by : alexxlab Разное

Глаза картинки нарисованные: D0 bd d0 b0 d1 80 d0 b8 d1 81 d0 be d0 b2 d0 b0 d0 bd d0 bd d1 8b d0 b5 d0 b3 d0 bb d0 b0 d0 b7 d0 b0 картинки, стоковые фото D0 bd d0 b0 d1 80 d0 b8 d1 81 d0 be d0 b2 d0 b0 d0 bd d0 bd d1 8b d0 b5 d0 b3 d0 bb d0 b0 d0 b7 d0 b0

%d0%b3%d0%bb%d0%b0%d0%b7%d0%b0 PNG, векторы, PSD и пнг для бесплатной загрузки

  • естественный цвет bb крем цвета

    1200*1200

  • 3d модель надувной подушки bb cream

    2500*2500

  • bb крем ню макияж косметика косметика

    1200*1500

  • цвет перо на воздушной подушке bb крем трехмерный элемент

    1200*1200

  • элегантный серебряный золотой bb позже логотип значок символа

    1200*1200

  • bb крем тень вектор

    1300*1300

  • bb логотип дизайн шаблона

    2223*2223

  • bb логотип градиент с абстрактной формой

    1200*1200

  • red bb cream cartoon cosmetics

    2500*2500

  • bb крем элемент

    1200*1200

  • латинский алфавит буква bb из расплавленной лавы скачать бесплатно png

    3000*3000

  • простая инициализация bb b геометрическая линия сети и логотип цифровых данных

    2276*2276

  • bb логотип письмо дизайн вектор простые и минималистские ключевые слова lan

    1202*1202

  • две бутылки косметики жидкая основа белая бутылка крем bb

    2000*2000

  • Креативное письмо bb дизайн логотипа черно белый вектор минималистский

    1202*1202

  • в первоначальном письме вв логотипа

    1200*1200

  • ms косметика bb крем для ухода за кожей

    2200*2800

  • аэрозольный баллончик увлажняющий лосьон bb cream парфюм для рук

    3072*4107

  • витамин b b1 b2 b3 b4 b6 b7 b9 b12 значок логотипа холекальциферол золотой комплекс с химической формулой шаблон дизайна

    1200*1200

  • аэрозольный баллончик увлажняющий лосьон bb cream парфюм для рук

    2000*2000

  • Реклама продукта по уходу за кожей черного золота bb bb крем bb кремовый

    3240*4320

  • аэрозольный баллончик увлажняющий лосьон bb cream парфюм для рук

    2000*2000

  • skin care products womens products bb cream skincare

    3000*3000

  • Красивая розовая и безупречная воздушная подушка bb крем косметика постер розовый красивый розовый Нет времени На воздушной

    3240*4320

  • bb крем cc крем пудра Порошок торт фонд

    2000*2000

  • bb письмо дизайн логотипа

    1200*1200

  • витамин b b1 b2 b3 b4 b6 b7 b9 b12 значок логотипа холекальциферол золотой комплекс с химической формулой шаблон дизайна

    1200*1200

  • жидкая подушка крем bb

    1200*1200

  • bb female cosmetic whitening

    2480*3508

  • bb крем на воздушной подушке

    1527*1173

  • h5 материал bb крем эффект

    3000*3000

  • 3d алфавит bb

    2000*2000

  • bb письмо логотип дизайн шаблона вектор простой и минималистский

    1202*1202

  • bb крем для кожи

    3000*3000

  • дизайн значка логотипа бабочки или буквы bb

    9168*9168

  • Дизайн плаката красоты на воздушной подушке bb

    640*853

  • Нарисованная рукой плоская линейная автомобильная наклейка bb

    1200*1200

  • Желтый bb крем Красивый bb крем ручная роспись bb крем мультфильм bb крем

    2000*2000

  • female beauty bb cream skin care products bb

    3000*3000

  • 3d алфавит bb

    5000*5000

  • yellow bb cream creative bb cream exquisite bb cream bb cream decoration

    3000*3000

  • аэрозольный баллончик увлажняющий лосьон bb cream парфюм для рук

    2000*2000

  • bb cream facial cleanser glass jar eyelash brush

    4167*5208

  • косметический тональный крем bb

    1200*1200

  • на воздушной подушке на воздушной подушке bb крем консилер отрегулировать тон кожи

    2000*2000

  • bb крем косметическое применение

    1200*1200

  • bb на воздушной подушке

    1200*1200

  • foundation cream cream bb cream pink box

    2000*2000

  • skin care products beauty skin care bb cream beauty

    3000*3000

  • bb логотип

    2223*2223

    • Рука нарисованные глаза изображение_Фото номер 401273988_PNG Формат изображения_ru.

    lovepik.com
    Применимые группыДля личного использованияКоманда запускаМикропредприятиеСреднее предприятие
    Срок авторизацииПОСТОЯННАЯПОСТОЯННАЯПОСТОЯННАЯПОСТОЯННАЯ
    Авторизация портрета ПОСТОЯННАЯПОСТОЯННАЯПОСТОЯННАЯ
    Авторизованное соглашениеПерсональная авторизацияАвторизация предприятияАвторизация предприятияАвторизация предприятия
    Онлайн счет

    Маркетинг в области СМИ

    (Facebook, Twitter,Instagram, etc.)

    личный Коммерческое использование

    (Предел 20000 показов)

    Цифровой медиа маркетинг

    (SMS, Email,Online Advertising, E-books, etc. )

    личный Коммерческое использование

    (Предел 20000 показов)

    Дизайн веб-страниц, мобильных и программных страниц

    Разработка веб-приложений и приложений, разработка программного обеспечения и игровых приложений, H5, электронная коммерция и продукт

    личный Коммерческое использование

    (Предел 20000 показов)

    Физическая продукция печатная продукция

    Упаковка продуктов, книги и журналы, газеты, открытки, плакаты, брошюры, купоны и т. Д.

    личный Коммерческое использование

    (Печатный лимит 200 копий)

    		 предел 5000 Копии Печать предел 20000 Копии Печать неограниченный Копии Печать

    Маркетинг продуктов и бизнес-план

    Предложение по проектированию сети, дизайну VI, маркетинговому планированию, PPT (не перепродажа) и т. Д.

    личный Коммерческое использование

    Маркетинг и показ наружной рекламы

    Наружные рекламные щиты, реклама на автобусах, витрины, офисные здания, гостиницы, магазины, другие общественные места и т. Д.

    личный Коммерческое использование

    (Печатный лимит 200 копий)

    Средства массовой информации

    (CD, DVD, Movie, TV, Video, etc.)

    личный Коммерческое использование

    (Предел 20000 показов)

    Перепродажа физического продукта

    текстиль, чехлы для мобильных телефонов, поздравительные открытки, открытки, календари, чашки, футболки

    Онлайн перепродажа

    Мобильные обои, шаблоны дизайна, элементы дизайна, шаблоны PPT и использование наших проектов в качестве основного элемента для перепродажи.
    Портрет Коммерческое использование

    (Только для обучения и общения)

    Портретно-чувствительное использование

    (табачная, медицинская, фармацевтическая, косметическая и другие отрасли промышленности)

    (Только для обучения и общения)

    (Contact customer service to customize)

    (Contact customer service to customize)

    (Contact customer service to customize)

    Чтобы распознавать картинки, не нужно распознавать картинки / Хабр

    Посмотрите на это фото.

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

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

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


    Упс. Кажется, что-то пошло не так.

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

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

    Еще один замечательный пример — как маленькие дети рисуют небо.


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

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

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

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

    больше перспективы

    Вообще мир вокруг прямо-таки полон свидетельств того, как перспектива все искажает. Люди, поддерживающие пизанскую башню, фотографии с солнцем в руках, не говоря уже про классические картины Эшера, или вот совершенно прекрасный пример —

    Комната Эймса

    . Тут важно понять, что это не какие-то единичные подлянки, специально сделаные для того, чтобы обманывать. Перспектива

    всегда

    показывает нам неполноценную картинку, просто как правило, мы способны ее «раскодировать». Попробуйте выглянуть в окно и подумать, что то, что вы видите — обман, искажение, безнадежная неполноценность.


    Представьте, что вы — нейронная сеть.

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

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

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

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

    Итак, важный вопрос — как бы нам получать трехмерную модель всего, что мы видим? Еще более важный вопрос — как при этом обойтись без необходимости покупать лазерный пространственный сканер (сначала я написал «чертовски дорогой лазерный сканер», а потом наткнулся на

    этот пост

    )? Даже не столько по той причине, что нам жалко, а потому, что животные в процессе эволюции зрительной системы явно каким-то образом обошлись без него, одними только глазами, и было бы любопытно выяснить, как они так.

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

    Вообще с двумя глазами все не так просто

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

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

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

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

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

    Прежде всего — а не сделали ли все, случайно, до нас? Страница «Structure from motion» в Википедии предлагает аж тринадцать инструментов (и это только опенсорсных) для воссоздания 3D-моделей из видео или набора фотографий, большинство из них пользуются подходом под названием bundle adjustment, а самым удобным мне показался

    Bundler

    (и демо-результаты у него крутые). К сожалению, тут возникает проблема, с которой мы еще столкнемся — Bundler для корректной работы хочет знать от нас модель камеры и ее внутренние параметры (в крайнем случае, если модель неизвестна, он требует указать фокусное расстояние).

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

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

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

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

    План Б:

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

    OpenCV: мы — 2:0.

    4.1 Меняем план

    Но погодите. Возможно, мы с самого начала пошли не совсем правильным путем. В предыдущих попытках мы, по сути, пытались определить

    реальное

    положение трехмерных точек — отсюда необходимость знать параметры камеры, матрицы, ректифицировать кадры и так далее. По сути, это обычная триангуляция: на первой камере я вижу эту точку здесь, а на второй здесь — тогда нарисуем два луча, проходящих через центры камер, и их пересечение покажет, как далеко точка от нас находится.

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

    Само собой, можно. Привет, оптический поток.

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

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


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

    Код для для этой маленькой демонстрации
    # encoding: utf-8

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('0.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('1.jpg', 0)


def stereo_depth_map(img1, img2):
    # 1: feature matching
    orb = cv2.ORB()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf. match(des1, des2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    src_points = np.vstack([np.array(kp1[m.queryIdx].pt) for m in matches])
    dst_points = np.vstack([np.array(kp2[m.trainIdx].pt) for m in matches])

    # 2: findFundamentalMat
    F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_points, dst_points)

    # 3: stereoRectifyUncalibrated
    _, h2, h3 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(src_points.reshape(src_points.shape[
                                              0], 1, 2), dst_points.reshape(dst_points.shape[0], 1, 2), F, img1.shape)

    rect1 = cv2.warpPerspective(img1, h2, (852, 480))
    rect2 = cv2.warpPerspective(img2, h3, (852, 480))

    # 3.5: stereoBM
    stereo = cv2.StereoBM(cv2.STEREO_BM_BASIC_PRESET, ndisparities=16, SADWindowSize=15)
    return stereo.compute(rect1, rect2)


def optical_flow_depth_map(img1, img2):
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(img1, img2, 0.5, 3, 20, 10, 5, 1.2, 0)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    return mag


def plot(title, img, i):
    plt. subplot(2, 2, i)
    plt.title(title)
    plt.imshow(img, 'gray')
    plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)

plot(u'Первый кадр', img1, 1)
plot(u'Второй кадр (шаг вправо)', img2, 2)
plot(u'stereoRectifyUncalibrated', stereo_depth_map(img1, img2), 3)
plot(u'Первый кадр', optical_flow_depth_map(img1, img2), 4)

plt.show()

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

    4.2 Часть, в которой мы получаем координаты трехмерных точек

    Эта картинка уже мелькала на одной из ссылок выше.

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

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

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

    Настало время написать немного кода
    import cv2
import numpy as np

f = 300   # раз мы занимаемся визуализацией, фокус я все-таки подобрал так, чтобы сцена выглядела условно реальной
B = 1
w = 852
h = 480

img1 = cv2.imread('0.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('1.jpg', 0)

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(img1, img2, 0.5, 3, 20, 10, 5, 1.2, 0)
mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])

edges = cv2.Canny(img1, 100, 200)

result = []
for y in xrange(img1.shape[0]):
    for x in xrange(img1.shape[1]):
        if edges[y, x] == 0:
            continue
        delta = mag[y, x]
        if delta == 0:
            continue
        Z = (B * f) / delta
        X = (Z * (x - w / 2.)) / f
        Y = (Z * (y - h / 2.)) / f
        point = np.array([X, Y, Z])
        result.append(point)

result = np.vstack(result)


def dump2ply(points):
    # сохраняем в формат .ply, чтобы потом открыть Блендером
    with open('points.ply', 'w') as f:
        f.write('ply\n')
        f. write('format ascii 1.0\n')
        f.write('element vertex {}\n'.format(len(points)))
        f.write('property float x\n')
        f.write('property float y\n')
        f.write('property float z\n')
        f.write('end_header\n')
        for point in points:
            f.write('{:.2f} {:.2f} {:.2f}\n'.format(point[0], point[2], point[1]))

dump2ply(result)

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


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

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

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

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

    Выглядело это примерно так:
    Лестница сминается, местами превращаясь в аморфный кусок непонятно-чего.

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

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

    Слева уже знакомый поток Фарнебака, справа вышеописаный велосипед

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

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


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

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

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

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

    Совсем-совсем ничего?

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

    На самом деле, как подсказывает к этому моменту запоздавший здравый смысл, мы все еще пытаемся сделать лишнюю работу, которая не важна для нашей конечной цели — распознавания, классификации и прочего интеллекта. Зачем мы пытаемся запихать в трехмерный мир

    все

    точки картинки? Даже когда мы работаем с двумерными изображениями, мы обычно не пытаемся использовать для классификации каждый пиксель — большая их часть не несет никакой полезной информации. Почему бы не делать то же самое и здесь?

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

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

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



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

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


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

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


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

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

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


    Голова профессора Доуэля


    Какая-то рандомная машина

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

    Слегка оглянемся назад и вспомним, зачем мы это все делали. Ход рассуждений был такой:

    — нам нужно уметь распознавать вещи, изображенные на картинках

    — но эти картинки каждый раз, когда мы меняем положение или смотрим на одну и ту же вещь с разных углов, меняются. Иногда до неузнаваемости

    — это не баг, а фича: следствие того, что наши ограниченые сенсоры глаз видят только часть предмета, а не весь предмет целиком

    — следовательно, нужно как-то объединить эти частичные данные от сенсоров и собрать из них представление о предмете в его полноценной форме.

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

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

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

    Картинки открывающие и развивающие третий глаз для начинающих и продвинутых

    Способности к ясновидению раскрываются посредством различных методик: медитаций, пения мантр, визуализации. Есть еще один способ – работа со специальными картинками. Оптические иллюзии помогают сконцентрироваться, развивать усидчивость и терпение для открытия Третьего Глаза.

    Какие картинки выбрать для саморазвития

    Популярные текстуры для тренировки внутреннего зрения. Для большинства пользователей они представляют исключительно развлекательный интерес, но изначально картинки созданы для тренировки и развития сверхспособностей, а уже во вторую очередь – на потеху просвещенной публике.

    Сконцентрируйтесь и попробуйте остановить вращение картинки

    Визуальные тренажеры – это двухмерные изображения, при детальном рассмотрении превращающиеся в объемные. Всматриваясь в глубину картинки, человек разглядывает ее в иной проекции. Концентрирует взгляд, чтобы из плоского рисунок стал трехмерным, ожил, зашевелился или зафиксировался в пространстве.

    Сам по себе цветной калейдоскоп не заработает. Если не заниматься регулярно йогой, медитацией и самосовершенствованием, то он так и останется занятной, но бесполезной игрушкой, позволяющей скоротать время до окончания рабочего дня.

    Картинки можно просматривать с монитора компьютера, но лучше распечатать их на бумаге. Мерцание экрана негативно сказывается на восприятии и снижает остроту зрения.

    Простое изображение для тренировки на начальном уровне

    Серия картинок «Магия Третьего Глаза» учит правильной постановке взгляда. Многие пользователи уверены, что зашифрованные внутри цветового узора тайны реально рассмотреть только на подсознательном уровне.

    Офтальмология: за и против

    В видео рассказывается о том, почему и как на нас влияют оптические иллюзии:

    Офтальмологи не считают просмотр оптических иллюзий вредным для зрения. Наоборот, концентрация взгляда на предметах и рисунках разной удаленности тренирует зрительный нерв и глазное дно. Главное, не переусердствовать.

    Лучше распечатать изображение на бумаге

    В медицинской практике проверки зрения используются похожие подходы. Все, кто проходил медкомиссию, знают о специальных книгах с рисунками, например тесты на выявление дальтонизма.

    Нельзя допускать чрезмерной нагрузки на сетчатку при занятиях по раскрытию третьего глаза. Почувствовав усталость и ощущение рези, завершите тренировку и дайте организму полчаса отдыха.

    С помощью разноцветных абстрактных узоров можно сменить минус на плюс, если случай не слишком запущенный. Ежедневные тренировки дисциплинируют, развивают интуицию, помогают концентрации внимания.

    Упражнение: поместите понравившийся предмет на расстоянии вытянутой руки. Сначала секунд 30 смотрите на него, не отрываясь. Фокусируйте взгляд. Затем переведите на самую дальнюю точку в пространстве. Отпустите увиденное, расслабьте глазные мышцы и добейтесь полной расфокусировки. Предметы и мелкие детали станут нечеткими и размытыми. Повторяйте упражнение 2–3 раза.

    Геометрические картинки могут быть как цветными, так и черно-белыми

    Первое, чему нужно научиться – это выработать правильный взгляд:

    1. Выберите картинку согласно уровню подготовки.
    2. Поднесите к лицу вплотную. Выражение «читать носом» уместно в данной ситуации.
    3. Полностью расслабьте взгляд и старайтесь не коситься по сторонам. На таком расстоянии не пытайтесь сфокусироваться.
    4. Угол обзора ‒ максимально тоннельный.
    5. Медленно отдаляйтесь от картинки или убирайте дальше от лица руку с листочком.
    6. Если взгляд вдруг зацепился за какую-либо точку и поймал фокус, начинайте упражнение сначала.
    7. Расстояние, на которое удаляется геометрический узор, не превышает длины рук.
    8. Как только наступит момент истины и из хитросплетения красок проступит четкая картинка, зафиксируйте ее. Не торопитесь – интуиция подскажет, что делать дальше.

    Если с первого раза тренировка не получилась – не расстраивайтесь, возьмите другой узор. Два–три дня – и вы добьетесь нужных результатов, редко у кого уходит на озарение больше времени. Чем больше опыт, тем быстрее проявляются зашифрованные предметы.

    Как пользоваться картинками

    От простого – к сложному, так характеризуется раскрытие Третьего Глаза. Только у людей, наделенных от природы даром ясновидения, все получается сразу и никакие тренинги им не нужны. Неофиту придется потрудиться, чтобы научиться определять знаки, зашифрованные в голограммах.

    Как только таинство распознавания фигур станет под силу, переходите к сложным и многоуровневым заданиям. Вы сами поймете, когда наступит нужное время.

    Просмотр абстракций благотворно влияет на психику и развивает внутреннее зрение

    Новички в оккультизме задают один и тот же вопрос: как понять, с какой картинкой лучше работать. Конкретные рекомендации давать сложно, но есть 4 общепринятых правила.

    1. Из массы представленных в интернете или на прилавках книжных магазинов тренажеров выбирайте вызывающие симпатию. Одному по душе флористические узоры. Второй будет с удовольствием высматривать в высокой траве птичку или животное. Все зависит от личных предпочтений.
    2. Разглядывать картинку следует сразу в двух плоскостях: перемещайте взор то в глубину экрана или листа, то на поверхность.
    3. Периодичность смещения фокуса составляет от 1 до 5 секунд. Чем быстрее вы меняете положение глаз, тем выше результат.
    4. Занимайтесь не более 10–15 минут в день, иначе утомитесь. В особенности совет актуален, если рассматривать цветовую матрицу с монитора компьютера.

    Фиолетовый цвет влияет на развитие сверхспособностей

    С помощью глубоких трехмерных изображений раскрывается не только Аджна, задания помогают в реализации паранормальных способностей.

    Изображения Всевидящего Ока

    Бинауральные ритмы для раскрытия Третьего Глаза желательно прослушивать в наушниках:

    Самый доступный способ – это концентрация в конкретной точке. Эзотерики рекомендуют использовать начертание т. н. Всевидящего Ока. Оно может быть чисто схематичным или вплетено в причудливый геометрический мотив. В отдельных практиках рекомендуется нарисовать на ладони символический глаз и медитировать, глядя на руку. Женщины рисуют Око на левой, мужчины – на правой руке.

    Термин Всевидящего Ока присутствует в культуре многих народов мира

    Медитировать можно с использованием мантр и специальной музыки. Это позволит настроить организм на правильные вибрации. Не забывайте, что открытию Третьего Глаза предшествует работа с другими активными точками. 6 и 7 чакры – пропуск в высшие сферы, но если энергетика тела заполнена негативом, то никакие упражнения не помогут.

    Пример того, как может выглядеть картинка. Она необязательно должна быть цветной. Всмотритесь в центр рисунка, вращайте лучи или останавливайте их.

    Насколько точным будет изображение – зависит от пожеланий ученика, познаний в оккультных науках и степени общего Просветления.

    В индуизме

    Третий Глаз изображается схематично и в вертикальном положении. Часто пунктирно рисуется в виде трех линий. На лбу обозначен небольшой точкой красноватого цвета. В межбровном пространстве Шивы являет собой Пылающую Жемчужину. При желании эзотерик берет за основу лик любого божества из пантеона Индийских богов.

    Египетская мифология

    Древние египтяне именовали символ Глазом Гора или бога Ра. Это одновременно и амулет для защиты, и знак вечной жизни. Око божества Гора представляет квинтэссенцию Космоса, Сознания, Разума и мистической власти. Обычно картинки содержат линию брови, ассоциирующуюся с силой.

    Обратите внимание, какие выразительные очи и надбровные дуги у египтян на древних фресках. Прекрасная и женственная царица Нефертити изображена с роскошными бровями.

    Под нижним веком традиционно изображается закрученная спираль – олицетворение вечного круговорота энергии, увядания и воскрешения. Изменчивость и непостоянство природы египтяне связывали с Луной, и первыми выяснили влияние ночного светила на процессы, происходящие на Земле. В их представлении магический знак связан с этой планетой.

    Масонские знаки

    Лучезарная Дельта – так называется Третий Глаз в оккультной терминологии Ордена Вольных Каменщиков. В XVIII веке магический треугольник получил широкое распространение в США. Сегодня мы видим его на долларовых купюрах.

    Классическое изображение масонского символа

    Символ присутствовал и на денежных знаках в царской России. В оккультной традиции он считается покровителем достатка и богатства, используется в качестве амулета для желающих добиться успеха на финансовом поприще.

    Практика

    Выбрав узор по душе, попробуйте самостоятельно создать действующую мощную янтру. Для этого:

    1. Нарисуйте символ в центре ладони.
    2. Сядьте в позу Падмасана.
    3. Руку поднимите на уровне лба, там, где находится третий глаз.
    4. Пойте мантру ОМ, дышите свободно, легко и ритмично, не сбиваясь и не задерживая воздух.

    Повторяйте мантру из видео неограниченное количество раз, и это принесет невообразимые блага и силы:

    На выдохе представляйте, как невидимый поток направляется в картинку. На вдохе должно происходить обратное. Закройте глаза. Внутренним взором представьте узор на ладошке.

    Проводите медитацию утром и вечером, каждый раз усложняя задачу: направляйте энергию вокруг руки, закручивайте в спираль. Представляйте, как яркий свет окутывает тело и сознание.

    Символы древнего Востока

    Мастера восточного учения говорят, что самыми эффективными инструментами для раскрытия потенциала являются янтры, мандала и полноценная медитация.

    Янтра – это знак, принятый в буддизме и индуизме. Он описывается как линейная диаграмма.

    Изображение янтры для раскрытия Третьего Глаза

    Начертание криптограммы – несложное. Она состоит из нескольких штрихов, выводящих Разум на новую ступень Просветления.

    Самый известный геометрический рисунок – Шри Янтра. Работая с ней, мы открываем все чакры.

    Говоря обыденным языком, мандала – это усложненный вариант начертания. Она более красочная, состоит из множества элементов. Применяется в магических ритуалах и для релаксации.

    Видео содержит мантру-медитацию на открытие Аджны:

    Мандала ‒ отражение Вселенной. Словно далекая мерцающая Галактика, притягивает взор. Глядя на нее, мы погружаемся в Космос. Избавляемся от внутренних комплексов, зажимов и блоков, мешающих свободному притоку и прохождению энергии.

    Вы можете нарисовать собственную Галактику, раскрасить ее так, как видите и представляете. Созданные своими руками мандалы используют в качестве амулетов и оберегов. Они позволяют концентрировать внимание и отрешаться от проблем, когда это необходимо.

    Великий Учитель Ошо в книге «365 медитаций на каждый день» говорит, что истинное искусство заключается в погружении в спокойствие в любой ситуации. Легко отвлечься от мира, когда ничего не мешает, говорит мастер, а попробуй расслабиться, когда вокруг много внешних раздражителей.

    Специальные символы, нанесенные на руку или нарисованные на листке, помогут сосредоточиться. Вы всегда будете чувствовать поддержку Космоса: в шумной толпе или в тишине леса.

    Какая янтра помогает развить ясновидение?

    Для работы со Шри Янтрой ее рекомендуется помещать на расстоянии полутора метров от лица.

    Зажгите свечи по бокам картинки. Концентрируйте внимание на центральной точке. Всматривайтесь в магический узор не менее 15 минут. Закройте глаза: изображение останется, отпечатавшись на сетчатке. Постарайтесь удержать его подольше. Запомните ощущения, наполняющие в этот момент Душу и Разум.

    Янтра – сакральный геометрический символ

    Как только рисунок растает и поблекнет, сделайте три спокойных и глубоких глотка воздуха. Разомкните ресницы и поблагодарите янтру и Космос за сотрудничество.

    Повторять упражнение рекомендуется не более 5 дней подряд. Дайте себе отдохнуть.

    Раскрывать способности можно с помощью специальной янтры:

    1. Первый выглядит как круг. В центре расположена пара ступней ног и два лепестка лотоса. На цветке изображаются два слова: ХАМ и КШАМ.
    2. Второй: вписанный в круг перевернутый треугольник, обрамленный множеством маленьких лепестков. Геометрическая фигура символизирует триединство Вселенной. Выше расположено астральное тело и знак ОМ в виде лунного серпа.

    Цифра 3 является магической у многих народов мира. В христианской мифологии соответствует Троице: Богу Отцу, Сыну и Святому духу

    Мандалы для усиления Третьего Глаза

    Продвинутые ученики, прошедшие первую ступень посвящения и открывшие Недреманное Око, могут воспользоваться силой и красотой мандал. Они разработаны для приумножения способностей к прорицанию и ясновидению.

    Объемная мандала для раскрытия Третьего Глаза

    В классической традиции изображается окружность, в которую помещен квадрат, а в него еще один круг. Первый обозначает четыре стихии и стороны света. Второй – цикличность жизни и Колесо Бытия (Сансары).

    Пользоваться можно как статичной, так и движущейся картинкой. Она может быть объемной или плоской. Выбор зависит от степени познаний и уровня возможностей ученика.

    В первую очередь работа заключается в созерцании. Не пытайтесь смотреть на цветной мотив часами, это бесполезная трата времени. 15–20 минут в день достаточно, чтобы достигнуть результатов. Помните, для медитации лучше использовать мандалу на бумаге. Долгий зрительный контакт с монитором негативно влияет на зрение.

    Мандалу можно создать своими руками. Скачайте изображение и раскрасьте его в соответствии со своим видением

    Разглядывать картинку следует поэтапно и по кругу. Начинайте от края и постепенно приближайтесь к центру по часовой стрелке.

    Видео содержит практику «Дыхание шишковидной железой» — дыхание омоложения, исцеления, могущества и долголетия. Практика, получена 26 января 2014 года в ченнелинг‒послании от Учителя ЭЛЬ МОРИА через Светлану Драчёву:

    Икона Всевидящее Око Божие

    В христианской традиции концепция приобретает иное звучание, нежели в восточном учении.  На иконе изображено человеческое лицо с множеством органов чувств. Оно словно отражается в осколках огромного зеркала, складывается, как мозаика или пазл, в единое целое.

    Икона «Всевидящее Око» – одно из самых загадочных изображений в христианской иконографии

    С одной стороны, она напоминает, что Господь не дремлет и постоянно следит за происходящим на Земле. С другой, являет лики Всевышнего. С третьей, показывает, что в каждом есть частичка божественной сути и света.

    Работа с православными иконами требует знания молитв и ритуалов. Верующие возносят хвалебные слова Иисусу, Богородице, а также небесным воинам-покровителям и защитникам райских врат. Молятся и своему Ангелу, и Святой Троице.

    На иконе запечатлена картина мироздания такой, какой ее представляют христиане. Круг и лучи символизируют бесконечное вращение божественной благодати и стороны света.

    Постскриптум

    Какую методику и практику для развития способностей выбрать, зависит исключительно от ученика. Для духовных упражнений не важно, молитесь вы на оригинал иконы или медитируете на мандалы, смысл в ином.

    Иллюзия может быть движущейся или статичной. Совмещайте просмотр картинок с духовными практиками

    Только искреннее желание познавать мир во всем многообразии и чистые духовные помыслы помогут понять законы Мироздания. Работа над собой, искоренение вредных привычек и неправильных мыслей – вот ключи к открытию небесного царства Истины.

    Поделиться новостью в соцсетях