Картинки животных контуры: D0 ba d0 be d0 bd d1 82 d1 83 d1 80 d1 8b d0 b6 d0 b8 d0 b2 d0 be d1 82 d0 bd d1 8b d1 85 – векторные изображения, D0 ba d0 be d0 bd d1 82 d1 83 d1 80 d1 8b d0 b6 d0 b8 d0 b2 d0 be d1 82 d0 bd d1 8b d1 85 картинки

рыба контура картинки свободный вектор

Этот сайт использует куки. Продолжая просматривать, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie и других технологий отслеживания. Узнайте больше здесь.

Пожаловаться

Скачать (52,5 КБ)

• рыба контура картинки

• рыба контура картинки

• рыба контура картинки

• Животные наброски силуэт мультфильм басовых рыб свободный автоматический прыжки рыбалка Фиш

• Воды питание наброски рыбы салат из анчоусов

• Воды наброски рыбы Lineart животное Пайк

• Животные наброски белой рыбы животное Черноморского Blowfish

• Животные воды питание наброски рыбы Lineart океан море

• Налим рыбы Картинки

Объединение нескольких фрагментов в одно изображение в Adobe Photoshop

Руководство пользователя Отмена

Поиск

Последнее обновление Dec 13, 2021 07:35:23 PM GMT

1. Руководство пользователя Photoshop
2. Введение в Photoshop
   1. Мечтайте об этом.
      Сделайте это.
   2. Новые возможности Photoshop
   3. Редактирование первой фотографии
   4. Создание документов
   5. Photoshop | Часто задаваемые вопросы
   6. Системные требования Photoshop
   7. Перенос наборов настроек, операций и настроек
   8. Знакомство с Photoshop
3. Photoshop и другие продукты и услуги Adobe
   1. Работа с графическим объектом Illustrator в Photoshop
   2. Работа с файлами Photoshop в InDesign
      
   3. Материалы Substance 3D для Photoshop
   4. Photoshop и Adobe Stock
   5. Работа со встроенным расширением Capture в Photoshop
   6. Библиотеки Creative Cloud Libraries
   7. Библиотеки Creative Cloud в Photoshop
   8. Работа в Photoshop с использованием Touch Bar
   9. Сетка и направляющие
   10. Создание операций
   11. Отмена и история операций
4. Photoshop на iPad
   1. Photoshop на iPad | Общие вопросы
   2. Знакомство с рабочей средой
   3. Системные требования | Photoshop на iPad
   4. Создание, открытие и экспорт документов
   5. Добавление фотографий
   6. Работа со слоями
   7. Рисование и раскрашивание кистями
   8. Выделение участков и добавление масок
   9. Ретуширование композиций
   10. Работа с корректирующими слоями
   11. Настройка тональности композиции с помощью слоя «Кривые»
   12. Применение операций трансформирования
   13. Обрезка и поворот композиций
   14. Поворот, панорамирование, масштабирование и восстановление холста
   15. Работа с текстовыми слоями
   16. Работа с Photoshop и Lightroom
   17. Получение отсутствующих шрифтов в Photoshop на iPad
   18. Японский текст в Photoshop на iPad
   19. Управление параметрами приложения
   20. Сенсорные ярлыки и жесты
   21. Комбинации клавиш
   22. Изменение размера изображения
   23. Прямая трансляция творческого процесса в Photoshop на iPad
   24. Исправление недостатков с помощью восстанавливающей кисти
   25. Создание кистей в Capture и их использование в Photoshop
   26. Работа с файлами Camera Raw
   27. Создание и использование смарт-объектов
   28. Коррекция экспозиции изображений с помощью инструментов «Осветлитель» и «Затемнитель»
5. Бета-версия веб-приложения Photoshop
   1. Часто задаваемые вопросы | Бета-версия веб-приложения Photoshop 
   2. Общие сведения о рабочей среде
   3. Системные требования | Бета-версия веб-приложения Photoshop
   4. Комбинации клавиш | Бета-версия веб-приложения Photoshop
   5. Поддерживаемые форматы файлов | Бета-вервия веб-приложения Photoshop
   6. Открытие облачных документов и работа с ними
   7. Совместная работа с заинтересованными сторонами
   8. Ограниченные возможности редактирования облачных документов
6. Облачные документы
   1. Облачные документы Photoshop | Часто задаваемые вопросы
   2. Облачные документы Photoshop | Вопросы о рабочем процессе
   3. Работа с облачными документами и управление ими в Photoshop
   4. Обновление облачного хранилища для Photoshop
   5. Не удается создать или сохранить облачный документ
   6. Устранение ошибок с облачными документами Photoshop
   7. Сбор журналов синхронизации облачных документов
   8. Общий доступ к облачным документам и их редактирование
   9. Общий доступ к файлам и комментирование в приложении
7. Рабочая среда
   1. Основные сведения о рабочей среде
   2. Более быстрое обучение благодаря панели «Новые возможности» в Photoshop
   3. Создание документов
   4. Работа в Photoshop с использованием Touch Bar
   5. Галерея инструментов
   6. Установки производительности
   7. Использование инструментов
   8. Сенсорные жесты
   9. Возможности работы с сенсорными жестами и настраиваемые рабочие среды
   10. Обзорные версии технологии
   11. Метаданные и комментарии
   12. Комбинации клавиш по умолчанию
   13. Возможности работы с сенсорными жестами и настраиваемые рабочие среды
   14. Помещение изображений Photoshop в другие приложения
   15. Установки
   16. Комбинации клавиш по умолчанию
   17. Линейки
   18. Отображение или скрытие непечатных вспомогательных элементов
   19. Указание колонок для изображения
   20. Отмена и история операций
   21. Панели и меню
   22. Помещение файлов
   23. Позиционирование элементов с привязкой
   24. Позиционирование с помощью инструмента «Линейка»
   25. Наборы настроек
   26. Настройка комбинаций клавиш
   27. Сетка и направляющие
8. Разработка содержимого для Интернета, экрана и приложений
   1. Photoshop для дизайна
   2. Монтажные области
   3. Просмотр на устройстве
   4. Копирование CSS из слоев
   5. Разделение веб-страниц на фрагменты
   6. Параметры HTML для фрагментов
   7. Изменение компоновки фрагментов
   8. Работа с веб-графикой
   9. Создание веб-фотогалерей
9. Основные сведения об изображениях и работе с цветом
   1. Изменение размера изображений
   2. Работа с растровыми и векторными изображениями
   3. Размер и разрешение изображения
   4. Импорт изображений из камер и сканеров
   5. Создание, открытие и импорт изображений
   6. Просмотр изображений
   7. Ошибка «Недопустимый маркер JPEG» | Открытие изображений
   8. Просмотр нескольких изображений
   9. Настройка палитр цветов и образцов цвета
   10. HDR-изображения
   11. Подбор цветов на изображении
   12. Преобразование между цветовыми режимами
   13. Цветовые режимы
   14. Стирание фрагментов изображения
   15. Режимы наложения
   16. Выбор цветов
   17. Внесение изменений в таблицы индексированных цветов
   18. Информация об изображениях
   19. Фильтры искажения недоступны
   20. Сведения о цвете
   21. Цветные и монохромные коррекции с помощью каналов
   22. Выбор цветов на панелях «Цвет» и «Образцы»
   23. Образец
   24. Цветовой режим (или режим изображения)
   25. Цветовой оттенок
   26. Добавление изменения цветового режима в операцию
   27. Добавление образцов из CSS- и SVG-файлов HTML
   28. Битовая глубина и установки
10. Слои
    1. Основные сведения о слоях
    2. Обратимое редактирование
    3. Создание слоев и групп и управление ими
    4. Выделение, группировка и связывание слоев
    5. Помещение изображений в кадры
    6. Непрозрачность и наложение слоев
    7. Слои-маски
    8. Применение смарт-фильтров
    9. Композиции слоев
    10. Перемещение, упорядочение и блокировка слоев
    11. Маскирование слоев при помощи векторных масок
    12. Управление слоями и группами
    13. Эффекты и стили слоев
    14. Редактирование слоев-масок
    15. Извлечение ресурсов
    16. Отображение слоев с помощью обтравочных масок
    17. Формирование графических ресурсов из слоев
    18. Работа со смарт-объектами
    19. Режимы наложения
    20. Объединение нескольких фрагментов в одно изображение
    21. Объединение изображений с помощью функции «Автоналожение слоев»
    22. Выравнивание и распределение слоев
    23. Копирование CSS из слоев
    24. Загрузка выделенных областей на основе границ слоя или слоя-маски
    25. Просвечивание для отображения содержимого других слоев
    26. Слой
    27. Сведение
    28. Совмещенные изображения
    29. Фон
11. Выделения
    1. Рабочая среда «Выделение и маска»
    2. Быстрое выделение областей
    3. Начало работы с выделениями
    4. Выделение при помощи группы инструментов «Область»
    5. Выделение при помощи инструментов группы «Лассо»
    6. Выбор цветового диапазона в изображении
    7. Настройка выделения пикселей
    8. Преобразование между контурами и границами выделенной области
    9. Основы работы с каналами
    10. Перемещение, копирование и удаление выделенных пикселей
    11. Создание временной быстрой маски
    12. Сохранение выделенных областей и масок альфа-каналов
    13. Выбор областей фокусировки в изображении
    14. Дублирование, разделение и объединение каналов
    15. Вычисление каналов
    16. Выделение
    17. Ограничительная рамка
12. Коррекции изображений
    1. Деформация перспективы
    2. Уменьшение размытия в результате движения камеры
    3. Примеры использования инструмента «Восстанавливающая кисть»
    4. Экспорт таблиц поиска цвета
    5. Корректировка резкости и размытия изображения
    6. Общие сведения о цветокоррекции
    7. Применение настройки «Яркость/Контрастность»
    8. Коррекция деталей в тенях и на светлых участках
    9. Корректировка «Уровни»
    10. Коррекция тона и насыщенности
    11. Коррекция сочности
    12. Настройка насыщенности цвета в областях изображения
    13. Быстрая коррекция тона
    14. Применение специальных цветовых эффектов к изображениям
    15. Улучшение изображения при помощи корректировки цветового баланса
    16. HDR-изображения
    17. Просмотр гистограмм и значений пикселей
    18. Подбор цветов на изображении
    19. Кадрирование и выпрямление фотографий
    20. Преобразование цветного изображения в черно-белое
    21. Корректирующие слои и слои-заливки
    22. Корректировка «Кривые»
    23. Режимы наложения
    24. Целевая подготовка изображений для печатной машины
    25. Коррекция цвета и тона с помощью пипеток «Уровни» и «Кривые»
    26. Коррекция экспозиции и тонирования HDR
    27. Фильтр
    28. Размытие
    29. Осветление или затемнение областей изображения
    30. Избирательная корректировка цвета
    31. Замена цветов объекта
13. Adobe Camera Raw
    1. Системные требования Camera Raw
    2. Новые возможности Camera Raw
    3. Введение в Camera Raw
    4. Создание панорам
    5. Поддерживаемые объективы
    6. Виньетирование, зернистость и удаление дымки в Camera Raw
    7. Комбинации клавиш по умолчанию
    8. Автоматическая коррекция перспективы в Camera Raw
    9. Обратимое редактирование в Camera Raw
    10. Инструмент «Радиальный фильтр» в Camera Raw
    11. Управление настройками Camera Raw
    12. Обработка, сохранение и открытие изображений в Camera Raw
    13. Совершенствование изображений с улучшенным инструментом «Удаление точек» в Camera Raw
    14. Поворот, обрезка и изменение изображений
    15. Корректировка цветопередачи в Camera Raw
    16. Краткий обзор функций | Adobe Camera Raw | Выпуски за 2018 г.
    17. Обзор новых возможностей
    18. Версии обработки в Camera Raw
    19. Внесение локальных корректировок в Camera Raw
14. Исправление и восстановление изображений
    1. Удаление объектов с фотографий с помощью функции «Заливка с учетом содержимого»
    2. Заплатка и перемещение с учетом содержимого
    3. Ретуширование и исправление фотографий
    4. Коррекция искажений изображения и шума
    5. Основные этапы устранения неполадок для решения большинства проблем
15. Преобразование изображений
    1. Трансформирование объектов
    2. Настройка кадрирования, поворотов и холста
    3. Кадрирование и выпрямление фотографий
    4. Создание и редактирование панорамных изображений
    5. Деформация изображений, фигур и контуров
    6. Перспектива
    7. Использование фильтра «Пластика»
    8. Масштаб с учетом содержимого
    9. Трансформирование изображений, фигур и контуров
    10. Деформация
    11. Трансформирование
    12. Панорама
16. Рисование и живопись
    1. Рисование симметричных орнаментов
    2. Варианты рисования прямоугольника и изменения обводки
    3. Сведения о рисовании
    4. Рисование и редактирование фигур
    5. Инструменты рисования красками
    6. Создание и изменение кистей
    7. Режимы наложения
    8. Добавление цвета в контуры
    9. Редактирование контуров
    10. Рисование с помощью микс-кисти
    11. Наборы настроек кистей
    12. Градиенты
    13. Градиентная интерполяция
    14. Заливка и обводка выделенных областей, слоев и контуров
    15. Рисование с помощью группы инструментов «Перо»
    16. Создание узоров
    17. Создание узора с помощью фильтра «Конструктор узоров»
    18. Управление контурами
    19. Управление библиотеками узоров и наборами настроек
    20. Рисование при помощи графического планшета
    21. Создание текстурированных кистей
    22. Добавление динамических элементов к кистям
    23. Градиент
    24. Рисование стилизованных обводок с помощью архивной художественной кисти
    25. Рисование с помощью узора
    26. Синхронизация наборов настроек на нескольких устройствах
17. Текст
    1. Добавление и редактирование текста
       
    2. Универсальный текстовый редактор
    3. Работа со шрифтами OpenType SVG
    4. Форматирование символов
    5. Форматирование абзацев
    6. Создание эффектов текста
    7. Редактирование текста
    8. Интерлиньяж и межбуквенные интервалы
    9. Шрифт для арабского языка и иврита
    10. Шрифты
    11. Поиск и устранение неполадок, связанных со шрифтами
    12. Азиатский текст
    13. Создание текста
    14. Ошибка Text Engine при использовании инструмента «Текст» в Photoshop | Windows 8
18. Видео и анимация
    1. Видеомонтаж в Photoshop
    2. Редактирование слоев видео и анимации
    3. Общие сведения о видео и анимации
    4. Предварительный просмотр видео и анимации
    5. Рисование кадров в видеослоях
    6. Импорт видеофайлов и последовательностей изображений
    7. Создание анимации кадров
    8. 3D-анимация Creative Cloud (предварительная версия)
    9. Создание анимаций по временной шкале
    10. Создание изображений для видео
19. Фильтры и эффекты
    1. Использование фильтра «Пластика»
    2. Использование эффектов группы «Галерея размытия»
    3. Основные сведения о фильтрах
    4. Справочник по эффектам фильтров
    5. Добавление эффектов освещения
    6. Использование фильтра «Адаптивный широкий угол»
    7. Фильтр «Масляная краска»
    8. Эффекты и стили слоев
    9. Применение определенных фильтров
    10. Растушевка областей изображения
20. Сохранение и экспорт
    1. Сохранение файлов в Photoshop
       
    2. Экспорт файлов в Photoshop
    3. Поддерживаемые форматы файлов
       
    4. Сохранение файлов в других графических форматах
    5. Перемещение проектов между Photoshop и Illustrator
    6. Сохранение и экспорт видео и анимации
    7. Сохранение файлов PDF
    8. Защита авторских прав Digimarc
21. Печать
    1. Печать 3D-объектов
    2. Печать через Photoshop
    3. Печать и управление цветом
    4. Контрольные листы и PDF-презентации
    5. Печать фотографий в новом макете раскладки изображений
    6. Печать плашечных цветов
    7. Дуплексы
    8. Печать изображений на печатной машине
    9. Улучшение цветной печати в Photoshop
    10. Устранение неполадок при печати | Photoshop
22. Автоматизация
    1. Создание операций
    2. Создание изображений, управляемых данными
    3. Сценарии
    4. Обработка пакета файлов
    5. Воспроизведение операций и управление ими
    6. Добавление условных операций
    7. Сведения об операциях и панели «Операции»
    8. Запись инструментов в операциях
    9. Добавление изменения цветового режима в операцию
    10. Набор средств разработки пользовательского интерфейса Photoshop для внешних модулей и сценариев
23. Управление цветом
    1. Основные сведения об управлении цветом
    2. Обеспечение точной цветопередачи
    3. Настройки цвета
    4. Работа с цветовыми профилями
    5. Управление цветом документов для просмотра в Интернете
    6. Управление цветом при печати документов
    7. Управление цветом импортированных изображений
    8. Выполнение цветопробы
24. Подлинность контента
    1. Подробнее об учетных данных для содержимого
    2. Идентичность и происхождение токенов NFT
    3. Подключение учетных записей для творческой атрибуции
25. 3D-объекты и технические изображения
    1. 3D в Photoshop | Распространенные вопросы об упраздненных 3D-функциях
    2. 3D-анимация Creative Cloud (предварительная версия)
    3. Печать 3D-объектов
    4. 3D-рисование
    5. Усовершенствование панели «3D» | Photoshop
    6. Основные понятия и инструменты для работы с 3D-графикой
    7. Рендеринг и сохранение 3D-объектов
    8. Создание 3D-объектов и анимаций
    9. Стеки изображений
    10. Процесс работы с 3D-графикой
    11. Измерения
    12. Файлы формата DICOM
    13. Photoshop и MATLAB
    14. Подсчет объектов на изображении
    15. Объединение и преобразование 3D-объектов
    16. Редактирование 3D-текстур
    17. Коррекция экспозиции и тонирования HDR
    18. Настройки панели «3D»

Команду «Автоматическое выравнивание слоев» можно использовать для создания совмещенной фотографии из пары практически идентичных, содержащих нежелательные области. Например, на одном групповом снимке все идеально, кроме одного человека, у которого закрыты глаза. На другом снимке у него глаза открыты. Используя команду «Автоматически выровнять слои» и маскирование слоя, можно объединить эти снимки и в конечном итоге устранить дефект.

1. Откройте два изображения, которые необходимо совместить.

2. Создайте новое изображение (меню «Файл» > «Новый») с теми же размерами, что и у двух исходных изображений.

3. Для каждого исходного изображения выберите на панели «Слои» слой, содержащий изображение, и перетащите его в окно нового изображения. После этого панель «Слои» нового изображения будет содержать два слоя, каждый из которых содержит одно исходное изображение.

4. На панели «Слои» нового изображения разместите слои так, чтобы изображение, которое нужно корректировать (портрет с закрытыми глазами), размещалось выше слоя с правильным содержимым (портрет с открытыми глазами).

5. Выберите два новых слоя и в меню «Редактирование» выберите «Автоматически выравнивать слои».

6. Выберите режим «Только перемещение» и нажмите кнопку ОК. Photoshop найдет общие для каждого слоя области и выровняет их так, чтобы они совпали.

7. Щелкните верхний слой, чтобы выбрать только его.

8. Добавьте пустой слой-маску:

   • Нажмите кнопку «Добавить слой-маску» на панели «Слои».
   • В меню «Слой» выберите команду «Слой-маска» > «Показать все».

9. Установите в качестве основного цвета черный, выберите размер и отпечаток кисти и при необходимости измените масштаб корректируемой части изображения.

10. С помощью инструмента «Кисть» добавьте на слой маску, рисуя поверх верхнего слоя. Рисование черным цветом полностью скрывает верхний слой, градации серого создают частичную прозрачность, а белый цвет полностью восстанавливает верхний слой. См. раздел Маскирование слоев. Продолжайте редактирование слоя-маски до успешного слияния слоев и создания единого изображения.

    Убедитесь, что при маскировании на панели «Слои» выбрана именно миниатюра слоя-маски, а не самого изображения.

11. Чтобы сохранить возможность дальнейшего редактирования, сохраните версию изображения со слоями и маской и сделайте еще одну копию, в которой можно свести слои в один для уменьшения размера файла.

Еще похожее

• О масках и альфа-каналах
• Маскирование слоев
• Объединение и склеивание слоев
• Автоматическое выравнивание слоев

Вход в учетную запись

Войти

Управление учетной записью

Чтобы распознавать картинки, не нужно распознавать картинки / Хабр

Посмотрите на это фото.

Это совершенно обычная фотография, найденная в Гугле по запросу «железная дорога». И сама дорога тоже ничем особенным не отличается.

Что будет, если убрать это фото и попросить вас нарисовать железную дорогу по памяти?

Если вы ребенок лет семи, и никогда раньше не учились рисовать, то очень может быть, что у вас получится что-то такое:


Упс. Кажется, что-то пошло не так.

Давайте еще раз вернемся к рельсам на первой картинке и попробуем понять, что не так.

На самом деле, если долго разглядывать ее, становится понятно, что она не совсем точно отображает окружающий мир. Главная проблема, о которую мы немедленно споткнулись — там, например, пересекаются параллельные прямые. Ряд одинаковых (в реальности) фонарных столбов на самом деле изображен так, что каждый следующий столб имеет все меньшие и меньшие размеры. Деревья вокруг дороги, у которых поначалу различимы отдельные ветки и листья, сливаются в однотонный фон, который еще и вдобавок почему-то приобретает отчетливо-фиолетовый оттенок.
Все это — эффекты перспективы, последствия того, что трехмерные объекты снаружи проецируются на двумерную сетчатку внутри глаза. Ничего отдельно магического в этом нет — разве что немного любопытно, почему эти искажения контуров и линий не вызывают у нас никаких проблем при ориентации в пространстве, но вдруг заставляют мозг напрячься при попытке взяться за карандаш.

Еще один замечательный пример — как маленькие дети рисуют небо.

Небо должно быть наверху — вот она, синяя полоска, пришпиленная к верхнему краю. Середина листа при этом остается белой, заполнена пустотой, в которой плавает солнце.

И так происходит всегда и везде. Мы знаем, что куб состоит из квадратных граней, но посмотрите на картинку, и вы не увидите там ни одного прямого угла — более того, эти углы постоянно меняются, стоит сменить угол обзора. Как будто где-то в голове у нас сохранена грубая схема правильного, трехмерного объекта, и именно к ней мы обращаемся в процессе рисования рельс, не сразу успевая сопоставить результат с тем, что видим своими глазами.

На самом деле все еще хуже. Каким образом, например, на самой первой картинке с дорогой мы определяем, какая часть дороги расположена ближе к нам, а какая дальше? По мере удаления предметы становятся меньше, ок — но вы уверены, что кто-то не обманул вас, коварно разместив друг за другом последовательно уменьшающиеся шпалы? Далекие объекты обычно имеют бледно-голубоватый оттенок (эффект, который называется «атмосферная перспектива») — но предмет может быть просто окрашен в такой цвет, и в остальном казаться совершенно нормальным. Мост через железнодорожные пути, который едва видно отсюда, кажется нам находящимся позади, потому что его заслоняют фонари (эффект окклюзии) — но опять-таки, как вы можете быть уверены, что фонари просто не нарисованы на его поверхности? Весь этот набор правил, с помощью которых вы оцениваете трехмерность сцены, во многом зависит от вашего опыта, и возможно, генетического опыта ваших предков, обученных выживать в условиях нашей атмосферы, падающего сверху света и ровной линии горизонта.

Сама по себе, без помощи мощной аналитической программы в вашей голове, наполненной этим визуальным опытом, любая фотография говорит об окружающем мире ужасно мало. Изображения — это скорее такие триггеры, заставляющие вас мысленно представить себе сцену, большая часть знаний о которой уже есть у вас в памяти. Они не содержат реальных предметов — только ограниченные, сплющенные, трагически двумерные представления о них, которые, к тому же, постоянно меняются при движении. В чем-то мы с вами — такие же жители Флатландии, которые могут увидеть мир только с одной стороны и неизбежно искаженным.

больше перспективы

Вообще мир вокруг прямо-таки полон свидетельств того, как перспектива все искажает. Люди, поддерживающие пизанскую башню, фотографии с солнцем в руках, не говоря уже про классические картины Эшера, или вот совершенно прекрасный пример — Комната Эймса. Тут важно понять, что это не какие-то единичные подлянки, специально сделаные для того, чтобы обманывать. Перспектива всегда показывает нам неполноценную картинку, просто как правило, мы способны ее «раскодировать». Попробуйте выглянуть в окно и подумать, что то, что вы видите — обман, искажение, безнадежная неполноценность.

Представьте, что вы — нейронная сеть.

Это не должно быть очень сложно — в конце концов, как-то так оно и есть на самом деле. Вы проводите свободное время за распознаванием лиц на документах в паспортном столе. Вы — очень хорошая нейронная сеть, и работа у вас не слишком сложная, потому что в процессе вы ориентируетесь на паттерн, строго характерный именно для человеческих лиц — взаимное расположение двух глаз, носа и рта. Глаза и носы сами по себе могут различаться, какой-то один из признаков иногда может оказаться на фотографии неразличимым, но вам всегда помогает наличие других. И вдруг вы натыкаетесь вот на такое:

Хм, думаете вы. Вы определенно видите что-то знакомое — по крайней мере, в центре, кажется, есть один глаз. Правда, странной формы — он похож на треугольник, а не на заостренный овал. Второго глаза не видно. Нос, который должен располагаться посередине и между глаз, уехал куда-то совсем в край контура, а рта вы вообще не нашли — опредленно, темный уголок снизу-слева совсем на него не похож. Не лицо — решаете вы, и выбрасываете картинку в мусорное ведро.

Так бы мы думали, если бы наша зрительная система занималась простым сопоставлением паттернов в изображениях. К счастью, думает она как-то по-другому. У нас не вызывает никакого беспокойства отсутствие второго глаза, от этого лицо не становится менее похожим на лицо. Мы мысленно прикидываем, что второй глаз должен находиться по ту сторону, и форма его обусловлена исключительно тем, что голова на фото повернута и смотрит в сторону. Кажется невозможно тривиальным, когда пытаешься это объяснить на словах, но кое-кто с вами бы на полном серьезе не согласился.

Самое обидное, что не видно, как можно решить этот вопрос механическим способом. Компьютерное зрение сталкивалось с соответствующими проблемами очень давно, с момента своего появления, и периодически находило эффективные частные решения — так, мы можем опознать сдвинутый в сторону предмет, последовательно передвигая свой проверочный паттерн по всему изображению (чем успешно пользуются сверточные сети), можем справляться с отмасштабированными или повернутыми картинками с помощью признаков SIFT, SURF и ORB, но эффекты перспективы и поворот предмета в пространстве сцены — похоже, вещи качественно другого уровня. Здесь нам нужно знать, как предмет выглядит со всех сторон, получить его истинную трехмерную форму, иначе нам не с чем работать. Поэтому чтобы распознавать картинки, не нужно распознавать картинки. Они лживы, обманчивы и заведомо неполноценны. Они — не наши друзья.

Итак, важный вопрос — как бы нам получать трехмерную модель всего, что мы видим? Еще более важный вопрос — как при этом обойтись без необходимости покупать лазерный пространственный сканер (сначала я написал «чертовски дорогой лазерный сканер», а потом наткнулся на этот пост)? Даже не столько по той причине, что нам жалко, а потому, что животные в процессе эволюции зрительной системы явно каким-то образом обошлись без него, одними только глазами, и было бы любопытно выяснить, как они так.

Где-то в этом месте часть аудитории обычно встает и выходит из зала, ругаясь на топтание по матчасти — все знают, что для восприятия глубины и пространства мы пользуемся бинокулярным зрением, у нас для этого два специальных глаза! Если вы тоже так думаете, у меня для вас небольшой сюрприз — это неправда. Доказательство прекрасно в своей простоте — достаточно закрыть один глаз и пройтись по комнате, чтобы убедиться, что мир внезапно не утратил глубины и не стал походить на плоский аналог анимационного мультфильма. Еще один способ — вернуться и снова посмотреть на фотографию с железной дорогой, где замечательно видно глубину даже при том, что она расположена на полностью плоской поверхности монитора.

Вообще с двумя глазами все не так просто

Для некоторых действий они, похоже, и правда приносят пользу с точки зрения оценки пространственного положения. Возьмите два карандаша, закройте один глаз и попытайтесь сдвигать эти карандаши так, чтобы они соприкоснулись кончиками грифелей где-то вблизи вашего лица. Скорее всего, грифели разойдутся, причем ощутимо (если у вас получилось легко, поднесите их еще ближе к лицу), при этом со вторым открытым глазом такого не происходит. Пример взят из книги Марка Чангизи «Революция в зрении» — там есть целая глава о стереопсисе и бинокулярном зрении с любопытной теорией о том, что два смотрящих вперед глаза нужны нам для того, чтобы видеть сквозь мелкие помехи вроде свисающих листьев. Кстати, забавный факт — на первом месте в списке преимуществ бинокулярного зрения в Википедии стоит «It gives a creature a spare eye in case one is damaged».

Итак, бинокулярное зрение нам не подходит — и вместе с ним мы отвергаем стереокамеры, дальномеры и Kinect. Какой бы ни была способость нашей зрительной системы воссоздавать трехмерные образы увиденного, она явно не требует наличия двух глаз. Что остается в итоге?

Я ни в коем случае не готов дать точный ответ применительно к биологическом зрению, но пожалуй, для случая абстрактного робота с камерой вместо глаза остался один многообещающий способ. И этот способ — движение.

Вернемся к теме поездов, только на этот раз выглянем из окна:

То, что мы при этом видим, называется «параллакс движения», и вкратце он заключается в том, что когда мы двигаемся вбок, близкие предметы смещаются в поле зрения сильнее, чем далекие. Для движения вперед/назад и поворотов тоже можно сформулировать соответствующие правила, но давайте их пока проигнорируем. Итак, мы собираемся двигаться, оценивать смещения предметов в кадре и на основании этого определять их расстояние от наблюдателя — техника, которая официально называется «structure-from-motion». Давайте попробуем.

Прежде всего — а не сделали ли все, случайно, до нас? Страница «Structure from motion» в Википедии предлагает аж тринадцать инструментов (и это только опенсорсных) для воссоздания 3D-моделей из видео или набора фотографий, большинство из них пользуются подходом под названием bundle adjustment, а самым удобным мне показался Bundler (и демо-результаты у него крутые). К сожалению, тут возникает проблема, с которой мы еще столкнемся — Bundler для корректной работы хочет знать от нас модель камеры и ее внутренние параметры (в крайнем случае, если модель неизвестна, он требует указать фокусное расстояние).

Если для вашей задачи это не проблема — можете смело бросать чтение, потому что это самый простой и одновременно эффективный метод (а знаете, кстати, что примерно таким способом делались модели в игре «Исчезнование Итана Картера»?). Для меня, увы, необходимость быть привязанным к модели камеры — это условие, которого очень хотелось бы избежать. Во-первых, потому что у нас под боком полный ютуб визуального видео-опыта, которым хотелось бы в будущем пользоваться в качестве выборки. Во-вторых (и это, может быть, даже важнее), потому что наш с вами человеческий мозг, похоже, если и знает в цифрах внутренние параметры камеры наших глаз, то прекрасно умеет приспосабливаться к любым оптическим искажениями. Взгляд через объектив широкофокусной камеры, фишай, просмотр кино и ношение окулусрифта совершенно не разрушает ваших зрительных способностей. Значит, наверное, возможен и какой-то другой путь.

Итак, мы печально закрыли страницу с Итаном Картером википедии и опускаемся на уровень ниже — в OpenCV, где нам предлагают следующее:

1. Взять два кадра, снятые с откалиброванной камеры.
2. Вместе с параметрами калибровки (матрицей камеры) положить их оба в функцию stereoRectify, которая выпрямит (ректифицирует) эти два кадра — это преобразование, которое искажает изображение так, чтобы точка и ее смещение оказывались на одной горизонтальной прямой.
3. Эти ректифицированые кадры мы кладем в функцию stereoBM и получаем карту смещений (disparity map) — такую картинку в оттенках серого, где чем пиксель ярче, тем большее смещение он выражает (по ссылке есть пример).
4. Полученную карту смещений кладем в функцию с говорящим названием reprojectImageTo3D (понадобится еще и матрица Q, которую в числе прочих мы получим на шаге 2). Получаем наш трехмерный результат.

Черт, похоже, мы наступаем на те же грабли — уже в пункте 1 от нас требуют откалиброванную камеру (правда, OpenCV милостиво дает возможность сделать это самому). Но погодите, здесь есть план Б. В документации прячется функция с подозрительным названием stereoRectifyUncalibrated…

План Б:

1. Нам нужно оценить примерную часть смещений самим — хотя бы для ограниченного набора точек. StereoBM здесь не подойдет, поэтому нам нужен какой-то другой способ. Логичным вариантом будет использовать feature matching — найти какие-то особые точки в обоих кадрах и выбрать сопоставления. Про то, как это делается, можно почитать здесь.
2. Когда у нас есть два набора соответствующих друг другу точек, мы можем закинуть их в findFundamentalMat, чтобы получить фундаментальную матрицу, которая понадобится нам для stereoRectifyUncalibrated.
3. Запускаем stereoRectifyUncalibrated, получаем две матрицы для ректификации обоих кадров.
4. И… а дальше непонятно. Выпрямленные кадры у нас есть, но нет матрицы Q, которая была нужна для завершающего шага. Погуглив, я наткнулся примерно на такой же недоумения пост, и понял, что либо я что-то упустил в теории, либо в OpenCV этот момент не продумали.

OpenCV: мы — 2:0.

4.1 Меняем план

Но погодите. Возможно, мы с самого начала пошли не совсем правильным путем. В предыдущих попытках мы, по сути, пытались определить реальное положение трехмерных точек — отсюда необходимость знать параметры камеры, матрицы, ректифицировать кадры и так далее. По сути, это обычная триангуляция: на первой камере я вижу эту точку здесь, а на второй здесь — тогда нарисуем два луча, проходящих через центры камер, и их пересечение покажет, как далеко точка от нас находится.

Это все прекрасно, но вообще говоря, нам не нужно. Реальные размеры предметов интересовали бы нас, если бы наша модель использовалась потом для промышленных целей, в каких-нибудь 3d-принтерах. Но мы собираемся (эта цель слегка уже расплылась, правда) запихивать полученные данные в нейросети и им подобные классификаторы. Для этого нам достаточно знать только относительные размеры предметов. Они, как мы все еще помним, обратно пропорциональны смещениям параллакса — чем дальше от нас предмет, тем меньше смещается при нашем движении. Нельзя ли как-то найти эти смещения еще проще, просто каким-то образом сопоставив обе картинки?

Само собой, можно. Привет, оптический поток.

Это замечательный алгоритм, который делает ровно то, что нам нужно. Кладем в него картинку и набор точек. Потом кладем вторую картинку. Получаем на выходе для заданных точек их новое положение на второй картинке (приблизительное, само собой). Никаких калибровок и вообще никаких упоминаний о камере — оптический поток, несмотря на название, можно рассчитывать на базе чего угодно. Хотя обычно он все-таки используется для слежения за объектами, обнаружения столкновений и даже дополненной реальности.

Для наших целей мы (пока) хотим воспользоваться «плотным» потоком Гуннара Фарнебака, потому что он умеет рассчитывать поток не для каих-то отдельных точек, а для всей картинки сразу. Метод доступен с помощью calcOpticalFlowFarneback, и первые же результаты начинают очень-очень радовать — смотрите, насколько оно выглядит круче, чем предыдущий результат stereoRectifyUncalibrated + stereoBM.

Большое спасибо замечательной игре Portal 2 за возможность строить собственные комнаты и играть в кубики. I’m doin’ Science!

Код для для этой маленькой демонстрации

# encoding: utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img1 = cv2.imread('0.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('1.jpg', 0)
def stereo_depth_map(img1, img2):
    # 1: feature matching
    orb = cv2.ORB()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
    kp2, des2 = orb. detectAndCompute(img2, None)
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf.match(des1, des2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
    src_points = np.vstack([np.array(kp1[m.queryIdx].pt) for m in matches])
    dst_points = np.vstack([np.array(kp2[m.trainIdx].pt) for m in matches])
    # 2: findFundamentalMat
    F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_points, dst_points)
    # 3: stereoRectifyUncalibrated
    _, h2, h3 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(src_points.reshape(src_points.shape[
                                              0], 1, 2), dst_points.reshape(dst_points.shape[0], 1, 2), F, img1.shape)
    rect1 = cv2.warpPerspective(img1, h2, (852, 480))
    rect2 = cv2.warpPerspective(img2, h3, (852, 480))
    # 3.5: stereoBM
    stereo = cv2.StereoBM(cv2.STEREO_BM_BASIC_PRESET, ndisparities=16, SADWindowSize=15)
    return stereo.compute(rect1, rect2)
def optical_flow_depth_map(img1, img2):
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(img1, img2, 0. 5, 3, 20, 10, 5, 1.2, 0)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    return mag
def plot(title, img, i):
    plt.subplot(2, 2, i)
    plt.title(title)
    plt.imshow(img, 'gray')
    plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)
plot(u'Первый кадр', img1, 1)
plot(u'Второй кадр (шаг вправо)', img2, 2)
plot(u'stereoRectifyUncalibrated', stereo_depth_map(img1, img2), 3)
plot(u'Первый кадр', optical_flow_depth_map(img1, img2), 4)
plt.show()

Итак, отлично. Смещения у нас есть, и на вид неплохие. Как теперь нам получить из них координаты трехмерных точек?

4.2 Часть, в которой мы получаем координаты трехмерных точек

Эта картинка уже мелькала на одной из ссылок выше.

Расстояние до объекта здесь рассчитывается методом школьной геометрии (подобные треугольники), и выглядит так: . А координаты, соответственно, вот так: . Здесь w и h — ширина и высота картинки, они нам известны, f — фокусное расстояние камеры (расстояние от центра камеры до поверхности ее экрана), и B — камеры же шаг. Кстати, обратите внимание, что мы тут слегка нарушаем общепринятые названия осей, когда Z направлена вверх — у нас Z смотрит «вглубь» экрана, а X и Y — соответственно, направлены по ширине и высоте картинки.

Ну, насчет f все просто — мы уже оговаривали, что реальные параметры камеры нас не интересуют, лишь бы пропорции всех предметов изменялись по одному закону. Если подставить Z в формулу для X выше, то можно увидеть, что X от фокусного расстояния вообще не зависит (f сокращается), поэтому разные его значения буду менять только глубину — «вытягивать» или «сплющивать» нашу сцену. Визуально — не очень приятно, но опять же, для алгоритма классификации — совершенно все равно. Так что зададим фокусное расстояние интеллектуальным образом — просто придумаем. Я, правда, оставляю за собой право слегка изменить мнение дальше по тексту.

Насчет B чуть посложнее — если у нас нет встроенного шагомера, мы не знаем, на какую дистанцию переместилась камера в реальном мире. Так что давайте пока немного считерим и решим, что движение камеры происходит примерно плавно, кадров у нас много (пара десятков на секунду), и расстояние между двумя соседними примерно одинаковое, т. е. . И опять же, дальше мы слегка уточним эту ситуацию, но пока пусть будет так.

Настало время написать немного кода

import cv2
import numpy as np
f = 300   # раз мы занимаемся визуализацией, фокус я все-таки подобрал так, чтобы сцена выглядела условно реальной
B = 1
w = 852
h = 480
img1 = cv2.imread('0.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('1.jpg', 0)
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(img1, img2, 0.5, 3, 20, 10, 5, 1.2, 0)
mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
edges = cv2.Canny(img1, 100, 200)
result = []
for y in xrange(img1.shape[0]):
    for x in xrange(img1.shape[1]):
        if edges[y, x] == 0:
            continue
        delta = mag[y, x]
        if delta == 0:
            continue
        Z = (B * f) / delta
        X = (Z * (x - w / 2.)) / f
        Y = (Z * (y - h / 2.)) / f
        point = np.array([X, Y, Z])
        result.append(point)
result = np.vstack(result)
def dump2ply(points):
    # сохраняем в формат .ply, чтобы потом открыть Блендером
    with open('points. ply', 'w') as f:
        f.write('ply\n')
        f.write('format ascii 1.0\n')
        f.write('element vertex {}\n'.format(len(points)))
        f.write('property float x\n')
        f.write('property float y\n')
        f.write('property float z\n')
        f.write('end_header\n')
        for point in points:
            f.write('{:.2f} {:.2f} {:.2f}\n'.format(point[0], point[2], point[1]))
dump2ply(result)

Вот так выглядит результат. Надеюсь, эта гифка успела загрузиться, пока вы дочитали до этого места.

Для наглядности я взял не все точки подряд, а только границы, выделенные Canny-детектором

С первого взгляда (во всяком случае, мне) все показалось отличным — даже углы между гранями кубиков образовали симпатичные девяносто градусов. С предметами на заднем плане получилось похуже (обратите внимание, как исказились контуры стен и двери), но хэй, наверное, это просто небольшой шум, его можно будет вылечить использованием большего количества кадров или чем-нибудь еще.

Из всех возможных поспешных выводов, которые можно было здесь сделать, этот оказался дальше всех от истины.

В общем, основная проблема оказалась в том, что какая-то часть точек довольно сильно искажалась. И — тревожный знак, где уже пора было заподозрить неладное — искажалась не случайным образом, а примерно в одних и тех же местах, так что исправить проблему путем последовательного наложения новых точек (из других кадров) не получалось.

Выглядело это примерно так:

Лестница сминается, местами превращаясь в аморфный кусок непонятно-чего.

Я очень долго пытался это починить, и за это время перепробовал следующее:

— сглаживать каринку с оптическим потоком: размытие по Гауссу, медианный фильтр и модный билатеральный фильтр, который оставляет четкими края. Бесполезно: предметы наоборот, еще сильнее расплывались.
— пытался находить на картинке прямые линии с помощью Hough transform и переносить их в неизменном прямом состоянии. Частично работало, но только на границах — поверхности по-прежнему оставались такими же искаженными; плюс никуда не получалось деть мысль в духе «а что если прямых линий на картинке вообще нет».
— я даже попытался сделать свою собственную версию оптического потока, пользуясь OpenCVшным templateMatching. Работало примерно так: для любой точки строим вокруг нее небольшой (примерно 10×10) квадрат, и начинаем двигать его вокруг и искать максимальное совпадение (если известно направление движения, то «вокруг» можно ограничить). Получилось местами неплохо (хотя работало оно явно медленнее оригинальной версии):

Слева уже знакомый поток Фарнебака, справа вышеописаный велосипед

С точки зрения шума, увы, оказалось ничуть не лучше.

В общем, все было плохо, но очень логично. Потому что так оно и должно было быть.

Иллюстрация к проблеме. Движение здесь — по-прежнему шаг вправо

Давайте выберем какую-нибудь зеленую точку из картинки выше. Предположим, мы знаем направление движения, и собираемся искать «смещенного близнеца» нашей зеленой точки, двигаясь в заданном направлении. Когда мы решаем, что нашли искомого близнеца? Когда наткнемся на какой-нибудь «ориентир», характерный участок, который похож на окружение нашей начальной точки. Например, на угол. Углы в этом отношении легко отслеживать, потому что они сами по себе встречаются довольно редко. Поэтому если наша зеленая точка представляет собой угол, и мы находим похожий угол в заданной окрестности, то задача решена.

Чуть сложнее, но все еще легко обстоит ситуация с вертикальной линией (вторая левая зеленая точка). Учитывая, что мы двигаемся вправо, вертикальная линия встретится нам только один раз за весь период поиска. Представьте, что мы ползем своим поисковым окном по картинке и видим однотонный фон, фон, снова фон, вертикальный отрезок, опять фон, фон, и снова фон. Тоже несложно.

Проблема появляется, когда мы пытаемся отслеживать кусок линии, расположенной параллельно движению. У красной точки нет одного четко выраженного кандидата на роль смещенного близнеца. Их много, все они находятся рядом, и выбрать какого-то одного тем методом, что мы пользуемся, просто невозможно. Это функциональное ограничение оптического потока. Как нас любезно предупреждает википедия в соответствующей статье, «We cannot solve this one equation with two unknown variables», и тут уже ничего не сделаешь.

Совсем-совсем ничего?

Вообще, если честно, то это, наверное, не совсем правда. Вы ведь можете найти на правой картинке соответствие красной точке? Это тоже не очень сложно, но для этого мы мысленно пользуемся каким-то другим методом — находим рядом ближайшую «зеленую точку» (нижний угол), оцениваем расстояние до нее и откладываем соответствующее расстояние на второй грани куба. Алгоритмам оптического потока есть куда расти — этот способ можно было бы и взять на вооружение (если этого еще не успели сделать).

На самом деле, как подсказывает к этому моменту запоздавший здравый смысл, мы все еще пытаемся сделать лишнюю работу, которая не важна для нашей конечной цели — распознавания, классификации и прочего интеллекта. Зачем мы пытаемся запихать в трехмерный мир все точки картинки? Даже когда мы работаем с двумерными изображениями, мы обычно не пытаемся использовать для классификации каждый пиксель — большая их часть не несет никакой полезной информации. Почему бы не делать то же самое и здесь?

Собственно, все оказалось вот так просто. Мы будем рассчитывать тот же самый оптический поток, но только для «зеленых», устойчивых точек. И кстати, в OpenCV о нас уже позаботились. Нужная нам штука называется поток Лукаса-Канаде.

Приводить код и примеры для тех же самых случаев будет слегка скучно, потому что получится то же самое, но с гораздо меньшим числом точек. Давайте по дороге сделаем еще чего-нибудь: например, добавим нашему алгоритму возможность обрабатывать повороты камеры. До этого мы двигались исключительно вбок, что в реальном мире за пределами окон поездов встречается довольно редко.

С появлением поворотов координаты X и Z у нас смешиваются. Оставим старые формулы для расчета координат относительно камеры, и будем переводить их в абсолютные координаты следующим образом (здесь — координаты положения камеры, альфа — угол поворота):

(игрек — читер; это потому, что мы считаем, что камера не двигается вверх-вниз)

Где-то здесь же у нас появляются проблемы с фокусным расстоянием — помните, мы решили задать его произвольным? Так вот, теперь, когда у нас появилась возможность оценивать одну и ту же точку с разных углов, он начал иметь значение — именно за счет того, что координаты X и Z начали мешаться друг с другом. На самом деле, если мы запустим код, аналогичный предыдущему, с произвольным фокусом, мы увидим примерно вот что:

Неочевидно, но это попытка устроить обход камеры вокруг обычного кубика. Каждый кадр — оценка видимых точек после очередного поворота камеры. Вид сверху, как на миникарте.

К счастью, у нас все еще есть оптический поток. При повороте мы можем увидеть, какие точки переходят в какие, и рассчитать для них координаты с двух углов зрения. Отсюда несложно получить фокусное расстояние (просто возьмите две вышеприведенных формулы для разных значений альфа, приравняйте координаты и выразите f). Так гораздо лучше:

Не то что бы все точки легли идеально одна в другую, но можно хотя бы догадаться о том, что это кубик.

И, наконец, нам нужно как-то справляться с шумом, благодаря которому наши оценки положения точек не всегда совпадают (видите на гифке сверху аккуратные неровные колечки? вместо каждого из них, в идеале, должна быть одна точка). Тут уже простор для творчества, но наиболее адекватный способ мне показался таким:
— когда у нас есть подряд несколько сдвигов в сторону, объединяем информацию с них вместе — так для одной точки у нас будет сразу несколько оценок глубины;
— когда камера поворачивается, мы пытаемся совместить два набора точек (до поворота и после) и подогнать один к другому. Эта подгонка по-правильному называется «регистрацией точек» (о чем вы бы никогда не догадались, услышав термин в отрыве от контекста), и для нее я воспользовался алгоритмом Iterative closest point, нагуглив версию для питона + OpenCV;
— потом точки, которые лежат в пределах порогового радиуса (определяем методом ближайшего соседа), сливаются вместе. Для каждой точки мы еще отслеживаем что-то типа «интенсивности» — счетчик того, как часто она объединялась с другими точками. Чем больше интенсивность — тем больше шанс на то, что это честная и правильная точка.

Результат может и не такой цельный, как в случае с кубиками из Портала, но по крайней мере, точный. Вот пара воссозданных моделей, которые я сначала загрузил в Блендер, покрутил вокруг них камеру и сохранил полученные кадры:

Голова профессора Доуэля

Какая-то рандомная машина

Бинго! Дальше нужно их все запихать в распознающий алгоритм и посмотреть, что получится. Но это, пожалуй, оставим на следующую серию.

Слегка оглянемся назад и вспомним, зачем мы это все делали. Ход рассуждений был такой:
— нам нужно уметь распознавать вещи, изображенные на картинках
— но эти картинки каждый раз, когда мы меняем положение или смотрим на одну и ту же вещь с разных углов, меняются. Иногда до неузнаваемости
— это не баг, а фича: следствие того, что наши ограниченые сенсоры глаз видят только часть предмета, а не весь предмет целиком
— следовательно, нужно как-то объединить эти частичные данные от сенсоров и собрать из них представление о предмете в его полноценной форме.

Вообще говоря, это ведь наверняка проблема не только зрения. Это скорее правило, а не исключение — наши сенсоры не всемогущи, они постоянно воспринимают информацию об объекте частями — но любопытно, насколько все подобные случаи можно объединить в какой-то общий фреймворк? Скажем (возвращаясь к зрению), ваши глаза сейчас постоянно совершают мелкие и очень быстрые движения — саккады — перескакивая между предметами в поле зрения (а в промежутках между этими движениями ваше зрение вообще не работает — именно поэтому нельзя увидеть собственные саккады, даже уставившись в зеркало в упор). Мозг постоянно занимается упорной работой по «сшиванию» увиденных кусочков. Это — та же самая задача, которую мы только что пытались решить, или все-таки другая? Восприятие речи, когда мы можем соотнести десяток разных вариантов произношения слова с одним его «идеальным» написанием — это тоже похожая задача? А как насчет сведения синонимов к одному «образу» предмета?

Если да — то возможно, проблема несколько больше, чем просто местечковый алгоритм зрительной системы, заменяющий нашим недоэволюционировавшим глазам лазерную указку сканера.

Очевидные соображения говорят, что когда мы пытаемся воссоздать какую-то штуку, увиденную в природе, нет смысла слепо копировать все ее составные части. Чтобы летать по воздуху, не нужны машущие крылья и перья, достаточно жесткого крыла и подъемной силы; чтобы быстро бегать, не нужны механические ноги — колесо справится гораздо лучше. Вместо того, чтобы копировать увиденное, мы хотим найти принцип и повторить его своими силами (может быть, сделав это проще/эффективней). В чем состоит принцип интеллекта, аналог законов аэродинамики для полета, мы пока не знаем. Deep learning и Ян Лекун, пророк его (и вслед за ним много других людей) считают, что нужно смотреть в сторону способности строить «глубокие» иерархии фич из получаемых данных. Может быть, мы сможем добавить к этому еще одно уточнение — способность объединять вместе релевантные куски данных, воспринимая их как части одного объекта и размещая в новом измерении?

543.812 Animals Outline Стоковые фото, картинки и изображения

Animals editable line icons, 100 vector set on white background. животные черные контурные иллюстрации, знаки, символы

Милый маленький олень с изображением украшений для отдыха. книжка-раскраска, страница для взрослых. иллюстрация в стиле дзен-арт для печати. ​​дизайн плаката.

Раскраски с коровами

Милый мультяшный цвет свиньи, обведенный на белом фоне для раскраски

Милый ленивец на позднем завтраке с листьями и орнаментом, изображение для расслабляющей деятельности. книжка-раскраска, страница для взрослых. иллюстрация в стиле дзен для дизайн печати.плакат.

Симпатичный кенгуру с изображением украшений для отдыха. книжка-раскраска, страница для взрослых. иллюстрация в стиле дзен-арт для печати. ​​дизайн плаката.

Красивое животное на поле с изображением орнаментов дзен для отдыха. книжка-раскраска, страница для взрослых. иллюстрация в стиле дзен-арт для печати. ​​дизайн плаката.

Резиновая уточка / уточка, игрушка для ванной, иконка для приложений и веб-сайтов

Набор знаков зодиака в мультяшном стиле. Китайский зодиак. векторные иллюстрации, изолированные на белом фоне.

Домашнее животное домашнее животное изображение векторной иллюстрации контурный дизайн

Векторный черный силуэт фламинго на белом фоне.

Декоративный портрет стоящего в профиль berger blanc suisse, векторная изолированная иллюстрация черного цвета на белом фоне

Книжка-раскраска для детей, носорог

Контур векторной иконки мыши

Милый мультяшный талисман лягушки в контуре

Попугай-какаду. тропическая птица. контурный рисунок векторной иллюстрации

Красивый нарисованный вручную контур векторной иллюстрации с фламинго. изолированные на белом фоне.

Векторная иконка головы собаки

Симпатичная лошадь с орнаментом, изображение для взрослых. Иллюстрация в стиле дзен-арт для отдыха. Дизайн плаката для печати.

Динозавр тираннозавр т рекс значок черный цвет вектор иллюстрации плоский контур

Силуэт собаки-боксера на белом фоне, векторная иллюстрация

Симпатичная мультяшная акула для детей. развивающая игра для детей.

Милая мультяшная собака, раскрашивающая иллюстрация

Большой индийский носорог. дикое животное, одиночная иконка носорога в паутине векторных символов стиля контура .

Декоративный носорог в стиле тату

Улитка

Контурный набор лесных животных. линейные силуэты лесных животных, изолированные на белом фоне. линия лесных животных.

Иллюстрация раскраски контура мультяшного слона

Фермерские животные

Набор из 24 изолированных иллюстраций животных в стиле двойного черного контура для логотипа, значка или фона с пустым пространством для текста.

Милый значок векторной линии коалы, знак, иллюстрация на белом фоне, редактируемые штрихи

Контур животного для иллюстрации птицы

Красочный декоративный портрет стоящей в профиль собаки лабрадора ретривера, векторная изолированная иллюстрация на белом фоне

Раскраски. морские дикие животные. мать-дельфин плавает со своим маленьким милым детенышем дельфином под водой.

Контур животного для иллюстрации бега жирафа

Ручной рисунок для раскраски для взрослых с сидящим котом, монохромная векторная иллюстрация

Контуры животных для иллюстрации бегущей зебры

Векторный набор контуров африканских животных. векторный силуэт обезьяны, бородавочника, льва и антилопы. геометрические линейные животные африки. очертания силуэта гориллы, верблюда, бегемота и слона.

Копилка, изолированные на белом

Тропические животные и растения на фоне орнамента. контурный рисунок. векторная иллюстрация. подходит для взрослых книжка-раскраска

Этикетка слон. шаблон стиля линии. простой в использовании бизнес-шаблон. векторная абстрактная эмблема.

Набор иконок сельскохозяйственных животных. векторный контур головы тонкая иллюстрация.

Иллюстрация абстрактного контура дикой свиньи на белом фоне

Векторная иллюстрация птицы в стиле зентангл на ветке в цветочной рамке. рисунок каракули. медитативные упражнения. книжка-раскраска антистресс для взрослых. черное и белое.

Векторная бабочка для раскраски. винтажная декоративная бабочка с рисунком мандалы -иллюстрация

Лягушка милое животное сидит мультяшный векторная иллюстрация контурное изображение

Векторный черный силуэт дельфина на белом фоне.

Собака. дизайн книжки-раскраски для детей и детей. векторная иллюстрация на белом фоне.

Векторная иллюстрация мультяшного кенгуру – книжка-раскраска

Значок векторной линии жирафа, знак, иллюстрация на белом фоне.

Милый кролик, вид сзади, векторная иллюстрация

Силуэт бегущей лошади. элемент дизайна эмблемы или логотипа. векторная иллюстрация.

Осьминог морских животных книжка-раскраска для взрослых векторные иллюстрации.

Ветвь с контуром шиповника или шиповника собачьего, лекарственная трава. цветок, бутон, листья и бедра, изолированные на белом фоне. богато украшенная дикая роза в контурном стиле для летнего дизайна и раскраски.

Нарисованный вручную слон с мандалой для взрослых, антистрессовые раскраски, открытка с арт-терапией, узорный принт на футболке, стиль бохо. изолированная иллюстрация в каракулях, дизайн татуировки хной.

Раскраска Цветы фантазии. рисованные каракули. цветочный узор векторные иллюстрации. африканский, индийский, тотемный, племенной, zentangle дизайн. эскиз для раскраски, татуировки, плаката, печати, футболки

Забавный большой черный контур совы, выделенный на белом фоне, мультяшный рисунок

Черно-белый ручной рисунок этнического жука в плоском стиле, линейный дизайн, современный эскиз векторной иллюстрации насекомых

Страница книжки-раскраски для взрослых в стиле. голова слона. этнический антистрессовый рисунок тотемного животного, нарисованный вручную

Контурная мандала льва

Элегантная золотая рыбка и человек – взрослый раскраска

Фэнтезийные цветы раскраски. рисованные каракули. цветочный узор векторные иллюстрации. африканский, индийский, тотемный, племенной, zentangle дизайн. эскиз для раскраски, татуировки, плаката, печати, футболки

Раскраска для детей. маленькая принцесса сидит на троне с кроликом в руках. Комната замка с большим садом за окном

Угорь Мори, выплывающий из старого кувшина на коралловом рифе

Икона Петух.

Портрет стоящей в профиль собаки немецкой овчарки, векторные красочные иллюстрации на белом фоне.

Раскраска кролик. нарисованная вручную винтажная векторная иллюстрация кролика-каракуля на пасху. эскиз для татуировки. коллекция животных.

Бесшовный цветочный узор с бабочками в стиле doodle line art

Иконки животных. векторный контур набор иконок

Книжка-раскраска (утка)

Лошадь рысью черно-белый векторный контур – вид сбоку

Игра для детей: книжка-раскраска (гусь, цыпленок)

Книжка-раскраска (курица)

Книжка-раскраска для детей: обезьяна с бананом

Игра для детей: книжка-раскраска (овца)

Корова

Символ свиньи

Забавный контур коровы

Игра для детей: книжка-раскраска (кролик)

Набор векторных животных, грубые контуры

Забавный мультяшный слон, контурная иллюстрация

Эскизы животных

Рисованная лошадь – векторная иллюстрация

Корова на белом

контурный лебедь на белом фоне

Книжка-раскраска (лиса)

Векторная иллюстрация головы орла

Кролик

Иллюстрация мультфильма о сельскохозяйственных животных – книжка-раскраска

Раскраска морские животные

Раскрашенные контурные фигурки африканских животных. набор значков векторных фигур. векторный лев, гепард, леопард, слон, буйвол, жираф, зебра, носорог, обезьяна и бегемот

Иллюстрация лабрадора ретривера.

Набор троп животных и птиц с названием

Линейный значок рыбы. тонкая линия иллюстрации. рыбалка. символ контура. Векторный изолированный рисунок контура

Раскраска контур милых мультяшных зайцев. кролик в разных позах. векторный набор. раскраска лесных животных для детей. изолированные на белом фоне.

Симпатичные контуры бабочек для раскраски для детей дошкольного возраста

Книжка-раскраска для детей, обучающая игра: слоны

Набор векторных силуэтов сельскохозяйственных животных 2

Собака, кошка, кролик, векторный рисунок животных

Большая коллекция различных животных силуэты

Animal Outline Stock Photos and Bilder

• CREATIVE
• ОТ РЕДАКЦИИ
• ВИДЕО

• Beste Übereinstimmung
• Neuestes
• Ältestes
• Am beliebtesten

Alle Zeiträume24 Stunden48 Stunden72 Stunden7 Tage30 Tage12 MonateAngepasster Zeitraum

• Lizenzfrei
• Lizenzpflichtig
• RF und RM

Lizenzfreie Kollektionen auswählen >Editorial-Kollektionen auswählen >

Bilder zum Einbetten

Durchstöbern Sie 20.

210 контур животных Фото и фотографии. Oder starten Sie eine neuesuche, um noch mehr Stock-Photografie und Bilder zu entdecken. katzen doodles set – наброски животных, графика, клипарт, мультфильмы и символы. установить enthält символ als tier, schildkröte, meerestiere, löwe, illustration – очертания животных, стоковые графики, -clipart, -cartoons и -symboletier linie icons. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält symboleweise kaninchen, hase, hund, huhn, schildkröte, bee, schafe, kuh, schwein, katze, schlange, maus, elefant, papagei. – контуры животных – графика, -клипарт, -мультфильмы и -символические линии. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält solche symbole wie hund, welpen, zwinger, haustier, hundeknochen, spritze, abzeichen, hundepfote, tierarzt, миска для домашних животных, hundefutter. – наброски животных – графика, -клипарт, -мультфильмы и -символические линии. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält symboleweise kaninchen, hase, hund, huhn, schildkröte, bee, schafe, kuh, schwein, katze, schlange, maus, elefant, papagei. – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symboleinsektenliniensymbole редактируемый штрих – контур животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolehaustier und tiere linie icons – контур животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и – symbolehaustiere – dünne linie вектор-символ gesetzt. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. set enthält solche symbole wie haustiere, hund, katze, vogel, fisch, hamster, maus, kaninchen, haustier futter. – наброски животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символы и хунд freunden – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolehausiere набор каракулей – контур животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolewild tiere linie symbole – контуры животных, стоковые изображения, клипарты, мультфильмы и значки символов. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält symbole wie hund, frosch, eule, vogel, katze, kätzchen, maus, schafe, fuchs, hase, panda, ziege, löwe, тигр, küken, kuh, schwein, affe. – наброски животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolehausiere – векторные линии иконки – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символические значки тонких линий – редактируемый штрих – контур животных сток-график, -клипарт , -cartoons und -symboleeinfache satz von landwirtschaft und landwirtschaft verwandte векторные линии иконы. umrisssymbol-auflistung – очертания животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -symbolemoderne farm und landwirtschaft icon konzepte dünner linienstil – editierbarer strich – очертания животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символебауэрнхоф ярус силуэт коллекция – очертания животных -графика, -клипарт, -мультфильмы и -иконки с изображением лапы – мультисерия – контуры животных, стоковые изображения, -клипарт, -мультфильмы и -символическая природа – контуры животных, стоковые фотографии и другие линейные значки. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. Enthält Symbole Wie Hund, Bär, слон, жираф, кух, Адлер, пингвин, крокодил. – рисунок контура животного, -клипарт, -мультфильмы и -символы, нарисованные для многоуровневых символов. enthält solche symbole hund, katze, bär, maus, schaf, fuchs, kaninchen, giraffe, elefant – контуры животных, графические изображения, -клипарты, -мультфильмы и -символические линии. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält symbole wie hund, frosch, eule, katze, bär, maus, schafe, fuchs, kaninchen, giraffe, elefant, panda, ziege, löwe, tiger, hippo, küken, kuh, schwein, affe, stier, skunk, – контур животных Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolelandwirtschaft-icons – серия линий – контур животных stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symboledelphin schwarzer strich lineare symbol – контур животных stock-grafiken, -clipart, -cartoons und – Symbolevektordarstellung von wolf mit Alphabetbuchstaben w großbuchstaben oder großbuchstaben oder großbuchstaben für kinder lernpraxis abc – наброски животных – графика, -клипарт, -мультфильмы и -symbolehausiere – dünne linie vektor-symbol gesetzt. пиксель идеальный. set enthält solche symbole wie haustiere, hund, katze, vogel, fisch, hamster, maus, kaninchen, haustier futter, pflege. – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symboleafrikanische tiere icon-set – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символы жизни тонкие линии иконки – редактируемый штрих – контур животных сток-график, -клипарт , -мультфильмы и -symbolewoodland tiere в форме – контуры животных сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -symboleweihnachten – набор векторных символов dünne linie. пиксель идеальный. set enthält solche symbole wie weihnachtsmann, weihnachten, geschenk, redes, weihnachtsbaum, schneeflocke. – контуры животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символы морской жизни и значки линии meerestiere – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символы североамериканского уровня -symbolehungen und beziehungen dünne linie icons – editierbare strich – животные наброски стоковой графики, -clipart, -мультфильмы и -symbolemeerestiere linie symbole – животные наброски стоковой графики, -clipart, -мультфильмы и -symbolehausiere набор иконок. Bearbeitbare stroke – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символический уровень силуэта – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символландвиртсшафт и -идеальные пиксельные иконки – контуры животных сток-график, -клипарт, – мультфильмы и иконки-символы. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält symboleweise hund, katze, papagei, welpe, vogel, schildkröte, kätzchen, küken, schwein, hundeknochen, hut, tierarzt, hundepfote, spritze, impfstoff, bad, tierheim, – контуры животных, стоковые изображения, -клипарт, -мультфильмы и – Symboleerestiere und Tiere Vector Symbole Meer – наброски животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символыморской жизни – контур животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символика линии символ gesetzt. медвежий барер строгий. – контуры животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -symboleliebe und -symboleliebe und beziehungen dünne linie icons – editierbare strich – контур животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolespringen einhorn-llustration – вектор – контуры животных сток-график, -clipart, -cartoons und -symboleafrikanische tiere – наброски животных на стоковой графике, -clipart, -мультфильмы и -symbolehundelogo – наброски животных на стоковой графике, -clipart, -мультфильмы и -symbolereptilien – наброски животных на стоковой графике, -clipart, – Cartoons und -symbolelinienzeichnung der katze – контуры животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -symbolelandwirtschaft-icons – вектор-линия-серия – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символытема морской жизни, вектор- Symbole – pro pack – очертания животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -symbolenagetier коллекция силуэтов – очертания животных сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -symboleoutdoor-лето-freizeit dünne linie icons – editierbare strich – наброски животных сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символические черные иконки – набор контуров животных сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символыафриканских животных. медвежий инсульт. – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbolelandwirtschaft – gliederung-icon-set – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -symbole42 иконки рождественских линий редактируемый штрих – контур животных сток-график, -клипарт , -cartoons und -symboleeinzelne tiere strichzeichnung pinguin – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символы – контуры животных сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символелибе хунд – контуры животных сток-график, -клипарт, -cartoons und -symbolerattensilhouetten – наброски животных стоковая графика, -клипарт, -мультфильмы и -symbolepurringcats – наброски животных стоковая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ из 100

Контурные изображения птиц и животных векторов скачать бесплатно графический дизайн

Расширенный поиск Запросить дизайн

[ Векторы ] Шаблон рабочего листа руководства по письму для 1 класса перепел, птица, животное, начертание букв, q контур ( . ai .eps .svg 2.05MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] кролик пасхальные элементы дизайна элегантный плоский классический контур цветочный декор ( .ai .eps .svg 2.74MB )

All-free-download.com

[ Векторы ] орел птица значок летающий эскиз черный белый рисованный дизайн ( .svg .ai .eps 3.92MB )

Анги Байога

[Векторы] белоснежка значок персонажа диснея черный белый нарисованный от руки линейный контур ( .ai .eps .svg 1.23MB )

Скачать бесплатно.com

и животные птицы птицы и птицы животные наброски наброски животные наброски птицы наброски наброски картинки картинки картинки картинки животные свободный вектор искусства дерева и птицы бесплатно белые птицы и животные векторов птицы и животные векторные изображения птицы и птичьи гнезда наброски фрукты и овощи наброски картина глаза

[ Векторы ] птицы животные виды иконки красочный классический дизайн ( ai , eps 2. 32MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] узор животных шаблон динамический рисованный ретро дизайн ( .ai .eps .svg 4.87MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] значок кролика нарисованный от руки контур милый мультяшный эскиз ( .ai .eps .svg 1.04MB )

Все-бесплатно-download.com

[Векторы] Весенние птицы (ai, eps 734.30KB)

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] значки голубей плоские динамические синие силуэты контур ( .ai .eps .svg 1.05MB )

Скачать бесплатно. com

[ Векторы ] птицы анималистическая живопись классический плоский дизайн листья орнамент ( ai , eps 2.46MB )

All-free-download.com

[ Векторы ] значок кролика плоский нарисованный от руки классический контур ( .ai .eps .svg 973.90KB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] элементы дикой природы повторяющиеся рисунки листьев животных ( .ai .eps .svg 2.98MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] вудсток арахиса снупи значок плоский динамический нарисованный вручную мультяшный контур ( .ai .eps .svg 979,49 КБ)

Скачать бесплатно. com

[Векторы] голубь летит значок динамический плоский нарисованный от руки контур (.ai .eps .svg 1.20MB)

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] свобода голубь фон шаблон динамические летающие птицы ручной эскиз ( .ai .eps .svg 1.50MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] значок кролика динамический эскиз милый нарисованный от руки мультяшный контур ( .ai .eps .svg 1.14MB )

All-free-download.com

[ Векторы ] узор животные шаблон дикие животные джунгли сцены мультфильм эскиз ( .ai .eps .svg 5.66MB )

Скачать бесплатно. com

[ Векторы ] шаблон обложки студенческого дневника темный классический нарисованный от руки эскиз ветки птицы ( .ai .eps .svg 1.71MB )

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] значок голубя черный белый плоский нарисованный от руки контур ( .ai .eps .svg 677.19КБ)

Скачать бесплатно.com

[ Векторы ] Значок головы орла плоский нарисованный от руки классический контур ( .svg .ai .eps 4.80MB )

Анги Байога

[ Векторы ] значок кролика классический плоский нарисованный от руки контур ( .ai .eps .svg 1.76MB )

Скачать бесплатно.