорите, что на этой картинке эти детали не нужны и поэтому никто не заморачивался такой проблемой. Нет, сэр, это предел оптики и задача в принципе неразрешима. Законы физики не позволяют.
+0–
ответить
Сравни картинку, с видом из окна, перед этим распечатай картинку, когда перестанешь видеть разницу, мегапиксели сравняются!
+0–
ответить
mitosSmitos ★➦MrAlexeyRd• 15.10.19 07:28
2d против 3d - не, не слышал?
Rétina дисплей? - тоже не слышал?
+0–
ответить
MrAlexeyRd➦mitosSmitos• 27.10.19 23:21
Когда картинка реальности и монитора перестанет отличатся тогда! Ретина говно, переход от полного говна, к говну!
+0–
ответить
mitosSmitos ★➦MrAlexeyRd• 27.10.19 23:52
"Когда картинка реальности и монитора перестанет отличатся"
Ну это только под веществами,т.к. реальность 3D, а любая картинка 2D.
Пиксели тут ни причем, глубина восприятия обеспечивается наличием двух глаз.
P.S. Да и "отличаться" в данном контексте пишется с мягким знаком.
+0–
ответить
В глазу "4,5 миллионов колбочек и 90 миллионов палочек"
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%B1%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8
Да, это не rgb сенсор, а скорее HSL модель,
https://uk.wikipedia.org/wiki/HSL
Где для L компоненты отведено 90 Мпикс, а вот для HS всего 1.5 Мпикс (4.5 / 3).
Тоесть глазом мы видим что это гриб, а вот уже по красному цвету и былм точкам распознаем что это мухомор.
PS
Уже более 8 лет занимаюсь компьютерным зрением.
+5–
ответить
Лео Нафигатор ★• 13.10.19 14:27
А можно вообще в мегапискселях? там на матрице (сетчатка) то ли 10, то ли 12 слоёв. Дневные, ночные рецепторы, автоматическая доработка изображения, регулировка светового потока, и это не считая изменяемой рефракции и кривизны линзы (хрусталика).
Это из школьного курса, который я уже забыл. А сейчас придёт специалист и добавит ...
Короче, если мерять мегапикселями, то в каких условиях?
+-2–
ответить
Хороший тест. Вон, Vla по вере своей всего сотню пикселей в глаз поместил и вполне счастлив.
На самом деле количество светочувствительных клеток в глазу известно только тем, кто этим интересовался и посмотрел в справочнике(независимо от из IQ). Поэтому для всех остальных любая цифра будет правдоподобной.
Я поинтересовался. В той же Викиедии написано 92 миллиона палочек и 7 миллионов колбочек. То есть, грубо говоря 100 мегапикселей - число того же порядка.
Так что, если человек без тени сомнения верит в то, что в человеческом глазу 574 мегапикселя, он ошибается всего в пять раз.
В отличие от стомиллионной ошибки Vla.
+3–
ответить
Goodnight➦spamkerdyk• 13.10.19 12:53
Про глаз человека никто не говорил... Есть твари и "поглазастее" :)
+1–
ответить
Бурбулятор➦spamkerdyk• 13.10.19 13:33
Количество палочек и колбочек не имеет прямой связи с разрешением. Камерой в 1 мегапиксель можно сделать гигапиксельную картинку, вопрос в обработке информации.
+0–
ответить
Сергей ОК ★★➦Бурбулятор• 13.10.19 13:42
Как раз имеет, как и размер этих самых первичных датчиков и качество. Увеличение в тысячу раз есть рисование картинки, а не увеличение разрешения.
+0–
ответить
Бурбулятор➦Сергей ОК• 13.10.19 14:23
Можно снять много картинок камерой с небольшим разрешением, соответствующим образом обработать и получить гораздо более высокое разрешение.
Можете называть это "рисованием", но суть не изменится, поскольку результат будет содержать больше деталей (и будет гораздо качественней) чем без обработки.
+1–
ответить
spamkerdyk ★➦Бурбулятор• 13.10.19 16:23
"результат будет содержать больше деталей"
Вот тут вы очень сильно ошибаетесь. Результат обработки не может содержать больше деталей, потому что обработка не изменяет объем первоначальной информации.
Разрешение оптической системы это не количество мегапикселей (хотя они и играют основную роль). Разрешение - это минимальный размер детали изображения, который система отображает как отдельную деталь.
Если две точки рядом, черная и белая, попадут каждая на свой пиксель - картинка будет отображена правильно. Но если эти точки попадут на один пиксель, картинка вместо двух точек будет содержать одну - серую. И никакая последующая обработка не разделит их на две.
После любой обработки вы получите картинку с точно таким же разрешением как и первоначальная. И если вам при этом говорят, что количество мегапикселов в ней увеличилось - вас нагло обманывают вам втюхивают продукт, не соответствующий заявленному качеству.
+-1–
ответить
Бурбулятор➦spamkerdyk• 13.10.19 17:19
Может. Если каждая точка исходного изображения попадёт ровно в тот же самый пиксель - да. Но попробуйте чуть-чуть сместить камеру или сенсор, чтобы точки не попадали в один и тот же пиксель.
Погулите "sensor shift" и "pixel shift" - убедитесь.
+1–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 13.10.19 17:21
>>После любой обработки вы получите картинку с точно таким же разрешением как и первоначальная.
Ну я бы так не говорил. Две точки попадут не на один пиксел, а не несколько рядом расположенных. В случае получения не одного изображения, а нескольких, можно получить функцию искажения и провести обратное преобразование в частотном пространстве.
Вот нечто такое с математикой и объяснениями
https://habr.com/ru/post/136853/
+0–
ответить
NikolaI➦spamkerdyk• 13.10.19 20:10
Предлагаю посмотреть результат:https://rosphoto.com/best-of-the-best/top_samyh_bolshih-4824
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 14.10.19 16:34
Когда точка попадает на несколько пикселов никто не будет спорить - такое изображение можно увеличить. Однако и в этом случае информации при увеличении не станет больше. При обработке изображений терять информацию можно (если уменьшать снимок), а восстанавливать невозможно. Да, можно например поднять резкость. Но это не увеличивает количество деталей снимка, а только делает границы между ними более отчетливыми. Причем программа это как правило делает за счет прорисовки границ, то есть вносит в снимок информацию, которой первоначально не было. Для видовых снимков это смотрится хорошо. Но это уже не точное отображение натуры. Это дорисованная картинка. При небольшой коррекции этого не заметно, но попробуйте увеличить резкость несколько раз подряд и вы увидите артефакты - черные или белые ореолы вокруг границ.
И есть предел разрешения, когда одна точка по размеру меньше пиксела и тогда наоборот на один пиксел могут попасть несколько точек.
К сожалению я промахнулся с кнопкой и отправил ответ как отдельный комментарий. Вы можете увидеть его выше.
+1–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 14.10.19 17:14
>>При обработке изображений терять информацию можно
Понимаете, есть два типа информации по Шеннону и по Виннеру. По Шенону белый шум содержит максимум информации, а вот по Виннеру белый шум не содержит знаний. Так вот, постобработка выделяет знания из информации. Например для человека пикселы ничего не значат (там 0 информации-знаний), а значат градиентные границы для выделения объектов.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80_%D0%9A%D1%8D%D0%BD%D0%BD%D0%B8
На основе этого идет разделение объектов на изображении и назначение им цветовых маркеров (из 1.5 Мпик цветного зрения).
Так что, возможно для другого типа зрения отличного от человеческого (сам наблюдал такое где визуальное улучшение изображения - ухудшает качество сигнала для сегментно-топологического метода распознавания штрихкодов) это улучшение может ухудшить качество сигнала, но в то же время все эти методы адаптируют сырую информацию под методы извлечения знаний конкретной ИИ-системой, в данном случае - человеком.
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 14.10.19 19:33
Шеннон, Виннер и кто угодно еще могут придумывать что угодно, но если в изображении отсутствует информация о границах детали, то все, что может сделать любой обработчик - внести собственный артефакт. Можно верить, что придуманный для этого алгоритм "увеличивает детализацию", но это не детали оригинала, это именно артефакт, которого не было в оригинале.
Возможно вы не обратили внимание на мой пост выше. Там я описал ситуацию, когда разрешение камеры вдвое ниже, чем нужно, чтобы достоверно отобразить объект. Вэлл, процитирую:
--------------
Вот на изображении ряд точек с различной яркостью:
5, 3, 6, 8, 7, 1, 4, 2
Каждые две точки попали на один соседний пиксел, их яркость усреднилась. Камера записала в файл:
4, 7, 4, 3
А теперь попробуйте применить какую угодно математику и восстановите первоначальный ряд из результата.
-------------
Согласитесь, задача неразрешима даже для искусственного суперинтеллекта.
Это только в голливудских фильмах есть кнопка "улучшить изображение" и когда на нее три-четыре раза нажимают, из размытого пятна вырисовывается узнаваемое лицо или номер автомобиля.
Для измерения разрешения оптической системы стандартно делают снимок миры - это квадратик, на котором нарисованы черные и белые чередующиеся полосы определенного размера. Берут сначала крупную миру, потом помельче, еще мельче, и когда черные и белые линии сливаются в сплошной серый фон, то предпоследняя мира и есть разрешение системы - минимальный размер деталей, которые эта система различает как отдельные.
Если вы попытаетесь применить любой алгоритм улучшательства к предпоследнему снимку, вы возможно сделаете его визуально приятнее (хотя деталей в нем, как я уже не раз говорил, не прибавится). А вот с последним снимком вам не удастся сделать ничего. Информация о деталях в нем отсутствует - равномерный серый фон, он же белый шум.
+1–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 14.10.19 20:32
Своими словами пересказали теорему Котельникова?
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%9A%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0
Да для разрешающей способности количество дискретных отсчетов должно быть в 2 раза выше чтобы аппроксимировать непрерывный сигнал. Вот только есть такая штука как SNR
https://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio
Так вот, не смотря что шум и сигнал информационно одинаковы, методы позволяют повысить уровень сигнала по отношению к шуму, да теряя часть информации. Но так как как информация о шуме на неинтересна, а интересна информация о сигнале, то это можно назвать повышением качества сигнала на исходном информационном слепке.
+1–
ответить
mitosSmitos ★➦spamkerdyk• 15.10.19 07:54
7 млн колбочек - это 7/3 =2.3 мегапикселя в цветном зрении.
Палочек больше, но они черно-белые и при ярком свете "выгорают", работают только при слабом освещении. При этом им нужно время, чтобы выгоревший пигмент восстановить, это мы и называем "дать глазам к темноте привыкнуть".
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 15.10.19 12:21
Вы путаете два совершенно разнородных понятия: маскировка полезного сигнала шумом и потеря информации в связи с узостью канала. Первое поддается коррекции. Я в свое время вытягивал полезный сигнал когда уровень шума превышал его в 200 раз. Несомненно то же самое можно сделать и с фотографией. Если на вашей фотке номер машины, поцарапавшей ваше авто, оказался затемненным почти до черного, или вы сделали нерезкий снимок, с размытым номером, то вероятно соответствующими методами можно разделить пикселы, пришедшиеся на цифры и на фон. По крайней мере теория это допускает. А вот второе невосстановимо. Если этот номер пришлось всего пара десятков пикселов камеры, то есть не хватило разрешения, то хоть вы из штанов выпрыгните, никакой метод не даст вам этот номер прочитать.
Вот вам еще пример: зачем людям понадобились электронные микроскопы, если можно беспредельно увеличивать и восстанавливать картинку всякими хитрыми методиками? А элементарно: мелкие детали, которые понадобилось наблюдать имеют размеры меньше длины волны света. Грубо говоря, одно колебание волны подобно элементарному пикселу минимально возможного размера. Если деталь оказалась меньше этого "пиксела" - любые ваши методы бессильны. Свет не может извлечь эту информацию из объекта. Понадобились более мелкие "пикселы" - длина волны электронного излучения.
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦mitosSmitos• 15.10.19 12:34
Не понял откуда взялась тройка, на которую вы делили.
Просто кусочек теории. Информация о цвете требует для достоверности передачи гораздо меньшее разрешение, чем информация о яркости. В телевизионном сигнале (на сегодня цифры не помню, привожу данные на аналоговый стандарт) на яркостный сигнал приходится 8 мегагерц полосы пропускания, а на цветовой не выше одного. И вы же не жалуетесь на качество картинки. То же и с черно-белые палочками и цветными колбочками.
+0–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 15.10.19 19:20
>>Не понял откуда взялась тройка, на которую вы делили.
Три вида колбочек (по сути вариация RGB):
По чувствительности к свету с различными длинами волн различают три вида колбочек. Колбочки S-типа чувствительны в фиолетово-синей, M-типа — в зелено-желтой, и L-типа — в желто-красной частях спектра.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%B1%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8
+0–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 15.10.19 19:23
>>Вы путаете два совершенно разнородных понятия: маскировка полезного сигнала шумом и потеря информации в связи с узостью канала.
Я немного потерял нить рассуждения и уже не совсем понимаю о чем мы спорим. Да, если матрица имеет малое количество пикселов, то восстановить сигнал нельзя. Но вот если размер пиксела матрицы ниже длинны волны, то изображение все таки восстановить можно (эта волна размажется на несколько пикселов) через обратную функцию функции размытия (для каждого компонента по длине волны).
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 16.10.19 10:44
Да вообще-то тут предмета для спора нет. Просто я много лет проработал в научно-исследовательском конструкторском бюро, занимавшемся оптикой на грани физических законов и мне эти вопросы приходилось часто разъяснять клиентам, которые хотели невозможного.
Вот и в вашем последнем посте я вижу "... если размер пиксела матрицы ниже длинны волны..." Чисто умозрительное предположение, не соответствующее практике. Предположите, что вы имеете дело не с длиной волны, а с фотоном определенной энергии (это совершенно законно с точки зрения физики). Тогда становится ясно, что если под этот фотон подставить хоть тысячу умозрительных пикселов, он на все подействует одинаково, все получат одинаковое значение и из них никакую картинку составить не удастся. Предел разрешения существует и преодолеть его невозможно. Для получения стопроцентно достоверной картинки размер пиксела должен быть не больше размера минимальной детали оригинала. Под деталью я понимаю любое изменение яркости или цвета в соседней точке.
+0–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 16.10.19 14:17
>>он на все подействует одинаково
Нет, законы дифракции известны и вполне подходит под функцию гаусового размытия
https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur
Так что восстановить сигнал в случае, если пиксел всего в 100 раз меньше длинны волны - возможно.
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 16.10.19 15:38
Без обид, но вы совершаете ту же ошибку, что и наши привередливые клиенты, которые никак не могли поверить, что заявленное ими разрешение для своего инфракрасного сенсора принципиально недостижимо, но легко доступно например в ультрафиолете.
Ошибка состоит в том, что вы, переходя на квантовый уровень (один фотон или одно колебание волны), пытаетесь приложить те же законы, что и для обычного уровня. А квантовая оптика немножко другая. Фотон - он целый, в нем нет градаций. К отдельному фотону не приложимо понятие Гауссовского распределения. Вы видели доску Гальтона, на которой обычно демонстрируют распределение Гаусса. Туда засыпают пару горстей гороха и они распределяются горкой. Но попробуйте сделать то же самое одной горошиной. Она упадет в случайное место, но не рассыплется в песок, останется целой. Поэтому даже если умозрительно создать чувствительные пикселы меньше фотона, то, строго говоря, один из них (случайный) получит всю энергию фотона, остальные - ничего. Энергия фотона не делится, это квант, взаимодействующий без изменений. Это все равно, что попробовать разделить электрон пополам. Масса фотонов или любых других элементарных частиц может создать гауссиану, Одна частица - нет.
Именно по этой причине мы втолковывали клиенту, что в инфракрасных лучах с длиной волны 800-1000 мкм, невозможно получить разрешение в 400 мкм и помыкавшись по остальным аналогичным институтам, которые точно так же не могли обойти законы физики, клиент возвращался и мы вместе искали компромисс, например применяли синий цвет вместо ненавистного ему ультрафиолета и худо-бедно задачу решали.
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 16.10.19 15:59
Вот пример такой задачи: нужно измерить размер кристалла (в металлографии) с точностью 0.2 микрона. Казалось бы, увеличь картинку и меряй. Но, облом-с. Если сделать три-четыре снимка, то на всех граница окажется в разных местах и эти места отстоят друг от друга примерно на пол-микрона. Это происходит именно из-за случайности распределения фотонов и закономерности здесь никакой нет. Да, можно сделать тысячу снимков, тогда распределение примет вид гауссианы и можно будет как-то судить о реальном местоположении границы. Но возьмите жесткий ультрафиолет и размытие границы уменьшится до 0.2 микрона. Задача решена.
С одной стороны это подтверждает ваш тезис, что можно восстановить реальное положение границы, используя законы Гаусса. А с другой - он верен только для границы разрешающей способности, для очень узкого диапазона, там, где обычная оптика переходит в квантовую. Зайдите чуть дальше и все законы порушились.
+0–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 16.10.19 16:06
И еще одно. Тысяча снимков - это тысяча фотонов, та самая масса фотонов, о которой я говорил. Один же снимок - один фотон не может указать место границы с требуемой точностью.
+0–
ответить
Alifesoft➦spamkerdyk• 16.10.19 16:12
При экспозиции обычного снимка(1/30 сек) вы получите не одну тысячу фотонов. Так что фишка восстановления через обратную функцию к гаусовому размытию вполне сможет восстановить сигнал.
+1–
ответить
spamkerdyk ★➦Alifesoft• 17.10.19 03:12
Я не понимаю, почему вы перебрасываетесь то на пикселы, которые по размерам превышают длину волны, то на пикселы меньше длины волны и при этом используете одно и то же рассуждение. Если уж вы пошли в квантовую оптику и попробовали смоделировать сверхмалые пикселы, то эту тему нужно довести до конца. Я ее попробовал довести до конца, по-моему аргументы достаточно убедительные. Но вы тут же начинаете смешивать тысячу фотонов, зарегистрированных на тысяче снимков с тысячей фотонов, зарегистрированных на одном снимке. Это совершенно не одно и то же. Тысяча снимков - это тысяча местоположений, которые можно обработать математически. А тысяча регистраций на одном снимке - просто клякса, несущая случайную информацию.
Давайте завершим на этом. Логика сильна только если ее придерживаться, а в нашем диалоге этого не наблюдается. У меня нет причины что-то кому-то доказывать. Я поделился своими знаниями и опытом. Они не нужны? Я не настаиваю.
+1–
ответить
Где-то почерпнул, что окружающее за реальность человек считает, начиная с 80 мегапикселей.
+2–
ответить