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sabato 28 febbraio 2015

Di che colore è il vestito?


Il 25 febbraio Caitlin McNeill, una musicista folk scozzese, ha pubblicato sul proprio spazio Tumblr una foto di un vestito con la seguente didascalia:

«Ragazzi per favore aiutatemi: questo vestito è bianco e oro o blu e nero? Io e i miei amici non riusciamo a metterci d’accordo e stiamo impazzendo».

La domanda ha ricevuto moltissima attenzione, tanto che la discussione è rapidamente passata sui social network, diffondendosi a ritmi esponenziali.

Per alcuni il vestito è nero e blu mentre per altri è bianco e oro... Ma possibile che non esista un metodo oggettivo per stabilire la verità?

Certamente quell'immagine non sarebbe diventata virale se solo il popolo del web avesse avuto un minimo di conoscenza dei mezzi tecnologici di cui dispone e dei loro principi di base, e se, invece di argomentare con fare sofistico a suon di "secondo me è blu, secondo me è giallo", avesse utilizzato un approccio appena un poco più scientifico.

Infatti, per chiudere in modo definitivo la sterile discussione, sarebbe stato sufficiente campionare i pixel dell'immagine del vestito con un programma di photo-editing, in modo tale da eliminare ogni possibilità di equivoci dovuti a qualche eventuale illusione ottica.

Per rappresentare i colori su di un monitor, i computer necessitano di algoritmi di codifica. Tra i più utilizzati si può annoverare il sistema "RGB", un modello fisico-matematico di tipo additivo basato sui colori rosso (Red), verde (Green) e blu (Blue), da cui, con molta fantasia, deriva il nome.

La codifica è discreta ma univoca, in quanto lo spettro del visibile viene approssimato con combinazioni di triplette di numeri interi che possono variare da 0 a 255 e che stanno ad indicare la tonalità e l'intensità dei tre colori "fondamentali" presenti in un dato pixel.

Ad esempio, la tripletta (0,0,0) identifica il nero, (255,0,0) identifica il rosso (con una lunghezza d'onda convenzionale di 700,47 nm), (127,0,0) un rosso più scuro del precedente, mentre (255,255,255) identifica il bianco e così via (per una lista visiva si veda qui).

In particolare nel formato BMP ad ogni pixel viene associata una tripletta di numeri che, così facendo, potrà rappresentare in modo approssimato ma univoco un qualsiasi oggetto fotografato nel mondo reale.

Quindi, analizzando i singoli pixel di una foto, si può effettivamente stabilire il colore dell'oggetto che è stato immortalato.

Non c'è bisogno di scomodare mezzi strabilianti per effettuare una campionatura, è già sufficiente il diffusissimo Microsoft Paint, che è stato rilasciato per la prima volta nel lontano 1985.

Ecco il risultato:



La campionatura ci mostra chiaramente che i colori presenti sono il nero ed il blu, anche se spaziano da una tonalità più scura ad una leggermente più chiara (nero-marrone-grigio; blu-celeste).

Con buona pace per la musicista scozzese e per tutto il popolo del web, il vestito è prevalentemente blu e nero, fine della storia. 

Non dico che sia impossibile che alcuni possano aver visto i colori giallo e bianco in foto, anche perché sono state diffuse immagini modificate che risultano più chiare rispetto all'originale e che quindi potrebbero aver indotto con maggior frequenza il verificarsi di qualche effetto ottico (per una spiegazione si veda il seguente video); ma è oggettivamente dimostrabile che il colore del vestito nella fotografia originale (quella non alterata) è blu-nero e non giallo-bianco.

Se invece volete vedere all'opera una vera illusione ottica, dalla quale nessuno può sfuggire, osservate il seguente cubo:


Applicando la tecnica appena descritta potrete sincerarvi che non si tratta di un inganno: questa volta il colore è effettivamente lo stesso ma le nostre menti rimangono ingannate dall'ombra che circonda il tassello sul lato frontale-sinistro, inducendo il nostro cervello a visualizzare quel quadratino come se fosse arancione, anche se in realtà è marrone!


1 commento:

  1. Ogni macchina fotografica bilancia il bianco e sovente sbaglia nelle zone in ombra, controluce o con una fonte luminosa che non è rilevata dall'apparecchio (come è successo nella foto).
    Per te la neve è blu o è bianca?
    http://www.marcotogni.it/bilanciamento-del-bianco/

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