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Instagram's Kevin Systrom explains pixels and how filters work

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    A proposito di Pixels
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    Bene
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    Ho creato Instagram con il mio co-fondatore Mike
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    All'inizio abbiamo guardato agli smartphone come ad un'opportunità per creare qualcosa di nuovo
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    Poiché per la prima volta le persone portavano con sé, nella borsa, il loro computer, abbiamo pensato
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    che condividere immagini era probabilmente la più grande opportunità per i successivi 5 anni,
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    poiché le immagini sono ciò che ci sta più a cuore, qualcosa a cui ci piace dedicare il nostro tempo.
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    È bello dire che hai una app o un'idea che fa x, y o z, ma se non risolve un
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    problema reale le persone non la useranno. La domanda è:
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    quale problema stai cercando di risolvere? I primi che si sono posti il problema di come mostrare un'immagine
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    sullo schermo, hanno dovuto trovare un modo per frammentare l'immagine in dati. Nel 1957,
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    uno dei primi ingegneri informatici, Russel Kirsch, scattò una foto di suo figlio neonato e ne fece una scansione
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    Era la prima immagine digitale: la foto in un bianco e nero, sgranata, fu allora
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    che nacque l'idea di pixel! I pixels sono concetti interessanti perché non si possono vedere facilmente.
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    Ma con una lente di ingrandimento vicino allo schermo possiamo realmente
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    vedere che lo schermo è fatto di tanti piccoli punti luminosi. Cosa ancora più interessante è che
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    quei piccoli punti di luce sono in realtà puntini luminosi di colore differente.
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    Per la precisione: rosso, verde e blu. I pixels insieme, visti da lontano, creano l'immagine,
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    d'altra parte sono solo piccole luci che si accendono e spengono. La loro combinazione crea
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    le immagini che vediamo sullo schermo tutte le volte che usiamo un computer. Avrai
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    sentito il termine "risoluzione" molte volte, in informatica: parleremo di ciò.
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    La risoluzione è la grandezza con la quale misuriamo il numero
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    di pixels su di uno schermo. Quando ero studente, la risoluzione era di 640 x 480 pixels.
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    oggi molto di più.
    Ma c'è qualcos'altro oltre la risoluzione
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    è la "densità". Per esempio, i moderni smartphones hanno lo stesso numero
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    di pixels ma in uno spazio più denso (ristretto) e ciò permette di avere immagini più definite
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    Come memorizzare i valori dei pixels in un file? Ciò che dobbiamo memorizzare
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    in modo efficiente, sono i livelli (valori) di rosso, verde, e blu
    in piccole triplette,
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    ognuno dei quali "colora" un singolo pixel. I valori variano da 0 a 255. 0 sta molto scuro
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    255 sta per molto chiaro. Le triplette di questi valori (livelli) compongono un singolo pixel. Un
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    file immagine, sia esso jpeg, gif, png, ecc. contiene milioni di queste triplette RGB (red-green-blue)
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    Ma come fa un computer a memorizzare tutti questi dati? Tutti i dati numerici e visuali sono
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    rappresentati da bit. Un bit possiede due stati: è on oppure è off. Ma al posto di "on" o
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    "off", i computers usano 1 e 0 -- cifre binarie! Un file immagine è una sequenza di 1 e 0.
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    Come mai i valori RGB vanno da 0 a 255? Ricordiamo che ogni ogni colore del canale, RGB, è rappresentato
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    da 8 bit, che insieme sono chiamati byte. Se conosci il sistema di numerazione binario, saprai
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    che il massimo numero intero rappresentabile con 8 bit è 255. 255 equivale a otto 1 su una riga (11111111)
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    Ed il più piccolo intero è 0 che equivale a otto 0 su una riga (00000000). QWuindi, tra 0 e 255 avreo 256 differenti
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    intensità di colore per ogni canale. Rappresentiamo un pixel di colore "turchese" ad esempio:
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    nel nostro sistema decimale ha 64 di rosso, 224 di verde,
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    e 208 di blu. Ma il computer lo avrà memorizzato come 0100 0000 - 1110 0000
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    1101 0000. Abbiamo usato 24 cifre binarie per rappresentare un solo pixel. Al posto del sistema binario,
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    nella digital art spesso si usa il sistema di numerazione esadecimale per rappresentare i colori. Così possiamo rappresentare
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    lo stesso colore "turchese" usiamo sono sei cifre esadecimali: 40 E0 D0. Che è molto più breve.
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    Vediamo ora come modificare i colori di una immagine. Come farlo? Per prima cosa
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    ci sono molte funzioni che trasformano il valore dei colori dei pixel. Prendiamo
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    un input fatto dei valori di rosso, gerde e blu, che rappresentano il colore. Quindi li trasformiamo
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    usando una funzione per ottenere nuovi valori di rosso, verde e blu. Se Vogliamo trasformare
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    una immagine e renderla più scura, possiamo prendere i valori di rosso, verde e blu
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    e sottrarre ad essi un valore costante, diciamo 50
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    Non possiamo "andare" sotto-zero, ma sottraendo 50 ad ognuno di essi otteniamo
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    il risultato. Se l'input è R, G, B il risultato sarà R-50, G-50 e B-50. Vederemo
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    che da una immagine luminosa otterremo una immagine più scura
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    Ciò che molte persone non sanno su Istagram è che inizialmente le persone pensavano
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    che fosse un modo modificare le immagini, facendole di aspetto più accattivante o più retrò
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    Ma ciò che è diventato è più importante, è un modo per le persone
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    di tenersi in contatto. Non è solo possible vedere le foto dei tuoi amici e dei tuoi familiari, ma
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    è possibile cercare e trovare eventi e accadimenti in tutto il mondo. Che si tratti di una rivolta,
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    un movimento sociale, siamo in grado di fruire di queste informazioni in forma visuale.
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    E ciò ci ha permesso (Istagram) di crescere molto rapidamente e di diventare una piattaforma univarsale.
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    Approfondisci su studio.code.org
Title:
Instagram's Kevin Systrom explains pixels and how filters work
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Video Language:
English
Duration:
05:50

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