Rysowanie kropkami dla dzieci linii, kształtów i zwierząt. Rysuj kropkami, aby rozwinąć umiejętność pisania.

Piękne podkreślenie i udana nauka pisania zależy od prawidłowego posiadania ołówka, umiejętnego nacisku i umiejętności kreślenia linii o różnych kształtach. Zacznij od nauczenia się kropkowanych linii i kształtów, a następnie poproś dziecko o narysowanie kropkowanych zwierząt i pokoloruj je.

Rysuj kropkami, stopniowo rozwijając umiejętności

Rysowanie linii ołówkiem lub długopisem to świetna praktyka, która pomoże nauczyć twoją rękę pisać, rozwinąć małe mięśnie i nauczyć dziecko, jak mocno coś trzymać.

Linia przerywana służy jako wskazówka i pomaga dziecku, ponieważ w dowolnym momencie można zwolnić prędkość rysowania, zwiększyć lub zmniejszyć nacisk na ołówek, nie psując rysunku, a co za tym idzie, nie tracąc zainteresowania.

Gdy tylko dziecko nauczy się rysować linie, linie proste i wszelkiego rodzaju fale, przejdź do figur, a następnie do zwierząt. Krzywe kropkowanych linii rozwiną wystarczającą umiejętność rysowania, aby rozpocząć naukę pisowni liter i cyfr.

Podając dziecku wydrukowany materiał z obrazkiem, na którym chcesz coś narysować punkt po punkcie, najpierw poproś dziecko, aby zakreśliło linie palcem wskazującym prawej ręki (lub lewej, jeśli dziecko jest leworęczne). Następnie poproś go, aby rysował palcem nie na kartce, ale jakby w powietrzu nad obrazem. Powtórz ćwiczenie kilka razy, a następnie uzupełnij zadanie ołówkiem.

Kiedy dziecko nauczy się rysować kropkami ołówkiem, zaoferuj mu długopis lub marker.

Zwróć uwagę na rysowanie na punktach zwierząt, nie odrywając ręki od papieru.

Jak inaczej rozwinąć umiejętności motoryczne, oprócz rysowania kropkami?

Jeśli z jakiegoś powodu Twoje dziecko nie jest zainteresowane materiałami typu kropka-kropka, możesz bawić się rozwijaniem umiejętności motorycznych w inny sposób.

1. Nawlecz duże koraliki na sznurki lub posortuj koraliki;
2. Przyklej duży arkusz papieru lub starą tapetę do ściany i poproś dziecko, aby narysowało na nim własne obrazki. Rysowanie na pionowej powierzchni wymaga więcej wysiłku, a pióra uczą się szybciej;
3. Gdy tylko Twoje dziecko będzie już na tyle silne, by trzymać w dłoniach drobne przedmioty i nie puszcza ich przy lekkim pociągnięciu, zacznij uczyć je wiązać sznurowadła lub splatać warkocze z dowolnych tasiemek lub sznurków;
4. Jeśli czytasz gazety lub czasopisma, daj dziecku marker i niech zakreśli nim wszystkie nagłówki;
5. Dobry chwyt między kciukiem a palcem wskazującym jest najłatwiejszy do osiągnięcia poprzez przenoszenie fasoli lub nawet grochu z jednej miski do drugiej za pomocą tylko dwóch palców, a nie całej dłoni.
6. Mroźne szyby czy zaparowane lustra w łazience to świetne miejsce do nauki rysowania palcem wskazującym.

Jeśli chcesz, możesz wykorzystać każdy ze sposobów rozwijania małej motoryki dziecka w życiu codziennym, co pomoże mu szybciej nauczyć się pisać w przyszłości.

Jeden kolor, obraz konturu

Pierwsza litera „s”

Druga litera „i”

Trzecia litera „l”

Ostatni buk to litera "t"

Odpowiedz na wskazówkę "Jednokolorowy obraz konturowy", 6 liter:
sylwetka

Alternatywne pytania w krzyżówkach dla słowa sylwetka

kontur twarzy

m. francuski strzał z cienia, z bocznego zarysu twarzy

wiersz M. Lermontowa

Obraz, zarys

Wytnij kontur przedmiotu

Definicje słów dla sylwetki w słownikach

Słownik wyjaśniający języka rosyjskiego. DN Uszakow Znaczenie słowa w słowniku Słownik wyjaśniający języka rosyjskiego. DN Uszakow
sylwetka, m. Jednokolorowy obraz konturowy osoby przedmiotu na tle innego koloru, narysowany lub wycięty. trans. Niewyraźne zewnętrzne zarysy czegoś, widoczne w ciemności, mgle. Tu błyskały światła, sylwetki chat. Czechow. Od czasu do czasu...

Wikipedii Znaczenie słowa w słowniku Wikipedii
Sylwetka - jedna z wysp archipelagu Seszeli. Położone na Oceanie Indyjskim, należy do stanu Seszele.

Słownik wyjaśniający żywego wielkiego języka rosyjskiego, Vladimir Dal Znaczenie tego słowa w słowniku Wyjaśniający słownik żywego wielkiego języka rosyjskiego, Vladimir Dal
m. francuski strzał z cienia, z bocznego zarysu twarzy.

Słownik wyjaśniający języka rosyjskiego. SI Ozhegov, NYu Shvedova. Znaczenie słowa w słowniku Słownik wyjaśniający języka rosyjskiego. SI Ozhegov, NYu Shvedova.
-a, m. Jednokolorowy planarny obraz obiektu na tle o innym kolorze. C. twarz z profilu. trans. Zarysy czegoś, widoczne w ciemności, mgle. S. pasmo górskie. Linie, zarys ubrania. Modny s. odzież. przym. sylwetka, t, t.

Przykłady użycia słowa sylwetka w literaturze.

Myśliwce zaczęły wyraźniej oddziaływać z artylerią przeciwlotniczą, operowały na wysokościach niedostępnych dla artylerii, wykorzystywały jasne tło nad celem, tworzone przez świecące bomby, śledzone na tym tle sylwetki naszego samolotu, dał artylerzystom przeciwlotniczym sygnał do wstrzymania ognia i przeszedł do ataku.

W kierunku Anapy, na tle chmur, było już widać sylwetki ciężki samolot.

Strzała świsnęła tuż nad jego uchem, kusznik rozładował broń sylwetka- magik już podniósł ręce, przygotowując się do wysłania zaklęcia.

Starszy porucznik Arseniew podniósł wzrok znad peryskopu i przetarł oczy; sylwetki statków, ale od razu przekonał się o pomyłce.

Stworzenia schodzące ze statków przekraczały wszelkie wyobrażenia sylwetki, podobne do zwojów spirali lub kwitnących kwiatów aronu, o purpurowych korpusach i głowach przypominających rozgwiazdy.

W tym artykule dowiesz się, jak malować pędzlem na podstawie utworzonych ścieżek.

Stwórzmy najpierw dokument, nie użyłem wypełnienia ani gradientu, ponieważ możesz to zrobić sam (mam nadzieję).

Z narzędziem Pióro (Pióro) utwórz linię. Następnie prawym przyciskiem myszy wywołujemy dodatkowe menu, w którym dokonujemy wyboru Ścieżka obrysu.

Dla głębszego zrozumienia narzędzie Pióro nie jest rysunkiem, ale jeśli narysujemy linię za pomocą pędzla, jest to w rzeczywistości równoważne z linią narysowaną za pomocą pędzla. Samo narysowanie od razu pięknej kreski pędzlem jest dość trudne, dlatego użyliśmy pisaka. A więc menu obrysu.

Teraz wybierz Szczotka, tj. co chcemy okrążyć naszą linię.

Znacznik wyboru „Symuluj ciśnienie” (Symuluj ciśnienie) kontroluje grubość linii. Jeśli wybierzesz tę opcję, to przy moich ustawieniach pędzla linia będzie najpierw cieńsza, następnie pogrubia się w kierunku środka i ponownie cieńsza w kierunku końca. Jeśli nie użyjesz tej opcji, linia będzie miała taką samą grubość, równą średnicy wcześniej określonego pędzla.

Oto, co mam. Ponieważ nie będziemy już potrzebować krzywej utworzonej przez pióro, usuniemy ją - kliknij prawym przyciskiem myszy, wywołaj dodatkowe menu, w którym wybieramy „Usuń kontur” (Usuń przebieg).

Na koniec możemy stworzyć pędzel z powstałego rysunku. Przytrzymanie klawisza klawisz kontrolny, kliknij warstwę w panelu warstw, ładując w ten sposób zaznaczenie.

Do zobaczenia na następnej lekcji!

Instytut Systemów Elektronicznych i Informatycznych NovSU, [e-mail chroniony]

Rozważane są metody analizy konturów, które są optymalnie wykorzystywane w systemach czasu rzeczywistego do podkreślania konturów obiektów w sekwencji wideo.

Słowa kluczowe: kontur, przetwarzanie obrazu, analiza konturów, system monitoringu wizyjnego

Wstęp

Segmentacja obrazu oparta na konturowaniu jest rozważana do rozwiązywania tej klasy problemów ze względu na fakt, że zmiana parametrów położenia, obrotu i skali obrazu ma niewielki wpływ na ilość obliczeń. Ponadto kontury całkowicie określają kształt obrazu, słabo zależą od koloru i jasności oraz zawierają informacje niezbędne do dalszej klasyfikacji obiektu. Takie podejście umożliwia pominięcie wewnętrznych punktów obrazu, a tym samym znaczne ograniczenie ilości przetwarzanych informacji dzięki przejściu od analizy funkcji dwóch zmiennych do funkcji jednej zmiennej. Konsekwencją tego jest możliwość zapewnienia działania systemu przetwarzającego w skali czasowej bliższej czasowi rzeczywistemu.

Podstawowe koncepcje

Pod konturem obrazu będziemy rozumieć rozciągniętą przestrzennie przerwę, spadek lub nagłą zmianę wartości jasności.

Idealna kropla ma właściwości modelu pokazanego na rys. W rzeczywistości ograniczenia optyczne, dyskretyzacja itp. prowadzić do rozmytych różnic jasności. W rezultacie są dokładniej modelowane przez pochylony profil podobny do pokazanego na ryc. 1b. W takim modelu punktem spadku jasności jest dowolny punkt leżący na nachylonym odcinku profilu, a sama kropla jest połączonym zbiorem utworzonym przez wszystkie takie punkty.

Rysunek 1 Model idealnych (a) i ukośnych (b) różnic jasności

Różnica w jasności jest uważana za kontur, jeśli jej wysokość i kąt nachylenia przekraczają pewne wartości progowe.

Zwracamy uwagę na szereg problemów, które pojawiają się podczas wyboru konturu:

załamania konturu w miejscach, gdzie jasność nie zmienia się wystarczająco szybko;

Fałszywe kontury, ze względu na obecność szumu na obrazie;

Niepotrzebnie szerokie kontury z powodu rozmycia, szumu lub wad zastosowanego algorytmu;

Niedokładne pozycjonowanie z powodu konturów linii o szerokości jeden zamiast zera.

Metody różnicowe

Jednym z najbardziej oczywistych i prostych sposobów wykrywania krawędzi jest różnicowanie jasności, rozpatrywanej jako funkcja współrzędnych przestrzennych.

Detekcja konturów dla obrazu o wartościach jasności f(x1,x2) prostopadłych do osi x1 zapewnia przyjęcie pochodnej cząstkowej df/dx1, a prostopadłych do osi x2 - pochodnej cząstkowej df/dx2. Pochodne te charakteryzują szybkości zmian jasności odpowiednio w kierunkach x1 i x2. Aby obliczyć pochodną w dowolnym kierunku, możesz użyć gradientu jasności:

stopień f (x1, x2) = f (x1, x2).

Gradient - wektor w przestrzeni dwuwymiarowej, zorientowany w kierunku najszybszego wzrostu funkcji f (x1, x2) i mający długość proporcjonalną do tej maksymalnej prędkości. Moduł gradientu oblicza się według wzoru

Rysunek 2 Graficzne przedstawienie gradientu

Aby podkreślić kontur dowolnego kierunku, użyjemy modułu gradientów pola jasności. W przypadku obrazów bierzemy dyskretne różnice zamiast pochodnych.

operatora Robertsa

Jedną z opcji obliczania dyskretnego gradientu jest operator Robertsa. Ponieważ różnice w dowolnych dwóch wzajemnie prostopadłych kierunkach można wykorzystać do obliczenia modułu gradientu, różnice diagonalne są brane pod uwagę w operatorze Robertsa:

Definicja różnicy jest tworzona przez dwa filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR), których odpowiedzi impulsowe odpowiadają maskom 2x2

Wady tego operatora obejmują dużą wrażliwość na szum i orientację granic regionów, możliwość wystąpienia nieciągłości w konturze oraz brak wyraźnego elementu środkowego. I ma jedną zaletę - niskie zużycie zasobów.

Operatory Sobela i Prewitta

W praktyce wygodniej jest używać operatorów Sobela i Prewitta do obliczania dyskretnych gradientów. Dla operatora Sobela wpływ szumu elementów narożnych jest nieco mniejszy niż dla operatora Prewitta, co jest istotne przy pracy z pochodnymi. Dla każdej z masek suma współczynników jest równa zeru, tj. ci operatorzy dadzą zerową odpowiedź na obszarach o stałej jasności.

Filtry FIR to maski 3x3.

Maski operatora Sobela:

Maski operatora Prewitta:

Operator Sobela używa współczynnika ważenia 2 dla elementów środkowych. Ta zwiększona wartość służy do zmniejszenia efektu wygładzania poprzez nadanie większej wagi punktom środkowym.

Aby rozwiązać problem niezmienności obrotowej, do wykrywania nieciągłości w kierunkach ukośnych stosuje się tak zwane maski diagonalne.

Maski diagonalne operatora Sobela:

Ukośne maski operatora Prewitta:

W obecności elementu centralnego i małej zasobności operator ten charakteryzuje się dużą wrażliwością na szum i orientację granic regionów, a także możliwością wystąpienia nieciągłości w konturze.

Rysunek 3. Wykrywanie krawędzi przez operatora Sobela: a) oryginalny obraz; b) wynik zastosowania operatora Sobela

Laplace'a

Aby rozwiązać problem podkreślania różnic jasności, możesz zastosować operatory różniczkowe wyższego rzędu, na przykład operator Laplace'a:

W przypadku dyskretnym operator Laplace'a można zaimplementować jako procedurę liniowego przetwarzania obrazu z oknem 3x3. Drugie pochodne można przybliżyć drugimi różnicami:

Laplacian przyjmuje zarówno wartości dodatnie, jak i ujemne, więc w operatorze wykrywania krawędzi należy przyjąć jego wartość bezwzględną. W ten sposób uzyskujemy procedurę wykrywania granic, która jest niewrażliwa na ich orientację

Rolą Laplace'a w problemach segmentacji jest wykorzystanie jego właściwości przejścia przez zero do zlokalizowania konturu i sprawdzenia, czy rozpatrywany piksel znajduje się po ciemnej, czy jasnej stronie konturu.

Główną wadą Laplaciana jest jego bardzo duża wrażliwość na hałas. Ponadto możliwe jest pojawienie się przerw w obwodzie, a także ich podwojenie. Do jego zalet należy fakt, że jest niewrażliwy na orientację granic regionów oraz niskie zużycie zasobów.

Przetwarzanie lokalne

W idealnej sytuacji metody wykrywania krawędzi powinny wybierać tylko piksele leżące na krawędzi obrazu. W praktyce ten zestaw pikseli rzadko renderuje kontur wystarczająco dokładnie ze względu na szumy, przerywane kontury z powodu nierównomiernego oświetlenia i tym podobne. Dlatego algorytmy wykrywania konturów są zwykle uzupełniane o procedury łączenia w celu utworzenia zbiorów punktów konturowych zawierających kontury.

Jednym ze sposobów łączenia punktów krawędziowych jest analiza charakterystyki pikseli w małym sąsiedztwie każdego punktu na obrazie, który został oznaczony jako krawędź. Wszystkie punkty, które są podobne według pewnych kryteriów, są połączone i tworzą ścieżkę składającą się z pikseli spełniających te kryteria. Wykorzystuje to dwa główne parametry do ustalenia podobieństwa pikseli konturu: wielkość odpowiedzi operatora gradientu, który określa wartość pikseli konturu, oraz kierunek wektora gradientu.

Piksel w danym sąsiedztwie jest łączony z centralnym pikselem (x, y), jeśli spełnione są kryteria podobieństwa zarówno pod względem wielkości, jak i kierunku. Proces ten jest powtarzany w każdym punkcie obrazu z jednoczesnym zapamiętywaniem znalezionych powiązanych pikseli w miarę przesuwania się środka sąsiedztwa. Prostym sposobem uwzględnienia danych jest przypisanie innej wartości jasności do każdego zestawu połączonych pikseli na ścieżce.

Sprytny wykrywacz granic

Detektor krawędzi Canny kieruje się trzema głównymi kryteriami: dobrą detekcją (zwiększenie stosunku sygnału do szumu); dobra lokalizacja (prawidłowe określenie położenia granicy); jedyna reakcja na jedną granicę.

Na podstawie tych kryteriów konstruuje się obiektywną funkcję kosztu błędów, minimalizującą, która znajduje optymalny operator liniowy do splotu z obrazem.

Aby zmniejszyć czułość algorytmu na szum, stosuje się pierwszą pochodną Gaussa. Po zastosowaniu filtra obraz staje się lekko rozmyty. Oto jak wygląda maska ​​Gaussa:

Po obliczeniu gradientu wygładzonego obrazu na obramowaniu pozostają tylko punkty maksymalne gradientu obrazu. Informacja o kierunku granicy jest wykorzystywana w celu usunięcia punktów dokładnie w pobliżu granicy i nie załamania samej granicy w pobliżu lokalnych maksimów gradientu.

Operator Sobela służy do określania kierunku gradientu. Otrzymane wartości kierunków są zaokrąglane w górę do jednego z czterech kątów - 0, 45, 90 i 135 stopni.

Słabe granice są następnie usuwane za pomocą dwóch progów. Fragment granicy traktowany jest jako całość. Jeżeli wartość gradientu gdzieś na śledzonym fragmencie przekracza górny próg, to ten fragment również pozostaje „dopuszczalną” granicą w tych miejscach, gdzie wartość gradientu spada poniżej tego progu, aż spadnie poniżej dolnego progu. Jeśli na całym fragmencie nie ma ani jednego punktu o wartości powyżej górnego progu, to jest on usuwany. Ta histereza zmniejsza liczbę nieciągłości w granicach wyjściowych.

Włączenie redukcji szumów do algorytmu zwiększa stabilność wyników, ale zwiększa koszt obliczeniowy i prowadzi do zniekształceń i utraty szczegółowości krawędzi. Algorytm zaokrągla rogi obiektów i niszczy granice w punktach połączeń.

Wadą tej metody jest złożoność wykonania i bardzo duża pracochłonność, a także fakt, że możliwe jest pewne zaokrąglenie rogów obiektu, co prowadzi do zmiany parametrów konturu.

Do zalet metody należy zaliczyć małą wrażliwość na szum i orientację granic regionów, to, że wyraźnie uwydatnia kontur i pozwala na identyfikację wewnętrznych konturów obiektu. Dodatkowo eliminuje błędne wykrycie konturu w przypadku braku obiektów.

Rysunek 4. Wybór obramowania metodą Canny'ego: a) oryginalny obraz; b) po przetworzeniu przez algorytm Canny'ego

Analiza z teorią grafów

Przedstawienie go w postaci wykresu i przeszukanie wykresu w poszukiwaniu ścieżek o najmniejszym koszcie, które odpowiadają znaczącym konturom, pozwala nam skonstruować metodę, która dobrze sprawdza się w obecności szumu. Taka procedura jest dość skomplikowana i wymaga dłuższego czasu przetwarzania.

Rysunek 5. Element ścieżki znajdujący się między pikselami p i q

Element konturu to granica między dwoma sąsiednimi pikselami p i q. Elementy konturu są identyfikowane przez współrzędne punktów p i q. Element konturu na ryc. 5 jest określony przez pary (хр, yr)(хq, yq). Kontur jest ciągiem połączonych ze sobą elementów konturu.

Zadanie znalezienia ścieżki minimalnego kosztu na wykresie nie jest trywialne pod względem złożoności obliczeniowej i trzeba poświęcić optymalność na rzecz szybkości obliczeniowej.

Złożoność implementacji i duża zasobochłonność to główne wady takiej analizy, której zaletą jest mała wrażliwość na szum.

Wniosek

Przedstawione w artykule metody opisują optymalne podejścia do detekcji konturów w systemach czasu rzeczywistego. Metody te pozwalają na rozwiązywanie szerokiego zakresu zadań konturowych, które znajdują zastosowanie w wielu obszarach, w których niezbędna jest segmentacja obrazu.

Literatura

1. Gonzalez R., Woods R. Cyfrowe przetwarzanie obrazu. M.: Technosfera, 2005. S.812-850.

2. Yane B. Cyfrowe przetwarzanie obrazu. M.: Technosfera, 2007. S.331-356.

3. Metody komputerowego przetwarzania obrazów / wyd. VA Soifer. M.: Fizmatlit, 2003. S.192-203.

4. Pret W. Cyfrowe przetwarzanie obrazu. M.: Mir, 1982. S.499-512.

5 Patrz: http://www.cs.berkeley.edu/~jfc/