Картины по точкам: Картина по номерам на холсте по фото на заказ

Картина по точкам “У подножья горы” | Картины по номерам

Выбрали 89 раз

Описание подарка

Картина раскрашивается без смешивания красок.
Все необходимые цвета красок есть в комплекте. Просто закрашивайте участки красками с соответствующим номером.
В набор также входит холст, натянутый на деревянный подрамник, две кисточки, крепеж для подвешивания картины, контрольный лист и дополнительное цветное изображение картины.

Назначение подарка

Где купить

Сейчас этого подарка нет в наличии ни в одном из представленных на Подарки.ру магазинов.

Посмотрите похожие подарки ниже или воспользуйтесь поиском.

Изображение предоставлено продавцом данного товара. Нажмите кнопку «Подробнее» для перехода на сайт продавца или напишите нам через форму обратной связи, чтобы узнать, кто продает этот подарок. Информация о товаре носит справочный характер. Для уточнения технических характеристик, условий доставки и других вопросов о товаре обращайтесь к продавцу.

28 похожих подарков | Картины по номерам

Кар­ти­на по но­ме­рам «Сфинкс с го­лу­бы­ми гла­за­ми»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Русал­ка в раз­думь­ях»

450 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Gol­den Hill, 60х60 см

5950 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Задум­чи­вый взгляд»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Скрудж Мак­дак с бит­кой­ном» (40х50 см)

1250 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Paral­lax, 60х60 см

5950 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Яркий за­лив»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Бир­же­вой мост»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам Фран­цуз­ский буль­дог

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Щенок с мя­чи­ком»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Сло­ны в Афри­ке»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Котик с го­лу­бы­ми гла­за­ми»

450 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «На краю»

450 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Roads, 60х60 см

5950 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Gra­di­ent, 60х60 см

6825 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам Mar­vel «Мсти­те­ли» (40х60 см)

1490 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Auro­ra, 60х60 см

6825 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Gol­den Ratio, 60х60 см

5950 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Rising Tide, 60х60 см

5950 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Рик и Мор­ти» (40х60 см)

1490 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Ope­ra, 60х60 см

5950 руб

Кар­ти­ны по но­ме­рам

4500 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Line­an, 60х60 см

6825 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Polok, 60х60 см

5950 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Radi­an­ce, 60х60 см

5950 руб

Набор для ри­со­ва­ния кар­ти­ны MARTGROUP Abstr Best

7700 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Танос» (40х60 см)

1490 руб

Кар­ти­на по но­ме­рам «Зевс глитч» (40х60 см)

1490 руб

Глубокое обучение для идентификации картин / Хабр

Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о том, как глубокое обучение помогает нам лучше разобраться в искусстве. Статья разбита на части в соответствии с задачами, которые мы решали:

1. поиск картины в базе данных по фотографии, сделанной мобильным телефоном;
2. определение стиля и жанра картины, которой нет в базе данных.

Все это должно было стать частью сервиса БД Артхив и его мобильных приложений.

Задача идентификации картин состояла в том, чтобы по изображению, приходящему от мобильного приложения, найти в базе данных соответствующую картину, затратив на это менее одной секунды. Обработка целиком в мобильном устройстве была исключена на этапе предпроектного исследования. Кроме того, оказалось, что невозможно трудно гарантированно выполнить на мобильном устройстве отделение картины от фона в реальных условиях съемки. Поэтому мы решили, что наш сервис будет принимать на вход фотографию с мобильного телефона целиком, со всеми искажениями, шумами и возможным частичным перекрытием.

Поможем Даше найти эти картины в базе из более чем 200 000 изображений?

База произведений искусства Артхив включает почти 250 000 изображений, вместе с различными метаданными. База непрерывно пополняется — от десятков до сотен изображений в день. Даже выкачанные с ограниченным разрешением (не более 1400 пикселей по большей из сторон) изображения занимают более 80 гигабайт. К сожалению, база «грязная»: присутствуют битые или слишком маленькие файлы, невыровненные и необработанные изображения, дублирующиеся изображения. Однако, в целом это хорошие данные.

Сравнение картин

Посмотрим, как выглядят изображения в базе:

Марк Ротко Оранжевое, красное, желтое

Илья Репин Монахиня

Давид Бурлюк Женщины из тропиков

В основном в базе изображения выровнены, обрезаны по границам полотна, цвета сохранены.

А вот как могут выглядеть запросы с мобильных устройств:

Цвета почти всегда искажены – встречается сложное освещение, присутствуют блики, встречаются даже отражения других картин в стекле. Сами изображения перспективно искажены, могут быть частично обрезаны или же напротив, занимать менее половины снимка, могут быть частично закрыты, например, людьми.

Для того, чтобы идентифицировать картины нужно уметь сравнивать изображения из запросов с изображениями в базе данных.

Для сравнения изображений подверженных перспективным искажениям и искажениям цвета, мы используем сопоставление ключевых точек. Для этого мы находим на изображениях ключевые точки с дескрипторами, находим их соответствие, а затем гомографическое отображение соответствующих точек методом RANSAC. Делается это в целом так же, как описано в примере OpenCV. Если количество «хороших точек» (inlier), найденных RANSAC, достаточно велико, а найденное гомографическое преобразование выглядит достаточно правдоподобным (не имеет сильного масштабирования или поворотов), то можно считать, что искомые изображения – это одна и та же картина, подверженная перспективным искажениям.

Пример сопоставления ключевых точек:

Пример негативного сопоставления

Сопоставления картин из примера выше

Конечно, поиск ключевых точек обычно достаточно медленный процесс, но для поиска в базе данных можно заранее найти ключевые точки всех картин и сохранить некоторое их количество. В наших экспериментах мы пришли к выводу, что менее чем 1000 точек достаточно для уверенного поиска картин. При использовании 64 байт на точку (координаты + дескриптор AKAZE) для хранения 1024 точек достаточно 64 кбайт на каждое изображение или около 15 Гбайт на всю базу.

Сравнение картинок по ключевым точкам в нашем случае занимало примерно 15 мс, то есть, для полного перебора базы из 250 000 картин нужно около 1 часа. Это много.

С другой стороны, если научиться быстро выбирать из всей базы несколько (скажем, 100) наиболее вероятных кандидатов – мы уложимся в целевое время в 1 секунду на запрос.

Ранжирование картин по похожести

Глубокие свёрточные сети зарекомендовали себя как хороший способ поиска похожих изображений. Сеть используется для извлечения признаков и вычисления на их основе дескриптора, обладающего тем свойством, что расстояние (евклидово, косинусное или другое) между дескрипторами похожих изображений будет меньше, чем для различных изображений.

Можно натренировать сеть таким образом, чтобы для изображения картины из базы и ее искаженного изображения из фотографии она выдавала близкие дескрипторы, а для разных картин – более далекие. Далее такая сеть используется для вычисления дескрипторов всех изображений в базе и дескрипторов фотографий в запросах. Достаточно быстро можно выбрать ближайшие изображения и упорядочить их по расстоянию между дескрипторами.

Базовый способ обучения сети для вычисления дескриптора – использование сиамской сети.

– входные изображения
, если и – один класс, если разные
– дескрипторы изображений
— расстояние между парой векторов признаков
— целевая функция

Для построения такой архитектуры сеть, которая вычисляет дескриптор (Feature Extractor), используется в модели 2 раза с общими весами. На вход сети подается пара изображений. Feature Extractor сети вычисляет дескрипторы изображений, затем сеть вычисляет расстояние в соответствии с заданной метрикой (обычно используется евклидово либо косинусное расстояние). Целевая функция обучения сети построена таким образом, чтобы для позитивных пар (изображения одной картины) расстояние уменьшалось, а для негативных (изображения разных картин) увеличивалось. Для снижения влияния негативных пар расстояние между ними ограничивается величиной margin.

Таким образом, можно сказать, что в процессе обучения сеть стремится вычислять дескрипторы похожих изображений внутри гиперсферы радиусом margin, а дескрипторы разных – вытолкнуть за пределы этой сферы.

Например, вот так может выглядеть обучение двухмерного дескриптора с помощью сиамской сети на датасете MNIST.

Анимация обучения

Для обучения сиамской сети необходимо подавать на вход пары картинок и метку, которая равна 1, если картинки принадлежат одному классу, или 0, если разным. Существует проблема выбора пропорции позитивных и негативных пар. В идеале, конечно, надо было бы подавать на обучение сети все возможные комбинации пар из обучающей выборки, однако это технически невозможно. Да и количество негативных пар в этом случае существенно превосходит количество позитивных, что тоже не очень хорошо скажется на процессе обучения.

Частично проблема с выбором пропорции пар для обучения решается применением архитектуры triplet.

– входные изображения: — одной картины, — другой
— целевая функция

На вход такой сети подаются сразу 3 картинки, образующие позитивную и негативную пары.

Кроме того, практически все исследователи сходятся на том, что выбор негативных пар критически важен для обучения сети. Целевая функция для многих сэмплов (пар для siamese, троек для triplet) получается равна 0, если они не нарушают ограничение margin, следовательно, такие сэмплы не участвуют в обучении сети. Со временем процесс обучения еще больше замедляется, так как сэмплов с ненулевым значением целевой функции становится все меньше. Для решения этой проблемы негативные пары выбираются не случайно, а с помощью поиска трудных случаев (hard case mining). На практике для этого выбирается несколько кандидатов негативов, для каждого из которых вычисляется дескриптор с использованием последней версии весов сети (с предыдущей эпохи или даже с текущей). Имея дескриптор, можно выбрать негатив в каждую тройку такой, который выдает заведомо ненулевой loss.

Для поиска похожих изображений от сети отделяют Feature Extractor и используют его для вычисления дескрипторов. Для изображений в базе дескрипторы вычисляются заранее при их добавлении. Таким образом, задача поиска похожих изображений состоит в вычислении дескриптора изображения в запросе и поиске ближайших по заданной метрике дескрипторов в базе данных.

Feature Extractor нашей сети основан на архитектуре Inception v3. Экспериментально был выбран один из промежуточных слоев, на основе выхода которого вычисляется дескриптор из 512 вещественных чисел.

Аугментация данных

Было бы хорошо, если бы мы могли поместить каждую картину в разные рамки, на разные стены и сфотографировать каждый раз с разного ракурса на разные телефоны. На практике это, конечно же, невозможно. Поэтому приходится генерировать обучающие данные.

Для генерации данных были собраны около 500 фотографий различных картин с разными фонами при различном освещении. Для каждой фотографии были выделены 4 точки, соответствующие углам холста картины. По четырем точкам мы можем произвольно вписать любую картинку в рамку, заменив тем самым изображение и получив почти случайное перспективное искажение картины из базы данных. Дополнив этот процесс случайными кропами, шумами и искажениями цвета, мы получаем возможность генерировать вполне годные изображения, имитирующие фотографии картин.

Отделение картины от фона

Качество работы и модели идентификации картин, и модели классификации жанров/стилей в значительной мере зависит от того, насколько хорошо картина отделена от фона. В идеале, перед тем, как скормить картину в модель, нужно найти 4 угла ее холста и отобразить перспективно на квадрат. Практически же реализовать алгоритм, позволяющий сделать это гарантированно, оказалось очень трудно. С одной стороны, имеется значительное разнообразие фонов, рамок и предметов, которые могут попасть в кадр возле картины. С другой стороны, есть картины, внутри которых имеются достаточно заметные очертания прямоугольных форм (окна, фасады зданий, картина-в-картине). В результате, зачастую весьма трудно сказать, где заканчивается картина и начинается ее окружение.

В конечном счете мы остановились на простой реализации, основанной на классических методах компьютерного зрения (детектирование границ + морфологическая фильтрация + анализ связных компонент), который позволяет уверенно отсечь однотонные фоны, но не потерять часть картины.

Скорость работы

Алгоритм обработки запросов состоит из следующих основных шагов:

1. подготовка — фактически реализован простейший детектор картины, который хорошо работает, если изображение содержит однотонный фон;
2. вычисление дескриптора картины с помощью глубокой сети;
3. ранжирование картин по расстоянию до дескрипторов в базе данных;
4. поиск ключевых точек на картине;
5. проверка кандидатов в порядке ранжирования.

Мы протестировали скорость работы сети на 200 запросах, получилось следующее время обработки каждого из этапов (время в секундах):

этап	мин	макс	среднее
Подготовка (поиск картины)	0. 008	0.011	0.016
Вычисление дескриптора (GPU)	0.082	0.092	0.088
KNN (k<500, CPU, brute force)	0.199	0.820	0.394
Поиск ключевых точек	0.031	0.432	0.156
Проверка ключевых точек	0.007	9.844	2.585
Общее время запроса	0.358	10.386	3.239

Так как проверка кандидатов прекращается сразу, как будет найдена картина с достаточной уверенностью, то можно считать что минимальное время обработки запросов соответствует картинам, найденным среди первых кандидатов. Максимальное же время запроса получается для картин, вовсе не найденных — проверка прекращается после 500 кандидатов.

Видно, что основное время тратится на выбор кандидатов и их проверку. Стоит заметить, что реализация этих шагов сделана весьма неоптимально и обладает огромным потенциалом для ускорения.

Поиск дубликатов

Построив полный индекс базы картин, мы применили его для поиска дубликатов в базе. После примерно 3 часов просмотра базы было обнаружено, что по крайней мере 13657 изображений повторяются в базе два раза (а некоторые и три).

При этом были найдены и весьма интересные случаи, не являющиеся дубликатами.

Раз, Два. Похоже, что это две стадии одного произведения.

Раз, Два, Три. Не обращайте внимания на название — все три картины различны.

А также пример неверного срабатывания идентификации по ключевым точкам.

Раз, Два.

сопоставление ключевых точек

Вместо заключения

В целом мы довольны результатом работы сервиса.

На тестовых наборах достигается точность идентификации свыше 80%. На практике часто оказывается, что если картина не найдена с первого раза, то достаточно сфотографировать ее под другим углом, и она находится. Ошибки, когда находится неверное изображение, практически не встречаются.

Все вместе решение было завернуто в контейнер docker и отдано заказчику. Сейчас идентификация картин по фото доступна в приложениях, использующих сервис Артхив, например “пушкинский музей”, доступных в Play Market (однако, там реализовано отделение картины от фона, требующее, чтобы фон был светлым, что иногда затрудняет фотографирование).

Точечные рисунки аборигенов и их происхождение

Точечные рисунки варьируются от мельчайших меток, аккуратно расположенных на холсте, до диких разноцветных крупных точек некоторых женщин пустыни. Некоторые художники объединяют свои точки в линии или даже в широкие области соединяющихся точек, которые имеют скорее пунктирный эффект, чем «точечный» вид. Определяющим критерием для точечной росписи является используемая техника – то, что она производится путем повторных отпечатков покрытой краской кисти, точечной палочки или другого инструмента на поверхности картины, и что при этом на поверхности картины остаются узнаваемые «точечные» отметки. холст.

В стиле точечной живописи художники-аборигены могут перекрывать или «заключать» точки в другие более крупные точки, или они могут быть тесно соединены, чтобы создать видимость линий, и даже расставлены так плотно, что они создают плоскую цветную область – однако, чтобы рисовать точечно, метод точечной печати должен быть виден.

Посмотреть Точечные рисунки

Аборигены Точечные рисунки обычно выполняются как охрой, так и акриловыми красками, однако акриловая краска чаще используется для этих работ. Используемая краска может быть сильно текстурированной с очень рельефной поверхностью или плоской. Возможно, наиболее искусная точечная работа выполняется с использованием хорошо смешанной акриловой краски с высоким уровнем вязкости (густоты и когезии) – когда она высыхает, она образует выпуклый профиль – сбоку это создает изогнутую форму на холсте, с центр точки самый высокий и эффект сужения к краям.

Точки варьируются от чрезвычайно тонкой работы, выполненной очень тонкими палочками, до крупных точек до четырех сантиметров в диаметре. Узоры могут быть очень аккуратными, традиционными, некоторые с использованием красок охры, а некоторые с использованием акрила. Или это могут быть дикие, перекрывающиеся, неструктурированные работы, где художник-абориген очень экспрессионистичен в исполнении работы. Давайте посмотрим на пару примеров:

Как возникли «точечные рисунки»?

Существует несколько теорий относительно того, где и как возникли точечные рисунки, и вполне вероятно, что все они сыграли свою роль в работах различных художников-аборигенов.

 

Стиль живописи Гали Пверле часто осуществляется в два этапа:
сначала секретная иконография, а затем великолепная техника наложения
, показанная выше на этом произведении размером 198 x 198 см, которое
соблазнительно позволяет частям подмалевка подглядывать.

Одна определенная причина заключается в том, что на заре художественного движения аборигенов люди были обеспокоены тем, что непосвященные могут понять или узнать священные, секретные или ограниченные части их историй. Раньше рисование на песке не представляло проблемы, потому что его обычно сглаживали после рассказа или, если оставляли на земле, то делали это только на их собственных землях, в безопасности от посторонних глаз. Но постоянное качество акриловых красок породило опасения по поводу ненадлежащего раскрытия секретной информации, а последующая практика «раскрашивания» служила для сокрытия священной или «секретной» информации, лежащей под ней. Примеры выше и ниже, сделанные Галей Пверле и Джонни Варангкулой, являются отличными примерами техники использования чрезмерного раскрашивания, чтобы скрыть картину под ней.

В настоящее время довольно хорошо известно, что непосвященный западный человек все равно не может понять иконографию (кроме самого основного способа — см. нашу страницу об иконографии), и поэтому практика чрезмерного раскрашивания, чтобы скрыть то, что находится под ней, в значительной степени отпала. В некотором смысле даже жаль, потому что дополнительное измерение в работах, подобных Гале и Джонни, завораживает.

Джонни Варангкула Тьюпуррулла «Водные сновидения» — отличный пример
чрезмерного использования для сокрытия секретной информации.

Вторым источником точечного стиля является то, что образовательные рисунки на песке, выполненные в основном народами Центральной пустыни, по своей сути состояли из линий и жестов. Точечный стиль многих художников-аборигенов из этого региона был естественной эволюцией их рисунков на песке, когда они переводили истории на современные материалы краски и холста.

Search Artworks

Третье, не совсем отдельное от второго, заключается в том, что сама земля, являющаяся основой многих произведений искусства аборигенов, часто полностью усеяна точечными камнями, растениями спинифекс, цветами и далекими деревьями. . «Точечный пейзаж» вдохновил его на точечное изображение.

Fine Dot Work

Несмотря на то, что все художники, представленные в нашем инструменте поиска произведений искусства в разделе «Dots — Fine», могут представлять собой коллекцию замысловатых точек на холсте, существует невероятное разнообразие стилей, то, как произведение искусства говорит с вами и как это влияет на ваши эмоции. Для создания этих исключительных работ требуется невероятное мастерство (не говоря уже о необходимом терпении и зрении!).

Одной из групп художников, которая становится синонимом исключительно тонкой точечной работы, являются художники из района Булгуль. Хелен Маккарти Тьялмути, вероятно, одна из лучших художников-точечных художников и финалистка многочисленных художественных премий.

Ее точечная работа, выполненная от руки, плотна, невероятно детализирована и сделана с любовью. Хелен постоянно развивает свой стиль, что является невероятным умением. Она видит мир так, как его может видеть только настоящий великий художник. Она превращает чистый холст в такое ошеломляющее произведение красоты и трепета.

Другие художники Bulgul, создающие исключительные точечные работы: Керри Маккарти, Майори Морган, Агата Нгакмик Морган, Розмари Морган и Имедла Вуд Меламурк.

Посмотреть картины

Художники, создающие оптические иллюзии

В последние годы такие художники, как Варлимпирринга Тьяпалтьярри, приобрели популярность в Америке, и многие отмечают, что его искусство напоминает движение «Оп-арт». Хотя искусство Варлимпирринги действительно создает у зрителя впечатление движения или вибрирующих узоров, его искусство исходит из другого визуального языка. Его искусство связано с историей Тингари и священным местом озера Маккей, хранителем которого он является. Тингари — легендарные существа народа пинтупи, которые путешествовали по пустыне, совершая ритуалы, обучая закону, создавая формы рельефа и формируя то, что впоследствии станет церемониальными местами. Насколько нам известно, значения картин Тингари многослойны, однако непосвященным эти значения недоступны.

Хотя Варлимпирринга, возможно, не может раскрыть какую-либо дополнительную информацию о тингари, зрители могут почувствовать великую силу, излучаемую его произведениями искусства, и не оставляют нам сомнений в великой силе его предков-тинагри.

Другими художниками, создающими оптические иллюзии в своих работах, являются Джейк Тьяпалтьяри и Морин Хадсон.

Художники, которые гордятся качеством своих точек

Хотя у этих художников может и не быть самых мелких точек, их произведения покаянно построены с помощью аккуратной и точной точечной работы. Художники, такие как Йинарупа Нангала, очень тщательно изображают свою страну пунктирными точками, чередуя оттенки кремового и белого, чтобы представить особенности своей страны.

Джойлин Напангарди Рид — еще одна художница с прекрасными утонченными точками на своих картинах, которые обычно изображают священные женские места между общинами Кинторе и Кивиркурра в Западной пустыне Центральной Австралии. Цвета, выбранные Джойлен, обычно представляют собой более традиционные пигменты, используемые для грунтовых рисунков и украшения тела. Ее чувство дизайна и движения показывает тесную связь между нарисованными изображениями и физическим ландшафтом.

«Без названия» Йинарупа Нангала

 

Картины старых художников-аборигенов

Одни из самых захватывающих в художественном отношении точечных рисунков — это картины старых художников-аборигенов. Эти произведения искусства не только представляют собой древние сюжеты и иконографию, но и в силу преклонного возраста художников, которым часто за семьдесят, восемьдесят или даже больше, менее точны и устойчивы, чем работы более молодых поколений. Это придает работам красивый, живописный вид и свободный, непринужденный стиль, который не только эстетически приятен, но и часто может быть визитной карточкой творчества художника-аборигена.

Например, работы последних лет Джорджа Уорда Тьюнгаррайи можно сразу узнать по случайным точкам-головастикам, на которых, когда он отрывает палку от холста, образуется короткий хвостик краски. Некоторые из работ Валангкуры Напанангки также приобрели неустойчивое и менее точное качество в более поздние годы ее рисования. Работы других художников-аборигенов, таких как Нингура Напурулла и Митджили Напурулла, также прошли этапы все более неуправляемой раскрашивания из-за проблем со зрением или других проблем со здоровьем, а затем позже, после успешного лечения своих состояний, художники начали создавать работы, которые были удивительно аккуратный, наоборот. Сопоставление года, когда художник-абориген нарисовал произведение, с уникальным качеством их точечной работы — один из важных (но не единственный) способов убедиться в его подлинности. Точно так же то, как художник размещает свои точки, и качество его дотворка и нанесения краски, так же узнаваемо, как подпись того, кто знает его работу, и относительно легко узнать художника-аборигена, просто взглянув на его дотворк.

Как и любой художественный стиль, особенно успешный, точечный рисунок вдохновил других художников-аборигенов на разработку собственных стилей точечного рисунка. Последующие поколения, учась у своих семей, развили стиль еще дальше. Теперь искусство аборигенов больше всего известно по точечным рисункам (хотя, когда вы узнаете больше, вы поймете, что точечные рисунки — это НЕ все, о чем идет речь). Тем не менее, они очень популярны, и в этом жанре есть несколько отличных рисовальщиков точек. Чтобы увидеть целый ряд примеров, перейдите на нашу страницу поиска произведений искусства аборигенов и просто выберите точечные рисунки в раскрывающемся меню в разделе «Художественный стиль». Вы можете выбрать любой вид точечной росписи от мелких точек до средних, рыхлых и диких. Чтобы увидеть технику точечной съемки крупным планом, щелкните миниатюры, а затем щелкните еще раз, чтобы увеличить масштаб.

Посмотреть на картины с аборигенами Dot

Связанные темы:

Johnny Warangkula Tjupurlula
Джордж Уорд Тдюнгуррэйи
Аборигенный стиль искусства
Аборигенные символы
10 Факты о аборигенных арт
ИСТОРИЯ АБОРИГИЧЕСКИЙ АРТИГИИНГИИ
1000 ОБЩИЕ ДЕТА как новичок

1 марта 2018 г. | Как рисовать скалы » вики полезно 17 комментариев

• 23190
• 31

Точечная роспись — очень популярная техника наскальной живописи. От замысловатых стилей мандалы до простых закатов — здесь есть что-то для всех уровней мастерства. Людей, которые только учатся рисовать камни, может немного напугать этот стиль росписи по камню. Вот несколько наших советов для тех, кто только начинает рисовать точечные камни.

Точечное рисование для начинающих

Если вы ищете способы раскрашивания камней, вы обязательно увидите много красивых камней-мандал с точками. Этот стиль очень популярен, но и немного пугает.

При изучении точечной живописи я настоятельно рекомендую сделать несколько менее сложных камней в точечном стиле, прежде чем приступить к одному из них.

Но обо всем по порядку… какие припасы вам понадобятся?

Эта страница содержит партнерские ссылки, что означает, что если вы совершите покупку по ссылке, я могу получить комиссию. Узнайте все подробности здесь.

Инструменты для рисования точек на камнях

Лично я создал не так много точечных мандал, но в прошлом я создавал их несколько раз. Существует множество различных способов создания точек разного размера, которые вам нужны.

Ластик для карандашей Dotters

Это один из моих любимых! Я использовал этот метод довольно много раз, и мне нравится результат.

Я впервые увидел его как совет по рисованию наскальных рисунков с детьми. Он идеально подходит для новичков, которые могут быть не готовы инвестировать в полный набор посуды.

Просто заточите ластик на конце пары карандашей до точек разного размера. Вы также можете использовать заостренный конец карандаша для наименьшего размера.

Немного потренируйтесь на листе бумаги, и вы увидите, что при разной силе давления будут образовываться круги разного размера.

Вы также можете провести несколько раз, и круг станет немного меньше. Просто помните, чем больше вы будете это делать, тем лучше у вас будет получаться! Тогда попробуйте на камне! Эта краска слишком густая. Подробнее о консистенции краски смотрите ниже!

Инструменты для создания точек для дизайна ногтей

Хотите что-то более необычное? Больше размеров? Знаете ли вы, что все эти металлические наконечники на самом деле предназначены для нейл-арта?! Покупайте точечные инструменты здесь!

Ручки для рисования

Вы знаете, я люблю свои ручки Posca, и они также могут работать с этим стилем. Пока у вас есть несколько разных размеров наконечников, вы можете идти! Здесь можно взять набор ручек.