Самое большое изображение: Топ-10 самых больших фото в мире! – ФотоКто

Что дальше — Успех этих первых фотографий — важный шаг на пути к лучшему пониманию нашей Вселенной, — сказала Джоанн Хьюетт, главный исследователь SLAC и заместитель директора лаборатории фундаментальной физики.

«Это веха, которая приближает нас на большой шаг к изучению фундаментальных вопросов о Вселенной способами, которые мы не могли раньше.

Планируется, что камера совершит свой последний шаг к обсерватории Рубина в 2021 году.

ИНВЕРСИ СОЧЕТАЕТ 20 ИСТОРИЙ, КОТОРЫЕ НАС СКАЗАЛИ «WTF» В 2020 ГОДУ. ЭТО НОМЕР 4. ЧИТАЙТЕ ОРИГИНАЛЬНУЮ ИСТОРИЮ ЗДЕСЬ .

Ученые-космонавты используют камеру с разрешением 3,2 миллиарда пикселей, чтобы сделать самый крупный снимок в истории

Если вы когда-либо жаловались на то, как выглядят ваши поры на фотографии с высоким разрешением , то вам, возможно, стоит не делать снимок сверхчувствительная лаборатория Stanford SLAC, 3.2-миллиардная камера .

Ученые-космонавты планируют использовать эту камеру размером с внедорожник, чтобы делать огромные, размашистые снимки южного неба в рамках проекта, называемого Legacy Survey of Space and Time (LSST).

Обзор поможет ученым в буквальном смысле увидеть нашу Вселенную лучше, чем когда-либо прежде, и поможет им решить некоторые из больших загадок астрономии, например, как эволюционируют галактики и как теории о темной материи и энергии сталкиваются с реальностью.

Но прежде чем камера совершит последний путь из Северной Калифорнии в обсерваторию Рубин в Чили, команда Стэнфорда сделала несколько тренировочных снимков.

Эти 3200-мегапиксельные фотографии замысловатых (хотя и строго земных) объектов, таких как голова романеско, являются самыми большими одиночными фотографиями, когда-либо сделанными .

Изображение овоща может показаться не самым захватывающим событием, но Винсент Риот, руководитель проекта камеры в Ливерморской национальной лаборатории Министерства обороны, заявил в своем заявлении, что эти первые фотографии представляют собой невероятно важный шаг на пути к демонстрации того, как фотоаппарат будет чистым при фотографировании космоса.

«Это огромная веха для нас», — сказали в Riot. «Фокальная плоскость будет производить изображения для LSST, так что это способный и чувствительный глаз обсерватории Рубина».

Снимок обыкновенного романеско с разрешением 3200 мегапикселей. SLAC Laboratory

Как они это сделали — Основная конструкция камеры не отличается от камеры в вашем среднем смартфоне — свет, излучаемый объектом или отраженный объектом, улавливается светочувствительными компонентами и преобразуется в электрические сигналы.Эти сигналы можно преобразовать в точную информацию о пикселях, чтобы собрать воедино фотографию.

Конструкция этой камеры выделяется тем, что имеет 189 отдельных световых сенсоров, каждый из которых передает информацию размером 16 мегапикселей. Для сравнения, стандартный мобильный телефон в сумме дает всего до 16 мегапикселей, 1/189 мощности этой камеры .

В любой момент девять сенсоров сгруппированы вместе, чтобы сформировать то, что команда называет «научным плотом . ». Каждый сенсор имеет высоту два фута и весит 20 фунтов.Не говоря уже о том, что они стоят 3 миллиона долларов за штуку.

«Мы в значительной степени справились».

Сама камера состоит из 21 такого научного плота и четырех дополнительных плотов без изображений, которые помогают удерживать их на месте. Вместе эти датчики используются для создания фокальной плоскости — области перед камерой, в которой объекты находятся в фокусе — способны обнаруживать и разрешать изображения в сотни раз более тусклых, чем то, что можно увидеть невооруженным глазом, например, свеча, находящаяся за сотни миль.

Но установить эти научные плоты на место для создания этого изображения с высоким разрешением — непростая задача. Плоты необходимо аккуратно размещать на расстоянии не менее ширины волоса друг от друга — это деликатная задача, так как их случайное соединение может вызвать опасное растрескивание. «Это была невероятно сложная работа», — заявила в своем заявлении Ханна Поллек, инженер-механик SLAC, которая работала над проектом, но команда оказалась на высоте.

«Сочетание высоких ставок и жестких допусков сделало этот проект очень сложным.Но с разносторонней командой мы в значительной степени справились с этим », — сказала она.

Историческая астрономическая гравюра, также снятая камерой. SLAC Laboratory

См. Также: Новая суперкамера со скоростью 10 триллионов кадров в секунду может заморозить время

Каковы были результаты — Строительство камеры было прервано из-за Covid-19 в марте 2020 года, но в мае команда начала благополучно возвращаться в лабораторию, чтобы протестировать камеру. Команда смогла обманом заставить камеру делать фотографии с высоким разрешением в лаборатории, проецируя свет через отверстие размером 150 микрон.Команда проверила камеру на таких объектах, как романеско, овощ, известный своими фрактальными качествами, французская гравюра неба XIX века и фотография Веры Рубин, влиятельного астронома, в честь которой была названа обсерватория Чили.

Эти 3200-мегапиксельные изображения представляют собой самых больших однократных снимков, когда-либо сделанных , и для их полного отображения требуется около 400 4K телевизионных экранов сверхвысокой четкости. Для сравнения, телефон может захватывать 12 мегапикселей на одном изображении.

Что дальше — Следующим шагом для этой сверхчувствительной камеры будет добавление последних компонентов, таких как линзы, затвор и система замены фильтров, чтобы она была готова фотографировать ночное небо.По словам команды, камера должна отправиться в Чили в 2021 году для окончательного тестирования и интеграции в обсерваторию Рубина.

Джоанн Хьюетт, главный исследователь SLAC и заместитель директора лаборатории по фундаментальной физике, заявила в своем заявлении, что эта веха приблизит человечество к пониманию своего места во Вселенной.

«Близится к завершению работа над камерой, и мы гордимся тем, что играем такую ​​центральную роль в строительстве этого ключевого компонента обсерватории Рубина», — говорится в заявлении Хьюитта.

«Это веха, которая приближает нас на большой шаг к изучению фундаментальных вопросов о Вселенной способами, которые мы не могли делать раньше».

Обратный всегда включает в себя отрывки из исследований, которые мы рассматриваем, но в этом случае не было связанных с этой работой аннотации или опубликованной статьи.

Монблан — 365-гигапиксельная панорама (самая большая фотография в мире)

Международная группа под руководством итальянского фотографа Филиппо Бленджини создала 365-гигапиксельную панораму Монблана, самой высокой горы Европы, и это гигантское изображение стало самой большой фотографией в мире.Предыдущим рекордсменом, опубликованным в 2013 году, стал 320-гигапиксельный снимок Лондона, сделанный с вершины BT Tower.

Огромное изображение, опубликованное на сайте проекта In2White, создано путем объединения 70 000 фотографий в формате HD, снятых на высоте 3500 метров (11 483 футов). В конце 2014 года съемка длилась 15 дней, а средняя температура составляла -10 ° C (14 ° F). Пост-продакшн занял еще два месяца.

Вот закулисное видео, опубликованное командой In2White, показывающее, как было сделано это потрясающее фото:

Возвышаясь на 4808 метров (15774 футов) над уровнем моря, Монблан или Монте Бьянко, что означает «Белая гора», является самой высокой горой в Альпах и самой высокой горой в Европе к западу от российских пиков Кавказа. .Массив Монблан популярен среди любителей альпинизма, пеших прогулок, катания на лыжах и сноуборде.

Первое зарегистрированное восхождение на Монблан было совершено 8 августа 1786 года Жаком Бальма (1762-1834, называвшимся le Mont Blanc ) и доктором Мишелем Габриэлем Паккаром (1757-1827).

Сегодня на вершину ежегодно поднимаются около 20 000 альпинистов и туристов.

Самая большая фотография из когда-либо сделанных

Есть еще одна фотография, которая намного больше этой, но она не была сделана на Земле: в 2014 году НАСА опубликовало панораму поверхности Луны под названием «LROC Northern Polar Mosaic (LNPM)», размер которой составил 681 гигапиксель. Гигантское фото было снято космическим аппаратом НАСА Lunar Reconnaissance Orbiter в течение четырех лет.

18 июня 2009 года НАСА запустило лунный разведывательный орбитальный аппарат (LRO), чтобы нанести на карту поверхность Луны и собрать измерения потенциальных мест посадки в будущем, а также ключевых научных целей. После двух с половиной лет на почти круговой полярной орбите LRO вышел на эллиптическую полярную орбиту 11 декабря 2011 года с перицентром (точка, где LRO находится ближе всего к поверхности) рядом с южным полюсом и апоапсисом (точка, где LRO находится дальше всего от поверхности) около северного полюса.

Увеличенная высота над северным полушарием позволяет двум узкоугольным камерам (NAC) и широкоугольной камере (WAC) захватывать больше местности на каждом изображении, полученном в северном полушарии. В результате архив Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) теперь содержит полное покрытие от 60 ° с.ш. до северного полюса (за исключением, конечно, областей постоянной тени) с размером пикселей 2 метра.

LROC Northern Polar Mosaic (LNPM) по номерам:

• Квадратное изображение; 931 070 пикселей по горизонтали и вертикали
• Общее количество пикселей: 866 891 344 900 (867 миллиардов)
• Пикселей с данными изображения: 680 808 991 627 (681 миллиард)
• Изображения NAC: 10 581
• Размер сжатой мозаики: 950 гигабайт

ученых делают самые большие цифровые фотографии, когда-либо сделанные за один снимок

Исследователи из Национальной ускорительной лаборатории SLAC Министерства энергетики сделали первые цифровые фотографии с разрешением 3200 мегапикселей — крупнейшие из когда-либо сделанных за один снимок.

Эти фотографии настолько большие, что потребуется 378 телевизионных экранов 4K, чтобы отобразить хотя бы одно из них в полном размере. Используя парк датчиков изображения, которые в конечном итоге станут питанием космической камеры обсерватории Веры К. Рубин, команда сделала снимки с таким высоким разрешением, что вы можете увидеть мяч для гольфа с расстояния 15 миль.

«Это достижение является одним из самых значительных для всего проекта обсерватории Рубин», — говорится в заявлении директора обсерватории Стивена Кан. «Завершение работы над фокальной плоскостью камеры LSST и ее успешные испытания — это огромная победа команды операторов, которая позволит обсерватории Рубина предоставить астрономические науки нового поколения.»

Матрица датчиков будет в конечном итоге интегрирована в самую большую в мире цифровую камеру, которая в настоящее время строится в SLAC перед установкой в ​​обсерватории Рубин в Чили. Там стрелок будет создавать одну панораму южного неба каждые несколько ночей в течение 10 дней. лет, ее данные вводятся в Legacy Survey of Space and Time (LSST) — каталог галактик и астрофизических объектов.

Используя камеру LSST, обсерватория Рубин может создать самый сложный астрономический фильм всех времен, пытаясь сделать пролить свет на некоторые из самых больших загадок Вселенной, включая темную материю и темную энергию.

«Это огромная веха для нас», — сказал Винсент Риот, менеджер проекта LSST Camera из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса. «Фокальная плоскость будет производить изображения для LSST, так что это способный и чувствительный глаз обсерватории Рубина».

Подобно датчику изображения внутри вашей цифровой зеркальной фотокамеры или смартфона, фокальная плоскость улавливает свет от объекта или отражается им и преобразует его в электрические сигналы для создания цифрового изображения. LSST Camera, однако, немного сложнее.

Плоская фокальная плоскость — достаточно большая, чтобы запечатлеть часть неба размером около 40 полнолуния — и впечатляющие 3,2 миллиарда пикселей в совокупности дают четкие изображения с очень высоким разрешением. И это только один из аспектов полноценного телескопа, предназначенного для обнаружения объектов, в 100 миллионов раз более тусклых, чем те, которые видны невооруженным глазом (чувствительность, хвастающаяся SLAC, позволяет вам видеть свечу за тысячи миль).

«Эти характеристики просто поразительны», — сказал Стивен Ритц, научный сотрудник проекта камеры LSST в Калифорнийском университете в Санта-Круз.За одно десятилетие камера соберет изображения около 20 миллиардов галактик, помогая улучшить знания ученых о том, как звездные системы эволюционировали с течением времени.

«Эти данные… позволят нам проверить наши модели темной материи и темной энергии более глубоко и точно, чем когда-либо», — добавил Ритц. «Обсерватория станет прекрасным местом для широкого круга научных исследований — от детальных исследований нашей Солнечной системы до изучения далеких объектов на краю видимой Вселенной».

Но сначала ученые должны вставить фокальную плоскость (уже помещенную внутри криостата) в корпус камеры, добавив линзы — в том числе самый большой в мире оптический объектив — и систему замены затвора и фильтра.К середине 2021 года шутер размером с внедорожник должен быть готов к финальным испытаниям.

Дополнительная литература

Фото и обзоры дизайна

Лучшие фото и дизайн

Краска с наибольшим содержанием (LCP)

8 августа 2019 г. • Обновлено 17 июня 2020 г.

Largest Contentful Paint (LCP) — важный, ориентированный на пользователя показатель для измерение воспринимаемой нагрузки скорость, потому что он отмечает момент на шкале времени загрузки страницы, когда основное содержание страницы, вероятно, загружена — быстрая LCP помогает убедить пользователя, что страница полезно.

Исторически сложилось так, что веб-разработчикам было непросто измерить, насколько быстро основное содержимое веб-страницы загружается и становится видимым для пользователей.

Более старые метрики, например загрузить или DOMContentLoaded не годятся, потому что они не обязательно соответствуют тому, что видит пользователь их экран. И более новые, ориентированные на пользователя показатели производительности, такие как First Contentful Paint (FCP) захватывает только самое начало процесса загрузки. Если на странице отображается заставка или индикатор загрузки, этот момент считается не очень актуален для пользователя.

Раньше мы рекомендовали такие показатели производительности, как First Meaningful Paint. (FMP) и индекс скорости (SI) (оба доступно в Lighthouse), чтобы получить больше впечатлений от загрузки после начальная краска, но эти показатели сложны, их трудно объяснить и часто неправильно — это означает, что они все еще не определяют, когда основное содержание страницы загрузился.

Иногда лучше проще. На основе обсуждений в сети W3C Рабочая группа по производительности и исследования, проведенные в Google, мы обнаружили, что более точный способ измерить, когда основной контент страницы загружается, чтобы посмотреть, когда был отрисован самый большой элемент.

Что такое LCP? #

Самая большая метрика Contentful Paint (LCP) сообщает время рендеринга самого большого изображение или текстовый блок, видимый внутри область просмотра.

Какой показатель LCP хороший? #

Чтобы обеспечить удобство работы пользователей, сайты должны стремиться к тому, чтобы Contentful Paint происходит в течение первых 2,5 секунд страницы, начиная с нагрузка. Чтобы обеспечить достижение этой цели для большинства пользователей, рекомендуется порог для измерения — 75-й процентиль загрузок страниц, сегментированных по мобильные и настольные устройства.

Какие элементы считаются? #

Как в настоящее время указано в самой большой содержательной краске API, типы элементов Самыми крупными содержательными красками считаются:

• элементов
• элементов внутри элемента
• элементов (используется изображение постера)
• Элемент с фоновым изображением, загруженный через url () функция (в отличие от CSS градиент)
• Блочный уровень элементы, содержащие текстовые узлы или другие дочерние текстовые элементы встроенного уровня.

Примечание, ограничение элементов этим ограниченным набором было намеренным, чтобы сохраняйте простоту вначале. Дополнительные элементы (например, , ) могут быть добавлены в будущем по мере проведения дополнительных исследований.

Как определяется размер элемента? #

Размер элемента, сообщаемого для самой большой отрисовки содержимого, обычно равен размер, видимый пользователю в области просмотра. Если элемент расширяется вне области просмотра, или если какой-либо элемент обрезан или не виден переполнение, те порции не учитываются в размере элемента.

Для элементов изображения, размер которых был изменен по сравнению с их внутренним размер, размер, о котором сообщается, является либо видимым размером, либо внутренним размером, в зависимости от того, что меньше. Например, изображения, которые сильно сжаты меньше, чем их собственный размер, будет сообщать только размер, который они отображают в, тогда как изображения, которые растянуты или расширены до большего размера, будут только сообщить об их внутренних размерах.

Для текстовых элементов учитывается только размер их текстовых узлов (наименьший прямоугольник, охватывающий все текстовые узлы).

Для всех элементов любые поля, отступы или границы, применяемые с помощью CSS, не являются считается.

Определение того, какие текстовые узлы принадлежат каким элементам иногда могут быть сложным, особенно для элементов, дочерние элементы которых включают встроенные элементы и не только текстовые узлы, но и элементы блочного уровня. Ключевым моментом является то, что каждый текстовый узел принадлежит (и только ему) своему ближайшему элементу-предку на уровне блока. В спецификации термины: каждый текстовый узел принадлежит элементу, который генерирует его содержащий блок.

Когда сообщается о самой большой содержательной краске? #

веб-страниц часто загружаются поэтапно, и в результате возможно, что самые большие элемент на странице может измениться.

Чтобы справиться с этой возможностью изменения, браузер отправляет PerformanceEntry типа most-contentful-paint идентифицирующий элемент с наибольшим содержанием как только браузер закрасит первый кадр. Но потом после рендеринга последующие кадры, он отправит другой PerformanceEntry каждый раз, когда изменяется самый большой содержательный элемент.

Например, на странице с текстом и основным изображением браузер может сначала просто отобразить текст — после чего браузер отправит most-contentful-paint запись, свойство element которой, вероятно, будет ссылаться a

или

Важно отметить, что элемент можно считать только самым большим содержательный элемент после того, как он отрисован и станет видимым для пользователя. Изображения, которые еще не загруженные, не считаются «обработанными». Также текстовые узлы не используют веб-шрифты во время блока шрифтов период. В таких случаях меньший элемент может быть указан как самый большой по содержанию элемент, но как только более крупный элемент завершит рендеринг, он станет сообщается через другой объект PerformanceEntry .

Помимо изображений и шрифтов с поздней загрузкой, страница может добавлять новые элементы в DOM по мере появления нового контента.Если какой-либо из этих новых элементов больше, чем предыдущий самый большой элемент содержимого, новый PerformanceEntry также будет сообщено.

Если элемент, который в настоящее время является самым большим элементом содержимого, удален из область просмотра (или даже удаленная из DOM), она останется самой большой содержательный элемент, если не отображается более крупный элемент.

До Chrome 88 удаленные элементы не считались крупнейшими по содержанию элементы, и удаление текущего кандидата вызовет новый most-contentful-paint запись для отправки.Однако из-за популярного интерфейса шаблоны, такие как карусели изображений, которые часто удаляли элементы DOM, метрика был обновлен, чтобы более точно отражать то, что испытывают пользователи. Увидеть ИЗМЕНЕНИЕ Больше подробностей.

Браузер перестанет сообщать о новых записях, как только пользователь взаимодействует с страницу (с помощью касания, прокрутки или нажатия клавиш), поскольку взаимодействие с пользователем часто меняется что видно пользователю (особенно это касается прокрутки).

В целях анализа вы должны сообщать только о самых последних отправленных PerformanceEntry в службу аналитики.

Осторожно: Поскольку пользователи могут открывать страницы в фоновой вкладке, возможно, что самый большой рисование содержимого не произойдет, пока пользователь не сфокусирует вкладку, что может быть намного позже, чем когда они впервые загрузили его.

Время загрузки и время рендеринга #

По соображениям безопасности метка времени рендеринга изображений не отображается для изображения перекрестного происхождения, в которых отсутствует Timing-Allow-Origin заголовок. Вместо этого отображается только время их загрузки (поскольку оно уже открыто через множество других веб-API).

Пример использования ниже показано, как обрабатывать элементы, время рендеринга которых недоступно. Но, по возможности всегда рекомендуется устанавливать Timing-Allow-Origin заголовок, чтобы ваши показатели были более точными.

Как обрабатываются изменения макета и размера элемента? #

Чтобы сохранить накладные расходы на расчет и отправку новой производительности количество записей мало, изменения размера или положения элемента не приводят к созданию новой LCP кандидаты. Только начальный размер и положение элемента в области просмотра считается.

Это означает, что изображения сначала выводятся за пределы экрана, а затем переходят на экране могут не сообщаться. Это также означает, что элементы, изначально отображаемые в область просмотра, которая затем опускается, вне поля зрения, по-прежнему будет сообщать о своих начальный размер в области просмотра.

Однако (как указано выше) элемент будет удален из рассмотрения, если он удаляется из модели DOM или при изменении связанного с ним ресурса изображения.

Примеры #

Вот несколько примеров того, когда самая большая отрисовка контента происходит на нескольких популярных сайтов:

На обеих шкалах времени, представленных выше, самый большой элемент изменяется по мере загрузки содержимого. В первом примере новый контент добавляется в DOM, и это меняет то, что элемент самый большой. Во втором примере изменяется макет и содержимое который ранее был самым большим, удаляется из области просмотра.

Хотя часто бывает, что контент с поздней загрузкой больше, чем контент уже на странице, это не обязательно так. Следующие два примера показать самую крупную отрисовку содержимого до полной загрузки страницы.

В первом примере логотип Instagram загружается относительно рано и остается самым большим элементом, даже когда другое содержимое отображается постепенно.В пример страницы результатов поиска Google, самый большой элемент — это абзац текст, который отображается перед загрузкой любого из изображений или логотипа. поскольку все отдельные изображения меньше, чем этот абзац, он остается самый большой элемент на протяжении всего процесса загрузки.

В первом кадре временной шкалы Instagram вы можете заметить логотип камеры. не имеет зеленой рамки. Это потому, что это элемент , и элементов в настоящее время не считаются кандидатами LCP.Первый Кандидат LCP — это текст во втором кадре.

Как измерить LCP #

LCP можно измерить в лаборатории или в поле, и это доступны в следующих инструментах:

Инструмент полевой №

Лабораторные инструменты №

Измерение LCP в JavaScript #

Чтобы измерить LCP в JavaScript, вы можете использовать самую крупную Contentful Paint API. Следующий пример показывает, как создать PerformanceObserver который прослушивает записей наибольшего содержимого-рисования и записывает их в консоль.

  новый PerformanceObserver ((entryList) => {
 for (const entry of entryList.getEntries ()) {
 console.log ('LCP кандидат:', entry.startTime, entry); 
} 
}). {тип: 'самая большая-наполненная-краска', буферизованная: истина});  

Предупреждение:

Этот код показывает, как записать в консоль самых больших-contentful-paint записей, но измерение LCP в JavaScript сложнее. Подробнее см. Ниже:

В приведенном выше примере каждая зарегистрированная запись most-contentful-paint представляет текущий кандидат LCP.Как правило, значение startTime последней записи испускается значение LCP, однако это не всегда так. Не все самых больших красок записей действительны для измерения LCP.

В следующем разделе перечислены различия между тем, что сообщает API, и тем, как метрика рассчитывается.

Различия между метрикой и API #

• API отправит записей с наибольшим содержанием для страниц, загруженных в фоновая вкладка, но эти страницы следует игнорировать при расчете LCP.
• API продолжит отправку записей с наибольшим содержанием записей после страница была фоновой, но эти записи следует игнорировать, когда вычисление LCP (элементы могут быть рассмотрены только в том случае, если страница находилась в на переднем плане все время).
• API не сообщает о самых больших-содержательных-отрисовках записей, когда страница восстанавливается из кеша назад / вперед, но LCP следует измерять в этих случаях, поскольку пользователи воспринимают их как отдельные посещения страниц.
• API не учитывает элементы внутри фреймов, но правильно измеряет LCP вы должны их рассмотреть. Подкадры могут использовать API, чтобы сообщить о своих large-contentful-paint записей в родительский фрейм для агрегирования.

Вместо того, чтобы запоминать все эти тонкие различия, разработчики могут использовать web-vitals Библиотека JavaScript для Измерьте LCP, которая обрабатывает эти различия за вас (где это возможно):

  импорт {getLCP} из web-vitals; 
 
 getLCP (console.журнал); 
  

Вы можете обратиться к исходному коду для getLCP () для полного примера того, как измерить LCP в JavaScript.

В некоторых случаях (например, в окнах iframe с разными источниками) невозможно измерить LCP. в JavaScript. Увидеть раздел ограничений библиотеки web-vitals .

Что, если самый большой элемент не самый важный? #

В некоторых случаях наиболее важным элементом (или элементами) на странице является не то же самое, что и самый большой элемент, и разработчики могут быть больше заинтересованы в измерении время рендеринга этих других элементов. Это возможно с помощью Element Timing API, как описано в статья о пользовательских показателях.

Как улучшить LCP #

LCP в первую очередь влияют четыре фактора:

• Медленное время ответа сервера
• JavaScript и CSS с блокировкой рендеринга
• Время загрузки ресурса
• Рендеринг на стороне клиента

Подробные сведения о том, как улучшить LCP, см. В разделе Оптимизация LCP. Дополнительные рекомендации по индивидуальному методы повышения производительности, которые также могут улучшить LCP, см .:

Дополнительные ресурсы #

ИЗМЕНЕНИЕ №

Иногда ошибки обнаруживаются в API, используемых для измерения показателей, и иногда в определениях самих показателей.В результате изменения иногда необходимо вносить, и эти изменения могут проявляться как улучшения или регрессии во внутренних отчетах и ​​информационных панелях.

Чтобы помочь вам справиться с этим, все изменения в реализации или определении этих показателей будут показаны в этом ИЗМЕНЕНИЕ.

Ученые сделали самый большой цифровой снимок, когда-либо сделанный за один снимок

Бригады Национальной ускорительной лаборатории SLAC Министерства энергетики сделали первые цифровые фотографии с разрешением 3200 мегапикселей — самые большие из когда-либо сделанных за один снимок — с помощью необычайного набора датчиков изображения, которые станут сердцем и душой будущей камеры Веры С.Обсерватория Рубина.

Изображения настолько велики, что для отображения одного из них в полном размере потребовалось бы 378 телевизионных экранов сверхвысокой четкости 4K, а их разрешение настолько велико, что вы могли бы увидеть мяч для гольфа примерно с расстояния 15 миль. Эти и другие свойства вскоре станут стимулом для беспрецедентных астрофизических исследований.

Затем матрица датчиков будет интегрирована в самую большую в мире цифровую камеру, которая в настоящее время строится в SLAC. После установки в обсерватории Рубин в Чили камера будет производить панорамные изображения всего южного неба — одну панораму каждые несколько ночей в течение 10 лет.

Его данные будут использоваться в Обсерватории Рубина «Наследие пространства и времени», или LSST — каталоге галактик, в котором больше галактик, чем живых людей на Земле, и в каталоге движений бесчисленных астрофизических объектов. Используя камеру LSST, обсерватория создаст крупнейший астрономический фильм всех времен и прольет свет на некоторые из самых больших загадок Вселенной, включая темную материю и темную энергию.

Первые изображения, полученные с помощью сенсоров, были тестом фокальной плоскости камеры, сборка которой была завершена в SLAC в январе.

«Это огромная веха для нас», — говорит Винсент Риот, менеджер проекта камеры LSST из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса. «Фокальная плоскость будет производить изображения для LSST, так что это способный и чувствительный глаз обсерватории Рубина».

SLAC, говорит: «Это достижение является одним из самых значительных достижений в рамках всего проекта обсерватории Рубина. Завершение работы над фокальной плоскостью камеры LSST и ее успешные испытания — это огромная победа команды операторов, которая позволит обсерватории Рубина доставлять астрономические науки нового поколения.”

Технологическое чудо для лучшей науки

В некотором смысле фокальная плоскость похожа на датчик изображения цифровой потребительской камеры или камеру в сотовом телефоне: он улавливает свет, излучаемый или отраженный объектом, и преобразует его в электрические сигналы, которые используются для создания цифровых образ. Но фокальная плоскость камеры LSST намного сложнее. Фактически, он содержит 189 отдельных сенсоров или устройств с зарядовой связью, каждый из которых обеспечивает разрешение 16 мегапикселей — примерно столько же, сколько сенсоры изображения большинства современных цифровых камер.

Наборы из девяти ПЗС-матриц и поддерживающей их электроники были собраны в квадратные блоки, названные «научными плотами», в Брукхейвенской национальной лаборатории и отправлены в SLAC. Там съемочная группа вставила 21 из них, а также еще четыре специальных плота, не используемых для съемки, в сетку, которая удерживает их на месте.

Фокальная плоскость обладает поистине необычными свойствами. Он не только содержит колоссальные 3,2 миллиарда пикселей, но его пиксели также очень малы — около 10 микрон в ширину, — а сама фокальная плоскость чрезвычайно плоская, варьируясь не более чем на одну десятую ширины человеческого волоса.Это позволяет камере создавать четкие изображения с очень высоким разрешением. При ширине более 2 футов фокальная плоскость огромна по сравнению с 1,4-дюймовым датчиком изображения полнокадровой потребительской камеры и достаточно велика, чтобы запечатлеть часть неба размером около 40 полнолуния. Наконец, весь телескоп спроектирован таким образом, что датчики изображения смогут обнаруживать объекты в 100 миллионов раз тусклее, чем те, которые видны невооруженным глазом, — чувствительность, которая позволит вам увидеть свечу за тысячи миль.

«Эти характеристики просто поразительны, — говорит Стивен Ритц, научный сотрудник проекта камеры LSST в Калифорнийском университете в Санта-Круз. «Эти уникальные особенности позволят реализовать амбициозную научную программу обсерватории Рубина».

За 10 лет камера соберет изображения около 20 миллиардов галактик. «Эти данные улучшат наши знания о том, как галактики эволюционировали с течением времени, и позволят нам проверить наши модели темной материи и темной энергии более глубоко и точно, чем когда-либо», — говорит Ритц.«Обсерватория станет прекрасным местом для широкого круга научных исследований — от детальных исследований нашей Солнечной системы до изучения далеких объектов на краю видимой Вселенной».

Процесс сборки с высокими ставками

Завершение фокальной плоскости в начале этого года завершило шесть нервных месяцев для команды SLAC, которая вставила 25 плотов в их узкие щели в сетке. Чтобы максимально увеличить область изображения, промежутки между датчиками на соседних плотах не должны превышать пяти человеческих волос в ширину. Поскольку датчики изображения легко трескаются при соприкосновении друг с другом, это усложняет всю операцию.

Плот также стоит дорого — до 3 миллионов долларов за штуку.

SLAC Ханна Поллек, которая работала на переднем крае интеграции датчиков, говорит: «Сочетание высоких ставок и жестких допусков сделало этот проект очень сложным. Но с разносторонней командой мы в значительной степени справились с этим ».

Члены команды потратили год на подготовку к установке плота, установив множество «тренировочных» плотов, которые не вышли в конечную фокальную плоскость.Это позволило им усовершенствовать процедуру втягивания каждого из 20-фунтовых плотов высотой 2 фута в решетку с помощью специализированного портала, разработанного Трэвисом Ланге из SLAC, ведущим инженером-механиком по установке плота.

Тим Бонд, руководитель группы интеграции и тестирования камер LSST в SLAC, говорит: «Огромные размеры отдельных компонентов камеры впечатляют, как и размеры групп, работающих над ними. Для завершения сборки фокальной плоскости потребовалась хорошо подготовленная команда, и абсолютно все, кто работал над этим, справились с этой задачей.”

Создание первых изображений с разрешением 3200 мегапикселей

Фокальная плоскость была размещена внутри криостата, где датчики охлаждаются до отрицательных 150 градусов по Фаренгейту, их требуемой рабочей температуры. После нескольких месяцев отсутствия доступа в лабораторию из-за пандемии коронавируса съемочная группа возобновила свою работу в мае с ограниченными возможностями и в соответствии со строгими требованиями социального дистанцирования. В настоящее время проводятся обширные испытания, чтобы убедиться, что фокальная плоскость соответствует техническим требованиям, необходимым для поддержки научной программы обсерватории Рубина.

Одним из таких тестов было получение первых 3200-мегапиксельных изображений различных объектов, включая голову Романеско — сорт брокколи, который был выбран из-за очень детальной структуры поверхности. Чтобы сделать это без полностью собранной камеры, команда SLAC использовала точечное отверстие размером 150 микрон для проецирования изображений на фокальную плоскость. На этих фотографиях показаны необычайные детали, зафиксированные датчиками изображения.

«Получение этих изображений — большое достижение», — говорит Аарон Рудман из SLAC, ученый, ответственный за сборку и тестирование камеры LSST.«Благодаря жестким спецификациям мы действительно раздвинули границы возможного, чтобы использовать преимущества каждого квадратного миллиметра фокальной плоскости и максимизировать научные знания, которые мы можем с этим сделать».

Операторы бригады на финише

По окончании сборки камеры, предстоит еще более сложная работа.

В ближайшие несколько месяцев они вставят криостат с фокальной плоскостью в корпус камеры и добавят линзы камеры, включая самый большой в мире оптический объектив, затвор и систему замены фильтров для исследования ночного неба в различных цветах. К середине 2021 года камера размером с внедорожник будет готова к финальным испытаниям, прежде чем отправиться в Чили.

«Близится к завершению работа над камерой, и мы гордимся тем, что играем такую ​​центральную роль в создании этого ключевого компонента обсерватории Рубина», — говорит Джоанн Хьюетт, главный исследователь SLAC и заместитель директора лаборатории по фундаментальной физике. «Это веха, которая приближает нас на большой шаг к изучению фундаментальных вопросов о Вселенной способами, которые мы не могли делать раньше.”

Создание камеры LSST финансируется Управлением науки Министерства энергетики США и является совместным усилием SLAC; Брукхейвенская национальная лаборатория; Ливерморская национальная лаборатория Лоуренса; Гарвардский университет; Пенсильванский университет; Университет Пердью; Калифорнийский университет в Дэвисе; и Французский национальный институт ядерной физики и физики элементарных частиц (IN2P3).

Примечание редактора: версия этой статьи была опубликована как пресс-релиз SLAC.

Размер и размеры изображения в Instagram на 2021 год (+ бесплатная инфографика!)

От сообщений в ленте до IGTV и Reels, зная, что лучший размер и размер для каждого сообщения в Instagram — непростое дело.

В этом удобном руководстве вы найдете все размеры, необходимые для создания изображений и видео идеального размера для Instagram.

Мы также создали бесплатную инфографику для удобства пользования! Проверьте это ниже:

При публикации фотографий и видео в Instagram следует помнить о двух основных вещах: соотношении сторон и размере.

Соотношение сторон относится к ширине изображения по отношению к его высоте.Он выражается в виде отношения, например 4: 5 или 9:16, где первая цифра представляет ширину, а вторая цифра — высоту.

Важно убедиться, что ваши фото и видео соответствуют рекомендациям Instagram по соотношению сторон, иначе они будут обрезаны до поддерживаемого соотношения сторон, что может привести к потере части вашего изображения.

Размер (или разрешение) — это количество пикселей, составляющих ширину и высоту вашей фотографии или видео.Как и соотношение сторон, размер выражается двумя числами: первое представляет ширину, а второе — высоту.

Например, изображение размером 1080 x 1080 пикселей намного больше, чем изображение размером 50 x 50 пикселей.

Когда вы публикуете фото или видео в Instagram, изображение, которое отображается (как в приложении, так и в Интернете), обычно будет намного меньше загруженного вами оригинала.

Таким образом, даже если вы загрузите фотографию шириной 1080 пикселей, изображение, отображаемое в Instagram, будет сжато до меньшего размера.

Так имеет ли значение размер изображения в Instagram?

Да, конечно! Несмотря на то, что Instagram сжимает ваши фото и видео, всегда лучше делиться с ними в оптимальном разрешении. Таким образом, когда Instagram сжимает вашу фотографию, это не повлияет на качество изображения.

Примечание : вам все равно следует избегать публикации фотографий со сверхвысоким разрешением, например 5400 на 5400 пикселей. Это может негативно повлиять на качество вашего изображения.

Готовы улучшить свою маркетинговую стратегию в Instagram? Планируйте, просматривайте и планируйте целую неделю публикаций в Instagram за один раз с помощью Later — бесплатно!

Когда-то сообщения в Instagram были ограничены простым квадратом, но теперь (почти) все идет.

Хотя Instagram поддерживает горизонтальные и вертикальные фотографии, квадратные сообщения продолжают оставаться популярным выбором в Instagram, особенно когда сетка профиля Instagram обрезает контент до соотношения 1: 1.

Так как же оптимизировать под квадрат?

Рекомендуем делать квадратные фотографии размером 1080 на 1080 пикселей. Таким образом, когда Instagram сжимает файл, версия по-прежнему будет высокого качества.

Горизонтальные сообщения (16: 9)

В то время как Instagram рекомендует соотношение сторон 1.91: 1, вы действительно можете пойти до 16: 9.

В любом случае мы рекомендуем сделать высоту горизонтального фото не менее 1080 пикселей. Таким образом, когда Instagram сжимает файл, качество должно оставаться довольно высоким.

Вертикальные стойки (4: 5)

Вообще говоря, ваши вертикальные фотографии должны иметь соотношение сторон 4: 5. Что-нибудь длиннее (например, 4: 6 или 4: 7), и Instagram обрежет ваш контент.

Что касается размера, мы рекомендуем использовать 1080 на 1350 пикселей. Таким образом, когда Instagram сжимает фотографию, она должна отображаться размером около 480 на 600 пикселей.

Посты с видео (16: 9-4: 5)

Instagram поддерживает встроенные видео с соотношением сторон от 16: 9 до 4: 5. Видео должно иметь частоту кадров 30 кадров в секунду, а максимальный размер файла — 4 ГБ.

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ: Вы также можете использовать встроенный в приложение редактор Later, чтобы легко обрезать фотографии до идеального соотношения сторон.

Легче мыслить нестандартно с помощью инструментов редактирования Later ! Доступно на все более поздние планы .

Размер изображения Instagram # 2: Посты карусели Instagram

Посты карусели Instagram могут быть квадратными, горизонтальными или вертикальными по формату — и могут включать как фотографии, так и видео.

Однако после того, как вы выберете свою первую фотографию или видео, все следующие выбранные вами фотографии или видео будут обрезаны с одинаковым соотношением сторон.

Если первая выбранная фотография квадратная (как в примере выше), весь следующий контент будет обрезан до формата 1: 1.

Руководство по размеру Instagram # 3: Истории Instagram

Вы можете поделиться практически чем угодно в Instagram Stories, если у них минимальное соотношение сторон 1,91: 1 и максимальное соотношение сторон 9:16.

Итак, какой размер лучше всего подходит для историй?

Поскольку большинство людей предпочитают, чтобы их истории занимали весь экран (без границ), мы рекомендуем использовать соотношение сторон 9:16 с размером 1080 пикселей на 1920 пикселей.

Нужна помощь в редактировании историй в Instagram? Ознакомьтесь с нашими лучших приложений для создания историй в Instagram .

Руководство по размеру Instagram # 4: Видео IGTV

Теперь вы можете загружать видео IGTV с соотношением сторон по вертикали 9:16 или горизонтальное видео с соотношением сторон 16: 9.

Для вертикального видео (9:16) идеальный размер — 1080 на 1920 пикселей. Для горизонтального видео (16: 9) идеальный размер — 1920 на 1080 пикселей.

Еще нужно помнить о соотношении сторон фотографии обложки IGTV.

Обложка — это то, что будет отображаться на странице вашего канала и в категориях IGTV, поэтому ее стоит выбрать подходящего размера.Instagram рекомендует соотношение сторон 1: 1,55 и размер 420 на 654 пикселей.

Если вы планируете опубликовать превью своего IGTV в ленте Instagram (отличный способ получить больше просмотров), важно подумать о том, как ваша обложка будет выглядеть в ленте Instagram (1.91: 1-4: 5 ) и в сетке профиля Instagram (обрезано до 1: 1).

В целях безопасности лучше всего оставлять графические изображения заголовков в центральном квадрате изображения обложки, как это делает @glowrecipe. Это гарантирует, что ваш контент IGTV будет так же хорошо выглядеть в вашей сетке:

И помните, вы не можете редактировать обложку IGTV после публикации, поэтому стоит уделить этому особое внимание.

Не знаете, с чего начать IGTV? Ознакомьтесь с нашим полным руководством по IGTV , чтобы начать свою стратегию.

Руководство по размеру Instagram # 5: Instagram Reels

Как и истории, Instagram Reels предназначены для просмотра вертикально, в полноэкранном режиме и на мобильных устройствах.

Имея это в виду, мы рекомендуем использовать соотношение сторон 9:16. Съемка и редактирование прямо на мобильном телефоне — хороший способ сохранить оптимальные размеры.

Катушки могут иметь любую длину до 30 секунд.

СОВЕТ: В нижней пятой части барабана отображается подпись к видео. По возможности избегайте использования важных визуальных элементов в этом разделе.

Руководство по размеру Instagram # 6: Видео в прямом эфире Instagram

Видео в Instagram Live предназначены для вертикальной съемки, поскольку они предназначены для прямой трансляции с вашего мобильного устройства.

Это означает, что соотношение сторон всегда будет соответствовать полной ширине и высоте экрана (обычно 9:16).

Поскольку вы не можете вручную изменить размер или соотношение сторон ваших видео в Instagram Live, вам не нужно слишком об этом беспокоиться.

Вот и все! Теперь вы в курсе, как оптимизировать сообщения в ленте, истории, видео IGTV, ролики и многое другое.

А если вы когда-нибудь не уверены, воспользуйтесь нашей инфографикой как быстрым и легким справочником.

Хотите, чтобы ваш канал Instagram всегда выглядел наилучшим образом? Присоединяйтесь к Позже , чтобы планировать, просматривать и планировать свои публикации — бесплатно!

Нравится это сообщение? Приколи это! ????

Автор

Джиллиан Уоррен

Джиллиан работает контент-маркетологом в Later из Великобритании.Она обожает лондонские бранчи и страстно слушает криминальные подкасты. Вы можете связаться с ней в Instagram @jillwrren .

No related posts.