7
\$\开始组\$

这张照片是用Kodak Gold 200上的三星My-Cam 2.8胶片相机拍摄的,但由于某种原因,卷绕机构出现故障,背对背的照片被双重曝光。幸运的是,这两张照片彼此成90度角,所以如果你眯着眼睛看另一张照片,很容易看到。

我需要帮助找到软件或可以分离这些图像的人。它们对我来说很珍贵。

一群人的双重曝光照片

\$\端组\$
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  • 19
    \$\开始组\$ 你不能。期间。 \$\端组\$
    – 拉斐尔
    4月29日6:22
  • 17
    \$\开始组\$ 学会喜欢这张照片:)打印两次。并排显示两个画面,一个画面与另一个画面旋转了90度,可能是在一个带有两个光圈的画面中。 \$\端组\$
    – 共同的
    4月29日9:53
  • 7
    \$\开始组\$ @拉斐尔请将该评论扩展一点,并将其作为答案发布 \$\端组\$ 4月29日10:32
  • 8
    \$\开始组\$ 理论上,人工智能算法可以生成两幅图像,然后通过计算将其双重曝光,对两个输入进行反向优化,从而生成观察到的数字化图像。从技术上讲,会产生相同的双重曝光图像的成对照片数量是无限的,但大多数都是显而易见的弗兰肯斯坦的。不过,一个接受过正常照片外观训练的人工智能应该能够给出它认为“最有可能”的图像。——我不知道是否有这样的算法被训练过。在图像处理场所提问可能会比在摄影场所提问更成功。 \$\端组\$ 4月29日15:30
  • 4
    \$\开始组\$ @ArnavBadhe有一些在线社区接受修复或着色受损照片的请求。他们中的一些人非常擅长。也许他们中的一个会接受你的请求,将其视为一个不寻常的挑战? \$\端组\$
    – 麦可姆
    4月29日18:08

4个答案4

重置为默认值
9
\$\开始组\$

通过迭代过程,可以缓慢地完成这项工作。要取得好的效果,需要付出很多努力,也需要一些艺术技巧。

基本流程是:

  1. 在照片编辑器中复制图层。
  2. 使用克隆笔刷和涂抹删除所有不是此方向图像的一部分.填写您期望的颜色。不要太担心删除细节,因为它稍后会回来。
  3. 将编辑层的模式设置为减去(注意:与差异).
  4. 你现在应该可以看到大部分其他照片了。调整编辑层上的亮度/对比度或级别设置,以在此时获得最佳效果。
  5. 合并复制对于新图像,旋转90度并处理相反的图像。
  6. 重复步骤,始终减法从原来的然后处理相反的图像。请注意,减法应该始终在原始图像和编辑图像之间,而不是在两个编辑图像之间。

从一个图像中删除的任何细节都将显示在另一个图像上。你需要弄清楚哪些细节属于哪个图像。

这是我用这个方法在4次迭代中得到的结果。我承认这不太好,但可以作为一个起点,让技术娴熟的艺术家得以提高。

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

\$\端组\$
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  • \$\开始组\$ 太有用了,非常感谢! \$\端组\$ 5月1日0:21
7
\$\开始组\$

您不能这样做,因为图像中没有可以将它们分开的信息。
最接近双重曝光的是两个单色物体,它们会曝光不同的胶片晶体(通道),然后你可以以某种方式分离照片。在一般情况下,这种情况是不可能发生的,在您的情况下绝对不可能。

\$\端组\$
  • 10
    \$\开始组\$ 正如一位评论员所说,这是不可能的自动地但人工智能(或人类)理论上可以从模式中推断出每个图像应该是什么,并发出两个源图像的内容可能是。 \$\端组\$
    – 麋鹿鸭
    4月29日16:07
  • \$\开始组\$ 如果我有这个地方的参考图片和那天每个人的样子的其他照片,可以吗? \$\端组\$ 4月30日4:11
  • 1
    \$\开始组\$ @ArnavBadhe更像是重新绘制作业,而不是可以在编辑器中完成的分离。这真的很难。“类似”的照片没什么用。 \$\端组\$ 4月30日8:24
6
\$\开始组\$

这将是一项漫长的任务,结果永远不会“好”,更不用说完美了。我假设有一个像photoshop或gimp这样的数字工具。

首先在整个图像上运行边缘检测过滤器,在每个颜色转换周围画一条细黑线。你基本上是在“在卡通中画线”。如果这不能产生一个好的轮廓,那么你可能必须像下面这样用手画。

备份/复制此层。

然后是耗时的部分——将不应该出现在一幅图像上的边缘线切割掉。经常保存。

您的优势在于,这两个图像是相对旋转的,因此“错误”的图像将稍微难以察觉。

这里的重点是微妙地告诉观众哪些比特是重要的,哪些是来自其他图像的噪声。

它可以通过降低轮廓的不透明度来帮助淡出轮廓,这样轮廓就可以起到引导作用,而不会太明显。

我建议拍两张照片,并且总是一起展示。第三张合成图像是三张图像的集合。

此外,还可以欣赏混合家庭照片的艺术表现。

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

图像越小,效果越好。祝你好运!

\$\端组\$
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  • 1
    \$\开始组\$ 非常感谢,我会试试的 \$\端组\$ 4月30日1:14
  • 1
    \$\开始组\$ 我喜欢你的思考方式。我觉得用每个重叠部分的平均颜色值做一些聪明的事情,以便更全面地将它们分开。在你令人敬畏的GIF示例中,左边的男人有两张脸重叠在一起。可以根据重叠区域外的颜色推断出每张脸对曝光的贡献,然后减去吗?它们将是奇怪的图像,但更容易辨认。色彩平衡拼图。 \$\端组\$
    – 麦克M
    4月30日1:29
2
\$\开始组\$

你找人来画这两幅原始图像,没有其他方法。

我认为,正如评论中所说,你可以用机器学习算法来作画,但我不认为有什么现成的东西可以做到这一点,我不知道,为每个图像支付一天的工作费用,这将比支付软件工程师几周的工作费用来制定机器学习模型并进行培训要便宜得多。

(也就是说,为这个任务生成训练数据似乎很容易,所以我可能高估了训练ML模型所需的工作量)

\$\端组\$
7
  • \$\开始组\$ 我不太愿意提出这个建议,但我担心有人会油嘴滑舌地说“AI可以做到!”。基本上,可以告诉“AI”对两幅图像进行去角化。但它可以通过在互联网上或其他可访问的档案中找到两张“足够好”的照片来做到这一点,这样它们的总和就相当接近双重曝光的照片。换句话说,如果你让“人工智能”去做,你几乎肯定会得到两张别人拍的照片,而不是从你的原始照片中提取的两张。可能可以将找到的图像用作掩模,从中提取某些内容 \$\端组\$ 4月30日16:53
  • \$\开始组\$ @Mark MorganLloyd互联网上存在两张图片的概率,这两张图片加起来就是你上传的两张图片。这就避免了机器学习模型(注意,我从未使用过术语“AI”,也就是你)仅仅将训练数据中的图像作为响应提供给你。但我说的是“绘画”,这就是我的意思,你不会从任何东西中获得数据,某人或某事会根据他们以前看到的东西来编造数据。 \$\端组\$
    – 没有人
    5月9日5:31
  • \$\开始组\$ 我没有说“一个精确的总和”,我想建议,鉴于他们目前的幻觉倾向和严重的形象错位,每个人都应该意识到,“人工智能”在这类事情上是极其草率的。请注意,我在两条评论中都仔细引用了“人工智能”:它可能是人工的,但它绝不像IKBS努力做到的那样智能。 \$\端组\$ 5月9日6:58
  • \$\开始组\$ @Mark MorganLloyd你总是说“AI”而不是谈论模型,这让我相信你不知道自己在说什么。要求两幅图像精确地与输入图像“求和”(求和是一种简化)是这种模型的基本要求,也是最明显的要求,它确保了模型不能简单地从互联网输出图像。另一方面,“幻觉”在技术上并不适用,但在一般、广义上,这正是你想让模型做的:对两个图像产生幻觉/猜测可能是什么。 \$\端组\$
    – 没有人
    5月9日19:01
  • \$\开始组\$ @Mark MorganLloyd由于CHAT GPT和朋友,“AI”一词最近的使用过于严格。人工智能有多种含义,不一定意味着“寻找匹配的图像”。如果你能想出一系列规则来帮助人类艺术家完成这项任务,那么计算机系统也可以接受类似的训练。这不需要访问任何其他图像,尽管人体解剖结构的模型可能会很有帮助。 \$\端组\$ 5月17日13:17

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