1) HSB, HSL. 2) Stínovaní

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1) HSB, HSL. 2) Stínovaní"

Transkript

1 1) HSB, HSL A: Vyznačují se orientací na uživatele. Definují barvy pro člověka přirozeným způsobem. Nejvíce se přibližují míchání barev malíři. Nové barvy vznikají přidáváním bílé (nádechy) a černé (odstíny) k základním spektrálním barvám. Barva je defin. trojicí složek, které však nepředstavují základní barvy. Model HSB: barevný tón (H Hue základní spektrální (čistá) barva) sytost (S Saturation (poměr čisté barvy a bílé (0-1)), jas (B Brightness (poměr bílé barvy a černé (hodnoty 0-1)). Hodnoty, kt. je schop. zobrazit tento model tvoří šestiboký jehlan. Použití: Nevýhody: nesymetričnost jasu, jehlovitý tvar Model HSL: Hue(barevny ton), Saturation (sytost), Lightness (světlost). Hodnoty barvy, které jsme schopni zobrazit tvoří dvojici kuželů. Nejvíce barev vnímáme při průměrné světlosti (oblast podstav). Schopnost rozlišit zaniká při velkém ztmavení či přisvětlení. Světlost se mění od 0 (černá) do 1 (bílá). Sytost klesá od 1 (povrch kuželů) k 0 (osy). Jasné a čisté barvy leží na obvodu podstav. 2) Stínovaní Pomocí stínování lze odlišit případné křivosti a zaoblení ploch a docílit tak přirozeného vzhledu prostorových objektů přesto, že řada výpočtů týkajících se zpracování světla byla zjednodušena či vynechána. Konstantní stínování: Tato metoda je velmi rychlá, jednoduchá a používá se pro zobrazování rovinných ploch (hranaté plochy). Předpokládá, že každá plocha má jen jedinou normálu, Machovy proužky Spojité barevné stínování 1. Gouraudovo spojité stínování tzv. metoda interpolace barvy Tato metoda je vhodná pro stínování matných povrchů. Byla navržena zejména pro tělesa, jejichž povrch je aproximován množinou rovinných plošek. Pro činnost algoritmu je důležitá znalost barev všech vrcholů zpracovávané plochy. 2. Bilineární interpolace barvy Pro každý rozkladový řádek plochy stanovíme barvy v koncových bodech úseku (VA a VB) interpolací z barev vrcholů. Potom celý vodorovný úsek vybarvíme odstíny získanými lineární interpolací barev mezi krajními body VA a VB. 1

2 3. Phongovo spojité stínování tzv. metoda interpolace normály Stínování těles, jejichž povrch je tvořen množinou rovinných ploch. Metoda vychází ze znalosti normálových vektorů ve vrcholech stínované plochy. Z nich však nejsou pouze vypočítány barevné odstíny ve vrcholech, nýbrž jsou použity k určení normálových vektorů ve vnitřních bodech plochy bilineární interpolací. V každém vnitřním bodu plochy počítám osvětlení (barvu). Phongovo stínování je založeno na interpolaci normálových vektorů. 3) Optimální barevná paleta pro web Webová - adaptovaná paleta. Použije se paleta 216 barev, kterou používají prohlížeče webu bez ohledu na platformu pro zobrazování obrazů na monitorech s omezením na 256 barev. Dále sem patří 16 odstínu šedi a 24 základních barev. Anglicky Safe colors. Jedná se o barvy, které jsou obsazeny v základu každého hardware i software zobrazovací techniky, není nutno barvy míchat apod. 4) Řádkové semínkové vyplňovaní Semínkové vyplňování - Při semínkovém vyplňování postupujeme od zadaného semínka a zkoumáme, zda jeho sousední body patří k vnitřku oblasti. 2 základní varianty: hraniční vyplňování: testovaný bod je vnitřní, má-li jinou barvu, než je zadaná barva hranice záplavové vyplňování (lavinové): testovaný bod je vnitřní, má-li stejnou barvu jako zadané semínko tzv. přebarvování Semínkové hraniční vyplňování - vyplnění až k hranici dané barvy Semínkové záplavové vyplňování - přebarvení pixelů dané barvy Řádkové semínkové vyplňování - metoda, která snižuje počet přístupů do obrazové paměti, používá zásobník, ve kterém jsou uchovány souřadnice jen několika vnitřních bodů vyplňované oblasti 5) Povrchová reprezentace těles - Hranová reprezentace tzv. drátový model pseudo-povrchová reprezentace, Pouze vrcholy a hrany těles (nelze použít pro výpočet viditelnosti). - Plošková reprezentace VEF(S) model Kompletní topologická informace: seznamy vrcholů (vertex), hran (edge), stěn (face) a těles (solid) - Hraniční reprezentace tzv. okřídlená hrana Obsahuje cyklické seznamy vrcholů, hran a stěn a redundantní informace pro rychlé vyhledávání sousedících objektů. 2

3 B: 1) Diagram chromatičnosti Je základem všech věd zabývajících se barvami. Křivka spektrálních světel (barev) s vyznačenými vlnovými délkami v nm. Je matematickou transformací kolorimetrického prostoru. Vytváří užitečnou mapu světa námi vnímaných barev. Zobrazuje aditivní vztahy mezi barvami. 2) Algoritmy pro rasterizaci Rasterizace Určování souřadnic a barvy pixelů, které reprezentují tvar a polohu grafického prvku. Při rasterizaci vzniká chyba (body s neceločíselnými souřadnicemi se musí zaokrouhlit!). DDA - Digital Differential Analyzer Jednoduchý přírůstkový algoritmus založený na vzorkování s konstantním krokem podle osy x nebo y. Interpolovanou křivku rozdělujeme na jednotlivé spojité úseky popsané jednoduchými funkčními vztahy. Při výpočtu souřadnic pixelů se užívá hodnot z předchozího kroku. Bresenhamův algoritmus Využívá pouze celočíselné operace. Spočívá v hledání nejblíže ležících bodů ke skutečné úsečce pomocí celočíselné aritmetiky. Rozhodování pomocí chybového členu, kt. je upravován v každém kroku. Pro každý krok se stanoví chyba, volí se krok s menší chybou. Běžné geometrické podmínky pro křivky: 2 body + 2 tečné vektory (Hermite/Fergusson), 2 koncové body + 2 řídicí body (Beziérovy křivky), 4 řídicí body (Spline křivky) 3

4 3) Řádkové vyplňovaní Řádkové paritní vyplňování tzv. vyplňování rozkladovými řádky Každým řádkem rastru je vedena pomyslná vodorovná čára a jsou hledány její průsečíky s hranicemi oblasti. Nalezené průsečíky na jedné čáře se seřadí dle souřadnic x. Dvojice těchto průsečíků definují úsečky ležící uvnitř oblasti. Řádkové semínkové vyplňování Snižuje počet přístupů do obrazové paměti. Používá zásobník, ve kterém jsou uchovány souřadnice jen několika vnitřních bodů vyplňované oblasti. 4) Povrchová reprezentace těles přímé informace o povrchu těles hrany, stěny poměrně snadné zobrazování - Hranová reprezentace tzv. drátový model, pseudo-povrchová reprezentace, pouze vrcholy a hrany těles (nelze použít pro výpočet viditelnosti) - Plošková reprezentace tzv. VEF(S) model, kompletní topologická informace: seznamy vrcholů (vertex), hran (edge), stěn (face) a těles (solid) - Hraniční reprezentace tzv. okřídlená hrana, obsahuje cyklické seznamy vrcholů, hran a stěn a redundantní informace pro rychlé vyhledávání sousedících objektů 5) Phongův osvětlovací model empirický osvětlovací model pro výpočet intenzity odraženého světla světelný paprsek dopadá do bodu P a po odrazu je část rozptýleného světla zachycena pozorovatelem můžeme zjistit intenzitu dopadajícího světla a intenzitu odraženého světla Odražená intenzita světla je složením: zrcadlový odraz (Is) - závisí na směru pohledu pozorovatele (na úhlu mezi R a V) - je příčinou odlesků na povrchu těles difúzní odraz (Id) - nezávisí na směru pohledu pozorovatele - intenzita závisí pouze na úhlu dopadu (mezi L a N) ambientní odraz (Ia) - všesměrové konstantní osvětlení (tzv. světelný šum) - vzniká mnohonásobnými odrazy a rozptyly od ostatních těles 4

5 C: 1) Kompresní metody a formáty Komprese = efektivní zastoupení původních dat, které vede ke zmenšení velikosti souboru. Za použití řady mezinárodně definovaných algoritmů TYPY KOMPRESE: bezztrátová (lossless) neztrácí žádné informace dekomprimací schopni rekonstruovat do původní podoby RLE - Run Length Enconding (PCX, TGA) Jednoduchý a rychlý bezztrátový kompresní algoritmus. Princip: Dlouhé řetězce opakujících se symbolů se zakódují jen jedním symbolem, včetně udání délky řetězce. Huffmanovo kódování (TIFF) (Huffmanuv strom) Bezztrátová neadaptivní slovníková komprese použitelná na jakákoliv data. Princip: Data se podrobí statistické analýze, hledají se určité charakteristické posloupnosti a jejich četnosti. Z nalezených posloupností se sestaví substituční tabulka (slovník), podle ní se pak tyto posloupnosti zaměňují za jiné. Slovníku se nemusí vytvářet ani přenášet s daty, protože je pevné daný. Lempel-Ziw-Welch (GIF, PNG, ZIP) bezztrátová adaptivní slovníková komprese vhodná pro jakákoliv data. Princip: Funguje rovněž na substitučním principu. Slovník se vytváří dynamicky během průchodu dat kompresním programem. Slovník není třeba přenášet s komprimovanými daty. ztrátová (lossy) vypuštění části informace dekomprimací nezískáme zpět původní obraz DCT Diskrétní kosinová transformace (JPG), FIF Fraktální komprese DCT - Discrete Cosine Transformation Transformační ztrátová kompresní metoda. Pro kódování fotografií (snížení kvality = potlačování rozdílů v blízkých barvách). Fraktální komprese Algoritmus se snaží v obraze vyhledávat různé opakující se vzory (ty se zaznamenávají spolu s transformacemi). Snahou je poskládat obraz z co nejmenšího množství vzorů 5

6 2) Interpolační a aproximační křivky, rozdíl 1. aproximační křivka 2. interpolační křivka Interpolační křivka Nejvhodnější cesta (pixely) procházející všemi zadanými body. Aproximační křivka Aproximací bodů rozumíme vytvoření takové křivky, která je těmito body vhodně řízena. Není kladen požadavek na procházení opěrnými body (ani prvním a posledním bodem). Způsob řízení odpovídá vytváření této křivky. Křivka řízena body(řídící polygon) anebo body a vektory. 3) Ořezávání úsečky Cohen-Sutherland, popsat Metoda ořezávání úsečky obdélníkovým oknem. Algoritmus označuje krajní body úseček pomocí hraničních kódů. Každý z bodů úsečky získá své ohodnocení v závislosti jeho polohy vůči ořezávacímu oknu. Ohodnocení bodu je možné reprezentovat různě (bitové pole, objektem obsahující vlastnosti jako boolean hodnoty,...), podstatné je to, aby bylo pro každý bod určeno, zda se nachází vlevo, vpravo, dole či nahoře od ořezávacího okna. Nechť je dále ohodnocení definováno jako čtveřice 0/1,0/1,0/1,0/1 (LEVO, PRAVO, DOLE, NAHOŘE -- kde 0 není splněno a 1 je splněno), tj. například 0101 označuje polohu bodu vpravo nahoře od ořezávacího okna. kód(p) kód(q) = - celá úsečka leží uvnitř kód(p) kód(q) - celá úsečka leží mimo okno kód(p) kód(q) = - úsečku je třeba oříznout Ohodnocení bodu hraničními kódy 6

7 4) Objemové reprezentace těles Výčtové reprezentace přímé vyčíslení obsazeného prostoru použití zejména jako pomocné dat. struktury pro rychlé vyhledávání například: buněčný model, oktalový strom CSG reprezentace velice silná a přesná metoda (elementární tělesa, geometrické a množinové operace) obtížnější zobrazování buněčný model Reprezentuje prostor krychlí, kterou lze dále dělit na menší útvary. Nejmenší element buněčného modelu se ozn. jako voxel. Buněčný model je náročný na paměť Lze jednoduše vyhodnocovat a modifikovat. oktalový strom Je sjednocením prostorových buněk různých velikostí. Základním objemových prvkem je opět krychle. Při dekompozici krychle prostoru dostává každá prostorová buňka určitý příznak: E - buňka je prázdná a není vyplněna tělesem, F - buňka je plná a je vyplněna tělesem, P - buňka je vyplněna tělesem pouze částečně. Pokud je krychle jen částečně vyplněna tělesem, pak je rozdělena na 8 dalších krychlí s poloviční hranou, které jsou pak dále zpracovávány stejným způsobem. Model lze popsat také grafem se stromovou strukturou. Nevýhody: pouze aproximují těleso, nejsou vhodné jako primární modely těles CSG (Constructive Solid Geometry) modely Založeny na teorii množin a jsou nejvhodnější pro interaktivní modelování těles. CSG strom zachycuje postup konstrukce tělesa. 5) Z-buffer a jeho použití Základem metody je použití paměti hloubky (z-buffer), která tvoří dvojrozměrné pole, jehož rozměry jsou totožné s rozměry zobrazovacího okna. Každá položka paměti obsahuje souřadnici z daného bodu, který leží nejblíže pozorovateli a jehož průmět leží v odpovídajícím pixelu v rastru. ALGORITMUS Z- bufferu 1. inicializace - Vyplň obrazovou paměť barvou pozadí. - Vyplň paměť hloubky hodnotou (- ). 2. zápis všech objektů do Z-bufferu - Každou plochu rozlož na pixely a pro každý její pixel [xi,yi] stan. hloubku zi - Má-li zi větší hodnotu než položka [xi,yi] v z-bufferu pak #obarvi pixel [xi,yi] v obrazové paměti barvou této plochy #u položky [xi,yi] v z-bufferu aktualizuj hodnotu zi Výhody: jednoduchost výpočtu, správné vykreslení nestandardních situací není třeba třídit, každá plocha zpracována pouze jednou 7

8 1) Rozdíl mezi srgb a Adobe RGB srgb Odpovídá reálným možnostem zobrazení většiny monitorů Vylepšuje RGB (v počtech odstínů) Řeší problém zachování a autentičnosti barev AdobeRGB Větší rozsah barev než srgb Většina běžných monitorů nedokáže zobrazit. 2) Rozptylovací technika D: Slouží k redukci počtu barev (třeba pro zobrazení odstínů šedi na dvouúrovňovém zařízení). Barevné rozptylování o je speciálním případem rozptylování obrazu ve stupních šedi Prahovaní o zobrazení bodů s intenzitou větší než hodnota prahu Náhodné rozptýleni o zachování původní velikosti obrazu, o větším plochám dodává vzhled drsného povrchu, o funkce RANDOM Maticové o generování různých odstínů šedi podle pravidelných, předem daných vzorků složených z bílých a černých bodů. Distribuce chyby (Floyd-Steinberg) o rozdíl skutečné intenzity a intenzity zobrazovaného bodu (ztráta) je distribuován na okolní pixely chyba se započítá sousedům a je tlačena vpřed efekt vlnovek 3) Křivky - co je segment, kubika, parametricky spojitá Segmenty: Nechť Q1(t) a Q2(t) jsou dvě části (segmenty) jediné křivky Q(t) spojené v bodě Q1(1) = Q2(0). Spojovací bod nazveme uzel. Důležitou vlastností segmentů je způsob jejich napojení, tzv. spojitost v uzlu. Kubika je křivka zadaná polynomem stupně tři. Parametrická spojitost: Říkáme, že křivka Q(t) je třídy Cn, má-li ve všech bodech spojité derivace až do řádu n. 8

9 Spojení třídy C0: Dva segmenty jsou spojitě navázány, pokud je koncový bod prvního segmentu počátečním bodem druhého segmentu. Spojení třídy C1: Dva segmenty mají spojení C1, pokud je tečný vektor v koncovém bodě segmentu Q1 roven tečnému vektoru segmentu Q2 v jeho počátečním bodě. Spojení třídy C2: Analogicky je požadována rovnost první a druhé derivace. 4) Ray tracing, ray casting Ray casting (vržení paprsku) primární paprsek vyšleme z místa pozorovatele do scény a vyhodnotíme osvětlení pouze v bodě na povrchu nejbližšího tělesa zasaženého paprskem Ray tracing (sledování paprsku vyš. řádu) sledování paprsku nekončí po nalezení nejbližšího tělesa, ale pokračuje sledováním dalších paprsků, odvozených podle odrazivosti a průhlednosti nalezeného tělesa. metoda sledování paprsku provádí pro každý pixel obrazovky dva kroky: 1. nalezení stromu průsečíků paprsků s tělesy 2. vyhodnocení světelného modelu v uzlech stromu a složení výsledných barevných odstínů od listů ke kořeni stromu Nedostatky: Zpětným sledováním paprsku nelze nalézt všechny paprsky přispívající k osvětlení určitého bodu. Pomocí stínových paprsků nalezneme vržené stíny. Pomocí sekundárních paprsků vykreslíme odražené obrazy na povrchu těles. 5) Rozdíl mezi ploškovým a CSG modelem CSG modely Jsou nejvhodnější pro interaktivní modelování těles, protože CSG strom zachycuje postup konstrukce tělesa. Jsou založeny na teorii množin, která zaručuje platnost modelů vytvořených CSG operacemi. Jsou tvořeny: elementárními geometric. tělesy (koule, válec, kužel,...), množinové operace (sjednocení, průnik, rozdíl), geometrické transformace (různé maticové transformace) Ploškové U ploškových reprezentací dochází k rozšíření modelů vrcholů a hran o plochy (stěny), které tvoří povrch tělesa. Povrch tělesa je tvořen množinou nepřekrývajících se stěn, které jsou vymezené hranami a vrcholy. CSG modely lze vyhodnocovat až při zobrazování, např. během sledování paprsku. S ohledem na rychlost zobrazení bývá CSG model často převeden na hraniční model, který lze přímo použít při zobrazování. Z hraničního modelu je možné dále vytvořit jednodušší ploškový model, který obsahuje minimální topologickou informaci a mohou v něm např. chybět zadní stěny těles. Pro zobrazovací a vybarvovací algoritmy je výhodné omezit vstupní data na trojúhelníkové plošky, které jsou snadno řešitelné pomocí několika málo interpolátorů. Z tohoto pohledu tvoří triangulační síť nejjednodušší data pro tvorbu 3D obrazu. 9

10 E: 1) HSL a LAB - rozdíl, popsat LAB Je velice zajímavý barevný prostor, který nejvíce napodobuje vnímání lidského oka. Jeho L (jasová) složka se podle pramenů téměř shoduje s lidským vnímáním jasu. Právě tato jasová složka může být použita jako černobílá fotografie. Téměř ve všech případech však budeme muset sáhnout ještě k nějakým úpravám (přes úrovně či lépe křivky) HSL L vyjadřuje: světlost (L Lightness) Nejvíce barev vnímáme při průměrné světlosti (oblast podstav). Schopnost rozlišit barvy zaniká při velkém ztmavení či přesvětlení. Zvýšená světlost, neměnná sytost (přidání bílé, ubrání stejného množství černé). Zvýšená sytost(odebrání stejného množství bílých a černých pigmentů). HSL stojí na odstínu, saturaci, světlosti. V HSL, komponenta saturace jde vždy od plně plné barvy k ekvivalentu šedé. Světlost v HSL vždy měří celé rozmezí od černé přes zvolený odstín až k bílé. HSL popisuje barvy jako body ve válci, jehož centrální osa sahá od černé až dolů k bílé a nahoru k neutrální barvě mezi nimi, kde úhel kolem osy odpovídá odstínu, vzdálenost od osy odpovídá saturaci, a vzdálenost podél osy odpovídá světlosti, hodnotě nebo jasu. 2) Typy fraktálu Dynamické systémy s fraktální strukturou: - Lorenzův atraktor - Hénonův atraktor - Orbity 2D a 3D dynamických systémů - L-systémy - Cantorova množina - Helge von Kochova vločka - Sierpinského trojúhelník - Systémy iterovaných funkcí IFS Dynamické systémy v komplexní rovině: - Mandelbrotova množina - Newtonovy polynomy - Stochastické (nepravidelné) fraktály - Čtyřrozměrné fraktály - Kvaterniony 3) Typy rastrového hraničního vyplňováni 1. Hraniční vyplňování Testovaný bod je vnitřní. Má-li testovanou vlastnost odlišnou od vlastnosti hranice, např. jinou barvou. 2. Záplavové vyplňování Textovaný bod je vnitřní, má-li shodnou vlastnost jako zadané semínko. Této metodě se také říká lavinové vyplňování či přebarvování. 10

11 4) Barevné palety a barevná hloubka Barevna paleta Je pole hodnot barev, které slouží k redukci počtu barev v obrázku. Grafický soubor s paletou obsahuje popis palety a vlastní data. Barvy tedy nejsou určeny přímo, ale indexem v paletě. Typy palet: Převod na odstíny šedi Přednastavené univerzální (RGB:3-3-2 bitu, bitu: hight color) o rovnoměrný výběr barev z krychle Nevýhody: odstíny, které nevyskytují v obrazu, nerespektovaní obrazové struktury Adaptivní o optimalizované pro jeden konkrétní obraz, o odpovídá rozložení barevných odstínů v obraze, o např. formát GIF- výpočet palety bývá časově i paměťově náročný Barevna hloubka počet bitů nutných pro reprezentaci jeho barvy (bohatost barev. škály) 2 byty hight color, 3 byty True color 5) Vykreslovaní scény, typy Malířův algoritmus Metoda je založena na myšlence vykreslování všech ploch postupně odzadu dopředu podobně, jako kdyby malíř nanášel na obraz nejprve barvy pozadí a přes ně kreslil objekty v popředí. Plochy bližší k pozorovateli jsou vykreslovány později, takže překryjí zadní plochy. Řešení viditelnosti je tedy převedeno na úlohu seřazení ploch podle vzdálenosti od pozorovatele. Předpokládáme, že zpracováváme rovinné plochy, které se navzájem neprotínají (neprosekávají). fáze: třídění podle hloubky odstranění nejasností v pořadí řádkový rozklad a zobrazení 11

Omezení barevného prostoru

Omezení barevného prostoru Úpravy obrazu Omezení barevného prostoru Omezení počtu barev v obraze při zachování obrazového vjemu z obrazu Vytváření barevné palety v některých souborových formátech Různé filtry v grafických programech

Více

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová Práce na počítači Bc. Veronika Tomsová Barvy Barvy v počítačové grafice I. nejčastější reprezentace barev: 1-bitová informace rozlišující černou a bílou barvu 0... bílá, 1... černá 8-bitové číslo určující

Více

Modely prostorových těles

Modely prostorových těles 1 3 úrovně pohledu na modely 2 Modely prostorových těles 1997 Josef Pelikán, MFF UK Praha 2007 Jiří Sochor, FI MU Brno svět - fyzikální objekty nemůžeme postihnout jejich složitost a mikroskopické detaily

Více

Fakulta elektrotechniky a informatiky Počítačová grafika. Zkouška ústní

Fakulta elektrotechniky a informatiky Počítačová grafika. Zkouška ústní Zkouška ústní (Anti)aliasing Aliasing je jev, ke kterému může docházet v situacích, kdy se spojitá (analogová) informace převádí na nespojitou (digitální signály). Postup, jak docílit lepší ostrosti obrazu

Více

Kde se používá počítačová grafika

Kde se používá počítačová grafika POČÍTAČOVÁ GRAFIKA Kde se používá počítačová grafika Tiskoviny Reklama Média, televize, film Multimédia Internetové stránky 3D grafika Virtuální realita CAD / CAM projektování Hry Základní pojmy Rastrová

Více

13 Barvy a úpravy rastrového

13 Barvy a úpravy rastrového 13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody

Více

Téma: Vektorová grafika. Určete pravdivost následujícího tvrzení: "Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech."

Téma: Vektorová grafika. Určete pravdivost následujícího tvrzení: Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech. Téma: Vektorová grafika. Určete pravdivost následujícího tvrzení: "Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech." Téma: Vektorová grafika. Určete pravdivost následujícího tvrzení: "Na

Více

Úvod do počítačové grafiky

Úvod do počítačové grafiky Úvod do počítačové grafiky elmag. záření s určitou vlnovou délkou dopadající na sítnici našeho oka vnímáme jako barvu v rámci viditelné části spektra je člověk schopen rozlišit přibližně 10 milionů barev

Více

9 Prostorová grafika a modelování těles

9 Prostorová grafika a modelování těles 9 Prostorová grafika a modelování těles Studijní cíl Tento blok je věnován základům 3D grafiky. Jedná se především o vysvětlení principů vytváření modelů 3D objektů, jejich reprezentace v paměti počítače.

Více

Metodické listy pro kombinované studium předmětu. B_PPG Principy počítačové grafiky

Metodické listy pro kombinované studium předmětu. B_PPG Principy počítačové grafiky Metodické listy pro kombinované studium předmětu B_PPG Principy počítačové grafiky Metodický list č. l Název tématického celku: BARVY V POČÍTAČOVÉ GRAFICE Cíl: Základním cílem tohoto tematického celku

Více

Multimediální systémy. 03 Počítačová 2d grafika

Multimediální systémy. 03 Počítačová 2d grafika Multimediální systémy 03 Počítačová 2d grafika Michal Kačmařík Institut geoinformatiky, VŠB-TUO Osnova přednášky Rastrová počítačová grafika Metody komprese obrazu Rastrové formáty Vektorová grafika Křivky

Více

Rozšíření bakalářské práce

Rozšíření bakalářské práce Rozšíření bakalářské práce Vojtěch Vlkovský 2011 1 Obsah Seznam obrázků... 3 1 Barevné modely... 4 1.1 RGB barevný model... 4 1.2 Barevný model CMY(K)... 4 1.3 Další barevné modely... 4 1.3.1 Model CIE

Více

Vyplňování souvislé oblasti

Vyplňování souvislé oblasti Počítačová grafika Vyplňování souvislé oblasti Jana Dannhoferová (jana.dannhoferova@mendelu.cz) Ústav informatiky, PEF MZLU. Které z následujících tvrzení není pravdivé: a) Princip interpolace je určení

Více

DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ

DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ DATOVÉ FORMÁTY GRAFIKY, JEJICH SPECIFIKA A MOŽNOSTI VYUŽITÍ UMT Tomáš Zajíc, David Svoboda Typy počítačové grafiky Rastrová Vektorová Rastrová grafika Pixely Rozlišení Barevná hloubka Monitor 72 PPI Tiskárna

Více

Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci. 27. listopadu 2013

Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci. 27. listopadu 2013 Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci 27. listopadu 2013 Rekonstrukce 3D těles Reprezentace trojrozměrných dat. Hledání povrchu tělesa v těchto datech. Představení několika algoritmů. Reprezentace

Více

12 Metody snižování barevného prostoru

12 Metody snižování barevného prostoru 12 Metody snižování barevného prostoru Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro snižování barevného rozsahu pro rastrové obrázky. Postupně zde jsou vysvětleny důvody k použití těchto algoritmů

Více

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Projekt je realizován v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurence schopnost, který je spolufinancován

Více

Bedrich Beneš, Jirí Sochor, Petr Felkel. Moderní počítačová. Computer Press Brno 2004

Bedrich Beneš, Jirí Sochor, Petr Felkel. Moderní počítačová. Computer Press Brno 2004 r- I Jirí Žára, Bedrich Beneš, Jirí Sochor, Petr Felkel Moderní počítačová grafika Computer Press Brno 2004 . Obsah A ROVINNÁ GRAFIKA 1. Svetlo a barvy v počítačové grafice JS & JŽ 1.1 Vlastnosti lidskéhosystému

Více

Základní vlastnosti křivek

Základní vlastnosti křivek křivka množina bodů v rovině nebo v prostoru lze chápat jako trajektorii pohybu v rovině či v prostoru nalezneme je také jako množiny bodů na ploše křivky jako řezy plochy rovinou, křivky jako průniky

Více

Počítačová grafika. OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely

Počítačová grafika. OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely Počítačová grafika OBSAH Grafické formy: Vektorová grafika Bitmapová (rastrová grafika) Barevné modely Vektorová grafika Vektorová grafika Příklad vektorové grafiky Zpět na Obsah Vektorová grafika Vektorový

Více

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014 1. Obor reálných čísel - obor přirozených, celých, racionálních a reálných čísel - vlastnosti operací (sčítání, odčítání, násobení, dělení) -

Více

zdroj světla). Z metod transformace obrázku uvedeme warping a morfing, které se

zdroj světla). Z metod transformace obrázku uvedeme warping a morfing, které se Kapitola 3 Úpravy obrazu V následující kapitole se seznámíme se základními typy úpravy obrazu. První z nich je transformace barev pro výstupní zařízení, dále práce s barvami a expozicí pomocí histogramu

Více

Teorie barev. 1. Barvený model. 2. Gamut. 3. Barevný prostor. Barevný prostor různých zařízení

Teorie barev. 1. Barvený model. 2. Gamut. 3. Barevný prostor. Barevný prostor různých zařízení Teorie barev 1. Barvený model Barevný model představuje metodu (obvykle číselnou) popisu barev. Různé barevné modely popisují barvy, které vidíme a se kterými pracujeme v digitálních obrazech a při jejich

Více

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h Světlo Světlo Podstata světla Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter Vlnění, foton Rychlost světla c = 1 079 252 848,8 km/h Vlnová délka Elektromagnetické spektrum Rádiové vlny Mikrovlny Infračervené

Více

11 Zobrazování objektů 3D grafiky

11 Zobrazování objektů 3D grafiky 11 Zobrazování objektů 3D grafiky Studijní cíl Tento blok je věnován základním algoritmům zobrazení 3D grafiky. Postupně budou probrány základní metody projekce kolmé promítání, rovnoběžné promítání a

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Úlohy nad rastrovými daty Daniela

Více

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň:

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje

Více

Zobrazování barev. 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/

Zobrazování barev. 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Zobrazování barev 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ ColorRep 2015 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 18 Barevné schopnosti HW True-color

Více

Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO

Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO Počítačová grafika SZŠ A VOŠZ MERHAUTOVA 15, BRNO 1 Základní dělení 3D grafika 2D grafika vektorová rastrová grafika 2/29 Vektorová grafika Jednotlivé objekty jsou tvořeny křivkami Využití: tvorba diagramů,

Více

Přednáška kurzu MPOV. Barevné modely

Přednáška kurzu MPOV. Barevné modely Přednáška kurzu MPOV Barevné modely Ing. P. Petyovský (email: petyovsky@feec.vutbr.cz), kancelář E512, tel. 1194, Integrovaný objekt - 1/11 - Barvy v počítačové grafice Barevné modely Aditivní modely RGB,

Více

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 3. ročník Zpracovala: Mgr. Jiřina Hrdinová Číslo a početní operace čte, zapisuje a porovnává přirozená čísla do 1000, užívá a zapisuje vztah rovnosti a

Více

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby Matematika - 1. ročník Používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků Rozezná, pojmenuje, vymodeluje a popíše základní rovinné

Více

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby Matematika - 1. ročník Používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků obor přirozených čísel : počítání do dvaceti - číslice

Více

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut. 1/24 KOMPRESE OBRAZŮ Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac KOMPRESE OBRAZŮ, ÚVOD 2/24 Cíl:

Více

Obsah. Úvod... 9. Barevná kompozice... 16 Světlo... 18 Chromatická teplota světla... 19 Vyvážení bílé barvy... 20

Obsah. Úvod... 9. Barevná kompozice... 16 Světlo... 18 Chromatická teplota světla... 19 Vyvážení bílé barvy... 20 Obsah Úvod.............................................................................................. 9 Historie grafického designu a tisku..................................... 10 Od zadání k návrhu..............................................................

Více

Datové formáty grafiky, jejich specifika a možnosti využití. L u b o š T o m e š e k U M T M a n a ž e r s k á i n f o r m a t i k a 2015/ 16

Datové formáty grafiky, jejich specifika a možnosti využití. L u b o š T o m e š e k U M T M a n a ž e r s k á i n f o r m a t i k a 2015/ 16 Datové formáty grafiky, jejich specifika a možnosti využití L u b o š T o m e š e k U M T M a n a ž e r s k á i n f o r m a t i k a 2015/ 16 Plán prezentace N A C O S E M Ů Ž E T E T Ě Š I T??? Úvodní

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice arvy v počítačové grafice 2. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 24 arvy v počítačové grafice o je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3. 4-7,5. 4 Hz viditelná č ást spektra rentgenové

Více

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Metodický list k didaktickému materiálu Číslo a název šablony Číslo didaktického materiálu Druh didaktického materiálu Autor Téma sady didaktických materiálů Téma didaktického materiálu Vyučovací předmět

Více

HVrchlík DVrchlík. Anuloid Hrana 3D síť

HVrchlík DVrchlík. Anuloid Hrana 3D síť TVORBA PLOCH Plochy mají oproti 3D drátovým modelům velkou výhodu, pro snadnější vizualizaci modelů můžeme skrýt zadní plochy a vytvořit stínované obrázky. Plochy dále umožňují vytvoření neobvyklých tvarů.

Více

Webové stránky. 6. Grafické formáty pro web. Datum vytvoření: 11. 10. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.cz

Webové stránky. 6. Grafické formáty pro web. Datum vytvoření: 11. 10. 2012. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.cz Webové stránky 6. Vytvořil: Petr Lerch www.isspolygr.cz Datum vytvoření: 11. 10. 2012 Webové Strana: 1/6 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tématická oblast Název DUM

Více

7. OSVĚTLENÍ. Cíl Po prostudování této kapitoly budete znát. Výklad. 7. Osvětlení

7. OSVĚTLENÍ. Cíl Po prostudování této kapitoly budete znát. Výklad. 7. Osvětlení 7. OSVĚTENÍ Cíl Po prostudování této kapitoly budete znát základní pojmy při práci se světlem charakteristické fyzikální vlastnosti světla důležité pro práci se světlem v počítačové grafice základní operace

Více

Rastrové digitální modely terénu

Rastrové digitální modely terénu Rastrové digitální modely terénu Rastr je tvořen maticí buněk (pixelů), které obsahují určitou informaci. Stejně, jako mohou touto informací být typ vegetace, poloha sídel nebo kvalita ovzduší, může každá

Více

Multimediální systémy. 02 Reprezentace barev v počítači

Multimediální systémy. 02 Reprezentace barev v počítači Multimediální systémy 02 Reprezentace barev v počítači Michal Kačmařík Institut geoinformatiky, VŠB-TUO Osnova přednášky Reprezentace barev v PC Způsoby míchání barev Barevné modely Bitová hloubka Barvy

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice arvy v počítačové grafice 2. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 2004 arvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové zář ení zář

Více

Počítačová grafika. (Computer Graphics) Úvod do tématu. Martina Mudrová únor 2007

Počítačová grafika. (Computer Graphics) Úvod do tématu. Martina Mudrová únor 2007 Počítačová grafika (Computer Graphics) Úvod do tématu Martina Mudrová únor 2007 Úvod do PG MOTTO:...70% informací přijímáme zrakem... Co zahrnuje pojem počítačová grafika? grafos (řec.)= písmeno = zpracování

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice Barvy v počítačové grafice KAPITOLA 4 V této kapitole: Reprezentace barev v počítači Barevné prostory Barvy na periferiích počítače Barvy a design webových stránek Počítačová grafika je velmi široký pojem

Více

Obsah. Úvod do prostorového modelování 9. Prostředí AutoCADu při práci ve 3D 15 KAPITOLA 1 KAPITOLA 2

Obsah. Úvod do prostorového modelování 9. Prostředí AutoCADu při práci ve 3D 15 KAPITOLA 1 KAPITOLA 2 KAPITOLA 1 Úvod do prostorového modelování 9 Produkty společnosti Autodesk 9 3D řešení 10 Vertikální řešení založené na platformě AutoCAD 10 Obecný AutoCAD 11 Obecné 2D kreslení 11 Prohlížeče a pomocné

Více

Rastrová grafika. Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou

Rastrová grafika. Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou Rastrová grafika Grafický objekt je zaznamenán jednotlivými souřadnicemi bodů v mřížce. pixel ( picture element ) s definovanou barvou Kvalita je určena rozlišením mřížky a barevnou hloubkou (počet bitů

Více

6.1 I.stupeň. Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 6.1.3. Vyučovací předmět: MATEMATIKA. Charakteristika vyučovacího předmětu 1.

6.1 I.stupeň. Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 6.1.3. Vyučovací předmět: MATEMATIKA. Charakteristika vyučovacího předmětu 1. 6.1 I.stupeň Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 6.1.3. Vyučovací předmět: MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 1. stupeň Vzdělávací obsah je rozdělen na čtyři tematické okruhy : čísla

Více

Multimediální systémy. 11 3d grafika

Multimediální systémy. 11 3d grafika Multimediální systémy 11 3d grafika Michal Kačmařík Institut geoinformatiky, VŠB-TUO Osnova přednášky Princip 3d objekty a jejich reprezentace Scéna a její osvětlení Promítání Renderování Oblasti využití

Více

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora Předmět: Cvičení z matematiky Náplň: Systematizace a prohloubení učiva matematiky Třída: 4. ročník Počet hodin: 2 Pomůcky: Učebna s dataprojektorem, PC, grafický program, tabulkový procesor Číselné obory

Více

Počítačová grafika RHINOCEROS

Počítačová grafika RHINOCEROS Počítačová grafika RHINOCEROS Ing. Zuzana Benáková Základní otázkou grafických programů je způsob zobrazení určitého tvaru. Existují dva základní způsoby prezentace 3D modelů v počítači. První využívá

Více

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě.

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě. STANDARDY MATEMATIKA 2. stupeň ČÍSLO A PROMĚNNÁ 1. M-9-1-01 Žák provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; užívá ve výpočtech druhou mocninu a odmocninu 1. žák provádí základní početní

Více

7. Geografické informační systémy.

7. Geografické informační systémy. 7. Geografické informační systémy. 154GEY2 Geodézie 2 7.1 Definice 7.2 Komponenty GIS 7.3 Možnosti GIS 7.4 Datové modely GIS 7.5 Přístup k prostorovým datům 7.6 Topologie 7.7 Vektorové datové modely 7.8

Více

MATEMATIKA 5. TŘÍDA. C) Tabulky, grafy, diagramy 1 - Tabulky, doplnění řady čísel podle závislosti 2 - Grafy, jízní řády 3 - Magické čtverce

MATEMATIKA 5. TŘÍDA. C) Tabulky, grafy, diagramy 1 - Tabulky, doplnění řady čísel podle závislosti 2 - Grafy, jízní řády 3 - Magické čtverce MATEMATIKA 5. TŘÍDA 1 - Přirozená čísla a číslo nula a číselná osa, porovnávání b zaokrouhlování c zápis čísla v desítkové soustavě d součet, rozdíl e násobek, činitel, součin f dělení, dělení se zbytkem

Více

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby

Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby Matematika - 1. ročník Používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků obor přirozených čísel: počítání do dvaceti - číslice

Více

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo

Více

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA 1. Výrazy a jejich úpravy vzorce (a+b)2,(a+b)3,a2-b2,a3+b3, dělení mnohočlenů, mocniny, odmocniny, vlastnosti

Více

1. Reprezentace barev, míchání barev. 2. Redukce barevného prostoru. 3. Rasterizace objektů ve 2D. www.seitler.cz

1. Reprezentace barev, míchání barev. 2. Redukce barevného prostoru. 3. Rasterizace objektů ve 2D. www.seitler.cz www.seitler.cz 1. Reprezentace barev, míchání barev Vlastnosti světla - jas intenzita světla - sytost čistota barvy světla - světlost velikost achromatické složky hlavní barvy - odstín dominantní vlnová

Více

Osvětlování a stínování

Osvětlování a stínování Osvětlování a stínování Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 21. dubna 2010 Obsah 1 Vlastnosti osvětlovacích modelů 2 Světelné zdroje a stíny 3 Phongův osvětlovací model 4 Stínování 5 Mlha Obsah 1 Vlastnosti

Více

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY metodický list č. 1

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY metodický list č. 1 metodický list č. 1 Barvy v počítačové grafice Základním cílem tohoto tematického celku je seznámení se základními reprezentacemi barev a barevnými modely. 1. Reprezentace barev v počítačové grafice 2.

Více

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ SOURAL Ivo Fakulta chemická, Ústav fyzikální a spotřební chemie Vysoké učení technické v Brně, Purkyňova 118, 612 00 Brno E-mail : Pavouk.P@centrum.cz K tomu aby byly pochopitelné

Více

Text úlohy. Vyberte jednu z nabízených možností:

Text úlohy. Vyberte jednu z nabízených možností: 2. pokus 76% Úloha 1 V rovině je dán NEKONVEXNÍ n-úhelník a bod A. Pokud paprsek (polopřímka) vedený z tohoto bodu A má (po vynechání vodorovných hran a rozpojení zbývajících hran) celkově 4 průsečíky

Více

Úvod do počítačové grafiky

Úvod do počítačové grafiky Úvod do počíta tačové grafiky Počíta tačová grafika zobrazování popis objektů obraz modelování (model světa) rekostrukce zpracování obrazu Popis obrazu rastrový neboli bitmapový obraz = matice bodů vektorový

Více

Maturitní témata z matematiky

Maturitní témata z matematiky Maturitní témata z matematiky G y m n á z i u m J i h l a v a Výroky, množiny jednoduché výroky, pravdivostní hodnoty výroků, negace operace s výroky, složené výroky, tabulky pravdivostních hodnot důkazy

Více

VYUŽITÍ POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

VYUŽITÍ POČÍTAČOVÉ GRAFIKY POČÍTAČOVÁ GRAFIKA VYUŽITÍ POČÍTAČOVÉ GRAFIKY ÚPRAVA FOTOGRAFIÍ NAFOCENÉ FOTOGRAFIE Z DIGITÁLNÍHO FOTOAPARÁTU MŮŽEME NEJEN PROHLÍŽET, ALE TAKÉ UPRAVOVAT JAS KONTRAST BAREVNOST OŘÍZNUTÍ ODSTRANĚNÍ ČERVENÝCH

Více

Zdroj: http://www.root.cz/clanky/pravda-a-myty-o-gifu/

Zdroj: http://www.root.cz/clanky/pravda-a-myty-o-gifu/ Zdroj: http://www.root.cz/clanky/pravda-a-myty-o-gifu/ Bitmapový formát (rastrový obrázek) Většina z používaných grafických formátů (JPEG, PNG, TGA, BMP) obsahuje popis rastrového obrázku jako celku ukládají

Více

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 6. ročník Zpracovala: Mgr. Michaela Krůtová Číslo a početní operace zaokrouhluje, provádí odhady s danou přesností, účelně využívá kalkulátor porovnává

Více

Maturitní témata profilová část

Maturitní témata profilová část Seznam témat Výroková logika, úsudky a operace s množinami Základní pojmy výrokové logiky, logické spojky a kvantifikátory, složené výroky (konjunkce, disjunkce, implikace, ekvivalence), pravdivostní tabulky,

Více

Digitální fotografie. Mgr. Milana Soukupová Gymnázium Česká Třebová

Digitální fotografie. Mgr. Milana Soukupová Gymnázium Česká Třebová Digitální fotografie Mgr. Milana Soukupová Gymnázium Česká Třebová Téma sady didaktických materiálů Digitální fotografie I. Číslo a název šablony Číslo didaktického materiálu Druh didaktického materiálu

Více

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a

Více

Počítačové zobrazování fraktálních množin. J. Bednář*, J. Fábera**, B. Fürstová*** *Gymnázium Děčín **SPŠ Hronov ***Gymnázium Plasy

Počítačové zobrazování fraktálních množin. J. Bednář*, J. Fábera**, B. Fürstová*** *Gymnázium Děčín **SPŠ Hronov ***Gymnázium Plasy Počítačové zobrazování fraktálních množin J. Bednář*, J. Fábera**, B. Fürstová*** *Gymnázium Děčín **SPŠ Hronov ***Gymnázium Plasy *jurij.jurjevic@centrum.cz **icarosai@seznam.cz ***barborafurstova7@seznam.cz

Více

Rastrový obraz Barevný prostor a paleta Zmenšení barevného prostoru Základní rastrové formáty

Rastrový obraz Barevný prostor a paleta Zmenšení barevného prostoru Základní rastrové formáty Přednáška Rastrový obraz Barevný prostor a paleta Zmenšení barevného prostoru Základní rastrové formáty etody zmenšení barevného prostoru. Cíl: snížení počtu barev etody: rozptylování, půltónování, prahování,

Více

Vývoj počítačové grafiky. Tomáš Pastuch Pavel Skrbek 15.3. 2010

Vývoj počítačové grafiky. Tomáš Pastuch Pavel Skrbek 15.3. 2010 Vývoj počítačové grafiky Tomáš Pastuch Pavel Skrbek 15.3. 2010 Počítačová grafika obor informatiky, který používá počítače k tvorbě umělých grafických objektů nebo pro úpravu již nasnímaných grafických

Více

IVT. Rastrová grafika. 8. ročník

IVT. Rastrová grafika. 8. ročník IVT Rastrová grafika 8. ročník listopad, prosinec 2013 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Zpracováno v rámci projektu Krok za krokem na ZŠ Želatovská ve 21. století registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3443

Více

Hierarchický model. 1995-2013 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ 1 / 16

Hierarchický model. 1995-2013 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ 1 / 16 Hierarchický model 1995-2013 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ 1 / 16 Hierarchie v 3D modelování kompozice zdola-nahoru složitější objekty se sestavují

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh Algoritmizace prostorových úloh Vektorová data Daniela Szturcová Prostorová data Geoobjekt entita definovaná v prostoru. Znalost jeho identifikace, lokalizace umístění v prostoru, vlastností vlastních

Více

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY Název tématického celku: PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY metodický list č. 1 Cíl: Barvy v počítačové grafice Základním cílem tohoto tematického celku je seznámení se základními reprezentacemi barev a barevnými

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

Vyučovací předmět / ročník: Matematika / 4. Učivo

Vyučovací předmět / ročník: Matematika / 4. Učivo Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Výstupy žáka Vyučovací předmět / ročník: Matematika / 4. ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE Zpracoval: Mgr. Dana Štěpánová orientuje se v posloupnosti přirozených čísel

Více

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0. Ukázky typových maturitních příkladů z matematiky..reálná čísla. 3} x R; I. Zobrazte množiny A = {x є 3} < + x R; B = {x є II. Zapište ve tvaru zlomku číslo, 486.Komplexní čísla. I. Určete a + b, a - b,

Více

Příloha č. 6 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE

Příloha č. 6 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Žák cvičí prostorovou představivost Žák využívá při paměťovém i písemném počítání komutativnost i asociativní sčítání a násobení Žák provádí písemné početní operace v oboru Opakování učiva 3. ročníku Písemné

Více

Animace a geoprostor. První etapa: Animace 3. přednáško-cvičení. Jaromír Landa. jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně

Animace a geoprostor. První etapa: Animace 3. přednáško-cvičení. Jaromír Landa. jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně Animace a geoprostor První etapa: Animace 3. přednáško-cvičení Jaromír Landa jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně Náplň přednáško-cvičení Nasvícení scény Světelné zdroje umělé

Více

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Ústní zkouška z oboru Náročnost zkoušky je podtržena její ústní formou a komisionálním charakterem. Předmětem bakalářské zkoušky

Více

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Barva v počítačové grafice Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Martina Mudrová 2007 Barvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové

Více

MATEMATIKA. 1. 5. ročník

MATEMATIKA. 1. 5. ročník Charakteristika předmětu MATEMATIKA 1. 5. ročník Obsahové, časové a organizační vymezení Vyučovací předmět matematika má časovou dotaci 4 hodiny týdně v 1. ročníku, 5 hodin týdně ve 2. až 5. ročníku. Časová

Více

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/ 2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Metodický list k didaktickému materiálu Číslo a název šablony Číslo didaktického materiálu Druh didaktického materiálu Autor Téma sady didaktických materiálů Téma didaktického materiálu Vyučovací předmět

Více

Příloha č. 6 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE

Příloha č. 6 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Spočítá prvky daného konkrétního souboru do 6., Zvládne zápis číselné řady 0 6 Užívá a zapisuje vztah rovnosti a nerovnosti Numerace v oboru 0 6 Manipulace s předměty, třídění předmětů do skupin. Počítání

Více

Barvy a barevné modely. Počítačová grafika

Barvy a barevné modely. Počítačová grafika Barvy a barevné modely Počítačová grafika Barvy Barva základní atribut pro definici obrazu u každého bodu, křivky či výplně se definuje barva v rastrové i vektorové grafice všechny barvy, se kterými počítač

Více

Monochromatické zobrazování

Monochromatické zobrazování Monochromatické zobrazování 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Mono 2015 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 27 Vnímání šedých odstínů

Více

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel Změna velikosti obrázku Převzorkování pomocí filtrů Ačkoliv jsou výše uvedené metody mnohdy dostačující pro běžné aplikace, občas je zapotřebí dosáhnout lepších výsledků. Pokud chceme obrázky zvětšovat

Více

Vzorce počítačové grafiky

Vzorce počítačové grafiky Vektorové operace součet vektorů rozdíl vektorů opačný vektor násobení vektoru skalárem úhel dvou vektorů velikost vektoru a vzdálenost dvojice bodů v rovině (v prostoru analogicky) u = B A= b a b a u

Více

Kompresní algoritmy grafiky. Jan Janoušek F11125

Kompresní algoritmy grafiky. Jan Janoušek F11125 Kompresní algoritmy grafiky Jan Janoušek F11125 K čemu je komprese dobrá? Pokud je třeba skladovat datově náročné soubory. Např. pro záznam obrazu, hudby a hlavně videa je třeba skladovat překvapivě mnoho

Více

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků Maturitní zkouška z matematiky 2012 požadované znalosti Zkouška z matematiky ověřuje matematické základy formou didaktického testu. Test obsahuje uzavřené i otevřené úlohy. V uzavřených úlohách je vždy

Více

B) výchovné a vzdělávací strategie jsou totožné se strategiemi vyučovacího předmětu Matematika.

B) výchovné a vzdělávací strategie jsou totožné se strategiemi vyučovacího předmětu Matematika. 4.8.3. Cvičení z matematiky Předmět Cvičení z matematiky je vyučován v sextě a v septimě jako volitelný předmět. Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Cvičení z matematiky vychází ze vzdělávací oblasti

Více

PROGRAM RP45. Vytyčení podrobných bodů pokrytí. Příručka uživatele. Revize 05. 05. 2014. Pragoprojekt a.s. 1986-2014

PROGRAM RP45. Vytyčení podrobných bodů pokrytí. Příručka uživatele. Revize 05. 05. 2014. Pragoprojekt a.s. 1986-2014 ROADPAC 14 RP45 PROGRAM RP45 Příručka uživatele Revize 05. 05. 2014 Pragoprojekt a.s. 1986-2014 PRAGOPROJEKT a.s., 147 54 Praha 4, K Ryšánce 16 RP45 1. Úvod. Program VÝŠKY A SOUŘADNICE PODROBNÝCH BODŮ

Více

Geometrické vyhledávání

Geometrické vyhledávání mnohoúhelníky a jejich vlastnosti lokalizace bodu vůči konvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či vnější lokalizace bodu vůči nekonvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či

Více

M - 2. stupeň. Matematika a její aplikace Školní výstupy Žák by měl

M - 2. stupeň. Matematika a její aplikace Školní výstupy Žák by měl 6. ročník číst, zapisovat, porovnávat, zaokrouhlovat, rozkládat přirozená čísla do 10 000 provádět odhady výpočtů celá čísla - obor přirozených čísel do 10 000 numerace do 10 000 čtení, zápis, porovnávání,

Více

REPREZENTACE 3D SCÉNY

REPREZENTACE 3D SCÉNY REPREZENTACE 3D SCÉNY JANA ŠTANCLOVÁ jana.stanclova@ruk.cuni.cz Obrázky (popř. slajdy) převzaty od RNDr. Josef Pelikán, CSc., KSVI MFF UK Obsah reprezentace 3D scény objemové reprezentace výčtové reprezentace

Více

Grafika a grafický design. Internetové publikování

Grafika a grafický design. Internetové publikování Grafika a grafický design Internetové publikování Design stránky Grafický design první dojem, rychlost stahování Struktura stránek navigace, rozvržení plochy Volba informací okruh čtenářů Syntaktická správnost,

Více