Aprenda a criar exposição perfeita cada vez usando histogramas no Adobe Photoshop

1. Apresentação: Oi, meu nome é Meredith. Sou fotógrafo paisagista e educador de atividades ao ar livre com sede em Denver, Colorado. Neste curso, ensinarei como ler e entender histogramas de imagens no Adobe Photoshop. Histogramas são ferramentas essenciais para a fotografia digital, mas podem ser intimidantes e confusos, especialmente para iniciantes. Muitas pessoas ignoram o aprendizado de histogramas, mas isso é um grande erro, especialmente se você quiser melhorar sua fotografia. Aqui estão algumas das ferramentas mais importantes que você pode usar para melhorar a qualidade de suas fotos, pois elas permitem avaliar a exposição geral e o equilíbrio de cores de suas imagens. Neste curso, você aprenderá a ler histogramas de imagens de uma forma simples e fácil de entender. Começaremos com o básico de quais histogramas, até mesmo nossos dois, como abri-los e analisá-los no Photoshop. Você também aprenderá sobre os diferentes tipos de histogramas que provavelmente encontrará, como luminosidade e histogramas RGB. E como usá-las para corrigir e melhorar a exposição de suas imagens ao editá-las no Photoshop. Este curso é para qualquer pessoa que queira melhorar sua fotografia usando ferramentas de edição e pós-processamento de imagens. Iniciantes que são novatos no conceito de histogramas ganharão muito com este curso. E fotógrafos mais avançados que desejam dominar esse tópico também se beneficiarão desse curso. Então, se você estiver pronto para se juntar a mim para aprender como definir a exposição em suas fotos usando histogramas. Então, espero ver você logo na primeira aula. 2. Compreendendo pixels e sensores de imagem: Bem-vindo à aula. Todos vocês, estou tão animada por ter vocês aqui. Nesta primeira lição, discutiremos o que são pixels , como os pixels são usados e como funcionam. No contexto da fotografia digital, talvez você já esteja familiarizado com o que são pixels. E se sim, isso é ótimo. Isso será principalmente uma revisão para você. Mas esse é um conceito muito importante para você entender em fotografia digital. E é um conceito que realmente estabelece a base de como os histogramas funcionam. Então, o que é um pixel? Um pixel é a menor unidade de informação em uma imagem digital. Agora, o que isso realmente significa? Você está vendo aqui uma foto que tirei no Parque Nacional das Montanhas Rochosas, no Colorado, que é um lindo parque nacional nas Montanhas Rochosas, perto de onde moro em Denver. Eu fotografo muito nessa área. E esta é uma imagem digital no formato de arquivo bruto que eu não editei ou processei. Para entender o que é um pixel, vamos ampliar totalmente essa foto. Vou ampliar o máximo possível até que eu não consiga mais ampliar. Você começará a ver todos esses pequenos quadrados. Se você está experimentando isso em casa no seu computador e está tendo dificuldade em ver todos esses pequenos quadrados. O que você pode fazer é vir aqui para ver. Em seguida, desça para exibir este submenu na grade de pixels. E você vai querer que isso seja verificado. Normalmente, não verifico isso quando estou editando, mas é uma ótima maneira de ver pixels individuais. Se voltarmos à nossa imagem, cada um desses quadrados que você está vendo é um único pixel. E a palavra pixel é apenas uma palavra abreviada para elemento de imagem. E cada um desses pixels representa um único ponto na imagem. E cada pixel tem duas qualidades distintas. O primeiro é cor, então cada pixel tem uma única cor e o segundo é brilho. Portanto, cada pixel tem seu próprio nível de brilho exclusivo. E isso será algo importante lembrar, especialmente quando você edita fotos. Então, novamente, cada pixel tem duas características distintas. Uma é a cor e a outra é o brilho. Então, cada um desses pixels é apenas uma unidade, uma única unidade de informação. E quando combinados, se começarmos a diminuir o zoom, você verá como todos eles se juntam. Eles se combinam em uma única fotografia. À medida que diminuímos o zoom, obtemos uma perspectiva cada vez maior. E esses pixels são tão pequenos que não podemos vê-los quando diminuímos o zoom. Esta fotografia, em particular, é composta por pouco mais de 45 milhões de pixels. Uma das razões pelas quais eu sei disso é porque minha câmera, com a qual tirei a foto, tem um sensor de 45 megapixels. E discutiremos o que isso significa em apenas um momento. Então, de onde vêm os pixels? Como eles são criados pela câmera e transferidos para essa imagem digital que você vê aqui. Bem, para entender isso, vamos falar sobre como uma câmera funciona. Na fotografia digital, uma câmera captura uma imagem registrando a quantidade de luz que incide sobre o sensor de imagem. E o sensor de imagem , representado nesta ilustração aqui, é apenas uma peça de hardware sensível à luz em sua câmera que captura a luz da cena e a transfere para uma imagem digital. Então, digamos que estamos tirando uma foto desta montanha. Quando a luz do sol atinge essa cena, o sol pode estar em qualquer lugar desse lado, pode estar atrás dessa montanha ou pode estar atrás de nós quando estamos fotografando. Tudo o que importa é que, quando a luz atinge essa cena, ela é refletida nela e de volta para você, o espectador da cena. Então, onde quer que você esteja com sua câmera, a luz refletida passará lente da câmera diretamente da cena enquanto ela é refletida. E ele vai viajar através de sua lente e depois para sua câmera, onde atinge o sensor de imagem. E o sensor de imagem fica diretamente atrás da lente. Então, nesta ilustração, a lente foi removida. E se você estivesse em casa olhando para sua câmera, se você tiver, digamos, uma câmera DSLR ou sem espelho, ao tirar as lentes, você poderá ver o sensor de imagem quadrado nessa abertura onde a parte traseira da lente se conecta. Não recomendo que você tire a lente da câmera com muita frequência ou com frequência por um longo período de tempo, pois isso expõe o sensor de imagem à poeira e outros tipos de partículas que podem danificá-lo. Definitivamente, você nunca quer tocar seu sensor de imagem e definitivamente protegê-lo dos elementos. Não deixe que nada o toque. Novamente, o sensor de imagem é apenas uma peça de hardware em sua câmera que coleta informações de luz da cena. E o que acontecerá quando o sensor coletar essas informações de luz. Sua câmera, por meio de um processo muito técnico, transferirá essas informações de luz em informações digitais, então ela as transformará em imagem digital. Outra maneira de pensar sobre esse sensor de imagem é como o filme, como o filme de 35 milímetros, costumava estar nas câmeras nos velhos tempos. O filme é apenas um meio sensível à luz que capta informações sobre a luz. Seu sensor de imagem está fazendo exatamente a mesma coisa, mas de uma forma muito mais sofisticada. Agora, vamos dar uma olhada nessa ilustração, que é um modelo muito, muito simplificado de um sensor de imagem. Os sensores de imagem, assim como sua foto digital, têm pixels individuais. Portanto, cada um desses quadrados nesse sensor de imagem representa um único pixel. Se contássemos todos esses pixels, a quantidade total de pixels nesse sensor é 63, então temos nove colunas e sete linhas. Então, sete vezes nove é 63. Na realidade, os sensores de imagem modernos têm milhões e milhões de pixels. Novamente, esta é uma versão extremamente simplificada, apenas para ajudar você a entender o conceito de como os sensores de imagem funcionam. Voltando aos pixels, o que cada um desses pixels individuais faz é capturar informações de luz e cor provenientes dessa cena que você está fotografando. E cada um desses pixels se traduzirá nos pixels que você acabará obtendo em sua imagem digital. Então imagine que cada um desses pixels é como um balde coletando água da chuva. Mas em vez de um balde coletando água da chuva, verdade é apenas um coletor ou na verdade é apenas um coletor ou, teoricamente, um balde coletando luz. Cada um desses pixels registra uma quantidade específica de luz e produz um valor digital correspondente que representa a cor e o brilho específicos de uma imagem. Vejamos um exemplo do que isso significa. Aqui temos nosso sensor de imagem de 63 pixels, que acabamos de ver. Digamos que estivéssemos tirando uma foto com uma câmera que tinha esse sensor de imagem de 63 pixels. Se você olhar aqui, a imagem correspondente. Então, se você usar sua imaginação, imagine que essa é uma foto que você tirou com aquela câmera de 63 pixels. A imagem poderia ser mais ou menos assim. As cores podem ser um pouco diferentes dependendo do que você está fotografando, mas teriam 63 pixels no total. Você também pode ver aqui que 63 pixels quase não fornecem detalhes em uma foto, é por isso que as câmeras modernas têm sensores de imagem com milhões e milhões de pixels para que você possa obter mais pixels em um sensor de imagem e obter uma resolução mais alta. Assim, você pode obter muito mais detalhes em uma imagem quando tem muito mais pixels no sensor de imagem. Novamente, esta é uma ilustração extremamente simplificada. Não apenas por causa dos poucos pixels desse sensor na imagem, mas também porque os sensores de imagem e a física de como eles funcionam e transformam luz em imagens são muito mais complexos do que isso, o que eu encorajo você a ler sobre essas coisas se estiver interessado. E fornecerei alguns links sobre sensores de imagem e como essas coisas funcionam na seção de recursos deste curso. Agora, ao falar sobre pixels, você deve estar familiarizado com o termo megapixels, que é uma das principais especificações de uma câmera que os fabricantes geralmente usavam para vendê-las. Portanto, geralmente, as câmeras de maior megapixels são consideradas melhores, nítidas e geralmente mais desejáveis. Com este termo realmente se refere a quantos pixels o sensor de imagem contém. Um megapixel é igual a 1 milhão de pixels. Por exemplo, se você tiver uma câmera de 20 megapixels, seu sensor de imagem terá 20 milhões de pixels e produzirá uma imagem com 20 milhões de pixels. Então, se olharmos para esta imagem desta montanha, podemos ver o número de pixels nessa imagem indo para Imagem até Tamanho da Imagem. Aqui, você pode ver que a largura dessa imagem é 8.256 pixels e a altura é 5.504 pixels. Se multiplicássemos a largura pela altura para obter o número total de pixels nessa imagem, esse total seria um pouco mais de 45,4 milhões de pixels, que é exatamente a mesma coisa que 45,4 megapixels. Se você se lembra, um megapixel equivale a 1 milhão de pixels. Você pode experimentar isso em suas próprias imagens em casa. Então, para isso, você vai querer pegar uma imagem bruta, pesquisar a largura e a altura em pixels, multiplicá-las umas pelas outras e obter o número total de pixels em sua imagem. E isso deve corresponder ao número de megapixels do sensor da câmera. Então, para revisar, um pixel é apenas uma unidade de uma imagem. Se ampliarmos totalmente, começaremos a ver pixels individuais. Em cada um desses pixels tem uma cor e um brilho. Essas duas informações foram coletadas pelos sensores de imagem da sua câmera. Então, os pixels no sensor de imagem da sua câmera. Então essa é uma visão geral dos pixels. Agora que você tem esse entendimento, podemos ver o que são os histogramas e como os histogramas de imagem funcionam. Então, nos vemos na próxima lição. 3. Como ler um histograma: Bem-vindos de volta à aula, todos vocês. Nesta lição, você aprenderá o que são histogramas e como funcionam os histogramas de imagem. Acho que muitas pessoas ignoram o que é o histograma quando aprendem fotografia. E eu realmente acho que isso é um grande erro. histogramas são um aspecto extremamente importante da fotografia digital que o ajudará a expor adequadamente suas fotos no campo e também quando estiver editando fotos em casa no computador. Agora, os histogramas envolvem apenas um pouquinho de matemática, mas não se assuste se você não gosta de matemática. Vou dividi-lo em termos muito simples. E eu prometi que até o final desta lição, você entenderá o que são histogramas antes de mergulhar no que é um histograma de imagem. Então, o histograma aqui em cima. Vamos primeiro falar sobre o que realmente é um histograma. Portanto, os histogramas não são algo totalmente limitado à fotografia digital. Eles são usados de várias maneiras diferentes fora da fotografia. Vamos dar uma olhada nessa ilustração para ajudar você a entender o que são histogramas. O que você está vendo aqui é apenas um histograma simples. histograma é apenas um gráfico de barras usado para descrever visualmente informações ou dados. Vamos dar uma olhada em um exemplo do que isso significa. Então, aqui à esquerda está uma sacola que contém quatro bolinhas de gude de cores diferentes. Temos bolinhas vermelhas, azuis , verdes e amarelas. E, como você pode ver, esses mármores de cores diferentes, quantidades muito indiferentes. Temos três bolinhas vermelhas, cinco bolinhas azuis, uma bolinha verde e duas bolinhas amarelas. O que podemos fazer usando um histograma é mapear ou representar graficamente a frequência com que cada cor de mármore aparece nesta bolsa. Se você observar o histograma, tudo o que estamos fazendo aqui é contar o número de vezes que uma bola de gude específica ocorre e, em seguida, traçá-la usando essa barra neste gráfico. Na parte inferior, no eixo x, temos as diferentes cores ou categorias. Às vezes, eles também são chamados de lixeiras, o que na verdade é apenas um termo sofisticado para categoria. No eixo y, aqui temos o número de vezes que a bola aparece. Então, se olharmos aqui, temos três bolinhas vermelhas. Portanto, essa barra atinge os três no eixo y. Está nos mostrando que existem três bolinhas vermelhas. O mesmo acontece com as outras cores. Temos cinco bolinhas azuis. Portanto, essa parte se estenderá até o número cinco, representando cinco vezes a frequência ou o número de vezes que a bolinha azul aparece. A mesma coisa aqui para grãos, só temos um, então ele atinge até um no eixo y. E o mesmo para o amarelo, temos dois, então ele atinge até dois no eixo y. Agora, podemos usar histogramas em qualquer situação em que tenhamos um conjunto de dados que pode ser dividido em categorias. E então cada uma dessas categorias aparece em uma frequência específica. Por exemplo, podemos representar graficamente a frequência da idade das pessoas e um cinema agrupando as pessoas em categorias que representam décadas diferentes. Assim, poderíamos contar o número de pessoas que nasceram em cada década discreta. Então, novamente, sempre que podemos dividir os dados em categorias e contar quantas vezes cada dado individual aparece dentro dessa categoria ou frequência, podemos criar um histograma. No caso da fotografia digital, como discutiremos aqui a seguir, a frequência de pixels em uma imagem digital pode ser agrupada por seu nível de brilho ou tom. Vamos voltar à nossa pequena imagem de 63 pixels, que produzimos a partir do nosso sensor de imagem de 63 pixels. Desta vez nossa foto aqui está em preto e branco. Então, eu removi todas as informações de cores. E agora tudo o que você pode ver são os tons da imagem ou os níveis de brilho do preto sólido ao branco puro. Agora, assim como no último exemplo, se fôssemos representar graficamente a frequência dos tons nessa imagem, obteremos um histograma parecido com isso. Então, se dividirmos esses tons de pixel em cinco categorias separadas com base em quão escuros ou claros eles são. Poderíamos dividi-los nessas cinco categorias. Preto, cinza escuro, 50% cinza, cinza claro e branco. Poderíamos contar aqui quantos pixels caíram em cada uma dessas categorias. E eu já fiz isso por você aqui. E você pode ver quantos pixels existem para cada tom com base no que essas barras estão mostrando, temos oito pixels pretos, 19 pixels cinza escuro, 16, 50% pixels cinza. 13 pixels cinza claro e pixels brancos. Novamente, estamos representando graficamente a distribuição de frequência. Então, o número de pixels para cada uma dessas categorias de tons. Agora, na realidade, se você se lembra, a imagem que estamos vendo tem mais de 45 milhões de pixels. O histograma da imagem no Photoshop funciona exatamente da mesma maneira. Ele pega todos os valores tonais ou de brilho dos pixels da imagem e os mapeia nesse histograma. Serão milhões e milhões de pixels enxertados no histograma. Você pode imaginar que será um pouco maior do que o que você está vendo aqui. Então, vamos dar uma olhada nisso agora. De volta à nossa imagem. Se dermos uma olhada no histograma da imagem aqui em cima, se você ver esse pequeno triângulo com o ponto de exclamação, basta clicar nele e ele atualizará o histograma. Ele apenas o atualiza. Se você não está vendo seu histograma aberto no Photoshop, você precisa ir até a Janela, descer até o histograma e verificar se ele está marcado. Em nosso exemplo anterior, observamos um histograma de imagem para imagens com cinco tons de pixel diferentes. E, na realidade, o histograma que você está vendo aqui tem 256 tons diferentes representados graficamente nele, em vez de cinco. Quando o Photoshop lê essa imagem, ele atribui a cada pixel nessa imagem um valor tonal ou um valor de brilho. E os distribui ao longo desse histograma, assim como vimos no exemplo anterior. Mas em vez de mapear apenas cinco tons, estamos mapeando 256 tons. Se você ampliasse totalmente esse histograma, veria todas essas 256 barras individuais que compõem esse histograma. Mas como há tantas barras agrupadas em um espaço tão pequeno, parece uma curva suave. Para visualizar melhor o que está acontecendo nesse histograma. Vamos dar uma olhada nessa ilustração. O que você vê aqui mostra exatamente o que você vê em seu histograma no Photoshop, dividido em tudo o que está acontecendo. Neste exemplo, você pode ver com um pouco mais de detalhes como os tons foram representados graficamente a partir do preto. Portanto, zero é preto puro, que neste histograma específico, há 0 bar em zero, o que significa que não há pixels pretos nesta imagem. Se nos movermos totalmente para a direita, alcançaremos o branco puro. Portanto, a 255ª barra representaria branco puro. Aqui, novamente, não temos pixels brancos puros porque não temos uma barra aqui representando nenhum pixel branco. Novamente, cada uma dessas barras está contando quantos pixels em uma imagem estão em cada um desses tons. Se escolhêssemos um único tom aqui. Então, em torno do cinza médio, um pouco mais escuro. Essa única barra vermelha representa o número de pixels um pouco mais escuros do que 50% de cinza. Agora, essas faixas de tons de pixel podem ser divididas em cinco faixas diferentes. Então, aqui temos os pretos, que são a faixa dos tons mais escuros. Um pouco mais claras são as sombras no meio ou os tons claros médios. Temos os tons médios. Os tons mais claros serão os destaques, e os tons mais claros serão os brancos. Vamos voltar à nossa imagem. Agora. Se olharmos para esse histograma, podemos ver um pico nos destaques e depois uma grande quantidade de pixels e um pico aqui nos tons mais escuros. Olhando para esta imagem, podemos ver que toda essa área de luz aqui em cima no céu é provavelmente o que está causando esse pico no tom mais claro. Então, todos esses serão destaques e brancos. Não temos muito nos tons médios, apenas um pouco nos tons médios. Mas a parte inferior dessa fotografia que ocupa a maior parte da fotografia são tons mais escuros, sombras aqui embaixo, e muito escuros, tão pretos aqui embaixo. Agora, uma das coisas mais importantes para você entender ao aprender histogramas é como correlacionar o que você está vendo na imagem com o histograma e vice-versa, exatamente como eu mostrei. E veremos mais exemplos de como fazer isso em aulas futuras. Mas eu quero que você comece a prestar atenção em suas fotos. Se você tiver uma foto aberta no Photoshop, preste atenção em como a parte mais clara da foto corresponde ao histograma e como as partes mais escuras correspondem ao histograma. Agora, uma coisa que eu quero mencionar aqui, você pode ver como esse pico nas sombras e nos pretos meio que é cortado aqui. Se você ver isso em um histograma, não se preocupe, pois isso não significa necessariamente que haja algo errado com a foto. Significa apenas que há tantos pixels nessa área que se estendem acima do gráfico que nem conseguimos vê-los. Portanto, podemos supor que essa bicicleta pode sair do histograma e que há mais pixels do que os que podem ser visualmente representados aqui. Já que estamos tentando compactar todas essas informações de pixels em um espaço tão pequeno. Às vezes, você verá esses picos que saltam do histograma. Agora, se você quiser ver o número real de tons que estão em cada uma dessas 256 categorias tonais. Você pode vir aqui para ver este pequeno ícone de menu. Clique nele e, em seguida, clique em Exibição expandida. Agora você verá a opção de selecionar canais diferentes e não se preocupe com todos esses canais. Agora, vou clicar em luminosidade. Falaremos sobre o que esses diferentes canais significam em uma lição futura. Agora, se você clicar no histograma, em qualquer lugar do histograma, poderá ver a barra individual em que está. Portanto, o nível está apenas em uma escala de zero a 255, você está na barra 213. E então você pode ver o número de pixels que estão nesse tom. Novamente, isso está mais nos tons de destaque. Existem mais de 682.000 pixels apenas nesse tom. Muitos pixels nesse ponto específico. E, novamente, provavelmente está em algum lugar aqui onde esses tons existem. É assim que os histogramas funcionam e os histogramas de imagem funcionam no Photoshop ou em qualquer software de edição que você escolher usar. Neste ponto, você pode estar se perguntando por que isso é importante. Por que isso é importante? E começaremos a discutir isso nas lições a seguir, onde você aprenderá como usar o histograma para medir a exposição adequada. De outras formas, os histogramas são ótimas ferramentas que podem beneficiar você como fotógrafo. Então, nos vemos na próxima lição. 4. Interpretando formas de histograma: Ei, bem-vindo de volta à aula. Na última lição, falamos um pouco sobre como você pode ver um histograma de imagem. E com base na distribuição de tons nesse histograma e na frequência dos tons que você vê. Você pode correlacionar isso com o que está vendo na sua imagem real. Nesta lição, vamos nos aprofundar um pouco mais nisso. Vamos abordar algumas formas de histogramas realmente comuns e os tipos de imagens com as quais elas se correlacionam. Isso realmente ajudará você a começar a ver um histograma e saber imediatamente o que está acontecendo na sua imagem. Vamos agora ver vários tipos diferentes de fotografias e como seus histogramas se correlacionam com os diferentes níveis de tons e brilho que vemos nelas. A imagem que você está vendo aqui é um tipo muito típico de imagem chamada imagem de alta qualidade. E o que isso significa é que é uma foto de uma cena que geralmente é muito clara e tem a maioria de seus tons e destaques com apenas um pouco de sombras e pretos. Esta fotografia que você está olhando, uma árvore em um dia nublado e nublado. Como você pode ver, a maior parte dessa foto é mais clara ou mais brilhante. Então, todo esse cara aqui que ocupa a maior parte da imagem, podemos dizer, olhando para ela, que todos esses pixels são bem brilhantes. Esperaríamos ver muitos pixels brilhantes no histograma da imagem desta fotografia. Se olharmos aqui para o nosso histograma. E, a propósito, agora, para esses exemplos, eu tenho o canal sobre luminosidade e falaremos sobre o que isso significa em aulas posteriores. Mas o que estamos vendo aqui é o brilho dos pixels nesta imagem aqui, esperávamos ver muitos destaques e tons mais brilhantes. E, de fato, se olharmos para o histograma, podemos ver que a maioria dos pixels está na faixa superior desse histograma, o que significa que o histograma mostra que há muitos pixels brilhantes nessa imagem. Novamente, olhando aqui, podemos ver que mostrei na última lição esse histograma está recortado. Então, há um grande pico aqui que se estende para fora desta janela. Mas esse enorme pico aqui significa apenas que temos muitos pixels nessa imagem que são muito brilhantes e tonificados. Então, principalmente nos destaques e também na faixa de brancos do histograma. Agora, a árvore nesta imagem onde vemos os galhos, onde estão os tons mais escuros, as sombras e talvez alguns tons na faixa dos pretos. Se olharmos para o nosso histograma, podemos ver que há muito poucos tons que estão na faixa mais escura do histograma. Lembre-se de que todo o lado esquerdo do histograma é preto puro. E todo o lado direito do histograma é branco puro. Então, nas áreas de sombra mais escuras, temos muito poucos pixels, especialmente em comparação com aqui em cima. Essa forma de histograma é muito típica de uma imagem de alta qualidade, que, novamente, é apenas uma imagem que tem principalmente destaques e brancos e muito poucos pretos e sombras. Também temos muito poucos tons médios indicados na faixa intermediária do histograma. A característica mais proeminente é esse grande pico. Todos esses pixels agrupados aqui na região superior do histograma. Outra maneira de pensar sobre isso é dizer que eu nunca tinha visto a foto da qual esse histograma de imagem foi criado. Você poderia imediatamente perceber que essa era uma imagem de alta qualidade apenas olhando para esse histograma. Vamos ver outro exemplo aqui. Esta imagem tirada no inverno é composta principalmente por tons mais claros. Podemos ver os tons mais brilhantes na imagem aqui e no céu e alguns tons menos brilhantes, mas ainda bem aqui e aqui, e especialmente em primeiro plano aqui. Essa imagem não é tão importante quanto a imagem anterior. Mas se olharmos para o histograma, podemos ver um padrão similar. Desta vez, porém, temos dois picos nos tons mais claros. Temos um pico aqui, que se correlaciona com os tons mais brilhantes da imagem. Então, em nossa fotografia, esses tons aqui e também no céu, esses são os pixels que se correlacionam com esses brancos e destaques brilhantes na parte superior do histograma, muito próximos do branco puro mas sem tocar a borda do histograma. Portanto, sabemos que não há pixels brancos puros nessa imagem. Temos outro pico aqui nos destaques, que indica tons que ainda estão bem claros, mas um pouco mais escuros do que os tons desse pico aqui. Então, provavelmente podemos interpretar que esta bicicleta aqui representa alguns dos tons menos brilhantes. Então, alguns dos destaques mais sombrios aqui e também em primeiro plano. No resto da imagem, vemos que há muito poucas sombras e sombras. E isso também está representado no histograma. Podemos ver que a maioria dos tons que não são realces e brancos estão em algum lugar na faixa de tons médios. Nós realmente não temos sombras ou pretos. E definitivamente não temos nenhum pixel preto puro porque não temos nenhum pixel empilhado na borda esquerda desse histograma. Vamos ver uma imagem que é praticamente o oposto de uma imagem de alta qualidade. E essa é uma imagem discreta que é exatamente como uma imagem de alta tecla, mas ao contrário. Em vez de ter tons mais claros na imagem, temos principalmente tons escuros. Portanto, esta é uma imagem da lua à noite e o céu está muito escuro e apenas a lua está brilhante nesta cena, como você já deve ter começado a esperar com base em seu conhecimento de histogramas até agora, se olharmos aqui, você pode ver um grande pico na área de sombras do histograma. E, novamente , este é tão alto que é cortado desta janela. Se olharmos para o lado direito mais perto do branco puro, veremos um pouquinho de pixels brilhantes nos destaques superiores e na região de tons brancos que representa a lua aqui. Então, temos apenas uma pequena parte da nossa foto, apenas uma pequena porcentagem é a lua brilhante. E esses são representados por esses poucos pixels no lado direito do histograma aqui. Novamente, se você olhasse esse histograma, não sabia qual era a imagem da qual ele foi tirado. Você percebeu imediatamente que esse padrão, que é um padrão muito típico de uma imagem discreta, você percebeu imediatamente que essa imagem estava quase toda escura e tinha um pouco de brilho. Então, novamente, esse é um padrão muito típico que você vê em um histograma para uma imagem discreta. A seguir, vamos ver um padrão diferente de histograma. Nesse tipo de cena está o que você chamaria de cena de alto contraste ou imagem de alto contraste. Esses tipos de imagens são muito comuns quando você fotografa ao nascer e ao pôr do sol. Especialmente quando você tem parte do sol no céu. E você tem um céu muito claro com talvez o sol no horizonte ou em algum lugar no céu. Então, como o sol está tão baixo no céu porque está em um ângulo tão baixo, você tem muitas sombras escuras em primeiro plano. Então, em uma imagem de alto contraste, obtemos muitos pixels brilhantes e muitos pixels escuros, como você vê aqui embaixo. E olhando o histograma da imagem, podemos ver um padrão correspondente. Vemos muitos pixels mais brilhantes que ocupam cerca de metade da imagem. Então, essa área aqui em cima é onde existem pixels mais brilhantes. E vemos que a outra metade da imagem é composta principalmente por sombras e pretos. Temos um grande pico aqui, que corresponde a todos esses tons mais escuros, todos esses pixels mais escuros aqui embaixo. Também podemos ver no histograma que não temos muitos tons médios. Temos alguns aqui em cima e podemos ver que o padrão de pixels mais brilhantes tem a forma de uma curva em forma de sino, que realmente significa que há uma distribuição mais uniforme de tons e regiões mais brilhantes do que uma mancha brilhante homogênea que aumentaria em um ponto específico do histograma. Essa é uma distribuição mais gradual e isso meio que faz sentido quando olhamos para esta imagem, vemos alguns pixels muito brilhantes onde está o sol, que corresponde a esses pixels até o branco puro. E parece que esse histograma está realmente tocando a borda direita do gráfico, o que significa que há pixels brancos puros na imagem. Isso pode acontecer quando você está fotografando para o sol porque o sol é muito brilhante, às vezes esses pixels se transformam em branco puro, e falaremos sobre isso um pouco mais nas próximas aulas. Mas vemos ao redor do sol uma espécie de variedade de tons de destaque. Portanto, embora sejam todos bem claros, temos alguns destaques mais claros e alguns mais escuros. E aqui embaixo também, alguns destaques mais escuros. É por isso que temos uma curva mais gradual aqui. O escuro, no entanto, esse grande pico significa que todos esses tons escuros, essas sombras, estão realmente dentro de uma faixa tonal semelhante, é por isso que todos eles se juntam nesse único pico. Quando você está olhando para um histograma para uma imagem de alto contraste, normalmente você vê esse padrão. Então você vê um grande pico ou talvez até um pico mais gradual nas sombras, então o histograma diminuirá nos tons médios. Portanto, haverá relativamente poucos tons médios nessa área. E então você verá outro salto novamente nos destaques. Às vezes, você verá um aumento muito maior nos destaques aqui. Mas geralmente é essa curva em forma de U com um pico, tons mais escuros e um pico nos tons mais claros. Vamos ver outra imagem de alto contraste. Essa imagem é uma cena bem diferente da imagem anterior. Ainda temos um padrão semelhante. Se você olhar o histograma, temos um grande pico nos tons mais escuros com um pico menor aqui também, mas na verdade estamos perdendo muitos tons médios nessa área. Então, temos outro pico aqui nos destaques. Olhando aqui na imagem, podemos ver como esse histograma se correlaciona. Temos muitos destaques nessa área, o que parece ser cerca de 20% da imagem inteira. E se olharmos aqui, não vemos um grande aumento nos destaques. E isso faz muito sentido porque não temos muitos destaques nessa imagem em comparação com a quantidade pixels na imagem geral. A maioria dos tons nesta imagem, aqui embaixo, especialmente pelo menos 50% da imagem, são tons escuros. E vemos isso representado nesta extremidade do histograma. Podemos ver que muitos desses tons estão se aproximando muito do preto, e muitos deles estão na faixa tonal dos pretos. Por aqui. Olhando para a foto, vemos muitos tons muito escuros aqui embaixo. E também aqui embaixo. Esses são alguns tons extremamente escuros em comparação com os que parecem ter tons muito claros. Então, novamente, essa seria uma imagem de alto contraste. Vamos ver um terceiro exemplo aqui. Novamente, essa é uma cena muito diferente das últimas cenas que vimos, mas ainda assim uma imagem de contraste relativamente maior. Portanto, temos uma região de tons mais claros e uma região de tons mais escuros. E nós realmente não temos muitos tons médios nessa imagem. Se olharmos aqui no histograma, vemos um pico gigante nas sombras aqui, que provavelmente se correlaciona todas essas sombras aqui embaixo, bem como com algumas das sombras nas montanhas. E então temos dois picos e os destaques aqui, temos um pico mais brilhante próximo do branco puro. Temos destaques brancos ou brilhantes muito brilhantes. Eles se correlacionarão com a parte mais brilhante dessa imagem. Então, aqui embaixo é provavelmente de onde vem esse pico, essa região brilhante ao redor daqui. Depois, temos outro pico nos destaques. Então, tons um pouco mais escuros do que esses cones aqui em cima. E se olharmos para nossa imagem, vemos alguns destaques mais escuros. Então, aqui no céu, bem como um pouco da luz refletida nas dunas de areia. Você pode ver no histograma da imagem ele parece um pouco diferente dos outros histogramas de alto contraste que vimos nas últimas imagens. Mas ainda segue o mesmo padrão geral. Temos muitos tons mais escuros no lado esquerdo do histograma. Uma forma de U onde estariam os tons médios, depois uma região de tons muito mais brilhantes. Portanto, mesmo que estejam divididos em dois picos, juntos, representarei as regiões mais brilhantes da imagem. Portanto, no geral, temos uma região de tons mais escuros e tons mais claros com poucos tons médios. Se olharmos para uma imagem de baixo contraste, obteremos um histograma de formato oposto. Uma imagem de baixo contraste geralmente tem tons médios, então a maioria dos tons na imagem está dentro dos tons médios. E há muito poucos tons, se é que existem, nas áreas mais escuras e nas áreas mais claras. E se você olhar para esta imagem, você pode ver que não há nenhuma área muito, muito clara. Há um pouco aqui, mas não muito. Na verdade, não há muitos tons escuros e escuros. Há um pouco aqui, mas, novamente, não há um grande aumento de tons. A maioria dos tons nesta imagem , principalmente aqui em cima e na areia, estão nas áreas de tons médios. Portanto, eles são cerca de metade do brilho do branco puro e cerca de 50% mais brilhantes do que o preto puro. E, novamente, podemos ver neste histograma a maioria dos tons está dentro da faixa de tons médios do histograma com um grande pico aqui, com apenas alguns tons de sombra e talvez apenas um pouco de tons de destaque com cuidado. Então, se você ver um histograma de imagem parecido com este, talvez como uma curva em forma de sino ou apenas um pico gigante nos tons médios. Você pode inferir que esse histograma de imagem é de uma foto com baixo contraste. Outro exemplo aqui, isso é apenas uma imagem da textura da areia. E esta é, obviamente, uma foto de baixo contraste. Realmente não temos áreas escuras e realmente não temos áreas claras. E se olharmos para o histograma, é exatamente isso que vemos. Não vemos nenhuma luz, tons claros e não vemos tons escuros. Talvez apenas alguns, mas um grande pico aqui nos tons médios superiores. Por causa do brilho de quase todos os pixels, maioria dos pixels nesta foto. Fique dentro dessa faixa de tom médio superior. Então, essas são as principais formas típicas que você verá em um histograma de imagem. Portanto, uma tecla alta, uma tecla baixa, um histograma de alto contraste e um baixo contraste. E entender essas formas de histograma de imagem permitirá que você correlacione mais facilmente o que você está vendo em um histograma de imagem acontecendo em o que está acontecendo em termos de distribuição de tons e brilho em sua fotografia. Agora, você pode estar se perguntando neste momento se existe uma forma de histograma correta ou errada. E a verdade é que realmente não existe uma forma certa ou errada de um histograma. A forma simplesmente nos fornece informações tonais e de exposição sobre uma foto. E é apenas uma ferramenta que podemos usar para calibrar a imagem digital que criamos com o que vimos em campo com nossos olhos. Portanto, nosso objetivo como fotógrafos, pelo menos na maioria das vezes como fotógrafos de paisagens, é criar imagens que correspondam ao que vemos com nossos olhos quando estamos olhando para uma cena. E fazemos isso ajustando a exposição por meio da abertura, da velocidade do obturador e do ISO. Quando estamos vendo uma cena de uma paisagem, digamos, por exemplo esta cena aqui. E estamos vendo isso no campo com nossos olhos. Queremos capturar essa cena o mais próximo possível do que vimos com nossos olhos reais. E o histograma é uma ótima ferramenta que você pode usar como fotógrafo para determinar se o que você viu com seus olhos corresponde à foto que você tirou. Por exemplo, se estivermos fotografando essa cena desta montanha, sabemos, olhando para ela com nossos olhos, que temos algumas áreas muito claras algumas áreas muito escuras. Não temos negros nessa cena quando olhamos para ela com nossos olhos, não temos nenhum pixel preto. Portanto, não temos nenhuma parte negra verdadeira dessa cena. E não temos nenhuma área branca verdadeira nessa cena. Sabemos que temos tons mais claros e muitos tons mais escuros. Então eu sei que, olhando para esse histograma, esses tons, a forma como esses tons são distribuídos, realmente gera muitos filhos, e isso realmente corresponde ao que eu vi com meus próprios olhos. Se, por exemplo, eu tirei esta foto e eu a exponho demais. E vou adicionar uma camada de ajuste aqui para demonstrar o que quero dizer. E você não precisa entender como essa camada funciona neste momento. Falaremos mais sobre isso em meus cursos de edição. Mas digamos que eu superexpus a cena e ela ficou mais ou menos assim. Quando enviei essa foto para o meu computador, recebi um histograma parecido com isso. E como você pode ver aqui, há muitos pixels brancos puros que correspondem ao céu aqui, que é completamente branco. Quando olho para o histograma, sei que não foi isso que vi com meus olhos. Eu não vi nenhuma parte branca pura do céu quando estava olhando para essa cena da montanha. Então, eu sei que esse histograma não reflete com precisão o que eu busquei no campo. Esse pico no histograma que é branco puro não significa que o histograma esteja errado ou que haja algo errado com o histograma. Significa apenas que eu exponho demais a foto. Portanto, em última análise, a forma do histograma deve ser usada como uma ferramenta para avaliar a exposição e a tonalidade de uma imagem, não como uma diretriz estrita sobre o que é certo ou errado em termos de estética. Na próxima lição, abordaremos mais esse tópico e como você pode usar o histograma para determinar a exposição adequada de suas fotos e também ajustar a exposição. E usar histogramas para avaliar com precisão a exposição, além de quão bem a cena que você viu com seus olhos corresponde ao histograma do seu computador, é realmente a essência de como nós, como fotógrafos, podemos usar essa ferramenta a nosso favor. Exploraremos isso mais na próxima lição. Então eu vou te ver lá. 5. Como obter uma exposição fotográfica perfeita usando histogramas: Olá, bem-vindo de volta. Agora que você tem uma compreensão básica de como ler histogramas e como interpretar diferentes formas de histogramas, o que você aprendeu a fazer na lição anterior. Agora, podemos discutir como você pode usar histogramas para expor adequadamente suas fotografias ao processá-las no Photoshop ou em outro software de edição. Uma das coisas mais importantes que um histograma pode dizer sobre uma imagem é se a imagem está subexposta ou superexposta a ponto de você perder detalhes na imagem. Então, por exemplo, aqui está uma imagem que vimos na lição anterior. Essa é uma das imagens de maior contraste que vimos. E se você olhar o histograma aqui, vou atualizá-lo. Discutimos um pouco na lição anterior sobre como, se você tem pixels que tocam o lado direito ou o esquerdo, isso significa que você tem pixels brancos puros no lado direito. Então, se você tem pixels que tocam a borda direita aqui, você tem pixels brancos puros em sua imagem. E se você tiver pixels na borda esquerda ou qualquer pixel que toque o lado esquerdo do histograma, você tem pixels pretos puros em sua imagem. É muito importante entender que, se você tem pixels que tocaram o lado esquerdo ou direito, ou seja, pixels em preto puro ou branco puro, isso significa que você perdeu detalhes em sua imagem. E a razão pela qual isso é tão importante é que você tem uma imagem superexposta. Um histograma pode indicar se sua imagem está superexposta se você tiver pixels tocando o lado direito ou subexposta se os pixels estiverem tocando o lado esquerdo. E veremos exemplos de versões superexpostas dessa foto em apenas um momento Podemos ver que essa foto que estamos vendo agora está devidamente exposta, pelo menos na minha opinião. Como nota lateral, a exposição adequada às vezes não é necessariamente algo imutável. Você, como artista, deve determinar o que considera ser uma exposição adequada. Então, na minha opinião, essa imagem está devidamente exposta na maior parte. A razão pela qual eu justifico isso é porque quando eu olho para o histograma, não há pixels tocando a extremidade branca pura do histograma e não há pixels tocando a extremidade preta, que me diz que eu não perdi nenhum detalhe na imagem. Isso também significa que o que eu vi com meus olhos quando estava fotografando a cena no campo corresponde ao que eu vejo aqui no histograma, porque o que eu vi no campo, eu não vi nenhuma área branca pura da imagem. Eu vi uma área brilhante , como aqui embaixo. E eu vi áreas escuras, mas não vi nenhum branco puro ou preto puro quando estava olhando para essa cena. Esse histograma reflete isso com precisão. Agora, digamos que eu superexpus essa foto e acabei de criar uma camada de ajuste aqui para superexpor intencionalmente essa imagem no Photoshop. E agora podemos ver que essa área no céu, extremamente brilhante, é na verdade branca pura. E isso definitivamente não é o que eu vi no campo. Portanto, essa imagem não é uma representação precisa do que eu estava fotografando. Se olharmos aqui no histograma, você pode ver essa barra acima dos 250 tons do histograma. Portanto, o valor tonal de branco puro que corresponde a todos os pixels brancos puros que vemos no céu. Você também pode ver aqui embaixo, que devem ser todas as sombras. Portanto, as áreas mais escuras devem ter sido empurradas para os tons médios. E eu sei que, quando eu estava fotografando essas áreas eram muito mais escuras do que tons médios. Esse histograma definitivamente não corresponde ao que eu procurei no campo com meus olhos. O problema aqui, e isso é realmente fundamental, é que quando você tem uma imagem com tons de branco puro, você não consegue recuperar o que realmente estava acontecendo naquela área da cena. Você não pode recuperar isso no pós-processamento. Portanto, nenhuma quantidade de ajustes e alterações na edição que você pode fazer no Photoshop pode trazer de volta qualquer detalhe nessa área. Se eu o expusesse demais quando estava atirando no campo. Agora, supondo que essa superexposição não seja um ajuste e que seja na verdade a foto original que eu tirei no campo. Não há como eu trazer volta os detalhes no céu. Eu posso escurecer essas sombras para que elas se movam dos tons médios de volta para as sombras. Mas esse detalhe em que os pixels são brancos puros não pode ser recuperado. Esse detalhe é perdido permanentemente. Sempre que você vê um histograma como esse, onde você vê um pico em pixels brancos puros. Um termo que você pode usar para descrever essa imagem ou esse histograma é recortado ou apagado. Então, sabemos que essa imagem foi recortada ou, em outras palavras, apagada porque toda essa área é branca pura. Às vezes, na fotografia de paisagem, o recorte pode ser bom. Digamos que, quando você estiver fotografando diretamente para o sol, praticamente sempre que estiver fotografando diretamente no local, você terá alguns pixels apagados em sua imagem. Mas em uma imagem como essa, em que eu quero manter os detalhes no céu. Então, onde eu realmente quero que fique assim, onde há muitas nuvens e luz realmente bonitas no céu, eu quero reter essa informação. Portanto, recortar neste exemplo não seria um efeito desejável. Muitas vezes, como fotógrafos de paisagens, nosso objetivo é capturar o máximo de detalhes possível em nossas fotos. Portanto, recortar geralmente não é uma coisa boa e é algo que você deve evitar na maioria das situações. Olhando para nossa versão superexposta desta foto, a única maneira de consertarmos esse recorte ou essa imagem estourada devido à superexposição seria no campo. Isso seria reduzindo nossa exposição, alterando uma ou mais de nossas configurações de exposição. Portanto, alterar a abertura ou escolher um f-stop menor , pode ser acelerando a velocidade do obturador ou até mesmo diminuindo o ISO. Você pode ver um histograma de imagem em sua câmera quando estiver em campo fotografando. Isso permite que você saiba se você está recortando a imagem e superexpondo-a, mas usando histogramas de imagem em sua câmera, mesmo que funcionem da mesma forma os histogramas que estamos vendo aqui. Esse é um tópico para um curso diferente, mas definitivamente é algo que você quer aprender a fazer. Você pode ver o histograma da imagem no campo e ver se está ou não apagando os pixels da imagem e, em seguida, ajustar a exposição adequadamente. Então, quando você chega em casa, carrega suas fotos no computador e as vê no Photoshop. Você não acaba com fotos assim, que estão completamente apagadas e não há nada que você realmente possa fazer a respeito. Vamos dar uma olhada nessa foto, mas desta vez subexposta. Novamente, esta é apenas uma camada de ajuste que fiz para escurecer esta foto. Mas imagine que essa é a foto real que eu tirei no campo. Desta vez, na foto subexposta, podemos ver no lado esquerdo do histograma todos esses pixels aqui estão tocando preto puro, o que significa que essa foto também foi recortada. Mas em vez de os tons claros serem recortados, os tons escuros foram cortados. Temos preto puro em algumas dessas áreas, como aqui embaixo, talvez aqui embaixo também. E isso também é normalmente algo que você não quer que aconteça em suas imagens. Porque quando eu estava em campo filmando isso, não havia tons de preto puro quando eu estava olhando para a cena. Portanto, essa é uma representação imprecisa do que eu estava vendo com meus olhos. Assim como quando você tem tons mais claros, melhor recortados. Então, tons de branco puro na imagem. Sempre que você tem tons de preto puro, isso significa que você perdeu detalhes em sua imagem, o que, como mencionei antes, normalmente é algo que você não quer. Além disso, se tivermos tons pretos puros ou recortados nesta foto, não podemos recuperar esses detalhes usando técnicas de pós-processamento. Portanto, não há como eu trazer de volta os detalhes nessas áreas realmente escuras. A única maneira de corrigir essa foto seria voltar no tempo. Seria muito bom usar e aumentar a exposição quando eu estava tirando esta foto. Por exemplo, eu poderia ter usado uma abertura maior, uma velocidade mais lenta do obturador ou um ISO mais alto. Vamos desligar essa camada de subexposição. E para resumir a imagem, histograma é uma ferramenta muito importante que pode ajudá-lo a determinar se você cortou ou apagou algum dos tons que são pixels em sua imagem. Isso pode ajudar você a entender se você tem uma exposição de imagem adequada. Então, por exemplo esta foto seria exposta adequadamente porque as faixas tonais estão nas áreas apropriadas em que eu a vi com meus olhos. Não temos nenhum pixel estourado ou recortado tocando o branco puro. E não temos nenhum pixel tocando o preto puro. Esse histograma de imagem me diz que mantive todos os detalhes da minha foto, que normalmente é ideal quando estamos fotografando paisagens, pois geralmente resulta em uma fotografia mais esteticamente agradável. Agora, se eu quisesse fazer alguma edição nessa foto que observo como devidamente exposta, eu poderia escurecer um pouco a imagem. Eu poderia clarear um pouco, mas não perderia nenhum detalhe. Tenho muito mais com que trabalhar em termos dos dados que capturei em campo. Portanto, essa é uma visão geral de como usar histogramas de imagem para determinar se você tem uma exposição geral adequada em sua imagem. Continuaremos discutindo como os histogramas de imagem podem ser uma ferramenta poderosa que você pode usar a seu favor como fotógrafo. E abordaremos mais sobre isso nas próximas aulas. Você também aprenderá a usar diferentes canais de histograma. Então, olhando aqui, finalmente descobrirá o que significa o histograma de luminosidade e também o que alguns desses outros canais significam. E com isso, nos vemos na próxima lição. 6. Usando camadas de ajuste para equilibrar o histograma: Na última lição, você aprendeu como analisar um histograma e determinar se a exposição da sua imagem era suficiente ou não. Portanto, independentemente de a imagem estar superexposta ou subexposta devido ao recorte que você vê no histograma, procure pixels brancos ou pretos puros no histograma. Nesta lição, você aprenderá como tirar uma imagem e ajustar a exposição dessa imagem alterando a posição ou redistribuindo a localização de onde esses pixels estão no histograma. Você aprenderá como fazer isso usando camadas de ajuste. E tudo isso começará a fazer sentido medida que avançarmos na aula. Há três maneiras principais de ajustar manualmente a exposição de uma imagem com base no histograma. A primeira maneira é usar o que chamamos de camada de ajuste de contraste de brilho. Para encontrar suas camadas de ajuste ou adicionar uma camada de ajuste, você chega a esse painel onde vê esse círculo. Clique nele. E você verá uma variedade de ícones de ajuste. Para a primeira, clicaremos no sol. Portanto, essa é a camada de ajuste de contraste de brilho. Se clicarmos nisso, você verá aqui que criamos uma camada de ajuste de contraste de brilho. O que isso está fazendo é ajustar essa camada na parte inferior. E você não precisa entender neste momento os detalhes de como as camadas e os ajustes funcionam. Você pode aprender tudo sobre isso em um curso de edição do Photoshop. Mas, por enquanto, basta entender que estamos ajustando a imagem principal que está na parte inferior aqui. Então, a imagem que estamos vendo aqui, se olharmos aqui nesta janela, é aqui que podemos ajustar o brilho e o contraste da imagem. Quero que você preste atenção enquanto ajustamos esses dois controles deslizantes. O que está acontecendo no histograma aqui em cima. E vou atualizar isso primeiro se ajustarmos o brilho. Então, se aumentarmos o brilho para iluminar a imagem, você pode ver como o histograma começa a pressionar contra o lado direito do gráfico. Então, estamos vendo todos esses pixels estourados em branco puro aqui em cima. Portanto, sabemos que ajustamos o brilho demais. Se eu abaixar isso, você pode ver como o histograma começa a se deslocar para a esquerda. Então, estamos escurecendo todos os pixels na imagem. Então, cada um dos pixels dessa imagem está ficando mais escuro. Se reduzirmos tudo isso, podemos deixar a imagem muito, muito escura. E, obviamente, isso parece completamente antinatural. Então, não vamos fazer isso, mas isso é só para dar uma ideia de que se você quiser ajustar o brilho da sua imagem, você pode ver como o histograma começa a mudar à medida todos os pixels ficam mais escuros e todos os pixels ficam mais claros. Então, vou colocar isso de volta em zero por enquanto. Vamos dar uma olhada no contraste. Se deslizarmos o contraste para cima, o que você notará com o histograma é que os realces e os tons mais claros ficam mais claros e os tons mais escuros ficam mais escuros. Se você se lembra do início deste curso, falamos sobre imagens de alto contraste e como elas normalmente têm um pico na área escura do histograma e um pico nos tons mais claros do histograma, com você nos tons médios separando esses dois picos. À medida que aumentamos o contraste, você notará que esse padrão começa a ficar cada vez mais aumentado ou cada vez mais forte. E, eventualmente, começamos a cortar alguns desses pixels no lado direito. Novamente, obviamente, essa aparência é super antinatural. Então, vou trazer isso de volta. Da mesma forma, se puxarmos para a esquerda aqui, você começará a ver os pixels se moverem mais em direção aos tons médios. Então, quando esses dois picos se aproximarem, perderemos um pouco do contraste na imagem. E isso porque os tons mais escuros estão ficando mais claros e os tons mais claros ficam escuros à medida que se movem para a esquerda. Vamos retirar isso. Então essa é a camada de ajuste de contraste de brilho e como você pode usá-la para mudar os tons em seu histograma. Vamos desativar essa camada de ajuste clicando aqui. Em seguida, vamos criar o segundo tipo de ajuste chamado ajuste de níveis. Você volta para o painel de ajuste. Desta vez, vamos clicar no segundo ícone aqui. Então, isso aqui é o ajuste de níveis. Agora criamos um ajuste de níveis aplicado à nossa camada de fundo, nossa imagem. Aqui podemos ver todos os controles e controles deslizantes para esse ajuste de níveis. Você pode ver que esse histograma que aparece é essencialmente o mesmo histograma que estamos vendo aqui em cima. Sua única diferença é que este é um histograma RGB e este é um histograma de luminosidade, o qual falaremos sobre quais não são as diferenças entre os dois posteriormente neste curso. Mas, por enquanto, suponha que eles funcionem de maneira semelhante. A ferramenta de ajuste de níveis consiste em três controles deslizantes , o ponto preto aqui, o ponto branco no lado direito e o ponto cinza no meio. O controle deslizante de ponto preto aqui ajusta as áreas mais escuras da imagem. Então, se começarmos a puxar isso para cima e deslizar para a direita, o que você está dizendo ao Photoshop é que você quer esses pixels na outra extremidade do histograma à esquerda aqui. Você quer que eles sejam mais escuros e que sejam pretos puros. Se esse controle deslizante tocar nesses pixels. Você pode ver isso quando eu deslizo esse controle deslizante para a direita, ele escurece os pixels mais escuros da imagem. E observe como os tons mais escuros da imagem começam a se mover para a esquerda, eles começam a ficar ainda mais escuros. Novamente. Se eu puxar isso para baixo, as sombras ficam um pouco mais claras. E se eu puxar para a direita, estamos definindo o ponto preto na borda do histograma. Estamos tornando os tons mais escuros mais escuros. O ponto branco funciona de forma semelhante, mas para os brancos. Se puxarmos o ponto branco para a esquerda, o que você está dizendo ao Photoshop é que você quer que os pixels mais brilhantes da imagem fiquem mais brilhantes. Portanto, você deseja estabelecer o ponto branco no ponto onde costumavam estar os tons mais claros. E, novamente, o ajuste de níveis é uma ferramenta complicada e eu definitivamente recomendo que você procure cursos de edição de Photoshop mais aprofundados para entender completamente o que está acontecendo aqui. Mas o ponto mais importante a ter em mente é que você está deixando os tons mais claros da imagem, mais claros ao puxar o ponto branco para baixo. E você está deixando os tons mais escuros da imagem mais escuros puxando o ponto preto para cima. Os pontos cinzentos mais claros aqui funcionam de forma semelhante. Ao puxá-lo para a direita, você começa a escurecer os tons médios mais claros. E ao puxá-lo para a esquerda, você começa a clarear os tons médios mais escuros. É um pouco contra-intuitivo, mas eu encorajo você a brincar com isso e isso começará a fazer sentido. Então, o que realmente estamos fazendo aqui é mudar os valores tonais dos tons médios para cima e depois para baixo. Como essa é uma imagem de alto contraste, não temos muitos tons médios nessa imagem. Então, se você olhar aqui, faltam muitos pixels nos tons médios. E para essa imagem, deslizando, o ponto de nota não está realmente fazendo muita coisa, pelo menos a meu ver, para melhorar essa imagem. Para esta imagem em particular, definitivamente não queremos deslizar o ponto branco para baixo porque isso está fazendo com que os pixels explodam no lado direito do histograma aqui. Então, vamos colocar isso de volta para cima. Deslizar um pouco o ponto preto para cima realmente ajuda nesta fotografia. Acho que, adicionando um pouco mais de contraste ao ativar e desativar essa camada. Eu acho que aumentar o ponto preto, desviar um pouco as sombras para baixo ajuda nessa imagem. O terceiro tipo de camada de ajuste que podemos usar é um ajuste de curvas. Então esse é o terceiro ícone aqui. Se clicarmos nisso, o que você pode ver aqui é outro histograma representando nosso histograma aqui em cima. O ajuste das curvas é outra ferramenta que nos permite ajustar a faixa tonal de uma imagem. E é muito semelhante ao ajuste de níveis, mas fornece mais controle sobre a faixa tonal e permite ajustes mais direcionados de valores tonais específicos. E eu vou te mostrar o que isso significa aqui. Vamos expandir essa janela para que possamos ver toda a janela aqui. Você verá essa linha diagonal atravessando o histograma da imagem. Agora, como mencionei, isso permite que você faça ajustes mais direcionados. E você faz isso clicando em algum lugar nessa linha onde deseja ajustar o histograma. E então você pode arrastar essa linha para cima para aumentar o brilho dos tons ou arrastá-la para baixo para diminuir o brilho dos tons. Aqui mesmo. Quando estou arrastando essa linha, estou focado em aumentar esses tons específicos nessa parte do histograma. Digamos que eu quisesse aumentar o contraste dessa imagem. Para fazer isso, eu gostaria de aumentar os tons no lado direito do histograma. Se chegarmos até aqui para os tons mais escuros, clicarei nessa curva de nível e arrastarei essa parte da curva para baixo. E você notará que, onde quer que você clique, você cria um ponto e isso fixa a curva no ponto em que você clica nela. E você pode ajustar onde deseja que esses pontos existam. Você pode criar quantos pontos quiser ao longo dessa linha. Então, eu poderia colocar um ponto aqui apenas clicando nesta linha. E isso evitará que essa área desloque quando eu mover essa área para cá. Então, se eu quiser ajustar essa linha aqui, vou ter mais controle sobre a luz que eu produzo nesses tons mais claros, porque coloquei um ponto aqui. A mesma coisa aqui nos tons mais escuros. Eu tenho mais controle. Se eu os abaixar ainda mais, eles realmente não afetam a aparência dos tons mais claros. Agora, isso obviamente é muito contraste para esta imagem. E você pode ver que até eliminamos alguns dos pixels do lado direito. Então, eu vou abaixar isso um pouco e vou puxar a escuridão para cima também. Isso adiciona um pouco de contraste a essa imagem. Se ativarmos e desativarmos essa camada de ajuste, podemos ver como esse pequeno toque de contraste adiciona uma estética agradável a essa imagem. Dependendo de suas preferências pessoais de edição, você pode ou não gostar de mais contraste em sua imagem. Deixe-me aumentar o contraste. Mais uma vez, só para fazer uma demonstração bem rápida. Temos uma imagem de contraste muito alto aqui que não parece boa. Mas só para destacar essa curva S, aqui está uma ótima técnica que você pode usar ao editar suas fotos e deseja adicionar contraste. Isso funciona um pouco melhor em imagens mais planas. Portanto, esta é uma imagem de alto contraste para começar. Mas se você tivesse uma imagem mais plana, você poderia criar essa curva S. E essa é uma ótima maneira de adicionar um pouco de contraste à sua imagem selecionando tons mais escuros e tons mais claros. Você pode ver que temos muito mais controle sobre as regiões de tons diferentes em comparação com nosso ajuste de contraste de brilho. Onde não tínhamos controle sobre onde aumentávamos ou diminuíamos os tons. Todos os tons da imagem foram ajustados na mesma quantidade. Espero que isso ajude você a entender como usar camadas de ajuste para mudar a aparência dos tons em seu histograma, para que você possa combinar mais facilmente o que viu no campo com seus olhos a aparência do histograma da imagem em casa no seu computador. E essas camadas de ajuste, especialmente curvas e níveis, há muito mais que você pode fazer com elas ao editar suas imagens. Então, eu encorajo você novamente a conferir oito cursos de edição de Photoshop. Mas, por enquanto, esses são os aspectos mais importantes de como usar essas camadas de ajuste e podem realmente ajudá-lo a ajustar a exposição de suas imagens. 7. Histogramas de luminosidade parte 1: explicados de luminosidade e brilho: Bem-vindos de volta à aula, todos vocês. Até agora, nesta aula, discutimos as propriedades dos histogramas de imagem. E abordamos como eles são uma representação gráfica da distribuição dos níveis de brilho em uma imagem. Agora vamos detalhar isso ainda mais e você aprenderá sobre os diferentes tipos de histogramas de imagem que encontrará ao usar o Photoshop para editar suas fotos. Se olharmos aqui para o nosso histograma, você verá esses diferentes canais de histograma. Se você clicar aqui, verá RGB, vermelho, verde, azul, luminosidade e cores. Se você não estiver vendo esses canais aqui, certifique-se de que, ao clicar neste ícone de menu aqui, você esteja na visualização expandida. Essa visualização permitirá que você veja todos os canais. Nesta lição, o tipo de histograma que veremos é chamado de histograma de luminosidade. Se voltarmos aos canais aqui, o histograma de luminosidade está aqui. Então, eu vou clicar sobre isso. E se você estiver acompanhando em casa no Photoshop, vá em frente e também clique no histograma de luminosidade de qualquer imagem que você tenha aberto, vamos mergulhar no que é um histograma de luminosidade. E os histogramas de luminosidade são muito importantes para você entender. No futuro, será especialmente importante quando você começar a usar coisas como Luminosity Mass quando começar a se familiarizar técnicas mais avançadas de edição de fotografia de paisagem. Tudo bem, então, se você se lembra, logo na primeira lição falamos sobre pixels e o que são pixels na fotografia digital. Vamos voltar a ampliar aqui para que possamos ver nossos pixels. Se você se lembra da primeira lição, cada pixel em uma imagem tem uma cor e também um brilho. Uma das maneiras de descrever o brilho de um tom é por meio de algo chamado luminosidade. Na fotografia, brilho e luminosidade são dois conceitos diferentes que costumam ser usados de forma intercambiável, mas têm significados distintos, portanto, não são exatamente a mesma coisa. Ao falar sobre o brilho de um pixel e a luminosidade de um pixel. Muitas vezes você ouvirá as pessoas usarem essas palavras da mesma forma, mas elas não são a mesma coisa. O brilho de um pixel e a luminosidade são diferentes, mas são um pouco parecidos. Então, vamos discutir o que esses dois termos significam e como eles são diferentes. Primeiro, vamos falar sobre brilho. brilho se refere à forma como percebemos a intensidade da luz que atinge nossos olhos depois que ela se reflete um objeto ou é emitida por uma fonte de luz. Em outras palavras, o brilho descreve a intensidade percebida da luz em uma imagem ou parte de uma imagem. Se eu diminuir o zoom aqui. Quando estamos olhando para esta imagem e estamos falando sobre brilho. Nessa imagem, nossos olhos percebem que essa área da imagem é muito mais clara do que essa parte da imagem, que é a área mais escura da imagem. Portanto, o brilho no céu é muito maior do que o brilho nas sombras. Parece bastante intuitivo e óbvio que essa área é mais clara do que essa área nas sombras. Mas como o brilho é a forma como nossos olhos percebem a intensidade da luz, brilho pode mudar dependendo do ambiente e da fonte de luz que ilumina a cena que estamos vendo. Uma boa maneira de pensar sobre isso é, por exemplo, o brilho da tela do seu celular. Digamos que você defina o brilho da tela do seu celular para cerca de 50% e entre em um quarto escuro. A tela com esse brilho específico parecerá muito mais clara em ambientes fechados nesta sala escura do que se você saísse e olhasse para a tela ao ar livre em um dia claro e ensolarado. Mesmo que você não tenha alterado o nível de brilho do telefone, quando está olhando para o telefone do lado de fora, geralmente é necessário aumentar o brilho, geralmente para até 100%, apenas para poder ver a tela em um dia ensolarado. Isso ocorre porque nossos olhos perceberam a intensidade da luz ou o brilho forma diferente em ambientes externos do que em ambientes fechados quando está escuro e é fácil ver a tela com um brilho mais baixo. A forma como nossos olhos percebem a intensidade da luz ou o brilho pode mudar dependendo da luz do ambiente ao redor. Tudo bem, então luminosidade, por outro lado, que aliás, luminosidade também é chamada de luminosidade. Então, se você ouvir os termos luminosidade e luminosidade, eles realmente significam exatamente a mesma coisa. Luminosidade é como percebemos o brilho sem informações de cor. Em relação ao branco 100% puro. Eu sei que provavelmente parece muito complicado e técnico. Então, vamos dividir isso em termos mais simples. Se removermos todas as informações de cor dessa imagem, todos os pixels dessa imagem estão em algum lugar em uma escala que vai do preto puro até o branco puro. Então, se removêssemos toda a cor dessa imagem, o que nos restaria seria a luminosidade. Na verdade, podemos fazer isso com essa imagem no Photoshop. Se você chegar aqui para Imagem, desça para Modo e vá para a escala de cinza. Agora removemos a cor dessa imagem. E se ampliarmos totalmente, você poderá ver que todos os pixels são de cor cinza. Portanto, todos esses pixels estão em algum lugar em uma escala de preto puro a branco puro, onde 0% de luminosidade é preto puro e 100% de luminosidade ou luminosidade é branco puro. Vamos dar uma olhada nessa ilustração apenas para ajudar você a entender a luminosidade. Quando removemos a cor da imagem, todos os pixels da imagem ficam em algum lugar nessa escala de luminosidade ou escala tonal. Na outra extremidade aqui à esquerda, o preto puro teria 0% de luminosidade e o branco puro seria 100% de luminosidade. Sempre que falamos sobre a luminosidade dos pixels ou a luminosidade de uma imagem. Estamos comparando os pixels ou os tons com o branco puro. Então, por exemplo se olharmos para os tons médios aqui, são 50% ou cerca de 50%, tão brilhantes quanto o branco puro. Então, sempre que falamos sobre a luminosidade de um tom, estamos determinando onde ele está nessa escala. Quão brilhante é comparado ao branco puro? Nos destaques, somos cerca 75% tão brilhantes quanto o branco puro. Talvez em algum lugar 70-80-85% tão brilhante quanto o branco puro. Os tons brancos aqui em cima estarão em algum lugar na faixa de 85, 90% a 99% tão brilhantes quanto o branco puro. E os tons mais escuros aqui embaixo serão cerca de 25% tão brilhantes quanto o branco puro. E os pretos, em algum lugar na faixa de cinco a 10%, tão brilhantes quanto o branco puro. Esses são apenas intervalos e não números exatos. Então, olhando para a nossa imagem que foi convertida em preto e branco, vamos ampliar aqui. Todos os tons dessa imagem estão em algum lugar na escala que acabamos de ver. Há algo entre 0% tão brilhante quanto branco puro e 100% tão brilhante quanto branco puro. E sabemos, olhando o histograma aqui em cima, se eu atualizar isso, que não temos pixels brancos ou pretos puros nesta imagem, porque não temos pixels empilhados no lado direito em branco puro e não temos pixels empilhados no lado esquerdo em preto puro. Vamos trazer a cor de volta para essa imagem. E vou ampliar novamente até o nível do pixel. Agora, a melhor maneira de ver o brilho real e a luminosidade de cada um desses pixels é usar o seletor de cores no Photoshop. A maneira de acessar seu seletor de cores é vindo até aqui. Clique neste quadrado aqui. E aqui temos nosso seletor de cores. Agora, ao percorrer a imagem, você verá essa ferramenta de conta-gotas e poderá clicar em um pixel individual. Então, se eu clicar nesse pixel aqui, a cor que acabamos de escolher aparecerá aqui. E agora temos alguns valores realmente importantes que nos dizem tudo sobre a cor, o brilho e a luminosidade desse pixel em particular. Então, no pixel específico em que acabei de clicar, o brilho, que é representado por b, é de 32%. Portanto, nossos olhos percebem a intensidade da luz proveniente desse pixel como 32%. A luminosidade ou a luminosidade está aqui, representada pelo L. A luminosidade ou luminosidade desse pixel é 34, o que significa que esse pixel é 34% mais brilhante que o branco puro. Se fôssemos até lá e olhássemos nossa escala de cinza aqui, esse pixel estaria em algum lugar por aqui com 34% do brilho do branco puro. Portanto, esse pixel ficará em algum lugar nas sombras da escala de luminosidade. Você pode ver que o brilho e a luminosidade são semelhantes, mas não são exatamente os mesmos números. E isso porque eles não são exatamente a mesma coisa. Vamos escolher uma dessas cores mais brilhantes aqui embaixo. E agora você pode ver que tanto o brilho quanto a luminosidade aumentaram. Agora, o brilho é de 57% e a luminosidade é de 50. Novamente, a luminosidade seria 50% tão brilhante quanto o branco puro. Isso está literalmente no meio aqui, com 50% de cinza. Lembre-se de que essa luminosidade não tem nada a ver com a cor. É assim que nossos olhos percebem o brilho em comparação com o branco puro. Vamos fechar isso e ver outro exemplo. Reduzimos o zoom aqui e observamos os tons mais brilhantes da imagem. Vamos abrir nosso seletor de cores novamente. Agora vou clicar no céu. Aqui podemos ver que a luminosidade é de 95%, então é extremamente próxima do branco puro. É 95% tão brilhante quanto o branco puro. Mas não é branco puro, embora pareça aos nossos olhos. E é bom saber isso porque sabemos que não apagamos nossa imagem porque esses pixels não são brancos puros. Então, novamente, esses pixels aparecem, esses pixels realmente brilhantes com uma luminosidade de 95. Saltamos para nossa escala de luminosidade. Eles ficarão em algum lugar aqui, então são extremamente leves, mas não brancos puros. Tudo bem, vamos tentar uma das sombras aqui embaixo. Podemos ver que a luminosidade é 24. Então isso está bem no meio das sombras. Analisamos nossa escala. 24% estarão aqui. 8. Histogramas de luminosidade parte 2: luminosidade e cor: Eu quero te mostrar esta ilustração, acho que vai ajudar o conceito de luminosidade a penetrar em você. Aqui, no lado esquerdo desta ilustração, temos a roda de cores típica. Então, todas essas cores aqui na roda de cores são cores totalmente saturadas em sua intensidade total. Então, isso é o que chamamos de matizes na roda de cores. Se você não está familiarizado com o termo humanos, ou significa saturado, são apenas termos que se referem às qualidades básicas da cor. Definitivamente, recomendo que você reserve um tempo para ler ou fazer uma aula sobre teoria das cores, apenas para aprender alguns dos conceitos básicos da teoria das cores pois isso não só o ajudará a entender melhor essas coisas, mas também a se tornar um fotógrafo melhor. Então, fornecerei alguns links nos recursos do curso sobre teoria das cores para que você possa ler e estudar algumas dessas coisas sobre a teoria das cores. Se o conceito de saturação, matiz, brilho, coisas assim são realmente estranhas para você neste momento. De volta à nossa roda de cores. Então, temos todos esses tons na roda de cores. O que eu quero que você entenda sobre todas essas cores é que todas elas têm o mesmo brilho. Mas nossos olhos percebem esse brilho de forma diferente. Se eu abrir meu seletor de cores aqui e clicar em todas essas cores, você pode ver que o brilho, o brilho do vermelho puro nesta roda é 100%. Se eu girar o volante aqui, clicando nas diferentes cores, se você prestar atenção, o brilho de todas essas cores é de 100%. No entanto, você notará que a luminosidade ou a luminosidade mudam quando eu clico nessas cores diferentes. Portanto, embora o brilho de todas essas cores seja o mesmo, a luminosidade é diferente. Se você olhar para a direita aqui, temos exatamente a mesma roda de cores. Mas no meio dessa roda, os tons da roda de cores foram convertidos em tons de cinza. Então, eles mantiveram seus valores de luminosidade. Eles têm o mesmo brilho percebido quando comparados a 100% brancos. Ao redor da roda de cores aqui, mostrei qual porcentagem de branco puro nossos olhos percebem essas cores. Então, em outras palavras, qual é a luminosidade dessas cores. Você verá aqui vermelho, por exemplo, vermelho é 54% mais brilhante que o branco puro. Se convertermos vermelho na escala de cinza, retenha a luminosidade. Portanto, mantemos esse tom de cinza em 54% como branco puro. Esse tom de cinza é como nossos olhos estão realmente percebendo essa cor. Você pode ver aqui que, embora todas essas cores tenham o mesmo brilho, nossos olhos percebem que certas cores mais escuras do que outras. Por exemplo, se olharmos para o azul, o azul tem uma luminosidade de 30, então é 30% mais brilhante que o branco puro. E o amarelo é 98% tão brilhante quanto o branco puro. A luminosidade é 98, então nossos olhos percebem que o azul tem um tom muito mais escuro do que o amarelo. Nossos olhos percebem que o amarelo muito próximo do branco puro. Podemos verificar tudo isso aqui. Se retirarmos nosso seletor de cores novamente, se clicarmos em ler, você verá que o brilho é 100%, mas a luminosidade ou luminosidade é 54, 54% tão brilhante quanto o branco puro. Olhando para nossa escala de cinza, como vimos antes, esse tom estará em algum lugar por aqui. Então, um pouco mais de 50% de cinza. Se eu clicar nessa fatia cinza da roda de cores, que acabou de ser lida com todas as informações de cor removidas, você pode ver que a luminosidade ainda é de 50 , pois o brilho caiu até 50. Mas nossos olhos ainda percebem que o brilho em 54% é tão brilhante quanto o branco puro. Se eu clicar em azul ou azul convertido para a escala de cinza com a mesma luminosidade. Você pode ver que esse tom cinza escuro é 30% mais brilhante que o branco puro. Mas essa ainda é a mesma luminosidade. Se clicássemos na cor real, os valores de luminosidade são os mesmos. Então, novamente, mesmo que o brilho mude, a luminosidade, a forma como nossos olhos percebem o brilho, permanece a mesma. Novamente, com amarelo, o tom mais brilhante. É 98% tão brilhante quanto o branco puro. Se eu clicar nessa parte da roda de cores, veremos que a luminosidade é 98. E fornecerei um link para baixar essa ilustração nos recursos do curso para que você possa abri-la no Photoshop, abrir o seletor de cores e testar você mesmo. Escolha cores diferentes e veja onde elas estão na escala de luminosidade. Então, laranja, por exemplo, 68% tão brilhante quanto branco puro, laranja. Se retirássemos todas as informações de cores convertêssemos para a escala de cinza , elas estariam em algum lugar aqui. Então, provavelmente em algum lugar na faixa de destaques ou tons médios superiores. A coisa mais importante que você deve entender aqui, porém, se você tirar alguma coisa desta lição, é que luminosidade é a percepção do brilho sem informações de cor em uma escala de preto a branco. Vamos fechar isso e voltar à nossa imagem. Ok, então agora espero que você esteja começando a entender o que é luminosidade. Então, vamos falar um pouco sobre o que é um histograma de luminosidade. Voltamos ao nosso histograma e eu vou redefinir isso no histograma de luminosidade e atualizá-lo. Assim como você aprendeu ao longo deste curso, como os histogramas funcionam mapeando a frequência dos diferentes pixels na imagem. O que esse histograma de luminosidade está mostrando é que ele está lendo a luminosidade de cada um dos pixels nesta imagem e os traçando neste gráfico. Photoshop está lendo cada valor de luminosidade para cada pixel. É determinante, em uma escala, do preto no lado esquerdo ao branco, o branco puro no lado direito onde esse pixel ficará no histograma. Então, por exemplo, se pegarmos o seletor de cores e olharmos para o nosso céu, então a luminosidade do nosso céu, muitos dos pixels no céu aqui estão em torno de 94, 95, muito brilhantes, na faixa dos anos 90. E é por isso que vemos esse pico aqui. Vemos muitos pixels com um valor de luminosidade superior aos anos 90. Eles são cerca de 95% tão brilhantes quanto o branco puro. Depois, temos os destaques. Então, na verdade, nas dunas de areia aqui. Então, esses tons aqui são cerca de 50 a 70%. Algumas das mais brilhantes estão aqui por volta de 55, 56. Se olharmos aqui, também temos mais tons de destaque. Então esses tons aqui são em torno de 83, 86. Então, nos anos 80, esses valores existiram. Nos anos 80, vai se correlacionar com esse pico aqui porque é cerca de 75, 80% mais brilhante que o branco puro na escala do preto ao branco. Então temos esse grande aumento nos valores de luminosidade e nas sombras aqui embaixo. Se usarmos nosso seletor de cores, luminosidade de 2025, 18, está realmente na faixa de 15 a 25%, tão brilhante quanto o branco puro, luminosidade de 15 a 25, o que corresponde exatamente aos pixels que se agrupam nessa área do histograma. Novamente, esse histograma está apenas representando graficamente a frequência de quantos pixels existem em cada valor de luminosidade. Em uma escala de preto, 0% de luminosidade em relação ao branco, 100% de luminosidade. Agora, o que eu quero que você faça é abrir uma foto no Photoshop, se ainda não o fez, e abrir o seletor de cores, e eu gostaria que você simplesmente movesse sua foto, adivinhando qual é a luminosidade de cada pixel ou área da foto e vendo se você está correto. Então veja se você consegue adivinhar coisas como a luminosidade das sombras e a luminosidade dos destaques. E verifique aqui o valor da luminosidade para ver se a luminosidade que você adivinhou ou a luminosidade que você adivinhou está correta. Esse tipo de prática realmente ajudará você a começar a ler os tons da imagem. Eles ajudarão você a entender como nossos olhos percebem o brilho dos pixels em uma imagem. Portanto, dedique algum tempo para praticar isso. Em seguida, vamos passar dos histogramas de luminosidade e discutir o histograma RGB. Então, nos vemos na próxima lição. 9. Histogramas RGB parte 1: as cores primárias da luz: Ei, bem-vindo de volta à aula. Na última lição, mergulhamos profundamente no que são os histogramas de luminosidade. É muito importante entender os histogramas de luminosidade antes de passarmos para os chamados histogramas RGB. Se você se sentir um pouco confuso ou pouco claro, ou se ainda não assistiu às aulas sobre histogramas de luminosidade na parte anterior deste curso, eu definitivamente recomendo que você dê uma olhada agora antes de assistir à aula de histograma RGB. Porque as lições anteriores que você viu realmente estabelecerão a base para os conceitos sobre os quais falaremos nesta lição. Nesta lição, vamos nos concentrar no histograma RGB. E se você olhar aqui para nossa janela de histograma, verá que uma das opções de canal é RGB, e é para isso que eu configurei aqui. Examinamos os histogramas de luminosidade e os histogramas RGB funcionam de forma semelhante aos histogramas de luminosidade que estamos vendo. Mas eles são um pouco diferentes e talvez um pouco mais confusos, especialmente quando você começa a aprender sobre eles. Então fique comigo. Vamos detalhar tudo isso. E até o final deste curso, você começará a entender o que é um histograma RGB, bem como o que são todos esses outros histogramas de canais de cores. Então vermelho, verde e azul. Rgb significa, é apenas vermelho, verde e azul. histograma Rgb, como discutiremos, é uma combinação de um histograma de canais vermelho, verde e azul. Uma coisa que é importante saber sobre histogramas RGB é que esses são os tipos de histogramas que estarão na sua câmera. Então, se você olhar para a parte de trás da câmera depois de tirar uma foto, ou se você a puxar na exibição ao vivo, na sua câmera. Se sua câmera tiver visualização ao vivo, se você puxar o histograma enquanto estiver fotografando, esse histograma será um histograma RGB. Sua câmera pode até oferecer a opção de ver os histogramas vermelho, verde e azul de forma independente , pois a religião depende da câmera, mas a maioria das câmeras tem pelo menos o histograma RGB. Então você não verá o histograma de luminosidade em sua câmera, pelo menos no momento da filmagem? Não há câmeras que eu conheça pessoalmente que tenham um histograma de luminosidade ou a opção de C1. Você também não verá um histograma de luminosidade na sala iluminada. Então, se você estiver usando o Lightroom para editar suas fotos, o histograma que você verá no Lightroom será o histograma RGB. E esse é um dos principais motivos pelos quais já discuti em outras aulas. O principal motivo pelo qual eu uso o Photoshop para editar minhas fotos porque o histograma de luminosidade é muito importante. Mas o histograma RGB também é importante. Então, vamos falar sobre o que é isso. Como mencionei, RGB significa vermelho, verde e azul. E vermelho, verde e azul são as três cores primárias. Quando estamos falando sobre luz, quando estamos falando sobre telas digitais, como o que você está vendo aqui, digamos, no seu computador ou no seu celular. Cada pixel do seu computador ou de qualquer tela LCD que você vê é composto apenas por uma combinação de luz vermelha, verde e azul. Quando você olha para um histograma RGB aqui, o histograma RGB mostra quantos pixels na imagem têm uma combinação específica de valores de vermelho, verde e azul. Portanto, está nos dando informações sobre como vermelho, verde e azul são combinados na imagem para criar todas as cores que vemos. Agora, quando você combina vermelho, verde e azul em sua intensidade total, então, em seu brilho total, você obtém branco puro. Nesta tela aqui, metade dela é branca pura. Então, o que isso significa é que cada pixel nessa área branca que você está vendo na tela é composto de vermelho, verde e azul em suas intensidades máximas. Em contraste com isso, os pixels pretos na tela são uma combinação de pixels vermelhos, verdes e azuis em sua intensidade mais baixa, então eles estão completamente desligados. Você poderia dizer. Vamos examinar um pouco mais de perto o que isso significa abrindo nosso seletor de cores. E vamos clicar na cor branca para obter uma amostra do branco. E se você olhar no seletor de cores, nesta área, você verá que são para vermelho, g para verde e B para azul. O que você vê à direita é nível de intensidade em que essas cores estão, naquele pixel específico que acabamos de amostrar. Agora, a intensidade de cada cor está em uma escala de 0 a 255. Portanto, há 256 valores totais de intensidade diferentes. Se você se lembra do início deste curso, falamos sobre os histogramas que você usará no Photoshop. gráfico de tons ou brilho em uma escala de zero até a borda esquerda aqui. Portanto, zero sendo preto puro e 255 sendo branco puro. Então é isso que isso é aqui. Sobre os valores RGB. Está mostrando onde, em uma escala de zero a 255, a intensidade dessa cor. Você pode ver aqui que todas essas três cores no pixel branco que amostramos são. Intensidade total. Em outras palavras, eles estão completamente ativados e você os verá no lado direito do gráfico, o que representa a intensidade total das cores. E isso começará a fazer muito mais sentido em um momento que começarmos a dividir essas cores individualmente. Mas primeiro, vamos dar uma olhada no preto. Vamos amostrar um pixel preto e você verá como todos os valores caíram para zero. Isso porque cada uma dessas cores, vermelho, verde e azul, agora está em intensidade zero. Eles estão todos em preto puro. Vamos agora examinar cada uma dessas cores individualmente. Vamos ficar vermelhos até o fim. Então, se eu digitar 255, ligo o vermelho em toda a intensidade, como você pode ver na cor que criei aqui. Você também pode ver que o verde está em zero e o azul também está em zero. Isso significa que temos um tom puro de vermelho em seu brilho total ou nível de intensidade. Depois de começar a misturar qualquer verde ou azul, isso não será mais vermelho puro. Então, se eu adicionar um pouco de verde aqui, você pode ver como essa cor muda. Vamos experimentar isso para obter o verde. Então, se eu mudar isso para zero e verde para 255, aumentamos tudo até sua intensidade máxima. Temos uma tonalidade verde pura. E podemos verificar isso também aqui. A tonalidade é definida em 120 graus. Então, isso aqui é a roda de cores. E o verde puro está sempre a 120 graus na roda de cores. Novamente, se a teoria das cores não é familiar para você, definitivamente leia e estude como as cores básicas funcionam e como obtemos tons puros. Vamos experimentar isso para azul. Então, vou colocar isso de volta para zero e definir isso para 255. Então, vamos ver o brilho e a intensidade totais. Agora temos o azul puro, que você pode ver aqui. Também podemos verificar porque o azul puro também é de 240 graus. É sempre 240 graus na roda de cores. Se você quiser diminuir o brilho ou a intensidade de uma dessas cores, faça isso adicionando preto à cor. Então, se pegarmos nosso azul puro, que está totalmente saturado, começamos a adicionar preto arrastando-o para baixo. Se você observar o valor do azul, ele vai começar a cair. Ao reduzir isso até zero, você pode ver que o preto puro é representado por zero. Se olharmos aqui no seletor de cores, o que estamos vendo está em uma escala de zero, então aqui embaixo no preto até 255 na intensidade total da cor aqui em cima, nosso valor para azul estará em algum lugar ao longo dessa escala. Então, se quiséssemos escolher um valor de azul que estivesse entre preto e 100% de intensidade de azul. Poderíamos digitar algo como 120, que é cerca de metade de 255. E você pode ver como esse círculo se moveu até a metade da escala. É importante entender o que esses valores significam aqui e como eles se situam ao longo da escala do preto à intensidade total. Porque esses são os valores que serão representados graficamente em nosso histograma. Quando analisamos o histograma RGB, vamos explicar como isso funciona. Vou atualizar o histograma aqui. Também vou provar branco novamente. Então esse histograma aqui é um histograma RGB dessa imagem, essa imagem em preto e branco que você está vendo em segundo plano. E você verá no histograma RGB que temos um pico em pixels e um pico menor na borda esquerda do histograma. Então, isso é preto puro e essa é a intensidade total da cor. Quando olhamos para essa imagem, podemos ver que cerca de metade dos pixels são brancos puros. E, novamente, isso significa que vermelho, verde e azul são ativados com intensidade total. Esse pico na parte superior aqui representa todos os pixels que são brancos puros. E está representando graficamente quantos pixels estão nessa intensidade de cor de 100%. Então, eles estão totalmente ativados. Agora, esse pico no lado esquerdo aqui, se amostrarmos preto, está fazendo exatamente a mesma coisa, mas está mostrando todos os pixels na imagem que não têm vermelho, verde ou azul. Então, essas cores estão completamente desligadas. Então, novamente, esse pico aqui no lado esquerdo mostra apenas todos os pixels que não têm nenhum vermelho, verde ou azul. Agora, a ressalva do histograma RGB é que, embora ele esteja representando graficamente as três cores diferentes e suas intensidades separadamente, está calculando a média delas neste gráfico. A ressalva é que cada uma dessas cores tem um peso diferente. E isso porque nossos olhos percebem verde é uma cor um pouco mais clara. Então, o Photoshop fica verde duas vezes. Então, ele pega um vermelho, dois verdes e um azul e, em seguida, calcula a média desses canais de luz em vez de apenas um vermelho, um verde e um azul. E, novamente, é só porque nossos olhos percebem que o verde é uma cor mais clara. Isso definitivamente pode ser um pouco confuso. E eu não acho que seja necessário realmente entender a física de como isso funciona a menos que seja algo em que você esteja interessado, então, explore e aprenda sobre como os histogramas RGB funcionam calculando a média dos canais de cores de forma diferente. Mas é importante ter uma ideia geral de como esses histogramas RGB funcionam, pois discutiremos no final desta lição como eles podem ajudá-lo como fotógrafo. Olhando para o nosso seletor de cores, uma coisa que quero mostrar é como você pode misturar diferentes canais de luz para criar cores secundárias. Então, antes de analisarmos cada canal ou cor individualmente, vamos ver o que acontece se adicionarmos cores separadas em suas intensidades máximas. Então, vamos adicionar vermelho em sua intensidade total às 02:55. E vamos adicionar verde em sua intensidade total. Então, está combinando vermelho e verde em todas as suas intensidades. O que você verá aqui é que quando você combina vermelho puro e verde puro, você obtém amarelo puro. Podemos fazer a mesma coisa combinando outras cores. Então, se eu colocar isso de volta para zero, mantenha o verde em intensidade total e vamos ficar azul o tempo todo. Nós obtemos a cor ciano. E se desligarmos o verde e ficarmos vermelhos até o fim, obteremos o magenta. E amarelo, ciano e magenta são as cores secundárias que podemos criar combinando as cores primárias vermelho, verde e azul. 10. histogramas RGB parte 2: lendo histogramas RGB e canais de cores: Tudo bem, então agora vamos dar uma olhada em um Canvas que é vermelho puro. E acho que isso vai te ajudar mais a visualizar o que está acontecendo nesses histogramas RGB. Deixe-me desativar essa camada de fundo , selecionarei essa camada vermelha e clicaremos em atualizar o histograma. Então, agora, em vez de olhar para o branco, que todas as cores estavam em sua intensidade máxima, e o preto eram todas as cores. Estamos em intensidade zero. Agora estamos vendo uma única cor pura. Estamos vendo o vermelho puro. Vamos dar uma olhada na aparência do histograma. O histograma RGB para vermelho puro. Então, temos um pico no lado direito aqui e um pico muito maior no lado esquerdo. O espigão à direita representa vermelho. E, novamente, isso é lido em sua intensidade máxima ou mais brilhante. O pico à esquerda que está tocando a borda esquerda do gráfico representa os canais verde e azul com intensidade de 0%. Então, eles são completamente pretos, ou você poderia dizer que estão desligados. E você notará que o espigão à direita é menor do que o espigão à esquerda. E isso porque essa bicicleta representa canais de uma cor. Então, basta ler. E essa bicicleta representa dois canais de cores, então verde e azul. Agora, ao contrário do histograma de luminosidade, que é um histograma que representa graficamente os valores de luminosidade em uma escala de 0 a 100% de luminosidade. Este histograma mostra três cores diferentes e as representa graficamente individualmente com base na intensidade com que elas são, do preto puro à cor completa, sem adição de preto. Se olharmos aqui em nosso histograma de luminosidade para essa tela vermelha, você pode ver que temos um único pico em pixels. Isso porque todos os pixels nessa tela têm um único valor de luminosidade ou luminosidade. Pegamos nosso seletor de cores e provamos essa cor. Você pode ver em qualquer lugar que você clicar, o valor da luminosidade permanece o mesmo. É por isso que temos um único pico, porque todos esses pixels têm ou luminosidade idênticas. Se mudarmos isso para RGB. Agora, esse histograma mostra as diferentes cores e a intensidade das três cores primárias diferentes. Então, vermelho, que está às 02:55 , está em sua intensidade total. Temos esses pixels empilhados até a borda direita. E então verde e azul, que estão totalmente desligados, ficam totalmente pretos. Esses pixels representando azul e verde se acumularão na borda preta do histograma. Além de observar o histograma RGB, você também pode ver cada canal individual separadamente. Então, vamos primeiro dar uma olhada no canal vermelho, que apenas retira essa única cor. Em vez de calcular a média com as outras duas cores no histograma RGB. Então, se selecionarmos o canal vermelho, podemos ver um único pico agora. E isso porque esse histograma está ignorando as cores verde e azul. Tudo isso quer dizer que cada pixel nesta imagem está no nível 255 e, na intensidade, eles estão totalmente ativados. Agora, até agora, observamos as três cores primárias que foram totalmente ativadas. Vamos ver o que acontece se adicionarmos um pouco de vermelho. Mas com um valor de intensidade menor. Se pegarmos nosso seletor de cores, podemos arrastá-lo para baixo para adicionar um pouco de preto, talvez até a metade. Somos lidos por volta dos 120. Agora temos um tom mais escuro de vermelho. Ainda tem exatamente o mesmo tom de vermelho. Ainda é vermelho puro, pois podemos ver que o vermelho está em zero grau, certo? Está sempre em zero grau na roda de cores. Então, sabemos que ainda temos vermelho puro. Acabamos de adicionar um pouco de preto ao vermelho. Então, diminuímos a intensidade do vermelho puro. Se eu sair disso e selecionar a ferramenta de pincel, vou apenas pincelar um pouco dessa cor vermelha mais escura. Então, se eu colocar isso aqui, vamos até aqui e atualizamos esse histograma. Agora você pode ver que existem dois picos. Aquele do lado direito, como estávamos vendo, representa todo esse vermelho que está em sua intensidade total. Depois, temos um vermelho ou vermelho mais escuro que tem preto adicionado a ele. Vemos que, mais ou menos no meio do histograma, abrimos nosso backup do seletor de cores. Você pode ver como essa cor vermelha está cerca de 50% abaixo da escala, do preto à intensidade total. E esse pico aqui está fazendo a mesma coisa. Está apenas mostrando que temos pixels vermelhos em nossa imagem com cerca de 50% de intensidade. Poderíamos arrastar isso ainda mais para baixo, criar um tom mais escuro de vermelho. Se eu pintar isso na tela. E vamos atualizar isso aqui, você pode ver que temos um terceiro pico que representa o vermelho mais escuro nesta imagem. Está se aproximando cada vez mais do preto puro. Ou, em outras palavras, o vermelho está se desligando à medida que adicionamos mais e mais preto. Agora, se voltarmos ao histograma RGB, teremos três picos vermelhos diferentes, os mesmos que acabamos de ver no canal de cor vermelha pura. Em seguida, estamos recebendo as informações sobre os canais azul e verde, as cores azul e verde. Vamos experimentar esse experimento com azul. Se eu desligar isso e abrirmos nossa tela azul pura, atualizarei esse histograma aqui. Também precisamos selecionar essa camada. Tudo bem? Esse histograma parece idêntico ao primeiro histograma RGB que vimos. Temos um pico menor à direita e depois um pico maior à esquerda. Mas desta vez está analisando essa tela azul. Então, vemos esses pixels aqui em cima mostrando que temos um pico de pixels azuis com 100% de intensidade. E aqui temos o vermelho e o verde, que se combinaram para formar um pico muito maior no histograma. A mesma coisa aqui. Se ativarmos essa tela verde, o histograma parecerá exatamente o mesmo. Mas desta vez, essa barra aqui representa verde puro, e essa aqui à esquerda representa vermelho e azul. Então, novamente, se eu puxar o seletor de cores e amostrarmos para verde, podemos ver que verde é a intensidade total. E isso representa esses pixels. Eles estão apenas representando graficamente todos os pixels que estão em seu nível total de brilho ou intensidade . Esses pixels aqui que estão sendo representados graficamente são aqueles que estão em intensidade zero. Então, o vermelho e o azul. E se abrirmos o canal, então, se abrirmos o canal verde, veremos um pico gigante em pixels verdes puros. Se mudássemos isso para vermelho, veríamos todos os pixels alinhados na borda esquerda. E isso porque não temos um único pedaço de vermelho nessa imagem. O vermelho está completamente desligado e esse canal ignora completamente qualquer outra informação de cor. Ele está apenas mostrando informações sobre a intensidade do vermelho para cada pixel nesta imagem. Se quiséssemos dizer, adicione um pouco de vermelho nesta imagem. Então, se eu selecionar nosso seletor de cores e definir vermelho 255 e reduzir para zero para que possamos obter vermelho puro. Se eu pintar um pouco de vermelho nessa tela, você pode ver aqui que começamos a ter um pico na área vermelha pura do histograma. Então, quando começamos a adicionar vermelho puro em sua intensidade total, vemos o pico aqui. Vamos ativar o histograma RGB novamente. E só para resumir, o histograma RGB combina e calcula a média de um vermelho, dois verdes e um azul para cada pixel na imagem, pesando verde duas vezes porque o vemos como uma cor mais brilhante. E o histograma RGB está observando a imagem e representando graficamente a distribuição da intensidade da cor para cada uma dessas três cores primárias, de zero a preto, 255 ou intensidade total. Vamos tentar um experimento diferente aqui. Então, vamos voltar ao nosso seletor de cores. E eu vou apenas selecionar uma cor aleatória. Portanto, se eu seguir a roda de cores, não vou escolher uma cor totalmente saturada ou totalmente brilhante desta vez. Digamos que eu escolha algo por aqui, talvez um pouco mais laranja. Tudo bem, agora, se observarmos nossos valores RGB, podemos ver uma combinação de diferentes intensidades para vermelho, verde e azul individualmente. Então, novamente, todos esses valores para as três cores primárias estão apenas se misturando para criar literalmente qualquer cor que você possa imaginar. Essas cores estão apenas sendo misturadas para criar a cor específica que estamos vendo aqui. Todos fecham isso. O que eu vou fazer é pintar essa cor na tela. Vou fazer dessa tela inteiramente nossa nova cor. Agora, vamos conferir nosso histograma RGB. Agora vemos três picos separados. A razão para isso é que temos uma combinação de três intensidades de cores diferentes. Abrimos nosso backup do seletor de cores. Podemos começar a desconstruir o que cada um desses picos significa. Apesar de mais próximo da intensidade pura, será o maior número desses três números. Porque lembre-se de que isso é apenas uma escala de 0 a 255. Isso seria 212. Então esse seria o canal de cor vermelha. O segundo maior número, 171, serão nossos vegetais puros. Então, vemos esse pico aqui em 171. Isso representa todos os pixels que têm verde em um nível de intensidade de 171. Depois temos a cor de menor intensidade, a mais escura, que é azul. Então esse pico aqui representará o azul. Digamos que adicionamos uma, outra cor ao nosso Canvas. Então, vamos adicionar um tom de azul. Vou pintar essa cor desse jeito. E agora, olhando para o histograma, podemos ver que está começando a ficar um pouco mais complicado. Então, agora temos seis picos. Temos os três espinhos de antes, que representam essa cor laranja amarelada. E então temos três picos adicionais que foram criados a partir dos três canais de cores que compõem essa cor azul. Então, agora começa a ficar um pouco difícil descobrir qual espiga corresponde a qual cor. Você pode imaginar se tivéssemos uma fotografia com milhões e milhões de pixels e milhões e milhões de cores diferentes. Esse histograma RGB será extremamente complexo. Você pode estar se perguntando neste momento, por que tudo isso importa? Por que você precisa entender o histograma RGB e os diferentes canais de cores. Bem, a verdade é que quando você está editando uma fotografia, o histograma RGB é algo que você provavelmente não usará muito. Você realmente usará o histograma de luminosidade para ver a distribuição dos tons em toda a imagem. Mas quando você está tirando fotos em campo fotografando sua câmera, é aqui que um histograma RGB é extremamente importante. E a razão para isso é que cada cor individual, então vermelho, verde e azul, pode ser superexposta ou subexposta individualmente. Você pensa que a foto inteira está superexposta, mas na verdade você pode superexpor uma ou mais dessas cores. Se você estiver vendo um histograma RGB, especialmente quando estiver fotografando, quando você pode realmente corrigir esse problema. Qualquer um desses canais é cortado ou destruído, como falamos sobre recorte nas lições anteriores. Isso pode indicar que a imagem está superexposta ou subexposta nesse canal específico. Na verdade, pode não ser perceptível aos seus olhos. Mas isso significa que você perdeu informações em sua imagem digital. O histograma pode ser usado como uma ferramenta para garantir que você não perca nenhuma informação sutil que talvez não seja muito óbvia aos seus olhos, pelo menos no campo de tiro. Está ajudando você a ver se você apagou ou não algum desses canais de cores. Porque se você apagou ou cortou qualquer um desses canais de cores, você perdeu detalhes em sua imagem e isso é algo que queremos evitar. Queremos capturar o máximo de informações leves, o máximo de detalhes possível. Agora, assim como com um histograma de luminosidade. Então, se olharmos o histograma de luminosidade dessa imagem, que na verdade tem apenas duas cores diferentes. Lembre-se de como você aprendeu que deseja evitar que os tons mais claros toquem o branco puro e os tons mais escuros toquem o preto puro. O mesmo vale para o histograma RGB, embora funcione de forma um pouco diferente, ele diz mais sobre cada cor individual, cor primária da luz em sua imagem. E você deve evitar que qualquer um desses canais tenha cores tocando a borda direita do histograma. E qualquer uma dessas cores tocando a borda esquerda, especialmente se você não tivesse vermelho, verde ou azul puro. E a imagem que você praticamente nunca verá na natureza, nenhum pixel preto puro porque você provavelmente não verá preto puro ao olhar para uma paisagem. Então, novamente, você deve evitar que qualquer um dos pixels toque na borda direita ou esquerda, pois isso significa que você perdeu detalhes em sua imagem. Quero voltar para a foto que vimos nas últimas aulas e examinar brevemente um exemplo da aparência de um histograma RGB em uma foto com canais coloridos que foram apagados ou recortados. Você olha aqui para o histograma. Eu livei o histograma RGB. E se você olhar para a direita aqui, você pode ver que esse histograma foi recortado. Em outras palavras, temos algumas cores nesta foto. não sabemos exatamente quais cores, mas o vermelho, o verde ou o azul foram apagados. Ou 12 ou todas essas cores foram recortadas ou apagadas porque as vemos tocando a borda direita do gráfico. Aqui. Se compararmos isso com o histograma de luminosidade, você pode ver que esse histograma não está estourado. Portanto, não temos nenhum pixel nessa imagem que seja branco puro. No entanto, temos pixels nos canais de cores específicos. Que estão superexpostos. Portanto, temos algumas cores nessa imagem que estão superexpostas individualmente. Novamente, mesmo que o histograma de luminosidade não esteja recortado, estamos obtendo informações adicionais sobre a exposição desse histograma RGB. E o que está nos dizendo é que eu realmente expus demais essa foto. A razão para isso é porque essas cores ou uma podem ser duas ou todas as três cores foram recortadas. Como discutimos nas lições anteriores, sempre que você recorta pixels, você perde detalhes nessa imagem. E isso é bom. histograma Rgb pode ser muito valioso porque, a olho nu, não consigo dizer se essa foto foi superexposta. Mas o histograma RGB está me mostrando que alguns pixels estão tocando a borda direita do gráfico, o que significa que eu perdi alguns detalhes. Agora, se eu entrar em cada canal de cor individual começando com vermelho, posso começar a descobrir qual dessas cores foi apagada. E parece que o vermelho está definitivamente superexposto. Eu tenho pixels nesta imagem que contêm vermelho em sua maior intensidade. Eles estão tocando o lado direito desse gráfico. Acho que esses pixels estão em algum lugar aqui. Se eu usar meu seletor de cores e observar alguns desses pixels, você pode ver que o vermelho está muito próximo de 255. Os que selecionei aqui não são exatamente 255, mas são muito próximos. Então, em algum lugar por aqui, eu provavelmente tenho pixels com uma intensidade de 255, o que novamente corresponde aos pixels que tocam a borda direita desse gráfico. Vamos dar uma olhada em alguns dos outros canais aqui. Vamos para o verde. E você pode ver aqui que eu não perdi o verde. Portanto, o verde está, na verdade, dentro de um nível de exposição adequado. Não há pixels nesta imagem que contenham verde em sua intensidade máxima. Sei que não perdi detalhes no canal verde. Vamos dar uma olhada em Blue aqui. A mesma coisa para Blue. O azul não foi superexposto, está soprado aqui. Não perdi nenhum detalhe no canal azul. Se eu voltar ao histograma RGB, agora sei quais são os pixels que estão tocando a borda direita desse gráfico combinado. Portanto, calcule a média dos três canais vermelho, verde e azul, separando-os e observando-os individualmente. Agora eu sei que esses são pixels vermelhos aqui em cima. E é assim que você usa um histograma RGB para avaliar se você expôs adequadamente uma imagem sem recortar o histograma. Outra coisa no histograma RGB que pode ajudá-lo é quando você está ajustando o equilíbrio de cores da sua imagem. Se o histograma mostrar que um canal tem um pico mais alto do que os outros, é possível que isso indique que a imagem tem uma tonalidade ou uma cor de cor em toda a imagem. Você pode corrigir coisas desse tipo ajustando o equilíbrio de branco e usando ferramentas de correção de cores. E essas são técnicas de edição mais avançadas com as quais você pode ou não estar familiarizado ainda neste momento. E se você não estiver, não se preocupe com isso agora, mas só para você saber, quando você chegar ao ponto em que você quer começar a ajustar o equilíbrio de branco e corrigir as cores, é aqui que seu histograma RGB se tornará muito importante. Então, essas são as principais maneiras pelas quais um histograma RGB pode ser utilizado como uma ferramenta realmente poderosa quando você está fotografando em campo e também quando está editando suas fotos. Agora, para ajudar a entender isso, eu realmente encorajo você a praticar isso no Photoshop em casa. Então abra uma tela como essa. Pode ser apenas uma tela branca sólida. E abra o seletor de cores. Quero que você experimente alterar os valores dos canais vermelho, verde e azul, testando as cores em sua intensidade total. E então talvez adicionar algumas cores diferentes à sua tela. E observando como o histograma RGB correlaciona com os valores que você vê no seu seletor de cores. E quanto mais você faz isso, mais você experimenta e brinca, como eu mostrei ao longo desta lição. Quanto mais isso vai começar a se aprofundar, porque isso é muito conceitual e tudo bem se não fizer todo o sentido neste momento. Mas quanto mais você brinca com isso e pratica, prometo que vai começar a fazer muito mais sentido para você. Então, espero que isso realmente ajude você e nos vemos na próxima aula. 11. Conclusão: Bem, isso é tudo para esta aula. Todos vocês, eu só quero agradecer muito por estarem aqui. Nós cobrimos muita coisa, então espero que você tenha aprendido muito. Espero que você tenha ganhado muito peso neste curso e espero que continue praticando com muitas das ferramentas e técnicas que aprendeu aqui. Histogramas podem ser um assunto um pouco confuso e intimidador. E, às vezes, pode demorar um pouco para que esses conceitos desapareçam. E eu recomendo que você continue lendo o material do curso. E quanto mais você estuda, mais você aprende, isso vai começar a fazer muito mais sentido. E você vai começar a entender isso. Agora, se você aprendeu muito com essa aula e gostou de aprender comigo, eu definitivamente recomendo que você dê olhada em algumas das minhas outras aulas. Todos eles têm como objetivo ajudá-lo a se tornar um fotógrafo melhor, especialmente um melhor fotógrafo de paisagens, se esse for o tipo de fotografia em que você está interessado. Eu também adoraria que você visitasse meu site, onde tenho muitos recursos gratuitos relacionados à fotografia e à exploração do ar livre. Quero agradecer muito novamente por estar aqui e espero que você continue aprendendo e criando. E espero ver você de volta aqui em breve. Então é isso por enquanto. Cuide-se, pessoal. Te vejo na próxima vez.