ഈ ലേഖനത്തിൽ, നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ച പാതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ബ്രഷ് ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ വരയ്ക്കാമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും.

ആദ്യം, ഒരു പ്രമാണം സൃഷ്ടിക്കുക, ഞാൻ സ്വയം ഒരു പൂരിപ്പിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രേഡിയന്റ് ഉപയോഗിച്ചിട്ടില്ല, കാരണം നിങ്ങൾക്കത് സ്വയം ചെയ്യാൻ കഴിയും (ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു).

ഒരു ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് പേനഒരു വരി സൃഷ്ടിക്കുക. അതിനുശേഷം, വലത് മ mouse സ് ബട്ടൺ അമർത്തിക്കൊണ്ട്, ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു അധിക മെനു വിളിക്കുന്നു സ്ട്രോക്ക് പാത.

കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ മനസിലാക്കാൻ, പെൻ ഉപകരണം ഒരു ഡ്രോയിംഗ് അല്ല, പക്ഷേ ഞങ്ങൾ ഒരു ബ്രഷ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലൈൻ അടിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു ബ്രഷ് ഉപയോഗിച്ച് വരച്ച വരയ്ക്ക് തുല്യമാണ്. ഒരു ബ്രഷ് ഉപയോഗിച്ച് ഉടൻ തന്നെ മനോഹരമായ ഒരു വര വരയ്ക്കുന്നത് മതിയാകും, അതിനാലാണ് ഞങ്ങൾ പേന ഉപയോഗിച്ചത്. അതിനാൽ, സ്ട്രോക്ക് മെനു.

ഇപ്പോൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക ബ്രഷ്, അതായത്. ഞങ്ങളുടെ വരിയിൽ വട്ടമിടാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

ചെക്ക് മാർക്ക് സമ്മർദ്ദം അനുകരിക്കുകവരിയുടെ കട്ടിക്ക് ഉത്തരവാദിയാണ്. നിങ്ങൾ ഈ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, എന്റെ ബ്രഷ് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആദ്യം വരി കനംകുറഞ്ഞതായിരിക്കും, തുടർന്ന് മധ്യഭാഗത്തേക്ക് കട്ടിയാകും, അവസാനം അത് വീണ്ടും നേർത്തതായിത്തീരും. നിങ്ങൾ ഈ ഓപ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, മുമ്പ് വ്യക്തമാക്കിയ ബ്രഷിന്റെ വ്യാസത്തിന് തുല്യമായ വരി അതേ കട്ടിയുള്ളതായിരിക്കും.

അതിനാൽ, എനിക്ക് കിട്ടിയത് ഇതാ. പേന സൃഷ്ടിച്ച കർവ് തന്നെ, ഞങ്ങൾക്ക് ഇനി ആവശ്യമില്ല, ഞങ്ങൾ അത് ഇല്ലാതാക്കും - ഞങ്ങൾ വലത്-ക്ലിക്കുചെയ്യുക, അധിക മെനുവിലേക്ക് വിളിക്കുക, അവിടെ ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു "കോണ്ടൂർ ഇല്ലാതാക്കുക" (പാസ് ഇല്ലാതാക്കുക).

അവസാനമായി, ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് നമുക്ക് ഒരു ബ്രഷ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. താക്കോൽ പിടിക്കുന്നു Ctrl, ലെയേഴ്സ് പാനലിലെ ലെയറിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുക, അങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ലോഡുചെയ്യുക.

അടുത്ത പാഠത്തിൽ കാണാം!

ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ഇലക്ട്രോണിക് ആൻഡ് ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റംസ് NovSU, [ഇമെയിൽ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു]

കോണ്ടൂർ വിശകലനത്തിന്റെ രീതികൾ പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു, അവ ഒരു വീഡിയോ ശ്രേണിയിൽ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ രൂപരേഖ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കീവേഡുകൾ\u200c: കോണ്ടൂർ, ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കോണ്ടൂർ വിശകലനം, വീഡിയോ നിരീക്ഷണ സംവിധാനം

ആമുഖം

ചിത്രത്തിന്റെ സ്ഥാനം, ഭ്രമണം, സ്കെയിൽ എന്നിവയുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റുന്നത് കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ അളവിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നില്ല എന്ന വസ്തുത കാരണം കോണ്ടൂറിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഈ ക്ലാസ് പ്രശ്\u200cനങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പരിഗണിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ക our ണ്ടറുകൾ ചിത്രത്തിന്റെ ആകൃതി പൂർണ്ണമായും നിർണ്ണയിക്കുന്നു, നിറത്തെയും തെളിച്ചത്തെയും ദുർബലമായി ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ വസ്തുവിന്റെ കൂടുതൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിന് ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ചിത്രത്തിന്റെ ആന്തരിക പോയിന്റുകൾ പരിഗണിക്കാതിരിക്കാനും അതുവഴി രണ്ട് വേരിയബിളുകളുടെ ഒരു ഫംഗ്ഷന്റെ വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് ഒരു വേരിയബിളിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് മാറുന്നതിനാലാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത വിവരങ്ങളുടെ അളവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും കഴിയുന്നത്. ഇതിന്റെ അനന്തരഫലമാണ് പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം യഥാർത്ഥ സമയത്തോട് അടുക്കുന്ന സമയ സ്കെയിലിൽ ഉറപ്പാക്കാനുള്ള സാധ്യത.

അടിസ്ഥാന സങ്കൽപങ്ങൾ

ഇമേജ് ക our ണ്ടർ\u200c എന്നതിനർ\u200cത്ഥം ഞങ്ങൾ\u200c വിശാലമായി വിപുലീകരിച്ച ഇടവേള, തെളിച്ചം അല്ലെങ്കിൽ\u200c തെളിച്ച മൂല്യങ്ങളിൽ\u200c പെട്ടെന്നുള്ള മാറ്റം എന്നിവയാണ്.

അനുയോജ്യമായ ഡ്രോപ്പിന് ചിത്രം 1a ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്ന മോഡലിന്റെ സവിശേഷതകളുണ്ട് - ഇത് കണക്റ്റുചെയ്ത പിക്സലുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്, അവ ഓരോന്നും ചിത്രത്തിലെ തിരശ്ചീന പ്രൊഫൈൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ തെളിച്ചത്തിൽ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ജമ്പിന് അടുത്തായി സ്ഥിതിചെയ്യുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, ഒപ്റ്റിക്കൽ പരിമിതികൾ, സാമ്പിൾ മുതലായവ. തെളിച്ചത്തിലെ മങ്ങിയ വ്യത്യാസങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുക. തൽഫലമായി, ചിത്രം 1 ബിയിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതിന് സമാനമായ ഒരു ചെരിഞ്ഞ പ്രൊഫൈൽ ഉപയോഗിച്ച് അവ കൂടുതൽ കൃത്യമായി മാതൃകയാക്കുന്നു. അത്തരമൊരു മോഡലിൽ, പ്രൊഫൈലിന്റെ ചെരിഞ്ഞ വിഭാഗത്തിൽ കിടക്കുന്ന ഏത് പോയിന്റാണ് തെളിച്ച വ്യത്യാസം പോയിന്റ്, വ്യത്യാസം തന്നെ അത്തരം എല്ലാ പോയിന്റുകളും ചേർന്ന് ബന്ധിപ്പിച്ച ഒരു സെറ്റാണ്.

ചിത്രം 1 അനുയോജ്യമായ (എ) ചരിഞ്ഞ (ബി) തെളിച്ച വ്യത്യാസങ്ങളുടെ മാതൃക

ഉയരം, ടിൽറ്റ് ആംഗിൾ എന്നിവ ചില ത്രെഷോൾഡ് മൂല്യങ്ങൾ കവിയുന്നുവെങ്കിൽ തെളിച്ചത്തിലെ വ്യത്യാസം ഒരു ക our ണ്ടറായി കണക്കാക്കുന്നു.

ക our ണ്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കാം:

തെളിച്ചം പെട്ടെന്ന് മാറാത്ത സ്ഥലങ്ങളിൽ കോണ്ടൂർ തകരുന്നു;

ചിത്രത്തിലെ ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യം കാരണം തെറ്റായ രൂപരേഖ;

മങ്ങൽ, ശബ്ദം, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിച്ച അൽഗോരിത്തിന്റെ കുറവുകൾ എന്നിവ കാരണം അമിതമായി വിശാലമായ കോണ്ടൂർ ലൈനുകൾ;

വരിയുടെ ക our ണ്ടറുകൾ\u200c പൂജ്യത്തേക്കാൾ\u200c വീതിയേക്കാൾ\u200c ഒന്നായതിനാൽ\u200c തെറ്റായ പൊസിഷനിംഗ്.

ഡിഫറൻഷ്യൽ രീതികൾ

അതിരുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വ്യക്തവും ലളിതവുമായ മാർഗ്ഗങ്ങളിലൊന്ന് തെളിച്ചത്തിന്റെ വ്യത്യാസമാണ്, ഇത് സ്പേഷ്യൽ കോർഡിനേറ്റുകളുടെ പ്രവർത്തനമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.

X1 അക്ഷത്തിന് ലംബമായി, f (x1, x2) എന്ന തെളിച്ച മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു ചിത്രത്തിനായുള്ള ക our ണ്ടറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ഭാഗിക ഡെറിവേറ്റീവ് df / dx1 നൽകുന്നു, ഒപ്പം x2 അക്ഷത്തിന് ലംബമായി - ഭാഗിക ഡെറിവേറ്റീവ് df / dx2. ഈ ഡെറിവേറ്റീവുകൾ യഥാക്രമം x1, x2 ദിശകളിലെ തെളിച്ചത്തിന്റെ മാറ്റത്തിന്റെ തോത് കാണിക്കുന്നു. ഏകപക്ഷീയമായ ദിശയിൽ ഡെറിവേറ്റീവ് കണക്കാക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് തെളിച്ച ഗ്രേഡിയന്റ് ഉപയോഗിക്കാം:

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

ഗ്രേഡിയന്റ് ദ്വിമാന സ്ഥലത്ത് ഒരു വെക്റ്ററാണ്, ഇത് എഫ് (x1, x2) ഫംഗ്ഷന്റെ ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ ദിശയിലേക്ക് നയിക്കുന്നതും ഈ പരമാവധി വേഗതയ്ക്ക് ആനുപാതികമായ നീളമുള്ളതുമാണ്. ഗ്രേഡിയന്റിലെ മോഡുലസ് ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കുന്നു

ചിത്രം 2 ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രാതിനിധ്യം

അനിയന്ത്രിതമായ ദിശയുടെ ഒരു കോണ്ടൂർ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ, ഞങ്ങൾ തെളിച്ച ഫീൽഡ് ഗ്രേഡിയന്റ് മൊഡ്യൂൾ ഉപയോഗിക്കും. ഇമേജുകൾ\u200cക്കായി, ഡെറിവേറ്റീവുകൾ\u200cക്ക് പകരമായി, ഞങ്ങൾ\u200c വ്യത്യസ്\u200cത വ്യത്യാസങ്ങൾ\u200c എടുക്കുന്നു.

റോബർട്ട്സ് ഓപ്പറേറ്റർ

ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനുള്ള ഓപ്ഷനുകളിലൊന്നാണ് റോബർട്ട്സ് ഓപ്പറേറ്റർ. ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ മോഡുലസ് കണക്കാക്കാൻ പരസ്പര ലംബമായ രണ്ട് ദിശകളിലെ വ്യത്യാസം ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനാൽ, ഡയഗണൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ റോബർട്ട്സ് ഓപ്പറേറ്ററിൽ എടുക്കുന്നു:

പരിമിതമായ ഇംപൾസ് റെസ്പോൺസ് (എഫ്ഐആർ ഫിൽട്ടറുകൾ) ഉള്ള രണ്ട് ഫിൽട്ടറുകളാണ് വ്യത്യാസത്തിന്റെ നിർണ്ണയം രൂപപ്പെടുത്തുന്നത്, ഇം\u200cപൾസ് പ്രതികരണങ്ങൾ 2x2 മാസ്കുകളുമായി യോജിക്കുന്നു

ഈ ഓപ്പറേറ്ററുടെ പോരായ്മകളിൽ ശബ്ദത്തോടുള്ള ഉയർന്ന സംവേദനക്ഷമത, പ്രദേശങ്ങളുടെ അതിരുകളുടെ ദിശാബോധം, ക our ണ്ടറിലെ നിർത്തലാക്കാനുള്ള സാധ്യത, വ്യക്തമായി പ്രകടിപ്പിച്ച കേന്ദ്രീകൃത ഘടകത്തിന്റെ അഭാവം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. അവന് ഒരു നേട്ടമുണ്ട് - കുറഞ്ഞ വിഭവ തീവ്രത.

ഓപ്പറേറ്റർമാരായ സോബലും പ്രെവിറ്റും

പ്രായോഗികമായി, പ്രത്യേക ഗ്രേഡിയന്റുകൾ കണക്കുകൂട്ടാൻ സോബൽ, പ്രെവിറ്റ് ഓപ്പറേറ്റർമാരെ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണ്. സോബൽ ഓപ്പറേറ്ററെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, കോർണർ എലമെന്റ് ശബ്ദത്തിന്റെ പ്രഭാവം പ്രെവിറ്റ് ഓപ്പറേറ്ററിനേക്കാൾ അല്പം കുറവാണ്, ഇത് ഡെറിവേറ്റീവുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ പ്രധാനമാണ്. ഓരോ മാസ്കുകളിലും പൂജ്യത്തിന് തുല്യമായ ഗുണകങ്ങളുടെ ആകെത്തുകയുണ്ട്, അതായത്. നിരന്തരമായ തെളിച്ചമുള്ള പ്രദേശങ്ങളിൽ ഈ ഓപ്പറേറ്റർമാർ പൂജ്യം പ്രതികരണം നൽകും.

3x3 മാസ്കുകളാണ് FIR ഫിൽട്ടറുകൾ.

സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ മാസ്കുകൾ:

ഓപ്പറേറ്റർ പ്രീവിറ്റ് മാസ്കുകൾ:

മധ്യ ഇനങ്ങൾക്കായി സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ 2 ന്റെ വെയ്റ്റിംഗ് ഫാക്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മിഡ് പോയിൻറുകൾക്ക് കൂടുതൽ ഭാരം നൽകിക്കൊണ്ട് ആന്റി-അലിയാസിംഗ് പ്രഭാവം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ വർദ്ധിച്ച മൂല്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

റൊട്ടേഷൻ അസ്ഥിരതയുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഡയഗണൽ ദിശകളിലെ നിർത്തലാക്കൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡയഗണൽ മാസ്കുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു.

സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ ഡയഗണൽ മാസ്കുകൾ:

പ്രീവിറ്റ് ഓപ്പറേറ്ററുടെ ഡയഗണൽ മാസ്കുകൾ:

ഒരു കേന്ദ്ര മൂലകത്തിന്റെയും കുറഞ്ഞ വിഭവ തീവ്രതയുടെയും സാന്നിധ്യത്തിൽ, ഈ ഓപ്പറേറ്ററിന് ശബ്ദത്തിനും പ്രദേശങ്ങളുടെ അതിരുകളുടെ ദിശാസൂചനയ്ക്കും ഉയർന്ന സംവേദനക്ഷമതയും അതുപോലെ തന്നെ ക our ണ്ടറിലെ നിർത്തലാക്കാനുള്ള സാധ്യതയും സവിശേഷതയാണ്.

ചിത്രം 3. സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ അതിർത്തികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: a) യഥാർത്ഥ ചിത്രം; b) സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഫലം

ലാപ്ലാസിയൻ

തെളിച്ചത്തിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്ന പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു ഉയർന്ന ഓർഡറിന്റെ ഡിഫറൻഷ്യൽ ഓപ്പറേറ്റർമാരെ ഉപയോഗിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, ലാപ്ലേസ് ഓപ്പറേറ്റർ:

വ്യതിരിക്തമായ സാഹചര്യത്തിൽ, 3x3 വിൻഡോ ഉപയോഗിച്ച് ലീനിയർ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയായി ലാപ്ലേസ് ഓപ്പറേറ്റർ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. രണ്ടാമത്തെ ഡെറിവേറ്റീവുകളെ രണ്ടാമത്തെ വ്യത്യാസങ്ങളാൽ ഏകദേശം കണക്കാക്കാം:

ലാപ്ലാസിയൻ പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് മൂല്യങ്ങൾ എടുക്കുന്നു, അതിനാൽ, ക our ണ്ടറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്റെ ഓപ്പറേറ്ററിൽ, നിങ്ങൾ അതിന്റെ കേവല മൂല്യം എടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, അവയുടെ ഓറിയന്റേഷന് അശ്രദ്ധമായ അതിരുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നടപടിക്രമം ഞങ്ങൾ നേടുന്നു

സെഗ്\u200cമെൻറേഷൻ പ്രശ്\u200cനങ്ങളിൽ ലാപ്ലാസിയന്റെ പങ്ക് അതിന്റെ സീറോ ക്രോസിംഗ് പ്രോപ്പർട്ടി ഉപയോഗിച്ച് കോണ്ടൂർ പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിനും സംശയാസ്\u200cപദമായ പിക്\u200cസൽ ക our ണ്ടറിന്റെ ഇരുണ്ടതോ ഇളം നിറത്തിലുള്ളതോ ആണോ എന്ന് കണ്ടെത്തുന്നു.

ലാപ്ലാസിയന്റെ പ്രധാന പോരായ്മ ശബ്ദത്തോടുള്ള ഉയർന്ന സംവേദനക്ഷമതയാണ്. കൂടാതെ, ക our ണ്ടറിലെ വിടവുകളും അവയുടെ ഇരട്ടിപ്പിക്കലും സാധ്യമാണ്. പ്രദേശങ്ങളുടെ അതിരുകളുടെ ദിശാസൂചനയോട് വിവേകമില്ലാത്തതും വിഭവ തീവ്രത കുറഞ്ഞതുമാണ് ഇതിന്റെ ഗുണങ്ങൾ.

പ്രാദേശിക പ്രോസസ്സിംഗ്

എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ രീതികൾ പാതയിൽ കിടക്കുന്ന ചിത്രത്തിലെ പിക്സലുകൾ മാത്രമേ തിരഞ്ഞെടുക്കാവൂ. പ്രായോഗികമായി, ശബ്ദം, ക്രമരഹിതമായ ലൈറ്റിംഗ് കാരണം എഡ്ജ് നിർത്തലാക്കൽ, തുടങ്ങിയവ കാരണം ഈ സെറ്റ് പിക്സലുകൾ അപൂർവ്വമായി കൃത്യമായി line ട്ട്\u200cലൈൻ റെൻഡർ ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, അരികുകൾ അടങ്ങിയ എഡ്ജ് പോയിന്റുകളുടെ സെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ദിനചര്യകളെ ലിങ്കുചെയ്യുന്നതിലൂടെ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി പൂരകമാകും.

കോണ്ടൂർ പോയിന്റുകൾ ലിങ്കുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം, കോണ്ടൂർ എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന ഓരോ ഇമേജ് പോയിന്റിലെയും ഒരു ചെറിയ പരിസരത്ത് പിക്സലുകളുടെ സവിശേഷതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് സമാനമായ എല്ലാ പോയിന്റുകളും ലിങ്കുചെയ്\u200cത് ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന പിക്\u200cസലുകളുടെ ഒരു രൂപരേഖ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, കോണ്ടൂർ പിക്സലുകളുടെ സമാനത സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് രണ്ട് പ്രധാന പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: ഗ്രേഡിയന്റ് ഓപ്പറേറ്ററിന്റെ പ്രതികരണ മൂല്യം, ഇത് കോണ്ടൂർ പിക്സലുകളുടെ മൂല്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നു, ഗ്രേഡിയന്റ് വെക്റ്ററിന്റെ ദിശ.

വലുപ്പത്തിലും ദിശയിലും സമാനത പുലർത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നൽകിയ സമീപസ്ഥലത്തെ ഒരു പിക്\u200cസൽ ഒരു കേന്ദ്ര പിക്\u200cസലുമായി (x, y) സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. സമീപ പ്രദേശത്തിന്റെ കേന്ദ്രം നീങ്ങുമ്പോൾ കണ്ടെത്തിയ അനുബന്ധ പിക്സലുകൾ സംഭരിക്കുമ്പോൾ ചിത്രത്തിന്റെ ഓരോ പോയിന്റിലും ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു. ലിങ്കുചെയ്\u200cതിരിക്കുന്ന ഓരോ സെറ്റ് കോണ്ടൂർ പിക്\u200cസലിനും വ്യത്യസ്\u200cത ലൂമിനൻസ് മൂല്യം നൽകുക എന്നതാണ് ഡാറ്റയ്\u200cക്കായുള്ള അക്ക ing ണ്ടിംഗിന്റെ ഒരു ലളിതമായ മാർഗം.

കാനി ബോർഡർ ഡിറ്റക്ടർ

കാനി ബൗണ്ടറി ഡിറ്റക്ടർ മൂന്ന് പ്രധാന മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു: നല്ല കണ്ടെത്തൽ (സിഗ്നൽ-ടു-ശബ്ദ അനുപാതം വർദ്ധിപ്പിച്ചു); നല്ല പ്രാദേശികവൽക്കരണം (അതിർത്തിയുടെ സ്ഥാനം കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുക); ഒരു അതിർത്തിയ്ക്കുള്ള ഏക പ്രതികരണം.

ഈ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ നിന്ന്, പിശകുകളുടെ വിലയുടെ ഒബ്ജക്ടീവ് ഫംഗ്ഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നു, ഒരു ഇമേജ് ഉപയോഗിച്ച് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൽ ലീനിയർ ഓപ്പറേറ്റർ കണ്ടെത്തുന്നത് കുറയ്ക്കുക.

അൽ\u200cഗോരിത്തിന്റെ ശബ്ദത്തിലേക്ക് സംവേദനക്ഷമത കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഗ aus സിയന്റെ ആദ്യ ഡെറിവേറ്റീവ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഫിൽ\u200cറ്റർ\u200c പ്രയോഗിച്ചതിന്\u200c ശേഷം ചിത്രം ചെറുതായി മങ്ങുന്നു. ഗാസിയൻ മാസ്ക് ഇങ്ങനെയാണ് കാണപ്പെടുന്നത്:

മിനുസപ്പെടുത്തിയ ചിത്രത്തിന്റെ ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, ഇമേജ് ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ പരമാവധി പോയിന്റുകൾ മാത്രമേ അതിർത്തി ക .ണ്ടറിൽ അവശേഷിക്കുന്നുള്ളൂ. അതിർത്തിയുടെ ദിശയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ അതിർത്തിക്കടുത്തുള്ള പോയിന്റുകൾ നീക്കംചെയ്യാനും ഗ്രേഡിയന്റിലെ ലോക്കൽ മാക്സിമയ്ക്ക് സമീപം അതിർത്തി ലംഘിക്കാതിരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ ദിശ നിർണ്ണയിക്കാൻ സോബൽ ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ദിശ മൂല്യങ്ങൾ നാല് കോണുകളിൽ ഒന്ന് - 0, 45, 90, 135 ഡിഗ്രി.

രണ്ട് ത്രെഷോൾഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ദുർബലമായ അതിരുകൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അതിർത്തിയുടെ ശകലം മൊത്തത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ട്രാക്കുചെയ്\u200cത ശകലത്തിൽ എവിടെയെങ്കിലും ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ മൂല്യം മുകളിലെ പരിധി കവിയുന്നുവെങ്കിൽ, ഗ്രേഡിയന്റിന്റെ മൂല്യം ഈ പരിധിക്ക് താഴെയായി താഴത്തെ പരിധിക്ക് താഴെ വീഴുന്നതുവരെ ഈ ശകലം ഒരു “സാധുവായ” ബോർഡറായി തുടരുന്നു. മുഴുവൻ ശകലത്തിലും മുകളിലെ പരിധിയേക്കാൾ ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഒരൊറ്റ പോയിന്റില്ലെങ്കിൽ, അത് ഇല്ലാതാക്കപ്പെടും. Hy ട്ട്\u200cപുട്ട് അതിരുകളിലെ ഇടവേളകളുടെ എണ്ണം ഈ ഹിസ്റ്റെറിസിസ് കുറയ്ക്കുന്നു.

അൽ\u200cഗോരിതം ശബ്\u200cദം കുറയ്\u200cക്കുന്നത് ഫലങ്ങളുടെ കരുത്ത് വർദ്ധിപ്പിക്കും, പക്ഷേ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അതിർത്തി വിശദാംശങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കുകയും നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. അൽ\u200cഗോരിതം ഒബ്\u200cജക്റ്റുകളുടെ കോണുകളെ വട്ടമിട്ട് കണക്ഷൻ പോയിന്റുകളിലെ അതിരുകളെ നശിപ്പിക്കുന്നു.

ഈ രീതിയുടെ പോരായ്മകൾ നടപ്പാക്കലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും വളരെ ഉയർന്ന വിഭവ തീവ്രതയുമാണ്, അതുപോലെ തന്നെ വസ്തുവിന്റെ കോണുകളിൽ ചില റൗണ്ടിംഗ് സാധ്യമാണ്, ഇത് ക our ണ്ടറിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളിൽ മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുന്നു.

ശബ്\u200cദത്തോടുള്ള ദുർബലമായ സംവേദനക്ഷമതയും പ്രദേശങ്ങളുടെ അതിരുകളുടെ ഓറിയന്റേഷനും ഈ രീതിയുടെ ഗുണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ക our ണ്ടറിനെ വ്യക്തമായി തിരിച്ചറിയുകയും വസ്തുവിന്റെ ആന്തരിക രൂപരേഖകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, വസ്തുക്കളില്ലാത്ത ക our ണ്ടറിന്റെ തെറ്റായ കണ്ടെത്തൽ ഇത് ഒഴിവാക്കുന്നു.

ചിത്രം 4. കാനി രീതി ഉപയോഗിച്ച് അതിർത്തികളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്: a) യഥാർത്ഥ ചിത്രം; b) കാനി അൽ\u200cഗോരിതം പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ശേഷം

ഗ്രാഫ് സിദ്ധാന്തമുള്ള വിശകലനം

അർത്ഥവത്തായ ക our ണ്ടറുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ നിരക്കിൽ ഒരു ഗ്രാഫ് പ്രാതിനിധ്യവും ആ ഗ്രാഫിലെ തിരയലും അടിസ്ഥാനമാക്കി, ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യത്തിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു രീതി നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഈ നടപടിക്രമം വളരെ സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ആവശ്യമാണ്.

ചിത്രം 5. പിക്സലിനും പി നും ഇടയിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന ഒരു കോണ്ടൂർ ഘടകം

ഒരു കോണ്ടൂർ ഘടകം രണ്ട് പിക്സലുകൾ p നും q നും ഇടയിലുള്ള ഒരു അതിർത്തിയാണ്, അവ അയൽക്കാരാണ്. P, q എന്നീ പോയിന്റുകളുടെ കോർഡിനേറ്റുകളാണ് കോണ്ടൂർ ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത്. ചിത്രം 5 ലെ കോണ്ടൂർ ഘടകം ജോഡികൾ (xp, ur) (xq, yq) നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന കോണ്ടൂർ ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ് ഒരു കോണ്ടൂർ.

ഗ്രാഫിലെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചിലവ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം കമ്പ്യൂ\u200cട്ടേഷണൽ\u200c സങ്കീർ\u200cണ്ണതയുടെ കാര്യത്തിൽ തുച്ഛമല്ല, മാത്രമല്ല കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ\u200c വേഗതയ്\u200cക്ക് അനുകൂലമായി ഒപ്റ്റിമിലിറ്റി ത്യജിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

നടപ്പാക്കലിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും ഉയർന്ന വിഭവ ഉപഭോഗവുമാണ് അത്തരമൊരു വിശകലനത്തിന്റെ പ്രധാന പോരായ്മകൾ, ഇതിന്റെ ഗുണം ശബ്ദത്തോടുള്ള അതിന്റെ കുറഞ്ഞ സംവേദനക്ഷമതയാണ്.

ഉപസംഹാരം

സൃഷ്ടിയിൽ അവതരിപ്പിച്ച രീതികൾ തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ക our ണ്ടറുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൽ സമീപനങ്ങളെ വിവരിക്കുന്നു. ഇമേജ് സെഗ്മെൻറേഷൻ ആവശ്യമുള്ള പല മേഖലകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധതരം കോണ്ടൂറിംഗ് ജോലികൾ പരിഹരിക്കാൻ രീതികൾ അനുവദിക്കുന്നു.

സാഹിത്യം

1. ഗോൺസാലസ് ആർ., വുഡ്സ് ആർ. ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്. എം .: ടെക്നോസ്ഫെറ, 2005 എസ് 812-850.

2. യാൻ ബി. ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്. എം .: ടെക്നോസ്ഫെറ, 2007 എസ്. 331-356.

3. കമ്പ്യൂട്ടർ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ / എഡ്. വി.എ സോയിഫർ. എം .: ഫിസ്മാറ്റ്ലിറ്റ്, 2003 എസ് 192-203.

4. പ്രെറ്റ് യു. ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്. എം .: മിർ, 1982. എസ് 499-512.

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

വരികൾ, കണക്കുകൾ, മൃഗങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കുട്ടികൾക്കായി പോയിന്റുകൾ വരയ്ക്കുന്നു. എഴുത്ത് കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് പോയിന്റ് പ്രകാരം പോയിന്റ് വരയ്ക്കുക.

മനോഹരമായ കൈയക്ഷരവും എഴുതാനുള്ള വിജയകരമായ പഠനവും പെൻസിലിന്റെ ശരിയായ കൈവശം, നൈപുണ്യമുള്ള സമ്മർദ്ദം, എല്ലാത്തരം രൂപങ്ങളുടെയും വരകൾ വരയ്ക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പോയിന്റുകളാൽ വരകളും ആകൃതികളും വരയ്ക്കാൻ പഠിച്ചുകൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക, തുടർന്ന് നിങ്ങളുടെ കുട്ടിക്ക് മൃഗങ്ങളെ വരയ്ക്കാനും പോയിന്റുകൾ പ്രകാരം വർണ്ണമാക്കാനും അനുവദിക്കുക.

പോയിന്റുകൾ പ്രകാരം വരയ്ക്കുക, കഴിവുകൾ ക്രമേണ വികസിപ്പിക്കുക

പെൻസിലോ പേനയോ ഉപയോഗിച്ച് വരകൾ വരയ്ക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ കൈയെ എഴുതാനും ചെറിയ പേശികൾ വികസിപ്പിക്കാനും എന്തെങ്കിലും ഉറച്ചുനിൽക്കാൻ നിങ്ങളുടെ കുഞ്ഞിനെ പഠിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിശീലനമാണ്.

ഡോട്ട് ഇട്ട വരി ഒരു ഗൈഡായി പ്രവർത്തിക്കുകയും കുട്ടിയെ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കാരണം എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും നിങ്ങൾക്ക് ഡ്രോയിംഗിന്റെ വേഗത കുറയ്ക്കാനും പെൻസിലിൽ സമ്മർദ്ദം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കുറയ്ക്കാനും കഴിയും, ചിത്രം നശിപ്പിക്കാതെ, അതിനാൽ താൽപ്പര്യം നഷ്ടപ്പെടാതെ.

പോയിന്റുകൾ, നേരായതും എല്ലാത്തരം തരംഗങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് വരകൾ വരയ്ക്കാൻ കുട്ടി പഠിച്ചയുടനെ, കണക്കുകളിലേക്ക് നീങ്ങുക, തുടർന്ന് മൃഗങ്ങളിലേക്ക്. ഡോട്ട് ഇട്ട വരികൾ വളയ്ക്കുന്നത് അക്ഷരങ്ങളും അക്കങ്ങളും എങ്ങനെ ഉച്ചരിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ആരംഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ഡ്രോയിംഗ് കഴിവ് വികസിപ്പിക്കും.

പോയിന്റ് ഉപയോഗിച്ച് എന്തെങ്കിലും വരയ്ക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ കുട്ടിക്ക് ഒരു അച്ചടിച്ച മെറ്റീരിയൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ആദ്യം കുട്ടിയോട് വലതു കൈയുടെ ചൂണ്ടുവിരൽ ഉപയോഗിച്ച് വരികൾ കണ്ടെത്താൻ ആവശ്യപ്പെടുക (അല്ലെങ്കിൽ ഇടത്, കുട്ടി ഇടത് കൈ ആണെങ്കിൽ). ഷീറ്റിലല്ല, ചിത്രത്തിന് മുകളിലുള്ള വായുവിൽ എന്നപോലെ വിരൽ കൊണ്ട് വരയ്ക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുക. വ്യായാമം നിരവധി തവണ ആവർത്തിക്കുക, തുടർന്ന് പെൻസിൽ ഉപയോഗിച്ച് ചുമതല പൂർത്തിയാക്കുക.

നിങ്ങളുടെ കുട്ടി ഒരു പെൻസിൽ ഉപയോഗിച്ച് പോയിന്റ് വരയ്ക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, അദ്ദേഹത്തിന് ഒരു പേനയോ മാർക്കറോ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുക.

പേപ്പറിൽ നിന്ന് നിങ്ങളുടെ കൈ എടുക്കാതെ മൃഗങ്ങളുടെ പോയിന്റുകൾ വരയ്ക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധിക്കുക.

പോയിന്റുകൾ വരയ്ക്കുന്നതിനുപുറമെ മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ എങ്ങനെ വികസിപ്പിക്കാം?

ചില കാരണങ്ങളാൽ നിങ്ങളുടെ കുട്ടിക്ക് പോയിന്റ്-ബൈ-പോയിന്റ് ഡ്രോയിംഗ് മെറ്റീരിയലുകളിൽ താൽപ്പര്യമില്ലെങ്കിൽ, മറ്റ് മാർഗങ്ങളിലൂടെ മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് ആസ്വദിക്കാം.

1. സ്ട്രിങ്ങുകളിൽ വലിയ മൃഗങ്ങളെ ഒരുമിച്ച് സ്ട്രിംഗ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ മൃഗങ്ങളെ അടുക്കുക;
2. ചുവരിൽ ഒരു വലിയ ഷീറ്റ് പേപ്പർ അല്ലെങ്കിൽ പഴയ വാൾപേപ്പർ പശ ചെയ്ത് നിങ്ങളുടെ കുട്ടിയെ ഈ ഷീറ്റിൽ ചിത്രങ്ങൾ വരയ്ക്കുക. ലംബമായ ഉപരിതലത്തിൽ വരയ്\u200cക്കാൻ കൂടുതൽ പരിശ്രമം ആവശ്യമാണ്, പേനകൾ വേഗത്തിൽ പരിശീലിക്കുന്നു;
3. നിങ്ങളുടെ കുട്ടി ഇതിനകം തന്നെ ചെറിയ കാര്യങ്ങൾ കൈയ്യിൽ പിടിക്കാൻ ശക്തനാകുകയും അവ ഉപേക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്താലുടൻ, നിങ്ങൾ ചെറുതായി വലിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഏതെങ്കിലും റിബണുകളിൽ നിന്നോ സ്ട്രിംഗുകളിൽ നിന്നോ ഷൂലേസുകൾ എങ്ങനെ നെയ്തെടുക്കാമെന്നും പിഗ്ടെയിലുകൾ നെയ്യാമെന്നും പഠിപ്പിക്കാൻ ആരംഭിക്കുക;
4. നിങ്ങൾ പത്രങ്ങളോ മാസികകളോ വായിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ കുട്ടിക്ക് ഒരു മാർക്കർ നൽകി എല്ലാ തലക്കെട്ടുകളും വട്ടമിടാൻ ആവശ്യപ്പെടുക;
5. കൈവിരലിനും കൈവിരലിനുമിടയിലുള്ള ഒരു നല്ല പിടി വികസിപ്പിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, ബീൻസ് അല്ലെങ്കിൽ കടല പോലും ഒരു പാത്രത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റുക, മുഴുവൻ കൈപ്പത്തിയെക്കാളും രണ്ട് വിരലുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക.
6. നിങ്ങളുടെ ചൂണ്ടുവിരൽ ഉപയോഗിച്ച് വരയ്ക്കാൻ പഠിക്കാനുള്ള മികച്ച സ്ഥലമാണ് ഫ്രോസ്റ്റി വിൻഡോകൾ അല്ലെങ്കിൽ മൂടൽമഞ്ഞ് ബാത്ത്റൂം മിററുകൾ.

നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ നിങ്ങളുടെ കുട്ടിയുടെ മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഓരോ വഴികളും നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഭാവിയിൽ വേഗത്തിൽ എഴുതാൻ പഠിക്കാൻ അവനെ സഹായിക്കും.

ശരിക്കും രസകരമായ കാര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഫോട്ടോ എഡിറ്ററാണ് അഡോബ് ഫോട്ടോഷോപ്പ്. ഒരു ഇമേജിൽ നിന്ന് അതിന്റെ രൂപരേഖ മാത്രം എങ്ങനെ നേടാമെന്ന് ഇന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കുട്ടിക്ക് ഒരു കളറിംഗ് പുസ്തകം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

സങ്കീർണ്ണമായ വിശദാംശങ്ങളില്ലാത്ത ലളിതമായ ഡ്രോയിംഗുകൾ പെൻ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്താൻ എളുപ്പമാണ്. ഈ രീതിയിൽ ഇത് വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും ആയിരിക്കും. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിശദാംശങ്ങളുള്ള ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ജോലിയുടെ വ്യാപ്തി കുറച്ച് വ്യത്യസ്തമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർദ്ദേശം

1. യഥാർത്ഥ ചിത്രം ഫോട്ടോഷോപ്പിലേക്ക് ലോഡുചെയ്യുക.

2. ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ഫിൽട്ടറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങാം. മെനുവിലേക്ക് പോകുക "ഫിൽട്ടർ" - "സ്റ്റൈലൈസ്" - "അരികുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക".


ചിത്രം ഇതുപോലെ കാണപ്പെടും:


3. ഇപ്പോൾ "ഫിൽട്ടർ" മെനു തുറന്ന് "സ്കെച്ച്" - "ഫോട്ടോകോപ്പി" എന്നതിലേക്ക് പോകുക. ഒരു വിൻഡോ തുറക്കും, അതിന്റെ വലത് ഭാഗത്ത് ഇനിപ്പറയുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ സജ്ജമാക്കേണ്ടതുണ്ട്: "വിശദീകരിക്കുന്നു" - 9; ഇരുണ്ടതാക്കൽ - 5. ശരി ക്ലിക്കുചെയ്യുക. കുറിപ്പ്: ഈ സമയത്ത് നിർദ്ദേശങ്ങൾ കർശനമായി പാലിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ രൂപം ലഭിക്കുന്നതിന് വിശദാംശങ്ങളും നിഴൽ മൂല്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക.


4. ഇമേജ്\u003e ക്രമീകരണങ്ങൾ\u003e തെളിച്ചം / ദൃശ്യതീവ്രത എന്നിവയിലേക്ക് പോയി മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതുവരെ സ്ലൈഡറുകൾ ക്രമീകരിക്കുക.




പൂർത്തിയായ ചിത്രം നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിലേക്ക് JPEG ഫോർമാറ്റിൽ സംരക്ഷിക്കുക. നിങ്ങൾ ഒരു കുട്ടിക്കായി ഒരു കളറിംഗ് പുസ്തകം സൃഷ്ടിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ചിത്രം ഒരു പ്രിന്ററിൽ പ്രിന്റുചെയ്യുക.

മോണോക്രോം, line ട്ട്\u200cലൈൻ ചിത്രം

ആദ്യ അക്ഷരം "സി"

രണ്ടാമത്തെ അക്ഷരം "ഉം"

മൂന്നാമത്തെ അക്ഷരം "l"

അവസാന ബീച്ച് അക്ഷരം "ടി"

"ഒരു വർണ്ണം, കോണ്ടൂർ ഇമേജ്" എന്ന ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം, 6 അക്ഷരങ്ങൾ:
സിലൗറ്റ്

സിലൗറ്റ് എന്ന വാക്കിന് ഇതര ക്രോസ്വേഡ് ചോദ്യങ്ങൾ

മുഖം കോണ്ടൂർ

m. fr. നിഴലിൽ നിന്ന് ചിത്രീകരിച്ചത്, മുഖത്തിന്റെ വശത്തിന്റെ രൂപരേഖയിൽ നിന്ന്

എം. ലെർമോണ്ടോവിന്റെ കവിത

ചിത്രം, line ട്ട്\u200cലൈൻ

വിഷയത്തിന്റെ രൂപരേഖ മുറിക്കുക

നിഘണ്ടുവിലെ സിലൗറ്റിന്റെ നിർവചനം

റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു. ഡി.എൻ. ഉഷാകോവ് നിഘണ്ടുവിലെ പദത്തിന്റെ അർത്ഥം റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു. ഡി.എൻ. ഉഷാകോവ്
സിലൗറ്റ്, എം. വ്യത്യസ്ത നിറങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ വരച്ചതോ മുറിച്ചതോ ആയ ഒരു മനുഷ്യവിഷയത്തിന്റെ ഒരു വർണ്ണ കോണ്ടൂർ ചിത്രം. കൈമാറ്റം എന്തിന്റെയെങ്കിലും അവ്യക്തമായ രൂപരേഖ, ഇരുട്ടിൽ ദൃശ്യമാണ്, മൂടൽമഞ്ഞ്. ഇവിടെ ലൈറ്റുകൾ തെളിച്ചു, കുടിലുകളുടെ സിലൗട്ടുകൾ. ചെക്കോവ്. കാലാകാലങ്ങളിൽ ...

വിക്കിപീഡിയ വിക്കിപീഡിയ നിഘണ്ടുവിലെ ഒരു പദത്തിന്റെ നിർവചനം
സീഷെൽസ് ദ്വീപസമൂഹത്തിലെ ദ്വീപുകളിലൊന്നാണ് സിലൗറ്റ്. ഇന്ത്യൻ മഹാസമുദ്രത്തിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന സീഷെൽസ് സംസ്ഥാനമാണ്.

ലിവിംഗ് ഗ്രേറ്റ് റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു, ഡാൽ വ്\u200cളാഡിമിർ നിഘണ്ടുവിലെ പദത്തിന്റെ നിർവചനം ലിവിംഗ് ഗ്രേറ്റ് റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു, വ്\u200cളാഡിമിർ ദാൽ
m. fr. നിഴലിൽ നിന്ന്, മുഖത്തിന്റെ ലാറ്ററൽ ബാഹ്യരേഖയിൽ നിന്ന് ചിത്രീകരിച്ചത്.

റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു. S.I.Ozhegov, N.Yu.Shvedova. നിഘണ്ടുവിലെ പദത്തിന്റെ അർത്ഥം റഷ്യൻ ഭാഷയുടെ വിശദീകരണ നിഘണ്ടു. S.I.Ozhegov, N.Yu.Shvedova.
-a, m. മറ്റൊരു വർണ്ണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിന് എതിരായ ഒബ്\u200cജക്റ്റിന്റെ ഒറ്റ-വർണ്ണ പ്ലാനർ ചിത്രം. പ്രൊഫൈലിലെ S. മുഖം. കൈമാറ്റം എന്തിന്റെയെങ്കിലും രൂപരേഖ, ഇരുട്ടിൽ ദൃശ്യമാണ്, മൂടൽമഞ്ഞ്. പർവതനിരയിലെ എസ്. വരികൾ, വസ്ത്രങ്ങളുടെ രൂപരേഖ. ഫാഷനബിൾ എസ്. വസ്ത്രങ്ങൾ. adj. സിലൗറ്റ്, th, th.

സാഹിത്യത്തിൽ സിലൗറ്റ് എന്ന പദം ഉപയോഗിച്ചതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ.

യുദ്ധവിമാന പീരങ്കികളുമായി പോരാളികൾ കൂടുതൽ വ്യക്തമായി ഇടപഴകാൻ തുടങ്ങി, അവർ പീരങ്കികൾക്ക് പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഉയരത്തിൽ പ്രവർത്തിച്ചു, ലക്ഷ്യത്തിന് മുകളിൽ ഒരു നേരിയ പശ്ചാത്തലം ഉപയോഗിച്ചു, തിളക്കമുള്ള ബോംബുകൾ സൃഷ്ടിച്ചു, ഈ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ട്രാക്കുചെയ്\u200cതു സിലൗട്ടുകൾ ഞങ്ങളുടെ വിമാനം, വിമാനവിരുദ്ധ തോക്കുധാരികൾക്ക് തീ തടയാൻ ഒരു സിഗ്നൽ നൽകി ആക്രമണം നടത്തി.

അനപയുടെ ദിശയിൽ, മേഘങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഇതിനകം ദൃശ്യമായിരുന്നു സിലൗട്ടുകൾ കനത്ത വിമാനം.

ഒരു അമ്പടയാളം ചെവിക്ക് തൊട്ട് മുകളിലായി, ക്രോസ്ബോമാൻ ആയുധം സർപ്പിള പടിക്കെട്ടിലേക്ക് അഴിച്ചുമാറ്റി സിലൗറ്റ് - മാന്ത്രികൻ ഇതിനകം കൈകൾ ഉയർത്തി, ഒരു അക്ഷരത്തെറ്റ് തയ്യാറാക്കുന്നു.

സീനിയർ ലഫ്റ്റനന്റ് ആഴ്സൻ\u200cയേവ് പെരിസ്\u200cകോപ്പിൽ നിന്ന് മുകളിലേക്ക് നോക്കി കണ്ണുകൾ തടവി: ചിലതരം ലൈറ്റുകളും ഇരുട്ടും സ്വപ്നം കണ്ടു സിലൗട്ടുകൾ കപ്പലുകൾ, പക്ഷേ പിശക് അദ്ദേഹത്തിന് പെട്ടെന്ന് ബോധ്യപ്പെട്ടു.

കപ്പലുകളിൽ നിന്ന് ഇറങ്ങുന്ന ജീവികൾ അവയുടെ സങ്കൽപ്പത്തിന് അതീതമായിരുന്നു സിലൗട്ടുകൾപർപ്പിൾ നിറമുള്ള ശരീരങ്ങളും നക്ഷത്ര മത്സ്യത്തിന് സമാനമായ തലകളുമുള്ള ഒരു സർപ്പിള അല്ലെങ്കിൽ പൂത്തുനിൽക്കുന്ന അറം പൂക്കളുടെ കോയിലുകൾ പോലെ ആകൃതി.