Малювання по точках для дітей ліній, фігур і тварин. Малюємо по крапках для розвитку навичок письма.

Гарний почерк і успішне навчання письму залежить від правильного володіння олівцем, вмілого натиску і здатності проводити лінії всілякої форми. Почніть з навчання малювання по крапках ліній і фігур, а потім запропонуйте дитині малювання по крапках тварин і їх розфарбовування.

Малюємо по крапках, розвиваючи навички поступово

Проведення ліній олівцем або ручкою - відмінна практика, яка допомагає привчити руку до листа, розвинути дрібні м'язи, навчити малюка щось міцно утримувати.

Пунктирна лінія служить в якості керівництва і допомагає дитині, адже в будь-який момент можна уповільнити швидкість малювання, посилити або послабити натискання на олівець, не зіпсувавши картинку, а, отже, не втративши інтерес.

Як тільки дитина навчиться малювати по точках лінії, прямі і всілякі хвилі, переходите до фігур, а потім до тварин. Вигини пунктирних ліній розвинуть навички малювання досить для того, щоб почати вивчення правопису букв і цифр.

Пропонуючи дитині роздрукований матеріал з картинкою, на якій потрібно намалювати що-небудь по точкам, спочатку попросіть малюка обвести лінії вказівним пальцем правої руки (або лівої, якщо дитина - лівша). Потім попросіть його малювати пальцем не по листу, а немов у повітрі над картинкою. Повторіть вправу кілька разів, а потім виконаєте завдання олівцем.

Коли дитина навчиться малювання по крапках олівцем, запропонуйте йому ручку або маркер.

Приділіть увагу малювання по крапках тварин, без відриву руки від паперу.

Як ще розвинути дрібну моторику, крім малювання по крапках?

Якщо ваша дитина з яких-небудь причин не зацікавився матеріалами малювання по крапках, ви можете весело провести час, розвиваючи дрібну моторику і іншими способами.

1. Нанизуйте разом великий бісер на ниточки або перебирайте намиста;
2. Приклейте великий аркуш паперу або старі шпалери на стіну і нехай ваша дитина малює свої картинки на цьому аркуші. Малювання на вертикальній поверхні вимагає прикладання великих зусиль і ручки тренуються швидше;
3. Як тільки ваша дитина вже досить міцно вміє тримати в руках дрібні речі і не відпускає їх, якщо злегка потягнути, починайте його вчити зав'язувати шнурки або плести косички з будь-яких стрічок або мотузочок;
4. Якщо ви читаєте газети чи журнали, дайте дитині маркер і запропонуйте йому обвести їм все заголовки;
5. Хороше зчеплення великого і вказівного пальців найпростіше розвинути, перекладаючи боби або навіть горошинки з однієї миски в іншу, використовуючи тільки два пальця, а не всю долоньку.
6. Морозні вікна або запітнілі дзеркала у ванній - відмінне місце для того, щоб вчитися малювати вказівним пальцем.

При бажанні, ви можете використовувати в повсякденному житті кожен із способів розвитку дрібної моторики вашої дитини, цим ви допоможете йому швидше навчитися писати в майбутньому.

Adobe Photoshop - найпопулярніший в світі фоторедактор, в якому можна створювати дійсно цікаві речі. Сьогодні ви дізнаєтеся про те, як отримати з зображення лише його контур. Це може стати в нагоді, наприклад, для створення розмальовки дитині.

Прості малюнки, які не мають складних деталей, найпростіше обвести, використовуючи інструмент «Перо». Так вийде швидше і простіше. З зображеннями, що мають більш складні деталі, обсяг робіт складається дещо інакше.

Покрокова інструкція

1. Завантажте програму Photoshop вихідне зображення.

2. Тепер почнемо роботу з фільтрами. Зайдіть в меню «Фільтр» - «Стилізація» - «Виділення країв».


Зображення буде виглядати наступним чином:


3. Тепер так само відкрийте меню «Фільтр» і перейдіть в «Ескіз» - «Ксерокопія». Відкриється вікно, в правій частині якого необхідно виставити наступні параметри: «Деталізація» - 9; «Затемненими» - 5. Натисніть кнопку ОК. На замітку: в цьому пункті необов'язково суворо дотримуватися інструкції. Експериментуйте з показниками деталізації і затемненности, щоб домогтися найбільш підходящого для вас результату.


4. Перейдіть в меню «Зображення» - «Корекція» - «Яскравість / Контрастність» і відрегулюйте за допомогою повзунків параметри, поки не досягнете найбільш потрібного результату.




Готове зображення збережіть на комп'ютер у форматі JPEG. Якщо ви створювали розмальовку для дитини, просто надрукуйте зображення на принтері.

Одноколірне, контурне зображення

Перша літера "с"

Друга літера "і"

Третя буква "л"

Остання бука буква "т"

Відповідь на питання "Одноколірне, контурне зображення", 6 букв:
силует

Альтернативні питання в кросвордах для слова силует

контур особи

м. франц. знімок з тіні, з бокового нарису особи

Вірш М. Лермонтова

Зображення, обрис

Вирізаний контур предмета

Визначення слова силует в словниках

Тлумачний словник російської мови. Д.Н. Ушаков Значення слова в словнику Тлумачний словник російської мови. Д.Н. Ушаков
силуету, м. Одноколірне контурне зображення людини предмета на тлі іншого кольору, намальоване або вирізане. перен. Смутні зовнішні обриси чого-н., Що видніються в темряві, тумані. Ось промайнули вогники, силуети хат. Чехов. Від часу до часу ...

вікіпедія Значення слова в словнику Вікіпедія
Силует - один з островів Сейшельського архіпелагу. Розташований в Індійському океані, належить державі Сейшельські Острови.

Тлумачний словник живої великоросійської мови, Даль Володимир Значення слова в словнику Тлумачний словник живої великоросійської мови, Даль Володимир
м. франц. знімок з тіні, з бокового нарису особи.

Тлумачний словник російської мови. С. І. Ожегов, Н. Ю. Шведова. Значення слова в словнику Тлумачний словник російської мови. С. І. Ожегов, Н. Ю. Шведова.
-а, м. Одноколірне площинне зображення предмета на тлі іншого кольору. С. особи в профіль. перен. Обриси чого-н., Що видніються в темряві, тумані. С. гірського хребта. Лінії, контур одягу. Модний с. одягу. дод. силуетний, -а, -е.

Приклади вживання слова силует в літературі.

Винищувачі стали більш чітко взаємодіяти з зенітною артилерією, вони діяли на висотах, недосяжних для артилерії, використовували світлий фон над метою, створений світяться авіабомбами, вистежували на цьому тлі силуети наших літаків, подавали сигнал зенітникам припинити вогонь і йшли в атаку.

У напрямку Анапи, на тлі хмар, вже було видно силуети важких літаків.

Над самим вухом свиснула стріла, арбалетник розрядив свою зброю в який виник на гвинтових сходах силует - маг вже здійняв руки, готуючись послати закляття.

Старший лейтенант Арсеньєв відірвався від перископа і протер очі: йому ввижалися якісь вогники і темні силуети кораблів, але він тут же переконувався в помилці.

Істоти, висаджують з кораблів, перевершували всяку уяву своїми силуетами, Схожими на витки спіралі або розпустилися квіти арума, з тілами фіолетового кольору і з головами, що нагадують морські зірки.

Інститут електронних та інформаційних систем новго, [Email protected]

Розглядаються методи контурного аналізу, які оптимально використовувати в системах реального часу для виділення контурів об'єктів в відеопослідовності.

Ключові слова: контур, обробка зображень, контурний аналіз, система відеоспостереження

Вступ

Сегментація зображення на основі контурізаціі розглядається для вирішення даного класу задач через те, що зміна параметрів стану, повороту і масштабу зображення слабо впливає на обсяг обчислень. Крім того контури цілком визначають форму зображення, слабо залежать від кольору і яскравості і містять необхідну інформацію для подальшої класифікації об'єкта. Такий підхід дозволяє не розглядати внутрішні точки зображення і тим самим значно скоротити обсяг оброблюваної інформації за рахунок переходу від аналізу функції двох змінних до функції однієї змінної. Наслідком цього є можливість забезпечення роботи системи обробки в масштабі часу, більш близькому до реального.

базові поняття

Під контуром зображення будемо розуміти просторово протяжний розрив, перепад або стрибкоподібне зміна значень яскравості.

Ідеальний перепад має властивості моделі, показаної на мал.1а, - це безліч з'єднаних пікселів, кожен з яких розташований поруч з прямокутним стрибком яскравості, як показує горизонтальний профіль на рис. В реальності оптичні обмеження, дискретизація і т.п. призводять до отримання розмитих перепадів яскравості. В результаті вони більш точно моделюються похилим профілем, подібним показаному на рис.1б. У такій моделі точкою перепаду яскравості є будь-яка точка, що лежить на похилій ділянці профілю, а сам перепад є чіткий безліч, утворене всіма такими точками.

Малюнок 1 Модель ідеального (а) і похилого (б) перепадів яскравості

Перепад яскравості вважається контуром, якщо його висота і кут нахилу перевершують деякі порогові значення.

Відзначимо ряд проблем, які виникають в ході виділення контуру:

Розриви контуру в місцях, де яскравість змінюється недостатньо швидко;

Помилкові контури, через наявність шуму на зображенні;

Зайве широкі контурні лінії внаслідок розмитості, шуму або через недоліки використовуваного алгоритму;

Неточне позиціонування через те, що контури лінії одиничної, а не нульовий ширини.

диференціальні методи

Одним з найбільш очевидних і простих способів виявлення кордонів є диференціювання яскравості, що розглядається як функція просторових координат.

Виявлення контурів для зображення зі значеннями яскравості f (x1, x2), перпендикулярних осі x1, забезпечує взяття похідної df / dх1, а перпендикулярні осі х2 - приватної похідною df / dх2. Ці похідні характеризують швидкості зміни яскравості в напрямках x1 і х2 відповідно. Для обчислення похідної за довільним напрямку можна використовувати градієнт яскравості:

grad f (x1, x2) \u003d f (x1, x2).

Градієнт - вектор в двовимірному просторі, орієнтований у напрямку найбільш швидкого зростання функції f (x1, x2) і має довжину, пропорційну цієї максимальної швидкості. Модуля градієнта розраховується за формулою

Малюнок 2 Графічне представлення градієнта

Для виділення контуру довільного напрямку будемо використовувати модуль градієнти поля яскравості. Для зображень замість похідних беремо дискретні різниці.

оператор Робертса

Одним з варіантів для обчислення дискретного градієнта є оператор Робертса. Оскільки для обчислення модуля градієнта можна використовувати різниці в будь-яких двох взаємно перпендикулярних напрямках, в операторі Робертса беруться діагональні різниці:

Визначення різниці формується двома фільтрами з кінцевою імпульсною характеристикою (КИХ-фільтрами), імпульсні характеристики яких відповідають маскам 2х2

До недоліків цього оператора відносяться висока чутливість до шумів і орієнтації кордонів областей, можливість появи розривів в контурі і відсутність явно вираженого центрового елемента. А гідність у нього одне - мала ресурсомісткість.

Оператори Собела і Превітта

На практиці для обчислення дискретних градієнтів зручніше використовувати оператори Собела і Превітта. У оператора Собела вплив шуму кутових елементів дещо менше, ніж у оператора Превітта, що істотно при роботі з похідними. У кожної з масок сума коефіцієнтів дорівнює нулю, тобто ці оператори будуть давати нульовий відгук на областях постійної яскравості.

КИХ-фільтри являють собою маски 3x3.

Маски оператора Собела:

Маски оператора Превітта:

В операторі Собела використовується ваговий коефіцієнт 2 для середніх елементів. Це збільшене значення використовується для зменшення ефекту згладжування за рахунок надання більшої ваги середніх точок.

Для вирішення питання інваріантності щодо повороту використовуються так звані діагональні маски, призначені для виявлення розривів в діагональних напрямках.

Діагональні маски оператора Собела:

Діагональні маски оператора Превітта:

При наявності центрального елемента і малої ресурсоємності цим оператором властива висока чутливість до шумів і орієнтації кордонів областей, а також можливість появи розривів в контурі.

Малюнок 3. Виділення меж оператором Собела: а) вихідне зображення; б) результат застосування оператора Собела

лапласіан

Для вирішення завдання виділення перепадів яскравості можна застосувати диференціальні оператори більш високого порядку, наприклад оператор Лапласа:

У дискретному випадку оператор Лапласа можна реалізувати у вигляді процедури лінійної обробки зображення вікном 3x3. Другі похідні можна апроксимувати другими різницями:

Лапласіан приймає як позитивні, так і негативні значення, тому в операторі виділення контурів необхідно взяти його абсолютне значення. Таким чином, отримуємо процедуру виділення кордонів, нечутливі до їх орієнтації

Роль Лапласіан в задачах сегментації зводитися до використання його властивості перетину нульового рівня для локалізації контуру і з'ясування, на темній або світлій стороні контуру знаходиться розглянутий піксель.

Основним недоліком Лапласіан є дуже висока чутливість до шумів. Крім того можливі появи розривів в контурі, а також їх подвоєння. До достоінствамже його можна віднести те, що він нечутливий до орієнтації кордонів областей, і малу ресурсомісткість.

локальна обробка

В ідеалі методи виявлення кордонів повинні виділяти в зображенні тільки пікселі, що лежать на контурі. На практиці це безліч пікселів рідко відображає контур досить точно через шумів, розривів контурів через неоднорідність освітлення і т.п. Тому алгоритми виявлення контурів зазвичай доповнюються процедурами зв'язування, щоб сформувати безлічі контурних точок, що містять контури.

Один із способів зв'язування точок контуру полягає в аналізі характеристик пікселів в невеликій околиці кожної точки зображення, яка була відзначена як контурна. Всі точки, які є подібними відповідно до деякими критеріями, зв'язуються і утворюють контур, що складається з пікселів, що відповідають цим критеріям. При цьому використовуються два основних параметри для встановлення подібності пікселів контуру: величина відгуку оператора градієнта, що визначає значення пікселів контуру, і напрямок вектора градієнта.

Піксель в заданій околиці об'єднується з центральним пикселем (х, у), якщо виконані критерії подібності і за величиною, і за напрямком. Цей процес повторюється в кожній точці зображення з одночасним запам'ятовуванням знайдених пов'язаних пікселів при русі центру міста. Простий спосіб обліку даних полягає в тому, що кожному безлічі пов'язують пікселів контуру присвоюється своє значення яскравості.

Детектор кордонів Canny

Детектор кордонів Canny орієнтується на три основні критерії: гарне виявлення (підвищення відносини сигнал / шум); хороша локалізація (правильне визначення положення кордону); єдиний відгук на одну кордон.

З цих критеріїв будується цільова функція вартості помилок, мінімізацією якої знаходиться оптимальний лінійний оператор для згортки із зображенням.

Для зменшення чутливості алгоритму до шуму застосовується перша похідна Гауссіана. Після застосування фільтра, зображення ставати злегка розмитим. Ось як виглядає маска Гауссіана:

Після обчисленням градієнта згладженого зображення в контурі кордону залишаються тільки точки максимуму градієнта зображення. Використовується інформація про направлення кордону для того, щоб видаляти точки саме поруч з кордоном і не розривати саму кордон поблизу локальних максимумів градієнта.

Для визначення напрямку градієнта використовується оператор Собела. Отримані значення напрямків округлятися до одного з чотирьох кутів - 0, 45, 90 і 135 градусів.

Потім за допомогою двох порогів видаляються слабкі кордону. Фрагмент кордону при цьому обробляється як ціле. Якщо значення градієнта де-небудь на простежується фрагменті перевищить верхній поріг, то цей фрагмент залишається також «допустимої» кордоном і в тих місцях, де значення градієнта падає нижче цього порога, до тих пір, поки вона не стане нижче нижнього порога. Якщо ж на всім фрагменті немає жодної точки зі значенням вище верхнього порогу, то він видаляється. Такий гистерезис дозволяє знизити число розривів в вихідних межах.

Включення в алгоритм шумозаглушення підвищує стійкість результатів, але збільшує обчислювальні витрати і призводить до спотворення і втрати подробиць кордонів. Алгоритмом скругляются кути об'єктів і руйнуються кордону в точках з'єднань.

Недоліками цього методу є складність реалізації і дуже велика ресурсомісткість, а також те, що можливе деяке округлення кутів об'єкта, що призводить до зміни параметрів контуру.

До переваг ж методу можна віднести слабку чутливість до шумів і орієнтації кордонів областей, то, що він чітко виділяє контур і дозволяє виявляти внутрішні контури об'єкта. Крім того він виключає помилкове виявлення контуру там, де об'єктів немає.

Рісунок4. Виділення меж методом Canny: а) вихідне зображення; б) після обробки алгоритмом Canny

Аналіз за допомогою теорії графів

основі подання у вигляді графа і пошуку на цьому графі шляхів з найменшою вартістю, які відповідають значущим контурам, дозволяє побудувати метод, добре працює в присутності шуму. Така процедура виявляється досить складною і вимагає більшого часу обробки.

Малюнок 5. Елемент контуру, що знаходиться між пікселями p і q

Елемент контуру - межа між двома пікселями р і q, які є сусідами. Елементи контура ідентифікуються координатами точок р і q. Елемент контуру на рис.5 визначається парами (хр, ур) (хq, yq). Контур - послідовність з'єднаних один з одним елементів контуру.

Завдання відшукання на графі шляху мінімальної вартості є нетривіальною по обчислювальної складності, і доводиться жертвувати оптимальністю на користь швидкості обчислень.

Складність реалізації і велика ресурсомісткість - ось основні недоліки такого аналізу, гідністю якого є слабка чутливість до шумів.

висновок

Представлені в роботі методи описують оптимальні підходи для виділення контурів в системах реального часу. Методи дозволяють вирішувати широкий спектр завдань контурізаціі, який застосовуються в багатьох сферах, де необхідна сегментація зображення.

література

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифрова обробка зображень. М .: Техносфера, 2005. С.812-850.

2. Яні Б. Цифрова обробка зображень. М .: Техносфе- ра, 2007. С.331-356.

3. Методи комп'ютерної обробки зображень / Под ред. В.А.Сойфера. М .: Физматлит, 2003. С.192-203.

4. Прет У. Цифрова обробка зображень. М .: Світ, 1982. С.499-512.

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