रॉ फ़ाइल बनाने में सक्षम एकमात्र उपलब्ध उपकरण है, जहाँ तक मुझे पता है, एक कैमरा है, और इसमें हेरफेर करने के लिए कोई मानक उपकरण नहीं हैं। मैंने सुना है कि एक फोटोग्राफर ने एक प्रस्तुत तस्वीर में हेरफेर नहीं किया है यह साबित करने के लिए विभिन्न फोटोग्राफी प्रतियोगिताओं में RAW फ़ाइलों का उपयोग किया जाता है।
हालाँकि, RAW फाइलें केवल डेटा फाइलें हैं और किसी भी बिट्स में हेरफेर किया जा सकता है।
रॉ फ़ाइलों को हेरफेर की वस्तु बनने में क्या मुश्किल है?
जवाबों:
कुछ भी नहीं कच्ची फ़ाइलों को किसी के लिए सही विशेषज्ञता और उपकरणों के साथ हेरफेर करना मुश्किल हो जाता है। यह सिर्फ इतना है कि उन उपकरणों और विशेषज्ञता के आसपास कई लोग नहीं हैं।
एक jpeg में एक कच्ची फ़ाइल में हेरफेर करने के लिए आवश्यक उपकरण बहुत अधिक व्यापक हैं और एक कच्ची फ़ाइल को एक अलग कच्ची फ़ाइल में हेरफेर करने के लिए आवश्यक हैं। संभवत: ऐसी धारणा है कि कच्ची फाइलों में हेरफेर करना अधिक कठिन होता है: इस तरह के प्रतियोगिताओं के अधिकांश आयोजक कच्ची फाइलों से भारी हेरफेर किए गए जेपेग का उत्पादन करने के बारे में अधिक परिचित होते हैं। उनमें से ज्यादातर शायद इस बात से अवगत नहीं हैं कि कच्चे डेटा में हेरफेर किया जा सकता है, बहुत कम यह कैसे करना है। मेरा मतलब है, वे समझ नहीं पा रहे हैं कि 300 डीपीआई (नहीं) का मतलब डिस्प्ले-साइज़ अज्ञेय डिजिटल माहौल में क्या होता है।
विडंबना यह है कि समाचार संगठन रायटर्स के पास इसका दूसरा तरीका है: वे केवल उन छवियों को स्वीकार करेंगे जो (दिखाई दे रही हैं) कैमरे में jpegs के रूप में उत्पन्न की गई हैं जब छवियों को गोली मार दी गई थी।
एक RAW फ़ाइल कैमरा सेंसर के आउटपुट के लिए कंटेनर से थोड़ी अधिक है। इसे एक छवि में संसाधित किया जाना है जो इसे प्रत्येक पिक्सेल पर पूरी रंग जानकारी देता है। जैसे कि RAW फ़ाइल में हेरफेर करने का कोई कार्यक्रम नहीं है क्योंकि यह RAW रूपांतरण सॉफ़्टवेयर के इनपुट के रूप में है।
चूंकि यह किसी भी अन्य डिजिटल फ़ाइल की तरह ही बिट्स से बना होता है, उदाहरण के लिए बाइनरी एडिटर के साथ किसी भी हिस्से को निश्चित रूप से बदल सकता है। रॉ फ़ाइल में सुसंगत परिवर्तन करना कितना कठिन होगा जो कि परिवर्तन स्वाभाविक दिखाई देगा। आप एक RAW फ़ाइल नहीं बना सकते क्योंकि छवि का आकार अब वह नहीं होगा जो कैमरा करता है। दृश्य से वस्तुओं को जोड़ना या हटाना किसी एक विशेष कैमरे के लिए रॉ रूपांतरण के व्युत्क्रम परिवर्तन को करने की आवश्यकता होगी।
दोषरहित, उच्च बिट-डेप्थ इमेज स्टोरेज और एक्सचेंज के लिए बेहतर प्रारूप हैं। कच्ची फ़ाइलों का मुख्य लाभ यह है कि उनमें न्यूनतम संसाधित सेंसर डेटा होता है। इसलिए किसी के लिए कोई अनिवार्य कारण नहीं है कि वह (काफी महत्वपूर्ण) प्रयास कच्ची फाइलों को लिखने के लिए कोड लिखने में करे। इसका मतलब यह है कि कच्ची फाइलों को जमा करना मूल शॉट और (ii) के मूल शॉट को प्रदर्शित करने का एक व्यावहारिक तरीका है। यह मूल के कानूनी स्वामित्व का खराब सबूत है ।
रॉ फ़ाइलों को हेरफेर करना मुश्किल है क्योंकि इसके लिए कोई उपकरण नहीं हैं।
कोई उपकरण नहीं हैं क्योंकि उन्हें हेरफेर करना व्यर्थ है।
RAW फाइलें मानक चित्र नहीं रखती हैं। वे एक विशिष्ट कैमरा मॉडल के सेंसर से सीधे पढ़े गए डेटा को पकड़ते हैं। उन्हें मानक छवि प्राप्त करने के लिए प्रत्येक कैमरा मॉडल के लिए विशिष्ट तरीके से संसाधित करने की आवश्यकता होती है ।
एक कच्ची फ़ाइल को "प्रदर्शित" करने के लिए, आपके पास उस कैमरा मॉडल का विशिष्ट विवरण होना चाहिए जो यह आया है - यही कारण है कि लाइटवेर जैसे रॉ कन्वर्टर्स को प्रत्येक नए जारी किए गए कैमरे के लिए अपडेट प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, जेपीईजी या पीएनजी को किसी भी उपकरण पर प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह जानने की आवश्यकता के बिना कि वे कहाँ से आए हैं। वे किसी भी छवि को धारण करने में सक्षम होने के लिए होते हैं।
मुझे उम्मीद है कि यह स्पष्ट करता है कि सीधे कैमरे की तुलना में किसी अन्य तरीके से रॉ फ़ाइलों का निर्माण करने का कोई मतलब नहीं है। (जब तक आप धोखाधड़ी नहीं करना चाहते हैं, या जब तक आप इंजीनियर को एक कैमरा को बेहतर ढंग से समझने के लिए या इसके लिए अपने स्वयं के रॉ कनवर्टर का उत्पादन करने के लिए एक विशिष्ट RAW प्रारूप को रिवर्स करना चाहते हैं।)
एक सामान्य कैमरा सेंसर RGB पिक्सल को कैप्चर नहीं करता है, बल्कि इनपुट को अलग-अलग स्थानों पर अलग-अलग रेड-सेंसिंग पिक्सल्स, ग्रीन-सेंसिंग पिक्सल्स और ब्लू-सेंसिंग पिक्सल्स को कैप्चर करता है; एक कच्ची फ़ाइल कैप्चर किए गए अनुसार अलग-अलग पिक्सेल के मूल्यों की रिपोर्ट करेगी।
जब कच्ची फ़ाइल को RGB पिक्सेल प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है, तो आउटपुट फ़ाइल में प्रत्येक पिक्सेल मूल सेंसर पर कई पिक्सेल के भारित और फ़िल्टर किए गए औसत होंगे। एक बार डेटा परिवर्तित हो जाने के बाद, परिणामी फ़ाइल में प्रत्येक पिक्सेल किसी भी रंग का स्वतंत्र रूप से प्रतिनिधित्व करने में सक्षम होगा। अगर कोई आरजीबी पिक्सल की फ़ाइल में संतृप्ति को समायोजित करना चाहता है, तो प्रत्येक व्यक्तिगत पिक्सेल का लाल मान उसके नीले और हरे रंग के मूल्यों पर आधारित हो सकता है, और इसी तरह प्रत्येक पिक्सेल के नीले और लाल रंग के आधार पर समायोजित कर सकता है और इसके आधार पर अपने हरे रंग को समायोजित कर सकता है। लाल और नीला।
यदि कोई एक कच्ची फ़ाइल में एक सफेद-संतुलन समायोजन लागू करना चाहता था, हालांकि, कोई व्यक्ति अलग-अलग पिक्सेल के रंग को समायोजित करने में सक्षम नहीं होगा, क्योंकि प्रत्येक व्यक्ति पिक्सेल केवल एक एकल लपट मूल्य को महसूस करने में सक्षम है। यदि कोई लाल वस्तु की कच्ची छवि की संतृप्ति को कम करना चाहता है, तो सभी लाल-संवेदी पिक्सल के नीले और हरे रंग के मूल्यों को बढ़ाना संभव नहीं होगा; इसके बजाय, नीले-सेंसिंग और हरे-सेंसिंग पिक्सल के लिए रिपोर्ट किए गए मानों को बढ़ाना होगा जो कि चमकीले लाल-संवेदी पिक्सल के पास थे। इस तरह के ऑपरेशन मुश्किल नहीं हैं, लेकिन हर बार जब वे लागू होते हैं तो छवि को थोड़ा और कम कर देंगे। इसके विपरीत, सेंसर डेटा को RGB चित्र में परिवर्तित करने का कार्य आम तौर पर नुकसानदेह होता है, लेकिन इस तरह के नुकसान की आवश्यकता केवल एक बार होती है।
क्योंकि करने की कोई जरूरत नहीं है।
उन्नत हेरफेर कार्यक्रम आमतौर पर गैर विनाशकारी होते हैं , इसलिए प्रोग्राम आमतौर पर मूल छवि का उपयोग करते हैं, लेकिन एक अतिरिक्त फ़ाइल (या डेटाबेस) में हेरफेर को बचाते हैं। सरल संपादन के लिए, sidecar .xmp का उपयोग किया जाता है।
गैर विनाशकारी वर्कफ़्लो होने के लिए बहुत बड़ा लाभ है। सभी के लिए एक: बैकअप के लिए आसान है, लेकिन आपके पास हमेशा कुछ भी खोए बिना आगे की जोड़तोड़ करने के लिए मूल जानकारी हो सकती है।
मुझे लगता है कि UFRaw कच्चे को भी बचा सकता है।
तकनीकी रूप से उन्हें बनाना मुश्किल नहीं है: आम कच्ची फाइलें सिर्फ TIFF फाइलें संकुचित होती हैं, कुछ अच्छी तरह से पिक्सेल की रंग और ज्यामिति की व्याख्या के साथ (क्योंकि यह पाठकों द्वारा उपयोग किया जाता है), और कुछ अतिरिक्त EXIF जानकारी के साथ।