Читаем Фотоприколы с помощью Photoshop полностью

• Как уже упоминалось, глупо хранить простое графическое изображение в растровом формате. Такой файл займет неоправданно много места (по сравнению с аналогичным векторным).

• Трансформация растрового изображения приведет к его искажению.

• Увеличение размера растрового изображения может привести к потере его качества.

Основные понятия растровой графики

Так как в этой книге мы будем работать с растровой графикой, именно на нее и нацелим пытливый взгляд. С такими понятиями, как растр и пиксел, мы уже познакомились. Теперь разберемся, что мы будем подразумевать под размером растрового изображения.

Размер изображения – количество формирующих его пикселов. Измеряется он соответственно в пикселах и обычно обозначается их произведением. Например, 100 х 100 или 800 х 600.

Конечно, начинающим пользователям проще было бы измерять изображения в более привычных сантиметрах или миллиметрах. Можно и так, но, если вы хотите стать настоящим профи Photoshop, есть смысл с самого начала привыкать к новым единицам.

Разрешение изображения

Другой важнейший параметр растрового файла – его разрешение. Этот термин вовсе не означает, что изображение по своей прихоти разрешает либо запрещает смотреть на себя.

Разрешение изображения (Resolution) – это всего лишь количество пикселов изображения на единицу его длины. Традиционно измеряется в пикселах на дюйм [1] (pixel per inch – ppi).

Чем выше разрешение изображения, тем лучше его качество. Взгляните на рис. 1.4, и вы сразу поймете, что мы имеем в виду. Как видите, при низком разрешении и смотреть толком не на что.

Рис. 1.4. Красотка в нормальном разрешении (слева) и в значительно меньшем (справа)

Перейти на страницу:

Похожие книги

Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать
Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать

Тони Фаделл возглавлял команды, создавшие iPod, iPhone и Nest Learning Thermostat, и за 30 с лишним лет работы в Кремниевой долине узнал о лидерстве, дизайне, стартапах, Apple, Google, принятии решений, наставничестве, сокрушительных неудачах и невероятных успехах столько, что хватило бы на целую энциклопедию. Тони использует примеры, которые мгновенно захватывают внимание, например, процесс создания самых первых iPod и iPhone. Каждая глава призвана помочь читателю решить проблему, с которой он сталкивается в данный момент - как получить финансирование для своего стартапа, уйти с работы или нет, или просто как вести себя с придурком в соседнем кабинете. Тони прокладывал свой путь к успеху рядом с такими наставниками, как Стив Джобс и Билл Кэмпбелл, иконами Кремниевой долины, которые снова и снова добивались успеха. Но Тони не следует кредо Кремниевой долины, согласно которому для создания чего-то великого необходимо изобретать все с нуля. Его советы нестандартны, потому что они старой закалки. Тони понял, что человеческая природа не меняется. Не нужно изобретать способы руководства и управления - нужно изобретать то, что ты делаешь. Тони Фаделл – американский топ-менеджер. Он создал iPod и iPhone, основал компанию Nest и создал самообучающийся термостат Nest. За свою карьеру Тони стал автором более 300 патентов. Сейчас он возглавляет инвестиционную и консультационную компанию Future Shape, где занимается наставничеством нового поколения стартапов, которые меняют мир.  

Tony Fadell , Тони Фаделл

Финансы / Прочая компьютерная литература / Банковское дело
Может ли машина мыслить?
Может ли машина мыслить?

«Может ли машина мыслить?» – едва ли не самая знаменитая статья А. Тьюринга. Даже сейчас, спустя почти 60 лет после ее написания, она, вызвавшая в свое время огромное количество как серьезных исследований, так и псевдонаучных спекуляций, нисколько не утеряла своего значения. Статья написана с юмором и иронией («словно между строк стоят смайлики, по словам Э. Ходжеса, биографа Тьюринга), но за шутливым тоном изложения скрываются одни из самых оригинальных и глубоких идей, высказанных в уходящем веке.«Игра в имитацию», описанная в этой статье, получила название «теста Тьюринга» (ставшего стандартным теоретическим тестом на «интеллектуальность машины»), который, помимо специалистов по кибернетике, интересовал и некоторых психиатров, усмотревших глубинный психоаналитический смысл в цели игры («угадывание пола»).Статья была впервые опубликована в научном журнале Mind, v. 59 (1950), pp. 433–460, под названием Computing Machinery and Intelligence и перепечатана в 4-м томе «Мира математики» Дж.Р. Ньюмена (The World of Mathematics. A small library… with commentaries and notes by James R. Newman, Simon & Schuster, NY, v. 4, 1956, pp. 2099–2123), где опубликована под заголовком Can the Machine think?

Алан Тьюринг , Генрих Саулович Альтшуллер

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Философия / Научная Фантастика / Прочая компьютерная литература / Образование и наука / Книги по IT