Počítačová grafika Praktická výuka počítačové grafiky a práce s počítačovou grafikou pomocí open source a freeware Ing. Josef Šedivý Ph.D.
Centrum talentů M&F&I, Univerzita Hradec Králové, 2010
METODICKÝ MATERIÁL PRO UČITELE INFORMATIKY K PRÁCI SE ŽÁKY ZÁKLADNÍCH A STŘEDNÍCH ŠKOL, TALENTOVANÝMI PRO INFORMATIKU Zpracoval Ing. Josef Šedivý, PhD. Univerzita Hradec Králové
PC GRAFIKA: PRINCIPY DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE Před časem se řada uživatelů digitálních fotoaparátů domnívala, že čím více megapixelů fotoaparát má, tím je lepší. Připomínalo to tak trochu „hon na megapixely“. Nyní se situace již uklidnila a standardem se stalo cca 4-6 MPix. Jak je to ale s megapixely doopravdy?
Každý v celku chápe, že počet megapixelů je počet bodů tvořících obraz. 6 megapixelový fotoaparát tak bude mít obraz složen z cca 3000x2000 bodů. Každý jednotlivý bod musí nést informaci o jasu i barvě a to v digitální representaci představuje nést celkem 3 informace – jas červené barvy (Red), jas zelené barvy (Green) a jas modré barvy (Blue). To je tzv. RGB reprezentace, která se de facto stala standardem pro Windows. Každý pixel fotky se tak rozpadá do 3 složek RGB, tzn. že 6 megapixelový fotoaparát bude mít celkem 6x3=18 milionů jednotlivých „pixelíků“ citlivých buď na R či G či B. Jenže ono to tak ve skutečnosti není…
Obr.1. princip RGB snímačů ( www.diginef.cz)
Ukázat na názorném obrázku skutečný 6 MPixelový senzor nelze. Toto je model „60 pixelového“ senzoru 10x6 pixelů. Každý pixel senzoru zjišťuje informaci o jasu červené, zelené a modré složky světla. Jednotlivých „pixelíků“ by tak mělo být 60x3=180. V praxi je to ale trochu jinak...
Bayerova maska Oproti očekávání vypadá však senzor mírně jinak a výrobci tak trochu své zákazníky klamou. 6 megapixelový fotoaparát má skutečně 6 milionů pixelů, ale každý je pouze černobílý tedy neschopný vidět barvu. Aby senzor viděl i barvu, tak před jednotlivými pixely je barevná RGB maska s tím, že barvy jsou uspořádány do čtverce a zelená maska je ve čtverci dvakrát. Dvojnásobný počet zelených buněk tak simuluje zvýšenou citlivost oka na zelenou barvu. Vzniká tím tzv. Bayerova RGBG maska. Z uvedeného vyplývá, že 6 megapixelový fotoaparát má "pouze" 1.5 milionu červených pixelů, 1.5 milionu modrých a 3 miliony zelených. [12]
Na jednotlivé pixely senzoru dopadá díky Bayerově RGBG masce buď červené (Red), zelené (Green) nebo modré (Blue) světlo. I když Bayerova RGBG maska je poměrně rozšířená, najdou se odlišnosti. Některé fotoaparáty SONY používají místo masky RGBG masku RGBE, kde místo druhé zelené je použita nachová (Emerald). Sony tvrdí, že to zvyšuje barevný rozsah a barevnou citlivost. Trochu odlišnou strukturu pixelů mají i některé senzory Fuji a zcela odlišnou filosofii, která nepotřebuje Bayerovu masku, používají senzory typu Foveon. Ty ve svých fotoaparátech používá např. Sigma nebo Polaroid. [11] Interpolace Okamžitě vás tak musí napadnout otázka: „Kde se tedy bere úplná RGB informace každého bodu? Vždyť ona vlastně nikde není!“. Skutečně je to tak – úplná RGB informace každého bodu se musí teprve vypočítat z
barevné informace okolních bodů. Tomuto procesu se říká interpolace:
Aby se pro každý bod (pixel) obrazu získala plnohodnotná RGB informace, tak se ze 4 sousedních pixelů senzoru (2x2) vypočítá jeden RGB pixel obrazu. (www.diginef.cz)
Pro sousední pixel obrazu je použita pouze o 1 pixel posunutá čtveřice pixelů senzoru, takže ve výsledku je každý pixel senzoru použit 4x - neboli došlo k interpolaci obrazu. (www.diginef.cz) A tady je též zakopán naznačený „podvod“. 6 megapixelový fotoaparát s Bayerovou maskou je tak trochu jen 1,5 megapixelový a 6 megapixelového výsledku se dosahuje interpolací. Výsledného obrazu se tak nedosahuje čistě optickou cestou (jak by člověk očekával), ale jaksi výpočtem. V důsledku dvojnásobného počtu zelených pixelů oproti červeným a modrým je zelený kanál vždy nejostřejší a nejméně zašuměný v porovnání s červeným a modrým.
Na obranu výrobců je třeba říct, že uvedená metoda interpolace funguje velmi dobře a rozdíl v kvalitě kresby dosažený skutečnou optickou cestou (velmi blízko této metodě je právě senzor typu Foveon) je poměrně malý a pro běžnou praxi zcela zanedbatelný.
Dot Per Inch neboli DPI Pomineme-li Bayerovu masku a interpolaci, tak z fotoaparátu vyleze např. 6 megapixelová fotografie 3000 x 2000 bodů. Pokud takovou fotografii vytisknete na papír velikosti 9 x 13cm (běžná pohlednice) je možné si položit otázku: „Kolik bodů se zhustí na 1 cm fotografie?“ Snadno se vypočítá, že 3000 bodů horizontálně se zhustí na 13 cm – neboli hustota bodů bude 3000/13=230 bodů na 1 cm a 2000 bodů vertikálně se zhustí na 9 cm, takže 2000/9=222 bodů/cm. V praxi se však vžilo udávat tyto hodnoty ne na 1cm ale na palec, přičemž 1 palec (inch) je 2,54 cm. Dot per inch (DPI, bodů na palec) není tak nic jiného, než hustota tisku. V našem příkladě je tedy velikost pohlednice 9 x 13 cm převedená na palce 9/2,54 = 3,54 a 13/2,54=5,12. Hustota tisku je potom 3000/5.12=586 dpi a 2000/3,54=565 dpi. V tiskařské praxi se za standard vysoce kvalitního tisku považuje 300 dpi (odpovídá 120 bodům/cm) a hustota tisku kolem 150 dpi (60 bodů/cm) je považována za rozumné minimum. Často však bohatě stačí i 100 dpi (40 bodů/cm).
Například z 6 megapixelového fotoaparátu lze bez problémů pořídit i velmi kvalitní fotografie formátu 40x60cm.(www. diginef.cz) V praxi je užitečný i opačný pohled: Jakou největší kvalitní fotografii lze udělat z digitálního podkladu např. 3000x2000 bodů? Výpočet je jednoduchý: Při kvalitě tisku 300 dpi lze z 3000 bodů na šířku udělat 10 palců, což je 25,4cm širokou fotku a z 2000 bodů na výšku 2000/300 =
16,9 cm vysokou fotku. Pošlete-li tedy do studia 3000x2000 bodů velkou fotografii a přidáte-li informaci, že fotka má 300 dpi, studio vám již bez jakýchkoliv otázek vyrobí fotku o velikosti 25.4 x 16.9 cm.
Megapixely a velikost fotografie A pomalu se dostáváme k důležitému závěru první části. Kolika megapixelový je tedy užitečné mít fotoaparát? Záleží na tom, jak velké tištěné fotografie chcete pořizovat a v jaké tiskové kvalitě (v jakém dpi). Pro vysoce náročné tisky je potřeba 300 dpi a maximální velikosti výsledného tisku ukazuje tabulka níže. Vyplývá z ní, že např. i ze 4 MPixelového fotoaparátu lze bez problémů udělat 21x14 cm fotografii což je velmi blízko oblíbenému formátu 21x15cm. Při 150 dpi lze ze 4 megapixelové fotoaparátu vytisknout i formát A3, což je 42x30cm. Počet megapixelů obrazu
Rozlišení obrazu
Max. fotka při 300 dpi
Max. fotka při 150 dpi
8
3500x2300
30x20cm
60x40cm
6
3000x2000
25x17cm
50x34cm
5
2800x1800
24x15cm
48x30cm
4
2500x1600
21x14cm
42x28cm
3
2000x1500
17x13cm
34x26cm
2
1600x1200
13x10cm
26x20cm
Tabulka maximálních velikostí fotografie, které lze pořídit z fotoaparátu v závislosti na počtu megapixelů a požadované kvality tisku. Problematice ořezu a digitálního zoomu, resamplingu obrazu a velikosti souboru ve vztahu k počtu megapixelů se budeme věnovat příště.
Co je to histogram SHRNUTÍ: Histogram je graf, který vám dá přehled o tom, kolik pixelů je na vašem snímku obaženo ve škále od nejtemnější do největšího jasu; bývá ve výbavě lepších editorů a velmi dobrých fotoaparátů.
Zde nahoře je histogram Photoshopu. Pro lepší pochopení připojuji fotku, která histogramu odpovídá. [7] Takže: histogram je graf, na jehož ose x (vodorovné) je vyneseno 256 bodů, odpovídající 256 odstínům. Připomínám, že digitální fotka má tři barevné kanály (červený, zelený a modrý) a každý z nich má 256 odstínů (256 = dvě na osmou, tedy osm bitů), vynásobeno to dělá 16 milionů barev true color barevného podání. Takže znovu, na vodorovné ose x jsou odstíny, od nejtemnějšího zcela vlevo do nejsvětlejšího zcela vpravo. Na svislé ose y je znázorněn počet pixelů v dané úrovni jasu. Vysvětleme si to na příkladu zde vlevo. Fotka je očividně hodně tmavá a obsahuje hodně černé (odpovídá úrovni jasu 0,1,2 atd.) Však taky histogram v levé části je bohatý, kdežto v pravé, zachycující jasy, je chudý. Nicméně i
nějaké jasy - světlá místa - na obrázku jsou, jenže jich je málo. Počty bílých (hodnota 255) nebo skoro bílých pixelů jsou nízké, proto tu jsou jen nizoučké plošky. Tolik tedy stručně k histogramu. Ale pozor: ta fotka, na které jsme si funkci demonstrovali, byla tmavá, avšak nikoli špatně exponovaná. Byla pořízena v noci, proto černé a hodně tmavé pixely jsou na histogramu hodně zastoupeny, ale jsou tu i pixely v oblasti jasů. Ukažme si ale jiný příklad. Toto je histogram podexponované fotky.
Tu fotku vidíte zde vlevo, je jak se patří podseknutá. Však taky na jejím histogramu je to vidět. Převažuje jeho levá, tedy tmavá část, a už od středních jasů po ty nejvyšší na něm není znázorněn ani jediný pixel! Správně exponovaná fotka ovšem musí mít plnou škálu jasů, od nejtemnějších po nejvyšší. Takže, vy tu fotku ani nemusíte vidět, podíváte se na histogram a vidíte, ano, tato fotka je správně exponovaná, nebo, tato fotka je podexponovaná (jako v naší ukázce). Kdyby naopak byla převaha vpravo a nebyl na fotce žádný tmavý a černý tón, jasně by to ukazovalo na přeexpozici. A to je důvod, proč je na profesionálních aparátech funkce histogramu umožněna. Jistě, je tam LCD displej, takže fotograf se může na fotku podívat. Jenže displej je malý a za složitých světelných podmínek nemusí být patrné, zda je expozice správná. Zato histogram je neúprosný, ten má svoje pixely spočítané a fotograf s naprostou jistotou vidí, jak na tom s expozicí je a že potřebuje eventuálně přidat nebo ubrat. Histogram ve foroaparátu Naše ukázka zobrazuje histogram na displeji fotoaparátu Canon D30. Vlevo je zmenšený náhled. Všimněte si, že i na tomto náhledu je patrné jasně bílé nebe. Vpravo nahoře je černý klín - o je upozornění na přepálené části obrazu, jasy jsou při dané expozici příliš vysoké. Graf, tedy histogram, je vpravo od náhledu. V levé části je chudý, na obrázku chybějí černé tóny, zato zcela vpravo, v oblasti nejvyšších
jasů, letí strmě vzhůru. To naznačuje mírnou přeexpozici obrazu. Údaje o parametrech expozice jsou zobrazeny pod náhledem a histogramem, tedy čas, clona a stupeň kompenzace, který zde činí nulu. Chtělo by to o třetinku ubrat... napovídá histogram. V krátkém miniseriálu Úprava digitální fotografie v programu PhotoFiltre si postupně přiblížíme některá úskalí zpracování digitálních obrázků. Každý zkušenější uživatel digitálního fotoaparátu jistě ví, že stiskem spouště práce s fotografií neskončila. Máme tu ještě spoustu práce s úpravou jasu a kontrastu, barevnosti, ostrosti, retuší, výřezy, přidáváním efektů, formátováním a přípravou pro tisk a ještě další řadou úprav. V prvním díle si projdeme výchozí úkol, který bychom měli provést vždy, když digitální obrázek přeneseme do počítače - úpravu jasu a kontrastu. Pro uživatele Photoshopu nebude žádnou novinkou pojem HISTOGRAM, který najdeme pod nástrojem Levels (Úrovně). Pro všechny ostatní rád v kostce přiblížím (histogramu jsme se na Grafice blíže věnovali také ZDE). Histogramem rozumíme jakési grafické znázornění zastoupení světel, stínů a středních tónů v obrázku. Pokud se v histogramu objevují vysoké vrcholy jednotlivých čar, znamená to, že se v obrázku vyskytují plochy podobného či stejného jasu (barvy). Čím více těchto čar je a čím jsou vyšší, tím více zastoupení stejných (podobných) ploch představuje.
Na ilustraci nahoře vidíme histogram naší originální fotografie z digitálního fotoaparátu. Černý posuvník nám udává stíny, šedý střední tóny a světlý
posuvník světla. Jak vidíme, v obrázku je zastoupeno více tmavých ploch stejné barvy, zatímco světel se příliš nedostává.
Pro názornost si postupně projdeme optimalizaci jednotlivými posuvníky. V následujícím obrázku jsme provedli změnu pozice posuvníku světel. Tato úprava by však ve finále měla za důsledek ztrátu kontrastu a z fotografie by se stala zašedlá, až zamlžená kompozice.
Další obrázek je výsledkem úpravy pouze středních tónů. Zde však začaly velmi vystupovat světlé plochy - jejich kontrast se zvýšil natolik, že na sebe obracejí zbytečně mnoho pozornosti a jsou velmi rušivé. Také se u nich ztrácejí i větší detaily jako např. lom zdiva.
Třetí varianta představuje mírný posun stínů. V tomto případě by byla takováto úprava naprosto nevhodná - z originálního histogramu víme, že tmavých ploch je tu až přespříliš, proto je nemusíme zbytečně přidělávat. Tmavých, podexponovaných fotografií bychom se měli v našich fotoarchivech a fotobankách vyvarovat (výjimku tvoří případy uměleckých záměrů, ale i těch by nemělo být mnoho).
U další ilustrace jsme upravili posuvníky tak, abychom co nejvíce zachovali původní ráz obrázku s přihlédnutím na úpravu kontrastu a jasu. V pozadí se nám pěkně prosvětlily stromy a stráně, střechy konečně dostaly "zdravou" barvu a stupňování jasu od nejbližších ploch po nejvzdálenější ještě více umocnilo perspektivu.
Jediná nevýhoda zůstává u již dříve přeexponovaného levého horního rohu. Zde by pomohl pouze výřez, kterým bychom sice ráz a myšlenku poněkud pozměnili, ovšem zbavili bychom se tak nežádoucích oblastí. K výřezům se však ještě dostaneme v dalších dílech. [10]
I u zdánlivě kvalitních a povedených fotografií můžeme drobnou úpravou světel, stínů nebo středních tónů dosáhnout ještě lepších výsledků. Ilustrace (níže) ukazuje v pravé části původní fotografii, levá oblast odkrývá obrázek upravený ve stínech a středních tónech. Získali jsme tak sytější a světelně klidnější kompozici.
Poslední ukázkou nahlédneme do kuchyně barevnosti, která s úpravou jasu a kontrastu úzce souvisí, a tak bychom na ni neměli zapomínat. Bylo by hezké zvládnout optimalizaci fotografie jedním univerzálním nástrojem, leč v praxi tomu tak není.
Když totiž zvyšujeme či snižujeme kontrast a jas jednotlivých pixelů, neznamená to nic jiného, než že hýbeme s jejich barevností. A činíme-li tak bez rozmyslu, můžeme si mnohdy spíše úpravy zkomplikovat.
Tento obrázek se krásně prosvětlil a kontury segmentů objektu vystoupily. Ovšem - vypadá takto modrá střecha, či naoranžovělé zdivo dost realisticky? Většinou to ví jen autor fotografie, ale právě ten by měl nést nejvíce zodpovědnosti za přesnou interpretaci snímků - takže zde místopřísežně prohlašuji, že střecha i osvícené zdivo vypadaly ve skutečnosti odlišně. Jak tedy postupovat dále? To si povíme až příště!
V minulém díle jsme probrali základní postup při úpravě jasu a kontrastu digitálních fotografií a zabrousili do úprav barevnosti neboli vyvážení barev. Dnes si o vyvážení barev řekneme daleko více – jak na to a jaké nástroje využijeme.
Pečlivý čtenář si na tento obrázek určitě vzpomíná – ano – je to dům z prvního dílu, u kterého jsme upravili jas a kontrast, avšak na úkor barevnosti. Na další ilustraci vidíme nástroj, kterým se dnes budeme zabývat především. Color Balance (Vyvážení barev) se ukrývá pod stejnou záložkou jako Levels (Úrovně), a to Image (Obraz) – Adjust (Přizpůsobit).
Prohlédněme si tedy, co všechno se nám při spuštění tohoto nástroje zobrazí. Tři škály barevných módů CMY a RGB slouží k míchání právě
jednotlivých barev kanálů barevných režimů, zjednodušeně řečeno dle předem vypočítaných zákonitostí. Toto míchání je možné provádět ve třech oblastech jasu (barevnosti) – Shadows (stínech), Midtones (středních tónech) a Highlights (světlech) – tedy máme skutečně velmi široké spektrum možností.
V původně zdecimovaném obrázku bylo zastoupeno větší množství modré barvy ve středních tónech a světlech, žlutooranžová barva na osvíceném zdivu rovněž neodpovídala barvě světla, které poskytovalo zapadající slunce překryté mraky. Proto jsme pečlivým mícháním snížili intenzitu modré, přidali více žluté a azurové. [6] A je to – tak jsme se zabrali do úprav samých, že jsme zapomněli na popis jednotlivých barev (ačkoli bychom je měli všichni velmi dobře ovládat). U módu RGB je to jednoduché: Red = červená, Green = zelená a Blue = modrá. CMY(K) už se hůře odvozuje a ještě hůře pamatuje: Cyan = azurová, Magenta = purpurová a Yellow = žlutá (K pro Black = černou). Na paletce Color Balance najdeme ještě jeden zajímavý atribut – Preserve Luminosity (Zachovat světlost). Když ponecháme výchozí zatržený checkbox, nástroj bere při úpravě barevnosti v úvahu celkovou světlost
obrázku, v opačném případě mění nástroj světlost dle svých výpočtů adekvátně k barevnému tónu. Myslím, že malá ukázka pro lepší pochopení neuškodí…
Originální obrázek nebyl příliš v pořádku a po úpravě jasu a kontrastu se barevnost nepatrně posunula proti skutečnosti. Na první optimalizovaný obrázek jsme aplikovali vyvážení barev s deaktivovanou volbou Preserve Luminosity (Zachovat světlost). Zcela evidentně se nám barevný tón vymkl z ruky a přes veškerou snahu jsme získali sice velmi sytý snímek, ale posun barev od reálného náhledu v hledáčku fotoaparátu se ještě více oddálil.
Druhá ukázka ilustruje vyvážení barev s volbou zachování světlosti tak, jak vypadala ve skutečnosti. Při srovnání s předchozím obrázkem jsme se zaměřili na několik stěžejních oblastí – barva zdiva dostala reálnou podobu, květ i listy ve světlech a stínech se také lépe probarvily listovou zelení.
Někdy se však přes veškerou snahu nepovede pořídit snímek s krásným motivem bez velmi znatelných defektů. Zářným příkladem budiž fotografie motýla, pořízená při plném slunečním světle na dně zahradního bazénu.
Odraz modrého světla do všech směrů způsobil silné promodrání většiny partií křídel, těla i tykadel. Na optimalizaci clony, času ani citlivosti nebyl čas – vše musel v krátkém časovém úseku vyřešit fotoaparát – podařil se pouze jeden tento záběr – motýl pokračoval vzápětí ve své další cestě…
Nejdříve jsme tedy vyjasnili křídla a zvýšili kontrast barevných přechodů pomocí úrovní. Modrého pozadí si všímat nebudeme, pro naše úpravy jej beztak nemůžeme zohlednit, jelikož právě pozadí nám pokazilo barevnost motýla.
Po optimalizaci jasu a kontrastu přijde na řadu vyvážení barev. Každý by si měl vyzkoušet různé kombinace – velmi záleží na individuální schopnosti jejich vnímání. Abychom se přiblížili dokonalým výsledkům, musíme projít zdlouhavou fází praxe v práci s barvami.
3. Ořezy a výřezy K ořezům a výřezům z fotografií poslouží nástroj přímo k tomu určený – Crop (Ořez). Práce s ním je velice jednoduchá. Lze ho přizpůsobit jakémukoli obdélníkovému či čtvercovému tvaru a na vyselekované oblasti otáčet.
U fotografie nahoře jsme se rozhodli použít pouze části s domy nalevo – nejenže jsou odlišně osvícené a při optimalizaci bychom museli jednu ze stran obětovat co do světlosti, ale zkrátka jsme si dle našeho výsadního práva původce snímku usmysleli, že bude oříznutá část vypadat daleko poetičtěji.
Záměr byl zcela jasný – motiv starých domečků navodí lepší atmosféru, kdy v pravé části kompozici neruší jiný architektonický styl (i když myšlenky a záměry jsou skutečně dosti individuální – zde používáme tohoto argumentu pouze pro účely vysvětlení).
Dalším důvodem pro ořez, resp. výřez, může být získání co nejužšího výběru z fotografie. Zvolíme tedy nástroj Crop (Ořez). Kurzor myši posuneme do předpokládané výchozí pozice, řekněme levý horní roh (viz obrázek se Zlatou uličkou), stiskneme levé tlačítko myši a táhneme výběrový obdélník do pozice finální (což je protilehlý roh výchozího).
Pokud s výběrem nejsme spokojeni, můžeme ho upravit tažením jakéhokoli z osmi uzlů – měníme výšku, šířku a poměr rozteče stran selekce. Je-li vše v pořádku, potvrdíme ořez (výřez) Enterem. Může se stát, že se nám před potvrzením bude zdát náš záměr přitažlivější než po jeho
potvrzení, ale tím není nic ztraceno – vždy se lze v historii vrátit o krok zpět.
Otáčení snímků celých probereme detailně v další části tohoto tutoriálu, teď si ještě prozradíme poslední vlastnost ořezového nástroje Crop. Selekci tedy upravíme co do šířky a výšky jak je libo, ale můžeme rovněž měnit náklon do určitého úhlu vůči horizontální úrovni? Ovšemže ano. Poté, co natáhneme libovolný výběr ořezu a kurzor umístíme vně této selekce, změní se podoba jeho ukazatele na ohnutou oboustrannou šipku – tím nám Photoshop ukazuje, že můžeme selekcí otáčet jako jakýmkoli jiným objektem (bez ohledu na její obsah). Tak dosáhneme maximálního vyrovnání mírně i více nakloněných snímků právě s horizontální rovinou. Pootočenou ořezovou oblast lze i poté bez obtíží transformovat. Otočení snímků V závěru dnešního dílu se setkáváme s dosti frekventovaným jevem – otočenými snímky po přenesení z digitálního fotoaparátu do našeho počítače.
Pro práci s nimi je dobré tyto snímky obrátit tak, jak jsme je vnímali při samotném fotografování – budeme lépe vnímat kroky optimalizace a klasický pohled je přeci jen pohodlnější (alespoň nás nebude bolet za krkem z neustálého naklánění hlavy). Příkaz pro otočení snímku o 90° se skrývá v menu Edit (Úpravy) – Transform (Transformace). Můžeme si vybrat ze dvou pro nás přijatelných variant Rotate 90° CW (Otočit vlevo – ve směru hodinových ručiček) nebo Rotate 90° CCW (Otočit vpravo – proti směru hodinových ručiček). Samotný krok otočení nemá vliv na kvalitu obrázku, takže jej můžeme bez problému přeuložit.
Pro ty, kteří si rádi hrají s převrácením pohledů, zmíním příkazy Flip Horizontal (Převrátit vodorovně) a Flip Vertical (Převrátit svisle). Horizontální převrácení bude více praktické, neboť jeho použitím získáme horizontální odraz snímku (jako v zrcadle – levá strana je pravá a naopak). Svisle převracíme jen u velmi netradičních obrázků, chceme-li např. něco vypovědět (hodí se pro umělecké fotografie).
Literatura: [1] PÁCL, L. Adobe Photoshop 6.0, Oficiální výukový kurz. Brno: SoftPress, 2000. ISBN 8086497-06-2. [2] HLAVENKA, Jiří, KAMENÍK, Václav. Adobe Photoshop : referenční uživatelská příručky. Ing. Martina Mojzesová. [s.l.] : Computer Press, 1997. 463 s. ISBN 80-7226-012-X. [3]Generátor barevných schémat 2 [online]. 2005 [cit. 2010-10-01]. Dostupný z WWW:
. [4] Adobe:Adobe photoshop family [online]. 2007 [cit. 2008-04-10]. Dostupný z WWW:. [5] Adobe Photoshop 6.0 : Oficiální výukový kurz. Libor Pácl. Brno : SoftPress, c2000. 460 s. ISBN 80-86497-06-2. [6] KELLBY, Scott. Digitální fotografie: ve Photoshopu. Karel Smrček. Brno : Computer Press, 2003. 348 s. ISBN 80-7226-990-9. [7] KOHOUT, Hynek. Tvorba dynamické technické dokumentace v bitmapovém grafickém editoru Adobe Photoshop. In Nové trendy v konštruování a v tvorbe technickej dokumentacie. Nitra : [s.n.], 2008. s. 149-151. Konference : Nové trendy v konštruování a v tvorbe technickej dokumentacie, sborník, Slovenská polnohospodárská univerzita . ISBN 978-80552-00. [8] KOHOUT, Hynek. Výuka počítačové grafiky v programu Adobe Photoshop. In Konference ICTE - Junior : sborník příspěvků. 1. vyd. České Budějovice : Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2008. ISBN 978-80-7394-107-9. [CD-ROM] [9] KOHOUT, Hynek. Tvorba animací ve školní praxi. Media4u Magazine [online]. 2008, č. 4 [cit. 2009-03-24], s. 25-27. Dostupný z WWW: <www.media4u.cz>. ISSN 1214-9187. [10] KOHOUT, Hynek. Výuka počítačové grafiky na SOŠ aSŠ. Media4U Magazine [online]. 2009, č. X1/2009 [cit. 2009-04-30], s. 55-56. Konference modernizace výuky technických předmětů na VŠ. Dostupný z WWW: <www.media4u.cz>. ISSN 1214-9187.
Internetové odkazy: [11] http://www.fotografovani.cz/ [12] http://www.grafika.cz/photo/ [13] http://www.megapixel.cz/ [14] http://www.digifoto.estranky.cz/index.php [15] http://www.photoextract.com/cs/clanky/37.html
