RAW प्रारूप

RAW फ़ाइलों में संपूर्ण सेंसर रीडआउट होता है - कैमरा सेंसर पर प्रत्येक फोटोसाइट द्वारा कैप्चर किए गए सटीक प्रकाश मान। जब कोई कैमरा JPEG को सेव करता है, तो JPEG शोर में कमी, शार्पनिंग, कलर प्रोसेसिंग और कम्प्रेशन लागू करता है, इन निर्णयों में स्थायी रूप से बेकिंग करता है। एक RAW फ़ाइल में मूल डेटा मौजूद होता है, जो फ़ोटोग्राफ़र को पोस्ट-प्रोडक्शन में सभी प्रोसेसिंग निर्णय पूर्ण लचीलेपन के साथ लेने की अनुमति देता है। सामान्य RAW प्रारूपों में शामिल हैंRAWR3 (कैनन), NEF (निकॉन)CR3RW (SonyCanond DNG (AdNEF का univeNikonRAW फॉर्माARW\n\nWeddSonyphotographersDNGmost univAdobely RAW में शूट करें क्योंकिRAW समारोह की दोबारा फोटो नहीं ली जा सकती। यदि फोटोग्राफर मिश्रित रोशनी में तेज गति से चलने वाले समारोह के दौरान PH13__पोज़िशन या सफेद संतुलन को गलत तरीके से पहचानता है, RAW फ़ाइलें पोस्ट-प्रोसेसिंग में छवियों को पुनर्प्राप्त करने के लिए अक्षांश प्रदान करती हैं। RAW समान सेटिंग्स पर एक JPEG शॉट में अप्राप्य उड़ा हुआ हाइलाइट्स या कुचली हुई छाया हो सकती है। RAW का ThJPEGiting लचीलापन अपूर्ण कैप्चर स्थितियों के खिलाफ एक बीमा पॉलिसी है।\n\nRAW लचीलेपन के लिए ट्रेडऑफ़ iRAWile आकार और वर्कफ़्लो है। जटिलता। उच्च गुणवत्ता वाले JPEG के लिए 5-RAWमेगाबाइट की तुलना में एक एकल RAW फ़ाइल 25-80 मेगाबाइट की हो सकती है। RAWRAW में 2,000 छवियों के एक वेडिंग शूट के लिए 50-160 गीगाबाइट भंडारण की आवश्यकता होती है, जबकि RAWJPEGes को साझा करने से पहले प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है - RAWy को सीधे पोस्ट नहीं किया जा सकता है सोशल मीडिया या पहले JPEGg के बिना क्लाइंट को भेजा जाता है, PH22__ को एक मानक डिस्प्ले फॉर्मेट में कनवर्ट करता है।\n\nमैजिक इरेज़र मूल कैप्चर फॉर्मेट की परवाह किए बिना छवियों को अपलोड करता है, जबकि AI एन्हांस टूल सभी छवि प्रकारों पर प्रभावी है, तस्वीरें RAW में PH23__ से उत्पन्न होती हैं और फिर उच्च-गुणवत्ता वाले JPEG या PNG में संसाधित होती हैं, जो अधिक संपादन अक्षांशAI Enhanceअच्छी तरह से संपीड़ित छवियों को संरक्षित करती हैं sRAWce सामग्री। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, उपयोगकर्ताओं को किसी भी छवि के उपलब्ध उच्चPNGt गुणवत्ता संस्करण को लोड करना चाहिए, जिसे वे संपादित या बढ़ाना चाहते हैं, क्योंकि AI स्रोत फ़ाइल में मौजूद जानकारी पर आधारित है - एक अच्छी तरह से उजागर, न्यूनतम संपीड़ित मूल से शुरू करने से सुधार लागू करते समय एन्हांसमेंट एल्गोरिदम को काम करने के लिए सबसे समृद्ध संभव डेटा मिलता है।