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Blender Dokumentation: Composite Nodes Convertor

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Composite Nodes Matte


Diese Seite bezieht sich auf Blender v2.43

Convertors

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Abbildung 1: Composite Convertors Nodes.


  • RGB to BW: Eine einfache Bild->Wert Umwandlung.
  • Separate RGBA/HSVA: Das Bild wird in drei Farbkanäle plus Alpha aufgeteilt.
  • Set Alpha: Einstellung der Transparenz eines Bildes.
  • Translate: Verschieben in X/Y Richtung.


Color Ramp

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Abbildung 2: Color Ramp

Dieser Node verändert zwei Parameter auf einmal. Zum einen wandelt er jeden Farbwert in einen Grauwert um, funktioniert also genau wie der „RGB to BW“ Node. In einem zweiten Schritt wird das Graustufenbild gemäß der Einstellungen im Farbverlaufsfeld neu eingefärbt. Der linke Strich steht -in der Defaulteinstellung- für die Farbe Schwarz, der rechte für Weiß. Sie können aber mit dem Farbwähler auch andere Farben auswählen und damit das Bild umfärben. Neue Punkte fügen Sie mit Strg-LMT hinzu.


Anwendungen

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Sie können damit Bilder in den wildesten Variationen umfärben.

Abbildung 3: Bilder umfärben





In Abb.4 unten ist sowohl der linke als auch der rechte Strich in Richtung Mitte verschoben worden und zwar auf Position 100 bzw. 200. Während in der Defaulteinstellung die Farbe beim Wert 100 ein mittleres Grau bildete, ist dieser Wert jetzt schwarz. Aus dem Hellgrau bei Wert 200 ist Weiß geworden. Damit haben wir den Farbumfang eingeschränkt und es befinden sich nicht mehr 255 Abstufungen im Bild, sondern nur noch 100. Es werden nur noch diejenigen Partien zwischen 100 und 200 Helligkeitswerte wie im Original zugewiesen, die anderen auf Schwarz bzw. Weiß gesetzt. Damit sind ganz bestimmte Farbpartien aus dem Bild herausgefiltert und wie mit einer Maske isoliert. In Abb.5 können Sie sowohl die Einstellungen als auch das Ergebnis sehen.

Abbildung 4: Den Farbumfang einschränken
Abbildung 5: Die Einstellungen für ColorRamp



RGB to BW

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Abbildung 6: Black to White

Dieser Node wandelt ein farbiges Bild in ein Graustufenbild. In der Bildverarbeitung stellt der Grauwert den Helligkeits- oder Intensitätswert eines einzelnen Bildpunktes dar. Im Fall eines RGB-Farbwertes kann mit der Formel

Grauwert = 0,299·Rot + 0,587·Grün + 0,114·Blau

der Grauwert errechnet werden. Auf den Umwandlungsprozess können Sie in der einfachen Variante keinen Einfluss nehmen, was aber in vielen Fällen wünschenswert wäre.

In den folgenden drei Bildern sehen Sie, wie unterschiedlichen Farben sehr identische Tonwerte zugeordnet werden. Nur selten stellt sich das Problem so offensichtlich dar wie in den Abb. 7 bis 9. Bei normalen Bildern wird man es eher an einem insgesamt flauen Eindruck bemerken können.


Abbildung 7: Originales Farbbild
Abbildung 8: Farbbild automatisch in Graustufen gewandelt
Abbildung 9: Umwandlung in Graustufen mittels Kanalberechnung


Abhilfe schafft hier ein einfaches Nodesetup, das die Graustufenumwandlung durch Kanalberechnungen nachbildet. Dabei werden einzelne Farbkanäle miteinander verrechnet, um ein Graustufenbild zu erhalten. Natürlich können Sie auch zwei Graustufenbilder miteinander verrechnen (nicht dargestellt). Es gibt bei dieser Methode keine empfehlenswerten Standardeinstellungen. Probieren Sie einfach die Kombination unterschiedlicher oder auch gleicher Farbkanäle aus, bis Ihr Graustufenbild die gewünschten, kontrastreichen Eigenschaften anzeigt.

Abbildung 10: Die einfache Umwandlung
Abbildung 11: Graustufenbild mit Kanalberechnung



Set Alpha

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Abbildung 12: Set Alpha

Dieser Node fügt dem Bild einen Alphakanal hinzu. Einige Formate unterstützen kein Alpha, wie z.B. JPEG. Das kann mit diesem Node ergänzt werden. Der Eingangskanal kann wahlweise durch ein Bild belegt werden oder es bleibt bei den Farbeinstellungen. Es kann entweder ein fester Alphawert vergeben werden oder die Eingabe wird animiert.

Anwendungsbeispiele

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Das Nodesetup zeigt eine einfache Überblendung eines Bildes hin zu Schwarz mit Hilfe des SetAlpha Nodes. Der Alphakanal des Ausgangsbildes spielt hier keine Rolle, da das gesamte Bild ausgeblendet wird. Der TimeNode regelt den Alphawert über einen Zeitraum von 20 Frames von null auf eins, also von völlig durchsichtig hin zu völlig undurchsichtig.

Abbildung 13: Anwendungsbeispiel für Alpha Node
Abbildung 14: Das Ergebnis der Animation





Ein weiteres Nodesetup für das Überblenden von 2 Bildern. Das Nodesetup in Abb.15 erzeugt ein Ergebnis wie in Abb.16.

Abbildung 15: Bilder überblenden
Abbildung 16: Mit ConvertPre


Deaktivieren Sie ConvertPre, erhalten Sie ein Ergebnis wie in Abb.17.

Abbildung 17: Ohne ConvertPre



ID Mask

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Abbildung 18: ID Node


Dieser Node steht in enger Verbindung mit der Einstellung IndexOb in den Renderpasses. Hierbei wird jedem Objekt eines bestimmten Renderpasses ein Zahlenwert gegeben und im EXR File (in keinem anderen sonst) abgespeichert. Da der Pass nur aus einem Zahlenwert besteht, gibt es für ihn keine Filterfunktion oder AA. Der Node ID Mask schafft hier Abhilfe durch Nachbearbeitung. Für jeden Index Pass wird eine Alphamaske erzeugt und gleichzeitig damit das AA. An der Stelle des Objekts ist die Darstellung weiß, der Rest ist transparent (eigentlich schwarz). Da es sich hier um die Darstellung der Alphamaske handelt, ist das Ergebnis an den hellen Stellen durchsichtig, an den transparenten jedoch deckend, also genau umgekehrt wie die Bilddarstellung.

Abbildung 19: ID Node Anwendungsbeispiel


In diesem Beispiel hat der untere Kubus den PassIndex 1, der obere den PassIndex 2.

  1. Die erste ID-Maske hat den PassIndex null. Keinem Objekt wurde dieser Index zugewiesen und deswegen ist der Hintergrund durchsichtig und die Objekte undurchsichtig.
  2. Die zweite ID-Maske hat den PassIndex eins. Der untere Würfel ist durchsichtig.
  3. Die dritte ID-Maske hat den PassIndex zwei. Der obere Würfel ist durchsichtig.

In diesem Beispiel wurde der erste PassIndex zum MixNode geschickt und da der Würfel durch die Alphamaske freigestellt ist, wird er grün eingefärbt und die Kanten haben ein AA erhalten.

Math Node

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Abbildung 20: Mathe Node

Es stehen folgende Rechenoperationen zur Verfügung:

Die Sinus-, Cosinus- und Tagensfunktionen interpretieren nur das obere Eingabefeld. Der Wert muss hier in Radiant eingegeben werden.



Seperate RGBA Node

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Abbildung 21: Splittet in einzelne Kanäle auf
Abbildung 22: Anwendungsbeispiel für das Aufsplitten in einzelne Farbkanäle

Spaltet das Bild in die Farbkanäle Rot, Grün und Blau sowie seinen Alphakanal auf.


Separate HSVA Node

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Abbildung 23: HSVA Node


Aufspalten in Hue [Farbton], Saturation [Sättigung] und dem Value [Grauwert] eine Bildes. Bleiben im Combine Node Eingänge unbelegt, können die restlichen Werte frei eingestellt werden.


Die Bedeutung der Farbformate für die Videobearbeitung

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Abbildung 24: Originalfarbbild oben und die Aufspaltung dieses Bildes in die Komponenten Y, Cb und Cr. Die Unschärfe in den Farbkomponenten Cb und Cr macht anschaulich, warum die Farbinformation in der Auflösung reduziert werden kann (downsampling) ohne den Bildeindruck wesentlich zu verschlechtern. Personen mit einer Rot-Grün-Sehschwäche können eventuell die Cr-Farbkomponente im letzten Teilbild nur eingeschränkt wahrnehmen und sehen nur eine einheitlich graue Fläche.

Die Entwicklung eigener Farbformate für das Fernsehen ist eng mit der Entwicklung des Schwarz-Weiß-Fernsehers verbunden. Bei der Umstellung auf Farbfernsehen wurde nach technischen Wegen gesucht, zusätzlich zum Schwarz-Weiß-Signal die Farbinformation zu übertragen, um eine Abwärtskompatibilität mit alten Schwarz-Weiß-Fernsehgeräten zu erreichen, ohne die zur Verfügung stehende Übertragungsbandbreite erhöhen zu müssen. Dafür bediente man sich der Tatsache, dass der Inhalt eines Bildes überwiegend in den Helligkeitsinformationen steckt. Die Farbe kommt dabei ohne feine Details aus. In Abb. 24 sehen Sie, dass die Farbinformationen wesentlich geringer als die Helligkeitsinformationen aufgelöst werden können, ohne den Bildeindruck nachhaltig zu verschlechtern. Diese Eigenart der Farbwahrnehmung des menschlichen Auges macht man sich nun zunutze, die Farbkanäle stärker als die Helligkeitsinformationen zu komprimieren und damit Übertragunskapazitäten einzusparen.

Allerdings macht sich diese geringe oder künstlich heruntergerechnete Farbauflösung dann störend bemerkbar, wenn es um das Keying geht. Es muss einiges an Aufwand getrieben werden, schlechte Masken wieder "zu reparieren".


Das YCbCr-Farbmodell [1]

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Es gibt Farbmodelle, die eine Farbe nicht durch die additiven Grundfarben Rot, Grün und Blau (kurz RGB), sondern durch andere Eigenschaften ausdrücken. So zum Beispiel das Helligkeit-Farbigkeit-Modell. Hier sind die Kriterien die Grundhelligkeit der Farbe (von Schwarz über Grau bis Weiß), die Farbe mit dem größten Anteil (Rot, Gelb, Grün, Türkis, Blau, Violett bzw. weitere dazwischen liegende reine Farben) und die Sättigung der Farbe, (grell gegenüber blass). Dieses Farbmodell beruht auf der Fähigkeit des Auges, geringe Luminanzunterschiede (Helligkeitsunterschiede) besser zu erkennen als kleine Farbtonunterschiede, und diese wiederum besser als kleine Farbsättigungsunterschiede. So ist ein grau auf schwarz geschriebener Text sehr gut zu lesen, ein blau auf rot geschriebener, bei gleicher Grundhelligkeit der Farben, allerdings sehr schlecht. Solche Farbmodelle nennt man Helligkeit-Farbigkeit-Modelle.

Das YCbCr-Modell ist eine leichte Abwandlung eines solchen Helligkeit-Farbigkeits-Modells. Es wird ein RGB-Farbwert in eine Grundhelligkeit Y und zwei Komponenten Cb und Cr aufgeteilt, wobei Cb ein Maß für die Abweichung von Grau in Richtung Blau ist bzw., wenn es kleiner als 0,5 ist, in Richtung Gelb (Komplementärfarbe von Blau). Cr ist die entsprechende Maßzahl für Abweichung in Richtung Rot bzw. Türkis (Komplementärfarbe von Rot). Diese Darstellung verwendet die Besonderheit des Auges, für grünes Licht besonders empfindlich zu sein. Daher steckt die meiste Information über den Grünanteil (und damit indirekt für dessen Komplementärfarbe Violett) in der Grundhelligkeit Y und man braucht daneben nur noch die Abweichungen beim Rot/Türkis- oder Blau/Gelb-Anteil darzustellen.

Abbildung 25: Gut zu lesen
Abbildung 26: Schlecht zu lesen



Das YUV-Farbmodell [2]

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Abbildung 27: Beispiel für einen YUV-Farbmodell, Y-Wert = 0.5, gezeigt im RGB

Das YUV-Farbmodell verwendet zur Darstellung der Farbinformation zwei Komponenten, die Luminanz (Lichtstärke (Photometrie) pro Fläche) (luma) und die Chrominanz oder Farbanteil (chroma), wobei die Chrominanz wiederum aus zwei Komponenten U und V besteht.

Das analoge YUV-Farbmodell ist zwar eng verwandt mit dem analogen YPbPr-Modell bzw. dem dazu digitalen YCrCb-Modell, unterscheidet sich allerdings in unterschiedlichen Skalierungsfaktoren (das sind unterschiedliche Verstärkungs- bzw. Dämpfungsfaktoren) betreffend der Farbsignale. Dies bedeutet anschaulich, dass das rechts dargestellte UV-Farbdiagramm im YPbPr Modell in der X-Achse bzw. Y-Achse um bestimmte Faktoren verzerrt wird um das PbPr-Farbdiagramm zu erhalten. Die Verteilung der Farben in der Ebene bleibt dabei erhalten. Das Helligkeitssignal Y ist in all diesen Modellen identisch.


Separate/Combine YUVA Node

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Abbildung 28: Separate YUVA Node

Ein RGBA-Bild wird in den YUVA-Farbraum konvertiert. Die YUVA-Kanäle werden einzeln ausgegeben, damit man sie nachträglich korrigieren kann. Die U- und V-Werte reichen von -0.5 bis +0.5.

Entsprechend können die Kanäle zurück in ein RGBA-Bild konvertiert werden. Die Kanäle können auch durch einen konstanten Wert ersetzt werden.



Separate/Combine YCbBcr Node

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Abbildung 29: Separate YCbBcr Node

Ein RGBA-Bild wird in den YCbCRA-Farbraum konvertiert und die einzelnen Kanäle separat ausgegeben.

  • Y: Luminance, 0=Schwarz, 1=Weiß
  • Cb: Chrominance Blue, 0=Blau, 1=Gelb
  • Cr: Chrominance Red, 0=Rot, 1=Gelb

Anmerkung: Benutzt man eine ColorRamp um die Werte zu manipulieren, verwenden Sie bitte den Interpolationstyp Cardinal. Verwendet man den Interpolationstyp Exponential erhält man eine Kontrastverstärkung.

Entsprechend können die Kanäle zurück in ein RGBA-Bild konvertiert werden. Die Kanäle können auch durch einen konstanten Wert ersetzt werden.




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  1. http://de.wikipedia.org/wiki/YCbCr
  2. http://de.wikipedia.org/wiki/YUV
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