Einpflegen/Anlegen des Targets im snooperator

Wenn ein Produkt neu angelegt wird, muss erst ein Erkennungsbild, das Target, hochgeladen werden.
Später kann dann im snooperator ein individueller Erkennungsbereich festgelegt werden. Dabei wird das Erkennungsbild nicht beschnitten.

Bestimmte Merkmale im Bild dienen zur Erkennung. Merkmale sind hohe Kontraste und scharfe Kanten/Ecken. Je ausgewogener die Merkmale im Bild verteilt sind, desto besser kann es erkannt und verfolgt werden. Darum ist es sinnvoll, den Erkennungsbereich mit dem Bereichswerkzeug festzulegen. So können Bereiche ohne Merkmale entfernt werden.

Mit Hilfe des Bereichswerkzeugs können auch Elemente wie Logos, Visuals etc. aus der Erkennung genommen werden, die auf unterschiedlichen Produkten auftauchen. So werden Doppelerkennungen vermieden.

Der snoopstar-Augmented-Reality-Dienst wird laufend weiterentwickelt und verbessert. Das gilt insbesondere für unsere Image-Recognition-Technologie.

Unser Erkennungsservice ist in der Lage, Objekte zu erkennen und zu verfolgen, indem er die kontrastbasierten Merkmale des Objekts analysiert, die für die Kamera sichtbar sind. Sie können die Leistung eines Objekts steigern, indem Sie die Sichtbarkeit dieser Merkmale durch Anpassungen des Objektdesigns, des Renderings und der Skalierung sowie der Druckausgabe verbessern.

Objekt-Sternebewertung

Bildobjekte werden basierend auf natürlichen Merkmalen erkannt, die aus dem Objekt (zu erkennendes Bild) extrahiert und dann während der Laufzeit mit Merkmalen im Live-Kamerabild verglichen werden. Die Sternebewertung eines Objekts liegt zwischen 1 und 5 Sternen. Objekte mit niedriger Bewertung (1 oder 2 Sterne) können in der Regel bereits erkannt und verfolgt werden. Für beste Ergebnisse sollten Sie allerdings Objekte mit 4 oder 5 Sternen wählen. Um verfolgbare Objekte zu erstellen, die genau erkannt werden, sollten Sie Bilder verwenden, die Folgendes aufweisen:

Reich an Details

Detaillierte Straßenszene, Personengruppe, Collagen und Objektmischungen oder Sportszenen.

Guter Kontrast

Hat sowohl helle als auch dunkle Bereiche, ist gut beleuchtet und nicht matt in Helligkeit oder Farbe.

Keine sich wiederholenden Muster

Rasenfeld, die Vorderseite eines modernen Hauses mit identischen Fenstern und anderen regelmäßigen Rastern und Mustern.

Lichtverhältnisse

Die Lichtverhältnisse in Ihrer Testumgebung können die Zielerkennung und -verfolgung erheblich beeinflussen.

  • Achten Sie darauf, dass in Ihrem Raum oder in der Umgebung Ihrer Tätigkeit genügend Licht vorhanden ist, damit die Szenendetails und Objektmerkmale in der Kameraansicht gut sichtbar sind.
  • Bedenken Sie, dass die Erkennung am besten in Innenräumen funktioniert, wo die Lichtverhältnisse in der Regel stabiler und einfacher zu steuern sind.
  • Wenn Ihre Anwendungsfälle und -szenarien den Betrieb in dunklen Umgebungen erfordern, sollten Sie die Aktivierung der Taschenlampe Ihres Gerätes in Betracht ziehen.

Objektgröße

  • Für Tischplatten, Produktregale, Nahfeld- und ähnliche Szenarien sollte ein physisches Druckbild eine Breite von mindestens 12 cm und eine angemessene Höhe für ein gutes AR-Erlebnis aufweisen.
  • Die empfohlene Größe variiert je nach tatsächlicher Objektbewertung und Entfernung zum physischen Bildobjekt.
  • Erwägen Sie, die Größe der Objekte analog zu der Entfernung zu ihnen zu erhöhen.
  • Sie können die Mindestgröße, die Ihr Objekt haben sollte, schätzen, indem Sie die Entfernung von Kamera zum Objekt durch ~10 teilen. So wäre beispielsweise ein 20 cm breites Objekt bis zu einer Entfernung von etwa 2 Metern (20 cm x 10) erkennbar. Beachten Sie jedoch, dass dies nur ein grober Hinweis ist und der tatsächliche Arbeitsabstand bzw. das Größenverhältnis je nach Lichtverhältnissen, Kamerafokus und Objektgröße variieren kann.

Gedrucktes Objekt – Planheit

Die Verfolgungsqualität kann sich erheblich verschlechtern, wenn die gedruckten Objekte nicht flach sind. Bei der Gestaltung der physischen Ausdrucke, Spielbretter, Spielfiguren ist darauf zu achten, dass sich die Objekte nicht biegen, aufrollen, nicht knittern oder faltig werden. Ein einfacher Trick ist die Verwendung von dickem Papier beim Drucken, z. B. 200–220 g/m². Eine elegantere Lösung ist die Verwendung eines Schaumstoffkerns auf einer 1/8″ oder 3/16″ – 3 oder 5 mm – dicken Platte.

Gedrucktes Objekt – Glanz

Ausdrucke von modernen Laserdruckern können auch glänzend sein. Unter Umgebungslichtbedingungen ist eine glänzende Oberfläche kein Problem. Aber aus bestimmten Winkeln können einige Lichtquellen, wie z. B. eine Lampe, ein Fenster oder die Sonne, eine glänzende Reflexion erzeugen, die große Teile der ursprünglichen Textur des Ausdrucks bedeckt. Die Reflexion kann Schwierigkeiten bei der Verfolgung und Erkennung verursachen – ähnlich problematisch wie das teilweise Abschirmen des Objekts.

Betrachtungswinkel

Die Objektmerkmale sind schwieriger zu erkennen und die Verfolgung kann zudem weniger stabil sein, wenn Sie das Objekt aus einem sehr steilen Winkel betrachten oder wenn Ihr Objekt im Verhältnis zur Kamera sehr schräg erscheint. Denken Sie bei der Definition Ihrer Nutzungsszenarien daran, dass ein der Kamera zugewandtes Objekt, dessen Normalzustand gut auf die Kameraausrichtung abgestimmt ist, eine bessere Chance hat, erkannt und verfolgt zu werden.

Eigenschaften eines idealen Objekts

Objekte mit den folgenden Attributen ermöglichen die beste Erkennungs- und Verfolgungsleistung.

Beispiel für ein Attribut

Reich an detaillierten Straßenszenen, Personengruppen, Collagen und Objektmischungen oder Sportszenen.

Guter Kontrast

Helle und dunkle Bereiche und gut beleuchtete Bereiche.

Keine sich wiederholenden Muster

Ein grasbewachsenes Feld, die Fassade eines modernen Hauses mit identischen Fenstern und anderen regelmäßigen Rastern und Mustern.

Format

Das Format muss 8 oder 24 Bit, PNG und JPG sein; weniger als 2 MB groß; JPGs müssen in sRGB oder Graustufen sein (kein CMYK).

Natürliche Merkmale und Bildbewertungen

Die Sternebewertung definiert, wie gut ein Bild erkannt und verfolgt werden kann.

Die Bewertung kann von 0 bis 5 für ein bestimmtes Bild reichen. Je höher die Bewertung eines Bildobjekts, desto stärker ist die darin enthaltene Erkennungs- und Tracking-Fähigkeit. Eine Bewertung von 0 bedeutet, dass ein Objekt überhaupt nicht vom AR-System verfolgt wird, während eine Sternebewertung von 5 bedeutet, dass ein Bild vom AR-System leicht verfolgt werden kann.

Merkmale

Ein Merkmal ist ein scharfes, spitz zulaufendes gemeißeltes Detail im Bild, wie es beispielsweise bei strukturierten Objekten der Fall ist. Der Bildanalysator erkennt diese Merkmale. Erhöhen Sie die Anzahl dieser Details in Ihrem Bild und stellen Sie sicher, dass die Details ein sich nicht wiederholendes Muster erzeugen.

merkmale_square-3

Ein Quadrat enthält vier Merkmale für jede seiner Ecken.

merkmale_circle-3

Ein Kreis enthält keine Merkmale, da er keine scharfen oder gemeißelten Details enthält.

merkmale_shape-3

Dieses Objekt enthält nur zwei Merkmale für jede scharfe Ecke.
Hinweis: Gemäß der Definition eines Merkmals werden weiche Ecken und organische Kanten nicht als Merkmale gekennzeichnet.

Bild mit geringer Anzahl von Merkmalen

Hochgeladenes-Bild-169x300
Hochgeladenes Bild
Analysiertes-Bild_-1-173x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Nicht genügend Merkmale. Weitere visuelle Details sind erforderlich, um die Gesamtzahl der Merkmale zu erhöhen. Schlechte Merkmalverteilung. Merkmale sind in einigen Bereichen dieses Bildes vorhanden, in anderen nicht. Merkmale müssen gleichmäßig über das gesamte Bild verteilt sein. Schlechter lokaler Kontrast. Die Objekte in diesem Bild benötigen schärfere Kanten oder klar definierte Formen, um einen besseren lokalen Kontrast zu erzielen.

Bild mit hoher Anzahl von Merkmalen

Hochgeladenes-Bild-300x257
Hochgeladenes Bild
Analysiertes-Bild-300x290
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Originalbild

Orginal-Bild-1-300x300
Hochgeladenes Bild
Detail1-292x300
Detail
Analysiertes-Bild1-300x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Verbesserter lokaler Kontrast

Verbesserter-Lokaler-Kontrast-2-300x300
Hochgeladenes Bild
Detail2-290x300
Detail
Analysiertes-Bild2-300x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Starke Verbesserung des lokalen Kontrasts

Starke-Verbesserung-des-lokalen-Konstrats-3-300x300
Hochgeladenes Bild
Detail3-300x300
Detail
Analysiertes-Bild3-300x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Dieses Artwork zeigt ein praktischeres Beispiel, wie man den lokalen Kontrast des Objekts verbessern kann. Wir verwenden ein Bild mit zwei Ebenen. Im Vordergrund befinden sich einige mehrfarbige Blätter. Der Hintergrund ist eine strukturierte Oberfläche. Die Ebenen existieren nur in unserem Grafikeditor; beim Hochladen verwenden wir immer ein abgeflachtes Bild, z. B. im PNG-Format. Das hochgeladene Bild ist 512 x 512 Pixel groß und damit etwas größer als das empfohlene Minimum von 320 Pixeln.

Auf den ersten Blick kann das Originalbild genügend Details aufweisen, um als Objekt zu fungieren. Leider führt das Hochladen zu einer sehr niedrigen Bewertung von nur einem Stern. Dies weist auf eine schlechte Tracking-Performance hin. Durch kontinuierliche Verbesserungen kann die Objektqualität auf ein Fünf-Sterne-Objekt verbessert werden, was zu einer besseren Erkennungs- und Verfolgungsleistung führt.

1. Variation
Blatt01-300x300
Anwendungsbereich

Originalbild, das als Objekt verwendet werden soll. Dieses Bild führt zu einer schlechten Qualität, da nicht viele Merkmale mit gutem Kontrast gefunden werden können.

Sternebewertung
2. Variation
Blatt02-300x300
Anwendungsbereich

Bei der Änderung des Hintergrunds der Variante 1 auf einen kontrastreicheren, in diesem Fall helleren Hintergrund verbessert sich die Bewertung, da im Bild kontrastreichere Merkmale zu finden sind. Dennoch ist die Bewertung von 2 unbefriedigend.

Sternebewertung
3. Variation
Blatt03-300x257
Anwendungsbereich

Lassen Sie uns den Kontrast der Features im Vordergrund von Variante 2 erhöhen. Dazu haben wir den Kontrast der Vordergrundfläche erhöht und auch deren Helligkeit reduziert. Damit erhalten wir ein durchschnittliches Ergebnis und Robustheit.

Sternebewertung
4. Variation
Blatt04-300x257
Anwendungsbereich

Wir können die Merkmale weiter verbessern, indem wir eine lokale Kontrastverstärkung auf Variante 3 anwenden. Beachten Sie, dass das gedruckte Objekt scharf sein muss, um das erwartete Tracking-Ergebnis zu erhalten, und dass der Fokus in der Anwendung zur Laufzeit korrekt eingestellt sein muss.

Sternebewertung
5. Variation
Blatt041-300x257
Anwendungsbereich

Eine weitere Möglichkeit, den lokalen Kontrast der Variante 2 zu verstärken, besteht darin, das Gleichgewicht zwischen Vorder- und Hintergrund weiter zu erhöhen. Hier verwenden wir einen weißen Hintergrund. Dieser Vorgang ist nicht immer möglich, da er Ihr ursprüngliches Design ändert. Dies können Sie jedoch bei der Erstellung oder Empfehlung einer Erstversion berücksichtigen.

Sternebewertung
6. Variation
Blatt05-300x257
Anwendungsbereich

Um eine weitere Verbesserung zu erzielen, können wir Effekte kombinieren. Hier haben wir die Variante 3 mit einem bereits verbesserten Vordergrund genommen und den Hintergrund durch Weiß ersetzt. Der Gesamtkontrast ergibt eine hervorragende Leistung.

Sternebewertung
7. Variation
Blatt051-300x257
Anwendungsbereich

Eine andere Kombination besteht darin, das in Variante 5 gezeigte Bild zu verwenden und die lokale Kontrastverstärkung, wie in Variante 4 vorgeschlagen, anzuwenden. Der kombinierte Effekt ist auch ein Fünf-Sterne-Objekt.

Sternebewertung

Merkmalverteilung

Je ausgewogener die Verteilung der Merkmale im Bild ist, desto besser kann das Bild erkannt und verfolgt werden. Vergewissern Sie sich, dass die gelben Kreuze gut über das gesamte Bild verteilt sind. Erwägen Sie, das Bild zu beschneiden, um Bereiche ohne Merkmale zu entfernen.

Bildmerkmale ungleichmäßig über das Ziel verteilt

Bildmerkmale_ungleichmäßig_hochgeladen
Hochgeladenes Bild
Bildmerkmale_ungleichmäßig_analysiert
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Schlechte Merkmalverteilung. Merkmale sind in einigen Bereichen dieses Bildes vorhanden, in anderen nicht. Merkmale müssen gleichmäßig über das gesamte Bild verteilt sein. Schlechter lokaler Kontrast. Die Objekte in diesem Bild benötigen schärfere Kanten oder klar definierte Formen, um einen besseren lokalen Kontrast zu erzielen.

Beschnittenes Bild, bessere Merkmalverteilung

Bildmerkmale_ungleichmäßig_hochgeladen_1
Hochgeladenes Bild
Bildmerkmale_ungleichmäßig_analysiert_1
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Vermeiden Sie organische Formen

Typischerweise liefern organische Formen mit weichen oder runden Details, die verschwommene oder stark komprimierte Aspekte enthalten, nicht genügend Details, um erkannt und richtig oder gar nicht verfolgt zu werden. Sie leiden unter einer geringen Anzahl von Merkmalen.

HochgeladenesBildBallon-300x300
Hochgeladenes Bild
AnalysiertesBildBallon-300x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Es gibt keine Merkmale in diesem Bild, da es keine visuellen Elemente mit scharfen Kanten und hohem Kontrast gibt. Die AR-Kamera erkennt und verfolgt keine Bilder, die diese oder ähnliche Eigenschaften aufweisen.

Sich wiederholende Muster vermeiden

Obwohl einige Bilder genügend Merkmale und einen guten Kontrast enthalten, behindern repetitive Muster die Erkennungsleistung. Für beste Ergebnisse wählen Sie ein Bild ohne sich wiederholende Motive (auch wenn sie gedreht und skaliert werden) oder eine starke Rotationssymmetrie. Ein Schachbrett ist ein Beispiel für ein sich wiederholendes Muster, das nicht erkannt werden kann, da die 2 x 2 Paare von schwarzen und weißen Feldern genau gleich aussehen und vom Detektor nicht unterschieden werden können.

HochgeladenesBildMuster-300x300
Hochgeladenes Bild
AnalysiertesBildMuster-300x300
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Dieses Bild ist nicht für die Erkennung und Verfolgung geeignet. Sie sollten ein alternatives Bild in Betracht ziehen oder dieses deutlich modifizieren.
Obwohl dieses Bild genügend Merkmale und einen guten Kontrast enthält, behindern repetitive Muster die Erkennungsleistung. Für beste Ergebnisse wählen Sie ein Bild ohne sich wiederholende Motive (auch wenn sie gedreht und skaliert werden) oder eine starke Rotationssymmetrie.

Wie man ein Objekt in Graustufen auswertet

Unsere Erkennungssoftware verwendet die Graustufenversion Ihres Bildes, um Merkmale zu identifizieren, die zur Erkennung und Verfolgung verwendet werden können. Sie können das Graustufen-Histogramm Ihres Bildes verwenden, um dessen Eignung als Objekt zu bewerten. Graustufen-Histogramme können mit einer Bildbearbeitungsanwendung wie GIMP oder Photoshop erstellt werden.

Wenn das Bild einen niedrigen Gesamtkontrast aufweist und das Histogramm des Bildes schmal und spitz ist, ist es wahrscheinlich kein gutes Objekt. Diese Faktoren deuten darauf hin, dass das Bild nicht viele brauchbare Merkmale aufweist. Wenn das Histogramm jedoch breit und flach ist, ist dies ein erster Hinweis darauf, dass das Bild eine gute Verteilung nützlicher Merkmale enthält. Beachten Sie jedoch, dass dies nicht in allen Fällen zutrifft, wie das Bild in der letzten Zeile dieser Tabelle zeigt.

Blatt-in-Graustufen-1-300x300
Hochgeladenes Bild in Graustufen
Histogramm
Sternebewertung
Blatt-in-Graustufen-3-300x257
Hochgeladenes Bild in Graustufen
Histogramm
Sternebewertung
Bild-in-Graustufen-Steine-300x300
Hochgeladenes Bild in Graustufen
Histogramm
Sternebewertung
Bild-in-Graustufen-verlauf-300x300
Hochgeladenes Bild in Graustufen
Histogramm
Sternebewertung

So verwenden Sie den Merkmal-Ausschlusspuffer

Ein Merkmal-Ausschlusspuffer umrandet den Einsatz eines hochgeladenen Bildes. Dieser Pufferbereich ist etwa 8 % breit und nimmt keine Merkmale auf, auch wenn es innerhalb dieser Zone Merkmale gibt. Die erste Zeile der folgenden Tabelle zeigt, dass der rot schattierte Bereich keine Merkmale enthält, obwohl in dieser Zone sichtbare Merkmale vorhanden sind.

Originalbild

Hochgeladenes-Bild-ohne-Rahmen-1-300x300
Hochgeladenes Bild
Analysiertes-Bild-mit-Markierung-300x300
Analysiertes Bild (mit roter Markierung)

Bild mit Rahmen

Bild-mit-Rahmen-298x300
Hochgeladenes Bild
Bild-mit-Rahmen-rot-Markiert-300x297
Analysiertes Bild (mit roter Markierung)

Sie können diese Situation des Merkmal-Ausschlusses vermeiden, indem Sie einen weißen 8%igen Puffer um das Bild hinzufügen, wie in der unteren Zeile der obigen Tabelle dargestellt. Aber bedenken Sie, dass diese Merkmale nur dann hilfreich sein werden, wenn garantiert werden kann, dass das Objekt während der Laufzeitausführung auf einer Oberfläche mit einer eigenen Farbe liegt und selbst keine Merkmale aufweist.

So erstellen Sie nicht rechteckige Bildobjekte

Sie können nicht rechteckige 2D-Formen als Objekte verwenden, indem Sie die Form eines Bildmotivs auf einem weißen Hintergrund platzieren. Dadurch wird sichergestellt, dass nur die Merkmale der Form für das Bild verwendet werden.

Schritte:

  1. Positionieren Sie die Form auf einem weißen Hintergrund in einem Bildbearbeitungsprogramm.
  2. Rendern Sie das zusammengesetzte Bild als JPG- oder PNG-Bilddatei.
  3. Laden Sie diese Datei im snooperator hoch, um ein neues Objekt zu erstellen.
Zugeschnittenes Design
blob_shape
Hochgeladenes Bild
blob_upload
Analysiertes Bild
blob_features

Wie man die physikalischen Eigenschaften von Objekten optimiert

Verwenden Sie die folgenden Empfehlungen, um die beste Leistung von physischen Zielbildern zu erhalten: Bildobjekte sollten starr, nicht flexibel, matt, nicht glänzend sein. Kleine Objekte sind gut für die Bearbeitung durch den Benutzer. Seien Sie kreativ bei der Auswahl der Objekte, damit diese sinnvoll, sachdienlich und spielerisch zur Geltung kommen.

Ein hartes Material wie Karton, Plastik oder Papier, das auf einer unflexiblen Oberfläche befestigt ist, ist besser als ein einfaches bedrucktes Blatt Papier. Der Grund dafür ist, dass die Flexibilität des bedruckten Papiers es schwierig machen kann, das Objekt im Fokus zu behalten. Papierobjekte sind jedoch leicht reproduzierbar und weit verbreitet, daher sollten Sie sie nicht vollständig als gültige Ziele außer Acht lassen.

Beachten Sie, dass selbst wenn Sie detaillierte Anweisungen für das Druckformat und die Papierqualität geben, die meisten Benutzer auf den Standard ihres Druckers zurückgreifen, der normalerweise auf A4 oder US Letter eingestellt ist. Um diese Druckprobleme zu vermeiden, ist es sinnvoll, Einstellungen für Bücher, Werbematerialien, Verpackungen oder Poster zu hinterlegen.

Technische Optimierung

Target

  • max. 1.000 px breit (Höhe ergibt sich)
  • möglichst wenig Weißraum
  • Auflösung: 72 dpi
  • sRGB-Modus
  • bildschirmprofiliert
  • Dateigröße max. 2 MB
  • jpg, pdf oder png
  • Spiegelungen im Foto vermeiden (gleichmäßige Ausleuchtung)
  • kontrastreich Darstellung
  • gerade Ausrichtung

Buttons

  • Auflösung, Farbraum und Farbprofilierung wie targets
  • png-Format (bei Transparenzen)
  • Kontrastreiche Darstellung (button zum Hintergrund, Schrift zum button)
  • Mit Schatten, Glow oder Outline arbeiten
  • Buttons nicht zu weit vom Experience/Target platzieren
  • Auf Schriftgröße achten (Lesbarkeit)
  • Überlappungen von Buttons vermeiden

Content

  • Pro Target nur ein Content (Doppelerkennung)
  • Auf Zeichenmenge und Sonderzeichen achten. Ggf. mit TinyURL.com optimieren

Videos

  • mp4-Format, gifs
  • Max. 800 px Breite
  • Dateigröße optimieren (mp4 nicht mehr als 8 MB, gifs max. 2 MB)
  • Thumbnail aus Video für Standbild generieren
  • Überlappungen mit Image-Buttons vermeiden (Falls nötig, mit z-Achsen-Option die Elemente in der Tiefe weit genug voneinander trennen)

Optimierung Fließtext-Targets

target-texte1
Hochgeladenes Bild
target-texte1-analysiert
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Obwohl das Target sehr viele Erkennungspunkte und auch eine 4-Sternebewertung hat können Fließtextseiten nicht zu optimalen Ergebnissen Führen. Das Ergebnis kann sein, dass die geladenen Inhalte nach Erkennung zittern.

target-texte2
Hochgeladenes Bild
target-texte2-analysiert
Analysiertes Bild
Sternebewertung

Entfernt man beim selben Target die Fließtexte, so steigert sich noch mal die Sternebewertung, obwohl weniger Erkennungspunkte existieren. Das Zittern wird nebenbei auch beseitigt.

Verwendung animierter GIFs

Bei der Verwendung animierter GIFs auf der Experience gilt es folgendes zu beachten.

Animierte GiFs können zu Speicherproblemen auf den Mobilgeräten führen wenn es darum geht diese auf der Experience darzustellen. Selbst vermeintlich kleine Dateien können den Speicher der Geräte stark belasten.

Beispiel

Ein GIF besteht aus 300 Frames mit einer Auflösung von 600 px x 400 px und hat eine Dateigröße von 250 KB. Durch z.B. große transparente Flächen kann ein GIF auch mit vielen Frames gut komprimiert werden, so dass eine solche kleine Dateigröße erzielt werden kann.
Um das GIF anzuzeigen müssen alle Frames entpackt und in Texturen umgewandelt werden. Dies führt dazu, dass die Einzelbilder im Speicher nicht mehr komprimiert vorgehalten werden können, sondern jeweils entpackt. Die 8-Bit Farbkodierung (256 Farben aus einer Tabelle) müssen dabei in RGBA (24 Bit) umgewandelt werden.

Die neue Speichergröße rechnet sich dann:
600 Pixel * 400 Pixel * 4 Byte (24 Bit Farbtiefe) * 300 (Frames) = 288.000.000 Byte
Dies entspricht somit letztendlich einer unkomplizierten Dateigröße von ca. 275 MB.

Optimierung animierter GIFs

Bei der Erstellung von GIFs gilt es also zu beachten, dass die Auflösung und die Anzahl der Frames auf ein Minimum reduziert werden.
Halbiert man vom oben genannten GIF die Auflösung auf 300 px x 200 px, so viertelt sich die Dateigröße:

300 Pixel * 200 Pixel * 4 Byte (24 Bit Farbtiefe) * 300 (Frames) = 72.000.000 Byte (ca. 69 MB)
Ist es weiterhin möglich die Anzahl der Frames zu halbieren, so ist die unkomprimierte Datei nur noch ca. 35 MB groß.

Wie können wir Ihnen helfen?

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