크림 추천인 .dcp 로드 및 추가 코드는 libdng 코드베이스에 이미 존재합니다. 사진을 찍을 때 이미 메가픽셀에서 SEGFAULT를 발생시키는 코드이기 때문입니다. Megapixels 1.x 코드베이스에는 AsShotNeutral 및 AnalogBalance 태그를 저장하기 위한 코드가 있었고 이를 libdng에서 다시 구현했습니다. 이 단순화된 코드베이스에서는 데이터에 닿는 모든 것이 단순히 작동하므로 메가픽셀의 원래 충돌 문제는 관련이 없습니다. 이 세그폴트는 libdng를 통해 저장할 때 libtiff 라이브러리를 사용하여 보정.dcp 파일에서 로드된 색상 프로필 곡선과의 상호 작용 중 어딘가에서 발생합니다. 디버깅을 더 쉽게 만들기 위한 내 솔루션은 최종 그림에 곡선을 추가하기 위해 교정 파일을 로드하는 기능을 실제로 사용하는 유틸리티를 libdng에 추가하는 것입니다. 1956년, 롤렉스 데이-데이트는 다이얼에 요일과 날짜가 자동으로 변경되는 기능을 갖춘 최초의 손목시계로 판매되었습니다. Librem 5의 경우 해당 장치의 후면 카메라용 센서 드라이버가 두 번째 옵션을 수행하는 데 필요한 컨트롤을 구현하지 않기 때문에 첫 번째 옵션을 구현하고 있으며 올바르게 작동하는 것이 조금 더 쉽습니다. 실제로 화이트 밸런스 알고리즘을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

화이트 밸런스 변경 사항에 스무딩을 적용해야 합니다. 이것은 MNT Reform 노트북에 배송된 것과 동일한 키보드 PCB이므로 이 보드에는 두 개의 커넥터가 있습니다. DNG의 메타데이터는 두 개의 색상 매트릭스와 두 개의 수정 LUT를 저장합니다. 원래 PinePhone에서 Just Worked(tm) 기능 중 하나는 후면 카메라의 자동 화이트 밸런스 보정입니다. 불균형한 카메라 피드를 가져와 소프트웨어에서 해당 프레임을 수정하는 동시에 해당 프레임을 표시하고 촬영한 사진의 DNG 파일에 수정 요소를 저장합니다. 이는 DNG 개발 소프트웨어에 미리 보기를 표시하는 데 사용되는 카메라의 이득을 알려주며 개발 소프트웨어의 화이트 밸런스 섹션에서 "As Shot" 또는 "카메라" 화이트 밸런스로 사용할 수 있습니다. 대부분의 전문 카메라에서와 같이 원시 이미지 데이터가 완전히 불균형한 경우 사진 균형을 위한 이득은 AsShotNeutral 태그에 저장됩니다. 센서가 이미 ADC 이득을 사용하여 화이트 밸런스 원시 데이터를 생성한 경우를 처리하기 위해 화이트 밸런스 이득을 AnalogBalance 태그에 쓸 수 있습니다.

크림 추천인코드 보는법 화이트 밸런스를 적용하기 위해 ADC 게인을 조작하는 경우 AsShotNeutral 태그에 기록된 게인은 모든 채널에 대해 1.0이 되므로 이는 작동하지 않습니다. Librem 5에는 빨간색과 파란색 게인에 대한 컨트롤이 전혀 없다는 점을 제외하면, 이 경우 새로운 게인은 미리 보기를 다시 계산하는 GPU 셰이더에 공급되어 디베이어링 단계 직후 게인으로 적용됩니다. 이는 나머지 처리 파이프라인을 실행하기 전에 센서의 화이트 밸런스 게인을 다시 반전시키는 데 사용됩니다. 즉, 올바른 색온도가 사용됩니다. 휴대폰 내부의 카메라 모듈은 카메라의 아날로그 게인을 조정하는 센서 내부의 8051 코어에서 AWB 알고리즘을 실행하여 자동으로 화이트 밸런스 보정을 수행할 수 있습니다. 이는 해당 장치의 전면 카메라에서도 작동하지 않았으며 AWB 코드가 부족한 결과는 매우 분명합니다. 사진이 매우 녹색입니다. 하드웨어로 회로도를 얻는 대신(그 자체로도 훌륭함) 해당 회로도의 전체 소스, Kicad 부품 라이브러리, lisence.co.kr 펌웨어 소스 및 해당 코드 사용 방법에 대한 문서까지 제공됩니다.

KREAM 추천인코드 크림 할인쿠폰 추천인코드 해당 라이브러리도 대부분 안정적이지만 필요한 모든 메타데이터를 읽고 쓸 수 있도록 API의 마지막 부분을 수정해야 합니다. 코드를 수정하려면 색상 매트릭스의 역을 실행하여 크기를 조정하고 미리 보기 색상 수정을 수행하기 전에 원시 데이터의 평균에 가까운 값을 얻습니다. 이 작업을 수행하기 위해 libmegapixels 코드는 처리된 전체 RAW 프레임의 평균을 수행하여 평균 R, G 및 B 값을 얻습니다. 이 알고리즘은 사진의 모든 색상을 평균화하면 대략 회색인 것을 얻을 수 있다는 가정에서 작동합니다. 빛이 충분하지 않아 전체 녹색 화면으로 이동합니다. 하지만 위의 데모에서 볼 수 있듯이 사진이 더 많이 흐려질수록 채도가 낮아집니다. 입력 DNG 파일을 읽고 그 파일에서 사진 데이터와 메타데이터를 가져옵니다. 실제로 DNG 파일을 로드하고 RAW 화이트 밸런스를 적용한 후의 모든 색상 파이프라인 계산은 색 온도에 따라 달라집니다.