Как определить цвет любого предмета с помощью смартфона?

Как определить цвет краски с помощью смартфона. Приложение ColorSnap® Visualizer

С помощью этого бесплатного приложения для мобильных устройств Android и iOS вы всегда и везде можете взять цвета любого предмета и определить соответствующие им цвета красок в палитре Sherwin-Williams. Вы сможете моментально захватить понравившиеся цвета с мебели и тканей в магазине, в путешествиях с архитектурных и природных объектов, сохранить их, и даже сразу примерить к интерьерам.

Colorsnap заставит работать камеру вашего смартфона как спектрофотометр. Программа подберет гармоничные сочетания к выбранным цветам и вы самостоятельно создадите отличные палитры для интерьера и экстерьера, вовсе не прибегая к помощи профессионалов, или же заложите базу, показав ваши предпочтения, для дальнейшей работы с дизайнером.

Приложение распространяется совершенно бесплатно, а поэтому доступно каждому. Рекомендуем попробовать!

К сожалению, программа не имеет русского интерфейса, а потому ниже публикуем небольшое руководство в попытке нивелировать этот недостаток.

Данная инструкция охватывает не все возможности программы, а лишь часть, касающуюся захвата цвета с фотографий.

Colorsnap заставит работать камеру вашего смартфона как спектрофотометр. Программа подберет гармоничные сочетания к выбранным цветам и вы самостоятельно создадите отличные палитры для интерьера и экстерьера, вовсе не прибегая к помощи профессионалов, или же заложите базу, показав ваши предпочтения, для дальнейшей работы с дизайнером.

Инструкция

Палитра цветов на фото делается так:

  1. Открыть приложение Palette Republic.
  2. Дальше нажать Tap to Begin (тапнуть, чтобы начать).
  3. Затем
  4. Allow Notifications (Разрешить уведомления): Enable (Разрешить) – Later (Позже).
  5. Start Free Trial (Начать пробный период) – Later (Позже). Если вам нужно просто посмотреть 1 раз приложение, нажимайте Later. И во всплывшем окошке снова на Later.
  6. Нажать на плюсик и выбрать снимки из приложения (Choose from Stock Photography) или фото из вашей Галереи (Stock from my Camera Roll).
  7. После обработки будут доступны различные палетки цветов (бесплатные и платные).
  8. В бесплатном Starter Palettes достаточное количество шаблонов, которые можно использовать для своих снимков.

Если потянуть ползунок при выборе оттенков, то они поменяются на другие.

Если потянуть ползунок при выборе оттенков, то они поменяются на другие.

Зачем же вообще определять цвет предметов

Определить и подобрать оттенок для некоторых предметов – обязательная задача во время разработки интерьера помещения. Даже самое маленькое отклонение в любую сторону может целиком испортить всю задумку, и всю работу нужно будет переделывать.

Получение достоверной информации и определение цветов и оттенков нужно по нескольким причинам:

  • даже самые маленькие и незаметные детали интерьера должны гармонично сочетаться с цветом пола, стенок, потолка или мебели
  • по результатам исследования, 1 мужчина из 10 не способен различать цвета из-за некоторых особенностей организма, именно поэтому использование таких крутых приложений существенно упростит задачу
  • если неизвестно название тона точно, а на покупки за обоями или же другими предметами интерьера отправился человек, который понял все детали поверхностно, то слишком высока вероятность того, что вещь будет куплена неправильного тона
  • для выбора краски нужно знать не только название цвета, но и кучу других параметров, которые отыграют немаловажную роль
  • только люди с определенной спецификой профессии, способны запоминать названия целой цветовой палитры

Такое приложение для смартфонов от компании Apple на базе операционной системы IOS поможет определить и отобразить максимально детальную информацию о цвете обьекта, который отображен на снимке.

Как проверить смартфон перед покупкой

В самом магазине вы сможете проверить не все. Например, на экранах большинства смартфонов наклеена заводская защитная пленка с разнообразными надписями. Содрать ее до покупки никто не даст. Значит, тщательно проверить дисплей не получится. Не стоит волноваться, в большинстве случаев даже полностью исправный телефон можно вернуть в течение 14 дней после покупки, а в случае обнаружения брака — тем более. В этой статье мы опишем параметры, которые необходимо проверить до покупки и сразу после.


Плохая реакция клавиш может быть вызвана несколькими причинами. Первая – сильные загрязнения, вторая – износился «кликер», который располагается непосредственно под клавишей. Ни одно, ни второе для нового смартфона просто невозможно.

О различении объектов по цвету

Статья предназначена, в первую очередь, для людей ранее не работавших с цветом. Она описывает те нюансы, интересные моменты и подводные камни, которые я узнал, когда впервые начал работать с распознаванием цветов (задачи типа сличения цвета двух объектов, нахождения нужного объекта роботом по запросу человека и т.д.).

Рассмотрим оригинальную систему, которая придумала понятие цвета — человек. Компьютер, распознающий цвета, должен подражать именно человеческой системе восприятия.
Так что вот основной вопрос: как видит цвета человек?

Опустим пока как взаимодействует материал предметов в поле зрения человека со светом, рассмотрим уже пришедшие в глаз волны. Непосредственное определение частоты света нам недоступно, мы лишь сравниваем с ожидаемыми показателями по интенсивности излучения на трёх базовых частотах (RGB). Это три базовых цвета, для каждого из которых в глазу есть свой детектор.

Дальше происходит главное — значение со всяких колбочек и палочек необходимо преобразовать в цвет. Причём производит сравнение человек не в абсолютных значениях, как люди с абсолютным слухом — с частотой взятой ноты, а в относительных – когда на предмет падают тени, блики и т.п. После чего он идентифицирует группы тонов и (это важно!) оттенков в блоки под одну метку — к примеру: «это жёлтый».

Теперь о компьютере.

На камеру приходит сигнал, матрица распознаёт те же три основных цвета, а дальше… А дальше она сжимает данные, иногда производит базовую коррекцию линзовых аббераций и стримит полученное на компьютер. Компьютер уже может дешифровать поток при помощи разнообразных кодеков и получить видео. Но это — уже совсем не то видео, которое мы ищем.
Опустим пока разрешение и искажения, сосредоточимся всё таки на цвете. Если мы покажем на камеру однотонный, равномерно освещённый прямоугольник, пиксели составляющие его изображение в кадре будут разными. Можно даже пойти немного дальше. Подгрузить на одном из этапов такой предобработки видео вставку в виде блока пикселей. Тот же тестовый прямоугольник, только мы можем не волноваться об уровне света и текстуре окраски.

Ниже можете посмотреть на результат такого эксперимента. Крошечный прямоугольник врисовывается в кадр, затем проходит жуткие алгоритмы, пережимающие картинку, и на выходе мы получаем Почти тот же прямоугольник. Для наглядности, я выделил изменения убрав зелёный канал изображения и подняв контрастность.

Теперь эта картинка (уже с мусором), должна быть сграблена в программу, которая будет её обрабатывать. Я для этих целей применял библиотеку OpenCV. И в ней также есть ряд особенностей. Посвящены они тому, как картинка хранится и передаётся. Существуют различные режимы чтения. Суть проста: некоторые трёхканальные картинки передаются устройствами как четырёхканальные, даже если четвёртого канала нет. Библиотечная функция чтения отсчитывает байты ожидая структуру <26,54,250><40,47,245><30,26,255>…

Эту ошибку легко узнать при выводе изображения — объект одного цвета превратится в чередование красного, зелёного, синего и серого пикселей — по 4, по кругу. Если перепутать наоборот — то скорее всего любой обрабатывающий код выдаст ошибку, так как возникнет обращение к памяти за пределами выделенной. Т.е. при таких результатах имеет смысл поменять режим чтения.

Читайте также:  Стык плитки и ламината: как придать зазору идеальный вид

Наконец мы получили правильный файл. Но как выделить на нём цвет — неясно. Если бы объект на самом деле обозначали пиксели одного цвета, не было бы никаких проблем — просто перебрать пиксели и выбрать каких там больше всего. Но есть две проблемы. Первая — освещение. Вторая — обработка изображения той платкой, на которой сидит камера. Можно ввести порог разницы, при котором считать похожие пиксели одинаковыми — это тоже самое, как если бы мы понизили разрешение цветов до нашего собственного. Но к сожалению, есть целых две причины так не делать. Первая — пиксели одного цвета могут очень сильно различаться по значениям RGB. И вторая — объём в RGB-пространстве каждого цвета (так, как их определили люди) разный. Ну, а раз так, то можно выделить блок под каждый цвет, указать 6 ограничивающих координат и поручить сети их точно определить… Но опять нет — блоки в RGB имеют сложную форму, это не параллелепипеды. Придётся добавлять параметры, если уменьшать шаг (вплоть до 1/255-ой доли необязательно, но всё же уменьшить его придётся) будет увеличиваться число входных данных сети, и мусорные данные, к сожалению вырастут быстрее чем полезные. Нужна предобработка. Присмотревшись к пикселям объекта можно найти отличную штуку — различия в параметре hue в пространстве HLS будет меньше, чем у любого параметра в RGB.

Так выглядит HLS

Я перевёл все пиксели в HLS (на всякий случай вручную написал функцию — существуют разные системы перевода, потому встроенную библиотечную функцию я не трогал, а сымитировал ту, что заложена в мой графический редактор), а затем указал базовые граничные значения, отделяющие цвета. Взять их можно, например, внимательно посмотрев на эту диаграмму:

Теперь к сложному. От остальных параметров мы всё ещё не избавились. Белый, чёрный, серый, коричневый — вполне базовые цвета в представлении человека, однако к hue имеют довольно слабое отношение — без освещённости и сатурации с ними не разобраться. Чтож, добавляем такие же базовые барьеры на глаз, и смотрим как ведёт себя система.

Я выделил и промаркировал 15 основных цветов, затем начал тестировать. Я воспользовался стандартными инструментами поиска гугла по картинкам, чтобы отфильтровать результаты по цвету, и брал для начала не фото с объектом и фоном, а более монотонные картинки (к примеру, трава, или жёлтые листья). Просмотреть и отфильтровать ненужные в датасете картинки самостоятельно — обязательная часть обучения. Сеть у меня была без тренера, я подкручивал значения вручную.

Затем, получив сотню правильно опознаных цветов подряд, и перешёл к объектам на фоне (взял уже из рабочей среды, те, для которых будет применятся алгоритм). Здесь есть хитрость, и она состоит в том, что при голосовании пикселей за определённый цвет, нужно под каждый кластер пикселей создавать свою ветку, своего кандидата. Перебор всё равно делается по всем пикселям, так что несложно создать несколько ячеек под один цвет. К примеру на следующей картинке построчный перебор выявит несвязность множеств красных пикселей и создаст две записи формата «red» — 0. Первую будут инкрементить пиксели одного красного шарика, за вторую будут голосовать пиксели второго.

На всякий случай функция возвращает не только запись с максимумом голосов, но так же второе место (чтобы на случай если первое место занял фон объекта) и первое место среди тонов, без оттенков (напоминаю что объём серого и чёрного в цветовом пространстве много больше объёма сатурированных ярких цветов. Это значит что настроить фильтры так, чтобы ложных срабатываний на нестатурированные цвета не было — принципиально невозможно). Особенно сильно последнее заметно при поиске объекта на заснеженной улице, когда вокруг много белого. Поэтому из трёх результатов выбирается один по дополнительному контексту.

В моём случае
— вычисляем разницу между результатами и если она большая (в 2.5 раз и больше) — выводи первый результат
— вычисляем засветки и снег. Для этого проводим цветокоррекцию и повторяем вычисления.
— используем информацию об ожидаемом положении объекта на снимке чтобы уменьшить вес присвоенный цвету фона.

Пример «неправильной» картинки:

Теперь всё ещё очень мешает опознанию объекта того же цвета разность в освещённости. В ряде случаев подходит цветокоррекция, но иногда она беспомощна — серое засвечивается до белого, чёрное — до серого или белого.

Для этого используется информация об объекте (который мы отличили по цвету на одном из предыдущих кадров и отслеживаем как на него падает тень, либо блик). Мы считываем все те пиксели, которые голосовали за определившийся цвет. И теперь считаем среднее их значение. Получаем базовый цвет объекта и составляем палитру возможных изменений.

Очень важная вещь: цвет воспроизводится монитором так, чтобы соответствовать восприятию человека; поэтому и хранение данных о цвете, вслед за самими устройствами воспроизведения, оптимизировано под глаза пользователей, и значения RGB не соответствуют реальной доли этих цветов в воспринимаемом нами цвете (а взглянув на широкие спектры отражённого света можно убедиться, что в них помещаются все три базовых цвета).

Поэтому смешивая базовый цвет с другими, и тестируя блики — нужно возводить значения RGB в квадрат перед началом всех процедур, и брать корень в конце. После чего я переводил в HLS и выполнял проверку того, насколько изменился цвет. Я брал базовый цвет, смешивал его по очереди с чёрным, белым, красным, синим, зелёным, и цветом из основного набора, который определился первым алгоритмом. После этого повторял процедуру несколько раз, чтобы получить несколько градаций каждого варианта. Для сличения с частотой 1/30 и 1/24 можно брать только две итерации — этого хватит с головой (даже можно удалить самые дальние значения, чтобы перестраховаться — значения заведомо будут совпадать).

Затем делается что-то вроде хэшфункции — берутся расстояния между цветами в палитре (я брал за расстояние L1 — L2 + G1 — G2, так как эта странная метрика хорошо себя показала в эксперименте, вообще стоит попробовать любые комбинаций разностей RGB и HLS), и затем расставляются в сортированный список, в порядке убывания.

примеры автоматически сформированных палитр (для системы объектов разных цветов все палитры объединялись в одну в целях оптимизации, но ряд всё равно расчитывался только по тем цветам, которые относятся только к одному объекту):

На новом кадре производится та же процедура, и ищутся расстояния совпадающие в пределах разности ниже порогового значения. Потом длина самой длинной цепочки совпавших разностей в списке указывает — тот же это цвет, но с внезапным бликом/тенью, или не тот. В качестве трёх основных цветов для смешивания цветов в палитру можно взять не RGB, а слегка фиолетовый вместо синего и жёлтый вместо зелёного — по популярным цветам искуственных источников света.

После обязательно нужно откалибровать пороговые значения под конкретную задачу.

Картинок с финальных тестов нет, но в конце я загрузил в алгоритм то самое платье и получил «white» и «yellow».

Итак, что же в итоге?

  • Для определения цвета я рекомендую делать три этапа: взять начальные коэффициенты из исследований того, как люди воспринимают цвета.
  • Прогнать по сету картинок из гугла и выполнить грубую подстройку.
  • Прогнать по сету тестовых изображений такого типа, с которыми будет работать программа и выполнить тонкую подстройку.
  • Для уменьшения количества ошибок нужно изучать контекст формы и проводим дополнительно цветокоррекцию.
  • Для различения засвеченных предметов нужно заранее строить палитру предполагаемых цветов после блика/тени и сравнивать каким-то быстрым способом.
Читайте также:  12 простых способов обновления интерьера к весне

Моменты, на которые стоит обратить внимание:

  • кадр с камеры приходит с искажениями в значениях RGB, которые разные для каждого пикселя;
  • иногда приходит лишний, четвёртый канал, который не пишется, но попадает в картинку из программ;
  • значения на мониторе правильные, но хранятся не они, а искажённые координаты, пропорциональные корню из реальных значений.

Теперь о том, где можно применить такую штуку, и поиграться с ней:

  1. в системах Person Recognition, где кроме лица человека можно занести в базу информацию о телосложении, сумке и цвете любимой футболки;
  2. в трекерах, как замену грубым начальным фильтрам (типа по значению диффузии);
  3. в технике для поиска разнотипных объектов для захвата манипулятором;
  4. для сегментации тепловых и вибро- изображений, уже приведённых к некоторому диапазону цветов;
  5. для чего угодно! Компьютер различает цвета как человек. Для удобства можно возвращать с вычисленным лейблом и усреднённый цвет, и какие-то служебные коды. Я пользовался Vec3b форматом вывода, и слегка кастомизировал этот тип чтобы передавать здесь же ошибку рапознавания и степень уверенности в ответе.

Картинка с маркировкой цветов отсюда

Теперь эта картинка (уже с мусором), должна быть сграблена в программу, которая будет её обрабатывать. Я для этих целей применял библиотеку OpenCV. И в ней также есть ряд особенностей. Посвящены они тому, как картинка хранится и передаётся. Существуют различные режимы чтения. Суть проста: некоторые трёхканальные картинки передаются устройствами как четырёхканальные, даже если четвёртого канала нет. Библиотечная функция чтения отсчитывает байты ожидая структуру <26,54,250><40,47,245><30,26,255>…

Сканер цвета, или Как в считанные секунды подобрать цвет краски для стен, потолка или фасада?

Каждый архитектор, дизайнер и маляр хоть раз сталкивался с необходимостью подбора цвета. И задача это не такая простая, как кажется на первый взгляд. Даже если заказчик дает образец, подобрать аналог в цветовой палитре красок бывает очень трудно, а порой и вовсе невозможно. Решить эту проблему поможет сканер цвета

Сканер цвета Dulux — это компактный прибор, который за считанные секунды определяет цвет любого предмета и подбирает соответствующую ему краску в палитрах Dulux CP5, Sikkens 5051 Color Conept, NCS и RAL. Отсканировать можно что угодно — стену, мебельный фасад, кусочек ткани и т.д. Данные выводятся на экран смартфона или планшета. Для этого разработано бесплатное мобильное приложение в двух модификациях: под iOS (8.0 или более поздняя версия) и Android (4.4 Kit Kat или более поздняя версия).

Устройство не требует калибровки, обращаться с ним предельно просто. Нужно просто прижать сканер к исследуемой поверхности. Прибор определит ее цвет с точностью 90% и более, а потом передаст данные на мобильное устройство беспроводным способом.

Стоимость сканера цвета Dulux — от 6000 руб. Но, как бы удивительно это ни звучало, платить за столь продвинутое и полезное устройство не обязательно. Это стало возможно благодаря запущенной программе поддержки маляров и дизайнеров английским брендом красок Dulux. В течение месяца наиболее активные и опытные специалисты могут получить сканер цвета в подарок. Для этого нужно пройти по ссылке и выполнить ряд несложных условий. Торопитесь, количество устройств ограничено!

Как же можно использовать сканер цвета? Вариантов много. Прежде всего, это прекрасный помощник архитектору, дизайнеру и маляру. Сегодня заказчики все чаще самостоятельно разрабатывают проекты своих домов и квартир, и обращаются к художнику по интерьерам для реализации идей. Задачи бывают непростыми. Например, цвет стен должен сочетаться с обивкой мягкой мебели или шторами.

Нередко случается так, что домовладелец находит нужное решение в интерьерном журнале и просит точно повторить гостиную в синих тонах или бежевую спальню. Порой проблемы возникают со столь модным сейчас нюдовым цветом. Даже выкрашенные в белый цвет стены могут поставить в тупик, ведь существует множество его оттенков с голубоватым, кремовым или серым отливом.

Раньше в любом из описанных случаев приходилось искать нужный оттенок, вручную смешивая краски. На эксперименты уходило немало времени, материала и средств. Сегодня же можно воспользоваться сканером, который найдет идеальное решение за несколько секунд.

Сканер цвета Dulux минимизирует ошибки при закупке краски, что позволяет экономить время и деньги, а также упрощает общение заказчика и ремонтной бригады

С помощью сканера цвета можно определить цвет ключевой вещи, вокруг которой строится жилое пространство (например, большого дивана или роскошного ковра). А потом воспользоваться таблицами сочетаемости цветов, которые разработаны специалистами AkzoNobel, и создать гармоничную палитру интерьера.

Устройство от Dulux пригодится даже в мелочах — если требуется покраска кондиционера или плинтуса в цвет стены

Еще одна область применения сканера — реставрационные работы. Как быть, если нужно восстановить разрушенную постройку, вернув ей первоначальный облик, а в архиве сохранились лишь черно-белые фото и выцветшие рисунки? Раньше мастерам оставалось лишь развести руками. Сегодня же достаточно лишь расчистить стену, добравшись до самого первого слоя краски, и приложить к ней устройство от Dulux.

«С развитием цифровых технологий вы все чаще находите клиентов в интернете, на сайтах для поиска мастеров и специализированных биржах, и часто заказчик сам разрабатывает дизайн, подбирает мебель и просит вас помочь подобрать нужный оттенок или выбрать краску – возьмите на встречу с ним сканер цвета Dulux. Устройство поможет точно определить цвет по тем иллюстрациями или вещам, которые выбрал заказчик. С этим инструментом точное попадание в цвет гарантировано!»



Раньше в любом из описанных случаев приходилось искать нужный оттенок, вручную смешивая краски. На эксперименты уходило немало времени, материала и средств. Сегодня же можно воспользоваться сканером, который найдет идеальное решение за несколько секунд.

Color Capture by Benjamin Moore

Что делает: Приложение подбирает красивое сочетание оттенков среди красок от компании Benjamin Moore. Отличает от прочих возможность купить понравившиеся оттенки, так как компания представлена в России.

На чём работает: iOS и Android

Сколько стоит: бесплатно

Елена Плато, дизайнер интерьера, архитектор:

“Симпатичное приложение, лёгкое и интуитивное в использовании. Моментально вдохновляет. Профессиональные палитры и всё, что нужно, чтобы просто и быстро создать красивую цветовую гамму. Однозначно буду использовать”.

Сколько стоит: демоверсия — бесплатно/280$

Веб-сервисы

Простой инструмент для создания цветовых палитр по стандартным схемам и на свое усмотрение. На основе выбранных цветов формируются несколько наборов цветов, светлых и темных разной степени насыщенности.

На сайте доступны готовые цветовые схемы для вдохновения и удобное цветовое колесо для создания собственных палитр, которые можно сохранять и делиться с друзьями.

С Coolors создать палитру можно легко и быстро: при нажатии пробела сервис генерирует случайные цветовые схемы из пяти цветов. Понравившийся цвет можно зафиксировать, а оставшиеся подобрать. Готовую палитру целиком можно подстроить по насыщенности, температуре и яркости, а также посмотреть, как цвета увидят люди с нарушениями цветового восприятия. Сервис доступен также в виде мобильного приложения.

Читайте также:  Шикарный подмосковный особняк Стаса Михайлова и другая не менее изысканная недвижимость

Помимо таких похожих с другими приложениями функциями, как улавливание цвета на фото и составление палитр, Color Harmony предоставляет возможность видеть комплементарные цвета при наведении камеры на какой-либо цвет.

Колориметр

IOS-приложение может предоставить максимально развернутую информацию о цвете объекта, который отображен на загруженном снимке. Программа действует следующим образом:

  • после запуска Колориметра необходимо сделать фото предмета, цвет которого нужно определить;
  • по изображению нужно водить пальцем — виртуальная лупа анализирует оттенок в точке прикосновения к экрану смартфона или иного устройства;
  • приложение выдает развернутую корректную информацию обо всех исследуемых цветах краски — их названия и цифровые обозначения по различным параметрам.

  • удобная навигация;
  • отображение не только общепринятого названия оттенка, но и предоставление о нем максимально развернутой информации;
  • цвет оценивается по множеству параметров (RGB, CMYK, HSB, HEX);
  • особенностью Колориметра является подбор трех родственных тонов в популярной системе Pantone.
  • информацию о цветах предметов невозможно скопировать в буфер обмена устройства или выделить как фрагмент текста, что могло бы облегчить пересылку данных и сократить время;
  • вспышка во встроенной камере работает исключительно в автоматическом режиме, возможность переключать ее вручную в некоторых случаях улучшила бы корректное восприятие оттенков;
  • приложение платное, однако его стоимость невысока (33 руб.);
  • поддержка только iOS-устройств (iPhone, iPad).
  • быстрое скачивание и легкость в использовании — после запуска приложения достаточно навести камеру на исследуемый объект, и его цвет будет сразу определен;
  • программа показывает не только название каждого оттенка, но и отображает то, как он обозначен в цветовых координатах HSV и RGB;
  • возможность сохранения полученной информации и тона в пользовательской библиотеке;
  • цвет, который был сохранен, можно применять в качестве фонового изображения на рабочем столе устройства, отправить в Dropbox, экспортировать в различные фото- и графические редакторы и т. д.;
  • цветовые координаты в текстовой форме возможно рассылать по электронной почте, в популярных мессенджерах или социальных сетях;
  • программой пользуются не только специалисты (дизайнеры интерьера, художники-оформители и др.), но и простые обыватели, которые боятся в дальнейшем не угадать с оттенком лакокрасочного покрытия и нарушить единство стиля в помещении.

Photoshop и Paint: как узнать цвет с помощью пипетки

Предыдущие способы куда проще, ведь не требуют установки и запуска программ для выполнения поставленной задачи. Но для тех, кто активно работает с графикой просто необходимо уметь обращаться графическими редакторами. Поэтому рассмотрим, как определить цвет с помощью пипетки в Paint и Photoshop.

Определение цвета с помощью палитры в Paint:

  1. Следует открыть Paint;
  2. Загрузить нужную картинку;
  3. В верхнем меню выбрать инструмент «Палитра», после чего появится значок пипетки;
  4. Достаточно просто клацнуть мышкой в нужном месте картинки;
  5. В разделе «Цвета» отобразится нужный цвет;
  6. Далее следует перейти в «Изменение цветов», где в нижней правой части окна будет отображен цветовой код картинки в формате RGB.

Определение цвета с помощью пипетки в Photoshop:

  1. Нужно запустить Photoshop;
  2. Загрузить нужную фотографию или картинку;
  3. Нажать на инструмент «Пипетка»;
  4. Кликнуть в нужной части изображения (если кликнуть по нужному пикселю сложно, то можно увеличить масштаб картинки до приемлемого размера);
  5. В правой части экрана будет отображен нужный цвет;
  6. Если кликнуть по маленькой иконке цвета, то откроется окно с детальной информацией о цвете выбранного пикселя.

Для быстрого определения цвета онлайн можно использовать вспомогательные расширения (плагины).

Photoshop и Paint: как узнать цвет с помощью пипетки

Предыдущие способы куда проще, ведь не требуют установки и запуска программ для выполнения поставленной задачи. Но для тех, кто активно работает с графикой просто необходимо уметь обращаться графическими редакторами. Поэтому рассмотрим, как определить цвет с помощью пипетки в Paint и Photoshop.

Определение цвета с помощью палитры в Paint:

  1. Следует открыть Paint;
  2. Загрузить нужную картинку;
  3. В верхнем меню выбрать инструмент «Палитра», после чего появится значок пипетки;
  4. Достаточно просто клацнуть мышкой в нужном месте картинки;
  5. В разделе «Цвета» отобразится нужный цвет;
  6. Далее следует перейти в «Изменение цветов», где в нижней правой части окна будет отображен цветовой код картинки в формате RGB.

Определение цвета с помощью пипетки в Photoshop:

  1. Нужно запустить Photoshop;
  2. Загрузить нужную фотографию или картинку;
  3. Нажать на инструмент «Пипетка»;
  4. Кликнуть в нужной части изображения (если кликнуть по нужному пикселю сложно, то можно увеличить масштаб картинки до приемлемого размера);
  5. В правой части экрана будет отображен нужный цвет;
  6. Если кликнуть по маленькой иконке цвета, то откроется окно с детальной информацией о цвете выбранного пикселя.

Для быстрого определения цвета онлайн можно использовать вспомогательные расширения (плагины).

CamFind — приложение, которое поможет найти вещь по фото

Мобильное приложение CamFind доступно для платформ Android и IOS. Оно было создано несколько лет назад и обрело успех у пользователей, когда ещё не было такого разнообразия программ для подобных задач. CamFind легко определяет текст, QR коды, достопримечательности, ресторанные блюда и многое другое.

А его функции позволяют вводить информацию разными способами, включая голосовой ввод. В приложении можно находить одежду и покупать её.

Это своеобразная социальная сеть для тех, кто часто делает фотографии, любит создавать изображения и делиться ими с другими. В коллекциях фото каждый может видеть файлы, созданные другими пользователями и оценивать их звёздочкой или сердечком.

Есть в приложении и собственная лента новостей, где отображаются важные события и интересные файлы. Здесь можно не только найти любой предмет, но и узнать его цену. Или сравнить стоимость в разных онлайн-магазинах.

А его функции позволяют вводить информацию разными способами, включая голосовой ввод. В приложении можно находить одежду и покупать её.

Measure — Quick Everyday Measurements

Благодаря использованию технологии дополненной реальности это приложение позволит использовать ваш смартфон в качестве цифровой рулетки.

После несложной настройки программы (выбор режима измерения и определение вертикальных и горизонтальных поверхностей) затем просто измеряйте расстояния с помощью камеры. Полученный результат можно сохранить как фотографию или скопировать в буфер обмена.

После несложной настройки программы (выбор режима измерения и определение вертикальных и горизонтальных поверхностей) затем просто измеряйте расстояния с помощью камеры. Полученный результат можно сохранить как фотографию или скопировать в буфер обмена.

Как проверить смартфон перед покупкой

В самом магазине вы сможете проверить не все. Например, на экранах большинства смартфонов наклеена заводская защитная пленка с разнообразными надписями. Содрать ее до покупки никто не даст. Значит, тщательно проверить дисплей не получится. Не стоит волноваться, в большинстве случаев даже полностью исправный телефон можно вернуть в течение 14 дней после покупки, а в случае обнаружения брака — тем более. В этой статье мы опишем параметры, которые необходимо проверить до покупки и сразу после.


Отдельно проверьте состояние всех выходов — зарядного гнезда, разъема под наушники и микрофон, а также отверстий для динамиков. Попросите консультанта подключить телефон к зарядке. Так вы убедитесь в работоспособности MicroUSB/Type C и комплектного блока питания.

Прихожая

В прихожей неуместно использовать ядовитые оттенки, а учитывая особенности планировки городских квартир, оливковый цвет будет наиболее удачным оформлением.


Оливковый цвет сдержанного оттенка будет соответствовать гостиной в стиле классического направления или кантри. Плавные линии предметов мебели подчеркнут изящность комнаты.

Ссылка на основную публикацию