DSLR新手教学教室 Lesson 10:点测光

本文介绍在复杂光源环境下,如何运用点测光技巧实现精准曝光。通过选定画面中的关键区域进行测光,确保主体正确曝光,避免背景亮度影响。适用于舞台摄影、逆光摄影等多种场景。

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我们在遇到复杂光源的拍摄环境时
,当然不能只用经验法则跟曝光补偿,来作一个合适的曝光组合。在这一课,我们要教大家利用点测光,来作更精准的曝光判断。

  点测光是一种十分精确的测光模式,它的测光大约只测画面中之2%~3%的面积,不考虑周边环境亮度,因此可确保摄影者完全按照自己选择的某个具代表性的“点”来测光曝光,所以能满足严格的曝光要求。点测光模式只是测定画面中心一个很小范围的亮度,并以这个测光值作为曝光的唯一依据,当然,许多情况下是用这个很小范围测试并非位于画面中心的被摄物亮度。在拍摄明暗反差强烈、并且明暗面积很不均衡的被摄物时,摄影者可以用画面中心这样一个很小的范围对被摄主体或其它部位上某处亮度进行测定,而不受大面积强光背景或阴暗背景的影响。点测光在风光和人物摄影中都是一个非常实用的功能,它能让摄影者在复杂的光线场景中进行准确的曝光。

    虽然说点测光是一个好用的工具,但并不是每一台DSLR中都内建了点测光,有的入门级相机只有中央重点测光的功能,这时,我们可以使用额外的测光表,或是利用长距离镜头来缩小测光的范围。

 
用长镜头拉近要测光的范围,再用中央重点测光来弥补没有点测光的遗憾。
 
在光源复杂的环境,选择肤色中间调的地方来测光

    如同上面的范例照片,在这个光影复杂的拍摄环境里面,我们要如何作测光呢?完全交给相机处理?那幺拍出来可能就不是原先要的调子;作曝光补偿?那要如何判断甚幺时候加、甚幺时候减呢?

    这时点测光就相当的好用了。前面,我们提到曝光是以18%的灰作为标准值,所有的曝光系统,到最后都是以这个标准来计算。而18%的灰与人的皮肤辉度接近,所以在上面这个图例,我们只要选择模特儿的肤色中,接近一般光线强度下的地方就可以了(图中用红色圆圈标起来的地方)。

    决定了肤色的中间调完成曝光组合之后,接下来就可以利用曝光补偿来决定画面的调性。当我们需要明亮一点的画面时,就使用正向的曝光补偿;而当我们需要低沉的画面感觉时,就使用负向的曝光补偿来完成。

 
利用正向的曝光补偿,来营造照片明亮的调子

上面的例子是以人像为主,一般来说,要在肤色中找学中间调并不困难,但是当拍摄的主题跟人物无关时,我们要怎幺样来决定画面的中间调呢?在这里我们提供两种方法来让大家参考:

1. 寻找画面中接近18%灰的区块

    当拍摄经验逐渐累积之后,我们就很容易的在一个画面中找出接近18%灰调的地方,它可能是蓝天、可能是大太阳下的柏油路面、可能是青绿的草丛、也可能是没有粉刷过的墙面。

    经验可以帮助我们确认作点测光的地方,多多的拍摄,然后观察结果来修正自己的判断。

2. 使用灰卡或是手心来测光

    或许我们在判断中间调的经验不足、或是环境缊乱,那幺这时可以直接使用灰卡置于环境光源下,直接对着它来测光。

    如果没有灰卡可以使用,可以用自己的手心来取代,使用相机来对着手心测光。前面提到人的肤色接近18%的灰调,所以自己的手其实就是一张很好用的灰卡。不过要记得别用了被太阳晒的很黑的手背,那可是会去影响你的测光结果喔。

    同样的,在我们得到曝光组合之后,再利用曝光补偿来决定画面的调性。一般来说,大部分要做到控制比较精准的曝光时,点测光会比相机内建的程序测光来的好控制。所以对DSLR的新手来说,点测光的使用其实是蛮重要的一门功夫。

    我们一般所说的“点测光”是一个适合要求较高的专业摄影人士需求而设计的模式,主要为了对付特殊拍摄条件下的测光需要。该模式在测光和拍摄时,测光系统只测量取景范围中3%的面积,完全不考虑周围其他背景的曝光需要,因此有经验的摄影者利用它能预测到最后照片的实际影调效果。

    要用好“点测光”模式,有一个重要前提,就是摄影者得知道被摄对象中什么位置是适合选为“点”而且作为测光标准。

   点测光设计的主要特点是其窄角度测光范围,能确保测算画面中主要表现对象所需曝光量,能满足特定环境下的测光需要。比如说在主体与背景反差亮度特别大的对象,如舞台摄影中常常有追光灯打在演员身上,而背景几乎一片漆黑,如果不用点测光必定出现主体曝光过度。再如拍摄日出日落场景,也需要摄影者针对天空实际亮度选择某一个标准区域来还原自己希望的亮度,同样要依赖点测光才比较可靠。另外像逆光摄影、空中摄影、拍摄跳伞等场景,采用点测光模式也比较合适。

 
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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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