या लेखात, आपण तयार केलेल्या पथांमधून ब्रशने पेंट कसे करायचे ते शिकाल.

प्रथम, एक दस्तऐवज तयार करा, मी फिल किंवा ग्रेडियंट वापरला नाही, कारण तुम्ही ते स्वतः करू शकता (मला आशा आहे).

एका साधनाने पेनएक ओळ तयार करा. त्यानंतर, उजवे माऊस बटण दाबून, आम्ही एक अतिरिक्त मेनू कॉल करतो, जिथे आम्ही निवडतो स्ट्रोक पथ.

सखोल समजून घेण्यासाठी, पेन टूल हे रेखाचित्र नाही, परंतु जर आपण ब्रशने एखादी रेषा मारली तर ती प्रत्यक्षात ब्रशने काढलेल्या रेषेसारखी असते. ब्रशने लगेच सुंदर रेषा काढणे पुरेसे कठीण आहे, म्हणूनच आम्ही पेन वापरला. तर, स्ट्रोक मेनू.

आता निवडा ब्रश, म्हणजे आम्हाला आमच्या ओळीवर काय वर्तुळ करायचे आहे.

चेक मार्क दबाव अनुकरणरेषेच्या जाडीसाठी जबाबदार आहे. आपण हा पर्याय निवडल्यास, माझ्या ब्रश पॅरामीटर्ससह रेषा प्रथम पातळ होईल, नंतर मध्यभागी जाड होईल आणि शेवटी ती पुन्हा पातळ होईल. जर तुम्ही हा पर्याय वापरला नाही, तर ओळ समान जाडीची असेल, पूर्वी निर्दिष्ट केलेल्या ब्रशच्या व्यासाइतकी.

तर, मला जे मिळाले ते येथे आहे. वक्र स्वतः पेनने तयार केल्यामुळे, आम्हाला यापुढे गरज नाही, आम्ही ते हटवू - उजवे-क्लिक करा, अतिरिक्त मेनूवर कॉल करा, जिथे आम्ही निवडतो "कंटूर हटवा" (पास हटवा).

शेवटी, आम्ही परिणामी प्रतिमेवरून ब्रश तयार करू शकतो. चावी धरून Ctrl, लेयर्स पॅनेलमधील लेयरवर क्लिक करा, अशा प्रकारे निवड लोड करा.

पुढील धड्यात भेटू!

इन्स्टिटय़ूट ऑफ इलेक्ट्रॉनिक अँड इन्फॉर्मेशन सिस्टीम नोव्हएसयू, [ईमेल संरक्षित]

समोच्च विश्लेषणाच्या पद्धतींचा विचार केला जातो, ज्याचा वापर रीअल-टाइम सिस्टममध्ये व्हिडिओ क्रमामध्ये ऑब्जेक्ट्सचे रूपरेषा काढण्यासाठी चांगल्या प्रकारे केला जातो.

कीवर्ड: समोच्च, प्रतिमा प्रक्रिया, समोच्च विश्लेषण, व्हिडिओ पाळत ठेवणे प्रणाली

परिचय

चित्राच्या स्थिती, रोटेशन आणि स्केलचे पॅरामीटर्स बदलल्याने गणनेच्या प्रमाणावर फारसा प्रभाव पडत नाही या वस्तुस्थितीमुळे या वर्गाच्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी कॉन्टूरिंगवर आधारित प्रतिमा विभाजनाचा विचार केला जातो. याव्यतिरिक्त, आकृतिबंध प्रतिमेचा आकार पूर्णपणे निर्धारित करतात, रंग आणि चमक यावर कमकुवतपणे अवलंबून असतात आणि ऑब्जेक्टच्या पुढील वर्गीकरणासाठी आवश्यक माहिती असते. या दृष्टिकोनामुळे प्रतिमेच्या अंतर्गत बिंदूंचा विचार न करणे शक्य होते आणि त्याद्वारे दोन व्हेरिएबल्सच्या फंक्शनच्या विश्लेषणापासून एका व्हेरिएबलच्या फंक्शनमध्ये संक्रमण झाल्यामुळे प्रक्रिया केलेल्या माहितीचे प्रमाण लक्षणीयरीत्या कमी होते. याचा परिणाम म्हणजे वास्तविकतेच्या जवळ टाइम स्केलमध्ये प्रक्रिया प्रणालीचे कार्य सुनिश्चित करण्याची शक्यता आहे.

मूलभूत संकल्पना

प्रतिमेच्या समोच्च द्वारे आमचा अर्थ ब्राइटनेस व्हॅल्यूमध्ये अवकाशीय विस्तारित ब्रेक, ड्रॉप किंवा अचानक बदल असा होतो.

आदर्श ड्रॉपमध्ये अंजीर मध्ये दर्शविलेल्या मॉडेलचे गुणधर्म आहेत. 1a - हा कनेक्ट केलेल्या पिक्सेलचा एक संच आहे, ज्यापैकी प्रत्येक ब्राइटनेसमध्ये आयताकृती उडीजवळ स्थित आहे, अंजीर मध्ये क्षैतिज प्रोफाइलद्वारे दर्शविल्याप्रमाणे. प्रत्यक्षात, ऑप्टिकल मर्यादा, सॅम्पलिंग इ. चमक मध्ये अस्पष्ट फरक होऊ. परिणामी, ते अंजीर 1b मध्ये दर्शविल्याप्रमाणे कलते प्रोफाइलद्वारे अधिक अचूकपणे मॉडेल केले जातात. अशा मॉडेलमध्ये, ब्राइटनेस डिफरन्स पॉइंट हा प्रोफाईलच्या झुकलेल्या भागावर असलेला कोणताही बिंदू असतो आणि हा फरक स्वतःच अशा सर्व बिंदूंनी तयार केलेला कनेक्टेड सेट असतो.

आकृती 1 आदर्श (a) आणि तिरकस (b) ब्राइटनेस फरकांचे मॉडेल

ब्राइटनेसमधील फरक समोच्च मानला जातो जर त्याची उंची आणि झुकणारा कोन काही थ्रेशोल्ड मूल्यांपेक्षा जास्त असेल.

समोच्च निवडीदरम्यान उद्भवणाऱ्या अनेक समस्या लक्षात घेऊया:

ज्या ठिकाणी ब्राइटनेस त्वरीत पुरेसा बदलत नाही अशा ठिकाणी समोच्च ब्रेक;

प्रतिमेमध्ये आवाजाच्या उपस्थितीमुळे खोटे आकृतिबंध;

अस्पष्टता, आवाज किंवा वापरलेल्या अल्गोरिदमच्या कमतरतेमुळे अत्यधिक रुंद समोच्च रेषा;

रेषेचे आराखडे एक आहेत, शून्य नाही, रुंदी आहेत या वस्तुस्थितीमुळे चुकीची स्थिती.

भिन्न पद्धती

सीमा शोधण्याचा सर्वात स्पष्ट आणि सोपा मार्ग म्हणजे ब्राइटनेसचे भेदभाव, ज्याला अवकाशीय निर्देशांकांचे कार्य मानले जाते.

ब्राइटनेस व्हॅल्यूज f (x1, x2) असलेल्या प्रतिमेसाठी रूपरेषा शोधणे, x1 अक्षाला लंब, आंशिक व्युत्पन्न df / dx1 प्रदान करते आणि x2 अक्षाला लंब - आंशिक व्युत्पन्न df / dx2 प्रदान करते. हे डेरिव्हेटिव्ह अनुक्रमे x1 आणि x2 दिशानिर्देशांमध्ये ब्राइटनेसमधील बदलाचा दर दर्शवितात. अनियंत्रित दिशेने व्युत्पन्न गणना करण्यासाठी, आपण ब्राइटनेस ग्रेडियंट वापरू शकता:

grad f (x1, x2) = f (x1, x2).

ग्रेडियंट हा द्विमितीय जागेतील एक सदिश आहे, जो फंक्शन f (x1, x2) च्या सर्वात जलद वाढीच्या दिशेने केंद्रित आहे आणि त्याची लांबी या कमाल वेगाच्या प्रमाणात आहे. ग्रेडियंटचे मॉड्यूलस सूत्रानुसार मोजले जाते

आकृती 2 ग्रेडियंटचे ग्राफिकल प्रतिनिधित्व

अनियंत्रित दिशेचा समोच्च निवडण्यासाठी, आम्ही ब्राइटनेस फील्ड ग्रेडियंट मॉड्यूल वापरू. प्रतिमांसाठी, डेरिव्हेटिव्हऐवजी, आम्ही वेगळे फरक घेतो.

रॉबर्ट्स ऑपरेटर

वेगळ्या ग्रेडियंटची गणना करण्यासाठी पर्यायांपैकी एक म्हणजे रॉबर्ट्स ऑपरेटर. ग्रेडियंटच्या मॉड्यूलसची गणना करण्यासाठी कोणत्याही दोन परस्पर लंब दिशांमधील फरक वापरला जाऊ शकतो, रॉबर्ट्स ऑपरेटरमध्ये कर्ण फरक घेतले जातात:

फरक निश्चित करणे मर्यादित आवेग प्रतिसाद (एफआयआर फिल्टर) असलेल्या दोन फिल्टरद्वारे तयार केले जाते, ज्याचे आवेग प्रतिसाद 2x2 मुखवटाशी संबंधित असतात.

या ऑपरेटरच्या तोट्यांमध्ये आवाजाची उच्च संवेदनशीलता आणि प्रदेशाच्या सीमांचे अभिमुखता, समोच्च मध्ये खंडित होण्याची शक्यता आणि स्पष्टपणे व्यक्त केलेल्या मध्यवर्ती घटकाची अनुपस्थिती समाविष्ट आहे. आणि त्याचा एक फायदा आहे - कमी संसाधन तीव्रता.

ऑपरेटर सोबेल आणि प्रीविट

सराव मध्ये, वेगळ्या ग्रेडियंटची गणना करण्यासाठी सोबेल आणि प्रीविट ऑपरेटर वापरणे अधिक सोयीचे आहे. सोबेल ऑपरेटरसाठी, कॉर्नर घटकांच्या आवाजाचा प्रभाव प्रीविट ऑपरेटरच्या तुलनेत थोडा कमी असतो, जो डेरिव्हेटिव्ह्जसह काम करताना लक्षणीय असतो. प्रत्येक मास्कसाठी, गुणांकांची बेरीज शून्य आहे, म्हणजे. हे ऑपरेटर सतत ब्राइटनेस क्षेत्रांमध्ये शून्य प्रतिसाद देतील.

एफआयआर फिल्टर 3x3 मास्क आहेत.

सोबेल ऑपरेटर मुखवटे:

ऑपरेटर प्रीविट मास्क:

सोबेल ऑपरेटर मधल्या वस्तूंसाठी 2 चा वेटिंग फॅक्टर वापरतो. हे वाढलेले मूल्य मध्यबिंदूंना अधिक वजन देऊन अँटी-अलियासिंग प्रभाव कमी करण्यासाठी वापरले जाते.

रोटेशन इन्व्हेरिअन्सच्या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, तथाकथित कर्ण मुखवटे कर्ण दिशांमधील विसंगती शोधण्यासाठी वापरले जातात.

सोबेल ऑपरेटर कर्ण मुखवटे:

प्रीविट ऑपरेटरचे कर्ण मुखवटे:

मध्यवर्ती घटक आणि कमी संसाधन तीव्रतेच्या उपस्थितीत, हा ऑपरेटर आवाज आणि क्षेत्रांच्या सीमांच्या अभिमुखतेसाठी उच्च संवेदनशीलता तसेच समोच्च मध्ये खंडितता दिसण्याची शक्यता द्वारे दर्शविले जाते.

आकृती 3. सोबेल ऑपरेटरद्वारे सीमांची निवड: अ) मूळ प्रतिमा; ब) सोबेल ऑपरेटर वापरण्याचे परिणाम

लॅपलाशियन

ब्राइटनेसमधील फरक हायलाइट करण्याच्या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी उच्च ऑर्डरचे भिन्न ऑपरेटर वापरले जाऊ शकतात, उदाहरणार्थ, Laplace ऑपरेटर:

वेगळ्या प्रकरणात, Laplace ऑपरेटर 3x3 विंडोसह रेखीय प्रतिमा प्रक्रियेसाठी एक प्रक्रिया म्हणून कार्यान्वित केले जाऊ शकते. द्वितीय व्युत्पन्न दुसऱ्या फरकांद्वारे अंदाजे केले जाऊ शकतात:

Laplacian दोन्ही सकारात्मक आणि नकारात्मक मूल्ये स्वीकारतो, म्हणून, रूपरेषा निवडण्याच्या ऑपरेटरमध्ये, त्याचे परिपूर्ण मूल्य घेणे आवश्यक आहे. अशा प्रकारे, आम्ही त्यांच्या अभिमुखतेसाठी असंवेदनशील असलेल्या सीमा निवडण्यासाठी एक प्रक्रिया प्राप्त करतो

सेगमेंटेशन समस्यांमध्‍ये लॅप्‍लाशियनची भूमिका समोच्‍याचे स्‍थानिकीकरण करण्‍यासाठी त्‍याच्‍या झिरो-क्रॉसिंग प्रॉपर्टीचा वापर करण्‍यासाठी आणि समोच्‍याच्‍या गडद किंवा हलक्‍या बाजूस आहे की नाही हे शोधण्‍यासाठी कमी केले जाते.

लॅपलाशियनचा मुख्य गैरसोय म्हणजे आवाजाची उच्च संवेदनशीलता. याव्यतिरिक्त, समोच्च मध्ये अंतर शक्य आहे, तसेच त्यांच्या दुप्पट. त्याच्या फायद्यांमध्ये हे तथ्य समाविष्ट आहे की ते क्षेत्रांच्या सीमांच्या अभिमुखतेसाठी असंवेदनशील आहे आणि संसाधनाची कमी तीव्रता आहे.

स्थानिक प्रक्रिया

तद्वतच, काठ शोधण्याच्या पद्धतींनी केवळ मार्गावर असलेल्या प्रतिमेतील पिक्सेल निवडले पाहिजेत. व्यवहारात, पिक्सेलचा हा समूह क्वचितच आवाज, अनियमित प्रकाशामुळे कडा खंडित होणे आणि यासारख्या कारणांमुळे बाह्यरेखा पुरेशी अचूकपणे प्रस्तुत करतो. म्हणून, किनारी शोध अल्गोरिदम सहसा किनारी असलेल्या किनारी बिंदूंचे संच तयार करण्यासाठी रूटीन लिंक करून पूरक असतात.

समोच्च बिंदूंना जोडण्याचा एक मार्ग म्हणजे समोच्च म्हणून चिन्हांकित केलेल्या प्रत्येक प्रतिमा बिंदूच्या लहान शेजारच्या पिक्सेलच्या वैशिष्ट्यांचे विश्लेषण करणे. काही निकषांनुसार समान असलेले सर्व बिंदू जोडलेले आहेत आणि या निकषांची पूर्तता करणारे पिक्सेलचे समोच्च तयार करतात. या प्रकरणात, समोच्च पिक्सेलची समानता स्थापित करण्यासाठी दोन मुख्य पॅरामीटर्स वापरले जातात: ग्रेडियंट ऑपरेटरचे प्रतिसाद मूल्य, जे समोच्च पिक्सेलचे मूल्य आणि ग्रेडियंट वेक्टरची दिशा निर्धारित करते.

दिलेल्या शेजारच्या पिक्सेलला मध्यवर्ती पिक्सेल (x, y) सह एकत्रित केले जाते जर आकार आणि दिशा या दोन्हीमधील समानतेचे निकष पूर्ण केले जातात. ही प्रक्रिया प्रतिमेच्या प्रत्येक बिंदूवर पुनरावृत्ती केली जाते आणि सापडलेले संबंधित पिक्सेल संचयित केले जाते कारण शेजारचे केंद्र हलते. डेटासाठी लेखांकन करण्याचा एक सोपा मार्ग म्हणजे लिंक केलेल्या समोच्च पिक्सेलच्या प्रत्येक संचाला भिन्न ल्युमिनन्स मूल्य नियुक्त करणे.

कॅनी बॉर्डर डिटेक्टर

कॅनी बाउंड्री डिटेक्टर तीन मुख्य निकषांवर लक्ष केंद्रित करतो: चांगली ओळख (वाढलेले सिग्नल-टू-आवाज गुणोत्तर); चांगले स्थानिकीकरण (सीमेच्या स्थितीचे अचूक निर्धारण); एका सीमारेषेला एकमेव प्रतिसाद.

या निकषांवरून, त्रुटींच्या किमतीचे एक वस्तुनिष्ठ कार्य तयार केले जाते, जे कमी करून प्रतिमेसह आवर्तनासाठी इष्टतम रेखीय ऑपरेटर सापडतो.

अल्गोरिदमची आवाजाची संवेदनशीलता कमी करण्यासाठी, गॉसियनचे पहिले व्युत्पन्न लागू केले जाते. फिल्टर लागू केल्यानंतर, प्रतिमा थोडीशी अस्पष्ट होते. गॉसियन मुखवटा असे दिसते:

गुळगुळीत प्रतिमेच्या ग्रेडियंटची गणना केल्यानंतर, बॉर्डर आउटलाइनमध्ये इमेज ग्रेडियंटचे फक्त कमाल बिंदू शिल्लक राहतात. बॉर्डरच्या दिशेची माहिती सीमेजवळील बिंदू काढून टाकण्यासाठी आणि ग्रेडियंटच्या स्थानिक मॅक्सिमाच्या जवळ सीमा खंडित न करण्यासाठी वापरली जाते.

ग्रेडियंटची दिशा ठरवण्यासाठी सोबेल ऑपरेटरचा वापर केला जातो. परिणामी दिशा मूल्ये चार कोनांपैकी एका कोनात गोलाकार आहेत - 0, 45, 90 आणि 135 अंश.

नंतर, दोन थ्रेशोल्ड वापरुन, कमकुवत सीमा काढल्या जातात. या प्रकरणात, सीमेच्या तुकड्यावर संपूर्णपणे प्रक्रिया केली जाते. जर ट्रॅक केलेल्या तुकड्यावर कुठेतरी ग्रेडियंटचे मूल्य वरच्या थ्रेशोल्डपेक्षा जास्त असेल, तर हा तुकडा त्या ठिकाणी देखील "वैध" सीमा राहील जेथे ग्रेडियंटचे मूल्य या थ्रेशोल्डच्या खाली येते, जोपर्यंत ते खालच्या थ्रेशोल्डच्या खाली येत नाही. जर संपूर्ण तुकड्यावर वरच्या थ्रेशोल्डपेक्षा जास्त मूल्य असलेला एकही बिंदू नसेल तर तो हटविला जाईल. हे हिस्टेरेसिस आउटपुट सीमांमधील ब्रेकची संख्या कमी करते.

अल्गोरिदममध्ये आवाज कमी करण्याच्या समावेशामुळे परिणामांची मजबूतता वाढते, परंतु संगणकीय खर्च वाढतो आणि विकृती आणि सीमा तपशीलांचे नुकसान होते. अल्गोरिदम ऑब्जेक्ट्सच्या कोपऱ्यांना गोल करतो आणि कनेक्शन पॉईंट्सवरील सीमा नष्ट करतो.

या पद्धतीचे तोटे म्हणजे अंमलबजावणीची जटिलता आणि खूप जास्त संसाधने वापरणे, तसेच वस्तुच्या कोपऱ्यांचे काही गोलाकार करणे शक्य आहे, ज्यामुळे समोच्चच्या पॅरामीटर्समध्ये बदल होतो.

पद्धतीच्या फायद्यांमध्ये आवाजाची कमी संवेदनशीलता आणि क्षेत्रांच्या सीमांचे अभिमुखता समाविष्ट आहे, हे वस्तुस्थिती स्पष्टपणे समोच्च ओळखते आणि आपल्याला ऑब्जेक्टचे अंतर्गत रूपरेषा ओळखण्याची परवानगी देते. याव्यतिरिक्त, ते समोच्चचे चुकीचे शोध वगळते जेथे कोणतीही वस्तू नसतात.

आकृती 4. कॅनी पद्धतीचा वापर करून सीमांची निवड: अ) मूळ प्रतिमा; ब) कॅनी अल्गोरिदमद्वारे प्रक्रिया केल्यानंतर

आलेख सिद्धांतासह विश्लेषण

अर्थपूर्ण आराखड्यांशी सुसंगत असलेल्या कमीत कमी किमतीच्या मार्गांसाठी आलेखाचे प्रतिनिधित्व आणि त्या आलेखावरील शोधावर आधारित, तुम्ही आवाजाच्या उपस्थितीत चांगली कार्य करणारी पद्धत तयार करू शकता. ही प्रक्रिया ऐवजी क्लिष्ट आहे आणि प्रक्रियेसाठी अधिक वेळ आवश्यक आहे.

आकृती 5. पिक्सेल p आणि q मधील समोच्च घटक

समोच्च घटक दोन पिक्सेल p आणि q मधील सीमा आहे, जे शेजारी आहेत. समोच्च घटक p आणि q बिंदूंच्या समन्वयाने ओळखले जातात. अंजीर 5 मधील समोच्च घटक जोड्यांनी (xp, ur) (xq, yq) परिभाषित केला आहे. समोच्च हा एकमेकांशी जोडलेल्या समोच्च घटकांचा क्रम आहे.

आलेखावर किमान खर्चाचा मार्ग शोधण्याची समस्या संगणकीय जटिलतेच्या दृष्टीने क्षुल्लक नाही आणि एखाद्याला संगणकीय गतीच्या बाजूने इष्टतमतेचा त्याग करावा लागतो.

अंमलबजावणीची जटिलता आणि उच्च संसाधनांचा वापर हे अशा विश्लेषणाचे मुख्य तोटे आहेत, ज्याचा फायदा आवाजाची कमी संवेदनशीलता आहे.

निष्कर्ष

कामामध्ये सादर केलेल्या पद्धती रीअल-टाइम सिस्टममध्ये रूपरेषा काढण्यासाठी इष्टतम पध्दतींचे वर्णन करतात. या पद्धतींमुळे अनेक प्रकारच्या कंटूरिंग टास्क्स सोडवता येतात, ज्याचा वापर अनेक भागात केला जातो जेथे इमेज सेगमेंटेशन आवश्यक असते.

साहित्य

1. गोन्झालेझ आर., वुड्स आर. डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग. M.: Tekhnosfera, 2005.S. 812-850.

2. येन बी. डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग. एम.: टेक्नोस्फीअर, 2007. С.331-356.

3. संगणक इमेज प्रोसेसिंगच्या पद्धती / एड. व्ही.ए. सोइफर. M.: Fizmatlit, 2003.S. 192-203.

4. प्रीट यू. डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग. एम.: मीर, 1982.एस. 499-512.

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

रेषा, आकृत्या आणि प्राण्यांच्या मुलांसाठी बिंदूंवर रेखाचित्र. लेखन कौशल्य विकसित करण्यासाठी बिंदू दर बिंदू काढा.

सुंदर हस्ताक्षर आणि लिहिण्याचे यशस्वी शिक्षण पेन्सिलचा योग्य वापर, कुशल दाब आणि सर्व प्रकारच्या आकारांच्या रेषा काढण्याची क्षमता यावर अवलंबून असते. बिंदूनुसार रेषा आणि आकार कसे काढायचे ते शिकून प्रारंभ करा आणि नंतर आपल्या मुलाला बिंदूनुसार प्राणी रेखाटण्यास आणि रंग देण्यास सांगा.

बिंदू दर बिंदू काढा, कौशल्ये हळूहळू विकसित करा

पेन्सिल किंवा पेनने रेषा काढणे हा तुमच्या हाताला लिहिण्यास, लहान स्नायू विकसित करण्यास आणि तुमच्या बाळाला काहीतरी घट्ट धरण्यास शिकवण्यास मदत करण्यासाठी एक उत्तम सराव आहे.

ठिपके असलेली रेषा मार्गदर्शक म्हणून काम करते आणि मुलाला मदत करते, कारण कोणत्याही वेळी आपण चित्र खराब न करता चित्र काढण्याचा वेग कमी करू शकता, पेन्सिलवरील दबाव वाढवू किंवा कमी करू शकता आणि म्हणूनच स्वारस्य न गमावता.

मुल रेषा, सरळ रेषा आणि बिंदूंच्या बाजूने सर्व प्रकारच्या लाटा काढण्यास शिकताच, आकृत्यांकडे जा आणि नंतर प्राण्यांकडे जा. ठिपके असलेल्या रेषा वाकवल्याने अक्षरे आणि अंकांचे उच्चार कसे करायचे हे शिकण्यास सुरुवात करण्यासाठी तुमचे रेखाचित्र कौशल्य पुरेसे विकसित होईल.

तुमच्या मुलाला चित्रासह प्रिंटआउट ऑफर करताना, ज्यावर तुम्हाला बिंदू-बिंदूने काहीतरी काढायचे आहे, प्रथम मुलाला त्याच्या उजव्या हाताच्या तर्जनीने (किंवा डावीकडे, जर मूल डाव्या हाताचे असेल तर) रेषा काढण्यास सांगा. मग त्याला पत्रकावर नव्हे, तर चित्राच्या वरच्या हवेत असल्याप्रमाणे त्याच्या बोटाने काढण्यास सांगा. व्यायामाची अनेक वेळा पुनरावृत्ती करा आणि नंतर पेन्सिलने कार्य पूर्ण करा.

जेव्हा तुमचे मूल पेन्सिलने पॉइंट बाय पॉइंट काढायला शिकते तेव्हा त्याला पेन किंवा मार्कर द्या.

कागदावरून हात न काढता प्राण्यांच्या बिंदूंवर चित्र काढण्याकडे लक्ष द्या.

बिंदूंद्वारे रेखाचित्र काढण्याव्यतिरिक्त, उत्तम मोटर कौशल्ये कशी विकसित करावी?

जर तुमच्या मुलाला काही कारणास्तव पॉइंट-बाय-पॉइंट ड्रॉइंग मटेरियलमध्ये स्वारस्य नसेल, तर तुम्ही इतर मार्गांनी उत्तम मोटर कौशल्ये विकसित करण्यात मजा करू शकता.

1. स्ट्रिंगवर मोठ्या मणी एकत्र करा किंवा मणी क्रमवारी लावा;
2. भिंतीवर कागदाची मोठी शीट किंवा जुना वॉलपेपर चिकटवा आणि तुमच्या मुलाला या शीटवर चित्रे काढायला सांगा. उभ्या पृष्ठभागावर चित्र काढण्यासाठी अधिक प्रयत्न करावे लागतात आणि पेन जलद प्रशिक्षित होते;
3. जेव्हा तुमचे मूल आधीच आपल्या हातात लहान गोष्टी धरण्यास पुरेसे मजबूत आहे आणि त्या सोडू देत नाही, जर तुम्ही थोडेसे खेचले तर, त्याला शूलेस कसे बांधायचे किंवा कोणत्याही रिबन किंवा स्ट्रिंगमधून पिगटेल कसे विणायचे हे शिकवण्यास सुरुवात करा;
4. तुम्ही वर्तमानपत्रे किंवा मासिके वाचत असल्यास, तुमच्या मुलाला मार्कर द्या आणि त्याला सर्व मथळ्यांवर वर्तुळा लावा;
5. संपूर्ण तळहाताऐवजी फक्त दोन बोटांचा वापर करून बीन्स किंवा अगदी मटार एका भांड्यात हलवून अंगठा आणि तर्जनी यांच्यातील चांगली पकड विकसित करणे सर्वात सोपे आहे.
6. हिमवर्षाव असलेल्या खिडक्या किंवा धुके असलेले बाथरूमचे आरसे हे तुमच्या तर्जनीने चित्र काढायला शिकण्यासाठी उत्तम जागा आहे.

तुमची इच्छा असल्यास, तुम्ही तुमच्या मुलाची उत्तम मोटर कौशल्ये दैनंदिन जीवनात विकसित करण्यासाठी प्रत्येक मार्ग वापरू शकता, हे त्याला भविष्यात जलद लिहायला शिकण्यास मदत करेल.

Adobe Photoshop खरोखर छान गोष्टी तयार करण्यासाठी जगातील सर्वात लोकप्रिय फोटो संपादक आहे. आज तुम्ही फक्त इमेजची बाह्यरेखा कशी मिळवायची ते शिकाल. हे उपयुक्त असू शकते, उदाहरणार्थ, मुलासाठी रंग तयार करण्यासाठी.

क्लिष्ट तपशील नसलेली साधी रेखाचित्रे पेन टूल वापरून ट्रेस करणे सर्वात सोपे आहे. या मार्गाने हे जलद आणि सोपे होईल. अधिक जटिल तपशील असलेल्या प्रतिमांसह, कामाची व्याप्ती थोडी वेगळी आहे.

चरण-दर-चरण सूचना

1. मूळ प्रतिमा फोटोशॉपमध्ये लोड करा.

2. आता फिल्टरसह काम सुरू करूया. मेनूवर जा "फिल्टर" - "स्टाइलाइज" - "कडा निवडा".


प्रतिमा असे दिसेल:


3. आता "फिल्टर" मेनू देखील उघडा आणि "स्केच" - "फोटोकॉपी" वर जा. एक विंडो उघडेल, ज्याच्या उजव्या भागात तुम्हाला खालील पॅरामीटर्स सेट करण्याची आवश्यकता आहे: "तपशील" - 9; गडद करणे - 5. ओके क्लिक करा. टीप: या टप्प्यावर सूचनांचे काटेकोरपणे पालन करणे आवश्यक नाही. तुमच्यासाठी सर्वोत्कृष्ट काम करणारा देखावा मिळवण्यासाठी तपशील आणि गडदपणाच्या मूल्यांसह प्रयोग करा.


4. इमेज> ऍडजस्टमेंट्स> ब्राइटनेस/कॉन्ट्रास्ट वर जा आणि तुम्हाला सर्वोत्तम परिणाम मिळेपर्यंत स्लाइडर्स समायोजित करा.




तयार झालेली प्रतिमा तुमच्या संगणकावर JPEG फॉरमॅटमध्ये सेव्ह करा. जर तुम्ही मुलासाठी रंगीत पुस्तक तयार केले असेल तर फक्त प्रिंटरवर प्रतिमा मुद्रित करा.

मोनोक्रोम, बाह्यरेखा प्रतिमा

पहिले अक्षर "c"

दुसरे अक्षर "आणि"

तिसरे अक्षर "l"

शेवटचे बीच अक्षर "t"

प्रश्नाचे उत्तर "एक-रंग, समोच्च प्रतिमा", 6 अक्षरे:
सिल्हूट

सिल्हूट शब्दासाठी पर्यायी क्रॉसवर्ड प्रश्न

चेहरा समोच्च

m. fr चेहऱ्याच्या बाजूच्या बाह्यरेखावरून, सावलीतून शॉट

एम. लेर्मोनटोव्हची कविता

प्रतिमा, बाह्यरेखा

विषयाची बाह्यरेखा कापून टाका

शब्दकोषांमध्ये सिल्हूटची व्याख्या

रशियन भाषेचा स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोश. डी.एन. उशाकोव्ह रशियन भाषेच्या स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोशातील शब्दाचा अर्थ. डी.एन. उशाकोव्ह
सिल्हूट, m. एका वेगळ्या रंगाच्या पार्श्वभूमीच्या विरूद्ध मानवी विषयाची एक-रंगी समोच्च प्रतिमा, काढलेली किंवा कापलेली. हस्तांतरण एखाद्या गोष्टीची अस्पष्ट रूपरेषा, अंधारात दृश्यमान, धुके. येथे दिवे चमकले, झोपड्यांचे छायचित्र. चेखॉव्ह. वेळोवेळी ...

विकिपीडिया विकिपीडिया शब्दकोशातील शब्दाची व्याख्या
सिल्हूट हे सेशेल्स द्वीपसमूहातील एक बेट आहे. हिंद महासागरात स्थित, सेशेल्स राज्याशी संबंधित आहे.

लिव्हिंग ग्रेट रशियन भाषेचा स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोश, दल व्लादिमीर लिव्हिंग ग्रेट रशियन भाषेचा स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोश, व्लादिमीर दल या शब्दाची व्याख्या
m. fr चेहऱ्याच्या पार्श्व बाह्यरेखावरून, सावलीतून शॉट.

रशियन भाषेचा स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोश. S.I.Ozhegov, N.Yu.Shvedova. रशियन भाषेच्या स्पष्टीकरणात्मक शब्दकोशातील शब्दाचा अर्थ. S.I.Ozhegov, N.Yu.Shvedova.
-a, m. वेगळ्या रंगाच्या पार्श्वभूमीच्या विरुद्ध ऑब्जेक्टची एक-रंगीत समतल प्रतिमा. S. प्रोफाइलमधील चेहरा. हस्तांतरण अंधारात दिसणारी एखाद्या गोष्टीची रूपरेषा, धुके. पर्वत रांगेतील एस. रेषा, कपड्यांचे समोच्च. फॅशनेबल एस. कपडे adj सिल्हूट, व्या, व्या.

साहित्यात सिल्हूट शब्दाच्या वापराची उदाहरणे.

सैनिकांनी विमानविरोधी तोफखान्याशी अधिक स्पष्टपणे संवाद साधण्यास सुरुवात केली, ते तोफखान्यासाठी अगम्य उंचीवर कार्यरत होते, लक्ष्याच्या वर हलकी पार्श्वभूमी वापरली, चमकदार बॉम्बद्वारे तयार केली गेली आणि या पार्श्वभूमीवर मागोवा घेतला. छायचित्रआमच्या विमानाने विमानविरोधी गनर्सना गोळीबार थांबवण्याचा संकेत दिला आणि हल्ला केला.

अनापाच्या दिशेने, ढगांच्या पार्श्वभूमीवर, आधीच दृश्यमान होते छायचित्रजड विमान.

एक बाण त्याच्या कानाच्या अगदी वर शिट्टी वाजवला, क्रॉसबोमनने त्याचे शस्त्र सर्पिल जिन्यावर दिसले. सिल्हूट- जादूगाराने आधीच आपले हात वर केले आहेत, जादू करण्याची तयारी करत आहे.

वरिष्ठ लेफ्टनंट आर्सेनेव्हने पेरिस्कोपमधून वर पाहिले आणि डोळे चोळले: त्याला काही प्रकारचे दिवे आणि अंधाराचे स्वप्न पडले. छायचित्रजहाजे, परंतु त्याला लगेच त्रुटीची खात्री पटली.

जहाजातून उतरणारे प्राणी त्यांच्या कल्पनेपलीकडचे होते छायचित्रसर्पिल किंवा उमलणार्‍या अरमच्या फुलांच्या गुंडाळ्यांसारखे आकार, जांभळ्या रंगाचे आणि डोके स्टारफिशसारखे दिसतात.