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Z Neutralere Farben

Kriegt jeder, man muss nur alt genug werden

oder im Süden leben. und sich viel der Sonne aussetzen...(kenne Leute die breits in ihren 30ern operiert wurden...)

btw.: nicht nur "Farbenblinde" sehen ANDERS
 
Dazu kommt noch, dass auch die beiden Augen bei den meisten Menschen verschiedenes Farbempfinden ans Gehirn übermitteln: Mein linkes Auge tendiert zu Blau, mein rechtes eher zu Rosa mit einem Hauch Gelb.

Hm, vielleicht auch eine einseitige leichte Eintrübung der Hornhaut?

wahrscheinlich eher eine Linsentrübung, die irgendwann mal in einem grauen Star endet. Kriegt jeder, man muss nur alt genug werden.
Also ich habe das auch solange ich denken kann und fand es schon als 5-jähriger lustig, dass eine Wiese mit dem linken Auge blaugrün und mit den rechten gelbgrün aussieht. Jetzt (6 Jahrzehnte später) ist das immernoch so. Also nix mit grauem Star oder Hornhauttrübung.
 
Ist das hier das Patientenforum einer Augenklinik?
 
. Google, vielleicht besser: ChatGPT als Einstieg.
Oh...no.....
Die KI erzählt auch nur den Mist nach, den sie im Internet so aufgeschnappt hat, sprich, mit dem sie trainiert wurde, und niemand kann das genau nachvollziehen.
Gestern, hatte ich wieder so ein Erlebnis, als mir Google erklären wollte, die OM-2sp hat eine Programmautomatik für die Spotmessung....:ugly:
Chat GPT konnte mir nicht mal korrekt wiedergeben was in einer Geschäftsordnung steht, die sie gerade explizit herausgesucht hatte, und nur hätte ablesen müssen, was ihr wohl zu wenig kreativ gewesen ist.

Das mit den Farben ist ein endloses Thema, ein wirkliches "Neutral" in einer Welt da alles, insbesondere das Licht ständiger veränderung unterliegt nur sehr schwer zu definieren. Zudem ist dann die Frage, ob es einem wirklich besser gefällt, wenn man ein Selbstportrait macht, und die Haut ist auf dem Bild so blass wie sie eben gerade war...
Wenn ich das Bild dann im Kerzenschein betrachte sehen die "perfekt neutralen" Farben dann auch anders aus, wie unter einem LED Strahler. Und bereits ein weiser, schwarzer, grauer Rahmen um ein Bild verändert die Farbwirkung, ganz zu schweigen wenn man ein Passepartout in einer kräftigen Farbe um ein Bild rahmt.
Da gibt es Leute die damit arbeiten und die Wirkung ist enorm.

Für "neutrale Farben" findet man ein ganzes Buissines das sich darum bewegt. Da muss man dann erstmal anfangen mit einem guten Normlicht, Farbtargets, kann damit dann seinen ganzen Workflow kalibrieren, und das funktioniert am Ende nur unter genormten Betrachtungsbedingungen....

Und der Lohn des ganzen, dann eine Wiedergabe die ev. einem Ideal entspricht, aber nicht in allen Fällen, manche sagen eher in den wenigsten, die Wiedergabe ist, die einem sellbst oder allgemein am besten gefällt.
Was Kameras betrifft, so mag man Tendenzen der Hersteller bei den OOC-Jpeg in Standarteinstellung eventuell auswerten. Sobald man in die Raw geht, ist das Farbergebnis mehr eine Funktion der verwendeten Software und wie man damit herumhantiert.

... letztlich... so what....
Zu beginn des Digitalzeitalters mag es ein Thema gewesen sein wie eine Kamera das hinbekommt, heute ist die Variabilität im Prozess viel größer als die Unterschiede zwischen diesen.
 
Und wenn man sinnvollerweise den Farbfilter ebenfalls zum Sensor zählt, so "sieht" der Sensor durchaus die durch den Filter kommenden Farben.
Jo. Aber ganz so ist es wieder auch nicht.
72 % der Helligkeits- und Kontrastwahrnehmung von Grautönen wird durch deren Grünanteil verursacht, dagegen leistet Rot nur 21 % und Blau nur 7 %.
(Quelle: https://de.m.wikipedia.org/wiki/Bayer-Sensor)

Und das bekommt man bis heute nur sehr näherungsweise in den Griff. Schau dir mal einen Bayer-Sensor an, auch ein X-Trans-Sensor (Fuji) ist recht lustig hinsichtlich des Sampling aufgebaut:

Beide Methoden kommen hinsichtlich des oft behaupteten „perfekten Farbsehens“ erst durch Softwarekorrekturen halbwegs nahe.
 
Die KI erzählt auch nur den Mist nach, den sie im Internet so aufgeschnappt hat,
Sorry für das lange Zitat, das folgen wird. Ich finde es gut, was ChatGPT zum Einstieg bei einem beispielhaften Vergleich der Farbwissenschaft vorschlägt:
"
Mit „Color Science“ (Farbwissenschaft) meinen Fotograf:innen und Filmer:innen die Art und Weise, wie ein Hersteller Farben von Sensor über Signalverarbeitung bis zu den JPEG-/Video- oder RAW-Standardprofilen interpretiert. Es geht also weniger um harte Physik als um „Markenästhetik“: jede Firma hat ihre eigene Handschrift.


Nikon Color Science​


  • Charakter: traditionell neutral, eher realistisch mit leichter Betonung von Hauttönen. Viele beschreiben Nikon-Farben als „lebendig, aber nicht übertrieben“.
  • Hauttöne: warm, ausgewogen, ohne den Magenta-Stich, den man Canon oft zuschreibt.
  • Grün und Blau: Nikon tendiert zu natürlichen Grüntönen (besonders in Landschaftsfotografie geschätzt) und zu einem kühleren Himmelblau.
  • JPEG/Video-Profile: „Standard“, „Neutral“, „Vivid“, „Flat“ usw. Das Profil Flat wird oft in Video genutzt, da es viel Dynamik erhält.
  • RAW: relativ flexibel, neutral, lässt sich in Lightroom oder Capture One gut formen – Nikon gilt oft als „ehrlich“ in der Farbwiedergabe.

Panasonic Color Science​


  • Charakter: stärker in Richtung Video gedacht, da Panasonic (vor allem Lumix GH/S-Serie) im Filmbereich groß ist.
  • Hauttöne: tendenziell neutral, manchmal etwas kühler/gelblicher als Nikon oder Canon; bei V-Log eher „cine-neutral“ gedacht, also flacher und für Grading optimiert.
  • Grün: früher (GH4/GH5) kritisiert für leicht gelblich-grünliche Hauttöne im Mischlicht, bei neueren S- und GH6-Kameras aber verbessert.
  • Blau: eher neutral bis kühl, weniger gesättigt als bei Sony.
  • Video-Fokus: Panasonic ist stark auf Farbprofile für Filmer eingestellt (V-Log/V-Gamut, Cine-D, Cine-V). Dadurch enorme Flexibilität im Grading, aber out-of-camera oft weniger „pop“ als bei Nikon oder Canon.



👉 Kurz gesagt:


  • Nikon: sehr ausgewogene, „fotografische“ Farben – beliebt für Porträts und Landschaft, wirkt oft sofort stimmig ohne viel Nachbearbeitung.
  • Panasonic: neutral bis technisch, auf Log-Profile und Flexibilität im Grading ausgerichtet – besonders bei Video.

Soll ich dir die Unterschiede eher für Fotografie (JPEG/RAW) oder für Video (Rec709/Log) aufschlüsseln?"
 
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