# data[].attributes.body
Estas imágenes están formadas por pixeles (puntos) y cada uno de ellos representa un color y para formar ese color se utilizan dentro de la información de la imagen diferentes sistemas, por ejemplo los GIF, los JPG, los PNG. Hay otros formatos, pero no se usan cotidianamente como el BMP, TIF o PSD.

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La imagen vectorial se basa en fórmulas matemáticas, y no se dividen en unidades mínimas de información como los píxeles, sino en sectores de color y líneas. Se construyen a partir de vectores, que son objetos definidos por una serie de puntos que pueden modificarse para dar una u otra forma a la imagen final, por ejemplo AI, CDR, FH, SVG, WMF.

# data[].attributes.body
Icónica: cuanto más posea características comunes con la estructura del objeto u objetos reales representados.
Abstracta: Es aquella que no reproducen con exactitud la realidad de las cosas.
Simple: Las imágenes simples no requieren mucho esfuerzo de captación y análisis por parte del receptor.
Compleja: Requiere del espectador más atención y más tiempo de dedicación para su análisis.
Monosemica: Tiene un significado obvio y único, es decir no ofrecen la posibilidad de descubrir otro significado distinto al que representa.
Polisémica: Tiene varios significados posibles, cuyo significado es complejo, no se reducen a una mera descripción de lo que se presenta.
Denotación:  Es la referencia más inmediata que un elemento produce en el espectador del mensaje visual.
Connotación: Es un lectura de imágenes donde la subjetividad es el factor más significativo, cada observador puede obtener una conclusión propia del análisis.

# data[].attributes.body
Encuadre:
Horizontal: Es el mas natural, esto ocurre porque nuestra mirada opera en forma binocular y horizontal.
Vertical: Es menos frecuente en fotografía de paisaje y mas frecuente en retratos.
Inclinado: Trasmite dinamismo y fuerza.
Planos:
Panorámico: Muestra un gran escenario. El personaje no aparece o queda diluido en la imagen.
General: Presenta a los personajes de cuerpo entero y muestra con detalle el entorno.
Entero: Es el plano de la figura entera.
Americano: Recorta la imagen por las rodillas, aproximadamente, para mostrar la acción de las manos.
Medio: Recorta el cuerpo a la altura de la imagen.
Primer plano: Recorre el rostro y los hombros.
Primerísimo primer plano: Capta el rostro entero.
Plano en detalle: Concentra la máxima capacidad expresiva.
Ángulos:
Normal: Es la posición mas natural y la mas común.
Picado: Se realiza la imagen desde un posición mas alta que el objeto.
Contrapicado: se realiza la imagen desde una posición mas baja que el objeto.
Cenital: Se toma desde un ángulo completamente en perpendicular.
Nadir: incrementa la sensación de contrapicado.

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El color no es una propiedad del objeto. El color proviene de la luz. Esta viaja a gran velocidad en forma de ondas que podemos percibir con nuestro sentido de la vista.
¿Y cómo informarle a la computadora que forme los colores? Había que crear modelos numéricos para poder pasarlos a binario.

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Este modelo formado por los colores Red, Green, Blue (rojo, verde, azul) se forma a partir de todo lo anterior y nos especifica que todos los colores se forman a partir de estos tres (por eso se lo llama modelo de color aditivo o de mezcla por adición). De acuerdo a la intensidad de cada uno se creó una escala que va del 0 (oscuridad, negro) al 255 el color más intenso. Si unimos todos los colores se forma el blanco.

# data[].attributes.headline
Modelo CMYK (cyan, magenta, yellow, key -negro-)

# data[].attributes.subject
Modelo CMYK (cyan, magenta, yellow, key -negro-)

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Vimos que el modelo RGB proviene de los colores primarios aditivos de la luz. Pero no sucede lo mismo con los colores de las tintas o bien lo reflejados por los objetos. Cuando la luz se refleja en un objeto, este absorbe algunos colores y a otros los refleja. Estos colores, el cian, el magenta, el amarillo y el negro son los que se utilizan para imprirmir. ¿Por qué K?, surge de Key-Plate (una plancha negra que se usa en la impresión de talleres y que contiene la mayor parte de la información de la imagen). Es un modelo que funciona por sustracción, es decir extrayendo ciertos colores se producen los demás. Por eso si los saco a todos, queda el blanco. ¿Por qué?, porque el objeto refleja todo los colores, es decir la luz representada por el blanco.

A diferencia del RGB no hay una escala del 0 al 255 sino que se manejan por porcentaje, del 0 al 100.

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Si entre nosotros mismos solemos tener problemas para llegar a un consenso sobre cómo referirnos a los colores, imagínense entre las personas y los ordenadores. Alguien debió pensar que la única posibilidad de entendimiento mutuo era usando un código estándar basado en números y letras.

Los números hexadecimales se usan en las páginas web para indicar colores. Los colores se definen mezclando cantidades de rojo, verde y azul, cada valor está entre:

0 y 255 (en decimal), o 00 y FF (en hexadecimal).
Lo primero que hay que saber es que en los dispositivos electrónicos todos los colores se forman mediante la mezcla aditiva de los colores primarios rojo, verde y azul. Pues bien, el sistema hexadecimal se basa en este principio de un modo bastante fiel, ya que lo que estos códigos hacen no es otra cosa que especificar qué cantidad o intensidad de cada color primario hay que añadir a la mezcla.
Los números hexadecimales son "naturales" para los ordenadores, porque manejan números binarios, y cuatro cifras binarias hacen una cifra hexadecimal (lee dígitos binarios). Dos dígitos hexadecimales juntos (en informática a eso se le llama un "byte") representan uno de 16×16=256 niveles diferentes de color. Con este sistema tan sencillo, un ordenador de 24 bits puede reproducir hasta 16.777.216 colores diferentes, una enorme cantidad, sobre todo teniendo en cuenta que el ojo humano tan solo puede distinguir 10 millones.
Para que todo esto nos pueda llegar a ser útil en nuestro día a día, necesitaríamos alguna pista que nos ayude a visualizar los colores a partir de sus códigos, aunque sea de modo aproximado.
En RGB: 255 255 255, es decir se adhirieron los colores en su máxima representación en el sistema decimal.

En CMYK: todo en 0%, es decir no se sustrajo ningún color

En Hexadecimal: FFFFFF, es decir se adhirieron los colores en su máxima representación en el sistema hexadecimal.

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El concepto de núcleo semántico pertenece a José Bullaude (1966), el que lo esbozó en El nuevo mundo de la imagen, desarrollándolo posteriormente conjuntamente con Lilia de Menegazzo (1974).

El núcleo semántico es la porción de la imagen que contiene los elementos esenciales (significativos) que hacen a su comprensión. Contienen lo que no se puede recortar de una imagen, para que cumpla su papel en un mensaje visual.

La mayor parte de las fotografías contienen zonas importantes no significativas que conviene eliminar en la edición final, para que no resulten distractoras en el proceso de lectura-comprensión. Los fotógrafos llaman a este proceso encuadrar, y lo realizan en el momento de ampliar. Las fotografías o imágenes digitales se recortan con herramientas adecuadas, normalmente llamadas crop (tijeras).

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Después de todo lo teórico vimos cómo poner en práctica toda esta teoría editando imágenes. Creo que fue una puesta muy buena y interesante para aprender a editar en la computadora.

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Por último llegó la evaluación que estuvo muy buena porque abarcó todo la teoría que vimos. Me parece que para darle un cierre a el primer cuatrimestre está bien todos los temas que abarcamos y todo las imágenes que editamos.

# data[].attributes.body
BOCA