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← Instagram's Kevin Systrom explains pixels and how filters work

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Showing Revision 7 created 10/27/2019 by paolo.mangraviti.

  1. A proposito di Pixels
  2. Bene
  3. Ho creato Instagram con il mio co-fondatore Mike
  4. All'inizio abbiamo guardato agli smartphone come ad un'opportunità per creare qualcosa di nuovo
  5. Poiché per la prima volta le persone portavano con sé, nella borsa, il loro computer, abbiamo pensato
  6. che condividere immagini era probabilmente la più grande opportunità per i successivi 5 anni,
  7. poiché le immagini sono ciò che ci sta più a cuore, qualcosa a cui ci piace dedicare il nostro tempo.
  8. È bello dire che hai una app o un'idea che fa x, y o z, ma se non risolve un
  9. problema reale le persone non la useranno. La domanda è:
  10. quale problema stai cercando di risolvere? I primi che si sono posti il problema di come mostrare un'immagine
  11. sullo schermo, hanno dovuto trovare un modo per frammentare l'immagine in dati. Nel 1957,
  12. uno dei primi ingegneri informatici, Russel Kirsch, scattò una foto di suo figlio neonato e ne fece una scansione
  13. Era la prima immagine digitale: la foto in un bianco e nero, sgranata, fu allora
  14. che nacque l'idea di pixel! I pixels sono concetti interessanti perché non si possono vedere facilmente.
  15. Ma con una lente di ingrandimento vicino allo schermo possiamo realmente
  16. vedere che lo schermo è fatto di tanti piccoli punti luminosi. Cosa ancora più interessante è che
  17. quei piccoli punti di luce sono in realtà puntini luminosi di colore differente.
  18. Per la precisione: rosso, verde e blu. I pixels insieme, visti da lontano, creano l'immagine,
  19. d'altra parte sono solo piccole luci che si accendono e spengono. La loro combinazione crea
  20. le immagini che vediamo sullo schermo tutte le volte che usiamo un computer. Avrai
  21. sentito il termine "risoluzione" molte volte, in informatica: parleremo di ciò.
  22. La risoluzione è la grandezza con la quale misuriamo il numero
  23. di pixels su di uno schermo. Quando ero studente, la risoluzione era di 640 x 480 pixels.
  24. oggi molto di più.
    Ma c'è qualcos'altro oltre la risoluzione
  25. è la "densità". Per esempio, i moderni smartphones hanno lo stesso numero
  26. di pixels ma in uno spazio più denso (ristretto) e ciò permette di avere immagini più definite
  27. Come memorizzare i valori dei pixels in un file? Ciò che dobbiamo memorizzare
  28. in modo efficiente, sono i livelli (valori) di rosso, verde, e blu
    in piccole triplette,
  29. ognuno dei quali "colora" un singolo pixel. I valori variano da 0 a 255. 0 sta molto scuro
  30. 255 sta per molto chiaro. Le triplette di questi valori (livelli) compongono un singolo pixel. Un
  31. file immagine, sia esso jpeg, gif, png, ecc. contiene milioni di queste triplette RGB (red-green-blue)
  32. Ma come fa un computer a memorizzare tutti questi dati? Tutti i dati numerici e visuali sono
  33. rappresentati da bit. Un bit possiede due stati: è on oppure è off. Ma al posto di "on" o
  34. "off", i computers usano 1 e 0 -- cifre binarie! Un file immagine è una sequenza di 1 e 0.
  35. Come mai i valori RGB vanno da 0 a 255? Ricordiamo che ogni ogni colore del canale, RGB, è rappresentato
  36. da 8 bit, che insieme sono chiamati byte. Se conosci il sistema di numerazione binario, saprai
  37. che il massimo numero intero rappresentabile con 8 bit è 255. 255 equivale a otto 1 su una riga (11111111)
  38. Ed il più piccolo intero è 0 che equivale a otto 0 su una riga (00000000). QWuindi, tra 0 e 255 avreo 256 differenti
  39. intensità di colore per ogni canale. Rappresentiamo un pixel di colore "turchese" ad esempio:
  40. nel nostro sistema decimale ha 64 di rosso, 224 di verde,
  41. e 208 di blu. Ma il computer lo avrà memorizzato come 0100 0000 - 1110 0000
  42. 1101 0000. Abbiamo usato 24 cifre binarie per rappresentare un solo pixel. Al posto del sistema binario,
  43. nella digital art spesso si usa il sistema di numerazione esadecimale per rappresentare i colori. Così possiamo rappresentare
  44. lo stesso colore "turchese" usiamo sono sei cifre esadecimali: 40 E0 D0. Che è molto più breve.
  45. Vediamo ora come modificare i colori di una immagine. Come farlo? Per prima cosa
  46. ci sono molte funzioni che trasformano il valore dei colori dei pixel. Prendiamo
  47. un input fatto dei valori di rosso, gerde e blu, che rappresentano il colore. Quindi li trasformiamo
  48. usando una funzione per ottenere nuovi valori di rosso, verde e blu. Se Vogliamo trasformare
  49. una immagine e renderla più scura, possiamo prendere i valori di rosso, verde e blu
  50. e sottrarre ad essi un valore costante, diciamo 50
  51. Non possiamo "andare" sotto-zero, ma sottraendo 50 ad ognuno di essi otteniamo
  52. il risultato. Se l'input è R, G, B il risultato sarà R-50, G-50 e B-50. Vederemo
  53. che da una immagine luminosa otterremo una immagine più scura
  54. Ciò che molte persone non sanno su Istagram è che inizialmente le persone pensavano
  55. che fosse un modo modificare le immagini, facendole di aspetto più accattivante o più retrò
  56. Ma ciò che è diventato è più importante, è un modo per le persone
  57. di tenersi in contatto. Non è solo possible vedere le foto dei tuoi amici e dei tuoi familiari, ma
  58. è possibile cercare e trovare eventi e accadimenti in tutto il mondo. Che si tratti di una rivolta,
  59. un movimento sociale, siamo in grado di fruire di queste informazioni in forma visuale.
  60. E ciò ci ha permesso (Istagram) di crescere molto rapidamente e di diventare una piattaforma univarsale.
  61. Approfondisci su studio.code.org