Фото hyper: Корпуса – обзоры, фото, технические характеристики на сайте HYPERPC

NASA Hyper III. Технические характеристики. Фото.

 

NASA Hyper III – американский военный беспилотный летательный аппарат, разработанный в 1969 году специалистами Национального аэрокосмического агентства США.

Проектирование беспилотного летательного аппарата модели NASA Hyper III было развёрнуто специалистами из NASA в середине 60-х годов прошлого столетия. Новое воздушное средство представляло достаточно большой интерес для научных исследований, хотя фактической цели новое устройство не имело, что выражалось в первую очередь отсутствием определённых технологий, и достаточно низкими лётно-техническими характеристиками этого БПЛА.

Своим первым лётным испытаниям беспилотное воздушное средство модели NASA Hyper III подверглось в декабре 1969 года, и благодаря тому, что проект успешно прошёл все намеченные тесты и полностью оправдал процесс своего создания, работы по совершенствованию этого дрона были продолжены. Следует уточнить, что при первичных испытания беспилотный летательный аппарат запускался при помощи вертолёта (на внешней сцепке), однако, в дальнейшем, запуск этого дрона производился при помощи специальной рампы.

Беспилотное воздушное средство NASA Hyper III обладает достаточно компактными габаритами, в частности, при своей длине в 9 метров 75 сантиметров, устройство имеет размах крыльев равный 4 метрам 57 сантиметрам, что в свою очередь обеспечивает устройству весьма высокие показатели аэродинамических свойств, хорошую манёвренность и удобное управление.

Силовая установка беспилотного аппарата NASA Hyper III представлена одним двигателем, который позволяет дрону развивать максимальную скорость своего перемещения в 277 км\ч., однако, эффективный радиус действия устройства весьма ограничен, и составляет всего лишь около 18 километров.

 

Технические характеристики NASA Hyper III.

 

• Длина: 9,75 м.;
• Размах крыльев: 4,57 м.;
• Высота: 2,29 м.;
• Максимальная взлётная масса: 431 кг.;
• Крейсерская скорость полёта: 220 км\ч.;
• Максимальная скорость полёта: 277 км\ч.;
• Максимальная дальность полёта: 18 км.;
• Максимальная высота полёта: 3700 м. ;
• Тип авиадвигателя: неизвестно;
• Силовая установка: неизвестно;
• Мощность: неизвестно.

 

Другие БПЛА

Самолеты

Гостиный гарнитур Hyper в Екатеринбурге

Отобразить: Все модулиМодули на фото

Характеристики гостиный гарнитур Hyper

Категория	Гостиные гарнитуры
Тип гостиного гарнитура	Модульный
Форма гостиной	Прямая
Ширина	304 см
Глубина	85 см
Высота	211 см
Материал	ЛДСП
Тип поверхности	Матовая
Стиль	Современный
Цвет	Коричневый
Производитель	Россия
Гарантия производителя	24 месяца
Вес / Объем	Расчитать для доставки

Описание гостиный гарнитур Hyper

Коллекция мебели «HYPER» спроектирована по всем правилам эргономики, она прочная, красивая и максимально функциональная. Благодаря использованию в декоре фасадов тонированного стекла, комбинация цветов становится более насыщенной и глубокой.

Большой выбор стильных и функциональных модулей гостиной «HYPER» помогут сделать эту комнату неповторимой и запоминающейся. 

Информация о доставке гостиный гарнитур Hyper

Способ доставки	Описание
Самовывоз	Бесплатно — самостоятельный вывоз с нашего склада. Пункт выдачи расположен по адресу г. Екатеринбург, ул. Старых Большевиков, 2а. Режим работы: пн-сб с 10:00 до 20:00, вс с 11:00 до 18:00.
Доставка до подъезда	Доставка до подъезда осуществляется в вечернее время с 19:00-24:00. Выгрузка из машины и подъём на нужный этаж осуществляется Вами лично, либо за дополнительную плату после согласования с менеджером.
Доставка по РФ	Рассчитывается индивидуально после оформлении заказа на сайте

*Дополнительную информацию о том, как купить гостиный гарнитур Hyper в Екатеринбурге уточняйте у нашего менеджера по телефону +7(343) 302-28-39

Керамогранит Del Conca HYPER (Италия)

терраццо (309)

под дерево (2725)

под камень (13225)

моноколор (7120)

под паркет (957)

под оникс (724)

под бетон (3294)

под травертин (295)

фотоплитка (с фотографией) (189)

под изразцы/фрески (52)

с тюльпанами (10)

состаренная (рустик) (765)

под ламинат (855)

под гальку (64)

под мозаику (1310)

с цветами (745)

с рисунком (5637)

зеркальная (154)

под сланец (6)

под кожу (72)

обои (163)

под металл (771)

под цемент (2985)

под ткань (615)

с животными (37)

с дельфинами (13)

с бабочками (32)

с листьями (981)

с одуванчиками (3)

в клетку (66)

с ракушками (18)

под мрамор (6312)

с розами (144)

под бамбук (14)

кракелюр (119)

в полоску (837)

с панно/картиной (230)

с маками (8)

с птицами (31)

с орхидеями (7)

с рыбками, морскими животными (13)

елочка (863)

с фруктами и едой (102)

под песок (186)

под морские камешки (64)

с текстом (208)

с посудой (53)

Appart’City Pau Hyper Centre 3* (Франция, По) – цены апартаментов, фото, контакты на сайте 101Hotels.

com

В какое время заезд и выезд в Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre»?

Заезд в Апарт-отель «Appart’City Pau Hyper Centre» возможен после 15:00, а выезд необходимо осуществить до 12:00.

Сколько стоит проживание в Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre»?

Цены на проживание в Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre» будут зависеть от условий поиска: даты поездки, количество гостей, тарифы.

Чтобы увидеть цены, введите нужные даты.

Какие способы оплаты проживания предусмотрены в отеле?

Способы и сроки частичной или полной предоплаты зависят от условий выбранного тарифа. Апарт-отель «Appart’City Pau Hyper Centre» принимает следующие варианты оплаты: Visa, Euro/Mastercard, American Express.

Есть ли скидки на проживание в номерах «Appart’City Pau Hyper Centre»?

Да, Апарт-отель «Appart’City Pau Hyper Centre» предоставляет скидки и спецпредложения. Чтобы увидеть актуальные предложения, введите даты поездки.

Какой общий номерной фонд у Апарт-отеля «Appart’City Pau Hyper Centre»?

В Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre» 68 номеров.

Какие категории номеров есть в Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre»?

Для бронирования доступны следующие категории номеров:
Студио (Двухместный номер-студио с 1 кроватью)
Студио (Улучшенный двухместный номер-студио с 1 кроватью)
Студио (Двухместный номер-студио с 2 отдельными кроватями)
Студио (Улучшенный номер-студио Твин)
Апартаменты (Апартаменты)
Апартаменты (Улучшенные апартаменты)
Апартаменты (Просторные апартаменты (для 6 взрослых))

Апарт-отель «Appart’City Pau Hyper Centre» предоставляет услугу парковки?

Да, в Апарт-отеле «Appart’City Pau Hyper Centre» предусмотрена услуга парковки вашего автомобиля. Пожалуйста, перед бронированием уточните возможную дополнительную оплату и условия стоянки.

Photo Edit Collage Maker в App Store

Лучший фоторедактор со всеми функциями, необходимыми для улучшения ваших фотографий, создания потрясающих коллажей и профессиональных фотографий. Если вы хотите добавить фильтры к своим фотографиям или получить немного больше рук и вручную управлять камерой во время процесса фотосъемки, у Hyper есть что-то для всех. Взгляните на наш список самых популярных функций ниже:

Collage Maker

• Выберите из более чем 50 шаблонов для создания невероятных коллажей из ваших любимых воспоминаний
• Настройте свой коллаж с регулируемыми размерами границ и более 100 модных фонов
• Используйте наш профессиональный редактор для улучшения вашего коллажа перед тем, как поделиться им

Pro Camera

• Воспользуйтесь преимуществами наших функций Pro Camera, которые помогут вам делать профессионально выглядящие фотографии с помощью вашего устройства
• Ручное управление фокусировкой, экспозицией, ISO, балансом белого и т. д., снимая ваша фотография на новый уровень
• Выберите тип файла JPEG или RAW для дополнительного контроля при редактировании фотографий
• Наша профессиональная камера похожа на цифровую зеркальную камеру в вашем кармане

Photo Editor

• Выберите из более чем 100 фильтров, чтобы получить идеальный вид для любой фотографии
• Если фильтры не для вас, вы можете вручную настроить фотографии, используя такие параметры, как яркость, выдержка, контраст и т. д. rmth, насыщенность, яркость, блики, тени, оттенки и выцветание
• Добавляйте текст, рисуйте прямо на фотографиях или используйте рамки, наклейки и наложения, чтобы сделать ваши фотографии забавными, прежде чем делиться ими с друзьями
• Используйте такие инструменты, как резкость , размытие, виньетки, пятна, отбеливание, уменьшение эффекта «красных глаз» и даже цветные брызги, чтобы добавить последние штрихи к вашим фотографиям
• Обрезайте, поворачивайте или переворачивайте фотографию, чтобы выделить наиболее важную часть ваших фотографий

Другое

• Мы всегда делаем все возможное, чтобы расширить наш набор инструментов для редактирования фотографий. Следите за новыми обновлениями и дайте нам знать, какие функции вы хотели бы видеть в нашем следующем обновлении.

—————————

Функции подписки для премиум-членов:

• Неограниченное редактирование фотографий
• Разблокировать полный доступ к нашей ручной камере
• Разблокируйте все макеты коллажей, сотни модных фонов, узоров, наклеек и многого другого!
• Доступ к дополнительным функциям для улучшения ваших фотографий и коллажей

Планы:
• 3,99 доллара США в неделю с БЕСПЛАТНОЙ 3-дневной пробной версией
• 9 долларов США.99 долларов США в месяц с БЕСПЛАТНОЙ 3-дневной пробной версией
• 29,99 долларов США в год с БЕСПЛАТНОЙ 3-дневной пробной версией

Эти цены предназначены для клиентов из США. Цены в других странах могут отличаться, и фактические расходы могут быть конвертированы в вашу местную валюту в зависимости от страны проживания.

Оплата будет снята с вашей кредитной карты через вашу учетную запись iTunes при подтверждении покупки. Подписка продлевается автоматически, если не будет отменена по крайней мере за 24 часа до окончания периода подписки.При продлении нет повышения цен.

Подписками можно управлять, а автоматическое продление можно отключить в настройках учетной записи в iTunes после покупки. После покупки возврат средств за неиспользованную часть срока не производится. Прочтите наши полные Условия использования на http://www.fibostudios.com/projects/hyper/terms/

Hyper — Фотографии Дениса Дарзака

Дениса Дарзака привлекают противоречия, которые он видит или хотел бы видеть в повседневной жизни. Действительно, его прошлые серии отразили это — смелые обнаженные люди, идущие по безвкусным и конформистским пригородным жилым массивам, группы иммигрантов в классических и безмятежных позах, характерных для французских шедевров, французская молодежь, появляющаяся в полете или в середине осени в мрачных, безлюдных городских пейзажах. .

Дарзакк занимается фотографией в прессе. Буквально в прошлом году он выиграл престижную премию World Press Photo. Интересно наблюдать, как его «антропологический» глаз и чувствительность фоторепортера проникают в его произведения изобразительного искусства.

Его новейшая серия, Hyper, посвящена бинарной системе между бытием и обладанием.

Hyper — это гипермаркеты (французский эквивалент наших супермаркетов), в которых снимаются эти работы. Darzacq был привлечен к дрянной поп-природе гипермаркетов и ярко окрашенному фону, который они создавали.

Здесь он исследует идею тела в левитации, используя прямую фотографию и не трюки PhotoShop. Эти снимки, снятые в Руане, с объектами, взятыми из кастинга в этом районе, представляют собой резкое сопоставление, поскольку возвышенные, почти духовные тела плавают в этом воплощении массового производства и бездумного потребления.

Здесь тоже есть юмор, поскольку эти молодые люди, кажется, достигают невозможного — левитации — перед товарами, требующими столь же недостижимых результатов, таких как идеальные волосы, вечная молодость, тонкая талия, независимо от того, сколько вы едите, микроб свободный дом ……

Однако не все эти тела находятся в спокойном состоянии. Есть те, кого поймали как будто после насильственного акта — удара кулаком, броском, пинком. Дарзак говорит мне, что районы вокруг Руана имеют плохую репутацию в отношении насилия среди молодежи — и поэтому здесь мы видим, как это разыгрывается довольно драматично, почти как балет в клинической, обычно «безопасной» среде гипермаркета.

Для меня, человека, который ненавидит ходить в супермаркет и избегает его любой ценой, эти образы особенно сюрреалистичны — здесь они лишены хаоса и шума, характерного для обычных продуктовых покупок, товары находятся в пределах легкой досягаемости, проходы чистые. .И в моем представлении молодой человек, прыгающий перед стопкой тележек, делает это потому, что нашел одну без изворотливого колеса и раздражающего писка.

Эти образы тоже тревожат. Трудно поверить, что они настоящие — молодой человек в воздухе, мгновенно замороженный, как овощи в проходе, над которым он парит? Но Дарзак играет с нами. Нами манипулируют, но не так, как мы думаем. Они оба реальны (в том смысле, что изображение не было подделано) и не реальны, поскольку то, что мы видим, представляет собой долю секунды движущегося тела — изображение, которое невозможно созерцать в реальности.

Именно эти противоречия, конечно же, делают жизнь и людей — и фотографию — такими увлекательными.

— Эми Барретт-Леннард, директор Пертского института современного искусства

Этот текст был адаптирован из замечаний, сделанных Эми Барретт-Леннард перед открытием выставки Дениса Дарзакка в Центре фотографии Перта, 5 апреля 2008 г.

Как фотограф Денис Дарзак делает эти фотографии?

Посмотрите это 7-минутное видео из аналогичного проекта, который Дени Дарзак создал в пригороде Парижа.Видео любезно предоставлено художником и Agence VU ‘.

Фотосъемка — motorola one hyper

Чтобы сделать фото :

1. При необходимости отрегулируйте такие параметры, как вспышка или водяной знак.
   
2. Сформируйте объект:
   • Для увеличения перетащите видоискатель вверх или вниз.
   • Чтобы установить место фокусировки, коснитесь видоискателя, затем перетащите кольцо фокусировки.
   • Чтобы изменить экспозицию, коснитесь видоискателя, а затем сдвиньте ее до нужной экспозиции.
   • Для переключения между объективами камеры коснитесь .
   • Вы можете добавить линии сетки, чтобы облегчить компоновку фотографии.
     
3. Чтобы сделать снимок, выполните одно из следующих действий:
   • Сенсорный
   • Нажмите и удерживайте, чтобы быстро сделать серию фотографий.
   • Касание для таймера.
     
4. Чтобы просмотреть свои фото и видео, коснитесь эскиза в правом нижнем углу.Тогда:
   • Чтобы просмотреть все эскизы, коснитесь экрана, затем коснитесь, чтобы открыть приложение «Фото».
   • Чтобы просмотреть фотографии позже, откройте приложение «Фотографии» или другое установленное приложение для фотографий.

---

Сделать селфи

1. В видоискателе переключитесь на переднюю камеру:
   • Сенсорный
   • Или покрутите телефон дважды.
     
2. При необходимости:
   • Отрегулируйте фильтр красоты или зеркальное отображение.
   • Если у вас большая группа, сделайте широкое панорамное селфи, коснувшись> Групповое селфи
     
3. Чтобы сделать снимок, выполните одно из следующих действий:
   • Сенсорный
   • Нажмите для таймера.

---

Сделать снимок с размытым фоном

Держите объект фотографии в фокусе и размывайте окружающую сцену настолько сильно, насколько хотите.

1. В видоискателе коснитесь > Портрет
2. Для получения наилучших результатов держитесь на расстоянии не более 1,5 метров (5 футов) от объекта съемки. Лучше всего, если между вами и вашим объектом не будет никаких предметов.
3. Переместите кольцо фокусировки на объект.
4. Отрегулируйте внешний вид:
   • Чтобы увеличить или уменьшить размытие вокруг объекта, коснитесь параметра.Если вы не видите этих вариантов, нажмите
     
   .
   • Чтобы применить световой эффект, нажмите и выберите параметр.
     
5. Коснитесь
   на фотографии или ее миниатюре, что означает, что вы можете редактировать эти эффекты после съемки.
6. При желании отредактируйте фотографию, чтобы увеличить или уменьшить размытие или удалить цвет с фона.

---

Сфотографируйте с вырезанным фоном

Вырежьте объект и добавьте новый фон

1. В видоискателе нажмите> вырез
2. Скомпонуйте кадр и держите телефон неподвижно.
3. Нажмите, чтобы сделать снимок.
   на фото или его миниатюре означает, что фон можно заменить.
4. Отредактируйте фотографию, чтобы заменить фон.

---

Сделать активные фото

Сохранение секунд видео до и после съемки фотографии.

1. В видоискателе коснитесь и выберите, чтобы включить активные фотографии.
2. Поместите фотографию в рамку и коснитесь
3. Чтобы просмотреть клип, откройте фотографию в приложении «Камера» или «Фото» и нажмите
.

---

Take Moving Cinemagraphs

Создайте GIF со всплеском движения на замороженном изображении.

1. В видоискателе коснитесь> Синемаграф
2. Держите телефон ровно.
3. Нажмите и удерживайте, чтобы запечатлеть сцену.
4. Камера предлагает часть сцены оставить в движении или остановиться. Чтобы изменить эти настройки:
   • Коснитесь, а затем проведите по детали, чтобы оставаться в движении.
   • Нажмите, затем проведите по части, чтобы зафиксировать ее.
5. Чтобы отредактировать используемые рамки, отрегулируйте ползунки.
6. Чтобы изменить стиль петли, коснитесь показанного стиля:
   • Обычный цикл повторяет цикл от начала до конца.
   • Цикл Bounce повторяет цикл от начала до конца, а затем меняет действие.
7. Нажмите PREVIEW, чтобы просмотреть синемаграф, затем выполните одно из следующих действий:
   • Выберите, сохранить ли его в формате GIF или MP4, затем нажмите СОХРАНИТЬ
   • Чтобы отменить изменения, коснитесь ОЧИСТИТЬ
   • Чтобы отменить без сохранения, нажмите

---

Сделать панорамное фото

1. В видоискателе коснитесь> Панорама
2. Создайте кадр с одной стороны сцены.
3. Коснитесь, а затем медленно панорамируйте по горизонтали или вертикали по сцене. Держите движение плавным и используйте постоянную скорость.
4. Когда вы дойдете до конца сцены, коснитесь

Для просмотра панорам:

1. В приложении «Фото» вы увидите миниатюры изображений, если вы можете использовать иммерсивный просмотр.
   Коснитесь эскиза, чтобы открыть фотографию.
2. Выполните одно из следующих действий:
   • Чтобы перемещать фото пальцем, коснитесь
   • Чтобы воспринимать сцену так, как будто она окружает вас, коснитесь телефона и переместите его вокруг себя.

Чтобы поделиться своими фотосферами с другими, загрузите приложения Google Photo Sphere или Facebook 360.

---

Сделать плашечные фотографии

Вы можете делать черно-белые фотографии с помощью плашечных цветов.

1. В видоискателе нажмите> Плашечный цвет
2. Коснитесь элемента или области, в которой вы хотите сохранить цвет.
3. Используйте ползунок для регулировки интенсивности цвета.
4. сенсорный

---

Сделать снимок с живым фильтром

Примените фильтр Google перед тем, как сделать снимок.

1. В видоискателе нажмите> Живой фильтр
2. Выберите фильтр.
3. Поместите фотографию в рамку и коснитесь

---

Съемка при слабом освещении без вспышки

Переключитесь в режим ночного видения при слабом освещении, чтобы запечатлеть больше деталей и более точные цвета.

1. В видоискателе коснитесь> Ночное видение
2. Поместите фотографию в рамку и коснитесь

---

Советы по поиску и устранению неисправностей

• Чтобы включить все функции и оптимизировать производительность, посетите Play Store и убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия камеры Motorola.
• Чехлы сторонних производителей могут мешать работе камеры. Попробуйте снять футляр, если у вас есть проблемы с качеством изображения с фотографиями.
• Убедитесь, что объектив камеры не закрыт защитным слоем.
• Убедитесь, что объектив камеры чистый и на нем нет каких-либо препятствий. Возьмите сухую ткань и аккуратно протрите объектив камеры.
• Убедитесь, что ваш палец не закрывает и не затемняет объектив камеры при съемке фото или видео.

Гиперреалистичные фотоколлажи художника, объединяющие флору и фауну

Для многих художников творчество — это способ задавать вопросы и питать души — как свои, так и чужие.Одни художники могут работать красками или акварелью, другие — глиной или стеклом. Когда дело доходит до возможностей самовыражения и вдохновения других людей своей работой, нет предела.

Для австралийского фотографа-иллюстратора и цифрового художника Джоша Дайкграфа предпочтительными инструментами являются камера, компьютер с Adobe Photoshop, а также острый глаз и яркое воображение. Самопровозглашенный «Пистолет для фотошопа на прокат» специализируется на создании визуально ошеломляющих фотоколлажей, на которых изображены фантастические существа или даже целые пейзажи, тщательно собранные из фотографий, которые он в основном снимает сам.

Джош Дайкграаф

Одна из самых интересных и продолжающихся серий фотоколлажей Дикграфа, кажется, буквально объединяет флору и фауну. Эта серия под названием «Терраформы» изображает различных животных в разных позах, но если присмотреться, можно увидеть, что чешуя или перья на самом деле состоят из отдельных цветочных лепестков или листьев, и все они искусно сделаны так, чтобы выглядеть так, как будто они являются естественными. часть животного.

Джош Дайкграаф

Для создания своих материалов Дикграаф фотографирует не только пейзажи, которые он исследует, но также листья, цветы и ветки, найденные рядом с его домом.Эти необработанные изображения служат основными строительными блоками для его впечатляющих фотоколлажей. Он объясняет это:

«Ключ к моей работе в том, что я снимаю материал сам, это дает мне гораздо больше возможностей, поскольку я имею прямой контроль над исходным материалом».

Джош Дайкграаф

Хотя может показаться легким снимать некоторые изображения и манипулировать ими в Photoshop, детальный подход Дайкграфа намного сложнее, чем можно было бы подумать. Чтобы дать вам представление о том, сколько времени это занимает, фотоколлаж из двух рыжеватых лягушачьих ротов внизу занял не менее 55 часов — и более 3000 слоев! (Излишне говорить, что это лот слоев. )

Джош Дайкграаф

Дайкграаф говорит, что эти привлекательные фотографии проистекают из его глубокого и врожденного любопытства к миру в целом:

«Мой творческий процесс немного похож на созерцание облаков — как в детстве, вы когда-нибудь смотрели на облака и различали между ними разные формы и формы? Например, замечая, что перья птицы часто напоминают листья дерево, лепестки магнолии выглядят как чешуя или скальные образования похожи на морщины на коже слона и т. д.»

Джош Дайкграаф

Эта склонность к распознаванию больших закономерностей в деталях вещей простирается до беспокойства Дайкграфа об изменении климата и его влиянии на Австралию, что побудило его создать новую серию фотоколлажей, получившую название «Terraforms II». Например, чтобы создать изображение ниже под названием «Тирилья», Дайкграаф снял фотографии отрастания растений после лесных пожаров в Восточном Гиппсленде 2020 года и изменил их, чтобы создать этого трогательного маленького существа.

Джош Дайкграаф

Дикграаф объясняет далее:

«В своей серии о лесных пожарах я решил создать что-то в ответ на тот ужас, который мы видели здесь в прошлом году.В результате лесных пожаров [2019-2020] было сожжено около 186 000 квадратных километров (71 814 квадратных миль) земли и только погибло или перемещено около 3 миллиардов наземных позвоночных.

Австралия имеет давнюю историю регулярных лесных пожаров, но эксперты по климату и пожарам сходятся во мнении, что изменение климата помогло создать условия для экстремальной интенсивности, с которой мы столкнулись в этом году. Обычно, когда огонь охватывает территорию, дикая природа может найти поблизости новую среду обитания, но сам масштаб этих пожаров означал, что это невозможно, что приводит к опасениям, что огромное количество видов вымерло.Наиболее заметно то, что вы, возможно, слышали новости о том, что одно из самых знаковых животных Австралии, коала, в настоящее время, по прогнозам, вымрет в дикой природе в ближайшие десятилетия. Все это стало довольно мощным стимулом, направившим серию в другом направлении ».

Джош Дайкграаф

С изображениями, которые, кажется, предполагают, что все живые существа чередуются друг с другом, независимо от их реальной физической формы, поразительные фотоколлажи Дайкграфа побуждают нас более внимательно присмотреться и поразиться изменчивому разнообразию мира. .Чтобы узнать больше, посетите Джоша Дайкграфа и его Instagram.

Объяснение гиперфокального расстояния

Гиперфокальное расстояние может сбивать с толку как начинающих, так и опытных фотографов. Однако, если вы хотите делать максимально резкие изображения, особенно пейзажные фотографии, это просто бесценно. В этой статье я объясню гиперфокальное расстояние и дам несколько методов для получения максимально резких фотографий с максимальной глубиной резкости. В этой статье рассматриваются диаграммы гиперфокального расстояния, а также другие, более простые методы определения вашего гиперфокального расстояния.

Понимание гиперфокального расстояния чрезвычайно важно при включении в сцену близких объектов, особенно в пейзажной фотографии. На фотографии выше скалы на переднем плане, а также деревья сагуаро и горы на заднем плане выглядят достаточно резкими.

(Обратите внимание: хотя методы, которые мы представляем в этой статье, довольно просты для понимания, гиперфокальное расстояние само по себе может быть сложной темой. Если вы новичок, я настоятельно рекомендую прочитать о диафрагме и глубине резкости, прежде чем углубляться в эту статью. ).

1. Что такое гиперфокальное расстояние?

Гиперфокальное расстояние, проще говоря, это расстояние фокусировки, которое дает вашим фотографиям максимальную глубину резкости. Например, представьте себе пейзаж, в котором вы хотите, чтобы все — передний план и задний план — выглядело резким. Если вы сфокусируетесь на переднем плане, фон на изображении будет выглядеть размытым. А если вы сосредоточитесь на заднем плане, передний план будет выглядеть не в фокусе! Как это исправить? Просто: вы фокусируетесь на определенной точке между , передним планом и фоном, что делает и передний план, и фоновые элементы сцены достаточно резкими. Эта точка фокусировки называется гиперфокальным расстоянием.

В оптическом мире гиперфокальное расстояние немного более тонкое. Техническое определение: , , самое близкое расстояние фокусировки , которое позволяет объектам, находящимся на бесконечности, быть приемлемо резкими . Под «бесконечностью» я подразумеваю любой далекий объект — например, горизонт или звезды ночью.

1. Согласно одной интерпретации, гиперфокальное расстояние вашего объектива будет зависеть от диафрагмы. Почему? Подумайте об этом так: если у вас широкая диафрагма, например, f / 2, вам нужно будет сфокусироваться довольно далеко, чтобы объекты, находящиеся на бесконечности, оказались в фокусе.Однако при небольшой диафрагме f / 11 или f / 16 удаленные объекты будут оставаться резкими, даже если ваш объектив сфокусирован более близко. Итак, в этом случае гиперфокальное расстояние приближается к вашему объективу, поскольку вы используете меньшую диафрагму.
2. Однако, согласно другой интерпретации, гиперфокальное расстояние не зависит от диафрагмы. Почему нет? В этой интерпретации гиперфокальное расстояние — это расстояние фокусировки, которое обеспечивает , равную резкости между передним и задним планами. Это не то, что меняется при изменении диафрагмы (даже если и передний план, и фон становятся все более и более не в фокусе при широкой диафрагме).
3. Причиной этих разных интерпретаций является ключевая фраза «приемлемо резкая» в определении гиперфокального расстояния. Для некоторых людей приемлемая резкость является точным значением, в то время как для других «приемлемо резкость» означает, что фон равен по резкости переднему плану. Ни одна из интерпретаций неверна, и определение гиперфокального расстояния позволяет нам использовать любую из них. Тем не менее, вторая интерпретация имеет то преимущество, что предлагает самую резкую общую фотографию спереди назад, поскольку она не ставит резкость заднего плана выше резкости переднего плана.

Ваше фокусное расстояние также имеет огромное влияние на гиперфокальное расстояние. Когда вы увеличиваете масштаб, ваше гиперфокальное расстояние перемещается все дальше и дальше. Для объектива 20 мм вам может потребоваться сфокусироваться всего в нескольких футах от объектива, чтобы горизонт (дальний фон на бесконечности) был достаточно резким. С другой стороны, для объектива 200 мм ваше гиперфокальное расстояние может составлять сотни футов.

Важно отметить, что если вы сфокусируетесь на гиперфокальном расстоянии, ваша фотография будет резкой от до половины , указывающих на бесконечность.Итак, если ваше гиперфокальное расстояние для данной апертуры и фокусного расстояния составляет десять футов, все от пяти футов до горизонта будет казаться резким.

Sony RX100 IV + 24–70 мм F1,8–2,8 @ 10,15 мм, ISO 200, 1/13, f / 11

2. Когда использовать гиперфокальное расстояние

Не все фотографии требуют фокусировки объектива на гиперфокальном расстоянии . Рассмотрим, например, вид на далекую гору. Если вы стоите на вершине смотровой площадки и на вашем переднем плане нет объектов, было бы глупо пытаться вычислить гиперфокальное расстояние, поскольку ближайший к вам объект фактически находится на бесконечности. Только сосредоточьтесь на далеких горах! И ваша диафрагма тоже не имеет значения — поскольку ближайший объект находится так далеко, вы можете снимать на широко открытой диафрагме, если хотите (вероятно, не очень хорошая идея, так как большинство объективов не такие резкие при широкой диафрагме, но это просто теоретически). Гиперфокальное расстояние важно для расчета только тогда, когда у вас есть объекты близко, и , находящиеся на расстоянии от вашего объектива, которые должны быть резкими. Поскольку вы фактически фокусируете между этими объектами, ни один из них не является «идеально» резким; они оба просто достаточно близки или «достаточно резкие».

Точно так же даже гиперфокальное расстояние не придет на помощь, если у вас есть объекты, которые находятся на слишком близко от вашего объектива. Например, невозможно, чтобы удаленный объект был резким одновременно с объектом, который находится всего в нескольких дюймах от вашего объектива (если вы не снимаете с помощью специального оборудования, такого как объектив с управлением перспективой / наклоном-сдвигом, объектив, прикрепленный к сильфоны и т. д.). Вместо этого у вас есть два варианта: вы можете использовать наложение фокуса (сделать несколько фотографий с разным расстоянием фокусировки, а затем объединить их вместе при постобработке) или вы можете отодвинуть камеру подальше от ближайшего объекта.Последнее часто предпочтительнее, потому что наложение фокуса — непростой метод, и у него есть свои недостатки и ограничения.

При съемке далеких пейзажей без элементов переднего плана не нужно беспокоиться о гиперфокальном расстоянии, поскольку фокусировка установлена ​​на бесконечность.

3. Дополнительная справочная информация

В приведенных выше разделах есть несколько упрощений, чтобы облегчить понимание темы новичками. В этом разделе мы рассмотрим более подробную справочную информацию.Их не так важно понимать, поэтому не стесняйтесь пропустить этот раздел, но я хочу внести ясность, если вы искали лучшее понимание гиперфокального расстояния.

На самом деле формула, которая определяет гиперфокальное расстояние объектива (согласно интерпретации № 1), выглядит следующим образом:

Как правило, вам не нужно использовать такую ​​формулу для фотографирования; вместо этого вы можете посмотреть приложение или диаграмму, которая уже рассчитывает это. Однако, если вы интересуетесь оптикой, лежащей в основе гиперфокального расстояния, это может быть ценным способом визуализации ваших настроек.

Вышеупомянутая формула объясняет, почему большое фокусное расстояние (скажем, 200 мм) или большая диафрагма (скажем, f / 2) заставляют ваше гиперфокальное расстояние отодвигаться дальше от камеры. Третья переменная в этой формуле, круг замешательства, достаточно сложна, чтобы заслужить отдельную статью; Я дам здесь лишь краткий очерк. По сути, круг нерезкости, измеряемый в миллиметрах, — это размер, который может появиться нечеткое пятно света на датчике вашей камеры из-за того, что оно находится не в фокусе.Большой кружок нерезкости представляет собой более размытую область на фотографии исключительно из-за того, что находится не в фокусе.

Неудивительно, что некоторые фотографы придумали значения для круга нерезкости, которые «достаточно малы», чтобы все же казаться резкими на фотографии. Традиционно для пленочной фотографии наиболее размытым приемлемым кругом нерезкости считалось 0,03 мм для 35-мм пленочного изображения. Это число основано на резкости, которую люди со зрением 20/20 могут видеть при просмотре отпечатка 8 × 10 с расстояния около 10 дюймов.

На практике, особенно с учетом сегодняшних камер с высоким разрешением, можно утверждать, что круг неясностей должен быть намного меньше. Камеры с более высоким разрешением позволяют получать отпечатки гораздо большего размера, чем 8 × 10, и люди, просматривающие их (особенно вблизи), могут очень легко заметить размытие 0,03 мм. Таким образом, чем выше ваше разрешение (а точнее, чем больше размер вашего отпечатка), тем легче заметить неидеальное качество изображения.

Обратите внимание на резкую разницу в разрешении и потенциальном размере печати между датчиком 12 МП и датчиком 50 МП.

Интересно, что почти во всех расчетах и ​​диаграммах гиперфокального расстояния используется указанное выше стандартное значение 0,03 мм, несмотря на потенциально огромные различия в разрешении! Итак, если вы используете диаграмму, которая дает 0,03 мм размытия фона, велика вероятность, что фотография на самом деле не будет выглядеть такой резкой, как вы могли ожидать.

4. Использование диаграммы гиперфокальных расстояний

Наиболее распространенный метод определения гиперфокального расстояния фотографии — использовать таблицу, подобную приведенной ниже:

С помощью такой диаграммы вы управляете двумя переменными: вашим фокусным расстоянием и ваше значение диафрагмы.График, в свою очередь, показывает гиперфокальное расстояние. Разделив это расстояние на два, вы узнаете ближайший объект, который будет в фокусе. Если вы заинтересованы в создании наиболее точной диаграммы гиперфокальных расстояний, вам следует рассчитать собственные значения, используя формулу, приведенную в предыдущем разделе; Приведенные выше числа были рассчитаны из круга нерезкости 0,03 мм, что, как уже отмечалось, не всегда лучше для современных камер, больших отпечатков и близких расстояний просмотра.

Чтобы использовать диаграмму гиперфокального расстояния, выполните следующие действия:

1. Выберите объектив и обязательно запишите используемое фокусное расстояние.
2. Выберите значение диафрагмы.
3. Найдите гиперфокальное расстояние, которое соответствует выбранному вами фокусному расстоянию и диафрагме.
4. Сфокусируйте объектив на гиперфокальном расстоянии. Это можно сделать путем оценки или по шкале фокусировки на вашем объективе (если она у вас есть).
5. Теперь все от половины этого расстояния до бесконечности будет резким.

Как вы можете догадаться, существует бесчисленное множество приложений для смартфонов, которые делают то же самое — и они намного лучше, чем диаграмма, которая требует больше времени и имеет меньше точных значений.Тем не менее, и диаграмма, и приложение удовлетворяют одному и тому же требованию; они обеспечивают гиперфокальное расстояние для заданных настроек камеры.

К сожалению, есть несколько проблем с диаграммами гиперфокальных расстояний. Самая большая проблема в том, что они не принимают во внимание пейзаж, который вы фотографируете. Хотя они могут сделать фон ваших фотографий достаточно резким, как насчет вашего переднего плана? Эти диаграммы не знают, находится ли ваш передний план рядом с камерой или где-то далеко. Они просто не оптимизированы для современных фотоаппаратов — и, фактически, они не были оптимальными даже во времена кино по той же причине. То же верно и для приложений с гиперфокальным расстоянием. (Более подробно по этой теме вы можете прочитать в нашей статье о том, почему диаграммы гиперфокального расстояния неточны.)

Еще одним серьезным недостатком диаграмм гиперфокальных расстояний является их непрактичность. Вы действительно хотите принести карту в поле во время съемки? Чтобы найти значения и сфокусироваться на правильном месте, может потребоваться некоторое время, особенно с учетом того, что это не так уж и точно.Эти таблицы могут быть полезны при съемке на пленку, но возможность просматривать цифровые изображения обычно делает их ненужными. Неудивительно, что многие фотографы просто действуют методом проб и ошибок, просматривая свои фотографии после каждого кадра. Однако есть методы получше, о которых я расскажу ниже.

Обратите внимание, что резкость распространяется от ближайшего камня до далеких гор на заднем плане
Sony A7R + FE 16-35mm F4 ZA OSS @ 21mm, ISO 100, 1,6 сек, f / 16

5.

Использование шкалы фокусировки

Некоторые объективы, особенно старые или фиксированные с ручной фокусировкой, имеют шкалу фокусировки на корпусе объектива. Взгляните на приведенный ниже пример, где шкала фокусировки заключена в красный цвет:

(Изображение предоставлено Wikimedia Commons)

Эти шкалы показывают вам, какую именно глубину резкости вы получите при данной апертуре, включая ближнее и дальнее расстояние, которое будет резким. В приведенном выше случае при f / 11 сцена имеет глубину резкости от одного метра до двух метров на расстоянии.

К сожалению, не все объективы имеют шкалу фокусировки, и многие производители отказываются от этой функции в своих более дешевых объективах. Некоторые объективы с по имеют шкалу фокусировки, в том числе многие современные автофокусные штрихи, показывают только одно или два значения диафрагмы. Еще более проблематичны зум-объективы. Хотя некоторые современные зум-объективы имеют шкалу фокусировки, многие из них не включают значения диафрагмы, поскольку эти числа не могут быть точными одновременно для обоих крайних значений диапазона увеличения. (У некоторых старых пуш-пульных зум-объективов на тубусе нарисованы шкалы фокусировки, которые остаются точными при увеличении объектива.) Однако, если вам посчастливилось иметь объектив со шкалой фокусировки, выполните следующие действия, чтобы найти свой гиперфокальное расстояние:

1. Выберите значение диафрагмы для фотографии с учетом необходимой глубины резкости.
2. На вашем объективе будут две черточки, соответствующие диапазону глубины резкости, как показано выше. Совместите одну из этих черточек с точкой в ​​центре знака ∞.(Хотя на фотографии это не очевидно, шкала фокусировки будет вращаться из стороны в сторону при фокусировке объектива.)
3. Другая черта указывает, где заканчивается ваша глубина резкости. Теперь вы будете сфокусированы на точке гиперфокального расстояния.

К сожалению, как и у диаграмм гиперфокальных расстояний, у этих шкал есть несколько проблем. Наиболее важным является то, что они также основаны на круге нерезкости 0,03 мм, что означает, что ваши фотографии могут иметь слегка размытый фон на больших отпечатках. Не все шкалы фокусировки также полностью точны, а некоторые линзы меняют фокусное расстояние при экстремальных температурах. Чтобы увидеть, есть ли у вашего объектива точная шкала фокусировки, вам просто нужно проверить ее самостоятельно.

Однако, если вы снимаете объективом со шкалой фокусировки, это, безусловно, может быть ценным методом в вашем распоряжении. Это может быть самый быстрый способ определить ваше гиперфокальное расстояние, и для этого не требуется внешняя диаграмма или приложение. Просто убедитесь, что вы проверили свои линзы заранее; этот метод может быть недостаточно точным для ваших целей.

NIKON D800E + 20mm f / 1.8 @ 20mm, ISO 100, 1/1, f / 11.0

6. Метод удвоения расстояния

Самый простой метод определения гиперфокального расстояния, который Насим использует чаще всего и учит его мастерские, основаны на свойствах, которые я уже обсуждал. Вспомните, что все от до половины вашего гиперфокального расстояния до бесконечности находится в фокусе; Итак, чтобы найти гиперфокальное расстояние для данной сцены, вы можете просто удвоить расстояние между объективом и ближайшим объектом на фотографии. Например, если я хочу, чтобы цветок, находящийся на расстоянии пяти футов, был резким (вместе с фоном), мое гиперфокальное расстояние составляет десять футов.

Итак, чтобы использовать этот метод, выполните следующие действия:

1. Посмотрите на сцену, которую вы фотографируете. Найдите ближайший объект, который должен казаться резким, и оцените расстояние до него от камеры. Если вам сложно оценить расстояние от точки обзора камеры, возможно, будет проще отойти от камеры, когда она установлена ​​на штативе, чтобы более точно оценить расстояние.
2. Удвойте эту оценку, чтобы найти ваше гиперфокальное расстояние.
3. Сфокусируйте объектив на гиперфокальном расстоянии. Это можно сделать путем оценки или с помощью шкалы фокусировки на объективе (если она у вас есть и вы ей доверяете).
4. Закройте диафрагму, чтобы увеличить глубину резкости. Вы можете оценить правильную диафрагму (которая для широкоугольных объективов часто будет около f / 8 или f / 11) или просмотреть полученную фотографию, чтобы убедиться, что все резкое.
5. Теперь все от половины этого расстояния (на котором находится ваш объект переднего плана) до бесконечности будет резким.

Мескитовые дюны на закате
NIKON D5500 + 16-28mm f / 2.8 @ 16mm, ISO 100, 1/4, f / 11

Это невероятно простой для запоминания трюк, который делает его очень полезным. Конечно, вам нужно научиться определять расстояния, но это довольно просто. Если у вас есть объектив с точной шкалой фокусировки, вы можете просто использовать его для измерения расстояния до ближайшего объекта после фокусировки на нем (желательно в режиме live view и с увеличением для максимальной точности). Преимущества этого метода очевидны: он не требует наличия карты и может быть более точным, чем значения, представленные на диаграмме гиперфокальных расстояний.Даже ваши способности оценивать расстояние фокусировки со временем улучшатся, что делает этот метод очень полезным и, прежде всего, очень быстрым.

Чтобы облегчить понимание гиперфокального расстояния и метода удвоения расстояния, мы собрали для вас видео, в котором все подробно объясняется:

. почему метод удвоения расстояния является наиболее точным и легким для запоминания.

7. Метод бесконечной фокусировки в режиме Live View

Другой метод определения гиперфокального расстояния, который может быть таким же точным, как и описанный выше метод, заключается в фокусировке объектива на бесконечность или на самую дальнюю точку фона на вашем снимке. фотография (в идеале с использованием режима live view с увеличением, уже установленным на диафрагму, которую вы планируете использовать). Сделайте снимок, затем просмотрите изображение на ЖК-экране. Увеличив изображение до 100% и начав движение вниз от фона, на котором вы сфокусировались, к переднему плану, вы можете найти пятно, которое начало выглядеть размытым.Эта точка — ближайшая точка , которая выглядит достаточно резкой на фотографии — и есть ваше гиперфокальное расстояние.

Чтобы использовать этот метод, выполните следующие действия:

1. Сделайте снимок с той диафрагмой, которую вы планируете использовать, сфокусировавшись на самом дальнем фоновом объекте изображения.
2. Просмотрите полученное изображение с большим увеличением (желательно со 100% увеличением). Прокрутите фотографию вниз, пока не найдете ближайшую точку , которая по-прежнему выглядит приемлемо резкой (все, что находится за этой точкой на переднем плане, должно выглядеть размытым).Это гиперфокальное расстояние.
3. Сфокусируйте объектив в этот момент. Убедитесь, что вы не изменили диафрагму.
4. Теперь все от половины этого расстояния до бесконечности будет резким.

Этот метод тоже не совсем идеален. Главный вопрос — это термин «приемлемо резкий». Для разных людей это означает разные вещи. У людей с проблемами зрения могут возникнуть проблемы с просмотром увеличенного изображения на маленьком ЖК-экране, чтобы решить, что резкое, а что нет, а просмотр изображений на ЖК-экране камеры также может быть не идеальным в дневных условиях. Это также становится проблемой, когда ваш предварительный просмотр JPEG чрезмерно резкий. Даже если вы снимаете в формате RAW, что вам и следовало бы сделать, настройки JPEG в вашей камере (меню «Picture Control» в Nikon или меню «Picture Styles» в Canon) действительно влияют на внешний вид фотографий на вашем ЖК-экране. Это верно независимо от вашей камеры. Проблема в том, что настройка «Резкость» для предварительного просмотра JPEG может быть слишком высокой. По сути, это может заставить вас думать, что одна область резче, чем есть на самом деле. В этом конкретном случае высокое значение резкости может указывать на то, что объект резкий, даже если он не в фокусе; это соответственно влияет на точность вашего значения гиперфокального расстояния.Я рекомендую не увеличивать значение резкости слишком высоко, так как это сделает ЖК-экран более точным для оценки резкости изображений.

Наконец, стоит отметить, что для идеальной реализации этого метода может потребоваться некоторое время. Метод «Удвоение расстояния» работает намного быстрее, что дает вам больше времени для съемки, если вы торопитесь. Однако, если ваша цель — точность, этот метод трудно превзойти — при условии, что вы уменьшили резкость при предварительном просмотре JPEG.

Ajloun Field Sunset
NIKON D750 + 15-30mm f / 2.8 @ 15mm, ISO 200, 5 sec, f / 16

8. Метод размытого фокуса

Один из методов определения гиперфокального расстояния довольно прост, хотя он и имеет собственный список предостережений. Для этого метода вы можете войти в режим просмотра в реальном времени с самой широкой диафрагмой, которую предлагает ваш объектив. Затем сфокусируйте объектив так, чтобы и передний план, и фон были равно размытыми. Это фокусное расстояние — это в основном гиперфокальное расстояние.

Чтобы использовать этот метод, выполните следующие действия:

1. Переведите объектив в режим ручной фокусировки.
2. Переключитесь на самую широкую диафрагму на вашем объективе (обычно где-нибудь от f / 1. 8 до f / 4).
3. Включите режим live view.
4. Сфокусируйте объектив так, чтобы ближайший и самый дальний объекты в вашей сцене были равно размытыми.
5. Не прикасайтесь к кольцу фокусировки (уже настроено на ваше гиперфокальное расстояние) и установите желаемую диафрагму объектива. Теперь все, от половины гиперфокального расстояния до бесконечности, будет резким.

Скажем, например, вы пытаетесь сфотографировать ближайший камень на фоне далекой горы.Все, что вам нужно сделать, это переключиться на самую широкую диафрагму вашего объектива в режиме live view, а затем повернуть кольцо фокусировки до тех пор, пока камень и гора не станут размытыми в одинаковой степени. Ни один из них не будет резким. — вы просто находите точку, которая делает размер круга нерезкости или размытия, которое вы видите, примерно одинаковым. Взгляните на фотографию ниже:

NIKON D800E + 20mm f / 1.8 @ 20mm, ISO 100, 1/125, f / 1.8

Фотография выше была сделана при f / 1. 8 с объективом 20 мм. Вот почему ни передний, ни задний план на самом деле не в фокусе.Однако оба они одинаково нечеткие; ни один из них не более расплывчатый, чем другой. Это хорошая вещь! Это означает, что я нашел гиперфокальное расстояние пейзажа. Сделав это фото в иллюстративных целях, я переключился на диафрагму f / 16 для фотографии ниже:

NIKON D800E + 20mm f / 1.8 @ 20mm, ISO 100, 1/3, f / 16.0

Эта фотография выглядит намного лучше, но давайте посмотрим кадрирование переднего и заднего планов, чтобы быть уверенным:

Это фото именно то, что я хочу.Несмотря на то, что пейзаж включает в себя широкий диапазон расстояний — камень на переднем плане находился на расстоянии вытянутой руки от моего объектива — на окончательной фотографии все достаточно резкое. Обратите внимание, что здесь я использовал диафрагму f / 16. Хотя это действительно добавляет некоторого размытия из-за дифракции, расстояние фокусировки настолько велико, что этот едва ли получает передний план и задний план до приемлемого уровня резкости. В идеале я бы сделал стек фокусировки на f / 5,6 или f / 8 для максимальной резкости.

Конечно, метод «размытого фокуса» не идеален. Он основан на оценке резкости исключительно на основе трехдюймового ЖК-экрана, и не все объективы имеют достаточно широкую апертуру, чтобы в первую очередь показать какое-либо четкое размытие. Однако самая большая проблема с методом размытия фокуса возникает, если ваш объектив демонстрирует заметное смещение фокуса. В этом случае расстояние фокусировки вашего объектива изменится по мере его остановки. Мне повезло, что мой Nikon 20mm f / 1.8G не показывает значительного сдвига фокуса, поэтому изображение выше резкое, но это может быть не так для вашего оборудования.Объективы с видимым смещением фокуса не работают с этим методом — ваш передний план и фон могут быть одинаково размыты при f / 2, например, но остановка на f / 8 может сместить фокус, так что передний план будет заметно более размытым, чем задний план. Это было бы огромной проблемой!

Имеет ли ваш объектив смещение фокуса? Это то, что вы можете проверить на себе или, возможно, прочитать в обзорах объективов. Если вы сомневаетесь, не используйте метод размытия фокуса; методы «Удвоение расстояния» и «Live View Infinity Focus» также чрезвычайно точны, и они не меняются для объективов со смещением фокуса.

Также стоит отметить, что некоторые камеры (в основном зеркалки начального уровня) не позволяют вручную изменять диафрагму в режиме live view. Если это ваш случай, метод Blur Focus, к сожалению, не сработает.

Wadi Rum Colors
Sony A7R + FE 24-240mm F3.5-6.3 OSS @ 24mm, ISO 160, 1/60, f / 8.0

9. Фокусировка на разделенном экране

Некоторые новые камеры, такие как Nikon D810, включают полезный Увеличение на разделенном экране. Если эта функция включена, вы можете одновременно увеличивать две разные части экрана просмотра в реальном времени.По сути, фокусировка с разделением экрана позволяет одновременно видеть резкость фона и переднего плана; это позволяет вам вручную сфокусироваться, пока оба изображения не станут одинаково резкими.

К сожалению, здесь есть загвоздка. Эта функция только разделяет экран на левую и правую половины, что не особенно полезно для горизонтальных пейзажных фотографий. Однако, если вы делаете вертикальное изображение, это очень полезно (а если вы снимаете с помощью объектива с управлением перспективой / наклоном-сдвигом, разделенный экран бесценен!).Левый экран становится передним планом внизу, а правый экран становится фоном вверху. Было бы замечательно, если бы Nikon еще больше расширил эту функциональность, позволив расположить две разделенные области как по вертикали, так и по горизонтали. Это был бы лучший и наиболее предпочтительный способ определения гиперфокального расстояния на изображениях.

Если у вас нет камеры с этой функцией, вам, к сожалению, не повезло. Однако любой из перечисленных выше методов может быть столь же успешным; им просто нужно больше времени.

10. Уровень точности

Честно говоря, ни один из вышеперечисленных методов не идеален. Все они требуют, чтобы вы оценили расстояния или попали в режим реального времени вашей камеры, и ни один из них не поможет вам решить, какие значения диафрагмы использовать для получения самой резкой фотографии. По правде говоря, погоня за идеальной резкостью может оказаться бесполезной игрой. Почти для каждого снимка «достаточно близко» будет более чем достаточно. Если безупречная точность имеет решающее значение, вам следует проверить свои фотографии на предмет точной резкости при 100% увеличении.Это особенно актуально в самых экстремальных ситуациях, таких как пейзаж, который простирается на расстоянии пары футов перед объективом. В этом случае все, что ниже идеальной точности, приведет к размытию на крупном шрифте.

Однако для повседневных фотографий методы, описанные в этой статье, позволят получить гиперфокальное расстояние, которое является достаточно точным. Что наиболее важно, эти методы не полагаются на внешние диаграммы или приложения; их легко сделать прямо в камере, и они довольно быстры, если потренироваться.

Отражение восхода солнца в Бэдуотере
PENTAX 645Z + smc PENTAX-FA645 45-85mm F4.5 @ 60mm, ISO 100, 1/1, f / 16

11. Заключение

Гиперфокальное расстояние настолько сложно, насколько вы хотите . Если вам важен круг нечеткости и точность на уровне пикселей, это сработает для вас; другие фотографы будут довольны фокусировкой примерно между передним и задним планами, и все с радостью уйдут. Однако есть несколько методов определения гиперфокального расстояния, которые могут помочь любому пейзажному фотографу, и некоторые из них довольно просты в использовании.Подводя итог каждому методу:

Таблицы гиперфокальных расстояний: Обычно устарело и не очень практично, если вы не используете пленочную камеру. Их количество основано на небольших отпечатках и может быть неточным для сегодняшнего мира фотоаппаратов с высоким разрешением.

Использование шкалы фокусировки: Быстро и легко, если она есть в вашем объективе, но предлагаемые числа основаны на небольших отпечатках. Убедитесь, что ваш масштаб точен, прежде чем использовать эту технику в реальном мире.Подходит для быстрой оценки, но не так точен, как описанные ниже методы.

Метод удвоения расстояния: Самый быстрый способ оценить ваше гиперфокальное расстояние, но он зависит от вашей способности оценивать расстояния. По мере практики это может быть лучшим методом определения вашего гиперфокального расстояния.

Метод бесконечной фокусировки в режиме Live View: Это довольно точный способ найти ваше гиперфокальное расстояние для заданной диафрагмы, но для прохождения всех этапов требуется некоторое время.Вам необходимо просмотреть каждое изображение, чтобы найти последнюю точку «приемлемой» резкости, что в некоторой степени субъективно (и зависит от настройки резкости вашего предварительного просмотра JPEG, даже если вы снимаете в RAW).

Метод размытия фокуса: Этот метод довольно быстрый и в целом точный, но он требует, чтобы у вашего объектива не было серьезных проблем со смещением фокуса. Кроме того, это работает только с камерами, которые позволяют изменять диафрагму в режиме live view.

Фокусировка на разделенном экране: Этот метод является наиболее точным, но он работает только для вертикальных фотографий с новейшими камерами, такими как Nikon D810. Если вы можете использовать фокусировку с разделением экрана, вам совсем не нужно беспокоиться о гиперфокальном расстоянии; просто измените настройки фокуса и диафрагмы до тех пор, пока передний план и фон не станут как можно более резкими.

Я надеюсь, что эта статья дает четкое представление о гиперфокальном расстоянии. Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их в разделе комментариев ниже.

Методы анализа гиперспектральных изображений для обнаружения и классификации ранних проявлений болезней и стресса растений | Методы для растений

В этом разделе мы обсудим различные методы, используемые специально для обнаружения биотического стресса у растений.Методы классификации, то есть методы, которые разделяют данные, например, на категории здоровых и больных, можно разделить на два типа: те, которые фокусируются на нескольких ключевых длинах волн в спектре, и те, которые используют отклик всего спектра. Кроме того, классификация болезней обсуждается в отношении выявления множества заболеваний и выявления конкретного заболевания.

Существующие индексы растительности и болезней

До того, как стали доступны устройства гиперспектральной визуализации, исследователи, желающие количественно оценить эффекты на основе цветовой информации, использовали многоспектральную визуализацию или гиперспектральные устройства с точечным источником (например, спектрорадиометры, которые не создают пространственное изображение) для получения данных о цвете.Гиперспектральные устройства, как правило, не обеспечивают измерение «укажи и щелкни». Вместо этого на пользователя ложится большая ответственность за разработку процесса захвата. После получения полученные большие числовые наборы данных должны быть проанализированы, чтобы предоставить полезную информацию. Разумным и простым способом создания таких больших наборов данных является рассмотрение только небольшого количества позиций в диапазоне длин волн, отслеживая изменения условий в заранее определенных ключевых точках спектра. Используя этот подход, мы также можем противостоять эффектам относительных изменений освещенности, рассматривая соотношения значений данных. Это включает комбинацию двух или более длин волн, обычно известных как «индексы».

Для интерпретации данных был разработан ряд таких индексов либо на основе заранее продуманных биологических соображений (например, зная, что конкретная длина волны относится к свойствам в конкретной клеточной структуре), либо из-за ограничений в конкретных длинах волн, доступных из оборудование для захвата (например, индексы, полученные из данных спутникового многоспектрального дистанционного зондирования, могли иметь только ограниченное количество доступных длин волн).Применительно к растительному материалу эти индексы известны как «вегетативные индексы». Существует множество различных индексов растительности, и каждый использует свой набор измерений длины волны для описания физиологических характеристик растительности, рассматривая либо общие свойства растения, либо конкретные параметры его роста.

Одним из наиболее популярных и распространенных показателей является нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), который используется для измерения общего состояния здоровья сельскохозяйственных культур [18, 19]. Он рассчитывается с помощью простого соотношения ближнего ИК и видимого света (см. Таблицу 1). NDVI использовался для многих различных целей, например, для обнаружения стресса, вызванного вредителем Sunn / вредителями злаков, Eurygaster integriceps Put. ( Hemiptera: Scutelleridae ), у пшеницы [20]. Большинство индексов очень специфичны и хорошо работают только с наборами данных, для которых они были разработаны [21]. Существуют исследования, ориентированные на болезни, направленные на создание индексов болезней для выявления и количественной оценки конкретных болезней [22], например, в одном исследовании использовался индекс тяжести болезни листовой ржавчины (LRDSI) с точностью 87–91% при обнаружении листовой ржавчины ( Puccinia triticina ) в пшенице [23], однако, насколько нам известно, он не получил широкого распространения.

Таблица 1 Выбор вегетационных индексов

Другой часто используемый подход — обнаружение изменений во внезапном увеличении отражательной способности на границе красного / ближнего инфракрасного диапазона. Это положение «красного края» представляет собой узкую часть электромагнитного спектра (690–740 нм), где заканчивается видимый спектр и начинается ближний инфракрасный (рис. 2). В этом разделе наблюдается большое изменение спектрального отклика (производная) для зеленого растительного материала, поскольку хлорофилл сильно поглощает длины волн вплоть до примерно 700 нм, и, следовательно, материал имеет низкий коэффициент отражения в этом диапазоне, но он сильно отражает инфракрасное излучение (от примерно 720 нм).Чо [24] описывает ряд различных алгоритмов, которые выделяют или обнаруживают красный край. Индекс заболевания, основанный на положении красного края, использовался для обнаружения мучнистой росы у пшеницы ( Blumeria graminis f. Sp . Tritici ), однако он не был таким точным, как регрессия частичных наименьших квадратов (PLSR), метод, который позволяет использует статистический подход [25]. Мы рассмотрим некоторые из этих статистических подходов далее в этом обзоре.

Рис. 2

Типичный спектр здоровой растительности (400–1000 нм) с красным краевым участком, выделенным красным (690–740 нм)

Классификация с использованием подмножества выбранных длин волн

В этом разделе мы рассматриваем подходы к классификации, которые основываются на подвыборке на определенных длинах волн из полного спектра.Одно из отличий от истинных мультиспектральных данных состоит в том, что определенные длины волн могут быть выбраны вручную или автоматически из любой точки захваченного диапазона, где мультиспектральные данные ограничены технологией.

Анализ из раздела «Предпосылки» обычно использовал индексы для вычисления репрезентативных значений с использованием дискретных длин волн в различных положениях в спектре. В одном из таких исследований, включающих полевой эксперимент с пшеницей, использовалась реакция нормализованного разностного индекса вегетации (NDVI) для исключения всего, кроме листьев из набора данных, за которым следует статистический подход под названием ANCOVA (который измеряет статистическую ковариацию) для определения выбранных диапазонов длин волн, а затем дискриминантный анализ (QDA) для классификации спектров между здоровыми и больными листьями (желтая ржавчина) [26]. Это типичный рабочий процесс гиперспектрального анализа: выделить (или сегментировать) части интересующего изображения, затем использовать математический метод для определения областей спектра, которые могут иметь предсказательную силу, и, наконец, использовать эти пространственные и спектральные области для изучить подход к классификации. При использовании QDA общая точность достигла 92% с 4 диапазонами волн [26].

Пример многослойных перцептронов (MLP) описан в Moshou [27], целью которого было обнаружение желтой ржавчины в выращиваемой в поле пшенице с использованием спектрографа с диапазоном 460–900 нм и спектральным разрешением 20 нм.Спектрограф сделал снимки в полевых условиях с помощью портативной системы. Затем были выбраны четыре значимые длины волны. Первые две длины волны были выбраны с использованием «переменного выбора», который включал сравнение длин волн с использованием пошагового дискриминантного анализа и F-теста. Вторая пара длин волн использует длины волн NDVI. Нейронная сеть, используемая Moshou, представляет собой простую архитектуру с четырьмя входами, одним скрытым слоем, состоящим из десяти нейронов и двумя выходами (здоровым и больным).Архитектура определяется количеством входов, выбранным количеством скрытых нейронов и количеством требуемых выходов. Методом проб и ошибок можно определить подходящую архитектуру. Мошоу попробовал разное количество нейронов и выбрал наиболее эффективный. Достигнутая с помощью этого подхода точность классификации составила 98,9% для здоровых растений и 99,4% для больных растений.

Подход MLP использует простую архитектуру, состоящую из ввода, скрытого слоя (слоев) и вывода.В машинном обучении становится популярным новый, более сложный подход, называемый глубоким обучением. Глубокое обучение относится к искусственным нейронным сетям со структурой, содержащей множество слоев, и во время каждого слоя нейроны могут неявно представлять особенности из данных, и, делая это, более сложная информация может быть получена на более поздних уровнях, а особенности изображения автоматически определяется сетью. Одним из конкретных примеров подхода глубокого обучения являются сверточные нейронные сети (CNN).В то время как искусственные нейронные сети (ИНС) используют сети активации нейронов в качестве аналогичной модели, CNN основаны на полях сетчатки в системе зрения. Каким бы ни был подход, обучение глубокому обучению занимает больше времени, а архитектура более сложна, однако с добавленной сложностью достигаются очень впечатляющие показатели классификации и распознавания.

Глубокое обучение было применено к проблеме обнаружения болезней растений. Моханти [28] использовал CNN для обнаружения 26 болезней более 14 видов сельскохозяйственных культур.Был использован набор данных, состоящий из 54 306 цветных изображений, 80% для обучения и 20% для тестирования в AlexNet и GoogLeNet (две популярные версии предварительно обученных CNN). Точность составила 97,82% для AlexNet и 98,36% для GoogLeNet с использованием цветных изображений с обучением с нуля (для трансферного обучения значения выше, 99,27 и 99,34% соответственно). Они выбрали отдельные листья с однородным фоном. Если сеть тестируется на изображениях в условиях, отличных от обученных изображений, точность составляет 31.4% [28]. Сладоевич также использовал CNN для обнаружения 13 болезней различных сельскохозяйственных культур, включая яблоко (мучнистая роса, ржавчина), груша (пятнистость листьев), виноградная лоза (увядание, клещи, мучнистая роса, мучнистая роса), используя 30 000 изображений с точностью 96,3% с использованием CaffeNet [29].

В настоящее время существует очень мало полных исследований, применяющих глубокое обучение к гиперспектральным данным, хотя это активная область исследований. Есть несколько проблем, которые необходимо решить, чтобы использовать гиперспектральные данные для глубокого обучения.Размер гиперспектральных данных, включая количество длин волн, потребует много времени и мощности, а в идеале — графический процессор. Количество гиперспектральных длин волн, скорее всего, будет включать шум от определенных длин волн. Также должен быть достаточный объем данных для процесса обучения / тестирования вместе с помеченными данными. Также существует вероятность того, что ошибка будет выше, чем у альтернативных подходов.

Другие подходы, не связанные с глубоким обучением, включают Юань [30], использующий линейный дискриминантный анализ Фишера с данными дистанционного зондирования для обнаружения желтой ржавчины и мучнистой росы для урожая пшеницы с общей точностью 93% с выбранными диапазонами длин волн (531, 570– 654, 685–717 нм), которые являются значимыми для обнаружения различий между мучнистой росой и заболеваниями желтой ржавчины в этих спектральных диапазонах отражения, полученные в результате независимого теста t .

Иногда подходы к анализу данных сочетаются с простыми этапами обработки изображений, чтобы добавить различение признаков. Семейство методов обработки изображений, называемых морфологическими операторами, может использоваться для очистки двоичных (черно-белых) изображений. Один из таких методов называется эрозией, при котором передний план объекта сжимается за счет превращения граничных пикселей в фоновые. Противоположная техника называется «дилатацией» и позволяет увеличить границы объекта переднего плана.Их можно использовать вместе, чтобы заполнить дыры или удалить спекл-шум (в зависимости от используемого порядка) в данных с двоичной маркировкой. Одним из подходов, использующих этот метод, является исследование данных о листьях огурца, в этом примере этот метод использовался для анализа другого типа плесени; ложная мучнистая роса ( Pseudoperonospora cubensis ). Анализ первого принципа компонентов (PCA) применяется для уменьшения размера данных и создается двоичное изображение, а затем эрозия и расширение используются на втором этапе для улучшения признаков заболевания.Точность составляет 90%, однако было использовано только 20 образцов (10 здоровых и 10 инфицированных) [31]. Этот метод вряд ли будет работать также на других гиперспектральных изображениях для обнаружения болезней, если данные о листьях не похожи, и даже в этом случае результаты являются неопределенными.

Гиперспектральную визуализацию также можно комбинировать с микроскопией для получения изображений с более высоким разрешением. Ячмень с разными генотипами был изучен на микроскопическом уровне, чтобы увидеть, можно ли идентифицировать спектральные различия между генотипами.Также анализировали листья ячменя как здоровых, так и больных растений, инокулированных настоящей мучнистой росой ( B. graminis ). Результаты показали, что во времени существует разница между здоровыми и инокулированными листьями, за исключением тех сортов, которые содержат ген локуса плесени o (mlo), который обеспечивает устойчивость растений к B. graminis. В этом исследовании спектральный диапазон был сокращен до 420–830 нм из-за шума, затем нормализован и сглажен фильтром Савицки-Голея, а затем SiVM используется для нахождения экстремальных спектров с последующей регрессией агрегации Дирихле для следа листа [ 32].

Классификация с использованием данных полного спектра

Подходы к классификации направлены на разделение данных на несколько отдельных классов. Они происходят из семейства статистических методов или методов машинного обучения. Одним из таких подходов является квадратичный дискриминантный анализ (QDA), который классифицирует с помощью ковариационной матрицы, которая сравнивает классы. Метод QDA был использован в исследовании растений авокадо для изучения грибкового заболевания лаврового увядания ( Raffaelea lauricola ) с использованием растений, расположенных как в поле, так и в теплице.Точность классификации QDA составила 94% [33]. Конечно, можно использовать альтернативные методы на каждом этапе конвейера анализа. Например, вместо использования QDA был использован подход дерева решений (метод машинного обучения), точность которого достигла 95% [33]. Ключевым моментом является выбор правильного подхода к данным, а также обеспечение достаточного размера и качества набора данных. Такие подходы к машинному обучению представляют собой все более распространенный набор алгоритмов классификации и прогнозирования. Подходы машинного обучения обучают алгоритмы с использованием набора обучающих данных с целью анализа и прогнозирования результатов на основе новых, невидимых данных.Многослойный перцептрон (MLP) является примером такой техники. MLP — это простые сети (называемые искусственными нейронными сетями), которые сопоставляют входные данные с выходными. Этот процесс основан на биологическом понимании сетей активации нейронов, в которых между нейронами передаются сообщения. Входной узел подключается к выходу, и он обновляется с помощью функции активации и весов, которые можно оптимизировать для получения правильного выхода (с использованием данных обучения). Этот алгоритм требует предварительных знаний (обучающих данных), поэтому, если «спектр заболеваний» неизвестен, этот метод будет непригоден.

Третий подход к классификации заключается в рассмотрении спектральных сигнатур с использованием производных; это когда анализируется лежащая в основе закономерность или изменение данных. Производные второго порядка (и выше) обычно нечувствительны к изменению освещенности [15]; однако они чувствительны к шуму, от которого обычно страдают гиперспектральные данные, поэтому перед использованием производных необходимо применить «сглаживание». Сглаживание — это процесс, который уменьшает разницу между интенсивностью отдельных пикселей и соседних пикселей, используя формы усреднения для создания более плавного сигнала.Двумя примерами сглаживания являются фильтрация Савицкого-Голея и гауссова фильтрация. Савицкий-Голай предложил метод сглаживания зашумленных данных путем подгонки локальных полиномов к подмножеству входных данных, а затем оценки полинома в одной точке для сглаживания сигнала [34]. Гауссовская фильтрация снижает шум за счет усреднения спектральных данных с акцентом на центральную информацию с использованием гауссовзвешенного ядра.

Хуанг [35] пытается обнаружить болезнь склеротиниозной гнили у сельдерея с помощью регрессии частичных наименьших квадратов (PLSR) с производными первого и второго порядка.Регрессия методом частичных наименьших квадратов выбирает небольшой набор компонентов. Этот метод полезен, когда предикторы коллинеарны / сильно коррелированы, и снижает риск переобучения данных. Точность классификации для регрессии частичных наименьших квадратов с необработанными спектрами составляет 88,92%, PLSR с первой производной Савицкого-Голея составляет 88,18%, а PLRS с производной второго порядка составляет 86,38%. Точности аналогичны, производная второго порядка работает немного хуже. Юань [36] использует PLSR на линейном дискриминантном анализе Фишера (FLDA) для обнаружения вредителей и болезней в пшенице.Он давал 60% -ную точность для повреждения тлей и 92% -ную точность для болезни желтой ржавчины. В другом исследовании Zhang [37] использовал FLDA для обнаружения мучнистой росы у пшеницы (с использованием сильно поврежденного листа) с точностью более 90%.

Идентификация болезни

Помимо обнаружения болезни, еще одним направлением исследований является различение различных болезней для идентификации конкретных патогенов. Одним из таких подходов является классификация расходимости спектральной информации.Этот метод сравнивает расхождение между наблюдаемыми спектрами и эталонными спектрами (библиотека спектров или усредненные спектры, представляющие интерес из данных), где чем меньше значение расходимости, тем более похожи спектры, и если они больше, чем установить порог, тогда они не классифицируются как эталонные спектры [3]. Расхождение спектральной информации использовалось для обнаружения легионов язвы на цитрусовых (грейпфрутах), где спектральный диапазон данных составлял 450–930 нм с 92 полосами и 5 полосами.Спектральное разрешение 2 нм. Перед анализом данных применяется этап предварительной обработки путем объединения соседних пикселей для уменьшения размера вдвое. Язвы грейпфрута сравнивали с нормальным грейпфрутом, а также с грейпфрутом, показывающим другие симптомы болезни или повреждения, включая: жирное пятно, повреждение насекомыми, меланозу, струп и шрам от ветра; этот метод дал точность классификации 95,2% [38].

В чем разница между фотореалистичным и гиперреалистичным HDR?

Слишком легко думать о HDR как о чем-то одном — и так часто это выглядит смелым, ярким и явно чрезмерно обработанным, — хотя на самом деле это часть спектра, которая колеблется между разными точками.Когда вы действительно понимаете, чего можно достичь с помощью HDR, от него труднее отказаться!

Большинство методов HDR были разработаны для решения конкретной технической проблемы — динамический диапазон сцены превышает динамический диапазон сенсора камеры — и, в связи с этим, методы HDR позволяют управлять тональным диапазоном сцены, чтобы конечный результат может выглядеть более естественным, чем исходная фотография.

Фотореалистичный HDR

Изображение с отображением тона
Если вы посмотрите, например, на изображения брошенного ботинка, версия с отображением тона выглядит более реалистично, чем прямая экспозиция, с значительно большим диапазоном тонов в более темных областях (детализация почти теряется в прямом кадре), и тональный диапазон в воде и песке, который кажется более естественным и более близким к нашему восприятию мира.Такой тип результата HDR часто называют «фотореалистичным» HDR.
Оригинальная версия

Сверхреалистичный HDR

Однако в последнее время термин HDR стал почти синонимом определенного стиля тонального отображения, который часто используется для создания изображений, которые почти «похожи на мультфильмы» или являются иллюстративными по своей природе — изображения, которые больше похожи на картины или созданные компьютером. изображения, чем все, что вы могли бы наткнуться в реальном мире. Этот тип изображения выходит за рамки видимости реальности, поэтому использование термина «гиперреальный» для его описания кажется вполне уместным.

Итак, с одной стороны, мы можем рассматривать методы HDR как метод создания фотореалистичного представления сцены, а с другой стороны, мы можем рассматривать его как метод, который можно использовать для создания более сюрреалистической интерпретации.

точек на континууме

Ключевым моментом здесь является то, что эти радикально разные стили создаются с использованием одних и тех же инструментов и процедур — просто они применяются по-разному. В обоих случаях вам необходимо снять последовательность экспозиций с брекетингом и создать HDR-изображение, и в обоих случаях вам нужно настроить тональную карту HDR-изображения для создания LDR-версии, которую можно будет распечатать и отобразить.Таким образом, разница между этими двумя стилями не является технической, а просто зависит от того, как вы тонируете свое HDR-изображение. Один выбор настроек даст более фотореалистичный результат, в то время как более экстремальные настройки дадут гиперреальный результат с множеством промежуточных возможностей.

Когда дело доходит до HDR, вы должны помнить, что фотореалистичный и гиперреалистичный — крайние положения в одном континууме, а не взаимоисключающие альтернативы. Вы можете стремиться создать изображение, используя любой стиль, или финальное изображение, которое находится где-то посередине, это будет зависеть от ваших собственных творческих и эстетических целей.
David Nightingale’s Practical HDR охватывает захват изображений в камере и методы цифровой темной комнаты, с подробным руководством по лучшему программному обеспечению HDR для фотореалистичных и гиперреалистичных изображений, полным практических советов и вдохновляющих фотографий, это ваше полное руководство по созданию изображений с расширенным динамическим диапазоном с помощью цифровой SLR.

Практический HDR Дэвида Найтингейла
Купи сейчас!

Рекомендуемая розничная цена за печатное издание: 14,99 фунтов стерлингов

.