C2G, Colour to Greyscale mit GIMP

[Hessebubb]

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In diesem Thread sollten C2G bearbeitete Bilder diskutiert werden.

 

C2G ist ein Tool in Gimp welches Farbbilder in Graustufenbilder wandelt. Es versucht den lokalen Kontrast zu maximieren in dem es das Bild in Rechtecke zerlegt um dort die Graustufenwerte iterativ über den gesamten Helligkeitsbereich zu verteilen. Wählt man die Rechtecke zu klein wird zum Beispiel an einer weissen Decke jede Unebenheit schwarz. Wählt man die Anzahl der Iterationen zu klein wird das Bild körnig, ....

 

Wenn man die Parameter optimal erwischt erhält man etwas Ähnliches wie einen HDR-Effekt. Im Moment spiele ich mit dem Tool um Farbfotos zu verarbeiten. Ich zerlege das Bild im LAB-Modus. Dann ersetze ich den Luminizenskanal durch das C2G-Ergebnis. Als schnelles Beispiel ein alter Lanz Bulldog.

 

 

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[Hessebubb]

Hier ist ein Foto das ich kurz nach der Augenoperation gemacht habe. Ich wollte es gerade löschen und dann dachte ich, warum nicht damit rumspielen...

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[Hessebubb]

Das Bild mit GIMP und dessen C2G-Tool nach Graustufen gewandelt. Radius 300, Iterationen und Samples bei 4

Das Graustufen-Bild in LAB-Komponenten zerlegt, A+B Kanäle gelöscht

Das Original-Bild in LAB-Komponenten zerlegt, den L-Kanal gelöscht, die A+B Kanäle gespreizt

Wieder zusammengesetzt und auf 3:2 geschnitten

 

Dauer 4 Minuten

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[Gast chironer]

Die Schwächen der Methode siehst du im SW-Bild vom Lanz.

Halos spez. um die Vorderräder. Also im Übergang von nahezu "schwarz" zu deutlich weniger Kontrast.

[Hessebubb]

Ja, das habe ich auch als Negativbeispiel genommen

Man muss den Radius so gross wählen dass man dunkle und helle Teile in jedem Teilstück hat. Eine höhere Zahl von Samples verringert auch die Gefahr von Halos. Das ist aber wie bei fast jeder Bildbearbeitung durch Algorithmen. Man braucht Übung um mit ihnen umzugehen - und ich fange gerade an.

Der Dachsbau hat nicht so viele grosse und rein dunkle oder rein helle Teile. Beim Lanz hätte man vermutlich den Radius auf ein Drittel der Bildbreite setzen müssen und ich bin mir nicht sicher ob ein brauchbares Ergebnis rausgekommen wäre. Manche Bilder eignen sich von Natur aus besser für die Methode.

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