视听语言 课程笔记

2023-10-24 23:50
文章标签 语言 笔记 课程 视听

本文主要是介绍视听语言 课程笔记,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

历史

是小孔成像,倒立的影像。

焦距

广角镜头=短焦距镜头,影像小,背景范围大
望远镜头=长焦距镜头,影像大,背景范围小,体积大
50mm称为标准焦距,更接近人眼效果

希区柯克变焦:摄像机向人靠近,同时镜头逐渐变成广角,形成主题大小不变,背景范围变大的效果

区分镜头的方法

  1. 焦距
  2. 特殊镜头
    1-移轴镜头
    可以把照片变成直上直下的效果,反传统视觉上的近大远小,沙盘效果
    2-微距镜头
    可以拍摄到很近距离的细节

光圈

控制光线进入量的装置
对于已经制造好的镜头,我们不可能随意改变镜头的直径,但是我们可以通过在镜头内部加入多边形或者圆形,并且面积可变的孔状光栅来达到控制镜头通光量,这个装置就叫做光圈。
表达光圈大小我们是用F数表示,记作F/。光圈不等同于F数,相反光圈大小与F数大小成反比,F数又称光圈数。如大光圈的镜头,F数小,光圈数小;小光圈的镜头,F数大。
光圈F值=镜头焦距/镜头有效口径直径
光圈F值越小,通光孔径越大(如图一所示),在同一单位时间内的进光量便越多,而且上一级的进光量刚好是下一级的两倍。完整的光圈值系列如下:f/1.0,f/1.4,f/2.0,f/2.8,f/4.0,f/5.6,f/8.0,f/11,f/16,f/22,f/32,f/44,f/64,相差根号二倍,例如光圈从F8调整到F5.6 ,进光量便多一倍,我们也说光圈开大了一级。F5.6的通光量是F8的两倍。

景深

景深,是指在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围
光圈、镜头、及拍摄物的距离是影响景深的3个重要因素:
1、光圈越大(光圈值f越小)景深越浅,光圈越小(光圈值f越大)景深越深。【反比】
2、镜头焦距越长景深越浅、反之景深越深。【反比】
3、主体越近,景深越浅,主体越远,景深越深。【正比】
在这里插入图片描述
大景深->小景深

景深标和超焦距

超焦距简单来说
对同一只镜头,当拍摄距离相同时,光圈越小(光圈的 f 数值越大),景深越大,也就是清晰的范围越大。那么当光圈小到一定程度的时候,从无限远到很近的地方都是清晰的,也就是超焦距的简单理解版。
超焦距根据景深标来读
<其实没太听懂>

照相机机身结构

参考知乎文章
主要讲了

  1. 快门
    控制感光片有效曝光时间的机构
    在这里插入图片描述
    曝光时间越大,捕获到的光纤信息越多(右图低速快门)

  2. 测距器 对焦马达
    红外线测焦距(类似雷达原理),马达自动对焦

  3. 取景器
    预览照片

照相机的类型

135相机
135单反
135旁轴 莱卡相机
120相机 成像效果更好,更专业

曝光

正确曝光的标准

  1. 密度适中(就是什么灰调都有,对比不大,舒服)
  2. 有明暗层次
  3. 看得清底纹

曝光要素
光圈开大一档,快门缩小一档,对曝光产生的效果是一样的。

感光度
ISO国际标准:数值越高,对光纤越敏感
感光度高,只需要很少的光源,在较暗环境下也可以拍摄
但是感光度高会牺牲照片质量

光线的造型

光线方向
逆光:剪影效果
高角度逆光:光轮廓效果,适合有毛发
在这里插入图片描述
底光、顶光:恐怖效果
在这里插入图片描述

漫射光:光源面积大,柔和风格
直射光:硬光,明暗分界明显

影像的构成

线条:画面中曲线的存在可以打破直线条的机械美感,更柔和,更生动,而直线可以带来纵深感,所以在画面中尽可能直线和曲线结合存在

距离关系:景别

在这里插入图片描述

景别

方向关系:拍摄角度

  1. 正面角度:表现形状感,无法表现立体感
  2. 斜侧角度:有利于表现立体感,纵深感
  3. 侧面角度:有利于剪影,表现速度感
  4. 反侧角度:牵引作用,指引向主题
  5. 背面角度:借实写意,带来联想

高度关系

仰视:尊重,仰慕
平视:客观性,自然性
俯视:丑化,鄙视

p32-

7.9角度的基本功能
通过角度的变化,对内容表达

角度在内容创作中有哪些基本功能?
1、夸大、强化原有场景空间的透视关系;
2、体现人物位置关系及叙事关系;
3、表达人物形象;
4、 主观及视觉形式处理;
5、 决定影像视觉形式风格;

角度创造带有主观的视觉效果
角度选择=态度、观点

这篇关于视听语言 课程笔记的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/278600

相关文章

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

C语言 | Leetcode C语言题解之第393题UTF-8编码验证

题目: 题解: static const int MASK1 = 1 << 7;static const int MASK2 = (1 << 7) + (1 << 6);bool isValid(int num) {return (num & MASK2) == MASK1;}int getBytes(int num) {if ((num & MASK1) == 0) {return

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划 非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问 线性规划2. 第二问 非线性规划 非线性规划 非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

智能指针的功能 在上一篇笔记提到了在栈和堆上创建变量的区别,使用new关键字创建变量时,需要搭配delete关键字销毁变量。而智能指针的作用就是调用new分配内存时,不必自己去调用delete,甚至不用调用new。 智能指针实际上就是对原始指针的包装。 unique_ptr 最简单的智能指针,是一种作用域指针,意思是当指针超出该作用域时,会自动调用delete。它名为unique的原因是这个

如何确定 Go 语言中 HTTP 连接池的最佳参数?

确定 Go 语言中 HTTP 连接池的最佳参数可以通过以下几种方式: 一、分析应用场景和需求 并发请求量: 确定应用程序在特定时间段内可能同时发起的 HTTP 请求数量。如果并发请求量很高,需要设置较大的连接池参数以满足需求。例如,对于一个高并发的 Web 服务,可能同时有数百个请求在处理,此时需要较大的连接池大小。可以通过压力测试工具模拟高并发场景,观察系统在不同并发请求下的性能表现,从而