Рисунки по клеточкам в тетради — отличный способ скоротать время. Для такого рисования не требуются специальные навыки. Достаточно открыть понравившийся образец рисунка на нашем сайте и следовать геометрии тетради — небольшим клеточкам. Стандартный размер клеточек в тетради — 5×5 мм. Для рисования по клеточкам подойдут самые простые школьные тетради.
Благодаря рисованию вы сможете увлечь себя во время скуки. Рисование по клеточкам — это не только увлекательно, но и полезно. Те, кто не имеет художественного опыта, могут получить его благодаря этому типу рисования.
Рисунки по типам:
Рисование по клеточкам в тетради развивает творческое мышление, координацию и оказывает отличное успокаивающее действие.
На нашем сайте представлены примеры рисунков разной сложности. У нас вы можете найти рисунки для начинающих (подойдут для детей и тех, кто хочет быстро и без лишних усилий создать красивый рисунок), а также более сложные варианты. Для начала вы можете попробовать создать самые простые рисунки, после чего переходить на более серьёзный уровень.
Неважно, какой сложности вы выбрали рисунок. Главное, что вы сможете приятно провести время и хорошо расслабиться. С такими рисунками могут справляться как взрослые, так и дети, которые никогда не занимались творчеством.
Если взрослые могут просто скоротать время за этим интересным занятием, то дети извлекают из этого огромную пользу. Занимаясь рисованием по клеточкам, дети развивают воображение, математическое мышление и стратегию. Это даёт некоторый опыт, который способен помочь детям научиться рисовать более крупные и сложные рисунки.
Положительное действие такое рисование оказывает и на нервную систему. Это помогает успокоить нервы, снять психологическое напряжение и подавить гиперактивность. Рисование по клеточкам под спокойную музыку — отличный способ релаксации.
Рисовать по клеточкам можно что угодно: животных, растения, пейзажи, красивые надписи, смайлы, персонажей мультфильмов и т.д. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков: как для девочек, так и для мальчиков. Вы можете выбрать любой из них и приступить к рисованию прямо сейчас.
Для рисования по клеточкам нужно запастись простой школьной тетрадкой (или более крупной, формата А4) и пишущими принадлежностями. Для закрашивания клеточек можно использовать простые ручки и карандаши, а также разноцветные фломастеры, мелки и ручки. Благодаря такому простому набору предметов можно создать по-настоящему красивые и необычные рисунки. Приступайте прямо сейчас.
Сегодня рисунки по клеточкам популярны как среди детей, так и среди взрослых. Чтобы создавать такие рисунки, людям не нужны какие-либо навыки и умения. Даже если вы впервые держите в руках фломастер, у вас без особого труда получится создать красивый рисунок. Всё, что вам нужно для такого рисования — простая школьная тетрадь, несколько фломастеров (или простая шариковая ручка) и немного свободного времени.
Рисование по клеточкам полезно как для взрослых, так и для детей. Взрослые благодаря рисованию по клеточкам могут скоротать время за интересным занятием, а также снять эмоциональное напряжение. Такое рисование хорошо успокаивает, что очень актуально для людей, живущих в современном городском ритме. Также рисование по клеточкам будет полезно тем, кто хочет получить небольшой опыт в творческой сфере. Благодаря этому виду рисования можно освоить основы творчества, что положительно скажется на общих умениях.
Дети благодаря рисованию развивают воображение, внимание и даже математическое мышление. Рисование способно снять эмоциональное напряжение и подавить гиперактивность у непоседливых детей. Если вы хотите, чтобы ваш ребёнок получал пользу в свободное время, заставьте его рисовать. Это гораздо полезнее и познавательнее, чем сидеть целыми сутками в интернете.
На нашем сайте представлены рисунки как для начинающих, так и для опытных художников. На самом деле, каким бы сложным ни был рисунок, с ним справится любой. Просто на некоторый рисунок нужно потратить меньше времени, на другой — значительно больше. Для создания некоторых рисунков достаточно одного простого карандаша, для других нужны цветные фломастеры.
Если вы впервые зашли на наш сайт, стоит выбрать . Такие рисунки максимально просты и отнимают минимум времени. Буквально за 10-15 минут у вас получится готовый рисунок, в процессе рисования которого вы получите много удовольствия.
Если вы выбрали легкие рисунки по клеточкам для начинающих , можете нарисовать разнообразные смайлы, красивые надписи, цветы, фигурки, животных и многое другое. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков, поэтому вы легко найдёте подходящий для себя вариант.
Чтобы создать рисунок по клеточкам, вам понадобится самый простой набор: простая школьная тетрадь, набор цветных карандашей/фломастеров или обычная ручка. Выбирайте любой понравившийся рисунок и приступайте к рисованию прямо сейчас.
Вашему вниманию каталог фотографий примеров и эскизов для рисования по клеточкам в тетрадках.
Маленькие рисунки по клеточкам — отличный способ скоротать время. Рисование этого типа пользуются популярностью среди взрослых и детей. Это позволяет расслабиться и получить удовольствие от процесса.
Такое рисование не только увлекательно, но и очень полезно. Те, кто хочет научиться красиво рисовать, могут начать именно с рисунков по клеточкам, поскольку они максимально просты и не требуют больших временных затрат. Школьники могут создать целый рисунок на перемене, а взрослые — во время свободного времени на работе, что позволит успокоиться и снять эмоциональное напряжение.
Чтобы нарисовать маленький рисунок по клеточкам , достаточно иметь простой набор принадлежностей: обычную школьную тетрадь и набор фломастеров (или простую ручку). Вы можете нарисовать красивую надпись, смайлы, небольших животных, различные символы и многое другое. Процесс рисования займёт всего 10-15 минут.
Из представленного списка вы можете выбрать любой понравившийся рисунок и приступить к рисованию прямо сейчас.
Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей. Когда вам нечем заняться и хочется расслабиться, стоит попробовать этот вид рисования. Рисунки по клеточкам — это отличный способ расслабиться и доставить себе удовольствие.
Для создания такого рисунка вам понадобится самый простой набор принадлежностей: школьная тетрадь, простая ручка или набор фломастеров/карандашей. На создание одного рисунка уйдёт не более 20 минут.
На простом листе в клеточку вы можете изобразить почти что угодно: животных, цветы, смайлы, персонажей мультфильмов или видеоигр, разнообразные символы и многое другое. На нашем сайте представлен отдельный список «рисунки по клеточкам для девочек». В списке имеются как сложные рисунки, так и самые простые. Заниматься таким рисованием вы можете дома или на переменах в школе. Самый простой рисунок можно создать всего за 10 минут.
Рисунки по клеточкам для девочек позволят расслабиться и улучшить творческие навыки. Такое рисование не только познавательно, но и очень полезно.
Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков. Большой популярностью пользуются рисунки для личного дневника . На таких рисунках может быть изображено почти что угодно: от животных до смайлов и различных символов.
Благодаря таким рисункам дети и подростки могут провести свободное время с пользой. Даже если у вас нет творческих навыков, вы легко сможете нарисовать рисунок по клеточкам любой сложности. Если вам необходимы рисунки для личного дневника , ознакомьтесь с нашим списком и выберите наиболее подходящие варианты для себя.
Занимаясь таким рисованием, дети развивают творческие навыки, воображение, внимание и даже математические способности. Благодаря такому рисованию можно отлично расслабиться и снять эмоциональное напряжение.
Если вы ведёте красочный и яркий дневник, вам понадобится набор цветных фломастеров или карандашей. Если же красочность дневника вам не важна, можно использовать простую ручку или карандаш. Нарисовать 1 рисунок можно всего за 10-15 минут.
Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью. В первую очередь они актуальны для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Подобные рисунки создаются всего за 15-30 минут, а также значительно улучшают творческие навыки, благодаря чему дети могут быстро научиться рисовать.
Этот раздел включает в себя рисунки разных видов: животные, машины, персонажи из различных вселенных (например, Майнкрафт или Марвел), необычные смайлы и различные символы. Примечательно, что рисунки для мальчиков чаще всего создаются одним цветом, поэтому для рисования вы можете использовать простой карандаш или ручку. Если же для вас важна красочность, можете пользоваться разноцветными карандашами или фломастерами.
Такой тип рисования способен улучшить навыки и умения в области рисования, а также развить воображение и внимание. Кроме того, благодаря рисованию можно отлично расслабиться. Потратив всего 15 минут, вы сможете создать красивый и привлекательный рисунок.
Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Такие рисунки не требуют специальных навыков и умений. Всё, что вам нужно — школьная тетрадь и набор фломастеров. Создать рисунок по клеточкам можно и с помощью простого карандаша. На создание рисунка по клеточкам средней сложности уходит 30-40 минут.
Единых правил по такому рисованию нет. Но гораздо удобнее рисовать сверху вниз, заполняя рисунок слева направо. Для общего развития можно попробовать рисовать от центра к краям изображения.
Для рисования можно использовать как простые карандаши или ручки, так и разноцветные наборы. Изобразить можно что угодно: животных, цветы, персонажей известных мультфильмов или игр, смайлы, красивые надписи и т.д.
На нашем сайте представлены качественные
Если Вам понравились рисунки, пишите в комментариях!
Вы ищете для себя увлекательное занятие, которое поможет не только занять свободное время, но и будет способствовать развитию творческого мышления, внимательности и других полезных навыков? Попробуйте рисунки по клеточкам – это прекрасный вариант разнообразить времяпрепровождение, развить концентрацию внимания, координацию движений рук во время письма и логическое мышление. Это занятие включено даже в программу дошкольной подготовки, однако оно будет полезным не только детям, но и взрослым как своего рода релакс после загруженного рабочего дня. В последнее время многие люди с напряженным рабочим графиком предпочитают снимать стресс и расслабляться, занимаясь раскрашиванием картинок и рисованием по клеткам.
С помощью карандашей или фломастеров можно изобразить на тетрадном листе все, что угодно, например, нарисовать собаку по клеточкам. Для это не нужно иметь особых навыков, достаточно только запастись обычной школьной тетрадью и пишущими принадлежностями.
Такого рода рисунки получили название графические диктанты. Суть заключается в том, чтобы рисовать короткие отрезки на тетрадном листе в определенных направлениях и последовательностях, указанных в задании. Занятие будет особенно полезно детям дошкольного возраста и младшим школьникам, поскольку развивает слуховое и зрительное восприятие, внимание и координацию движений. Графические диктанты обычно нравятся детям благодаря присутствию сюрпризного момента – ведь они не будут знать заранее, какой именно рисунок получится в результате.
Для детей младшего возраста можно начать с простых картинок небольших размеров. Например, можно изобразить милую собаку в профиль. Возьмите тетрадный лист и приступайте к работе. следуйте стрелочкам слева направо и все получится!
Если чаще проводить с ребенком такие диктанты, они позволят быстрее запомнить направления «верх-низ», «лево-право», научиться отсчитывать клеточки и соединять их, развивая моторику рук.
Этот способ состоит не только в рисовании простых линий, но в раскрашивании определенного количества клеток цветом. Можно рисовать только мягким простым карандашом, получая монохромные картинки, либо использовать цветные гелевые ручки, карандаши или фломастеры. В таком случае получаются яркие и красочные рисунки собаки по клеточкам в тетради.
Рисунки по клеткам могут быть простые, которые можно предлагать изобразить ребенку 4-6 лет.
Существуют и сложные изображения с большим количеством цветов и элементов, с которыми смогут справиться старшие школьники или взрослые. Это могут быть мультяшные, схематичные и максимально приближенные к реальности изображения собак.
Все мы художники в душе. И всем нам хочется свой мир разукрасить. А потому рисунки по клеточкам в тетради могут нам в этом помочь. С ними легко можно выполнить сложные и простые рисунки. Понять, как нарисовать сердце по клеточкам, или же, еду, цветы, игривую маму-кошку и ее забияку котенка. А хотите, у вас могут получиться и портреты? Например, есть такие рисунки по клеточкам, фото которых напоминают и изображения людей: мальчика и девочку, все эти разные рисунки несложно освоить.
Чтобы понять, как рисовать по клеточкам цветные красивые картинки, стоит познакомиться с техникой нанесения узора по номерам. Увидеть, что есть разные схемы и все они очень легкие, доступные даже новичкам. Ими можно быстро овладеть. Ведь для каждого из нас по небольшим частям воспроизвести нарисованных зверушек, смайлы и сердечки будет не сложно.
И все же, какие есть маленькие и большие, цветные и черно-белые рисунки, выполненные так, чтобы их легко было повторить; и какие перспективы овладеть этой техникой:
Самое важное в знакомстве – увидеть, что это подготовленная на нашем сайте для вас коллекция очень красива. И здесь собраны интересные и легкие рисунки. Среди них есть те, которые высоко оценены нашими гостями и давно им знакомы, а есть и новые, любопытные рисунки по клеточкам для личного дневника.
Каждый может быть художником! Это заявление абсолютно точно гарантирует, что все наши гости, как только узнают, как научиться рисовать по клеточкам, и смогут скачать на сайте пару-тройку вариантов, красиво все повторят и разукрасят. Для каких бы целей ни служили наши подсказки, например, если это – картинки по клеточкам для девочек 12 лет или рисунки с аппетитной едой, все их можно использовать, чтобы отточить свои художественные способности.
Не только образцы готовых открыток у нас есть, но и рисунки по клеточкам: схемы. Такая подсказка, как готовая инструкция поможет двигаться четко по плану, а может быть и в своей, привычной, любимой манере выполнить работу любой сложности. Например, сделать рисунок мороженого по клеточкам, или животных, того же самого котика, или целые композиционные иллюстрации для личного дневника.
Не только для давних друзей нашего развлекательного ресурса предоставляется такая возможность, но и новые гости тоже получат шанс обучиться этому искусству, они имеют возможность взять своеобразный мастер класс, урок по изображению всевозможных картинок, на любой вкус и разной сложности.
Самое привлекательное, что на сайте есть иллюстрации, интересные, как для девочек, так и для мальчиков. А есть нейтральные темы, к примеру, рисунки по клеточкам еда, а так же, иллюстрации по клеточкам животные: домашние любимцы или лесные зверушки, есть и сказочные, такие, как единорог.
Специально, для всех деток, кто любит мультфильм про милых пони и их дружбу, мы подготовили сюрприз! У нас есть картинки по клеточкам пони. Яркие, красочные, они очень привлекательные для деток. А потому мы предлагаем схему, как нарисовать пони по клеточкам. Эта и подобные «инструкции» достаточно понятные и лёгкие даже для ребенка. А главное, они интересные для малышей.
Отдельная категория – это рисунки по клеточкам смайлики. Они всегда интересны и всегда актуальны. Они передают настроение и их просто повторить. Для взрослых и детей такая тема именно то, что может подарить радость от плодотворного труда.
Удивительно, как часто подобные картинки для выручают нас. Благодаря им можно прекрасно провести время с ребеночком, сколько бы ему не было лет, 5,7 или только год. Мы можем в блокноте делать наброски на скучных совещаниях или в дороге занять себя. А картинки по клеточкам для личного дневника – это вообще незаменимая вещь. А потому, везде и при любых случаях скачивайте или сами нарисуете милые иллюстрации.
Детей бывает сложно удивить, но это не означает, что сделать это невозможно. И после целого дня беготни, прыганья, танцев, игр, каждый должен немного успокоиться и заняться чем-то творческим и развивающим. На помощь и приходят маленькие рисунки по клеточкам. Когда нужно занять малышей – вытяните большой лист бумаги в клеточку, чтобы дети могли рисовать вместе.
Конечно, маленькие рисунки по клеточкам в блокноте – также хорошая идея, особенно, когда вы находитесь в пути с ребенком и занять его нечем. Маленькие и милые они помогут вашему чаду хорошо провести время, они получат от таких занятий максимум пользы. Маленькие рисунки по клеточкам в тетради — простая художественная деятельность, в которой сочетаются искусство и математика.
Леденцы по клеточкам фото
Картошка фри по клеточкам
Котенок по клеткам фото
Не говорите детям много, сделайте сюрприз, возьмите бумагу разного типа, маркеры или цветные карандаши и ручки и позвольте детям приступить к рисованию. Рисунки могут быть произвольными, иногда полезно дать возможность ребенку развить фантазию посредствам рисования. Но можно выбирать и конкретные для 5 лет.
Если у вас есть домашний принтер – тогда вообще здорово. Вы можете настроить и создать собственную графическую бумагу в специальном приложении. У них есть много вариантов для графической бумаги — обычный квадрат, треугольник, и многое другое. Но на этот шаг решайтесь после того, как дети освоят рисование по клеткам. В приложении все же легко выбрать размер формы, которая вам нужна, толщину, цвет линий и многое другое. Тогда макет просто сохраняется их в формате pdf и вы можете распечатать его сразу же.
Используя обычную бумагу в клеточку, можно сделать простые повторяющиеся рисунки, рисунки шахматной доски. Можно объединить квадраты, чтобы делать большие фигуры и разделять квадраты на треугольники и меньшие квадраты и даже на восьмиугольники, чтобы делать всевозможные интересные изображения.
Треугольники и шестиугольники также хорошо подходят для узоров и картин. Для тех, кто уже хорошо справляется с разными фигурами и отлично ориентируется в основах геометрических форм, можно взять за шаблон смайлики из вк. Позвольте ребенку выбрать любимые смайлики и перерисовать их в тетради. Хорошей идеей являются и животные.
Рисовать их первый раз может быть не так просто, если использовать клеточки, но на самом деле, дети быстро подхватят эту идею и уже спустя какое-то время смогут воплощать на листе в клеточку самые смелые идеи.
Несмотря на то, что это простая идея, она дает много пространства для творчества, что с большим количеством случайных математических понятий дает большой бонусный плюс для развития ребенка.
Арбуз по клеткам фото
Миньоны по клеткам фото
Супергерои по клеткам
Котик аниме по клеткам
Стоит отметить, что задания с графической бумагой популярны в детских садиках. Один из распространенных приемов – создание рисунка без образца. Это своеобразный графический диктант. Такое задание легко воспроизвести дома со своим ребенком. Для этого упражнения мы будем использовать листы бумаги формата 4×4. Начиная с левого верхнего угла, мы будем начинать закрашивать квадратики с помощью простых инструкций. Эти инструкции включают:
Выберите простой рисунок, такой как шахматная доска, который будет использоваться в качестве примера. Это хороший способ ввести все символы в ключ. Чтобы начать, заполните график для ребенка — квадрат к квадрату — затем попросите его помочь описать, что вы только что сделали. Во-первых, вы можете говорить алгоритм вслух, тогда вы можете превратить свои словесные инструкции в программу. Пример алгоритма: «Переместить вправо, заполнить квадрат, двигаться вправо, сдвигаемся вниз. Заполнить квадрат, переместиться влево, переместиться влево, заполнить квадрат».
Если ребенок хорошо справляется с этим упражнением, то это повод придумать альтернативное задает с похожей сутью, но сложнее. Если есть еще непонимание, сохраните это задание и попробуйте повторить это на следующий день, а пока поработайте с другим примером.
Если ребенок понимает алгоритм и может определить правильные символы для каждого шага, он готов двигаться дальше. В зависимости от вашего ребенка, его возраста и развития вы можете либо попытаться сделать сложную сетку вместе, либо перейти к тому, чтобы ребенок работал в паре с другом. Им понравится играть вместе, давая друг другу такие задания. Это отличный способ заставить ребенка работать творчески, придумывая собственные веселые картинки и разбивая их на алгоритмы передвижения по клеткам и их заполнения.
Ваш ребенок любит рисовать, но у него ничего не получается?
Тогда стоит попробовать научить его рисовать по клеточкам. Такое рисование не займет много времени, и доставит массу удовольствия вам и вашему ребенку. К тому же, вы можете вместе сделать оригинальную открытку для поздравления.
Специалисты утверждают, что такое занятие способно развить творческое мышление, координацию движений при письме, концентрацию внимания и логику. Поэтому, возьмите тетрадь в клеточку, фломастеры или карандаши, и смело принимайтесь за дело!
В чем же отличие простых рисунков по клеточкам от более сложных? А заключается оно в меньшем количестве клеточек. Если взять большое число клеток, то вы можете запросто сделать ошибку, пропустив или добавив ненужную клетку. Таким образом, ваш рисунок может быть испорчен.
Чтобы быть уверенным, что рисунок получится правильным, лучше всего воспользоваться готовыми схемами, которые были подготовлены специально для начинающих. Для этого нужно просто зарисовывать клетки по схеме в своей тетради.
Несложный бантик для малышей
Рисунок лошади по клеткам
Простое мороженко
Легкий рисунок дельфина
Забавный котенок
Баранчик для деток
Схема андроида по клеткам
Рисунок розы
Схема простого яблочка
Схема черепашки
Божья коровка по клеточкам
Схема рисования Ам Няма
Лабутены
Мики-Маус
Мультяшная рыбка
Подсолнух
Радужный глаз
Сердце из букв
Сложный рисунок лица по клеточкам
Черный дракон
Если вы и ваш ребенок освоите принцип рисования по клеточкам, то в дальнейшем, вам не обязательно будет срисовывать именно по схеме, включайте свою фантазию и творите самостоятельно. Также, можно вырезать рисунок и разместить в небольшую рамочку. И у вас получится оригинальный подарок своими руками.
2. Открываем Photoshop и создаем там новый проект.
Важно! Размеры нового проекта должны соответствовать размеру будущего творения! Т.е. если собираетесь вязать плед 200 на 300 столбиков, то и проект должен быть 200 на 300 пикселей!
Это делается специально, чтобы при последующем разбиении на клеточки в PCStitch, не уползли цвета.
Я делаю картинку для пледа, размером 220 на 300, тип фона Transparent
3. Там же в Photoshop открываем собранные картинки. Мне в итоге пригодились три: obez10, OCEAN и Sun2
Мне хотелось моря и пальм, поэтому с картинки с пальмами и начнем.
4. Выделяем область, которая нам понадобится инструментом Rectangular Marquee Tool
Щелкаем правой кнопкой мыши по выделенной области и выбираем Layer via Copy (либо сочетание клавиш Ctr+C)
5. Переходим в свежесозданный документ и там вставляем скопированную картинку, щелкнув Ctr+V
6. Белый фон от картинки очевидно лишний. От него легко избавиться при помощи инструмента Magic Wand Tool
Выбираем этот инструмент, щелкаем по белому участку и нажимаем Del
Тем же путем избавляемся от песка, моря, солнца (лично мен от этой картинки нужны только пальмы). Остатки вычистим позже
Чтобы снять выделение, надо щелкнуть по картинке правой кнопкой мыши и выбрать Deselect
7. Картинку вставили, лишнее убрали. Но пальмы явно не на своем месте.
Берем инструмент Move Tool и двигаем пальмы туда, куда надо.
8. Теперь начинается самое муторное — вычищение картинки попиксельно.
Смысл в том, что убрать все промежуточные цвета, выделить четкие границы… Может быть спортсмены, которые готовы вывязывать полутона… Но это точно не про меня 🙂
Для начала картинку надо увеличить так (инструмент Zoom Tool), чтобы стал виден каждый пиксель. В моем случае это 800%
9. Берем карандаш — инструмент Pencil Tool и начинаем попиксельно доводить картинку до ума
Если часть нужно вытереть лишнее (например, убрать полутона по краям листьев или ствола, убрать остатки от моря или солнца), то парметр Mode ставим на Clear
Если часть нужно перекрасить (напрмер, сделать листья одним зеленым цветом без переходов) или докрасить (кусок травы под пальмой) , то парметр Mode ставим на Normal
Выбрать уже имеющийся на картинке цвет можно при помощи инструмента Eyedropper Tool.
В итоге должна получится вот такая четка картинка
Это при 100%
А это при 800%, чтобы попиксельно рассмотреть
10. Дальше по списку у меня стоит обезьянка, которую надо прицепить качаться на пальму.
Выделяем необходимую область на картинке с мартышкой. На закладке Info есть размеры выделенной области (328 на 507).
Это больше, чем размер основной картинки. Соответственно надо уменьшить эту область до такого размера, чтобы она просто влезла в основную картинку.
Правой кнопкой мыши щелкаем по выделенной области и выбираем пункт Free Transform и уменьшаем размер, таская за углы или тсенки области. Получив подходящий размер, нажимаем Enter
11. Копируем выделенную мартышку в основной проект
12. У основной картинки уже несколько слоев (пустой фон, слой с пальмами и слой с обезьянкой).
Слои можно менять местами, ухватив мышкой и перетащив вниз-вверх. Верхний слой виден целиком, у нижних только та часть, которая не перекрыта верхним.
Включать и выклчать видимость слоя — включать и выключать глаз рядом с изображением слоя. Удобно иногда выключать слои, с которыми не работаешь в данный конкретный момент.
Активировать слой — важно!!! Слой с которым ведется работа должен быть активным (выделенным)
13. Теперь надо вписать мартышку в картинку.
Для этого нам надо уменьшить ее размер и повернуть под нужным углом к пальме через Free Transform и передвинуть на пальму с помощью Move Tool
14. Повторяем пункты 8 и 9 по доведению мартышки до ума
15. На очереди у меня солнышко. Солнышко у меня смотрит не в ту сторону. Так что прежде чем копировать его в основной проект, его нужно развернуть.
Image далее Image Rotation далее Flip Canvas Horizontal — теперь смотрит в нужную сторону
16. Проворачиваем с солнышком все те же процедуры, что и спредыдущими элементами.
17. Основное и самое сложное сделано! Осталось сделать фон. Мне картинка показалась и так насыщенной, поэтому с фоном я не извращалась.
Делаем новый слой через Layer далее New далее Layer и помещаем его в самый низ
Раскрашиваю типа желтый — песок, синее море и голубое небо
18. Усе!!! Картинка готова!!! Включаем все слои и наслаждаемся проделанной работой 🙂
19. Сохраняем проект ДВАЖДЫ!!! Первый раз как картинку JPEG, чтобы работать с ней дальше. Второй — как проект Photoshop PSD на всякий случай
Все!!! Первая часть закончена!!! Она же сама муторная, она же основная. Photoshop можно закрывать!!!
Теперь нам понадобится PCStitch Pro
Я брала тут http://blackklava.narod.ru/soft.htm
Внимательно читайте инструкцию к кряку!
20. Запускаем PCStitch Pro, не забывая отказываться от обновлений
File далее Import далее Browse и выбираем ту саму, сделанную картинку
(Если задумали перевести в клеточки двухцветную картинку, не монохромную стысячей оттенков, а именно двухцветную, то эпопею с Photoshop можно пропустить. Двухцветные картинки PCStitch уменьшает без проблем)
21. Открывается табличка, где надо установить разные параметры.
Нас интересует вкладка Size, где мы устанавливаем именно тот самый размер, который мы задумали изначально, который установили в Photoshop, т.е. 220 на 300
И нас интересует вкладка Floss, где мы устанавливаем максимальное количество цветов, в моем случае 9 — это именно то колличество, которое присутствует на картинке.
UPD от sunnyknits: В самом начале, когда создается новый проект, надо снять галочку Square Weave, тогда стануд доступны для редактирования два поля ниже: Horisontal Cloth count и Vertical Cloth Count. В них надо установить соответственно горизонтальную и вертикальную плотность. Также эта настройка есть в меню Tools — Options — Default Pattern settings.
22. Нажимаем ОК, ком некоторое время думает и в итоге выдает нашу картинку, разделенную на клеточки
23. Теперь нужно этот проект превратить в обычный файл JPEG
File далее Export далее To Image File
В открывшемся окошке не забываем поставить галочку Display Grig Lines и щелкаем Create Image
Получаем превью будущего файла JPEG
24. Нажимаем Save Image и сохраняем схему! Ура!!!
Вяжите на здоровье!!!
P.S. Это не пособие по пользованию Photoshop, а я не эксперт, поэтому сорри, если не все технические моменты прописаны. Инет, книжки в помощь — ниче сложного, тем более, что направление движения я указала 🙂
P.P.S. Ни исходники, ни готовую картинку не дам! Сама по ней еще не вязала…
Big Coloring Book — увлекательный сборник раскрасок для всей семьи. Здесь можно найти все: от позитивных и ярких маленьких картинок до огромных антистресс картин по номерам и витиеватых мандал. Все они доступны бесплатно и коллекция постоянно пополняется.
Все понравившиеся раскраски по номерам доступны и в свободном режиме — а это полная свобода творчества. Большой выбор готовых палитр вместе с возможностью создавать свои подборки цветов позволяют реализовать любые идеи.
Big Coloring Book объединяет в себе разнообразные контурные и пиксельные раскраски — выбирайте тип картинок в соответствии с вашим настроением. Можно наслаждаться заполнением цветами шикарного летнего сада, отдыхать, оживляя красивый пиксель арт, погружаться в творческую медитацию при помощи детализированных антистресс мадал — и всё это здесь!
Книжка-раскраска обладает удобным интерфейсом:
-система тэгов позволяет быстро найти нужное, а не бесконечно листать вниз в поисках нужных изображений,
-уровень сложности отмечен звездочками прямо на обложке,
-можно отмечать все понравившиеся изображения, чтобы вернуться к ним позже — они добавляются в раздел “избранное”,
-интерфейсы полностью адаптированы под планшеты — на большом экране раскрашивать ещё интереснее,
-в разделе “мои работы” отображаются все незавершенные рисунки, их можно продолжить прямо с того места, на котором остановились,
-завершенными рисунками можно делиться с друзьями в соцсетях и мессенджерах.
Бесплатный пиксельный редактор позволяет быстро создавать картины по номерам по фотографиям. Раскрашивать свои фотографии очень увлекательно. Простой и понятный интерфейс редактора с предпросмотром и возможностью тонкой настройки получаемой пиксельной раскраски гарантирует, что изображения получатся яркими, насыщенными, а цвета — реалистичными. Можно забыть о зеленоватой коже на пиксельных картинах по фотографиям! Свободное рисование доступно и здесь — попробуй свои силы в пиксельной графике.
Big Coloring Book — самая настоящая игра: за раскрашивание по цифрам выдаются монетки, за которые можно приобрести расходники для еще более комфортной игры. Получайте расходники бесплатно, просто пользуясь приложением.
В последнее время новые идеи для заданий в электронной среде подсматриваю на фейсбуке. Благодарна руководителям кружков для дошкольников и младших школьников, которые делятся фотографиями и идеями. Одну из таких идей нашла в группе Мышематика: игровая математика и словесные игры с Женей Кац
Задача из коллекции «Мышематика с Женей Кац»
Играли с детьми в домики: бросали 2 кубика, и если выпало 4 и 3, то рисовали дом, у которого 4 подъезда и 3 этажа, потом считали клеточки. А после этого предложили детям нарисовать свои домики — и в них тоже посчитать клеточки. Мы не учим таблицу умножения наизусть, но стараемся пощупать и найти закономерность!
Захотелось сделать эту задачу в «цифре», используя возможности Desmos,
Нарисуй свой домик — и в нем тоже посчитай клеточки. Для того чтобы надстроить этажи, перемести зеленую точку. Для того чтобы пристроить подъезды, перемести синюю точку.
Десмос апплет: Домики (подъезды и этажи)
Сколько в домике:
Подъездов — ?
Этажей — ?
Квартир — ?
Такие картинки с домиками можно генерировать с помощью того же файла Домики (подъезды и этажи) и выводить изображение на экран.
Задание может быть пропедевтикой к изучению таблицы умножения или средством закрепить ее знание.
Использованные инструменты: списки, подвижные точки, ползунки.
Александр Шевчук доработал файл, добавив подсказку, украсив двор и и населив его животными.
Какие еще «бумажные» задания вы можете предложить для их воплощения в «цифре»?
Точками координат рисунок.
Учителя, постоянно в поиске: как, не меняя содержание материала, найти способы овладения им и его применения, как заинтересовать учащихся в изучении данной темы, как сформировать у них прочные знания. При изучении темы «Координатная плоскость» можно подойти творчески, по данным координатам точек можно нарисовать знакомую картинку. Такие задания увлекают детей, заинтересовывают, и многие сами затем с удовольствием составляют рисунки по координатам. Эта творческая работа носит и воспитательный характер.Для вас, были составлены данные задания, а некоторые из них взяты из еженедельной учебно-методической газеты «Математика». На координатной плоскости отмечаем точки, заданные своими координатами, в порядке их следования. А затем соединяем каждую точку с предыдущей кривой или отрезком. Что в результате получится, вы увидите в итоге.
Этот сборник заданий поможет любому учителю организовать творческий подход к изучению данной темы и получить хорошие результаты в её усвоении.
Правила игры.
Вариант 1
1.Распечатайте карточки. Обрадуйте ребенка, что будет новая интересная игра. Скажите ему, что игра называется – Рисунки по координатам.
2.Объясните ребёнку принцип нахождения адреса клетки на пересечении столбца с цифрой и строчки с буквой.
3.Предложите ребёнку закрасить клетки, указанные в таблице под игровым полем.
4.Нашли клетку по её адресу, зачеркнули адрес. Это необходимо, чтобы ребёнок не запутался, какую клетку он уже нашёл.
5.Посмотрите на игровое поле, пусть ребёнок назовёт предмет, который у него получился в результате выполнения задания.
Вариант 2
Объясняете тоже самое, а именно, как играть, как считать, на что опираться- только объясните теперь, что диктуете вы.
Удачи Вам!
Ваша Ментальная Арифметика.
Ласточка
(-5; 4), (-7; 4), (-9; 6), (-11; 6), (-12; 5), (-14; 5), (-12; 4), (-14; 3), (-12; 3), (-11; 2), (-10; 2),
(-9; 1), (-9; 0), (-8; —2), (0; —3), (3; —2), (19; —2), (4; 0), (19; 4), (4; 2), (2; 3), (6; 9), (10; 11), (3; 11), (1; 10), (-5; 4), глаз (-10,5; 4,5).
Утка
(3; 0), (1; 2), (-1; 2), (3; 5), (1; 8), (-3; 7), (-5; 8), (-3; 4), (-6; 3), (-3; 3), (-5; 2),(-5; —2), (-2; —3), (-4; —4), (1; —4), (3; —3), (6; 1), (3; 0) и (-1; 5).
Слоник 1
(-1; 4), (-2; 1), (-3; 2), (-4; 2), (-4; 3), (-6; 4), (-6; 6), (-8; 9), (-7; 10), (-6; 10), (-6; 11), (-5; 10), (-4; 10), (-3; 9), (-1; 9,5), (1; 9), (3; 10), (4; 11), (4; 16), (3; 18), (5; 17), (6; 17), (5; 16), (6; 12), (6; 9), (4; 7), (1; 6),
(2; 5), (5; 4), (5; 3), (4; 4), (1; 2), (1; 0), (3; —4), (4; —5), (1;-7), (1; —6), (0; —4), (-2; —7), (-1,5; —8), (-5; —7), (-4; —6), (-5; —4), (-7;-5), (-7; —7), (-6,5; —8), (-10,5; —8), (-10; —7), (-10; —6), (-11; —7),
(-11; —8), (-14; —6), (-13; —5), (-12; —3), (-13; —2), (-14; —3), (-12; 1), (-10; 3), (-8; 3), (-6; 4), глаз (-1; 7).
Верблюд
(-10; —2), (-11; —3), (-10,5; —5), (-11; —7), (-12; —10), (-11; —13), (-13; —13), (-13,5; —7,5), (-13; —7), (-12,5; —5), (-13; —3), (-14; —1), (-14; 4), (-15; —6), (-15; —3), (-14; 2), (-11; 4), (-10; 8), (-8; 9),
(-6; 8), (-5; 5), (-3;8),(-1;9), (0;8), (0,5;6), (0,5;4), (3;2,5), (4;3), (5;4), (6;6), (8;7), (9,5;7), (10;6), (11,5;5,5), (12;5), (12;4,5), (11;5), (12;4), (11;4), (10;3,5), (10,5;1,5), (10;0), (6;-3),
(2;-5), (1,5;-7), (1,5;-11), (2,5;-13), (1;-13), (0;-5), (-0,5;-11), (0;-13), (-1,5;-13), (-1,5;-7),
(-2;-5), (-3;-4), (-5;-4,5), (-7;4,5), (-9;-5), (-10;-6), (-9;-12), (-8,5;-13), (-10,5;-13), (-10;-9,5), (-11;-7), глаз (8,5;5,5)
Медведь 1
(4;-4), (4;-6), (8,5;-7,5), (9;-7), (9;-6), (9,5;-5), (9,5;-3,5), (10;-3), (9,5;-2,5), (4;5), (3;6), (2;6), (0;5),(-3;5), (-7;3), (-9;-1), (-8;-5), (-8;-7), (-4,5;-8), (-4,5;-7), (-5;-6,5), (-5;-6), (-4,5;-5), (-4;-5), (-4;-7), (-1;-7),(-1;-6), (-2;-6), (-1;-4), (1;-8), (3;-8), (3;-7), (2;-7), (2;-6), (3;-5), (3;-6), (5;-7),
(7;-7), ухо (6;-4), (6;-3), (7;-2,5), (7,5;-3), глаз (8;-6)
Лось
(-2;2), (-2;-4), (-3;-7), (-1;-7), (1;4), (2;3), (5;3), (7;5), (8;3), (8;-3), (6;-7), (8;-7), (10;-2), (10;1), (11;2,5),(11;0), (12;-2), (9;-7), (11;-7), (14;-2), (13;0), (13;5), (14;6), (11;11), (6;12), (3;12), (1;13), (-3;13), (-4;15),(-5;13), (-7;15), (-8;13), (-10;14), (-9;11), (-12;10), (-13;9), (-12;8),
(-11;9), (-12;8), (-11;8), (-10;7), (-9;8),(-8;7), (-7;8), (-7;7), (-6;7), (-4;5), (-4;-4), (-6;-7), (-4;-7), (-2;-4), глаз (-7;11)
Зайчонок
(5;1), (6;2), (6;3), (5;6), (4;7), (5;8), (6;8), (8;9), (9;9), (7;8), (9;8), (6;7), (7;6), (9;6), (11;5), (12;3), (12;2), (13;3), (12;1), (7;1), (8;2), (9;2), (8;3), (6;1), (5;1) и (5;7).
Лиса 1
(0,5;0), (1;2), (1;3), (2;4), (3;3,5), (3,5;4), (2,5;5), (2,5;6), (2;6,5), (2;8,5), (1;7), (0,5;6,5),
(-0,5;7), (-0,5;6), (-1;5,5), (-3;3), (-4;1), (-4,5;-1,5), (-4;-2,5), (-4,5;-3,5), (-3,5;-5), (-1;-6), (1;-7), (2;-8), (3,5;-10), (4,5;-9),(4,5;-7), (4;-6), (3;-5), (0;-4,5), (1;-1,5), (0,5;0).
Собака 1.
(1;-3), (2;-3), (3;-2), (3;3), (4;3), (5;4), (5;6), (4;7), (3;7), (2;6), (3;5), (3;5,5), (4;5), (3;4), (2;5), (-3;5),
(-4;6), (-4;9), (-5;10), (-5;11), (-6;10), (-7;10), (-7;10), (-7;8), (-9;8), (-9;7), (-8;6), (-6;6), (-7;3), (-6;2), (-6;-1), ў(-7;-2), (-7;-3), (-6;-3), (-4;-2), (-4;2), (1;2), (2;-1), (1;-2), (1;-3)
Лиса 2
(7,5;5), (-4;7), (-3;7), (-3;9), (1;1), (3;0), (5;-0,5), (7;-4), (7;-8), (10;-5), (13;-3), (17;-2), (19;-2), (17;-3), (14;-7), (7;-9), (6;-10), (2;-10), (2;-9), (5;-9), (3;-8), (1,5;-6), (0,5;-3),(0,5;-10),(-2,5;10), (-2,5;-9), (-1;-9), (-1;-3), (-3;-10), (-6;-10), (-6;-9), (-4,5;-9), (-3;-4), (-3;0,5), (-4;3), (-5;3),
(-7,5;4), (-7,5;5)
Собака 2.
а) (14;-3), (12;-3), (8,5;-2), (4;3), (2;4), (1;5), (1;8), (-2;5), (-3;5), (-6;3), (-7;1), (-11;-1), (-10;-3), (-6;-4), (-2;-4), (-1;-3), (1;-5), (1;-8), (-2;-10), (-11;-10), (-13;-11), (-13;-13), (4;-13), (5;-12),
(9;-12)
б) (14;-10), (10;-10), (9;-11), (9;-13), (14;-13)
Медведь 2
(-18;4), (-18;3), (-17;3), (-18;2), (-17;2), (-11;1), (-9;0), (-8;-1), (-11;-6), (-12;-8), (-14;-10),
(-10;-10), (-8;-6), (-5;-4), (-4;-7), (-4;-8), (-6;-10), (-1;-10), (-1;-2), (1;-4), (5;-4), (5;-8), (3;-10), (8;-10), (10;-4), (12;-6), (10;-8), (15;-8), (14;-2), (15;2), (14;6), (12;8), (8,9), (4;9), (0;8), (-6;9), (-11;7), (-15;6), (-18;4)
Воробей
(-6;1), (-5;-2), (-9;-7), (-9;-8), (-5;-8), (-1;-5), (3;-4), (5;-1), (8;1), (9;3), (2;2), (4;6), (3;11), (2;11), (-2;6), (-2;2), (-4;4), (-5;4), (-6;3), (-6;2), (-7;2), (-6;1)
Ёжик
(2;-1), (3,5;0,5), (4;-1), (5;0), (4;2), (2;1), (2;3), (4;5), (4;6), (2;5), (1;7), (1;8), (0;7), (0;9), (-1;7), (-2;8),(-2;7), (-3;7), (-2;6), (-4;6), (-3;5), (-4;5), (-3;4), (-5;4), (-4;3), (-5;3), (-4;2), (-6;2), (-5;1), (-6;1), (-5;0),(-6;0), (-5;-1), (-6;-2), (-4;-2), (-5;-3), (-3;-4), (-4;-5), (-2;-5), (-1;-6), (3;-6), (3;-5), (1;-5), (1;-4), (2;-3), (2;-1)
Заяц
(-14;2), (-12;4), (-10;5), (-8;10), (-7;11), (-8;5), (-7;4), (-5;1), (-3;1,5), (3;0), (8;1), (10;0), (11;2), (12;1), (12;0), (11,5;-1), (13;-5), (14;-4,5), (15;-9), (15;-11), (13,5;-6,5), (11;-8), (8;-5), (-1;-7),
(-5;-6), (-7;-7), (-9;-7), (-11;-6,5), (-13;-7), (-15;-6), (-12;-5,5), (-9;-6), (-11;-1), (-13;0), (-14;2).
Голубь
(-4;8), (-5;7), (-5;6), (-6;5), (-5;5), (-5;4), (-7;0), (-5;-5), (-1;-7), (3;-7), (9;-2), (13;-2), (14;-1), (6;1),(8;4), (15;7), (3;8), (2;7), (0;3), (-1;3), (-2;4), (-1;6), (-2;8), (-4;8)
Снегирь
(5;-2), (0;3), (-1;3), (-1,5;2,5), (-1;2), (-1;0), (0;-1), (2;-1,5), (3,5;-1,5), (5;-2)
Ландыш
(6,5;12), (6,75;11,5), (7;10,5), (6,5;10), (6,25;11), (6;10,5), (6,25;11,5), (6,5;12), (6,5;12,5), (5;10,5), (6;9,5)(6,5;8), (5,75;8,5), (5,5;7,5), (5,25;8,5), (4,5;8), (5;9,5), (5,5;10), (5;10,5), (3;8), (3,5;8),(4,5;7), (4,5;6,5),(5;5,5), (4,25;6), (4;5), (3,75;6), (3;5,5), (3,5;6,5), (3,5;7), (4;7,5), (3,5;8), (3;8), (1,5;6), (3;4,5), (3,5;3), (2,75;3,5), (2,5;2,5), (2,25;3,5), (1,5;3), (2;4,5), (2,5;5), (1,5;6), (0,5;0), (0,5;1,5), (1,5;7,5), (0,5;10,5), (-1,5;13), (-3;10,5), (-4;6), (-3,5;4), (0,5;0), (0;-3).
Машина
(-3,5;0,5), (-2,5;0,5), (-1,5;3,5), (0,5;3,5), (0,5;-0,5), (1;-0,5), (1;0), (1,5;0), (5,5;4), (5,75;4), (6,75;5), (5,5;5), (5,5;8), (8,5;5), (7,25;5), (6,25;4), (6,5;4), (4,5;2), (6;0) (6,5;0), (6,5;-1.5),
(6;-1,5), (6;-2), (5,5;-2,5), (4,5;-2,5),(4;-2), (4;-1,5), (0;-1,5), (0;-2), (-0,5;-2,5), (-1.5;-2,5),
(-2;-2), (-2;-1.5), (-3,5;-1.5), (-3,5;0,5).
Кошечка
(-2;-7), (-4;-7), (-3;-5), (-6;-2), (-7;-3), (-7;6), (-6;5), (-4;5), (-3;6), (-3;3), (-4;2), (-3;1), (-1;3), (1;3), (4;1), (4;2), (3;6), (4;7), (5;7), (6;6), (5;1), (5;-5), (6;-6), (5;-7), (3;-7), (4;-5), (2;-3), (2;-2), (1;-1), (-1;-1),(-2;-2),(-1;-6), (-2;-7)
усы 1) (-9;5), (-5;3), (-2;2).
2) (-2;3), (-8;3),
3) (-9;2), (-5;3), (-1;5)
глаза (-6;4) и (-4;4)..
Рыбка
(-4;2), (-3;4), (2;4), (3;3), (5;2), (7;0), (5;-2), (3;-2), (2;-4), (0;-4), (-1;-2), (-5;0), (-7;-2), (-8;-1), (-7;1), (-8;3), (-7;4), (-5;2), (-2;2), (0;3), (3;3) и глаз (5;0).
Мышонок
(-6;-5), (-4,5;-4,5), (-3;-3,5), (-1,5;-2), (-2;1), (-2;0), (-1,5;1), (-1;1,5), (0,2), (0,5;2), (0,5;1,5), (0,5;2,5), (1;2,5), (1;2), (1,5;2), (2,5;1,5), (2,5;1), (1,5;1), (1,5;0,5), (2;0,5), (1,5;0), (1;0),
(0,5;-1), (0;-1,5), (1;-1,5), (0;-2), (-1,5;-2), глаз (1,5;1,5).
Лебедь
(2;12), (2;13), (3;13,5), (4;13,5), (5;13), (3;4), (8;4), (6;1), (3;1), (2;2), (2;4), (4;11), (4;12,5), (3,5;12,5), (2;11), (2;12), (3;12), и (3;3), (4;2), (6;2), и (2,5;12,5).
Петух
( 1,5;5.5), ( 2,5;3,5), (2; 3), (2,5; 3), (3; 3,5), (3;4,5), (2,5;5,5), (3,5;6), (2,5;6,5), (3;7), (2,5;7), (2,5;7), (2;7)(2;8), (1,5;7), (1,5;8,5), (1;7), (1;6,5), (0,5;6), (0,5;5), (-0,5;4), (-2,5;3), (-4,5;4),
(-5;5), (-4,5;6), (-5,5;8), (-6,5;8,5), (-7,5;8), (-8,5;7), (-9;6), (-9;4), (-8,5;2,5), (-8,5;1), (-8;0),
(-8;1), (-7,5;0,5), (-7,5;2), (-7;0,5), (-6,5;1,5), (-5,5;0,5), (-4,5;0), (-3,5;-2,5), (-3;-3), (-3;-5,5),
(-4;-5,5), (-3;-6), (-2;-6), (-2,5;-5,5), (-2,5;-4), (0;-1), (0;-0,5), (1;0), (2,5;1,5), (2,5;2,5), (2;3) и (-0,5;3), (-0,5;2,5), (-1,5;1), (-2,5;1), (-5;2,5), (-4,5;3), (-5;3,5), (-4,5;3,5)и (1,5;6,5).
Птенчик
(-1;-7), (-2;-8), (-5;-8), (-6;-7), (-5;-5), (-6;-5), (-7;-4), (-7,5;-4), (-8;-5), (-10;-6), (-9;-5), (-8;-3), (-9;-4), (-11;-5), (-9;-3), (-11;-4), (-9;-2), (-9;0), (-7;2), (-5;3), (-1,5;3), (-1,5;6), (-1;7), (1;8), (2;8), (4;10), (3;8), (3;7), (5;9), (4;7), (4,5;6), (4,5;4), (3;2), (2,5;1), (2,5;-2), (2;-3), (1;-4),
(-1;-5), (-2;-5), (-2;-5,5), (-1;-6), (1;-6), (0;-7), (-3;-7), (-3;-5), (-4;-5), (-4,5;-6), (-3;-7) и глаз (1,5;7).
Дельфин
(-7;-2), (-3;4), (-1;4), (2;7), (2;4), (5;4), (9;-5), (10;-9), (8;-8), (5;-10), (7;-5), (3;-2), (-7;-2).ю ласт (0;0), (0;2),(2;1), (3;0), (0;0) и глаз (-4;0), (-4;1), (-3;1), (-3;0), (-4;0).
Петушок-золотой гребешок
(1;-5), (2;-4), (2;-1), (1;-1), (-4;4), (-4;8), (-5;9), (-7;9), (-4;11), (-5;12), (-5;13), (-4;12), (-3;13), (-2;12), (-1;13), (-1;12), (-2;11), (-1;10), (-2;6), (-1;5), (4;5), (1;10), (4;13), (8;13), (9;10), (7;11), (9;8), (7;8), (9;6), (8;6), (3;-1), (3;-4), (4;-5), (1;-5) соединить (-4;11) и (-2;11), глаз (-4;10), крыло (0;1), (0;3), (1;4), (2;4), (4;1), (2;1), (0;1).
Слоник 2
(-6;-1), (-5;-4), (-2;-6), (-1;-4), (0;-5), (1;-5), (3;-7), (2;-8), (0;-8), (0;-9), (3;-9), (4;-8), (4;-4),
(5;-6), (8;-4), (8;0), (6;2), (4;1), (0;1), (-2;2), (-6;-1), (-10;-2), (-13;-4), (-14;-7), (-16;-9),
(-13;-7), (-12;-10), (-13;-14),(-10;-14), (-10;-13), (-9;-13), (-10;-9), (-5;-9), (-5;-15), (-2;-15),
(-2;-13). (-2;-10), (-1;-10), (-1;-11), (-2;-13), (0;-15), (2;-11), (2;-9) и глазки (0;-2) и (4;-2)
Слоник 3
(0;7), (4;8), (6;7), (8;6), (7;7), (6;9), (5;11), (5;12), (6;11), (7;12), (7;10), (10;7), (10;5), (8;3), (6;3), (7;2), (9;2), (9;1), (8;1), (7;0), (6;0), (7;-2), (8;-3), (8;-4), (10;-7,5), (9;-8), (7,5;-8), (7;-6), (5;-5), (6;-7), (4,5;-8), (4;-9), (2;-7), (3;-6), (2;-5) (1;-5,5), (0;-7), (0;-9), (-2;-10), (-3;-9,5), (-3,5;-8), (-5;-10), (-6,5;-9), (-7;-7), (-6;-7), (-5;-5), (-6;-3), (-8;-4), (-6;0), (-4;1), (-3;3), (-3;5), (-4,5;6), (-5; 7,5), (-3; 7,5), (-2;7), (-2;8), (0;7) и глаз (5;5)
Котик
а) (9,5;8), (11;8), (12;8,5), (12;11), (12,5;13), (14;14), (15;13), (15;9), (14,5;7), (13,5;3), (12;1,5), (11;1), (10;1,5), (10;2), (10,5;2,5), (11;2,5), (11;3),(10,5;4), (11;5), (6;5,5), (7;3), (6;2,5), (6;1.5), (7;1), (8,5;1,5), (9;2), (9;4), (10;3,5), (10,7;3,5) ;
б) (7,6), (7,5;6,5), (9;7), (9,5;8), (10;8,5), (9,5;8,5), (10;9), (10;10), (6,5;7), (2;6), (3,5;6), (2,5;5,5), (4;5,5), (3,5;5),(4,5;5), (6,5;6), (7;6)
в) (3,5;6,5), (3;7,5), (2;8), (2;10,5), (3;9,5), (4;10,5), (5;11), (6;11), (7;12), (8,5;13), (8,5;12), (9,5;10), (9,5;9,5)
г) глаза (4,5;8) окружность R=5мм и окружность =6мм
(7;9) окружность r=2мм и окружность R=6мм
нос (6,5;7) полукруг
рот (6,5;8) окружность R=2мм
Звезда
(-9;2), (-3;3), (0;8), (3;3), (9;2), (5;-3), (6;-9), (0;-7), (-6;-9), (-5;-3), (-9;2).
Орёл
а) (6;-5), (6,4;-4), (6;-3), (5;-0,5), (4;1), (4;2), (6;5), (6;7), (6;9), (7;13), (7;14), (6;13), (6,3;16), (6,5;15), (6;17), (4,5;14), (4,2;15), (3,5;13), (3,5;16), (3;14), (3;12), (1;7), (0,5;5), (1;4), (2;2), (2,5;1), (4;1) ,
б) (0,5;5), (-0,5;6), (-1;7), (-1,2;9), (-2;11), (-2;13), (-1;16,5), (-3;14), (-2;17), (-1;19), (-1;20),
(-3;17), (-3;18), (-2;21), (-4;18), (-4;20), (-5,5;17,5), (-5;19), (-6;18), (-7;10), (-6,5;7), (-6;5),
(-5;3), (-4;1), (-3;0,5), (-4;-2), (-6;-5), (-5;-5), (-7;-8), (-9;-11), (-7;-10), (-7,5;-13), (-6;-11),
(-6;-13), (-5;-11), (-5;-12), (-3;-7), (-3;-9), (-4;-10), (-3,5;-10,2), (-4;-11), (-2;-9), (-2;-9,2),
(-1;-9), (-2,3;-10,2), (-1,8;-10,3), (-2;-11,5), (-1;-11), (-0,5;-9), (-1;-7), (0;-6), (1;-4), (3;-4), (5;-4,4), (6;-5) глаз: (5;-3,5)
Дракон
(-11;3), (-14;3), (-14;4), (-11;7), (-7;7), (-5;5), (-2;5), (3;4), (4;5), (7;4), (9;3), (15;3), (18;5), (19;7), (19;4), (16;1), (14;0), (10;-2), (7;0), (6;-1), (9;-4), (8;-5), (6;-6), (4;-8), (4;-10), (2;-9),
(1;-10), (1;-9), (-1;-9), (2;-7), (4;-4), (2;-2), (1;-2), (-1;-3), (-2;-4), (-5;-5), (-6;-6), (-8;-6),
(-10;-7), (-9;-5), (-11;-6), (-10;-4), (-7;-4), (-5;-3), (-4;-2), (-4;-1), (-5;0), (-7;0), (-8;1), (-9;1),
(-10;2), (-12;2), (-13;3). Правые лапки: (-4;-1), (-6;-2), (-8;-2),
(-9;-1), (-12;0), (-13;-2), (-12;-2), (-12;-4), (-11;-3), (-10;-4), (-10;-3), (-7;-4), (2;-2), (1;-4),
(6;-6), (2;-10), (3;-10), (3;-11), (4;-11), (4;-12), (5;-11), (6;-12), (7;-10), (8;-10), (7;-9), (7;-7), (6;-6). Глаз:(-11;5), (-10;5), (-10;-6), (-11;5).
Дополнение к рисунку: (1;0), (2;-2), (-1;0), (-1;-3), (-5;0), (-5;1).
Слон
(-6;-1), (-5;-4), (-2;-6), (-1;-4), (0;-5), (1;-5), (3;-7), (2;-8), (0;-8), (0;-9), (3;-9), (4;-8), (4;-4),
(5;-6), (8;-4), (8;0), (6;2), (4;1), (0;1), (-2;2), (-6;-1), (-10;-2), (-13;-4), (-14;-7), (-16;-9),
(-13;-7), (-12;-10), (-13;-14), (-10;-14), (-10;-13), (-9;-13), (-10;-9), (-5;-9), (-5;-15), (-2;-15),
(-2;-13), (-2;-10), (-1;-10), (-1;-11), (-2;-13), (0;-15), (2;-11). (2;-9) и (0;-2) и (4;-2).
Страус
(0;0), (-3;-1), (-4;-4), (-4;-8), (-6;-10), (-6;-8,5), (-5;-7), (-5;-1), (-3;1), (-1;2), (-2;3), (-3;5),
(-5;3), (-5;5), (-7;3), (-7;5), (-9;2), (-9;5), (-6;8), (-4;8), (-3;6), (-1;7), (1;7), (0;9), (-3;8), (0;10), (-3;10), (0,12), (-3;12), (-1;13), (2;13), (0;15), (2;15), (4;14), (6;12), (5;10), (4;9), (3;7), (7;5), (9;8), (9;11), (7;14), (7;16), (9;17), (10;17), (11;16), (14;15), (10;15), (14;14), (11;14), (10;13), (11;11), (11;8), (10;5), (8;2), (7;1), (4;0), (2;-2), (3;-4), (4;-5), (6;-6), (8;-8), (9;-10), (7,5;-9),
(7;-8), (6;-7), (2;-5), (1;-3), (0;0), глаз (9,5;16)
Собака
(-7;4,5), (-8;5), (-10,5;3,5), (-10;3), (-7;4,5), (-5;5,5), (-5,5;8), (-5;8), (-4,5;6), (-4;6), (-3;8),
(-2,5;8), (-3;6), (-2,5;5,5), (-3;4,5), (-2;2), (0;1), (4,5;0), (7;4), (8;4), (5,5;0), (6;-5), (4,5;-6),
(4;-5), (4,5;-4,5), (4;-4), (3,5;-3), (4;-4), (3;-6), (-1,5;-6), (1,5;-5,5), (2,5;-5), (2,5;-4,5), (3,5;-3,5), (2,5;-4,5), (2;-5), (2;-4), (1;-5), (1;-4,5), (0;-5), (0;-6), (-2;-6), (-1,5;-5), (-1;-5), (-1;-4,5),
(-2;-4,5), (-2,5;-6), (-4;-5), (-3,5;-2,5), (-3;-2,5), (-3,5;-4), (-4;-1), (-4,5;0,5), (-4,5;1), (-5,5;0),
(-6;0,5), (-6,5;-1), (-8;0), (-9;-1), (-10;3), глаз: (-5,5;3,5), (-5,5;4,5), (-4,5;4,5), (-4,5;3,5),
(-5,5;3,5).
Кит
(4;-0,5), (6,5;-2), (-2;-3), (-10,5;4), (-12,5;7,5), (-9;11), (-13;10), (-17;11), (-12,5;7,5), (-10,5;4), (-3;2), (1;4,5), (7,5;3), (6,5;-2), глаз: (4;2).
Заяц
(1;7), (0;10), (-1;11), (-2;10), (0;7), (-2;5), (-7;3), (-8;0), (-9;1), (-9;0), (-7;-2), (-2;-2), (-3;-1),
(-4;-1), (-1;3), (0;-2), (1;-2), (0;0), (0;3), (1;4), (2;4), (3;5), (2;6), (1;9), (0;10), глаз (1;6)
Жираф
(-2;-14), (-3;-14), (-3,5;-10), (-3,5;0), (-4;2), (-7;16,5), (-8;16,5), (-11;17), (-11;17,5), (-9;18),
(-7,519), (-6,5;20), (-6;19,5), (-6;19), (-5;18), (-4;13,5), (0;5), (6;3), (8;0), (6;2), (7;0), (8;-5), (9,5;-14), (8,5;-14), (7,5;-8,5), (4,5;-3,5), (0,5;-3,5), (-1;-5,5), (-1,5;-9), (-2;-14), глаз: (-8;20).
Мышонок
(-6;-5), (-4,5;-4,5), (-3;-3,5), (-1,5;-2), (-2;1), (-2;0), (-1,5;1), (-1;1,5), (0,2), (0,5;2), (0,5;1,5), (0,5;2,5), (1;2,5), (1;2), (1,5;2), (2,5;1,5), (2,5;1), (1,5;1), (1,5;0,5), (2;0,5), (1,5;0), (1;0),
(0,5;-1), (0;-1,5), (1;-1,5), (0;-2), (-1,5;-2), глаз (1,5;1,5).
Лебедь
(2;12), (2;13), (3;13,5), (4;13,5), (5;13), (3;4), (8;4), (6;1), (3;1), (2;2), (2;4), (4;11), (4;12,5), (3,5;12,5), (2;11), (2;12), (3;12), и (3;3), (4;2), (6;2), и (2,5;12,5).
Ракета
(-3;-13),(-6;-13), (-3;-5), (-3;6), (0;10), (3;6), (3;-5), (6;-13), (3;-13), (3;-8), (1;-8), (2;-13),
(-2;-13), (-1;-8) (-3;-8), (-3;-13).
Самолет
(-7;0), (-5;2), (7;2), (9;5), (10;5), (10;1), (9;0), (-7;0),
(0;2), (5;6), (7;6), (4;2),
(0;1), (6;-3), (8;-3), (4;1), (0;1).
Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.
Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.
Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.
Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.
В последние 10 лет deep learning и компьютерное зрение развивались неимоверными темпами. Все, что сделано значимого в этой области, произошло в последние лет 6.
Я расскажу о практических аспектах: где, когда, что применять в плане deep learning для обработки изображений и видео, для распознавания образов и лиц, поскольку я работаю в компании, которая этим занимается. Немножко расскажу про распознавание эмоций, какие подходы используются в играх и робототехнике. Также я расскажу про нестандартное применение deep learning, то, что только выходит из научных институтов и пока что еще мало применяется на практике, как это может применяться, и почему это сложно применить.
Доклад будет состоять из двух частей. Так как большинство знакомы с нейронными сетями, сначала я быстро расскажу, как работают нейронные сети, что такое биологические нейронные сети, почему нам важно знать, как это работает, что такое искусственные нейронные сети, и какие архитектуры в каких областях применяются.
Сразу извиняюсь, я буду немного перескакивать на английскую терминологию, потому что большую часть того, как называется это на русском языке, я даже не знаю. Возможно вы тоже.
Итак, первая часть доклада будет посвящена сверточным нейронным сетям. Я расскажу, как работают convolutional neural network (CNN), распознавание изображений на примере из распознавания лиц. Немного расскажу про рекуррентные нейронные сети recurrent neural network (RNN) и обучение с подкреплением на примере систем deep learning.
В качестве нестандартного применения нейронных сетей я расскажу о том, как CNN работает в медицине для распознавания воксельных изображений, как используются нейронные сети для распознавания бедности в Африке.
Дорсальный зрительный путь начинается в первичной зрительной зоне, в нашем темечке и продолжается наверх, в то время как вентральный путь начинается на нашем затылке и заканчивается примерно за ушами. Все важное распознавание образов, которое у нас происходит, все смыслонесущее, то что мы осознаём, проходит именно там же, за ушами.
Почему это важно? Потому что часто нужно для понимания нейронных сетей. Во-первых, все об этом рассказывают, и я уже привыкла что так происходит, а во-вторых, дело в том, что все области, которые используются в нейронных сетях для распознавания образов, пришли к нам именно из вентрального зрительного пути, где каждая маленькая зона отвечает за свою строго определенную функцию.
Изображение попадает к нам из сетчатки глаза, проходит череду зрительных зон и заканчивается в височной зоне.
В далекие 60-е годы прошлого века, когда только начиналось изучение зрительных зон мозга, первые эксперименты проводились на животных, потому что не было fMRI. Исследовали мозг с помощью электродов, вживлённых в различные зрительные зоны.
Первая зрительная зона была исследована Дэвидом Хьюбелем и Торстеном Визелем в 1962 году. Они проводили эксперименты на кошках. Кошкам показывались различные движущиеся объекты. На что реагировали клетки мозга, то и было тем стимулом, которое распознавало животное. Даже сейчас многие эксперименты проводятся этими драконовскими способами. Но тем не менее это самый эффективный способ узнать, что делает каждая мельчайшая клеточка в нашем мозгу.
Таким же способом были открыты еще многие важные свойства зрительных зон, которые мы используем в deep learning сейчас. Одно из важнейших свойств — это увеличение рецептивных полей наших клеток по мере продвижения от первичных зрительных зон к височным долям, то есть более поздним зрительным зонам. Рецептивное поле — это та часть изображения, которую обрабатывает каждая клеточка нашего мозга. У каждой клетки своё рецептивное поле. Это же свойство сохраняется и в нейронных сетях, как вы, наверное, все знаете.
Также с возрастанием рецептивных полей увеличиваются сложные стимулы, которые обычно распознают нейронные сети.
Здесь вы видите примеры сложности стимулов, различных двухмерных форм, которые распознаются в зонах V2, V4 и различных частях височных полей у макак. Также проводятся некоторое количество экспериментов на МРТ.
Здесь вы видите, как проводятся такие эксперименты. Это 1 нанометровая часть зон IT cortex’a мартышки при распознавании различных объектов. Подсвечено то, где распознается.
Просуммируем. Важное свойство, которое мы хотим перенять у зрительных зон — это то, что возрастают размеры рецептивных полей, и увеличивается сложность объектов, которые мы распознаем.
Все эти свойства мы переносим в нейронную сеть, и вот оно заработало, если не включать небольшое отступление к датасетам, о котором расскажу попозже.
Но сначала немного о простейшем перцептроне. Он также образован по образу и подобию нашего мозга. Простейший элемент напоминающий клетку мозга — нейрон. Имеет входные элементы, которые по умолчанию располагаются слева направо, изредка снизу вверх. Слева это входные части нейрона, справа выходные части нейрона.
Простейший перцептрон способен выполнять только самые простые операции. Для того, чтобы выполнять более сложные вычисления, нам нужна структура с большим количеством скрытых слоёв.
В случае компьютерного зрения нам нужно еще больше скрытых слоёв. И только тогда система будет осмысленно распознавать то, что она видит.
Итак, что происходит при распознавании изображения, я расскажу на примере лиц.
Для нас посмотреть на эту картинку и сказать, что на ней изображено именно лицо статуи, достаточно просто. Однако до 2010 года для компьютерного зрения это было невероятно сложной задачей. Те, кто занимался этим вопросом до этого времени, наверное, знают насколько тяжело было описать объект, который мы хотим найти на картинке без слов.
Нам нужно это было сделать каким-то геометрическим способом, описать объект, описать взаимосвязи объекта, как могут эти части относиться к друг другу, потом найти это изображение на объекте, сравнить их и получить, что мы распознали плохо. Обычно это было чуть лучше, чем подбрасывание монетки. Чуть лучше, чем chance level.
Сейчас это происходит не так. Мы разбиваем наше изображение либо на пиксели, либо на некие патчи: 2х2, 3х3, 5х5, 11х11 пикселей — как удобно создателям системы, в которой они служат входным слоем в нейронную сеть.
Сигналы с этих входных слоёв передаются от слоя к слою с помощью синапсов, каждый из слоёв имеет свои определенные коэффициенты. Итак, мы передаём от слоя к слою, от слоя к слою, пока мы не получим, что мы распознали лицо.
Условно все эти части можно разделить на три класса, мы их обозначим X, W и Y, где Х — это наше входное изображение, Y — это набор лейблов, и нам нужно получить наши веса. Как мы вычислим W?
При наличии нашего Х и Y это, кажется, просто. Однако то, что обозначено звездочкой, очень сложная нелинейная операция, которая, к сожалению, не имеет обратной. Даже имея 2 заданных компоненты уравнения, очень сложно ее вычислить. Поэтому нам нужно постепенно, методом проб и ошибок, подбором веса W сделать так, чтобы ошибка максимально уменьшилась, желательно, чтобы стала равной нулю.
Этот процесс происходит итеративно, мы постоянно уменьшаем, пока не находим то значение веса W, которое нас достаточно устроит.
К слову, ни одна нейронная сеть, с которой я работала, не достигала ошибки, равной нулю, но работала при этом достаточно хорошо.
Перед вами первая сеть, которая победила на международном соревновании ImageNet в 2012 году. Это так называемый AlexNet. Это сеть, которая впервые заявила о себе, о том, что существует convolutional neural networks и с тех самых пор на всех международных состязаниях уже convolutional neural nets не сдавали своих позиций никогда.
Несмотря на то, что эта сеть достаточно мелкая (в ней всего 7 скрытых слоёв), она содержит 650 тысяч нейронов с 60 миллионами параметров. Для того, чтобы итеративно научиться находить нужные веса, нам нужно очень много примеров.
Нейронная сеть учится на примере картинки и лейбла. Как нас в детстве учат «это кошка, а это собака», так же нейронные сети обучаются на большом количестве картинок. Но дело в том, что до 2010 не существовало достаточно большого data set’a, который способен был бы научить такое количество параметров распознавать изображения.
Самые большие базы данных, которые существовали до этого времени: PASCAL VOC, в который было всего 20 категорий объектов, и Caltech 101, который был разработан в California Institute of Technology. В последнем была 101 категория, и это было много. Тем же, кто не сумел найти свои объекты ни в одной из этих баз данных, приходилось стоить свои базы данных, что, я скажу, страшно мучительно.
Однако, в 2010 году появилась база ImageNet, в которой было 15 миллионов изображений, разделённые на 22 тысячи категорий. Это решило нашу проблему обучения нейронных сетей. Сейчас все желающие, у кого есть какой-либо академический адрес, могут спокойно зайти на сайт базы, запросить доступ и получить эту базу для тренировки своих нейронных сетей. Они отвечают достаточно быстро, по-моему, на следующий день.
По сравнению с предыдущими data set’ами, это очень большая база данных.
На примере видно, насколько было незначительно все то, что было до неё. Одновременно с базой ImageNet появилось соревнование ImageNet, международный challenge, в котором все команды, желающие посоревноваться, могут принять участие.
В этом году победила сеть, созданная в Китае, в ней было 269 слоёв. Не знаю, сколько параметров, подозреваю, тоже много.
Чёрным обозначены те части, которые не учатся, все остальные слои способны обучаться. Существует множество определений того, что находится внутри каждого сверточного слоя. Одно из принятых обозначений — один слой с тремя компонентами разделяют на convolution stage, detector stage и pooling stage.
Не буду вдаваться в детали, еще будет много докладов, в которых подробно рассмотрено, как это работает. Расскажу на примере.
Поскольку организаторы просили меня не упоминать много формул, я их выкинула совсем.
Итак, входное изображение попадает в сеть слоёв, которые можно назвать фильтрами разного размера и разной сложности элементов, которые они распознают. Эти фильтры составляют некий свой индекс или набор признаков, который потом попадает в классификатор. Обычно это либо SVM, либо MLP — многослойный перцептрон, кому что удобно.
По образу и подобию с биологической нейронной сетью объекты распознаются разной сложности. По мере увеличения количества слоёв это все потеряло связь с cortex’ом, поскольку там ограничено количество зон в нейронной сети. 269 или много-много зон абстракции, поэтому сохраняется только увеличение сложности, количества элементов и рецептивных полей.
Если рассмотреть на примере распознавания лиц, то у нас рецептивное поле первого слоя будет маленьким, потом чуть побольше, побольше, и так до тех пор, пока наконец мы не сможем распознавать уже лицо целиком.
С точки зрения того, что находится у нас внутри фильтров, сначала будут наклонные палочки плюс немного цвета, затем части лиц, а потом уже целиком лица будут распознаваться каждой клеточкой слоя.
Есть люди, которые утверждают, что человек всегда распознаёт лучше, чем сеть. Так ли это?
В 2014 году ученые решили проверить, насколько мы хорошо распознаем в сравнении с нейронными сетями. Они взяли 2 самые лучшие на данный момент сети — это AlexNet и сеть Мэттью Зиллера и Фергюса, и сравнили с откликом разных зон мозга макаки, которая тоже была научена распознавать какие-то объекты. Объекты были из животного мира, чтобы обезьяна не запуталась, и были проведены эксперименты, кто же распознаёт лучше.
Так как получить отклик от мартышки внятно невозможно, ей вживили электроды и мерили непосредственно отклик каждого нейрона.
Оказалось, что в нормальных условиях клетки мозга реагировали так же хорошо, как и state of the art model на тот момент, то есть сеть Мэттью Зиллера.
Однако при увеличении скорости показа объектов, увеличении количества шумов и объектов на изображении скорость распознавания и его качество нашего мозга и мозга приматов сильно падают. Даже самая простая сверточная нейронная сеть распознаёт объекты лучше. То есть официально нейронные сети работают лучше, чем наш мозг.
На примере этого изображения рассмотрим, что делает каждая из задач.
Затем мы можем этот вектор признаков сравнить со всеми векторами признаков, которые хранятся у нас в базе данных, и получить отсылку на конкретного человека, на его имя, на его профиль — всё, что у нас может храниться в базе данных.
Именно таким образом работает наш продукт FindFace — это бесплатный сервис, который помогает искать профили людей в базе «ВКонтакте».
Кроме того, у нас есть API для компаний, которые хотят попробовать наши продукты. Мы предоставляем сервис по детектированию лиц, по верификации и по идентификации пользователей.
Сейчас у нас разработаны 2 сценария. Первый — это идентификация, поиск лица по базе данных. Второе — это верификация, это сравнение двух изображений с некой вероятностью, что это один и тот же человек. Кроме того, у нас сейчас в разработке распознавание эмоций, распознавание изображений на видео и liveness detection — это понимание, живой ли человек перед камерой или фотография.
Немного статистики. При идентификации, при поиске по 10 тысячам фото у нас точность около 95% в зависимости от качества базы, 99% точность верификации. И помимо этого данный алгоритм очень устойчив к изменениям — нам необязательно смотреть в камеру, у нас могут быть некие загораживающие предметы: очки, солнечные очки, борода, медицинская маска. В некоторых случаях мы можем победить даже такие невероятные сложности для компьютерного зрения, как и очки, и маска.
Очень быстрый поиск, затрачивается 0,5 секунд на обработку 1 миллиарда фотографий. Нами разработан уникальный индекс быстрого поиска. Также мы можем работать с изображениями низкого качества, полученных с CCTV-камер. Мы можем обрабатывать это все в режиме реального времени. Можно загружать фото через веб-интерфейс, через Android, iOS и производить поиск по 100 миллионам пользователей и их 250 миллионам фотографий.
Как я уже говорила мы заняли первое место на MegaFace competition — аналог для ImageNet, но для распознавания лиц. Он проводится уже несколько лет, в прошлом году мы были лучшими среди 100 команд со всего мира, включая Google.
Это применяется для распознавания естественного языка, для обработки видео, даже используется для распознавания изображений.
Про распознавание естественного языка я рассказывать не буду — после моего доклада еще будут два, которые будут направлены на распознавание естественного языка. Поэтому я расскажу про работу рекуррентных сетей на примере распознавания эмоций.
Что такое рекуррентные нейронные сети? Это примерно то же самое, что и обычные нейронные сети, но с обратной связью. Обратная связь нам нужна, чтобы передавать на вход нейронной сети или на какой-то из ее слоев предыдущее состояние системы.
Предположим, мы обрабатываем эмоции. Даже в улыбке — одной из самых простых эмоций — есть несколько моментов: от нейтрального выражения лица до того момента, когда у нас будет полная улыбка. Они идут друг за другом последовательно. Чтоб это хорошо понимать, нам нужно уметь наблюдать за тем, как это происходит, передавать то, что было на предыдущем кадре в следующий шаг работы системы.
В 2005 году на состязании Emotion Recognition in the Wild специально для распознавания эмоций команда из Монреаля представила рекуррентную систему, которая выглядела очень просто. У нее было всего несколько свёрточных слоев, и она работала исключительно с видео. В этом году они добавили также распознавание аудио и cагрегировали покадровые данные, которые получаются из convolutional neural networks, данные аудиосигнала с работой рекуррентной нейронной сети (с возвратом состояния) и получили первое место на состязании.
Дело в том, что в предыдущих двух случаях мы используем базы данных. У нас есть либо данные с лиц, либо данные с картинок, либо данные с эмоциями с видеороликов. Если у нас этого нет, если мы не можем это отснять, как научить робота брать объекты? Это мы делаем автоматически — мы не знаем, как это работает. Другой пример: составлять большие базы данных в компьютерных играх сложно, да и не нужно, можно сделать гораздо проще.
Все, наверное, слышали про успехи deep reinforcement learning в Atari и в го.
Кто слышал про Atari? Ну кто-то слышал, хорошо. Про AlphaGo думаю слышали все, поэтому я даже не буду рассказывать, что конкретно там происходит.
Что происходит в Atari? Слева как раз изображена архитектура этой нейронной сети. Она обучается, играя сама с собой для того, чтобы получить максимальное вознаграждение. Максимальное вознаграждение — это максимально быстрый исход игры с максимально большим счетом.
Справа вверху — последний слой нейронной сети, который изображает всё количество состояний системы, которая играла сама против себя всего лишь в течение двух часов. Красным изображены желательные исходы игры с максимальным вознаграждением, а голубым — нежелательные. Сеть строит некое поле и движется по своим обученным слоям в то состояние, которого ей хочется достичь.
В робототехнике ситуация состоит немного по-другому. Почему? Здесь у нас есть несколько сложностей. Во-первых, у нас не так много баз данных. Во-вторых, нам нужно координировать сразу три системы: восприятие робота, его действия с помощью манипуляторов и его память — то, что было сделано в предыдущем шаге и как это было сделано. В общем это все очень сложно.
Дело в том, что ни одна нейронная сеть, даже deep learning на данный момент, не может справится с этой задачей достаточно эффективно, поэтому deep learning только исключительно кусочки того, что нужно сделать роботам. Например, недавно Сергей Левин предоставил систему, которая учит робота хватать объекты.
Вот здесь показаны опыты, которые он проводил на своих 14 роботах-манипуляторах.
Что здесь происходит? В этих тазиках, которые вы перед собой видите, различные объекты: ручки, ластики, кружки поменьше и побольше, тряпочки, разные текстуры, разной жесткости. Неясно, как научить робота захватывать их. В течение многих часов, а даже, вроде, недель, роботы тренировались, чтобы уметь захватывать эти предметы, составлялись по этому поводу базы данных.
Базы данных — это некий отклик среды, который нам нужно накопить для того, чтобы иметь возможность обучить робота что-то делать в дальнейшем. В дальнейшем роботы будут обучаться на этом множестве состояний системы.
Итак, ученые Стэнфорда недавно придумали очень необычное применение нейронной сети CNN для предсказания бедности. Что они сделали?
На самом деле концепция очень проста. Дело в том, что в Африке уровень бедности зашкаливает за все мыслимые и немыслимые пределы. У них нет даже возможности собирать социальные демографические данные. Поэтому с 2005 года у нас вообще нет никаких данных о том, что там происходит.
Учёные собирали дневные и ночные карты со спутников и скармливали их нейронной сети в течение некоторого времени.
Нейронная сеть была преднастроена на ImageNet’е. То есть первые слои фильтров были настроены так, чтобы она умела распознавать уже какие-то совсем простые вещи, например, крыши домов, для поиска поселения на дневных картах. Затем дневные карты были сопоставлены с картами ночной освещенности того же участка поверхности для того, чтобы сказать, насколько есть деньги у населения, чтобы хотя бы освещать свои дома в течение ночного времени.
Здесь вы видите результаты прогноза, построенного нейронной сетью. Прогноз был сделан с различным разрешением. И вы видите — самый последний кадр — реальные данные, собранные правительством Уганды в 2005 году.
Можно заметить, что нейронная сеть составила достаточно точный прогноз, даже с небольшим сдвигом с 2005 года.
Были конечно и побочные эффекты. Ученые, которые занимаются deep learning, всегда с удивлением обнаруживают разные побочные эффекты. Например, как те, что сеть научилась распознавать воду, леса, крупные строительные объекты, дороги — все это без учителей, без заранее построенных баз данных. Вообще полностью самостоятельно. Были некие слои, которые реагировали, например, на дороги.
И последнее применение о котором я хотела бы поговорить — семантическая сегментация 3D изображений в медицине. Вообще medical imaging — это сложная область, с которой очень сложно работать.
Для этого есть несколько причин.
Где это применяется: определение повреждений после удара, для поиска опухоли в мозгу, в кардиологии для определения того, как работает сердце.
Вот пример для определения объема плаценты.
Автоматически это работает хорошо, но не настолько, чтобы это было выпущено в производство, поэтому пока только начинается. Есть несколько стартапов для создания таких систем медицинского зрения. Вообще в deep learning очень много стартапов в ближайшее время. Говорят, что venture capitalists в последние полгода выделили больше бюджета на стартапы обрасти deep learning, чем за прошедшие 5 лет.
Эта область активно развивается, много интересных направлений. Мы с вами живем в интересное время. Если вы занимаетесь deep learning, то вам, наверное, пора открывать свой стартап.
Ну на этом я, наверное, закруглюсь. Спасибо вам большое.
Доклад: Нейронные сети — практическое применение.
Фото: Александр Миридонов / Коммерсантъ
Расширенный вариант этого исследования, в котором Адольф Кетле исследует не только статистику преступлений, но также средние для французского общества антропометрические и физиологические показатели, уровень его нравственности и умственных способностей, он опубликовал четыре года спустя под названием «Очерк социальной физики». Но его название новой науки не прижилось, ученым больше пришелся по душе вариант, предложенный Огюстом Контом,— социология. Тем не менее социальная физика не умерла окончательно. В последнее время она даже переживает ренессанс, еще более наглядно демонстрируя тот непреложный факт, что, как ни называть науку социологию, содержательно она занимается изучением причин и последствий неискоренимой подверженности общества семи смертным грехам и нарушениям десяти заповедей.
«Божественный порядок»
Статистика — очень древняя наука, не будет преувеличением сказать, что она появилась одновременно с возникновением цивилизации. Без данных о числе сородичей, их возрастной, половой, имущественной структуре невозможно было управлять родом, племенем, государством. Но долгое время она считалась рутинной практической деятельностью, не претендуя на научность. Только в Новое время были предприняты первые попытки найти какие-либо общие закономерности в статистике социума.
Обычно историки науки приводят в пример этого фундаментальный труд лютеранского пастора Иоганна Зюсмильха, который в 1741–1742 годах частями публиковал свой анализ записей о рождении, крещении, смерти, бракосочетаниях в церковных книгах Пруссии и пришел к выводу, что в мире существует «устойчивый, всеобщий, великий, совершенный и прекрасный порядок». Основанием для этого было то, что «для каждого данного места (Пруссии.— Прим. ред.) числа, в которых выражаются (демографические.— Прим. ред.) явления, мало меняются из года в год, и между ними повсюду сохраняются неизменные отношения, целесообразно приспособленные к назначению рода человеческого — заселению земли».
Действительно, трудно было не прийти к такому выводу. Ведь, судя по записям в приходских книгах, переведенных Зюсмильхом в табличный вид, сохранялся постоянный перевес рождаемости над смертностью в пропорции 13:10, наблюдалось равное число рождающихся мальчиков и девочек, постоянство смертей по возрастам и по месту проживания (в городе один смертный случай на 32–35 жителей, в деревне — на 40–45 жителей). Свой труд Зюсмильх озаглавил «Наблюдения божественного порядка в изменениях человеческого рода, доказанного из рождения, смерти и размножения такового». За этот труд пастор был избран в Прусскую академию наук.
Иного нельзя было и ожидать от социальной физики того времени по меньшей мере по двум причинам. Во-первых, в первой половине просвещенного XVIII века ученого уже не стали бы, как раньше, травить за исследования, опровергающие неважно в чем «божественный порядок», но до позитивизма в исследованиях, касающихся социума, наука уже доросла даже в протестантских странах. Во-вторых, и это важнее, база исходных фактических социологических данных для каких-либо строго доказательных выводов была еще слишком куцая.
Только век спустя ситуация кардинально изменилась. К 20-м годам XIX века почти во всех передовых европейских странах уже были государственные и ведомственные статистические службы, где скопилась масса самых разных демографических, антропометрических, экономических и прочих данных, причем по разным социальным группам,— бери и исследуй.
География нравов
В 1829 году молодой чиновник французского Министерства юстиции Андре-Мишель Герри в соавторстве с итальянским картографом Адриано Бальби опубликовал атлас под названием «Statistique comparee de l’etat de l’instruction et du nombre des crimes dans les divers arrondissements des Academies et des Cours Royales de France». Атлас был формата in folio, то есть размером с газету, но тоненький, в нем были всего три карты Франции. Карты были одинаковые, только департаменты страны на них были заштрихованы по-разному — от светло-серого цвета до черного.
На первой карте под названием «Преступления против личности» была очень наглядная картинка географии избиений и убийств по всей стране, на второй — «Преступления против имущества» — география воровства, на третьей — «Образовательные учреждения» — густота сети школ и прочих учебных заведений в департаментах. Любой, кто листал этот атлас, мог воочию убедиться, что первые две карты очень похожи друг на друга и обе выглядят как негатив третьей. Слова тут были лишними, было ясно, что уровень преступности во французском обществе обратно пропорционален уровню образования населения.
Атлас Герри наделал шума и в научных кругах, и в обществе в целом. Сам его автор был назначен директором департамента уголовной статистики Минюста и продолжил работы над географией нравственности. В 1832 году он публикует новый атлас — «Очерк моральной статистики Франции», где карты разных видов преступности были дополнены картами географии самоубийств, рождения внебрачных детей, уровня благосостояния и благотворительности. За этот атлас Французская академия наук награждает Герри Монтионовской премией и избирает своим членом-корреспондентом, он становится кавалером орденом Почетного легиона.
Герри продолжает работу над криминальной картографией и в 1864 публикует фундаментальную работу «Statistique morale de l’Angleterre comparee avec la statistique morale de la France», в которой на 17 картах была прослежена динамика преступности (преступления против личности в целом и отдельно — убийства, изнасилования, самоубийства, имущественные преступления, кражи, поджоги) с 1835 по 1860 год. За это он второй раз получил Монтионовскую премию, а его карты неоднократно демонстрировались на публичных выставках в Англии и Франции.
Свою «моральную географию» сам Герри никогда не комментировал. Статистика (аналитика, как предпочитает называть ее Герри) имеет целью концентрировать первичные данные и путем последовательных переработок приводить их к небольшому числу общих отвлеченных положений. А если проще, то, по Герри, это был тот самый «божественный порядок» пастора Зюсмильха. Адольф Кетле, который тоже начинал с криминальной статистики, писал в своей работе «О человеке и развитии его способностей, или Очерк социальной физики» примерно то же самое: «Есть бюджет, который уплачивается с ужасающей правильностью; это бюджет темниц, каторги и эшафотов», но добавлял при этом, что «об уменьшении этого-то бюджета следовало бы особенно позаботиться».
Социальная физика
Почему социальная физика началась с уголовной статистики понятно: базы данных преступников были в то время самые обширные и самые полные — на каждого нарушителя закона заводилась карточка, где кроме сведений о его преступлении были указаны его возраст, семейное и социальное положение, данные о родителях, образовании, антропометрические данные. В общем, по сравнению с церковноприходскими книгами и другими источниками исходных данных того времени уголовная статистика была настоящим кладезем данных.
По мере накопления статистики по другим группам населения расширялся и предмет социальной физики. Как писал в 70-е годы XIX века декан юридического факультета Петербургского университета Юлий Эдуардович Янсон, все исследования и исследователей социальной физики к этому времени можно было уже отчетливо разделить на три школы: социально-физическую, аналитическую и социально-этическую.
Первая считает, что все социальные (в том числе и нравственные) явления подчиняются таким же законам, как любые другие природные физические явления. Оперирует она при этом средними величинами, в том числе «средним человеком», а ее конечная цель — открыть социально-физические законы.
Вторая — аналитическая — школа оперирует всеми фактами социальной жизни, которые можно выразить цифрами, не задаваясь задачей построить модель среднего человека, а имеет своей целью дать наиболее точное отражение того порядка, который замечается в данной группе статистических фактов, и исследовать его измерения во времени и пространстве.
И наконец, третья — социально-этическая — школа задается задачей открыть законы социальной, коллективной воли, воли «человека вообще» в той сфере, которую мы называем нравственной, то есть в добрых и злых делах. Основывается эта школа на аксиоме существования общих и неизменных принципов добра.
Нетрудно видеть, что все три разновидности социальной физики существуют и сейчас как направления в общей науке социологии. Только слово «физика» в них уже давно не принято упоминать. Пошло это почти сразу после того, как Кетле впервые упомянул о такой науке в своем «Очерке социальной физики» 1835 года, взяв это название у модного тогда философа Огюста Конта. Только Конт к тому времени уже передумал называть новую науку социальной физикой, предложив для нее другое название — sociologie, в дословном переводе «обществоведение».
Слияние и поглощение социальной физики
Название новой науки, как выяснилось со временем, оказалось слишком общим и расплывчатым, но родоначальнику философии позитивизма Огюсту Конту по чину полагалось разобраться со всеми науками. Раз «все подлинное (позитивное) знание есть совокупный результат специальных наук», а вся остальная философия всего лишь слова, не имеющие никакой позитивной ценности, то для начала надо было упорядочить науки, установить их иерархию, причем вне зависимости от чьих-то субъективных пристрастий.
По Конту, чем наука «позитивнее», тем более определенны и однозначны феномены, которые она наблюдает. Как это определить? Очень просто, точность (позитивность) науки определяется тем, насколько полно и строго можно описать наблюдаемые ею феномены математически. По этому критерию Конт выделяет пять наук по степени уменьшения их позитивности: астрономия, физика, химия, биология и социология. Понятно, что в такой иерархии наук наличие двух физик (одна просто физика, вторая — социальная физика) было бы перебором.
Но, скорее всего, ученые, которые в то время приходили в социальную физику из других наук, в такие философские дебри не углублялись, а руководствовались известным житейским правилом: лучше быть «первым парнем» в социологии, чем последним в физике. Как бы там ни было, в итоге социальная физика к концу XIX века окончательно растворилась в социологии, в которую к тому же времени прочно вошел математический аппарат теории вероятностей. А споры насчет свободы воли личности и общества сошли на нет, потому что вся свобода воли индивидуума в обществе не выходила за рамки кривой гауссова распределения, и это в лучшем случае, а то еще какого-либо более жесткого стохастического распределения.
Современная социофизика
Революция в физике на рубеже XX и XXI веков кардинально изменила эту науку со всеми вытекавшими из этого последствиями. Среди наиболее неочевидных и отдаленных последствий была реинкарнация социальной физики, которая теперь пользовалась новыми физическими моделями и обслуживающим их математическим аппаратом. Подробно об этом можно почитать в статье доктора химических наук Юрия Леонидовича Словохотова «Физика и социофизика». Статья большая, состоит из трех частей, но весьма полезна как раз для представителей самых позитивных наук по Конту, то есть физикам, химикам и биологам, а социологи и так представляют себе, что такое современная социофизика.
Если же коротко, то развитие математического и физического моделирования изменило характер общественных и гуманитарных наук, и в первую очередь экономики и социологии. В 1990-х годах работы физиков в экономике объединяются под общим названием «эконофизика». А с начала 2000-х все области социологии, где применяются математические и физические модели, объединяют в научной литературе под названием «социофизика».
Главная задача этой науки заключается в поиске общефизических закономерностей, которыми направляются самые разнородные социальные процессы. Иными словами, по классификации профессора Янсона полуторавековой давности, современная социофизика на сто процентов совпадает с социальной физикой Адольфа Кетле. Но если рассмотреть конкретные методы и достижения современной социофизики, то возникает сомнение — не с социально-этической ли разновидностью социофизики (по классификации Янсона) мы теперь имеем дело, а то и вовсе с нравственной статистикой Герри?
Вот всего три примера. Для моделирования процесса формирования общественного мнения социофизики используют квантовую модель Эрнста Изинга, первоначально предложенную им в 1924 году для описания магнитных фазовых переходов. В социофизических моделях, построенных на этом принципе, динамика формирования мнений людей рассматривается независимо от содержания этих мнений. Иными словами, их практическое значение ограничено рецептами краткосрочного «зомбирования» избирателей при захвате власти той или иной политической силой без формального нарушения демократических процедур. Более того, большое внимание при этом уделяется схемам, обеспечивающим победу исходному мнению меньшинства.
Другой пример. В 1970-х годах профессор Гарвардского университета Томас Шеллинг опубликовал работу, в которой на внешне простенькой модели, имевшей вид шахматной доски с клеточками двух цветов, он исследовал расовую сегрегацию в американских городах. В простейшем варианте его модели «черные» и «белые» клетки, стохастически (случайным образом) размещенные в квадратной решетке с вакансиями, мигрировали из тех положений, где доля клеток-соседей противоположного цвета по периметру клетки превышала заданный порог толерантности Р0, в случайно выбранные места с комфортным окружением.
Общественный резонанс вызвала не столько запрограммированная сегрегация черных и белых клеток, сколько ее возникновение при низкой «нетолерантности» (1 – Р0 = 0,25), когда окружение лишь с двумя клетками «своего» цвета из восьми соседних все еще оставалось комфортным. Сейчас профессор Шеллинг — лауреат Нобелевской премии по экономике 2005 года, присужденной ему «за углубление нашего понимания сути конфликта и сотрудничества путем анализа теории игр».
Третий пример. Речь идет о модели Эпштейна, которая используется для моделирования конфликтов и войн. Она похожа на модель Шеллинга, только сложнее. Вот один из ее вариантов: есть некое число N активистов и P полицейских, одинаково способных перемещаться по квадратной решетке и «видеть» окружающие клетки в некотором ограниченном радиусе. Далее задаются параметры, среди которых степень недовольства каждого активиста, одинаковый для всех активистов и полицейских коэффициент «легитимность власти» и еще с полдюжины параметров и коэффициентов, играя которыми можно вывести активиста из спокойного «синего» состояния и привести в «красное» состояние.
Полицейские, перемещаясь по решетке, «арестовывают» восставших (красных) активистов на соседних клетках, фиксируя их на клетке в спокойном (синем) состоянии. Как пишет Юрий Словохотов, «при своем отчасти пародийном характере» модель Эпштейна воспроизводит некоторые существенные черты политического кризиса: «покраснение» активистов при их сближении в «толпу» и при отдалении полицейских, хаотические всплески, предваряемые ростом «напряженности», и т. д. Его работа была опубликована десять лет назад, сейчас модель Эпштейна, наверное, уже не выглядит даже отчасти пародийно.
В целом же современная социофизика оперирует в основном категориями «зла», общие и неизменные принципы «добра», постулированные социально-этической физикой времен Кетле, похоже, неактуальны для сегодняшней социофизики как объект исследований, словно их вообще нет. А может быть, этих категорий, присущих индивидууму, в социуме действительно нет и никогда не было, как считал Герри, и любой социум, по определению не различающий добро и зло, исходно аморален.
Во всяком случае, какой пример ни возьми из публикаций по социофизике, это либо смертный грех, либо злостное нарушение какой-нибудь из десяти заповедей, проецированные на ту или иную социальную группу. Назвать такую социофизику нравственной (moral, как ее назвали отцы-основатели) язык не поворачивается — содержательно это физика коллективной аморальности во всех ее общественно значимых проявлениях.
Впрочем, все рассуждения насчет добра и зла лежат за пределами позитивизма по Конту, наука не может быть хорошей или плохой. О том, хороша она или плоха, можно судить только по одному критерию — насколько достоверно и точно она описывает изучаемые феномены. Пока о точности социофизических моделей говорить не приходится. Ни одна из них до сих пор не может быть использована в практических целях: слишком велика неопределенность результата.
Упрекать в этом социофизиков некорректно: слишком сложен объект их исследований. Вулканологи и климатологи работают с гораздо менее сложными системами, а результат у них пока такой же — неприемлемо неопределенный. Остается только надеяться, что социофизика, по историческим меркам наука совсем молодая, рано или поздно дозреет до открытия законов трансформации общественного зла в добро.
Ася Петухова
Мы хотим выбрать страну из раскрывающегося списка,
, и нам нужно изображение, то есть флаг страны, который отражает наш выбор:
Приступим…
Убедитесь, что каждое изображение находится «внутри» своей ячейки. Он должен быть окружен границами ячеек. Вы увидите, почему через…
Отрегулируйте высоту строки, чтобы на изображениях было достаточно места.Чтобы убедиться, что каждое изображение находится внутри своей собственной ячейки, вы можете выбрать изображения — сочетание клавиш Control + A выбирает все изображения (убедитесь, что вы сначала щелкнули изображение, прежде чем использовать сочетание клавиш, в противном случае вы выбираете все ячейки вместо ).
Теперь используйте параметры внутри инструментов изображения, чтобы правильно выровнять изображения. Вы можете, например, выровнять их по левой стороне и распределить по вертикали. Для правильного вертикального распределения убедитесь, что первое и последнее изображение правильно расположены в своих ячейках.Остальное будет пропорционально распределено.
Теперь для проверки данных:
Перейдите в ячейку, в которой хотите разместить раскрывающийся список. Затем перейдите по номеру:
Данные / Инструменты обработки данных / Проверка данных
Выберите List на вкладке Settings . В качестве источника данных выберите диапазон, в котором у вас есть список. В моем примере это:
= Мастер! $ B $ 3: $ B $ 8
Вернитесь к своим изображениям.Каждой ячейке с изображением нужно имя. Проще всего назначить текст, который вы используете для своего списка, в качестве имени ячейки.
Например, ячейка A3 должна получить имя «Германия», A4: «Франция» и так далее.
Вы можете сделать это медленно, выбирая каждую ячейку и затем вводя имя в поле имени. Или вы можете сделать это быстро:
Выделите ячейки изображения и свои имена — в этом примере A3: B8. Перейти:
Формулы / Определенные имена / Создать из выделенного — выберите правый столбец.
Имена создаются автоматически — теперь текст внутри B3 — это имя ячейки для A3.
Думайте об именах как о закладках. Теперь вы отметили ячейку A3 как «Германия». Каждый раз, когда вы вводите слово Германия в поле имени, вы переходите к ячейке A3 на вкладке Master .
Теперь нажмите на один из флажков (неважно, какой) и скопируйте его.
Перейдите в то место, где вы хотите разместить динамическое изображение, и вставьте его туда.Теперь это ваше изображение-заполнитель. Пока не динамично, но скоро будет.
Косвенная формула — идеальная формула для выполнения этого шага.
Почему?
Поскольку INDIRECT, косвенно дает вам правильный адрес ячейки.
Что это значит?
Какую бы ссылку на ячейку вы не указали для INDIRECT, он пытается преобразовать текст внутри ячейки в адрес. Если вы наберете A6 внутри ячейки B2 и напишете такую формулу:
= КОСВЕННЫЙ (B2)
Вы получаете все, что находится внутри ячейки A6.
Почему?
Поскольку КОСВЕННЫЙ использует текст, который он видит внутри ячейки B2, как адрес, то есть как новую ссылку на ячейку. Перейдите в ячейку A6 и введите любой текст. Теперь ваша КОСВЕННАЯ формула, которая ссылается на B2, возвращает то, что находится внутри A6. Это может немного сбить с толку…
Узнайте больше о КОСВЕННОМ в этом посте. Здесь вам нужно немного нестандартно мыслить. Просто убедитесь, что у вас правильное настроение.
Теперь завершим шаг 4. Перейдите в Name Manager , щелкните new и введите следующую формулу:
= КОСВЕННО (Сообщить! $ C $ 2)
Он должен ссылаться на ячейку, в которой у вас есть список проверки данных.Дайте ему имя. В этом примере я назвал свою формулу «Флаг».
Теперь последний шаг:
Используйте это новое имя в качестве ссылки для изображения-заполнителя:
Сначала щелкните изображение, затем сразу перейдите к окну формулы и введите
.= Флаг
(имя, которое вы использовали в диспетчере имен для своей КОСВЕННОЙ формулы)
Протестируйте сейчас.Выберите другую категорию из выпадающего списка и смотрите, как меняется ваше изображение!
Это чудо сделано в Excel.
От стандартных деталей до вилл, от сотрудников до логотипов — существует множество причин для вставки и автоматического изменения изображения на основе ячейки. Вы можете думать об этом как о функции поиска, которая возвращает изображение, а не значение. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы связать изображение или картинку с ячейкой; измените значение ячейки, и изображение изменится.
В этом посте мы рассмотрим три различных метода решения этой задачи. У каждого решения есть свои сильные и слабые стороны; изучите их все и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим требованиям.
Давайте рассмотрим каждый из этих методов по очереди.
Загрузите файл примера
Я рекомендую вам загрузить файл примера для этого поста. Тогда вы сможете работать с примерами и увидеть решение в действии, а файл будет полезен для дальнейшего использования.
Загрузите файл: 0004 Изменить изображение на основе cell.zip
Если вы работаете с файлом примера, мы начнем с Вкладка Linked Picture .
В общих чертах, этот метод работает следующим образом:
Теперь давайте рассмотрим каждый из этих шагов в очереди.
Данные примера содержат список стран в столбце A и соответствующие флаги в столбце B.
Начните с ввода одного из названий стран в ячейку (в нашем примере , используйте ячейку D2).
Затем мы создадим именованный диапазон, выбрав Формулы -> Определить имя на ленте .
В диалоговом окне Новое имя создайте новый именованный диапазон с именем CountryLookup .
Вместо диапазона, поле относится к должно содержать формулу, вычисляемую для диапазона. В нашем примере мы будем использовать ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ.
Формула в поле Ссылается на:
= ИНДЕКС ('Связанное изображение'! $ B $ 2: $ B $ 11,
MATCH ('Linked Picture'! $ D $ 2, 'Linked Picture'! $ A $ 2: $ A $ 11,0)) В этой формуле:
Щелкните OK , чтобы закрыть диалоговое окно New Name.
Теперь, когда именованный диапазон создан, выполните следующие шаги для создания связанного изображения.
Измените название страны в ячейке D2 и посмотрите, как меняется изображение. Для полноты изложения измените ячейку D2 на раскрывающийся список проверки данных, содержащий все страны.
Если вы получаете ошибку Ссылка недействительна , есть две вероятные проблемы:
ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ — это комбинация формул, с помощью которой можно достичь удивительных результатов; формулы изображений — одна из тех удивительных вещей. Но любая формула, возвращающая диапазон, будет работать внутри названного диапазона. Вот несколько простых альтернатив:
XLOOKUP (новая функция, доступная в Excel 365)
= XLOOKUP («Связанное изображение»! $ D $ 2, «Связанное изображение»! $ A $ 2: $ A $ 11, 'Связанное изображение'! $ B $ 2: $ B $ 11)
Узнайте больше о функции XLOOKUP в этой статье: Функция XLOOKUP (support.office.com)
СМЕЩЕНИЕ / СООТВЕТСТВИЕ
= СМЕЩЕНИЕ («Связанное изображение»! $ 1 доллар США, СООТВЕТСТВИЕ («Связанное изображение»! $ D $ 2, «Связанное изображение»! $ A $ 2: $ A $ 11,0), 1)
Чтобы узнать о других формулах, возвращающих диапазоны, прочтите этот пост.
Если вы работаете с файлом примера, перейдите на вкладку Chart Fill .
В общих чертах этот метод работает следующим образом:
Вот эти шаги более подробно
Введите название страны в ячейку (в нашем примере используйте ячейку D2).
Столбец A содержит названия стран.
Введите следующую формулу в ячейку B2:
= ЕСЛИ (ВПР (A2, $ D $ 2,1,0) = A2,1, NA ())
Назначение формулы — вычислить 1, если ячейка D2 совпадает со страной в столбце A; в противном случае отображается # N / A.Скопируйте формулу до последнего названия страны в списке.
Теперь пришло время обманывать диаграмму:
Полностью рабочая диаграмма дает результат, аналогичный первому примеру.
Такой способ вставки изображений по одному может занять много времени. Итак, я создал макрос, который может автоматизировать это за вас.
Макрос ниже автоматически вставляет изображения в заливку диаграммы. Для работы названия стран должны в точности совпадать с названиями картинок.
Чтобы запустить макрос для вашего сценария:
Sub InsertPicturesIntoChart ()
Dim i как целое число
Выбрано затемнить Ячейки как диапазон
Dim imageFullName As String
'Перед запуском макроса выберите ячейки с названиями стран
Для каждой выбранной ячейки в выделении
я = я + 1
imageFullName - это путь к файлу изображения.
Название страны в столбце A должно совпадать с названием изображения.
imageFullName = "C: \ Users \ mark \ Documents \ Flags \" & Cells (i + 1, 1). Value & ".png "
'Измените заливку серии диаграммы. Измените Chart 1 на имя диаграммы.
ActiveSheet.ChartObjects («Диаграмма 1»). Chart.SeriesCollection (i) .Format.Fill.UserPicture imageFullName
Следующее выбранное
End Sub Генерируйте точный код VBA за секунды с помощью AutoMacro
AutoMacro — это мощный генератор кода VBA, который поставляется с обширной библиотекой кода и множеством других инструментов и утилит для экономии времени.
Если вы опытный программист, желающий сэкономить время, или новичок, просто пытающийся заставить вещи работать, AutoMacro — это инструмент для вас.
Если вы работаете с файлом примера, посмотрите вкладку UDF . Наконец, мы рассмотрим пользовательскую функцию VBA. Это формула, созданная с использованием макросов VBA для вставки и изменения изображений. Узнать больше об UDF можно здесь.
ВНИМАНИЕ! — Пользовательские функции, изменяющие объекты, официально не поддерживаются в Excel. Хотя это работает в версии Excel для Windows, мне не удалось заставить его работать в версии для Mac. Доступны и другие параметры VBA, но они не так гибки, как представленный здесь метод UDF.
Скопируйте следующий код в стандартный модуль в редакторе Visual Basic.
Общедоступная функция PictureLookupUDF (FilePath как строка, расположение как диапазон, индекс как целое число)
Тусклый поиск Картинка как форма
Dim sheetName As String
Тусклое изображение Имя как строка
pictureName = "PictureLookupUDF"
sheetName = Location.Parent.Name
'Удалить текущее изображение с тем же индексом, если существует
Для каждого lookupPicture в листах (sheetName).Формы
Если lookupPicture.Name = pictureName & Index, то
lookupPicture.Delete
Конец, если
Следующий поискФотография
'Добавьте картинку в нужное место
Установить lookupPicture = Sheets (sheetName) .Shapes.AddPicture _
(FilePath, msoFalse, msoTrue, Location.Left, Location.Top, -1, -1)
'Измените размер изображения, чтобы он соответствовал диапазону
Если Location.Width / Location.Height> lookupPicture.Width / lookupPicture.Height Тогда
lookupPicture.Height = Location.Height
Еще
lookupPicture.Width = Location.Width
Конец, если
'изменить название картинки
lookupPicture.Name = pictureName & Index
PictureLookupUDF = "Поиск изображения:" & lookupPicture.Name
Конечная функция Пользовательская функция теперь может использоваться на рабочем листе как обычная функция.
PictureLookupUDF использует следующие аргументы:
= PictureLookupUDF (FilePath, Location, Index)
Формула используется в примере ниже.
В ячейке D6 формула:
= PictureLookupUDF (D2 & C6 & D4, D6: D12,1)
ВНИМАНИЕ! — Убедитесь, что путь к папке содержит косую черту перед именем файла.
Изображения можно разместить на другом листе, используя стандартную ссылку на лист:
«Лист 1»! $ D $ 6: $ D $ 12
Посмотрите на эту функцию в действии. Он ведет себя так же, как и в предыдущих примерах.
Аргумент Index может использоваться для вставки нескольких изображений. Например, чтобы включить второе изображение, увеличьте номер индекса на 1, как показано ниже.
= PictureLookupUDF (D2 & C16 & D4, D17: D23, 2 )
Если вы хотите изменить код VBA для дальнейшего изменения изображений, таких как размер, поворот и т. Д., вы можете найти дальнейшие инструкции здесь.
Преимущества:
Недостатки:
Преимущества:
Недостатки:
Преимущества:
Недостатки:
Есть много способов изменить изображение на основе значения ячейки.В этом посте был представлен только один вариант VBA, но есть много других возможных решений.
Какой метод следует использовать? Это действительно зависит от ваших обстоятельств. Мой совет — изучить их все и применить то, что, по вашему мнению, лучше всего работает в каждом сценарии.
Не забудьте:
Если вы нашли этот пост полезным или у вас есть лучший подход, оставьте комментарий ниже.
Вам нужна помощь в адаптации этого к вашим потребностям?
Я полагаю, что примеры в этом посте не совсем соответствуют вашей ситуации.Все мы используем Excel по-разному, поэтому невозможно написать сообщение, которое удовлетворит потребности всех. Потратив время на то, чтобы понять методы и принципы, изложенные в этом посте (и в других местах на этом сайте), вы сможете адаптировать их к своим потребностям.
Но, если вы все еще боретесь, вам следует:
Что дальше?
Не уходите, об Excel Off The Grid можно узнать еще много. Ознакомьтесь с последними сообщениями:
Поиск изображений — это возможность выполнять поиск по термину и находить изображения, связанные с тем, что вы набрали. Большинство поисковых систем предлагают это, и это здорово. Но что, если у вас есть изображение и вы хотите узнать его происхождение? Или найти похожие фото? Это обратный поиск изображений.
Обратный поиск изображений в Google очень удобен на настольном компьютере.Перейдите на images.google.com, щелкните значок камеры и вставьте URL-адрес изображения, которое вы видели в Интернете, загрузите изображение со своего жесткого диска или перетащите изображение из другого окна.
Но как насчет того, чтобы использовать мобильное устройство и выполнить обратный поиск изображения? Есть варианты.
Google встроил функцию обратного поиска изображений в телефоны и планшеты, хотя и на ограниченной основе.
При запуске изображений.google.com на мобильном устройстве значок камеры не будет отображаться в строке поиска. Чтобы получить его, вам необходимо загрузить настольную версию на свое мобильное устройство. Он работает в Safari, но лучше всего работает в приложении браузера Chrome (iOS или Android).
В Safari коснитесь значка aA в левом верхнем углу и выберите Запросить веб-сайт рабочего стола . В Chrome прокрутите вниз, коснитесь меню с тремя точками и выберите Request Desktop Site . В обоих мобильных браузерах будет загружена настольная версия Google Images, и появится значок камеры.Затем вы можете загружать фотографии из фотопленки.
Поиск картинок Google в Chrome для iOSВ зависимости от вашего телефона Chrome также поддерживает обходной путь обратного поиска изображений. Когда вы видите в браузере изображение, которое хотите найти, удерживайте палец на нем, пока не появится всплывающее меню; выберите Искать в Google это изображение внизу. Примечание. Это НЕ будет работать в приложении Google или других браузерах (даже в Safari). Работает только в Chrome.
Если по какой-то причине это не работает, вы также можете выбрать Открыть изображение в новой вкладке .Затем скопируйте URL-адрес, вернитесь на images.google.com и вставьте URL-адрес. При использовании любого метода отображаются результаты поиска обратного изображения; Возможно, вам придется выбрать вариант Больше размеров вверху, чтобы увидеть только изображения. Вы получите варианты для сужения вашего запроса, такие как поиск анимированных GIF-файлов, эквивалентов клип-артов или поиск по цветовой схеме, использованной в исходном изображении.
Google Lens также предлагает функцию обратного поиска изображений. У Lens есть собственное приложение, но он также является частью приложения Google, Google Фото и Google Assistant для iOS и Android.Однако Lens на самом деле больше помогает вам выполнять такие задачи, как мгновенный перевод, идентифицировать вещи или находить продукт для покупки, чем искать исходное изображение.
Другая большая поисковая система, Bing от Microsoft, также выполняет обратный поиск изображений, но называет это «визуальным поиском». Щелкните значок камеры Bing в любом мобильном браузере или в приложении Bing. Во всплывающем окне сообщается, что для поиска изображения вам необходимо предоставить Bing доступ к вашей камере; принять или отклонить касанием.
На следующем экране нажмите кнопку «Обзор» в левом нижнем углу. Всплывающее меню позволит вам сделать снимок, просмотреть свою библиотеку фотографий или сторонние сервисы. Нажмите «Обзор», чтобы найти фотографии, хранящиеся в сторонних сервисах, таких как iCloud Drive, Google Drive и Dropbox.
Последние версии приложения Bing (iOS и Android) позволяют делать снимки и сразу же выполнять поиск по ним. Вы можете загрузить фотографию из своей фотопленки, отсканировать QR-код или навести камеру на текстовые или математические задачи (читеры!).
Существует несколько поисковых систем, предназначенных для поиска только изображений, но не все из них работают напрямую с вашим смартфоном или браузерами по умолчанию.
На сегодняшний день просканировано более 46 миллиардов изображений. TinEye позволяет искать по URL, загружать или перетаскивать на рабочий стол. На мобильном устройстве просто щелкните значок загрузки (стрелка вверх), чтобы получить возможность сделать снимок, использовать его из библиотеки или загрузить из сторонних сервисов.
Российская поисковая система Яндекс чем-то напоминает Bing-go-Cyrillic. В нем есть уникальный поиск изображений, который работает на мобильных устройствах прямо из браузера. Щелкните Изображения, коснитесь значка камеры в строке поиска, и вы получите обычные варианты: сделать фотографию, загрузить фотографию или найти фотографию в стороннем сервисе.
Существуют также поисковые системы, специально предназначенные для того, чтобы помочь творческим работникам узнать, не украли ли их творческие работы.Ознакомьтесь с вариантами Berify и Pixsy. Имейте в виду, что их использование может стоить вам. Однако они также будут отслеживать украденные изображения автоматически и в автономном режиме, предупреждая вас, если ваше изображение используется без разрешения. Затем вы можете собирать кражи, и это делает их полезными.
Если вы предпочитаете приложения браузеру, сразу перейдите к инструменту обратного поиска изображений, который вы всегда держите на своем смартфоне.
Бесплатно для Android и iOS
Это основной инструмент для съемки с помощью смартфона и поиска похожих предметов, а также для сравнения цен, если это снимок продукта.
Бесплатно для Android
Вы можете управлять изображением сколько угодно перед загрузкой через это приложение, чтобы получать результаты из Google, Bing, TinEye и Яндекс.
Бесплатно для iOS
Это приложение отправляет ваши фотографии непосредственно в базу данных Google Images для поиска похожих изображений, но при обновлении до профессиональной версии за 3,99 доллара США вы также можете получать результаты от Bing и Яндекс.
$ 0.99 для iOS
Это не приложение, в которое вы входите, а приложение, которое добавляет расширение к другим приложениям. Он разместит одну из этих кнопок расширения в фотографиях, Facebook и других приложениях, поэтому наряду с копированием или отправкой у вас будет возможность Search Image . Результаты появляются в вашем мобильном браузере и поступают от Google, TinEye и Яндекс.
Подпишитесь на Что нового сейчас , чтобы получать наши главные новости на ваш почтовый ящик каждое утро
Этот информационный бюллетень может содержать рекламу, предложения или партнерские ссылки.Подписка на информационный бюллетень означает ваше согласие с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отказаться от подписки на информационные бюллетени в любое время.
Посмотреть видео — Вставить изображение в Google Таблицы
При работе с данными и совместной работе с другими людьми в Google Таблицах , иногда вам может потребоваться вставить изображение в ячейку в Google Таблицах.
Это могут быть логотипы компаний, изображения продуктов и т. Д.
Вы будете очень удивлены, узнав, что Google Таблицы позволяют очень легко добавлять изображения в ячейку.
В этом уроке я покажу вам несколько методов, которые вы можете использовать для вставки изображений в ячейки в Google Таблицах.
Помимо формулы, в Google Таблицах есть еще один способ вставки изображения в ячейку.
Этот параметр доступен в пункте меню «Вставить».
Ниже приведены шаги для вставки изображения в ячейку:
Приведенные выше шаги вставят указанное изображение в выбранную ячейку.
Обратите внимание, что изображение, вставленное с помощью этого метода, помещается в ячейку, и оно перемещается и изменяется вместе с ячейкой.Кроме того, если вы скроете ячейку или отфильтруете ее, изображение будет прилипать к ячейке и также будет скрыто / отфильтровано.
Также есть возможность вставить изображение поверх ячеек. Это поместит изображение как объект над ячейками, и вам придется вручную поместить его в ячейку, изменив размер и переместив. Кроме того, когда вы размещаете изображение над ячейками, оно не перемещается и не изменяется вместе с ячейкой. Это означает, что если вы переместите строку / столбец или скроете ее, изображение не будет следовать этому примеру.
Да, есть формула, которую можно использовать для добавления изображения в ячейку в Google Таблицах.
С помощью формулы ИЗОБРАЖЕНИЕ вы можете легко начать процесс добавления изображения в нужную ячейку.
Синтаксис функции IMAGE:
IMAGE (url, [mode], [height], [width])
Теперь, когда вы знаете синтаксис функции изображения, давайте посмотрим на несколько примеров того, как вы можете использовать ее для вставки изображения в ячейку в Google Таблицах.
Во всем этом руководстве я буду использовать следующий URL-адрес логотипа Google, чтобы показать вам, как использовать функцию IMAGE в Google Таблицах:
https://www.google.com/images/branding/googlelogo/ 1x / googlelogo_color_272x92dp.png
URL этого изображения был взят с домашней страницы Google (источник: https://www.google.com/)
Теперь давайте взглянем на несколько примеров.
Чтобы вставить изображение в ячейку с использованием указанного выше URL-адреса, я могу использовать следующую формулу в Google Таблицах:
= IMAGE ("https: // www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_272x92dp.png ") Приведенная выше формула дает результат, показанный ниже:
Поскольку я не предоставил никаких дополнительных аргументов, она вставит изображение и поместите изображение в ячейку.
Теперь давайте рассмотрим все режимы, которые вы можете использовать в функции ИЗОБРАЖЕНИЕ, и то, как это повлияет на результат.
Когда режим равен 1 — размер изображения изменяется в соответствии с размером ячейкиРезультат, который вы получите, если для режима указан как 1, будет таким же, как если бы вы не указали какое-либо значение режима.
В этом режиме изображение изменяется по размеру ячейки. И если вы измените размер ячейки, изображение также изменится.
Когда Mode равен 2 — изображение растягивается до размера ячейкиЕсли вы указываете режим как 2, изображение будет растягиваться (как по высоте, так и по ширине) до размера ячейки (как показано ниже).
В этом случае соотношение сторон не сохраняется, и вы можете получить изображение, полностью умещающееся в ячейке.
Когда режим равен 3 — изображение отображается с исходным размеромЕсли вы укажете режим как 2, изображение будет отображаться в исходном размере.
Если высота / ширина ячейки недостаточно велики для размещения изображения, изображение будет обрезано. И в случае, если размер ячейки больше, чем размер изображения, у вас будут пустые пробелы в ячейке (вокруг изображения).
Когда Mode равен 4 — отображает изображение с указанной высотой / ширинойЕсли вы указываете режим как 4, вам также необходимо указать высоту и ширину изображения в ячейке (в пикселях). Например, приведенная ниже формула вставит логотип Google в ячейку и установит размер 50 как высоту и 50 как ширину.
= ИЗОБРАЖЕНИЕ ("https://www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_272x92dp.png", 4,50,50)
Существует несколько преимуществ использования функции ИЗОБРАЖЕНИЕ по сравнению с вставкой изображения с помощью функции «Изображение в ячейке»:
Поскольку функция IMAGE может легко обновляться при изменении URL-адреса изображения, вы можете использовать ее для создания функции поиска изображений (поиска изображений) в Google Таблицах.
Примерно как показано ниже:
В приведенном выше примере, как только я выбираю название компании, логотип этой компании автоматически обновляется в соседней ячейке. Это стало возможным с помощью функции ИЗОБРАЖЕНИЕ (вместе с функцией ВПР).
Ниже приведены шаги, которые я использовал для создания этого поиска изображений в Google Таблицах:
Это может быть полезно, когда вы создаете информационную панель и хотите, чтобы изображение отображалось на основе выбора в раскрывающемся списке.
Вам также могут понравиться следующие руководства по Google Таблицам:
| Микроскопия Денниса Кункеля | одноклеточных организмов, насекомых, вирусов, растений, клеток и т.д. галерея | одноклеточные организмы, жуки, клетки, морские обитатели и т. д. | ⬤ | ⬤ | красивые цветные изображения | ||||
| SharfPhoto — Дэвид Шарф | клетки, материалы, грибы, полупроводники, насекомые и т. Д. | ⬤ | ⬤ | красивые цветные изображения | |||||
| Cells Alive! Кристаллы живы! | бактерии, клетки, органические кристаллы | ⬤ | ⬤ | ⬤ | красивых цветных изображений | ||||
| The Galleria, Molecular Expressions, Florida State Univ. | компьютерные микросхемы, органические кристаллы, дерево, продукты питания и т. Д. | ⬤ | |||||||
| Nikon’s Small World Gallery | биологические материалы, материалы | 909 | |||||||
| Olympus — список галерей | биологические, материалы, насекомые, жизнь в водоемах (видео) | ⬤ | ⬤ | ⬤ | |||||
| клетки и ткани | ⬤ | ||||||||
| Галерея изображений высокого разрешения и сверхвысокого разрешения, GE Healthcare Life Sciences | клетки, ткани | 909 909 | |||||||
| Уилсон «Снежинка» Бентл ey | снежинки | ⬤ | ⬤ | ||||||
| Imaging Technology Group Gallery, Beckman Inst., Univ. из Иллинойса | клеток, насекомых, материалов и т.д. | ⬤ | ⬤ | ⬤ | 16 | AFM | |||
| Диатомовые водоросли Великих озер, Центр Великих озер и водных наук, 909 | Диатомовые водоросли | ⬤ | ⬤ | ||||||
| Награда за биомедицинский имидж (Wellcome Trust) | клетки и ткани | ⬤17 | 9|||||||
| BGSU — Algae Image Lab | водоросли | ⬤ | |||||||
| Биологические фильмы | клетки, растения, организмы, | 9017 909 909 | |||||||
| Галерея ошибок | ошибок | 9 0916 | ⬤ | ||||||
| Foods Under the Microscope | food | ⬤ | ⬤ | ⬤ | Mobes Invitrogen) | клеток, тканей | ⬤ | ||
| Purdue Cytometry CD # 1, # 2 и # 3 Изображения | 9169 клеток, тканей | ||||||||
| Галерея изображений цитогенетики, Univ.из Вашингтона | хромосом | ⬤ | |||||||
| MicScape: Введение в микроскопию Micropolitan Museum of Microscopic art forms Microscopy 9017 Life- морская жизнь | ⬤ | ||||||||
| Галерея изображений, Форум световой микроскопии | простейшие, коловратки и т. д. | ⬤ | |||||||
| Страница Ugly Bug (Оклахомское общество микроскопии) | насекомые | фильмы о клетках и тканях | ⬤ | ⬤ | ⬤ | ||||
| The Paper Project — Университет штата Аризона | 9 бумаги ручной работы | ⬤ | ⬤ |
Возможно, вы очень часто использовали ВПР для возврата значения из таблицы.Однако вы не можете использовать ВПР для возврата изображения … Итак, как это можно сделать? Вам нужно будет знать три хитрости:
Вы можете загрузить образец файла, чтобы продолжить работу.
Давайте рассмотрим их один за другим.
Примечание: каждое изображение должно целиком находиться в ячейке (я покажу вам, почему позже)
Видимо поэтому его называют Связанное изображение (иначе Камера)
Видите? Связанное изображение эффективно показывает все, что помещено в связанную ячейку (включая границу и цвет).Вот почему для нас важно полностью поместить изображение в ячейку при настройке таблицы поиска на шаге 1.
Ниже показано, что мы можем сделать это вручную, изменив ссылку в строке формул…
Поняв это, дальше нужно написать формулу, которая дает динамический результат в соответствии с вводом, скажем, E2. ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ — идеальные функции в этой ситуации.
Нужная нам формула:
= ИНДЕКС ($ C $ 2: $ C $ 5, ПОИСКПОЗ ($ E $ 2, $ B $ 2: $ B $ 5,0))
Совет: ИНДЕКС, в верхней части, возвращает значение также может возвращать ссылку .
Это , а не работало над связанным изображением… так разочаровывает.
Не беспокойтесь! На помощь приходит названная формула.
Теперь связанное изображение относится к динамической ссылке, которая реагирует на ввод в E2.
Вот так просто. 🙂
Вместе с некоторыми другими уловками, мы можем создать что-то интересное … как интерактивное резюме, размещенное на сайте About.
Вам не кажется, что такое резюме выделит вас из толпы?
(ну… это действительно зависит) 😛
Если вы поместите связанный рисунок на другой лист, вам нужно обратить особое внимание на формулу, которую вы вводите в Диспетчере имен.Вы должны до указать имя листа в этом случае:
= ИНДЕКС ( Content! $ C $ 2: $ C $ 5, MATCH ( Content! $ E $ 2, Content! $ B $ 2: $ B $ 5,0))
Если имя вашего листа содержит пробелы, вам нужно заключить имя листа в «», например
= ИНДЕКС ('Мои данные'! $ C $ 2: $ C $ 5, ПОИСКПОЗ ('Мои данные'! $ E $ 2, 'Мои данные'! $ B $ 2: $ B $ 5,0)) Нравится Загрузка…
СвязанныеКредит: Эдгар Сервантес / Android Authority
Не знаете, как выполнить обратный поиск изображений в Google? На самом деле это действительно просто.Однако при использовании Android-устройства процесс не такой простой. Вам нужно будет покопаться, чтобы найти функцию обратного поиска изображений Google на мобильном устройстве. Вот почему мы создали удобное руководство, чтобы вы могли пропустить работу наугад и сразу перейти к поиску.
Кредит: Эдгар Сервантес / Android Authority
Обратный поиск изображений Google был сделан для ПК, вероятно, поэтому этот процесс не был оптимизирован на смартфонах, планшетах и других устройствах. мобильные устройства.Следовательно, на компьютере этот процесс чрезвычайно прост. Давайте проведем вас по шагам.
Кредит: Эдгар Сервантес / Android Authority
Самый быстрый и простой способ выполнить обратный поиск изображений Google на вашем устройстве Android — использовать браузер Google Chrome. Допустим, вы просматриваете Интернет и наталкиваетесь на интересное изображение, которое хотите выполнить обратным поиском. Вот что вам нужно сделать.
Вот и все. Простой. Но что, если вы пытаетесь найти изображение, сохраненное на вашем телефоне?
Здесь: Эти советы и хитрости Chrome полностью изменят ваш опыт просмотра
Кредит: Эдгар Сервантес / Android Authority
Предыдущий раздел помогает вам выполнить обратный поиск Google. поиск изображений, если изображение, которое вы хотите найти, находится в сети.Если вы хотите найти изображение, которое вы сохранили в своем телефоне, вы можете сделать это, используя сайт для ПК в браузере Chrome на смартфоне. Вот как это сделать!
Кредит: Джонатан Фейст / Android Authority
Следующий лучший способ выполнить обратный поиск изображений Google с помощью официального решения Google — использовать Google Lens. Это приложение использует дополненную реальность и огромный пул данных Google для анализа изображений, как живых, так и сохраненных на вашем устройстве, и предоставления информации о том, что оно видит.
Далее: 15 лучших приложений для камеры
Не хотите загружать приложения или искать обходные пути? Вы можете использовать сторонний веб-сайт, который автоматизирует процесс. Один из наших любимых — Labnol.org. Покажем, как им пользоваться.
Также прочтите: Лучшие доступные браузеры для Android
Кредит: Эдгар Сервантес / Android Authority
Если вы выполняете более одного обратного поиска изображений Google для изображений, которые есть на вашем устройстве , вероятно, лучше всего загрузить специальное приложение, чтобы сэкономить время.