cenzor
Zamazuje partie obrazu w ładny sposób w celu anonimizacji ludzi / obiektów lub dla ukrycia części ciała.
Moduł działa w liniowej przestrzeni RGB i stosuje fizycznie dokładne rozmycie gaussowskie oraz gaussowski szum luminancji.
Poza anonimizacją moduł ten można wykorzystać również do wielu kreatywnych zadań, takich jak na przykład:
-
Łączenia prostego rozmycia z mieszaniem w trybie mnożenia dla osiągnięcia realistycznej poświaty (efektu Ortona).
-
Łączenia prostego rozmycia z mieszaniem w trybie odejmowania i niskim kryciem dla stworzenia maski wyostrzającej, podobnej do modułu wyostrzenia, ale działającej w scenocentrycznej przestrzeni RGB.
-
Dodaje szum w celu stworzenia sztucznego ziarna.
Uwaga: Metody anonimizujące, używane przez ten moduł służą estetyce, nie informatyce śledczej. Techniki tej ostatniej prawdopodobnie i tak będą w stanie odczytać cenzorowane części obrazka w oparciu o ich strukturę, dotyczy to szczególnie prostych kształtów i tekstu (np. tablic rejestracyjnych czy numerów ulic).
Jeśli wymagasz anonimowości nawet wobec informatyki śledczej, jedyną skuteczną metodą będzie zamalowanie powierzchni jednolitym kolorem.
Zespół darktable nie ponosi żadnej odpowiedzialności za niestarannie zanonimizowane zdjęcia, mogące prowadzić do niepożądanej identyfikacji osób lub przedmiotów.
🔗organizacja pracy
Podczas stosowania maski na cenzorowany obszar zalecamy pozostawienie domyślnych wartości kontrolek sterujących w celu zachowania widoczności szczegółów zdjęcia.
🔗kontrolki modułu
- wejściowy promień rozmycia
- Siła pierwszego przebiegu rozmycia gaussowskiego.
- promień pikselizacji
- Wielkość “dużych pikseli”, powstałych po pierwszym przejściu rozmycia gaussowskiego.
- wyjściowy promień rozmycia
- Siła drugiego przejścia rozmycia gaussowskiego, zastosowana po pikselizacji.
- poziom szumu
- Siła (odchylenie standardowe) gaussowskiego szumu luminancji, zastosowanego po drugim przejściu rozmycia gaussowskiego. Dodanie szumu pomaga zakłamać szczegóły w rozmytych obszarach i utrudnić działanie algorytmów sztucznej inteligencji.