Картинки 1 сентября черно белые: 1 d1 81 d0 b5 d0 bd d1 82 d1 8f d0 b1 d1 80 d1 8f d0 ba d0 be d0 bb d0 be d0 ba d0 be d0 bb d1 8c d1 87 d0 b8 d0 ba: векторная графика, изображения, рисунки – twin-star.ru

Здравствуй, школа! Стенгазета на 1 сентября

8-й вариант,

черно-белый и цветной плакат для бесплатного скачивания,
подарок для читателей портала «Солнышко» solnet.ee

Уважаемые читатели! Данный материал – ЭКСКЛЮЗИВНАЯ АВТОРСКАЯ разработка, предоставляется вам бесплатно.
При использовании требуется выполнять единственное условие: оставлять (не затирать, не заклеивать) нанесенные на стенгазету логотип и адрес портала «Солнышко» solnet.ee, а также имена авторов.

Только для личного использования!
Перепубликация в других изданиях запрещена!

К началу нового учебного года мы приготовили для вас, дорогие читатели, еще один подарок – праздничную стенгазету к Дню знаний!

Газета проиллюстрирована авторскими рисунками. Материал разработан специально для детского портала «Солнышко», и скачать его вы можете совершенно бесплатно.

Стенгазета представлена в двух вариантах: черно-белый (раскраска) и цветной (полностью готовый). Каждая стенгазета состоит из 8 листов формата А4, формат готовой газеты – А1.

Последовательность действий:

Кликаем на уменьшенное изображение; откроется страница с картинкой в полный размер.
Сохраняем (скачиваем) лист. Для этого нужно кликнуть на картинку правой кнопкой мыши и выбрать опцию “Сохранить” (“Сохранить изображение как…”, “Save image as…”, “Save as…”).
Распечатываем листы на плотной бумаге на черно-белом (первый вариант) или на цветном (второй вариант) принтере.
Состыковываем листы.
Cклеиваем листы или наклеиваем их на ватман.
Черно-белые листы раскрашиваем.
Вписываем в рамочки подходящие стихи о школе, выбрать можно здесь
Любуемся результатом!

ПЕРВЫЙ ВАРИАНТ (ЧЕРНО-БЕЛЫЕ ЛИСТЫ)

ВТОРОЙ ВАРИАНТ (ЦВЕТНЫЕ ЛИСТЫ)

Ссылки по теме:

Если вам пригодилась стенгазета, пожалуйста, напишите ниже в комментариях, какой вариант использовали (цветной или черно-белый), поделитесь ссылкой в социальных сетях.
Создание авторской стенгазеты занимает очень много времени, и нам важно знать, имеет ли смысл продолжать подобные разработки.

Поделитесь с друзьями, возможно,
им с нужна эта информация!

Комментарии к новогодней стенгазете

Здравствуй, школа! Стенгазета на 1 сентября

Платные услуги

Прейскурант цен на оказание платных дополнительных услуг по Муниципальному автономному учреждению культуры городского округа «Город Калининград» «Калининградская централизованная библиотечная система» с 1 сентября 2020 года

1. Распечатка на лазерном принтере, распечатка текстов (формат А4):
1.1. 1-сторонняя 6-00
1.2. 2-сторонняя 11-00
2. Ксерокопирование черно-белое (тиражирование) библиотечного фонда, копирование / 1 лист:
2.1. текстовых материалов формат А4 1-стороннее 6-00
2.2. текстовых материалов формат А4 1-стороннее с изменением масштаба 7-00
2.3. текстовых материалов формат А4 2-стороннее 11-00
2.4. текстовых материалов формат А3 1-стороннее 12-00
2. 5. фотографий, газет, иллюстрированных изданий формат А4 1-стороннее 7-00
2.6. фотографий, газет, иллюстрированных изданий формат А4 1-стороннее с изменением масштаба 8-00
2.7. фотографий, газет, иллюстрированных изданий формат А3 1-стороннее 14-00
3. Сканирование в форматах JPG / PDF 1 страница формата А4 15-00
4. Консультирование при работе на компьютере в группе (7 занятий по 90 мин.) 1000-00
5. Индивидуальное консультирование при работе на компьютере:
5.1.- 1 час 300-00
5.2.- 30 мин. 150-00
6. Культурно-массовое мероприятие:
6.1.– участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория 15+) 60 мин. 150-00
6.2.– участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория 15+) 80 мин. 200-00
6.3 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория 15+) 90 мин. 225-00
6.4 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория 15+) 100 мин. 250-00
6.5 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория от 0+ до 15) 30 мин. 50-00
6.6 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория от 0+ до 15) 60 мин. 100-00
6.7 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория от 0+ до 15) 80 мин. 135-00
6.8 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория от 0+ до 15) 90 мин. 150-00
6.9 – участие в мероприятии/1 чел. (возрастная категория от 0+ до 15) 100 мин. 170-00
7. Консультирование по компьютерной 2D графике в группе (8 занятий по 90 мин) 1000-00
8. Сканирование фотографий (без кадрирования)
8.1.- 1 стр. формата А4 36-00
8.2.- 1 стр. формата А5 18-00
8. 3.- 1 стр. формата А6 9-00
9. Оптическое распознавание текста (1 стр. формата А4 (автоматическое распознавание с ручным определением и сохранением вWord/ PDF) 20-00
10. Запись цифровых документов на электронный носитель (FLash клиента) 30-00
11. Отправка цифровых документов по электронной почте (1 услуга) 30-00
12. Ретуширование цифровых фотографий:
12.1.- 30 мин. работы 150-00
12.2.- 1 час работы 300-00
12.3.- 2 часа работы 600-00
12.4.- 3 часа работы 900-00
13. Брошюровочно-переплетные работы:
13.1. – 30 минут работы 150-00
13.2. – 1 час работы 300-00
13.3. – 2 часа работы 600-00
13.4. – 3 часа работы 900-00
14. Распечатка цветных фотографий на струйном принтере
14.1.- печать 1 фото формата А 4 (20 x 30 см) 40-00
14. 2.- печать 1 фото формата А 5 (15 x 20 см) 20-00
14.3.- печать 1 фото формата А 6 (10 x 15 см) 10-00
14.4.- печать 1 фото формата А 3 (30 x 42 см) 80-00
14.5.- печать 1 фото формата А 3+ (32 x 45 см) 90-00
15. Ламинирование документов:
15.1. – 1 лист формата А 4 (20 х 30 см) 70-00
15.2. – 1 лист формата А 5 (15 х 20 см) 45-00
15.3. – 1 лист формата А 6 (10 х 15 см) 30-00
15.4. – 1 лист формата А 3 (30 х 42 см) 100-00

Разделы сайта (для связи материалов с пунктами меню):

контрастные черно-белые и цветные карточки для развития зрения грудничков 1-2 и 3-4 месяцев, а также методика Монтессори

Давно доказано, что развитием и воспитанием ребенка заниматься никогда не рано.

Однако, часто забывают о том, что методы для этого должны выбираться не только интересные, но и доступные малышу.

Черно-белые карточки относятся к именно таким пособиям.

Зачем грудничкам именно черно-белые изображения для развития зрения?

Зрение новорожденного малыша имеет несколько очень важных особенностей:

Оно черно-белое до 2-3 месяцев. Цилиарное тело и сетчатка глаза ещё слабо развиты. В структуре преобладают палочки – специальные клетки сетчатки, позволяющие видеть только контрастные черно-белые объекты.
Не воспринимает сложных объектов. В мозгу на момент рождения сформировано всего около 15% нейронных связей. Переработать большие объемы информации он не в силах.
Не может долго концентрироваться на одном месте. Первые дни жизни взгляд ребенка хаотичен, он не способен сфокусироваться на отдельных предметах, далекие объекты видятся ему очень нечетко.

Однако, известно, что более 80% информации об окружающем мире человек получает с помощью зрения. А значит, для полноценного и всестороннего развития малыша необходимо использовать зрительное восприятие как можно раньше. Важно стимулировать мозг ребенка множеством ярких впечатлений доступными для него способами.

Использование контрастных черно-белых картинок, которые он уже может видеть, – один из таких способов.

Они приучают ребенка концентрировать взгляд и внимание.
Дают ему самые первые и понятные представления об окружающем мире.
Стимулируют мозговую активность.

Как использовать контрастные чёрно-белые карточки?

При выборе развивающих картинок, нужно учитывать возраст ребенка.

Начинать следует с самых простых изображений – геометрических фигур, несложных повторяющихся узоров, крупных схематических объектов.

Постепенно сложность и детальность изображений должны возрастать.

В рабочий набор вводятся картинки со смайликами, выражающими самые разные эмоции, а так же силуэты животных, фруктов, овощей и более проработанные узоры.

В возрасте 3-4 месяцев можно начинать понемногу вводить цвета (используются картинки с контрастными цветными элементами).

Совет! Понять, когда наступило время усложнять изображения, можно, ориентируясь на реакцию ребенка. Неинтересные ему картинки он будет просматривать бегло. Карточки, рассматриваемые долго и с особенным вниманием, нужно использовать для работы.

Черно-белые картинки хорошо подходят для игр с малышом. На первом этапе можно просто показывать ему картинку, а затем передвигать ее вправо-влево или вперед-назад. Через некоторое время траекторию можно усложнять – по кругу, по волне.

Помимо этого, полезно будет развесить черно-белые карточки по квартире на такой высоте, чтобы ребенок мог их разглядывать, устроившись на руках у взрослого. Прогуливаясь по комнатам, можно периодически останавливаться для разглядывания изображений.

И, конечно же, черно-белыми рисунками стоит оформить все места, где малыш проводит много времени (кроватку, мобиль над ней, развивающий коврик и подушки, и т.д.). Ему будет очень интересно тянуться к ним, поднимать голову выше, чтобы рассмотреть их получше.

Демонстрация малышу таких понятных и интересных изображений может замечательно использоваться и как отличное средство для успокоения и переключения внимания.

Важно! Используя карточки, нужно следить за тем, чтобы они находились на расстоянии 20-25 см от глаз ребенка (примерное расстояние до материнского лица во время кормления).

Где вешать?

Такие картинки можно развешивать в совершенно любых местах, доступных взгляду ребенка: на стены и двери, холодильник, кроватку.

Часто простые черно-белые изображения используются в оформлении развивающих ковриков, мобилей, кубиков, книжек и подушек.

Многое из перечисленного можно склеить или сшить самостоятельно, распечатав подходящие картинки из интернета или просто нарисовав их от руки.

Изображения для распечатки

1-2-х месяцев

3-4-х месяцев

Монтессори картинки

Набор из 62 черно-белых изображений можно скачать вот с этого сайта.

Цветные карточки

Приступая к занятиям с цветными картинками, следует помнить несколько важных моментов:

количество цветов и сложность изображения должны усложняться постепенно;
малыши сначала начинают видеть красный и желтый цвета (в 3-4 месяца). Чуть позже можно будет добавить в коллекцию картинки с синим и зеленым.

Лучше всего переходить на цветные изображения, сделав цветные копии уже знакомых черно-белых картинок. Сначала малышу показывается монохромный вариант. Потом – то же изображение, но с добавлением цвета. Не стоит торопиться, важно дать ребенку возможность хорошенько рассмотреть оба варианта и зафиксировать для себя разницу.

Позже черно-белые изображения полностью заменяются цветными. На этом этапе очень эффективны и интересны ребенку сложные орнаменты (например, всевозможные народные росписи).

Совет! Карточки, используемые для занятий с малышом в 4-6 месяцев, рекомендуется оклеить прозрачным скотчем, так как он, наверняка, будет тянуть их в рот.

Полезное видео

Рекомендуем посмотреть также видео по данной теме

Методика работы с черно-белыми карточкам, разработанная еще в прошлом веке Марией Монтессори доказала свою эффективность многочисленными исследованиями и до сих пор пользуется большой популярностью. Узнать о ней больше можно в книге Сары Брюэр «Супер-ребенок» и статьях Сесиль Лупан. Эти педагоги во многом усовершенствовали методику и сделали ее более современной.

Чёрно-белое фото с цветными элементами в GIMP

Из этого урока вы узнаете, как сделать чёрно-белое фото с цветными элементами в GIMP, то есть, как создать так называемый всплеск цвета на фотографии (Color Splash Effect).

Предлагаем вам освоить 2 способа выделить цвет на чёрно-белом снимке – быстрый и качественный.

Перед созданием Color Splash эффекта, рекомендуем повысить цветовую насыщенность изображения, как советовалось в нашем уроке «Простой способ улучшить фото в GIMP». Такая предварительная подготовка придаст большей выразительности цветным элементам на будущей черно-белой картинке.

Пример фото с цветными акцентами:

Как выделить цветное на чёрно-белом фото за 5 шагов

Этот метод лучше всего подойдёт тем, кому нужно выделить цветом на фотографии единичный объект с несложными краями и тем, у кого нет особо завышенных требований по качеству к заключительному результату.

Для примера в этой части урока мы оставим цветным только красный шарик на картинке, а остальную часть изображения обесцветим.

Шаг 1

Возьмите инструмент Свободное выделение (Лассо) и с его помощью обведите на фото объект, который желаете оставить цветным, расставляя контрольные точки вдоль его границы. Замкните контур, кликнув по первоначальной точке выделения. [Для активации выделения в GIMP 2.10 нажмите клавишу Enter.]

Чем чаще вы расставите контрольные точки вдоль границы объекта, тем качественнее будет выделение. Для удобства работы с инструментом Лассо, зажмите клавишу Ctrl и покрутите колёсико мыши в нужную сторону, увеличивая изображение в рабочей области фоторедактора.

Шаг 2

Выберите в меню Выделение – Инвертировать. В результате этого, выделенной станет остальная часть изображения вне границы элемента, который вы замыслили сделать цветовым акцентом.

Шаг 3

Через меню Выделение – Растушевать сделайте растушёвку границ выделенного объекта. Ширину размывания можно оставить по умолчанию. Нажмите ОК.

Шаг 4

В меню Цвет выберите команду Обесцвечивание. В диалоговом окне инструмента переключитесь на пункт Светимость. Нажмите ОК.

Шаг 5

Кликните в меню Выделение – Снять выделение и оцените готовый результат.

Готовое чёрно-белое фото с красным элементом:

Далее рассмотрим более профессиональный метод селективной раскраски изображений.

Чёрно-белое фото с цветными элементами — профессиональный подход

Этот способ превращения снимка в чёрно-белое с цветными объектами изображение, намного эффективнее. Поэтому рекомендуем для получения качественного результата использовать именно этот вариант.

В данном разделе урока мы освоим выделение нескольких цветных элементов на обесцвеченном фоне. А также рассмотрим приёмы коррекции случайных дефектов, которые могут возникнуть из-за некачественного (неумелого) выделения объектов.

В качестве примера здесь мы будем использовать фото, с девушкой-моделью, размером 4093×2729 px.

Шаг 1

Создайте копию слоя, нажав внизу диалогового окна Слои на пиктограмму в виде сдвоенных слайдов.

Шаг 2

Сделайте правый клик на копии слоя и в контекстном меню выберите пункт Добавить альфа-канал, если его нет. Шрифт имени слоя из жирного стиля начертания превратится в обычный.

Шаг 3

Через команду меню Цвет – Обесцвечивание обратите изображение в чёрно-белое, выбрав пункт Светимость в диалоговом окне инструмента. Ваша стопка слоёв будет выглядеть так: вверху дубликат слоя в градациях серого, внизу – оригинал в цвете.

Шаг 4

Возьмите инструмент Свободное выделение и в его параметрах активируйте пиктограмму Добавить в текущее выделение.

[Теперь можно выделить несколько объектов на изображении, независимых друг от друга.]

Шаг 5

Сделайте выделение нескольких элементов на фото, которые планируете сохранить в цвете на будущем чёрно-белом изображении. Мы выделим сначала платье, а затем губы девушки-модели.

Полезный совет. Чтобы упростить выделение конкретного цвета, отключите видимость чёрно-белого слоя, нажав на пиктограмму глаза рядом с миниатюрой копии слоя. Закончив выделение, не забудьте включить его видимость и проверьте, чтобы слой-копия оставался активным.

Шаг 6

Сделайте растушёвку выделенных областей. Чем большего размера ваша фотография, тем большее значение растушёвки следует установить. В нашем случае подходящим будет значение в 20 пикселей.

Шаг 7

Удалите выделенные детали на копии слоя через меню Правка – Очистить (клавиша Delete).

Шаг 8

Через меню Выделение – Снять выделение отключите обводку выделенных элементов и внимательно осмотрите получившееся изображение. Как видите, незаконченная работа имеет пару недостатков:

волосы модели, попавшие в область выделения на фоне красного платья, сохранили цвет;
а у запястья правой руки, на кромке рукава, не до конца вскрыт цветной слой.

Давайте подкорректируем эти моменты.

Доработка и коррекция цветных элементов на чёрно-белом фоне

Для начала доработаем край рукава, затем погасим цвет волос на фоне красного платья модели.

На заметку. В отличии от метода селективного окрашивания, рассмотренного в первой части урока, профессиональный подход позволяет вносить необходимые правки и совершать дополнительные приёмы коррекции в незаконченный проект.

Шаг 1

Возьмите инструмент Ластик с мягкой кистью 2. Hardness 025 px. Размер кисти подбирается ситуативно.

Шаг 2

Пройдитесь ластиком вдоль кромки рукава, удаляя остатки чёрно-белого слоя над недоработанной частью и таким образом вскрывая цветной слой. При необходимости проделайте те же действия в других местах изображения.

Шаг 3

Теперь в настройках инструмента Ластик добавьте следующие параметры:

Непрозрачность – 30 px;
Кисть – 2. Hardness 025 px;
Динамика рисования – Track Direction;
Галочка в чекбоксе – Антиластик.

Примечание. В каждом отдельном случае настройки Непрозрачности и Размера кисти – индивидуальны. Многое зависит от размеров изображения и особенности областей, обрабатываемых на нём. Значения вышеуказанных переменных подбираются экспериментально.

Шаг 4

Проведите мягкой кистью антиластика по длине прядей волос. Этот приём частично восстановит чёрно-белый слой и слегка скроет цветной, что вполне допустимо для данного места.

Наше фото с цветными деталями почти готово. Однако чёрно-белый фон, на котором расположена модель в ярко-выраженном красном платье, нам кажется темноватым. Давайте также поработаем над ним, используя инструменты из вкладки меню Цвет.

Шаг 5

В меню Цвет выберите Кривые. В диалоговом окне инструмента изогните кривую так, чтобы достичь желаемого результата, наблюдая за изменениями «на лету». Нажмите ОК.

Шаг 6

Выберите в меню Цвет – Яркость-Контраст. Слегка измените значение переменных и нажмите ОК.

[Как вариант, вы можете пропустить 5-ый шаг с использованием Кривых и сразу отрегулировать яркость и контраст с помощью этого инструмента на своё усмотрение.]

Оцените готовый результат:

На этом урок по выделению цвета на чёрно-белых снимках в GIMP закончен.

P. S. Попробуйте добавить к изображению белую рамку. Она хорошо довершит получившееся изображение.
P. P. S. Также, если вы любите чёрно-белые снимки и хотите подробнее изучить их создание в GIMP, тогда прочитайте наше руководство по теме: «Чёрно-белое фото из цветного — 5 способов сделать монохром в GIMP».

Преобразование RGB в черный OR белый

Как бы я взял изображение RGB в Python и преобразовал его в Черное OR белое? Я хочу, чтобы каждый пиксель был либо полностью черным (0, 0, 0), либо полностью белым (255, 255, 255).

Есть ли какие-либо встроенные функции для этого в популярных библиотеках обработки изображений Python? Если нет, то лучше всего было бы просто перебирать каждый пиксель, если он ближе к белому, установить его на белый, если он ближе к черному, установить его на черный?

python

opencv

numpy

python-imaging-library

Поделиться

Источник

Tom

13 сентября 2013 в 03:34

8 ответов

Преобразуйте его в оттенки серого, а затем масштабируйте до белого или черного (в зависимости от того, что ближе).

Оригинал:

Результат:

Чистая реализация подушки

Установите pillow , если вы еще этого не сделали:

$ pip install pillow

Подушка (или PIL) может помочь вам эффективно работать с изображениями.

from PIL import Image

col = Image.open("cat-tied-icon.png")
gray = col.convert('L')
bw = gray.point(lambda x: 0 if x<128 else 255, '1')
bw.save("result_bw.png")

В качестве альтернативы вы можете использовать подушку с numpy .

Подушка + Numpy Битовые Маски Подход

Вам нужно будет установить numpy:

$ pip install numpy

Numpy нужна копия массива для работы, но результат тот же.

from PIL import Image
import numpy as np

col = Image.open("cat-tied-icon.png")
gray = col.convert('L')

# Let numpy do the heavy lifting for converting pixels to pure black or white
bw = np.asarray(gray).copy()

# Pixel range is 0...255, 256/2 = 128
bw[bw < 128] = 0    # Black
bw[bw >= 128] = 255 # White

# Now we put it back in Pillow/PIL land
imfile = Image.fromarray(bw)
imfile.save("result_bw.png")

Используя подушку , вы можете преобразовать ее непосредственно в черно-белую. Это будет выглядеть так, как будто у него есть оттенки серого, но ваш мозг обманывает вас! (Черное и белое рядом друг с другом выглядят как серые)

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

Оригинал:

Преобразованный:

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open color image
image_file = image_file.convert('1', dither=Image.NONE) # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

Поделиться

Kyle Kelley

13 сентября 2013 в 04:23

Я бы предложил преобразовать его в оттенки серого, а затем просто применить к нему пороговое значение (наполовину, среднее или меадианское, если вы так решите).

from PIL import Image

col = Image.open('myimage.jpg')
gry = col.convert('L')
grarray = np.asarray(gry)
bw = (grarray > grarray.mean())*255
imshow(bw)

Поделиться

askewchan

13 сентября 2013 в 03:44

img_rgb = cv2.imread('image.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(threshi, img_bw) = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

Поделиться

monti

02 ноября 2018 в 10:26

Удаление R из RGB цвета
Есть ли способ удалить красный канал пикселя RGB таким образом, чтобы в результирующем изображении красный цвет переходил в белый , а не в черный? Мне нужно различать красный цвет и синий / черный цвет, но при разном освещении значение RGB меняется. Если я просто удалю канал R, более темные. ..
Преобразование фона на RGB jpg для того чтобы быть прозрачным
Я знаю, что для этого есть куча вопросов, но ни один из них, похоже, не содержит реального кода для использования Я пытаюсь преобразовать RGB jpg, чтобы преобразовать все, что есть либо не черный, либо белый, чтобы быть прозрачным Код, который я пытался использовать, таков: $im =…

И вы можете использовать colorsys (в стандартной библиотеке) для преобразования rgb в hls и использовать значение легкости для определения black/white:

import colorsys
# convert rgb values from 0-255 to %
r = 120/255.0
g = 29/255.0
b = 200/255.0
h, l, s = colorsys.rgb_to_hls(r, g, b)
if l >= .5:
    # color is lighter
    result_rgb = (255, 255, 255)
elif l < .5:
    # color is darker
    result_rgb = (0,0,0)

Поделиться

monkut

13 сентября 2013 в 17:30

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

Оригинал:

Преобразованный:

Поделиться

Kyle Kelley

13 сентября 2013 в 03:50

Используя opencv, вы можете легко преобразовать rgb в двоичное изображение

import cv2
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from PIL import Image
import numpy as np

img = io.imread('http://www.bogotobogo.com/Matlab/images/MATLAB_DEMO_IMAGES/football.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.IMREAD_COLOR)
imR=img[:,:,0] #only taking gray channel
print(img. shape)
plt.imshow(imR, cmap=plt.get_cmap('gray'))

#Gray Image
plt.imshow(imR)
plt.title('my picture')
plt.show()

#Histogram Analyze

imgg=imR
hist = cv2.calcHist([imgg],[0],None,[256],[0,256])
plt.hist(imgg.ravel(),256,[0,256])

# show the plotting graph of an image

plt.show()

#Black And White
height,width=imgg.shape
for i in range(0,height):
  for j in range(0,width):
     if(imgg[i][j]>60):
        imgg[i][j]=255
     else:
        imgg[i][j]=0

plt.imshow(imgg)

Поделиться

shawon

06 июня 2018 в 19:29

Вот код для создания двоичного изображения с помощью opencv-python :

img = cv2.imread('in.jpg',2)

ret, bw_img = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("Output - Binary Image",bw_img)

Поделиться

Maifee Ul Asad

11 июня 2019 в 13:29

Если вы не хотите использовать методы cv для сегментации и понимать, что вы делаете, рассматривайте изображение RGB как матрицу.

image = mpimg.imread('image_example.png') # your image
R,G,B = image[:,:,0], image[:,:,1], image[:,:,2] # the 3 RGB channels
thresh = [100, 200, 50] # example of triple threshold

# First, create an array of 0's as default value
binary_output = np.zeros_like(R)
# then screen all pixels and change the array based on RGB threshold.
binary_output[(R < thresh[0]) & (G > thresh[1]) & (B < thresh[2])] = 255

В результате получается массив из 0 и 255, основанный на тройном условии.

Поделиться

Gabriel123

07 мая 2020 в 10:54

Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).

Исходные чёрно-белые фотографии взяты с Unsplash.

Сегодня чёрно-белые фотографии обычно раскрашивают вручную в Photoshop. Посмотрите это видео, чтобы получить представление об огромной трудоёмкости такой работы:

На раскрашивание одного изображения может уйти месяц. Приходится исследовать много исторических материалов, относящихся к тому времени. На одно только лицо накладывается до 20 слоёв розовых, зелёных и синих теней, чтобы получился правильный оттенок.
Это статья для начинающих. Если вам не знакома терминология глубокого обучения нейросетей, то можете почитать предыдущие статьи (1, 2) и посмотреть лекцию Андрея Карпатого.

В этой статье вы узнаете, как за три этапа построить собственную нейросеть для раскрашивания изображений.

В первой части мы разберёмся с основной логикой. Построим каркас нейросети из 40 строк, это будет «альфа»-версия раскрашивающего бота. В этом коде мало таинственного, он поможет вам ознакомиться с синтаксисом.

На следующем этапе мы сделаем обобщающую (generalize) нейросеть — «бета»-версию. Она уже сможет раскрашивать изображения, которые ей не знакомы.

В «окончательной» версии мы объединим нашу нейросеть с классификатором. Для этого возьмём Inception Resnet V2, обученный на 1,2 млн изображений. А нейросеть обучим раскрашиванию на изображениях с Unsplash.

Если не терпится, то вот Jupyter Notebook с альфа-версией бота. Также можете посмотреть три версии на FloydHub и GitHub, и ещё код, использованный во всех экспериментах, которые проводились на облачных видеокартах сервиса FloydHub.

Основная логика

В этом разделе мы рассмотрим рендеринг изображения, поговорим о теории цифрового цвета и основной логике нейросети.

Чёрно-белые изображения можно представить в виде сетки из пикселей. У каждого пикселя есть значение яркости, лежащее в диапазоне от 0 до 255, от чёрного до белого.

Цветные изображения состоят из трёх слоёв: красного, зелёного и синего. Допустим, нужно разложить по трём каналам картинку с зелёным листиком на белом фоне. Вы можете подумать, что листик будет представлен только в зелёном слое. Но, как видите, он есть во всех трёх слоях, потому что слои определяют не только цвет, но и яркость.

К примеру, чтобы получить белый цвет, нам нужно получить равное распределение всех цветов. Если добавить одинаковое количество красного и синего, то зелёный станет ярче. То есть в цветном изображении с помощью трёх слоёв кодируется цвет и контрастность.

Как и в чёрно-белом изображении, пиксели каждого слоя цветного изображения содержат значение от 0 до 255. Ноль означает, что у этого пикселя в данном слое нет цвета. Если во всех трёх каналах стоят нули, то в результате на картинке получается чёрный пиксель.

Как вы знаете, нейросеть устанавливает взаимосвязь между входным и выходным значениями. В нашем случае нейросеть должна найти связующие черты между чёрно-белыми и цветными изображениями. То есть мы ищем свойства, по которым можно сопоставить значения из чёрно-белой сетки со значениями из трёх цветных.

f() — нейросеть, [B&W] — входные данные, [R],[G],[B] — выходные данные.

Альфа-версия

Сначала сделаем простую версию нейросети, которая будет раскрашивать женское лицо. По мере добавления новых возможностей вы будете знакомиться с основным синтаксисом нашей модели.

За 40 строк кода мы перейдём от левой картинки — чёрно-белой — к средней, которая сделана нашей нейросетью. Правая картинка — это оригинальная фотография, из которой мы сделали чёрно-белую. Нейросеть обучалась и тестировалась на одном изображении, об этом мы поговорим в разделе, посвящённом бета-версии.

Цветовое пространство

Сначала воспользуемся алгоритмом изменения цветовых каналов с RGB на Lab. L означает светлота (lightness), a и b — декартовы координаты, определяющие положение цвета в диапазоне, соответственно, от зелёного до красного и от синего до жёлтого.

Как видите, изображение в пространстве Lab содержит один слой градаций серого, а три цветных слоя упакованы в два. Поэтому мы можем использовать в окончательном изображении исходный чёрно-белый вариант. Осталось вычислить ещё два канала.

Научный факт: 94% рецепторов сетчатки нашего глаза отвечают за определение яркости. И только 6% рецепторов распознают цвета. Поэтому для вас чёрно-белое изображение выглядит гораздо отчётливее цветных слоёв. Это ещё одна причина, по которой мы будем использовать эту картинку в окончательном варианте.

Из градаций серого в цвет

В качестве входных данных возьмём слой с градациями серого, и на его основе сгенерируем цветные слои a и b в цветовом пространстве Lab. Его же мы возьмём и в качестве L-слоя окончательной картинки.

Для получения двух слоёв из одного слоя, воспользуемся свёрточными фильтрами. Их можно представить как синее и красное стекло в 3D-очках. Фильтры определяют, что мы увидим на картинке. Они могут подчёркивать или скрывать какую-то часть изображения, чтобы наш глаз извлек нужную информацию. Нейросеть тоже может с помощью фильтра создать новое изображение или свести несколько фильтров в одну картинку.

В свёрточных нейросетях каждый фильтр автоматически подстраивается, чтобы легче было получить нужные выходные данные. Мы наложим сотни фильтров, а затем сведём их воедино и получим слои a и b.

Прежде чем переходить к подробностям работы кода, давайте его запустим.

Развёртывание кода на FloydHub

Если вы раньше не работали с FloydHub, то можете запустить пока инсталляцию и посмотреть пятиминутное видеоруководство или пошаговые инструкции. FloydHub — лучший и простейший способ глубокого обучения моделей на облачных видеокартах.

Альфа-версия

После установки FloydHub введите команду:

git clone https://github.com/emilwallner/Coloring-greyscale-images-in-Keras

Затем откройте папку и инициализируйте FloydHub.

cd Coloring-greyscale-images-in-Keras/floydhub floyd init colornet

В вашем браузере откроется веб-панель FloydHub. Вам предложат создать новый FloydHub-проект под названием colornet. Когда вы его создадите, возвращайтесь в терминал и выполните ту же команду инициализации.

floyd init colornet

Запускаем задачу:

floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard

Несколько пояснений:

С помощью этой команды мы смонтировали на FloydHub публичный датасет:
--dataemilwallner/datasets/colornet/2:data
На FloydHub вы можете просматривать и использовать этот и многие другие публичные датасеты.

Включили Tensorboard с помощью команды --tensorboard

Запустили задачу в режиме Jupyter Notebook с помощью команды
--mode jupyter

Если вы можете подключить видеокарты к выполнению задачи, то добавьте в команду флаг –gpu. Получится примерно в 50 раз быстрее.

Перейдите в Jupyter Notebook. На сайте FloydHub во вкладке Jobs кликните на ссылку Jupyter Notebook и найдите файл:

floydhub/Alpha version/working_floyd_pink_light_full. ipynb

Откройте файл и на всех ячейках нажмите Shift+Enter.

Постепенно увеличивайте значение периодов (epoch value), чтобы понять, как учится нейросеть.

model.fit(x=X, y=Y, batch_size=1, epochs=1)

Начните с epochs=1, затем увеличивайте до 10, 100, 500, 1000 и 3000. Это значение показывает, сколько раз нейросеть обучается на изображении. Как только вы обучите нейросеть, то найдёте файл img_result.png в главной папке.

# Get images image = img_to_array(load_img('woman.png')) image = np.array(image, dtype=float)

# Import map images into the lab colorspace

X = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,0]

Y = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,1:]

Y = Y / 128

X = X.reshape(1, 400, 400, 1)

Y = Y.reshape(1, 400, 400, 2)

model = Sequential()

model.add(InputLayer(input_shape=(None, None, 1)))

# Building the neural network

model = Sequential()

model. add(InputLayer(input_shape=(None, None, 1)))

model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’))

# Finish model

model.compile(optimizer=’rmsprop’,loss=’mse’)

#Train the neural network

model. fit(x=X, y=Y, batch_size=1, epochs=3000)

print(model.evaluate(X, Y, batch_size=1))

# Output colorizations

output = model.predict(X)

output = output * 128

canvas = np.zeros((400, 400, 3))

canvas[:,:,0] = X[0][:,:,0]

canvas[:,:,1:] = output[0]

imsave(“img_result.png”, lab2rgb(canvas))

imsave(“img_gray_scale.png”, rgb2gray(lab2rgb(canvas)))

FloydHub-команда для запуска этой сети:

floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard

Технические пояснения

Напомним, что на входе у нас сетка, представляющая чёрно-белое изображение. А на выходе — две сетки со значениями цветов. Между входными и выходными значениями мы создали связующие фильтры. У нас получилась свёрточная нейросеть.

Для обучения сети используются цветные изображения. Мы преобразовали из цветового пространства RGB в Lab. Чёрно-белый слой подаётся на вход, а на выходе получаются два раскрашенных слоя.

Мы в одном диапазоне сопоставляем (map) вычисленные значения с реальными, тем самым сравнивая их друг с другом. Границы диапазона от —1 до 1. Для сопоставления вычисленных значений мы используем функцию активации tanh (гиперболическая тангенциальная). Если применить её к какому-нибудь значению, то функция вернёт значение в диапазоне от —1 до 1.

Реальные значения цветов меняются от —128 до 128. В пространстве Lab это диапазон по умолчанию. Если каждое значение разделить на 128, то все они окажутся в границах от —1 до 1. Такая «нормализация» позволяет сравнивать погрешность нашего вычисления.

После вычисления результирующей погрешности нейросеть обновляет фильтры, чтобы скорректировать результат следующей итерации. Вся процедура повторяется циклически, пока погрешность не станет минимальной.

Давайте разберёмся с синтаксисом этого кода:

X = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,0] Y = rgb2lab(1.0/255*image)[:,:,1:]

1.0/255 означает, что мы используем 24-битное цветовое пространство RGB. То есть для каждого цветового канала мы используем значения в диапазоне от 0 до 255. Это даёт нам 16,7 миллиона цветов.

Но поскольку человеческий глаз может распознавать лишь от 2 до 10 млн цветов, то использовать более широкое цветовое пространство не имеет смысла.

Y = Y / 128

Цветовое пространство Lab использует другой диапазон. Цветовой спектр ab варьируется от —128 до 128. Если поделить все значения выходного слоя на 128, то они уложатся в дипазон от —1 до 1, и тогда можно будет сопоставить эти значения с теми, что вычислила наша нейросеть.

После того, как с помощью функции rgb2lab() преобразовали цветовое пространство, мы с помощью [:,:, 0] выбираем чёрно-белый слой. Это входные данные для нейросети. [:,:, 1: ] выбирает два цветных слоя, красно-зелёный и сине-жёлтый.

После обучения нейросети выполняем последнее вычисление, которое преобразуем в картинку.

output = model.predict(X) output = output * 128

Здесь мы подаём на вход чёрно-белое изображение и прогоняем его через обученную нейросеть. Берём все выходные значения от —1 до 1 и умножаем их на 128. Так мы получаем корректные цвета в системе Lab.

canvas = np.zeros((400, 400, 3)) canvas[:,:,0] = X[0][:,:,0] canvas[:,:,1:] = output[0]

Создаём чёрный RGB-холст, заполнив все три слоя нулями. Затем копируем чёрно-белый слой из тестового изображения и добавляем два цветных слоя. Получившийся массив значений пикселей преобразуем в изображение.

Чему мы научились при работе над альфа-версией

Чтение исследовательских работ — тяжёлый труд. Но стоило обобщить ключевые положения статей, и штудировать их стало проще. Это также помогло включить в эту статью некоторые подробности.

Нужно начинать с малого. Большинство найденных нами в сети реализаций состояли из 2—10 тыс строк кода. Это сильно мешает получить представление об основной логике. Но если под рукой есть упрощённая, базовая версия, то легче читать и реализацию, и исследовательские работы.

Не надо лениться разбираться в чужих проектах. Нам пришлось просмотреть несколько десятков проектов по раскрашиванию изображений на Github, чтобы определиться с содержимым своего кода.

Не всё работает так, как задумано. Возможно, сначала ваша сеть сможет создавать только красный и жёлтый цвета. В первый раз мы для окончательной активации использовали функцию активации Relu. Но она генерирует только положительные значения, и поэтому синий и зелёный спектры ей недоступны. Этот недостаток удалось решить, добавив функцию активации tanh для преобразования значений по оси Y.

Понимание > скорость. Многие виденные нами реализации исполнялись быстро, но с ними трудно было работать. Поэтому мы решили оптимизировать наш код ради скорости добавления новых возможностей, а не исполнения.

Бета-версия

Предложите альфа-версии раскрасить изображение, на котором она не обучалась, и сразу поймёте, в чём главный недостаток этой версии. Она не справится. Дело в том, что нейросеть запомнила информацию. Она не научилась раскрашивать незнакомое изображение. И мы это исправим в бета-версии — научим нейросеть обобщать.

Ниже показано, как бета-версия раскрасила проверочные картинки.

Вместо использования Imagenet мы создали на FloydHub публичный датасет с более качественными изображениями. Они взяты с Unsplash — сайта, где выкладываются снимки профессиональных фотографов. В датасете 9500 обучающих изображений и 500 проверочных.

Выделитель признаков

Наша нейросеть ищет характеристики, связывающие чёрно-белые изображения с их цветными версиями.

Представьте, что вам нужно раскрасить чёрно-белые картинки, но вы можете видеть на экране только девять пикселей одновременно. Вы можете просматривать каждую картинку слева направо и сверху вниз, стараясь вычислить цвет каждого пикселя.

Пусть эти девять пикселей находятся с краю ноздри женщины. Как вы понимаете, правильно выбрать цвет здесь почти невозможно, так что придётся разбивать решение задачи на этапы.

Во-первых, ищем простые характерные структуры: диагональные линии, только чёрные пиксели и так далее. В каждом квадратике из 9 пикселей мы ищем одну и ту же структуру и удаляем всё, что ей не соответствует. В результате мы создали 64 новых изображения из 64 наших минифильтров.

Количество обработанных фильтрами изображений на каждом этапе.

Если снова просмотрим изображения, то обнаружим те же маленькие повторяющиеся структуры, которые мы уже определили. Чтобы лучше проанализировать изображение, уменьшим его размер вдвое.

Уменьшаем размер в три этапа.

У нас ещё остался фильтр 3х3, которым нужно просканировать каждое изображение. Но если мы применим наши более простые фильтры к новым квадратам из девяти пикселей, то можно обнаружить более сложные структуры. Например, полукруг, маленькая точка или линия. Мы снова раз за разом находим на картинке одну и ту же повторяющуюся структуру. На этот раз генерируем 128 новых обработанных фильтрами изображений.

Через пару этапов обработанные фильтрами изображения станут выглядеть так:

Повторимся: вы начинаете с поиска простых свойств, например, краёв. По мере обработки слои объединяются в структуры, затем в более сложные черты, и в конце концов получается лицо. Подробнее объясняется в этом видео:

Описанный процесс очень похож на алгоритмы компьютерного зрения. Здесь мы используем так называемую свёрточную нейросеть, которая комбинирует несколько обработанных изображений, чтобы понять содержимое всей картинки.

От извлечения свойств к цвету

Нейросеть действует по принципу проб и ошибок. Сначала она случайным образом назначает цвет каждому пикселю. Затем по каждому пикселю вычисляет ошибки и корректирует фильтры, чтобы в следующей попытке улучшить результаты.

Нейросеть подстраивает свои фильтры, отталкиваясь от результатов с самыми большими значениями ошибок. В нашем случае нейросеть решает, нужно ли раскрашивать или нет, и как расположить на картинке разные объекты. Сначала она красит все объекты в коричневый. Этот цвет больше всего похож на все остальные цвета, поэтому с ним при его использовании получаются самые маленькие ошибки.

Из-за однообразия обучающих данных нейросеть старается понять различия между теми или иными объектами. Она пока не может вычислить более точные цветовые оттенки, этим мы займёмся при создании полной версии нейросети.

Вот код бета-версии:

# Get images X = [] for filename in os.listdir('../Train/'): X.append(img_to_array(load_img('../Train/'+filename))) X = np.array(X, dtype=float)

# Set up training and test data

split = int(0.95*len(X))

Xtrain = X[:split]

Xtrain = 1.0/255*Xtrain

#Design the neural network

model = Sequential()

model.add(InputLayer(input_shape=(256, 256, 1)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2))

model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, padding=’same’))

model.add(Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’))

model.add(UpSampling2D((2, 2)))

# Finish model

model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’mse’)

# Image transformer

datagen = ImageDataGenerator(

shear_range=0.2,

zoom_range=0.2,

rotation_range=20,

horizontal_flip=True)

# Generate training data

batch_size = 50

def image_a_b_gen(batch_size):

for batch in datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size):

lab_batch = rgb2lab(batch)

X_batch = lab_batch[:,:,:,0]

Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128

yield (X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)), Y_batch)

# Train model

TensorBoard(log_dir=’/output’)

model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=10000, epochs=1)

# Test images

Xtest = rgb2lab(1.0/255*X[split:])[:,:,:,0]

Xtest = Xtest.reshape(Xtest.shape+(1,))

Ytest = rgb2lab(1.0/255*X[split:])[:,:,:,1:]

Ytest = Ytest / 128

print model.evaluate(Xtest, Ytest, batch_size=batch_size)

# Load black and white images

color_me = []

for filename in os.listdir(‘../Test/’):

color_me.append(img_to_array(load_img(‘../Test/’+filename)))

color_me = np.array(color_me, dtype=float)

color_me = rgb2lab(1.0/255*color_me)[:,:,:,0]

color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,))

# Test model

output = model.predict(color_me)

output = output * 128

# Output colorizations

for i in range(len(output)):

cur = np.zeros((256, 256, 3))

cur[:,:,0] = color_me[i][:,:,0]

cur[:,:,1:] = output[i]

imsave(“result/img_”+str(i)+”.png”, lab2rgb(cur))

FloydHub-команда для запуска бета-версии нейросети:

floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard

Технические пояснения

От других нейросетей, работающих с изображениями, наша отличается тем, что для неё важно расположение пикселей. У раскрашивающих нейросетей размер изображения или соотношение сторон остаётся неизменным. А у сетей других типов изображение искажается по мере приближения к окончательной версии.

Слой пулинга с функцией максимума, применяемый в классифицирующих сетях, увеличивает плотность информации, но при этом искажает картинку. Он оценивает только информацию, а не макет изображения. А в раскрашивающих сетях для уменьшения ширины и высоты вдвое мы используем шаг 2 (stride of 2). Плотность информации тоже увеличивается, но картинка не искажается.

Также наша нейросеть отличается от прочих слоями повышения дискретизации (upsampling) и сохранением соотношения сторон изображения. Классифицирующие сети заботятся только об итоговой классификации, поэтому постепенно уменьшают размер и качество картинки по мере её прогона через нейросеть.

Раскрашивающие нейросети не меняют соотношение сторон изображения. Для этого с помощью параметра *padding='same'* добавляются белые поля, как на иллюстрации выше. В противном случае каждый свёрточный слой обрезал бы изображения.

Чтобы удвоить размер картинки, раскрашивающая нейросеть использует слой повышения дискретизации.

for filename in os.listdir('/Color_300/Train/'): X.append(img_to_array(load_img('/Color_300/Test'+filename)))

Этот цикл for-loop сначала подсчитывает имена всех файлов в директории, проходит по директории и преобразует все картинки в массивы пикселей, и наконец объединяет их в огромный вектор.

datagen = ImageDataGenerator( shear_range=0.2, zoom_range=0.2, rotation_range=20, horizontal_flip=True)

С помощью ImageDataGenerator можно включить генератор изображений. Тогда каждое изображение будет отличаться от предыдущих, что ускорит обучение нейросети. Настройка shear_range задаёт наклон изображения влево или вправо, также его можно увеличить, повернуть или отразить по горизонтали.

batch_size = 50 def image_a_b_gen(batch_size): for batch in datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size): lab_batch = rgb2lab(batch) X_batch = lab_batch[:,:,:,0] Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128 yield (X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)), Y_batch)

Применим эти настройки к картинкам в папке Xtrain и сгенерируем новые изображения. Затем извлечём чёрно-белый слой для X_batch и два цвета для двух цветных слоёв.

model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1000)

Чем мощнее ваша видеокарта, тем больше картинок вы сможете в ней обрабатывать одновременно. Например, описанная система умеет обрабатывать 50-100 изображений. Значение параметра steps_per_epoch получено делением количества обучающих изображений на размер серии (batch size).

Например: если у нас 100 картинок, а размер серии равен 50, то получим 2 этапа в период. Количество периодов определяет, сколько раз вы будете обучать нейросеть на всех картинках. Если у вас 10 тыс. картинок и 21 период, то это займёт около 11 часов на видеокарте Tesla K80.

Чему научились

Сначала побольше экспериментов с небольшими сериями, а потом можно переходить к большим прогонам. У нас были ошибки даже после 20–30 экспериментов. Если что-то выполняется, ещё не значит, что оно работает. Баги в нейросетях как правило менее заметны, чем традиционные ошибки программирования. К примеру, одним из наших самых причудливых багов был Adam hiccup.

Чем разнообразнее датасет, тем больше коричневого будет в изображениях. Если в вашем датасете очень похожие изображения, то нейросеть будет работать вполне прилично без применения более сложной архитектуры. Но такая нейросеть будет хуже обобщать.

Формы, формы и ещё раз формы. Размеры картинок должны быть точными и пропорциональными друг другу в течение всей работы нейросети. Сначала мы использовали изображение в 300 пикселей, потом несколько раз уменьшили его вдвое: до 150, 75 и 35,5 пикселей. В последнем варианте потерялось полпикселя, из-за чего пришлось подставлять кучу костылей, пока не дошло, что лучше использовать двойку в степени: 2, 4, 8, 16, 32, 64, 256 и так далее.

Создание датасетов: a) Отключите файл .DS_Store, иначе он сведёт вас с ума. б) Проявите выдумку. Для скачивания файлов мы воспользовались консольным скриптом в Chrome и расширением. в) Делайте копии исходных файлов, которые вы обрабатываете, и упорядочивайте скрипты для очистки.

Полная версия нейросети

Наша окончательная версия раскрашивающей нейросети содержит четыре компонента. Предыдущую сеть мы разбили на кодировщик и декодировщик, а между ними слой слияния (fusion layer). Если вы не знакомы с классифицирующими нейросетями, то рекомендуем почитать это руководство: http://cs231n.github.io/classification/.

Входные данные одновременно проходят через кодировщик и через самый мощный современный классификатор — Inception ResNet v2. Это нейросеть, обученная на 1,2 млн изображений. Мы извлекаем слой классификации и объединяем его с выходными данными кодировщика.

Более подробное визуальное пояснение: https://github.com/baldassarreFe/deep-koalarization.

Если перенести обучение из классификатора в раскрашивающую сеть, то она сможет понять, что изображено на картинке, а значит и сопоставлять представление объекта со схемой раскрашивания.

Вот некоторые проверочные изображения, для обучения сети использовалось только 20 картинок.

Большинство фотографий раскрашено криво. Но благодаря большому проверочному набору (2500 изображений) есть и несколько приличных. Обучение сети на более крупной выборке даёт более стабильные результаты, но всё равно большинство картинок получились коричневыми. Вот полный список проведённых экспериментов и проверочных изображений.

Самые распространённые архитектуры из различных исследовательских работ:

Вручную добавляем в картинку маленькие цветные точки, чтобы дать сети подсказку (ссылка).

Находим похожее изображение и переносим с него цвета (подробнее здесь и здесь).

Слой остаточного кодировщика (residual encoder) и слой классификации объединением (merging classification) (ссылка).

Объединяем гиперколонок (hypercolumns) из классифицирующей сети (подробнее здесь и здесь).

Объединяем итоговую классификацию между кодировщиком и декодировщиком (подробнее здесь и здесь).

Цветовые пространства: Lab, YUV, HSV и LUV (подробнее здесь и здесь)

Потери: средняя квадратическая ошибка, классификация, взвешенная классификация (ссылка).

Мы выбрали архитектуру со «слоем слияния» (пятая в списке), потому что она давала лучшие результаты. Также в ней проще разобраться и легче её воспроизвести в Keras. Хотя это не самая сильная архитектура, но для начала сгодится.

Структура нашей нейросети позаимствована из работы Федерико Бальдасарре и его коллег, и адаптирована для работы с Keras. Примечание: в этом коде вместо последовательной модели Keras используется функциональный API. [Документация]

# Get images X = [] for filename in os.listdir('/data/images/Train/'): X.append(img_to_array(load_img('/data/images/Train/'+filename))) X = np.array(X, dtype=float) Xtrain = 1.0/255*X

#Load weights

inception = InceptionResNetV2(weights=None, include_top=True)

inception.load_weights(‘/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’)

inception.graph = tf.get_default_graph()

embed_input = Input(shape=(1000,))

#Encoder

encoder_input = Input(shape=(256, 256, 1,))

encoder_output = Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_input)

encoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’, strides=2)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(512, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(512, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)

encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(encoder_output)

#Fusion

fusion_output = RepeatVector(32 * 32)(embed_input)

fusion_output = Reshape(([32, 32, 1000]))(fusion_output)

fusion_output = concatenate([encoder_output, fusion_output], axis=3)

fusion_output = Conv2D(256, (1, 1), activation=’relu’, padding=’same’)(fusion_output)

#Decoder

decoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(fusion_output)

decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)

decoder_output = Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)

decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)

decoder_output = Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)

decoder_output = Conv2D(16, (3,3), activation=’relu’, padding=’same’)(decoder_output)

decoder_output = Conv2D(2, (3, 3), activation=’tanh’, padding=’same’)(decoder_output)

decoder_output = UpSampling2D((2, 2))(decoder_output)

model = Model(inputs=[encoder_input, embed_input], outputs=decoder_output)

#Create embedding

def create_inception_embedding(grayscaled_rgb):

grayscaled_rgb_resized = []

for i in grayscaled_rgb:

i = resize(i, (299, 299, 3), mode=’constant’)

grayscaled_rgb_resized.append(i)

grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized)

grayscaled_rgb_resized = preprocess_input(grayscaled_rgb_resized)

with inception.graph.as_default():

embed = inception.predict(grayscaled_rgb_resized)

return embed

# Image transformer

datagen = ImageDataGenerator(

shear_range=0.4,

zoom_range=0.4,

rotation_range=40,

horizontal_flip=True)

#Generate training data

batch_size = 20

def image_a_b_gen(batch_size):

for batch in datagen.flow(Xtrain, batch_size=batch_size):

grayscaled_rgb = gray2rgb(rgb2gray(batch))

embed = create_inception_embedding(grayscaled_rgb)

lab_batch = rgb2lab(batch)

X_batch = lab_batch[:,:,:,0]

X_batch = X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,))

Y_batch = lab_batch[:,:,:,1:] / 128

yield ([X_batch, create_inception_embedding(grayscaled_rgb)], Y_batch)

#Train model

tensorboard = TensorBoard(log_dir=”/output”)

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mse’)

model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), callbacks=[tensorboard], epochs=1000, steps_per_epoch=20)

#Make a prediction on the unseen images

color_me = []

for filename in os.listdir(‘../Test/’):

color_me.append(img_to_array(load_img(‘../Test/’+filename)))

color_me = np.array(color_me, dtype=float)

color_me = 1.0/255*color_me

color_me = gray2rgb(rgb2gray(color_me))

color_me_embed = create_inception_embedding(color_me)

color_me = rgb2lab(color_me)[:,:,:,0]

color_me = color_me.reshape(color_me.shape+(1,))

# Test model

output = model.predict([color_me, color_me_embed])

output = output * 128

FloydHub-команда для запуска полной версии нейросети:

floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard

Технические пояснения

Функциональный API Keras замечательно подходит для конкатенации или объединения нескольких моделей.

Для начала скачаем нейросеть Inception ResNet v2 и загрузим значения весов. Раз мы параллельно будем использовать две модели, то нужно определить, какие именно. Это делается в Tensorflow, бэкенде Keras.

inception = InceptionResNetV2(weights=None, include_top=True) inception.load_weights('/data/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5') inception.graph = tf.get_default_graph()

Создадим серию (batch) из подправленных изображений. Переведём их в ч/б и прогоним через модель Inception ResNet.

grayscaled_rgb = gray2rgb(rgb2gray(batch)) embed = create_inception_embedding(grayscaled_rgb)

Сначала нужно изменить размер картинок, чтобы скормить их модели. Затем с помощью препроцессора приведём пиксели и значения цветом к нужному формату. И наконец прогоним изображения через сеть Inception и извлечём итоговой слой модели.

def create_inception_embedding(grayscaled_rgb): grayscaled_rgb_resized = [] for i in grayscaled_rgb: i = resize(i, (299, 299, 3), mode='constant') grayscaled_rgb_resized.append(i) grayscaled_rgb_resized = np.array(grayscaled_rgb_resized) grayscaled_rgb_resized = preprocess_input(grayscaled_rgb_resized) with inception.graph.as_default(): embed = inception.predict(grayscaled_rgb_resized) return embed

Вернёмся к генератору. Для каждой серии сгенерируем по 20 изображений описанного ниже формата. На Tesla K80 GPU ушло около часа. При использовании такой модели эта видеокарта может генерировать до 50 изображений за раз без каких-либо проблем с памятью.

yield ([X_batch, create_inception_embedding(grayscaled_rgb)], Y_batch)

Это соответствует формату нашей модели colornet.

model = Model(inputs=[encoder_input, embed_input], outputs=decoder_output)

encoder_inputis передан в модель Encoder, её выходные данные потом объединяются в слое слияния с embed_inputin; выходные данные слияния подаются на вход модели Decoder, которая возвращает итоговые данные — decoder_output.

fusion_output = RepeatVector(32 * 32)(embed_input) fusion_output = Reshape(([32, 32, 1000]))(fusion_output) fusion_output = concatenate([fusion_output, encoder_output], axis=3) fusion_output = Conv2D(256, (1, 1), activation='relu')(fusion_output)

В слое слияния мы сначала слой с 1000 категорий (1000 category layer) умножаем на 1024 (32 * 32). Так мы получаем из модели Inception 1024 ряда итогового слоя. Сетка 32 х 32 переводится из двухмерного в трёхмерное представление, с 1000 столбцов категорий (category pillars). Затем столбцы связываются с выходными данными модели кодировщика. Применяем свёрточную сеть с 254 фильтрами и ядром 1х1 к окончательным результатам слоя слияния.

Чему научились

Терминология в исследовательских работах была пугающей. Мы потратили три дня на поиски способа реализации «модели слияния» в Keras. Это звучит так сложно, что просто не хотелось браться за эту задачу, мы старались найти советы, которые облегчат нам работу.

Вопросы в сети. В Slack-канале Keras не нашлось ни единого комментария, а на Stack Overflow заданные вопросы были удалены. Но когда мы начали разбирать проблему публично в поисках простого ответа, нам стало понятнее, как решать эту задачу

Рассылка писем. На форумах вас могут проигнорировать, но если обратиться к людям напрямую, они будут отзывчивее. Нас воодушевили обсуждения работы с цветовыми пространствами с исследователями по Skype!

После затруднений с решением задачи слияния, мы решили сначала написать все компоненты, а потом объединить их друг с другом. Вот несколько экспериментов по разбиению слоя слияния.

Если казалось, что какой-то компонент должен теперь работать, то уверенности в этом не было. Мы знали, что с основной логикой полный порядок, но не верили, что она будет работать. После чая с лимоном и долгой прогулки решились запустить. На первой же строке нашей модели появилась ошибка. Но спустя четыре дня, несколько сотен багов и несколько тысяч запросов в Google, при работе модели появилось заветное “Epoch 1/22”.

Что дальше

Раскрашивание изображений — это очень интересная задача. Здесь приходится заниматься и наукой, и творчеством. Возможно, эта статья поможет вам сэкономить время. С чего вы могли бы начать:

Реализовать другую заранее обученную модель.

Попробовать другой датасет.

Использовать больше картинок, чтобы увеличить точность работы нейросети.

Написать усилитель (amplifier) для цветового пространства RGB. Создайте аналогичную модель для раскрашивающей сети, которая берёт на вход очень насыщенные цветные изображения, а на выходе получаются картинки с корректными цветами.

Реализуйте взвешенную классификацию.

Примените нейросеть к видео. Уделите внимание не точности раскрашивания, а стабильности переходов между отдельными кадрами. Или можете собирать большие изображения из мелких «лоскутков».

Можете раскрасить свои чёрно-белые изображения с помощью всех трёх описанных версий нейросети на FloydHub.

Для применения альфа-версии просто замените файл woman.jpg на свой файл с тем же названием (размером 400×400 пикселей).

Для бета-версии и полной версии добавьте свои картинки в папку Test, а потом выполните FloydHub-команду. Или можете загрузить их напрямую в Notebook в папку Test, прямо во время работы. Эти изображения должны быть строго 256×256 пикселей. Все тестовые картинки можете загрузить в цвете, они всё равно будут автоматически преобразованы в чёрно-белые.

Черно-белые фотографии Великой Отечественной войны: 1941 год

22 июня 1941 года началась Великая Отечественная война. О том, каким был первый год этой войны, — без слов.

22 июня 1941 года началась Великая Отечественная война. О том, каким был первый год этой войны, — без слов.

22 июня 1941 г., где-то на юго-западе СССР, дети прячутся от бомбежки

Беженцы в районе Пскова. Июль 1941 г.

Бои в районе границы. 1941 г.

Бои немецких ударных частей в районе Бреста. Июнь 1941 г.

Бои под Минском. Прорыв из окружения. Июнь 1941 г.

Бой за город Херсон. Август 1941 г.

Бой на Бородинском поле. Осень 1941 г.

Бой. Южный фронт. 1941 г.

Бойцы истребительного батальона направляются на задание. 1941 г.

Бойцы Тульского рабочего батальона — истребители танков в засаде

Бронемашина на исходном рубеже. 1941 г.

Бронепоезд, построенный рабочими московского депо имени Ильича, 1941 г.

Ведь не каждый день сбивают из винтовки самолет.

Во время воздушной тревоги. Москвичи на станции метро Маяковская, 1941 г.

Гитлеровец поджигает дома в деревне.

Гитлеровские самоходные орудия на одной из улиц города Харькова, 1941

Город взят. Снимок найден у убитого гитлеровца.

Замаскированное немецкое артиллерийское орудие. Район Смоленска, 1941

Здание Манежа в маскировочной окраске. Москва, зима 1941 г.

Зенитное орудие бьет прямой наводкой по немецким танкам. 1941

Зенитное орудие, установленное вблизи Кремля. 1941 г.

Колонна автомашин с солдатами направляется на Южный фронт. 1941

Колонна бронеавтомобилей БА-20М выдвигается на боевые позиции

Колонна пленных красноармейцев. Лето 1941 г.

Колонны советских военнопленных под Старой Руссой. 1941 г.

Командующий 1-й танковой армией Э. Клейст

Командующий 2-й танковой группой генерал-полковник Г. Гудериан

Командующий парадом на Красной Площади Маршал Советского Союза С.М. Буденный. 7 ноября 1941 г.

Комендантский патруль на улице Горького в дни обороны Москвы.

Контратака советских бойцов. Поселок Дорохово Московской обл.

Контратака советских войск. Донецкая область, октябрь 1941 г.

Красная площадь в день парада. 7 ноября 1941 г.

Линия укреплений вокруг Москвы. Осень — зима 1941 г.

Москва готова к обороне. 1941 г.

На пепелище хаты, сожженной немцами. Ноябрь 1941 г.

На позиции артиллерийского орудия. Лето 1941 г.

Наблюдение за позициями противника. Конец 1941 г.

Навстречу врагу. Июль 1941 г.

Наши войска вошли в Ельню. 6 сентября 1941 г.

Немецкая зачистка деревни. 1941 г.

Первые трофеи. Разбитые фашистские танки в районе Бобруйска.

Фашистские войска вступают в Вязьму. 7 октября 1941 г.

После авианалета.

Подразделение немецкой пехоты ведет бой на окраине деревни.

Беженцы покидают родные места.

Штыковая атака советских воинов. Западный фронт, октябрь 1941

Умираю, но не сдаюсь!

С парада на фронт. 7 ноября 1941 г.

Проводы на фронт в одном из сел Украины. 1941 г.

Смоленское сражение. Танки Т-26 в наступлении. Август 1941 г.

Источник

Черно-белая певчая птица – Фотографии – Фотографии

Черно-белая певчая птица – Фотографии – Фотографии – Картинки

Фотография Терри Сола

My Favorite : миграция певчих птиц в
восточная часть Южной Дакоты может быть захватывающей. Есть несколько видов, которые могут быть
довольно часто встречается весной, и черно-белые певчие птицы – одна из них. Тем не мение,
они … не … сидят … на месте !! Они имеют репутацию “поползней” или
«ползучая птица» мира камышевок, ползающая по ветвям и стволам деревьев, как
эти виды.Таким образом, несмотря на всех черно-белых певчих птиц, которых я видел за
лет у меня не так много фотографий. Мне нравится фото ниже, хотя из
Государственный парк Ньютон-Хиллз … мужчина
Черно-белая певчая птица (это видно по широкой черной пятнистости на щеке).


3 сентября 2007 г. Big Sioux Recreation Area , Южная Дакота	3 сентября 2007 г. Big Sioux Recreation Area , Южная Дакота	3 сентября 2007 г. Big Sioux Recreation Area , Южная Дакота	24 мая 2012 г. Национальный парк Акадия, Мэн

24 мая 2012 г. Национальный парк Акадия, Мэн	24 мая 2012 г. Национальный парк Акадия, Мэн	24 мая 2012 г. Национальный парк Акадия, Мэн	24 мая 2012 г. Национальный парк Акадия, Мэн

8 мая 2015 г. Государственный парк Ньютон-Хиллз , Южная Дакота	8 мая 2015 г. Государственный парк Ньютон-Хиллз , Южная Дакота	8 мая 2015 г. Государственный парк Ньютон-Хиллз , Южная Дакота

Щелкните здесь, чтобы увидеть виды
описание стр. для камышевки черно-белой.

Все фото защищены авторским правом! Нажмите, чтобы
информация о коммерческом использовании,
или использование для других личных
целей.

Используйте следующий Google
диалог для поиска South Dakota Birds and Birding site:

Пользовательский поиск

ПТИЦЫ И ПТИЦЫ ЮЖНОЙ ДАКОТА – РАСПОЛОЖЕНИЕ ВЕБ-САЙТА
ПОСЕТИТЕЛИ

Пожалуйста, напишите на любую
комментарии / предложения / дополнительные ссылки для этой страницы:
Терри Л.Sohl

Asteroid 2011 ES4 пройдет ближайший 1 сентября | Космос

Орбита астероида 2011 ES4 (белый цвет) немного похожа на орбиту Земли (синий цвет), но наклонена по отношению к орбите нашей планеты. Космический камень совершает оборот вокруг Солнца каждые 416 дней. Он почти пересекает нашу орбиту 1 сентября 2020 года, как видно на этой иллюстрации через НАСА / Лаборатория реактивного движения.

Ожидается, что 1 сентября 2020 года кусок космического камня здорового размера пройдет ближе, чем Луна. Его орбита неизвестна, но ученые говорят, что он не коснется нашей планеты.Ожидается, что астероид 2011 ES4 пройдет примерно на 30% расстояния Земля-Луна. Но он может пройти дальше – далеко за пределы орбиты Луны – на 3,4 лунных расстояния. Или он может пройти ближе, на 0,19 лунного расстояния. Почему так много неуверенности? Подробнее об этом ниже.

Ближайший астероид должен пройти около 16:12 по всемирному координированному времени 1 сентября (12:12 по восточному поясному времени; перевести UTC на ваше время).

Диаметр астероида составляет от 72 до 161 футов (от 22 до 49 метров).Это в пределах диапазона Челябинского метеора – около 17 метров (55 футов) в диаметре – который пронесся через атмосферу Земли над Россией в феврале 2013 года, вызвав огромную ударную волну, которая разбила окна в шести российских городах и заставила около 1500 человек обратиться за медицинской помощью. обработка, в основном, из летающего стекла.

Дымовой след Челябинского метеорита, 15 февраля 2013 г. Изображение предоставлено Алексом Алишевских, который поймал его примерно через минуту после взрыва.

Но вернемся к астероиду 2011 ES4. Неопределенность относительно его орбиты связана с тем, что обсерватории смогли отслеживать космический камень в течение всего четырех дней после того, как он был обнаружен 2 марта 2011 года в ходе исследования Mount Lemmon Survey в Аризоне.После этого астероид стал слишком слабым, чтобы его можно было наблюдать.

Астрономы используют шкалу неопределенности от 0 до 9, где 0 означает, что орбита хорошо известна, а 9 означает большую неопределенность. Астероид 2011 ES4 имеет неопределенность 7. Эта неопределенность не только означает, что он может пройти дальше или ближе, чем ожидалось, но также может привести к тому, что он пройдет на часы или даже дни раньше или позже, чем ожидалось.

Астроном Лэнс Беннер, эксперт по астероидам из НАСА / Лаборатории реактивного движения, сообщил EarthSky:

Неопределенность указывает на то, что он может промахнуться мимо Земли на 0.08 а.е., что намного больше, чем расстояние от Земли до Луны. Если это произойдет, и учитывая, что Луна сейчас почти полная, то вполне возможно, что ни одна из съемок не обнаружит ее во время этого пролета.

ОБНОВЛЕНИЕ: Астероид 2011 ES4 был обнаружен или повторно наблюдался 5 сентября 2020 года. Это было трудное обнаружение, поскольку Луна была почти полной. Фактически, новые наблюдения показывают, что космический камень был ближе всего к Земле 2 сентября 2020 года. Астероид проходил в 3.8 лунных расстояний (дальше, чем ожидалось), но теперь орбита хорошо известна, и космический камень был удален из Таблицы рисков Sentry.

Астероид 2011 ES4 классифицируется как объект, сближающийся с Землей (ОСЗ). Но полезно знать, что этот астероид класса Аполлон , а не классифицируется как потенциально опасный астероид. Какая разница? Потенциально опасный астероид определяется как объект, который проходит относительно близко к Земле, а также достаточно велик (более 150 метров, около 500 футов в диаметре), чтобы нанести значительный региональный ущерб, если он ударит Землю.

Таким образом, вы можете увидеть, что астероид 2011 ES4 может подойти довольно близко. И это здорового размера, например, больше, чем крошечный (размером с грузовик) астероид, который пронесся всего в 3000 миль (3000 км) от Земли 16 августа 2020 года. Тем не менее, что касается астероидов, астероид 2011 ES4 все еще относительно невелик. , недостаточно большой, чтобы нанести значительный ущерб при ударе (и не ожидается, что он приблизится достаточно близко, чтобы войти в нашу атмосферу, а тем более удар).

Итак, всем, кто беспокоится, теперь вы можете вздохнуть спокойно.

Расположение астероидов Аполлон по сравнению с орбитами планет земной группы нашей солнечной системы. Изображение взято с Wikimedia Commons.

Если бы астероид размером с ES4 2011 года врезался в нашу планету, он был бы недостаточно большим, чтобы вызвать серьезное столкновение, не говоря уже о событии на уровне вымирания. Однако космический камень со средним размером 98 футов (30 метров) в диаметре, подобный этому, может вызвать огромную ударную волну, если войдет в нашу атмосферу.

К счастью, даже с учетом погрешности в расчетах, астероид 2011 ES4 должен благополучно пройти мимо Земли 1 сентября 2020 года.

Если астероид 2011 ES4 будет обнаружен в ближайшие несколько часов или дней, его можно сначала спутать с «новым» астероидом и получить временное или предварительное обозначение до того, как модели покажут, что он определенно имеет ту же траекторию, что указывает на что на самом деле это астероид 2011 ES4, который «восстанавливается» в нашем небе. Если астрономы все же заметят это – и если смогут быть сделаны новые наблюдения, – астрономы смогут лучше определить орбиту космического камня.

Мы видим много новостей о близких проходах астероидов.Но большинство прохождений астероидов связано с очень маленькими космическими камнями. Нам не о чем беспокоиться, потому что, если небольшой астероид попадет в нашу атмосферу, большая его часть распадется, а поскольку Земля примерно на 70% покрыта океанами, большинство событий произойдет над водой, возможно, даже незамеченными.

А что насчет любого большого астероида, приближающегося к Земле? Хотя существует множество небольших астероидов, орбита которых пересекает орбиту Земли, к счастью, не существует известного большого космического камня с опасной орбитой, представляющего угрозу для нашей планеты.

Как часть природы, однако, в будущем будет множество других важных подходов, включая астероид Апофис 13 апреля 2029 года. Это будет прекрасная возможность для ученых. И даже для случайных наблюдателей близкое приближение Апофиса будет удивительным событием, поскольку космический камень может быть даже слегка виден невооруженным глазом из некоторых мест.

Итог: ожидается, что астероид 2011 ES4 пройдет 1 сентября 2020 года на расстоянии 0,3 или 30% расстояния Земля-Луна.Но он может пройти дальше или на 0,19 лунного расстояния. Ближайший астероид должен пройти около 16:12 по всемирному координированному времени 1 сентября (12:12 по восточному поясному времени; переведите всемирное координированное время в ваше время).

Подробнее: Подготовка к астероиду Апофис

Эдди Иризарри

Просмотр статей

Об авторе:

Эдди Ирисарри из Sociedad de Astronomía del Caribe (Астрономическое общество Карибского бассейна) был послом НАСА по Солнечной системе с 2004 года.Он любит работу с общественностью и опубликовал множество статей по астрономии для EarthSky, а также в газетах Пуэрто-Рико. Он также провел десятки конференций по астероидам и кометам в обсерватории Аресибо.
В его честь был назван астероид 33012EddieIrizarry, космическая скала длиной 7,8 км.

Эммет Тилль – Убийство, реакция и наследие

Эммет Тилль, 14-летний афроамериканский мальчик, был убит в августе 1955 года в результате расистского нападения, которое шокировало нацию и послужило катализатором для зарождающегося движения за гражданские права.Уроженец Чикаго, Тилль был в гостях у родственников в Мани, штат Миссисипи, когда его обвинили в домогательствах к местной белой женщине. Несколько дней спустя родственники женщины похитили Тилля, жестоко избили и убили его, а затем выбросили его тело в близлежащую реку.

Разбитая мать Тилля настояла на публичных похоронах своего сына в открытом гробу, чтобы пролить свет на насилие, которому подвергаются чернокожие на Юге. Убийцы Тилля были оправданы, но его смерть взбудоражила борцов за гражданские права по всей стране.

Эммет Луи Тилль родился 25 июля 1941 года в Чикаго, штат Иллинойс, был единственным ребенком Луи и Мэми Тилль. Тилль никогда не знал своего отца, рядового армии США во время Второй мировой войны.

Мать Эммета Тилля, по общему мнению, была необыкновенной женщиной. Воспитывая Эммета Тилля матерью-одиночкой, она долгие часы проработала в ВВС клерком, ведающим секретными и конфиденциальными файлами.

ПОДРОБНЕЕ: Эммет Тилль и 4 чернокожих американца, убийства которых вызвали возмущение и активность

Поскольку его мать часто работала более 12 часов в день, Тилль взял на себя всю свою долю домашних обязанностей с самого раннего возраста.Его мать вспоминает: «На Эммете была вся ответственность по дому. Я имею в виду, что все действительно было на его плечах, и Эммет взял это на себя. Он сказал мне, что если я буду работать и зарабатывать деньги, он позаботится обо всем остальном. Он убирал, и готовил совсем немного. И он даже взял на себя стирку ».

В августе 1955 года двоюродный дедушка Тилля Моисей Райт приехал из Миссисипи, чтобы навестить семью в Чикаго. В конце своего пребывания Райт планировал забрать кузена Тилля, Уиллера Паркера, обратно в Миссисипи, чтобы навестить родственников на юге, и когда Тилль узнал об этих планах, он умолял свою мать отпустить его.

Через три дня после прибытия в Мани, штат Миссисипи, 24 августа 1955 года, Эммет Тилль и группа подростков вошли в продуктовый и мясной рынок Брайанта, чтобы купить прохладительные напитки после долгого дня сбора хлопка под жарким полуденным солнцем. Что именно произошло в продуктовом магазине в тот день, никогда не будет известно.

Тилль купил жевательную резинку, и некоторые из детей, которые были с ним, позже сообщали, что он либо свистнул, флиртовал, либо коснулся руки белой продавщицы магазина и жены владельца – Кэролайн Брайант.

Четыре дня спустя, примерно в 2:30 утра 28 августа 1955 года, Рой Брайант, муж Кэролайн, и его сводный брат Дж. Милам похитил Тилля из дома Мозеса Райта. Затем они жестоко избили подростка, вытащили его на берег реки Таллахатчи, выстрелили ему в голову, привязали колючей проволокой к большому металлическому вентилятору и бросили изуродованное тело в воду.

Знаете ли вы? В 2009 году оригинальный гроб со стеклянным верхом, в котором был похоронен Эммет Тилль, был приобретен Смитсоновским Национальным музеем афроамериканской истории и культуры.

Тело Тилля было отправлено в Чикаго, где его мать решила устроить похороны в открытом гробу и выставить тело Тилля на обозрение в течение пяти дней. Тысячи людей пришли в Церковь Бога Робертс Темпл, чтобы увидеть доказательства этого жестокого преступления на почве ненависти.

Мать Тилля сказала, что, несмотря на огромную боль, которую ей причиняла демонстрация мертвого тела сына, она выбрала похороны в открытом гробу, чтобы «позволить миру увидеть, что произошло, потому что я никак не могу описать это. . И мне нужен был кто-то, кто помог бы мне рассказать, на что это было похоже.

За несколько недель, прошедших между похоронами Тилля и судебным процессом по делу об убийстве и похищении Роя Брайанта и Дж. У. Milam, два издания Black, журнал Jet и журнал Chicago Defender опубликовали графические изображения трупа Тилля. К моменту начала судебного процесса 19 сентября убийство Эммета Тилля стало источником возмущения и возмущения на большей части страны.

Поскольку чернокожим людям и женщинам запрещалось исполнять обязанности присяжных, Брайант и Милам предстали перед судом присяжных, состоящих исключительно из белых мужчин.Проявив необычайную храбрость, Мозес Райт занял позицию и назвал Брайанта и Милам похитителями и убийцами Тилля. В то время было почти неслыханно, чтобы чернокожие открыто обвиняли белых в суде, и тем самым Райт подвергал свою жизнь серьезной опасности.

Несмотря на неопровержимые доказательства вины подсудимых и многочисленные призывы к правосудию из-за пределов штата Миссисипи, 23 сентября коллегия белых мужчин присяжных оправдала Брайанта и Милам по всем пунктам обвинения. Их обсуждение длилось всего 67 минут.

Всего несколько месяцев спустя, в январе 1956 года, Брайант и Милам признались в совершении преступления. Защищенные законом о двойной опасности, они рассказали всю историю о том, как они похитили и убили Эммета Тилля, чтобы посмотреть журнал за 4000 долларов.

Смерть Тилля, наступившая всего через год после знаменательного решения Верховного суда по делу Браун против Совета по образованию , предписывающего положить конец расовой сегрегации в государственных школах, стала важным катализатором американского движения за гражданские права.

В 2007 году, более чем через 50 лет после убийства, женщина, которая утверждала, что Тилль беспокоила ее, отреклась от части своего аккаунта. В разговоре с историком 72-летняя Кэролайн Брайант Донэм призналась, что Тилль не хватал ее. «Ничто из того, что сделал этот мальчик, никогда не могло оправдать то, что с ним случилось», – сказала она Тимоти Б. Тайсону, который писал книгу об этом деле. Откровения не были преданы огласке до 2017 года, когда была выпущена книга.

В 2018 году, после признания Донхэма, Министерство юстиции начало новое расследование по делу.

ПОДРОБНЕЕ: Та же дата, 8 лет разницы: от убийства Эмметта Тилля до «У меня есть мечта» в фотографиях

Убийство Эмметта Тилля | Американский опыт | Официальный сайт

Убийство Эммета Тилля |

График

Убийство Эммета Тилля

Из коллекции:

Гражданские права

Сцена возле похорон Тилля, Корбис.

23 ноября 1921 года
Мэми Картан родилась в семье Джона и Альмы Картан в небольшом городке недалеко от Уэбба, штат Миссисипи.

Январь 1924 г.
Двухлетняя Мэми Картан прибыла в Арго, штат Иллинойс, небольшой городок за пределами Чикаго, со своей матерью. Ее отец приехал на несколько месяцев раньше семьи, чтобы работать в компании Argo Corn Products Refining Company.

июнь 1940
Мейми Картан окончила среднюю школу Арго.

14 октября 1940 г.
Мэми Картан выходит замуж за 18-летнего Луи Тилля.

25 июля 1941 г.
Эммет Луи «Бобо» Тиль родился в Чикагской больнице округа Кук в семье Луи и Мейми Тилль.

Также в этом году социолог Гуннар Мюрдал публикует знаменательное исследование, посвященное озабоченности белых смешанными браками, An American Dilemma . Мюрдал и его исследователи просят белых южан выбрать то, что, по их мнению, больше всего хотят чернокожие от интеграции. Пункт номер один в их списке: «смешанные браки и половые сношения с белыми».«Эта категория занимает последнее место среди чернокожих.

1942
Луи и Мэми Тилль разделились. В следующем году, в 1943 году, Луи Тилль призван в армию для участия во Второй мировой войне.

1945
Мэми Тилль узнает, что рядовой Луи Тилль умер в Европе. Ей не предоставлено полное сообщение о смерти бывшего мужа. Одна из его немногих вещей, полученных Мейми, – это перстень с его инициалами L.T.

1948
Реакционное крыло Демократической партии Миссисипи отделяется от национальной партии и формирует «Диксикраты», движение в поддержку юга, которое присоединяется к Партии прав штатов.Партия, среди прочего, выступает против расширения прав и возможностей афроамериканцев и их интеграции и утверждает, что кандидат в президенты от Демократической партии Гарри Трумэн слишком либерален. Партия прав штатов избирает собственного кандидата в президенты, губернатора Южной Каролины Строма Турмонда. Турмонд имеет четыре штата и 39 голосов выборщиков; Трумэн побеждает на посту президента.

17 мая 1954 г.
Верховный суд постановил исключить сегрегацию из государственных школ в деле Браун против Совета по образованию . Дело о водоразделе опровергает доктрину разделения, но равноправия, восходящую к решению 1896 года по делу Plessy v.Фергюсон . Южные сегрегационисты клянутся выступить против этого постановления и называют этот день Черным понедельником . Судья окружного суда Миссисипи Том П. Брэди становится интеллектуальным крестным отцом Совета граждан Миссисипи, организации сторонников превосходства белой расы, которая будет воспроизведена по всему Югу. Его первое заседание состоится в Индианоле, штат Миссисипи, 11 июля.

7 мая 1955 года
Преподобный Джордж Ли, владелец продуктового магазина и полевой работник NAACP в Белзони, штат Миссисипи, застрелен в упор, когда ехал в своей машине после попытки проголосовать.Несколько недель спустя в Брукхейвене, штат Миссисипи, Ламар Смит, еще один темнокожий мужчина, застрелен перед зданием окружного суда среди бела дня и на глазах у свидетелей после голосования. Обе жертвы активно участвовали в кампаниях по регистрации избирателей. Никто не будет арестован ни по одному из убийств.

20 августа 1955 года
Мэми Тилль мчится со своим сыном Эмметом на станцию 63-й улицы в Чикаго, чтобы сесть на поезд, идущий на юг, в Мани, штат Миссисипи, где он посетит с семьей.Накануне Мэми подарила Эммету кольцо, когда-то принадлежавшее его отцу Луи Тиллю. На нем написаны инициалы L.T.

21 августа 1955 г.
Эммет Тилль прибывает в Мани, штат Миссисипи, и уезжает в дом своего двоюродного дяди Мозеса Райта.

24 августа 1955 года
Эмметт присоединяется к группе подростков, семи мальчиков и одной девочки, чтобы пойти на продуктовый и мясной рынок Брайанта, чтобы освежиться после долгого дня сбора хлопка на жарком солнце.Бакалея Bryant’s, принадлежащая белой паре Рою и Кэролайн Брайант, продает товары и конфеты преимущественно черной клиентуре издольщиков и их детей. Эммет идет в магазин, чтобы купить жевательную резинку. Некоторые дети у магазина позже скажут, что слышали, как Эммет свистнул Кэролайн Брайант.

28 августа 1955 г.
Около 2:30 утра Рой Брайант, муж Кэролайн, и его сводный брат Дж. У. Милам похищают Эмметта Тилла из дома Мозеса Райта. Позже они опишут, как жестоко избили его, доставили к берегу реки Таллахатчи, прострелили ему голову, прикрепили к его шее большой металлический веер с колючей проволокой и толкнули тело в реку.

29 августа 1955 г.
Дж. У. Милам и Рой Брайант арестованы по обвинению в похищении людей в округе ЛеФлор в связи с исчезновением Тилля. Они заключены в тюрьму в Гринвуде, штат Миссисипи, и содержатся без залога.

31 августа 1955 года
Три дня спустя разложившийся труп Эммета Тилля вытаскивают из реки Таллахатчи в Миссисипи. Моисей Райт идентифицирует тело по кольцу с инициалами L.T.

1 сентября 1955 г.
Губернатор штата Миссисипи Хью Уайт приказывает местным властям «полностью привлечь к уголовной ответственности» Милам и Брайант по делу Тилля.

2 сентября 1955 года
В Чикаго Мэми Тилль прибывает на Центральный вокзал Иллинойса, чтобы получить гроб Эммета. Она окружена семьей и фотографами, которые снимают ее фотографию, рушащуюся от горя при виде гроба. Тело доставлено в похоронное бюро A. A. Rayner & Sons.

Газета Джексон [Миссисипи] Daily News осуждает «жестокое, бессмысленное преступление», но жалуется, что NAACP работает «на то, чтобы вызвать ненависть и страх», называя убийство Тилля линчеванием.

В Бельгии газета Le Drapeau Rouge («Красный флаг») публикует краткую статью под названием «Расизм в США: в Миссисипи линчуют молодого чернокожего».

3 сентября 1955 г.
Тело Эммета Тилля доставлено в Чикагскую церковь Бога в храме Робертс для осмотра и похорон. Мать Эммета решает устроить похороны в открытом гробу. Тысячи чикагцев стоят в очереди, чтобы увидеть жестоко избитое тело Эммета.

6 сентября 1955 года
Эммет Тилль похоронен на кладбище Берр Оук.

В Миссисипи большое жюри обвиняет Милама и Брайанта в похищении и убийстве Эммета Тилля. Они оба заявляют о своей невиновности. Они будут находиться в СИЗО до начала судебного процесса.

15 сентября 1955 г.
Журнал Jet , общенациональный черный журнал, принадлежащий чикагской компании Johnson Publications, публикует фотографии изуродованного трупа Тилля, шокируя и возмущая афроамериканцев от побережья до побережья.

17 сентября 1955 года
Черная газета Защитник Чикаго публикует фотографии трупа Тилля.

19 сентября 1955 г.
В Самнере, штат Миссисипи, округе Таллахатчи, открывается судебный процесс по делу о похищении и убийстве Дж. У. Милама и Роя Брайанта. Начинается отбор жюри, и после того, как чернокожим и белым женщинам запрещено работать, выбирается полностью белое жюри из 12 человек, состоящее из девяти фермеров, двух плотников и одного страхового агента.

Мейми Тилль Брэдли вылетает из аэропорта Чикаго Мидуэй, чтобы присутствовать на суде.

20 сентября 1955 г.
Судья Кертис Сванго закрывает зал заседаний, чтобы можно было найти больше свидетелей.Впервые в истории штата Миссисипи местные правоохранительные органы, местные лидеры NAACP и черно-белые репортеры объединились, чтобы найти издольщиков, которые видели грузовик Милама и подслушивали избиение Эммета.

Французская ежедневная газета Le Monde опубликовала статью, в которой сообщается, что американская общественность следит за делом Тилля «с большим вниманием».

21 сентября 1955 г.
Мозес Райт, двоюродный дедушка Эммета Тилля, совершает немыслимое – обвиняет двух белых мужчин в открытом судебном заседании.Находясь на стенде для свидетелей, он встает и указывает пальцем на Милама и Брайанта и обвиняет их в том, что они пришли к нему домой и похитили Эммета.

23 сентября 1955 г.
Милам и Брайант оправданы в убийстве Эммета Тилля после того, как присяжные заседают всего 67 минут. Один из присяжных сказал репортеру, что у них не было бы так много времени, если бы они не остановились, чтобы попить поп. Рой Брайант и Дж. У. Милам стоят перед фотографами, закуривают сигары и целуют своих жен, отмечая оправдательный приговор.

Мозес Райт и еще один дававший показания бедный чернокожий житель Миссисипи, Вилли Рид, покидают Миссисипи и переправляются в Чикаго. Оказавшись там, Рид теряет сознание и терпит нервный срыв.

26 сентября 1955 г.
В Бельгии две левые газеты публикуют статьи об оправдании. Le Peuple , ежедневная бельгийская социалистическая газета, называет оправдательный приговор «судебным скандалом в Соединенных Штатах». Le Drapeau Rouge (Красный флаг) публикует: «Убийство чернокожего не является преступлением в доме янки: белые убийцы молодого Эмметта Тилля оправданы!»

Во Франции газета L’Aurore публикует: «Скандальное оправдание Самнера», а ежедневная газета Le Figaro добавляет: «Позор жюри Самнера.«

27 сентября 1955 г.
Французская ежедневная газета Le Monde опубликовала статью: «Испытание Самнера отмечает, возможно, открытие сознания».

28 сентября 1955 г.
В Германии газета Freies Volk публикует: «Жизнь негра не стоит свистка».

Во Франции газета Коммунистической партии Франции L’Humanité пишет: «После издевательств над правосудием в Миссисипи: эмоции в Париже.«

30 сентября 1955 г.
Милам и Брайант освобождены под залог. Обвинения в похищении находятся на рассмотрении.

15 октября 1955 г.
Memphis Commercial Appeal публикует статью о том, что Луи Тилль был казнен армией США в Италии в 1945 году за изнасилование двух итальянок и убийство третьей. Сенатор от Миссисипи Джеймс О. Истленд слил информацию в прессу.

22 октября 1955 г.
Американский еврейский комитет в Нью-Йорке публикует доклад, призывающий Конгресс укрепить федеральное законодательство о гражданских правах в свете дела Тилля.Их отчет включает цитаты из газет шести европейских стран, выражающие шок и возмущение после приговора Тилля.

9 ноября 1955 года
Вернувшись в Миссисипи в последний раз, Мозес Райт и Вилли Рид дают показания перед большим жюри округа ЛеФлор в Гринвуде, штат Миссисипи. Большое жюри отказывается предъявить обвинение Миламу или Брайанту в похищении. Двое белых выходят на свободу.

Советы по размеру укуса: 5 идей для лучшей черно-белой фотографии

Черно-белую фотографию сложно сделать хорошо, но результаты могут остановить людей.

Однако для создания яркого изображения нужно немного подумать.

Вот несколько советов по созданию удивительных черно-белых изображений. Имейте в виду, всегда снимайте в формате RAW.

Ищите контраст: Убедитесь, что у вас есть контраст в вашем изображении, от самого яркого белого до самого темного черного, иначе ваше изображение может выглядеть менее интересным и потерять эффект. Более контрастные изображения могут привлечь внимание зрителя и дольше удерживать внимание.
Обращайте внимание на тени и текстуры: Тщательно выбирайте фотографии изображений с тенями и текстурами и убедитесь, что вы снимаете под углом или в том направлении, с которого текстуры освещаются сбоку, чтобы они создавали ощущение глубины с помощью созданные тени. Это также помогает добавить драматичности изображению.
Ищите диапазон тонов: Если вам интересно, что означает диапазон тонов, он имеет области разных оттенков серого, очень похожие на разные цвета на цветной фотографии.Это помогает добавить к картине интереса.
Ищите узоры: Узоры могут очень интересно смотреться на черно-белом изображении, потому что это позволяет зрителю сосредоточиться на узоре, не отвлекая его от каких-либо цветов. Используйте это как преимущество для создания привлекательных изображений.
Попробуйте HDR: Не многие фотографы пробуют HDR в черно-белом режиме. Попробуйте, и он обязательно создаст великолепные изображения из-за более широкого динамического диапазона.

Каждую из этих идей можно превратить в конкретный проект, так что снимайте и работайте над каждой из них!

Эти советы помогут вам сделать еще несколько интересных черно-белых снимков.Однако, если вы действительно хотите упростить свои навыки черно-белой фотографии, подумайте о том, чтобы проверить руководство Кента Дюфолта – «Лучшее черно-белое»

Цифровые технологии разрушили черно-белую фотографию – УЛИЧНЫЕ СИЛУЭТЫ

Но для По большей части, в эпоху кино фотографы обычно держались подальше от фотографии настроения. Такие изображения снимали художники. Вместо этого большинство серьезных фотографов больше сосредоточились на документации. Это означало больший тональный диапазон для большего количества деталей для лучшей документации.Кроме того, легче распечатать изображение настроения, которое тонально очень черное или белое – по крайней мере, по моему опыту, так было всегда. Требовалось умение правильно экспонировать изображения на пленке и еще больше сдержанности, чтобы напечатать их с оптимизацией тонов.

Как ни странно, в современную эпоху цифрового захвата этого больше не происходит. С цифровой фотографией кажется, что черно-белые изображения устремились к фотографии настроения. Хотя я понимаю, что выносить подобное суждение несправедливо, я считаю, что это справедливое наблюдение.Современная черно-белая фотография кажется излишне капризной.

Имейте в виду, я не считаю, что передержка или недоэкспонирование ради настроения обязательно неправильно. Я понимаю, что это форма выражения. Но это форма выражения, которая не может быть панацеей для превращения изображения в нечто иное, чем нормальное изображение.

Понятно. Выглядит круто. Но им злоупотребляют. И что еще хуже, он не демонстрирует мастерство фотографа в создании правильно экспонированного изображения в решающий момент и после публикации.

В отличие от моего непринужденного отношения к полностью негативным отпечаткам, я гораздо более критичен, когда речь идет о целостности черно-белых изображений. Я был воспитан в школе мысли, что правильное черно-белое изображение должно иметь полный тональный диапазон, от самого темного черного до самого светлого белого.

Только тогда, когда фотограф понимает это и демонстрирует это в своей работе, можно более выразительно выразить свое мнение. Я знаю, что все мы хотим быть артистами, но это отличие нужно заслужить, а не присвоить незаслуженно.Я имею в виду, что если бы Пабло Пикассо не мог писать реалистично, его абстрактные картины не имели бы никакой ценности. Он рисует абстрактно не потому, что не может реалистично рисовать. Это потому, что он может рисовать реалистично, но предпочитает рисовать абстрактно, что оправдывает его выбор художественного выражения.

Посмотрите современную черно-белую свадьбу этой пары в Филадельфии

Новости

Пара танцевала на дымовых «облаках».

Мы предоставим вам новейший стиль, вдохновение, полезные советы и рекомендации и все остальное, что вам нужно знать, чтобы спланировать идеальную свадьбу в Филадельфии.

Черно-белая свадьба Ра’Челл Ричардс и Дэррила Вашингтона – это современный взгляд на стиль. Фотография из фильмов от Diallo

Мы не можем устоять перед дизайнерским сочетанием черного и белого, особенно когда оно появляется в декоре Big Day. Это старинная классика (как этот праздник), но она также может похвастаться современной интерпретацией. Возьмите эту черно-белую свадьбу. Празднование, проходившее на пирсе Рейс-стрит и локации 215, предлагало современную интерпретацию сочетания цветов с черным пирогом, дымовыми «облаками», черными стеклянными пластинами и другими элементами.Фильмы Диалло запечатлели все детали, чтобы вдохновить вас. (А если вам нужно больше дублей, загляните и на этот вечер.)

Когда уроженец Норристауна Дэррил Вашингтон записался на уроки речи в Университете Миссури-Канзас-Сити, он не ожидал встретить будущее жена Ра’Челл Ричардс (он же Рокки). Он хотел выполнить факультативные кредиты для получения степени: «Все, о чем я мог думать, это пройти через это, получить диплом и вернуться домой», – говорит он.У судьбы была другая идея. Дэррил сразу заметил Рокки, но они не разговаривали до последней недели, после того как он нервно прочитал отрывок из «Погоня за счастьем» .

«Вы молодцы. Вы знаете свои реплики; просто помедленнее, – сказала она ему позже. «Она оставила неизгладимое впечатление», – говорит Дэррил, консультант по внутренним продажам в строительстве. Он тоже: «Я был заинтригован и любопытен», – говорит Рокки, создатель цифрового контента из Сент-Луиса. Они были вместе 10 месяцев, прежде чем он сделал предложение – в день ее выпуска.

Три года спустя, 1 сентября 2019 года, пара Манаянк сказала: «Да» на открытом воздухе на пирсе Рейс-стрит, и 80 гостей были готовы отпраздновать это событие. (Приглашения содержали индивидуальную иллюстрацию пары, выполненную женской MissDesignBerry.) Платье Рокки было изготовлено на заказ Шан Кейт, подиум проекта : под квасцами Gunn из Сент-Луиса, родного города невесты. Кейт также создал черные платья, которые носили подружки невесты (их макияж был сделан Domunique Beauty), что добавило драматичности церемонии на набережной.

Изюминкой для невесты было то, что мать проводила ее по проходу. Дуэт работал с дизайнером, чтобы создать индивидуальный румяный костюм-двойку, который ее мама могла бы надеть по этому случаю: «Это особое воспоминание, которое действительно никогда не будет заменено». И жених оценил атмосферу церемонии: «Было такое ощущение, что остались только я и Рокки».

Что касается приема? Это произошло в Локации 215, на пустом холсте, который пара пропитала своей современной шикарной черно-белой темой.Невеста создала центральные украшения из гортензии, чтобы подчеркнуть чистоту столов, с их черными стеклянными тарелками и завязанными узлами белыми салфетками. Полностью черный пряный чайный торт Clara’s Groovy Deliciousness был покрыт ромовым сливочным кремом, соленой карамелью ириски и кусочками сливочного масла.

А на первый танец? Пара плыла на дымовых «облаках», пока они раскачивались в песне «Never Gonna Let You Go» Фейт Эванс. Как говорит невеста: «Это было абсолютно похоже на сон».

Получите больше интересного от Филадельфийской свадьбы:
FACEBOOK | INSTAGRAM | БЮЛЛЕТЕНЬ | ПИНТЕРЕСТ

Выходите замуж? Начните и завершите свое путешествие по планированию свадьбы с помощью справочника Philadelphia Weddings по лучшим поставщикам свадеб в городе .

Здравствуй, школа! Стенгазета на 1 сентября

8-й вариант,

Платные услуги

контрастные черно-белые и цветные карточки для развития зрения грудничков 1-2 и 3-4 месяцев, а также методика Монтессори

Зачем грудничкам именно черно-белые изображения для развития зрения?

Как использовать контрастные чёрно-белые карточки?

Где вешать?

Изображения для распечатки

1-2-х месяцев

3-4-х месяцев

Монтессори картинки

Цветные карточки

Полезное видео

Чёрно-белое фото с цветными элементами в GIMP

Как выделить цветное на чёрно-белом фото за 5 шагов

Шаг 1

Шаг 2

Шаг 3

Шаг 4

Шаг 5

Чёрно-белое фото с цветными элементами — профессиональный подход

Шаг 1

Шаг 2

Шаг 3

Шаг 4

Шаг 5

Шаг 6

Шаг 7

Шаг 8

Доработка и коррекция цветных элементов на чёрно-белом фоне

Шаг 1

Шаг 2

Шаг 3

Шаг 4

Шаг 5

Шаг 6

Преобразование RGB в черный OR белый

8 ответов

Чистая реализация подушки

Подушка + Numpy Битовые Маски Подход

Похожие вопросы:

Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода

Основная логика

Альфа-версия

Цветовое пространство

Из градаций серого в цвет

Развёртывание кода на FloydHub

Альфа-версия

Технические пояснения

Чему мы научились при работе над альфа-версией

Бета-версия

Выделитель признаков

От извлечения свойств к цвету

Технические пояснения

Чему научились

Полная версия нейросети

Технические пояснения

Чему научились

Что дальше

Черно-белые фотографии Великой Отечественной войны: 1941 год

Черно-белая певчая птица – Фотографии – Фотографии

Asteroid 2011 ES4 пройдет ближайший 1 сентября | Космос

Эдди Иризарри

Об авторе:

Эммет Тилль – Убийство, реакция и наследие

Убийство Эмметта Тилля | Американский опыт | Официальный сайт

Убийство Эммета Тилля

Советы по размеру укуса: 5 идей для лучшей черно-белой фотографии

Цифровые технологии разрушили черно-белую фотографию – УЛИЧНЫЕ СИЛУЭТЫ

Посмотрите современную черно-белую свадьбу этой пары в Филадельфии

Добавить комментарий Отменить ответ