वाइट बैलेंस ठीक करें: फोटो का कलर टेम्परेचर एडजस्ट करें

व्हाइट बैलेंस का अर्थ है रंगों का सटीक पुनरुत्पादन जैसा कि वे मानव आंख के लिए वास्तविकता में दिखाई देते हैं। विभिन्न प्रकाश स्रोत विभिन्न 'रंग तापमान' का उत्सर्जन करते हैं, जिसे केल्विन (K) में मापा जाता है। एक मोमबत्ती गर्म, निम्न-केल्विन प्रकाश उत्सर्जित करती है, जबकि एक बादल वाला आकाश ठंडा, उच्च-केल्विन प्रकाश उत्सर्जित करता है। डिजिटल कैमरे अक्सर इसे स्वचालित रूप से पहचानने में संघर्ष करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तस्वीरें अप्राकृतिक, बहुत पीली, या अजीब नीली दिखती हैं।

हमारा इमेज व्हाइट बैलेंस संपादक एक पेशेवर-ग्रेड उपकरण है जो आपको किसी भी छवि के रंग तापमान और टिंट को मैन्युअल रूप से सही या कलात्मक रूप से बदलने की अनुमति देता है। नीला/पीला (तापमान) और हरा/मैजेंटा (टिंट) के बीच संतुलन को समायोजित करके, आप बर्बाद हुई तस्वीरों को बचा सकते हैं, सटीक उत्पाद रंग प्रतिनिधित्व की गारंटी दे सकते हैं, या जानबूझकर रंगों को एक विशिष्ट सिनेमा मूड प्राप्त करने के लिए धकेल सकते हैं।

श्वेत संतुलन उपकरण तस्वीरों में अवांछित रंगों को ठीक करने में मदद करता है ताकि श्वेत, त्वचा के रंग, उत्पाद, आंतरिक सज्जा, भोजन और रोजमर्रा के दृश्य अधिक प्राकृतिक दिखें। प्रकाश आसानी से छवि का रंग बदल सकता है: इनडोर बल्ब तस्वीर को बहुत गर्म बना सकते हैं, छाया इसे बहुत नीला बना सकती है, और मिश्रित प्रकाश अजीब हरा या पीला रंग बना सकता है। फ़िल्टर लागू करने, छवियों का आकार बदलने, उत्पाद सूची बनाने, सामाजिक दृश्य तैयार करने या क्लाइंट-तैयार फ़ोटो साझा करने से पहले श्वेत संतुलन समायोजन उपयोगी है। लक्ष्य हमेशा एक नाटकीय संपादन नहीं होता; अक्सर यह केवल छवि को यह महसूस कराने के लिए होता है कि दृश्य वास्तविक जीवन में कैसा दिखता था।

श्वेत संतुलन किसी छवि के समग्र रंग तापमान और रंगत को सही करता है। जब कोई कैमरा गर्म लैंप, बादल वाले दिन के उजाले, फ्लोरोसेंट रोशनी या स्क्रीन की चमक के तहत एक दृश्य कैप्चर करता है, तो तटस्थ क्षेत्र वास्तविक सफेद या भूरे रंग से दूर हो सकते हैं। यह पूरी छवि को प्रभावित करता है, जिससे त्वचा नारंगी दिखती है, भोजन फीका दिखता है, बर्फ नीली दिखती है, या उत्पाद अपने वास्तविक रंग से अलग दिखते हैं। श्वेत संतुलन को समायोजित करने से अन्य संपादनों से पहले अधिक विश्वसनीय आधार रेखा को बहाल करने में मदद मिलती है। यह किए जाने वाले पहले सुधारों में से एक है क्योंकि जब आधार रंग पहले से ही गलत हो तो एक्सपोज़र, कंट्रास्ट, संतृप्ति और फ़िल्टर का आकलन करना कठिन हो सकता है।