Кд м2 расшифровка: КАНДЕЛА НА КВАДРАТНЫЙ МЕТР | это… Что такое КАНДЕЛА НА КВАДРАТНЫЙ МЕТР?

Единица измерения яркости кд/м2 что это

СистемаКомментарии: 1

Что такое яркость экрана это один из важных параметров по которым выбирают монитор, ноутбук и телевизор. Единицы измерения яркости характеризуют отображение в экране белого цвета при наружном освещение. Чем больше будет яркость у монитора тем лучше будет видно изображение при сильном солнечном свете вот что такое яркость монитора. Единица измерения яркости экрана зависит от отражающей способности покрытия монитора так как при одной и той же освещённости яркость у разных экранов может отличаться. Многих интересует вопрос в чем измеряется яркость монитора, ноутбука, телевизора? Так вот любая яркость измеряется в канделах с 1 квадратного метра экрана. Яркость кд/м2 что это такое? Раньше кандел приравнивали к яркости свечения обычной парафиновой свечи. Просто в канделах производить измерение яркости экрана нельзя так, как чем больше будет экран тем ярче он будет освещать тёмную комнату. Поэтому если яркость у мониторов измерять только в канделах взятых со всей площади экрана, то у экранов с большей диагональю всегда будет больше яркость чем у экранов с меньшей диагональю. Чтобы избежать этого неправильного измерения, начали измерять яркость монитора из расчёта 1 квадратного метра.
Пример.

• Экран с диагональю 90 см будет иметь площадь примерно 0,32 м2.
• Экран с диагональю 45 см будет иметь площадь примерно 0,08 м2.
• При этом у обоих мониторов будет указана одинаковая яркость всего экрана например 10 кандел.

Тогда у экрана с диагональю 90 см будет яркость 31,25 кд/м2, а у экрана с диагональю 45 см будет яркость 125 кд,м2. Поэтому по яркости точно брать нужно экран с диаметром 45 см так как днём на нём всё прекрасно будет видно, а на экране с диагональю 90 см всё изображение будет блекнуть от попадающего на него света.
Раньше производили только ЭЛТ мониторы. В чем измеряется яркость экрана ЭЛТ монитора, тоже в канделах с квадратного метра. Причём у ЭЛТ мониторов даже у самых дорогих моделей яркость едва достигала 250 кд/м2. В каких единицах измеряется яркость у современных ЖК, тоже в канделах с квадратного метра. У таких современных мониторов яркость намного выше и может достигать 500 кд/м2.

Узнать яркость монитора по модели можно на market.yandex.ru

У ЖК мониторов имеется подсветка с помощью которой регулируется яркость. Так как яркость экрана регулируется поэтому она и имеет максимальную и минимальную величину. Для работы с текстом нужно выбирать мониторы с яркостью от 70 до 130 кд/м2. Для просмотра фильмов и для игр рекомендуется выбирать мониторы с яркостью свыше 250 кд/м2. При выборе монитора посмотрите как будет выглядеть на нём темноватая картинка при максимальной и минимальной яркости. Если вы собираетесь сидеть с ноутбуком или планшетом на улице, то нужно выбирать такой гаджет у которого большая яркость. Если установить на устройстве сильную яркость, то вы будете всё прекрасно видеть на экране даже в самую солнечную погоду. Теперь вы знаете в чем измеряется яркость дисплея.

Габаритная яркость LED-светильников – База знаний Novolampa

Габаритная яркость встречается в ГОСТ Р 54350-2015 «ПРИБОРЫ ОСВЕТИТЕЛЬНЫЕ. Светотехнические требования и методы испытаний» (в предыдущих редакциях в том числе), причем, как мы видим, ограничивается максимальное значение габаритной яркости, например не более 2 000/5 000 кд/кв.для разного типа помещений.

Значит, слишком яркий светодиодный светильник – это не так хорошо? Да. Светильники могу ослеплять, мешать работать, нарушать физиологические функции организма.

Поэтому светодиодные светильники при использовании в общественных помещениях должны соответствовать ряду качественных и количественных показателей освещения.

Что такое Габаритная яркость и как она измеряется?

Для комментария данного показателя сначала обратимся к понятию Яркость:

Яркость поверхности (L, кд/м2) – это отношение силы света, к проекции светящейся поверхности на плоскость, перпендикулярную направлению распространения света.

Габаритная яркость

это средняя яркость светящей поверхности видимой в данном направлении. Если разделить силу света на площадь видимой поверхности излучения, мы получим габаритную яркость.

Если смотреть на светильник под углом, то сила света и видимая площадь изменятся, это нужно учитывать.

Габаритная яркость LED-светильников для общественных помещений ( учебных)

Например, требования к светильникам, используемым в учебном процессе, таковы:

1. габаритная яркость используемых светильников не более 5 000 кд/кв. м;
2. условный защитный угол светильников должен быть не меньше 90°;
3. неравномерность яркости края плафона и его отверстия должна быть менее 1:5;
4. цветовая коррелированная температура света – не более 4 000K;
5. рекомендуемая мощность светодиодов не более 0,3 Вт.

Рассмотрим П. 6.2.1.2 ГОСТ: «Для подвесных, потолочных и встраиваемых светильников с выходным отверстием, перекрытым рассеивателем, зона ограничения яркости определена углами:

1. от 60° до 90°
2. для светильников с разрядными лампами;
3. от 0° до 90°
4. для светильников с СД.


Габаритная яркость в зоне ограничения яркости должна быть не более 5 000 кд/м.

Т.е. у нас указан угол ограничения яркости для общественных помещений

Лента товаров

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: 019424

В наличии 108 шт

Автолампа ARL-F42-3E Warm White (10-30V, 3 LED 2835) (ANR, Открытый) Arlight 019424

Цвет

Белый (холодный)

Напряжение

Арт: 013730

В наличии 200 шт

Светодиодная лампа AR-G9 2.5W 2360 White 220V (Arlight, Открытый) Arlight 013730

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: 015841

В наличии 200 шт

Светодиодная лампа AR-G9 2.5W 2360 Day White 220V (Arlight, Открытый) Arlight 015841

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940804

В наличии 200 шт

940804 ЛАМПА LED 220V G45 E14 7W=65W 350LM 180G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940804

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940802

В наличии 200 шт

940802 ЛАМПА LED 220V G45 E14 7W=65W 350LM 180G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940802

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940414

В наличии 175 шт

940414 Лампа LED 220V Т20 G4 6W=60W 492LM 360G CL 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940414

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940412

В наличии 1 шт

940412 Лампа LED 220V Т20 G4 6W=60W 492LM 360G CL 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940412

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS929042

В наличии 200 шт

929042 Лампа LED 220V TABL GX53 4. 2W=40W 320LM 180G FR 2800K 20000H (в комплекте) Lightstar 929042

Напряжение

Арт: ULUL-00008777

В наличии 488 шт

Лампа светодиодная E27 210-240В 12Вт 4000K LED-A60-12W/4000K/E27/FR/SLS Uniel ULUL-00008777

Цвет

Белый (холодный)

Напряжение

Арт: 015990

В наличии 182 шт

Светодиодная лампа E14 CR-DP-G60 6W White (Arlight, ШАР) Arlight 015990

Арт: N70006

В наличии 190 шт

Светодиодная лампа DG105 GU10, спот, 5Вт, 220В, теплый белый, диммирование нет N70006

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940504

В наличии 200 шт

940504 ЛАМПА LED 220V C35 E14 7W=65W 380LM 180G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940504

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940502

В наличии 200 шт

940502 ЛАМПА LED 220V C35 E14 7W=65W 380LM 180G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940502

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS930312

В наличии 200 шт

930312 Лампа LED 220V G95 E27 13W=130W 1100LM 180G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 930312

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS930124

В наличии 200 шт

930124 Лампа LED 220V A65 E27 12W=120W 950LM 180G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 930124

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS930122

В наличии 200 шт

930122 Лампа LED 220V A65 E27 12W=120W 950LM 180G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 930122

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS929062

В наличии 200 шт

929062 Лампа LED 220V TABL GX53 6W=60W 520LM 180G FR 2800K 20000H (в комплекте) Lightstar 929062

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940644

В наличии 200 шт

940644 Лампа LED 220V CA35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/CH 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940644

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940642

В наличии 200 шт

940642 Лампа LED 220V CA35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/CH 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940642

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940622

В наличии 133 шт

940622 Лампа LED 220V CA35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/GD 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940622

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940544

В наличии 200 шт

940544 Лампа LED 220V C35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/CH 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940544

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940542

В наличии 200 шт

940542 Лампа LED 220V C35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/CH 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940542

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940522

В наличии 200 шт

940522 Лампа LED 220V C35 E14 7W=70W 460LM 60G CL/GD 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940522

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940494

В наличии 200 шт

940494 Лампа LED 220V JC G9 6W=60W 405LM 360G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940494

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940492

В наличии 200 шт

940492 Лампа LED 220V JC G9 6W=60W 405LM 360G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940492

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940294

В наличии 200 шт

940294 Светодиодный модуль 220V 10W=100W 610LM 45G 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940294

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940292

В наличии 200 шт

940292 Светодиодный модуль 220V 10W=100W 610LM 45G 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940292

Арт: N70003

В наличии 65 шт

Светодиодная лампа E27 BT98, шар, 10Вт, 220В, теплый белый, матовый, диммирование нет N70003

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940442

В наличии 81 шт

940442 Лампа LED 220V JC G4 3W=30W 150±30LM 360G 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940442

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940254

В наличии 161 шт

940254 ЛАМПА LED 220V HP16 GU10 4. 5W=40W 195LM 120G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940254

Цвет

Белый (теплый)

Напряжение

Арт: LS940252

В наличии 161 шт

940252 ЛАМПА LED 220V HP16 GU10 4.5W=40W 195LM 120G FR 3000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940252

Цвет

Белый (дневной)

Напряжение

Арт: LS940204

В наличии 161 шт

940204 ЛАМПА LED 220V MR16 G5.3 4.5W=40W 195LM 120G FR 4000K 20000H (в комплекте) Lightstar 940204

Howto: Расшифровка метеорологических спутниковых изображений Meteor M2 — Программное обеспечение

TL; DR : Получил расшифровку метеорологических спутников Meteor M2. Вот шаги:

Введение
Я новичок в Satnogs и только что купил Raspberry Pi 4 и ключ RTL-SDR с комплектом дипольной антенны. Я получил несколько спутников NOAA, и мне было интересно, почему не работает Meteor M2 (40069). Глядя на другую станцию, которая загружала красивые фотографии, я вскоре понял, что мой водопад слишком узкий. Просматривая этот форум, я нашел много информации (https://community.libre.space/t/meteor-mn2-decoder-for-rpi-3b/ и https://community.libre.space/t/demodulate-lrpt). -from-satnogs-iq-file/6167), но оно казалось немного устаревшим и не было прямым руководством. Еще меня немного удивило, что Meteor M2 не поддерживался из коробки. Я решил попробовать, а также задокументировать шаги. Самое интересное в этом то, что я многому научился!

Шаг 1: Установите LRPT
Meteor использует модуляцию LRPT, которую необходимо добавить. Для установки LRPT требуется, чтобы cmake был доступен на Raspberry Pi. Его можно установить с помощью:

 sudo apt-get install cmake
 

Next в некоторой степени основан на README.md файлов · lrpt · Mat Burnham / satnogs-flowgraphs · GitLab. Клонируем репозиторий и переключаемся на ветку LRPT и компилируем исходники:

 cd ~
клон git https://gitlab. com/matb/satnogs-flowgraphs.git
cd satnogs-flowgraphs
git checkout lrpt
сборка mkdir
сборка компакт-диска
сделай ..
делать
 

Здесь я сделал небольшую ошибку. После make я выдал make install , но, вероятно, не должен. Потому что он перезаписывает пару файлов, содержащих другие демодуляторы. Я этого не хотел, но понял это слишком поздно. Выполните НЕ проблему: sudo make install так как это установит все. См.:

 [ 7%] Встроенная цель sstv_pd120_demod
[ 15%] Создан целевой iq_receiver
[ 23%] Создан целевой bpsk
[ 30%] Встроенная цель cw_decoder
[ 38%] Встроенная цель example_flowgraph
[ 46%] Создан целевой FM
[ 53%] Встроенная цель afsk1200_ax25
[ 61%] Создан целевой fsk
[ 69%] Встроенная цель argos_bpsk_ldr
[ 76%] Встроенная цель amsat_fox_duv_decoder
[ 84%] Встроенная цель lrpt_demod
[ 92%] Встроенная цель noaa_apt_decoder
[100%] Встроен целевой reaktor_hello_world_fsk9600_decoder
-- Установить проект...
-- Установить конфигурацию: ""
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_afsk1200_ax25. py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_bpsk.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_cw_decoder.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_example_flowgraph.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_fm.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_fsk.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_iq_receiver.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_sstv_pd120_demod.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_amsat_fox_duv_decoder.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_argos_bpsk_ldr.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_lrpt_demod.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_noaa_apt_decoder.py
-- Установка: /usr/local/bin/satnogs_reaktor_hello_world_fsk9600_decoder.py
 

Это сработало для меня и предложило поместить файлы в /usr/local/bin . Но это не сработало для других. Им нужно было поместить satnogs_lrpt_demod.py в /usr/bin . Я предлагаю вам узнать, где находятся ваши уже установленные файлы Python демодулятора, выполнив:

 ls -l /usr/local/bin/*.py
лс -л /usr/bin/*. py
 

Одна из этих двух команд должна дать папку вида:

Скопируйте build/satellites/satnogs_lrpt_demod.py в ту же папку, где находятся другие файлы Python демодулятора:

 спутники sudo cp/satnogs_lrpt_demod.py /usr/bin/
компакт-диск /USR/бен
sudo chown root: root satnogs_lrpt_demod.py
sudo chmod +755 satnogs_lrpt_demod.py
 

Если вы используете клиент satnogs 1.5 или новее, этот файл необходимо обновить. Там были некоторые изменения между версиями 1.4 и 1.5, которые не имеют обратной совместимости. Отредактируйте файл satnogs_lrpt_demod.py и добавьте в определение поддержку 4 новых аргументов:

 sudo nano satnogs_lrpt_demod.py
 

Найти определение arguments_parser:

 по определению аргумент_парсера():
 

В конце добавить:

 parser.add_argument(
        "--udp-IP", dest="udp_IP", type=str, default="127.0.0.1",
        help="Установить udp_IP [по умолчанию=%(по умолчанию)r]")
    parser.add_argument(
        "--udp-dump-host", dest="udp_dump_host", type=str, default="",
        help="Установить udp_dump_host [по умолчанию=%(по умолчанию)r]")
    parser. add_argument(
        "--udp-dump-port", dest="udp_dump_port", тип=intx, по умолчанию=57356,
        help="Установить udp_dump_port [по умолчанию=%(по умолчанию)r]")
    parser.add_argument(
        "--udp-port", dest="udp_port", тип=intx, по умолчанию=16887,
        help="Установить udp_port [по умолчанию=%(по умолчанию)r]")
 

То есть непосредственно перед:

 возврат парсера
 

Демодулятор на месте, но Satnogs еще об этом не знает. Нам нужно отредактировать файл скрипта Python, чтобы добавить его. Python использует отступы, чтобы выяснить, какие блоки кода принадлежат друг другу. Убедитесь, что у вас есть нужное количество пробелов для каждой строки! После этого поста https://community.libre.space/t/meteor-mn2-decoder-for-rpi-3b/2493/140. Файл находится здесь:

 cd /var/lib/satnogs/lib/python3.7/site-packages/satnogsclient/radio
sudo nano flowgraphs.py
 

Добавить к

 SATNOGS_FLOWGRAPH_SCRIPTS = {
    ,
    «LRPT»: «satnogs_lrpt_demod. py»
 

Не забудьте добавить , к предыдущей строке! и убедитесь, что он выглядит так:

Добавить к

 SATNOGS_FLOWGRAPH_MODES = {
        ,
        'LRPT': {
            'имя_сценария': SATNOGS_FLOWGRAPH_SCRIPTS['LRPT'],
            'has_baudrate': Ложь,
            'has_framing': Ложь
        }
 

Снова добавьте , к предыдущей строке! Последняя часть переменной SATNOGS_FLOWGRAPH_MODES должна выглядеть так:

Клиент satnogs необходимо перезапустить, чтобы адаптировать эти изменения, либо

 sudo systemctl перезапустить satnogs-client
 

Или перезагрузка Raspberry Pi.

Теперь, когда мы завершили первый шаг, мы можем проверить его. Запланируйте проход Meteor M2 40069 и следите за каталогом /tmp во время наблюдения. Там должен быть файл .s, например: data_3618506_2021-02-10T07-58-37.s, и ваш водопад должен иметь полосу пропускания от -60 до +60 кГц:

Шаг 2: Декодирование изображений
Теперь у нас есть успешная запись спутника, нам нужно добавить скрипт пост наблюдения для обработки данных и создания изображений. Однако этот сценарий зависит от двух двоичных файлов, которые необходимо установить. Одним из них является артлав метеор_декодер, https://github.com/artlav/meteor_decoder. К счастью, предоставляется двоичный файл. Загрузите medet_190825_arm.tar.gz с http://orbides.org/page.php?id=1023:

 cd ~
мкдир медет
компакт-диск медет
wget https://orbides.org/etc/medet/medet_190825_arm.tar.gz
смола xvfz medet_190825_arm.tar.gz
 

Что дает:

 -rwxr-xr-x 1 пи пи 158380 25 августа 2019 г. medet_arm
-rw-r--r-- 1 пи пи 2035 25 августа 2019 г. readme.txt
 

Мы можем протестировать medet_arm, выполнив:

 ./medet_arm
 

Это должно привести к справке.

Требуется второй двоичный файл: convert by ImageMagick:

 sudo apt-get install imagemagick
 

Теперь нужен скрипт постобработки:

 cd ~
клон git https://github.com/darksidelemm/satnogs-extras.git
 

Это даст скрипт постобработки process_meteor.py в /satnogs-extras/scripts. Нам нужно немного отредактировать этот скрипт, чтобы указать на два используемых им двоичных файла.

 cd satnogs-extras/scripts
нано process_meteor.py
 

Измените путь к Medet туда, где находится двоичный файл medet_arm. Путь конвертации менять не нужно:

 MEDET_PATH = "/home/pi/medet/medet_arm"
CONVERT_PATH = "конвертировать"
 

Через несколько строк я также изменил время ожидания на 10 секунд:

 ВРЕМЯ_ОЖИДАНИЯ = 10
 

Затем запустите его вручную на ранее полученном файле .s.
sudo python ./process_meteor.py

Это займет несколько минут и приведет к:

 Ожидание 10 секунд перед обработкой.
Попытка обработки: /tmp/data_3614689_2021-02-09T18-07-17.s
Всего: 159,856415
Обработка: 2.866195
Корреляция: 78.260475
Витерби: 71.765358
ЕСС: 6.951093
Остаток: 0,013307
Пакеты: 1504/4342
Прошедшее время: 00:03:32.988
convert-im6.q16: длина и размер файла не соответствуют `/tmp/meteor_image_temp_vis.bmp' @warning/bmp. c/ReadBMPImage/839.
Итого: 2.846459
Обработка: 2.844458
Корреляция: 0,000000
Витерби: 0,000000
ЕСС: 0,000000
Остаток: 0,002001
Пакеты: 1504/1504
Прошедшее время: 00:03:32.988
convert-im6.q16: длина и размер файла не соответствуют `/tmp/meteor_image_temp_ir.bmp' @ warning/bmp.c/ReadBMPImage/839.
Обработка VIS прошла успешно!
ИК-обработка прошла успешно!
 

В /tmp/.satnogs/data записываются два изображения для загрузки:

 -rw-r--r-- 1 root root 532430 10 февраля 10:01 data_3614689_2021-02-09T18-07-17_ir.png
-rw-r--r-- 1 root root 1073324 10 фев 10:01 data_3614689_2021-02-09T18-07-17_vis.png
 

Обработанные файлы *.s перемещаются из /tmp в /tmp/.satnogs/data/complete. Проверьте, существует ли уже этот каталог. В противном случае:

 cd /tmp/.satnogs/data
sudo mkdir завершен
sudo chown satnogs: полные сатноги
лс -л
 

Следует указать:

 drwxr-xr-x 2 satnogs satnogs 40 14 фев 13:09полный
drwxr-xr-x 2 satnogs satnogs 40 Feb 13 10:16 незавершенный
 

Шаг 3: Добавьте сценарий постобзора
Для завершения автоматизации сделайте скрипт постобзора:

 cd ~
нано постоб. ш
 

Добавьте следующее:

 #!/bin/bash
echo "ЗАПУСК СЦЕНАРИЯ ПОСЛЕ НАБЛЮДЕНИЯ"
#Возможно, вам нужно что-то сделать с Bias T:
#/home/pi/rtl_biast/сборка/src/rtl_biast -b 0
python /home/pi/satnogs-extras/scripts/process_meteor.py "$1" "$2" "$3" "$4"
echo "СЦЕНАРИЙ ПОСЛЕ НАБЛЮДЕНИЯ ЗАВЕРШЕН"
 

Сделать исполняемым:

 sudo chmod +777 postob.sh
 

Измените настройки Satnogs, чтобы запустить этот скрипт:

 sudo satnogs-setup
 

Перейти к Дополнительно → Сценарии → SATNOGS_POST_OBSERVATI . Тип:

 /home/pi/postob.sh --id {{ID}} --tle {{TLE}}
 

Должно выглядеть так:

Шаг 4: Готово
Вот и все, теперь все должно работать. Запланируйте еще один проход Meteor M2 (40069) и посмотрите, загружаются ли изображения. См. это наблюдение https://network.satnogs.org/observations/3618506/#tab-data для следующего изображения:

Шаг 5: Настройка
Поработав некоторое время, я обнаружил, что некоторые вещи можно улучшить. Но это тоже дело личного вкуса. Проблема в том, что полный каталог пропадает после перезагрузки, а хранящиеся там временные файлы исчезают. Но если все работает, то все равно хранить эти файлы незачем, и мы можем их удалить. Во-вторых, изображения могут использовать немного фотошопа. К счастью у нас есть утилита convert уже работает в скрипте process_meteor.py, который легко справляется с этими задачами фотошопа. Мне нравится, когда на снимках север направлен вверх, но если спутник летит с юга на север, он переворачивается. convert может исправить это с помощью аргумента -rotate 180. На инфракрасном изображении цвета перевернуты. Я люблю, чтобы облака были белыми, а море черным, но сейчас все наоборот. Аргумент -negate исправляет это. Используемый цветовой диапазон довольно мал, что дает низкий контраст. Есть несколько вариантов исправить это, я использовал -linear-stretch. Итак, запустите nano, чтобы отредактировать скрипт:

 компакт-диск ~
cd satnogs-extras/скрипты/
cp process_meteor. py process_meteor.backup
нано process_meteor.py
 

Мы будем вращаться в зависимости от времени. Конечно, было бы лучше использовать TLE, чтобы выяснить, в какую сторону летит спутник Метеор, но это будущий проект.

При импорте:

Затем найдите определение convert_image и замените код на:

 def convert_image (суффикс = ""):
    """
    Используйте утилиту «convert» (от imagemagick) для преобразования
    набор результирующих изображений МЕТЕОР.
    """
    raw_image_path = TEMP_DIR + TEMP_FILENAME + суффикс + ".bmp"
    result_image = TEMP_DIR + TEMP_FILENAME + суффикс + ".png"
    # получить текущее время.
    час = время.местное время(время.время()).tm_hour
    # Вызов convert для преобразования изображения
    # Проверьте суффикс.
    если суффикс == "_ir":
        # суффикс ir, нужно -negate для инвертирования цветов и -linear-stretch для улучшения контраста
        # Проверить время
        если (час>12):
            # После 12 UT, так что вечерний проход, нужно повернуть
            subprocess. call([CONVERT_PATH, "-negate", "-rotate", "180", "-linear-stretch", "1x1%", raw_image_path, result_image])
        еще:
            # До 12 UT утренний проход не нужно менять
            subprocess.call([CONVERT_PATH, "-negate", "-linear-stretch", "1x1%", raw_image_path, result_image])
    еще:
        # суффикс vis.
        если (час>12):
            # После 12 UT, так что вечерний проход, нужно повернуть
            subprocess.call([CONVERT_PATH, "-rotate", "180", raw_image_path, result_image])
        еще:
            # До 12 UT утренний проход не нужно менять
            subprocess.call([CONVERT_PATH, raw_image_path, result_image])
    # Посмотрите, было ли создано результирующее изображение.
    если os.path.isfile(result_image):
        вернуть результат_изображение
    еще:
        возврат Нет
 

В зависимости от вашего часового пояса вам может потребоваться установить время 12 UT на другое значение, чтобы получить четкое разделение между двумя типами проходов. Также вы можете добавить или удалить аргументы для convert , если вы хотите немного изменить изображения.

Почти в конце файла есть команда перемещения для перемещения файла .s в полный каталог . я заменил его на remove:

 # Переместить обработанный файл в полный каталог
        # Shutil.move(_file, RAW_DESTINATION_DIR + os.path.basename(_file))
        # Заменил перемещение на удаление:
        ОС.удалить(_файл)
 

Теперь сохраните файл и запланируйте несколько проходов, чтобы проверить, выходит ли изображение на север и выглядит ли инфракрасное изображение немного более драматично, например:

Обновление от 14 февраля 2021 г.: команду копирования и добавил 2 изображения того, как должен выглядеть файл flowgraphs.py. Также добавлено создание полного каталога .
Обновление 15-02-2021:
Добавлена ​​настройка прав и владельца satnogs_lrpt_demod.py
Обновление 16-02-2021:
Изменена папка satnogs_lrpt_demod.py на /usr/bin
Добавлен снимок экрана satnogs-update, показывающий сценарий наблюдения за постом. Улучшены командные блоки.
Обновление от 18 февраля 2021 г.:
Обновлен скрипт postob.sh, чтобы включить несколько эхо-сигналов, чтобы упростить отладку. Добавлен шаг настройки.
Обновление от 16 июня 2021 г.:
Добавлена ​​совместимость с клиентом satnogs 1.5 путем добавления поддержки 4 новых аргументов в определение arguments_parser.

Надеюсь, это поможет другим получить изображения с Метеора М2. Не стесняйтесь комментировать и улучшать! Но имейте в виду, что у меня нет всех ответов! С уважением, Элке.

HDR10 против HDR10+ против Dolby Vision: что лучше?

Различия между HDR10, HDR10+ и Dolby Vision

Если вы сравниваете три основных формата HDR, вам нужно обратить внимание на несколько вещей, включая глубину цвета, яркость, отображение тонов и метаданные. HDR10 — самый простой формат из трех, и любой современный 4k-телевизор поддерживает HDR10. Dolby Vision и HDR10+ являются более продвинутыми форматами, и хотя многие телевизоры поддерживают либо HDR10+, либо Dolby Vision, некоторые телевизоры поддерживают оба, поэтому они не исключают друг друга. Ниже вы можете увидеть основные различия между каждым форматом.

HDR10

Что это такое : Открытый стандарт для HDR.

HDR10+

Что это такое : Бесплатный стандарт для HDR.

Dolby Vision

Что это такое : Собственный стандарт для HDR, разработанный Dolby.

Разрядность

Разрядность цвета — это количество информации, которую телевизор может использовать, чтобы указать пикселю, какой цвет отображать. Если у телевизора более высокая глубина цвета, он может отображать больше цветов и уменьшать полосатость в сценах с оттенками похожих цветов, таких как закат. 8-битные телевизоры отображают 16,7 миллиона цветов, что обычно используется в контенте SDR, а 10-битная глубина цвета имеет 1,07 миллиарда цветов. 12-битные дисплеи идут еще дальше с невероятными 68,7 миллиардами цветов. И Dolby Vision, и HDR10+ могут технически поддерживать контент с глубиной цвета выше 10 бит, но этот контент ограничен Blu-ray Ultra HD с Dolby Vision, и даже при этом немногие из них поддерживают глубину цвета 12 бит. HDR10 не может превышать 10-битную глубину цвета.

Победитель:   Ничья между Dolby и HDR10+. Даже если и HDR10+, и Dolby Vision могут поддерживать контент с более высокой битовой глубиной выше 10 бит, большая часть контента не достигнет этого, а потоковое содержимое всегда ограничено 10-битной глубиной цвета, поэтому между двумя динамическими форматами нет никакой разницы. .

Пиковая яркость

Когда дело доходит до просмотра HDR-контента, очень важна высокая пиковая яркость, поскольку она выделяет яркие моменты. HDR-контент воспроизводится с определенной яркостью, и телевизор должен соответствовать этой яркости. Таким образом, если контент сведен в 1000 кд/м², вы хотите, чтобы он отображал контент точно в 1000 кд/м².

HDR10

• Мастеринг от 400 до 4000 кд/м²
• Технический предел: 10 000 кд/м²

HDR10+

• Мастеринг от 1000 до 4000 кд/м²
• Технический предел: 10 000 кд/м²

Dolby Vision

• Мастеринг от 1000 до 4000 кд/м²
• Технический предел: 10 000 кд/м²

Контент Dolby Vision и HDR10+ в настоящее время обрабатывается в диапазоне от 1000 до 4000 кд/м², при этом большая часть контента имеет качество около 1000 кд/м². HDR10 можно обрабатывать в любом месте до 4000 кд/м², в зависимости от контента, но у него нет минимальной яркости. Все три стандарта обеспечивают качество изображения до 10 000 кд/м², хотя в настоящее время ни один дисплей не может достичь этого уровня. Таким образом, между динамическими форматами нет реальной разницы, поскольку они оба имеют максимальное значение 4000 кд/м².

Победитель: Ничья между HDR10+ и Dolby Vision. И HDR10+, и Dolby Vision в настоящее время осваиваются в диапазоне от 1000 до 4000 кд/м², так что разницы нет.

Метаданные

Метаданные можно рассматривать как инструкцию, описывающую различные аспекты содержимого. Он содержится рядом с сериалом или фильмом и помогает дисплею наиболее эффективно обрабатывать контент.

HDR10

• Статические метаданные
• Одинаковая яркость и тональное отображение для всего контента

HDR10+

• Динамические метаданные
• Регулирует яркость и отображение тонов для каждой сцены

Dolby Vision

• Динамические метаданные
• Регулирует яркость и отображение тонов для каждой сцены

Одним из отличий этих трех форматов является использование метаданных. HDR10 запрашивает только статические метаданные. При использовании статических метаданных границы яркости задаются один раз для всего фильма или шоу и определяются путем взятия диапазона яркости самой яркой сцены. Dolby Vision и HDR10+ улучшают это за счет использования динамических метаданных, которые позволяют сообщать телевизору, как применять тональное отображение для каждой сцены или даже для каждого кадра. Это обеспечивает лучшее общее впечатление, так как темные сцены не будут казаться слишком яркими.

Однако некоторые производители телевизоров игнорируют метаданные, и телевизоры используют собственное тональное отображение для обработки контента, и в этом случае метаданные формата HDR не имеют значения, а производительность зависит от телевизора.

Победитель: Dolby Vision и HDR10+. Они лучше адаптируются к сценам с очень разным освещением.

Тональное преобразование

Тональное преобразование говорит нам, насколько хорошо телевизор может отображать цвета, которые он не отображает. Другими словами, если в HDR-фильме присутствует ярко-красный цвет, но телевизор не может отобразить этот конкретный оттенок красного, что он делает, чтобы компенсировать это? Есть два способа для телевизора настроить цвета карты тонов, чтобы справиться с этим. Первый называется отсечением, когда телевизор становится настолько ярким, что вы не видите деталей выше определенного уровня яркости, и нет никаких видимых цветов выше этой яркости.

Другой распространенный метод заключается в том, что телевизор перераспределяет диапазон цветов, то есть отображает необходимые яркие цвета без обрезки. Даже если он не обязательно отображает требуемый оттенок красного, по крайней мере, изображение все равно будет выглядеть хорошо. По мере того, как цвета достигают своей максимальной яркости, наблюдается более мягкий спад, поэтому вы не теряете никаких деталей, но общие блики тусклее, чем на телевизоре, который использует отсечение.

Различия между тремя форматами HDR заключаются в том, как каждый телевизор работает с отображением тонов. Динамические форматы, такие как Dolby Vision и HDR10+, могут отображать тон на основе сцены за сценой, а иногда контент преобразуется источником, что экономит вычислительную мощность, необходимую для телевизора. Что касается HDR10, поскольку он использует статические метаданные, отображение тонов одинаково для всего фильма или шоу, поэтому контент выглядит не так хорошо.

Победитель: HDR10+ и Dolby Vision. Dolby Vision и HDR10+ используют динамические метаданные для изменения отображения тонов для каждой сцены.

Обратная совместимость

Как HDR10+, так и Dolby Vision обратно совместимы со статическими форматами HDR на дисках Ultra HD Blu-ray, поэтому, если вы смотрите старый HDR-контент, вам не придется беспокоиться о том, в каком формате он находится. новый телевизор сможет его отображать. Dolby Vision и HDR10+ обратно совместимы, но они используют разные технологии для создания более старых форматов HDR. HDR10+ добавляет динамические метаданные к контенту HDR10, поэтому, если телевизору HDR10+ необходимо отображать контент HDR10, он делает это без динамических метаданных. Dolby Vision более сложен, потому что он может использовать любой статический формат HDR в качестве «базового уровня» и строить из него. Поскольку телевизоры Dolby Vision основаны на статических метаданных, они могут считывать только статические метаданные, что делает их обратно совместимыми.

Все диски Blu-ray должны использовать HDR10 в качестве слоя статических метаданных. Это означает, что он обратно совместим с любым телевизором; если это диск Dolby Vision, а ваш телевизор поддерживает только HDR10+, вместо этого он будет воспроизводить фильм в формате HDR10. Однако этого нельзя сказать о потоковом контенте, потому что фильм Dolby Vision на Netflix может не содержать базовый уровень HDR10, поэтому, если ваш телевизор не поддерживает Dolby Vision, вместо этого он просто будет воспроизводиться в SDR.

Телевизоры, не поддерживающие определенный формат

Если ваш телевизор поддерживает Dolby Vision или HDR10+, но не оба, вы будете ограничены типом контента HDR, который вы можете смотреть в этом формате. Если телевизор не поддерживает формат HDR, в котором находится ваш Blu-ray, он будет ограничен HDR10, поэтому вы не сможете смотреть контент в предполагаемом формате. Например, телевизоры Samsung не поддерживают Dolby Vision, поэтому любой Blu-ray в Dolby Vision будет ограничен HDR10, и если вы транслируете фильм Dolby Vision без базового уровня HDR10, контент будет в СДР. Телевизоры, поддерживающие оба формата, имеют преимущество, и вы увидите контент в правильном динамическом формате.

Доступность

Поддерживаемые устройства

В последние годы доступность новых форматов HDR значительно улучшилась. Весь HDR-контент доступен как минимум в формате HDR10, а Dolby Vision доступен для большинства потоковых сервисов. Хотя это и не так распространено, HDR10+ становится все более популярным среди Blu-ray и некоторых потоковых сервисов, таких как Amazon Prime Video. По состоянию на октябрь 2022 года Apple теперь поддерживает HDR10+ в приложении Apple TV+, и весь их HDR-контент был обновлен метаданными HDR10+. Узнайте, где найти HDR-контент, здесь.

Победитель: HDR10 и Dolby Vision.

Поддерживаемые телевизоры

Хотя большинство телевизоров поддерживают HDR10, а многие модели поддерживают по крайней мере один из более продвинутых форматов, только несколько брендов, таких как Vizio, Hisense и TCL, поддерживают оба формата на своих телевизорах. В Соединенных Штатах Sony и LG поддерживают Dolby Vision, а телевизоры Samsung имеют поддержку HDR10+.

Не стоит ожидать, что более дешевые HDR-телевизоры будут использовать все дополнительные возможности форматов. Для большинства из них вы даже не сможете увидеть разницу, поскольку только высококачественные телевизоры могут использовать преимущества HDR и отображать его в полной мере.

Победитель: HDR10.

Игры

Хотя изначально HDR предназначался для фильмов, его преимущества для игр неоспоримы. Современные консоли, такие как Xbox One и Xbox Series X, поддерживают Dolby Vision. Как и в случае с фильмами, разработчики игр должны включить поддержку HDR в своих играх. Для ПК и консолей доступно несколько игр Dolby Vision, включая Borderlands 3, F1 2021 и Call of Duty: Black Ops Cold War, и это лишь некоторые из них. HDR10+ Gaming — это расширение HDR10+, позволяющее сосредоточиться на играх, и геймеры на ПК могут воспользоваться этим, особенно если у вас есть дисплей Samsung, но консоли будут поддерживать Dolby Vision. К сожалению, HDR не всегда реализован должным образом, поэтому реальная производительность может быть разной.

Ознакомьтесь с нашими рекомендациями по выбору лучших игровых телевизоров 4k HDR.

Победитель: Ничья между Dolby Vision и HDR10+. Игры Dolby Vision более доступны, чем игры HDR10+, особенно когда речь идет о консолях, но HDR10+ постепенно проникает в игровой мир ПК.

Мониторы

Подавляющее большинство из них поддерживают HDR, но это не значит, что они хороши для HDR, поскольку в этом отношении они уступают телевизорам. Большинство мониторов поддерживают только HDR10, а не HDR10+ и Dolby Vision, поэтому вы не получаете динамические метаданные, и они обычно имеют низкую контрастность и низкую пиковую яркость HDR. Если вы хотите получить наилучшее качество HDR, смотрите контент на телевизоре.

Победитель: HDR10

HLG

Dolby Vision, HDR10+ и HDR10 — не единственные форматы HDR. Есть также HLG, также известная как Hybrid Log Gamma. Его поддерживают все современные телевизоры, и HLG стремится упростить ситуацию, объединив SDR и HDR в один сигнал. Он идеально подходит для прямых трансляций, так как его может воспроизводить любое устройство, принимающее сигнал. Если устройство поддерживает HDR, оно будет отображать его в HDR; если это не так, воспроизводится часть сигнала SDR. Поскольку он предназначен для прямых трансляций, доступно очень мало контента HLG.

Заключение

Между Dolby Vision и HDR10+ нет явного победителя с технической точки зрения, поскольку оба они используют динамические метаданные для улучшения общего качества.