Красивые рисунки деревьев — Картины и живопись художников. Графика и галереи.

Чтобы создавать красивые рисунки необходимо знать некоторые правила и законы. Я не говорю о моих рисунках, ведь красота это дело относительное, и на каждый красивый art рисунок найдется более качественный. Вкусы разные.

Я хотел бы показать сам принцип создания рисунка. В видео вы, на примере дерева, можете посмотреть полностью весь процесс.

Сам ролик без комментариев, просто рисунок. А вот что происходило на экране я расскажу ниже. Акцентирую ваше внимание на основных моментах.

Итак, посмотрим ролик.

 

 

 

 

Красивые рисунки пошагово

Нам все равно, что рисовать то ли дерево, то ли портрет, то ли фигуру, то ли аниме рисунок. Везде присутствуют основные, базовые принципы.

1. Композиция
2. Перспектива
3. Пропорции
4. Рисунок
5. Разбор тона

Более детально я о них рассказываю в своем курсе «Секреты учебного рисунка пошагово».

Давайте применим этот список к нашему дереву.
Вначале выбираем размер растения на ватмане. Легкими штрихами обозначаем границы дерева. Дальше определяем размер кроны и ствола. После рисуем сам каркас. Так как дерево не такая точная фигура, как например здание или портрет, то перспектива здесь применяется минимально (например, в падающей тени).

 

Рисуем тени. Если быть точнее намечаем тень. Рисунок внизу.

 

Красивые рисунки будут получаться, если вы будете работать с тоном. Необходимо помнить, что ствол темнее кроны. Поэтому штрих карандаша на стволе дерева более темный.

 

Часть кроны дерева на свету, часть в тени, задний план (внутри дерева) еще более темный. Мы так и делаем. Смотрим на рисунок ниже.

 

Усиливаем рисунок. Показываем падающую тень, которая уходит в перспективу (в глубину). Таким образом, дерево получает основу, оно уже не висит в воздухе.

 

Дальше дорабатываем дерево до конечной стадии. И наш рисунок готов.

 

Если вы поняли, как рисовать то теперь недалеко и до пейзажей ))).

Вот и все. Творческих вам успехов.

 

 

 

 

Профессиональная авторская графика. Рисунки карандашом и гелевой ручкой Zen Designer

Как день и ночь. Графические эскизы.

Две взаимосвязанные графические работы — противоположности одного единого целого, неразделимые, как день и ночь, — результат поиска нового выразительного языка.

Творческие продажные картины с инкрустацией

Творческие продажные картины с инкрустацией стразами в количестве двух изображений, а в сущности детские рисунки. Совмещение, так сказать, полезного с приятным тоже весьма интересное занятие, приносящее не только радость, но и некоторый доход.

Паутина йоги

черной тушью, кистью и карандашом графический рисунок из рабочего альбома

Эскизная работа Мандала деревьев 3 На закате

Очередная эскизная работа «Мандала деревьев» по мотивам солнца и деревьев на фоне неба, раскрывающегося наподобие мозаики. Данная эскизная работа одна из нескольких в этой серии, которая некогда насчитывала более 20 картин, выполненных маслом.

Сосны: черно-белая графика

Три работы в стиле черно-белой художественной графики. Выполнялись тушью по бумаге пером или кистью.

Иллюстрация Мандала деревьев 2

Иллюстрация «Мандала деревьев» 2 — это серия нескольких цветных графических рисунков, объединенных одной общей темой, общей манерой исполнения, общими элементами во всех изображениях, цветовой гаммой.

Черно-белые графические эскизы

Черно-белые фантазийные наброски для будущих полноформатных картин. Возможно пригодятся как самостоятельные визуализации образов, или просто рисунки гелевой ручкой черного цвета.

Набросок спиртовой маджентой

Эксперимент: быстрый набросок широкой кистью и спиртовой типографской маджентой

Графическая работа Мандала деревьев

Не знаю почему, но данную образную визуализацию захотелось назвать «Мандала деревьев». Видимо от того, что оригинальная магия композиции создает определенный завораживающий момент.

Эксперименты в копировании репродукций японских гравюр

Уже давно  изредка копирую картины китайских и японских мастеров живописи, точнее, копирую репродукции японских гравюр. Чаще всего это совершенно вольные интерпретации картин, хотя интерпретации для меня не особо значимы и критичны. Связана эта вольность с невысоким качеством попадающихся репродукции.

1. peptid-power.com.ua

2. good-book.com.ua

Как просто и красиво рисовать дерево и кусты — ландшафтная графика. | Кичигин Эдуард, рисование, АСМР

Снова отрабатываю эту интересную технику ландшафтного скетчинга — на простых формах деревьев и кустов.

Думаю нужно , что бы то вошло в автоматические привычки — то, как набирается графически общая форма дерева, его ствол, ветви, листва. Чтоб это было так же естественно, как ходить, дышать, говорить.

Когда придет легкость — тогда переключусь на другие задачи, а пока ….

Пучки и пучки зелени — свет сверху слева — тень снизу, чуть справа — кружочки кружочки тенюшки. Еще еще и еще.

Работай Эдо — штрих — пятно — линия — клякса — акцент — ритм — масса — форма — снова снова снова. Пока не победишь своих драконов =D

В руках перо №11 — легендарная звездочка, ее придумали в советские времена, когда народ делал подвиг всей страной — теперь и ты должен сделать хм …. пятилетку за два года … иначе ваще никак …

В тушнице — тушь — то же русская — «Гамма» — это вообще что то с чем то — цена копейки — адекватность — вполне на уровне. Не вижу причин сменить ее на что либо другое.

И бумага русская — как обычно » Рыбачка» акварельная 200 мг — да что такое за любимая страна — родина — которая мне дала все что мне нужно )))

Короткое видео по процессу рисования :

Рисую булыжники — и понимаю — камню — каменность , твердость, брутальность легко дают именно самые нежные лепестки зелени — если эти две сущности положены на листе рядом.

Какой то глубоко жизненный вывод, глубокая правда. Если рядом другие камни — нет такого эффекта, а так — вот она — драма.

Рисую старательно подписи, множу буковки, числа , даты, страны. Когда то это аукнется, знаю.

Есть предел моего стеклянного потолка, в который я как муха — бамс бамс бамс. Будет небо, будет …

И полное видео — если нужно — смотрите

Меня зовут Кичигин Эдуард. Я ландшафтный архитектор -пейзажист, скетчер и преподаватель скетчинга . Практикую в Италии (Pesaro) и в России (Санкт-Петербург) Преподаю быстрый рисунок и скетчинг в международном ландшафтном центре «Зеленая стрела» в Санкт-Петербурге. МОИ КУРСЫ ПО СКЕТЧИНГУ В ПИТЕРЕ.

Веду свой обучающий ютьюб канал по скетчингу и быстрому рисунку — спрашивайте у Ютьюб — Кичигин Эдуард и подписывайтесь — буду рад.
Если вам понравился материал — ставьте лайк и подписывайтесь на мой блог в Дзене: СКЕТЧИНГ, КАК КНИЖНАЯ ГРАФИКА

Визуализация эффекта бэггинга на смещение и дисперсию

Часто суть статей о бэггинге сводится к тому, что вы обучаете множество деревьев решений на различных частях данных и усредняете прогнозы, чтобы получить окончательный прогноз, который улучшается из-за того, что дисперсия случайного леса меньше дисперсии одного дерева решений. Тексты с таким заключением содержат отличные демонстрации, код и много других мыслей. Но криптоаналитику и дата-сайентисту, доктору Роберту Кюблеру, переводом статьи которого мы делимся сегодня, часто не хватает хороших выкладок о причине, почему бэггинг — хорошая идея, а ещё не хватает демонстраций уменьшения дисперсии на реальных данных. Восполняем этот пробел к старту нашего флагманского курса по Data Science.

---

Я хочу рассмотреть недостатки и дать интуитивное обоснование причины, почему алгоритм случайного леса работает и как увидеть улучшение дисперсии графически. Считайте эту статью исследованием двух тем, которое глубже обычной статьи о дилемме смещения-дисперсии, но она не настолько глубокая, как полноценная исследовательская работа. Тем не менее я буду давать ссылки на ресурсы, которые считаю полезными, чтобы дать вам возможность углубиться в них.

Я стараюсь, чтобы уровень математики оставался достаточно понятным, чтобы люди без математического образования могли читать мои статьи, но даю высокоуровневые идеи и иллюстрации, которые могут понравиться и людям с математическим образованием. Не стану подробно объяснять, как работают деревья решений, случайные леса и все остальные упомянутые модели, вместо этого объясню только очень высокоуровневые идеи.

Деревья решений

Отказ от ответственности: я буду говорить только о ванильных деревьях, не рассматривая обрезку. Также условимся, что деревья могут расти на произвольную глубину.

Выходное описание

Дерево решений с k листьями — модель вида

означает, что дерево решений — это кусочно-постоянная функция с вещественными значением w в области пространства признаков R. Здесь x — метка из пространства признаков X, а y — метка из выходного пространства Y. Ограничения R таковы:

Свойства 1 и 2 для двумерного пространства признаков

1. Они представляют собой прямоугольники с границами, параллельными координатным осям пространства признаков;

2. Множество всех прямоугольников является разбиением пространства признаков, т. е. два прямоугольника не пересекаются, а объединение всех прямоугольников является полным пространством признаков.

Теперь, когда мы это выяснили, разберёмся, почему дерево решений называют алгоритмом с высокой дисперсией, в то время как, например, линейная регрессия считается алгоритмом с низкой дисперсией.

Сравнение с линейной регрессией

Вкратце напомню, что модели линейной регрессии имеют следующий вид:

где веса w — вещественные числа, а d — размерность выборок, т. е. количество функций.

Для сравнения дисперсии этих моделей мы должны сделать один шаг назад и подумать о том, что на самом деле представляет собой задача обучения.

Обычно даётся фиксированное количество образцов (обучающее множество), образцы позволяют алгоритму творить магию и подбирать все необходимые параметры. В результате мы можем предсказать значения данных, которых не было в обучающем наборе. Однако это довольно закостенелый взгляд. В теории обучения мы моделируем обучающее множество как происходящее из распределения D в пространстве X×Y, где X — это пространство признаков, а Y — пространство вывода. Мы выберем обучающий набор L (а также набор для проверки и тестирования) размера n из распределения:

n выборок данных из распределения D. Здесь каждый x — это вектор некоторой размерности d, поступающий из пространства признаков X, а y — это соответствующие метки выходного пространства Y.

Представьте, что распределение представляет собой чёрный ящик с кнопкой; если вы нажмёте кнопку один раз, получите из распределения случайный образец (x₁, y₁). Нажав ещё раз, вы получите ещё один образец (x₂, y₂), который не зависит от предыдцщего. И так до достаточного количества образцов.

Затем мы можем использовать n точек данных из L для обучения нашей модели, получится функция f с f(xᵢ)≈yᵢ для всех (xᵢ, yᵢ) в выборке L (если модель хороша). Такой подход гарантирует хорошую производительность на обучающем наборе.

Но представьте, что мы запрашиваем n новых выборок из распределения D и используем их как обучающее множество L’. Назовём обученную на новом множестве модель g. Эта модель также будет удовлетворять условию g(xᵢ’)≈yᵢ’ для всех (xᵢ’, yᵢ’) в L’.

Поскольку L’ состоит из разных точек (xᵢ’, yᵢ’), новая модель g будет иметь отличающуюся от f выходную форму. Модели f и g могут сильно различаться или не различаться, в зависимости от того, насколько отличаются L и L’, как создавались модели и какой подход к случайности применялся в алгоритмах.

Если для фиксированного алгоритма, например дерева решений, модели для разных обучающих наборов L и L’ имеют тенденцию сильно различаться, то он называется алгоритмом с высокой дисперсией.

Конечно, это не точное определение, но в этой статье точность не нужна. Воспользуемся графиками, чтобы определить, имеет ли алгоритм дисперсию выше, чем у другого алгоритма.

Если вас интересует математика (ура!), могу порекомендовать диссертацию Жиля Луппа^[1], а также книгу Шая Шалев-Шварца и Шая Бен-Давида^[2], где очень подробно объясняются теоретические основы машинного обучения.

Вернёмся к сравнению деревьев решений и линейной регрессии. Воспользуемся таким рабочим примером: X=[0, 10] и Y=ℝ, т. е. пространством признаков размерности 1. Этот один признак может принимать вещественные значения от 0 до 10, а метки могут принимать любые вещественные значения. В нашем примере D определяется так: признак x выбирается равномерно от 0 до 10, а метка y явно вычисляется через скрытую функцию h(x).

y вычисляется детерминированно через 3sin(x)+x, а затем добавляется стандартный нормально распределённый шумy без шума

Функция h описывает базовую структуру меток, это истина, которую мы хотим узнать. Она называется скрытой, поскольку информация не предоставляется алгоритмам, которые должны разобраться сами. Согласно этим рассуждениям, если мы запросим распределение D три раза по 10 образцов каждый раз, то получим три обучающих набора данных:

Трёхкратная выборка из распределения даёт три разных результата. Каждый раз генерировалось 10 обучающих выборок. Воспользуемся третьим обучающим набором и построим график результатов после применения деревьев решений и линейной регрессии.

Видно, что дерево решений идеально подходит к обучающим данным, но это не повод для радости: алгоритм захватывает шум, а этого не хотелось бы. Мы заинтересованы только в том, чтобы уловить основную структуру меток, то есть 3sin(x)+x.

Смещение-дисперсия деревьев решений и регрессии

Проведём этот эксперимент 3000 раз для 3000 независимых обучающих наборов с размерами в 10 элементов данных. В левой части видны результаты деревьев, в правой — линейной регрессии. Результаты на графиках накладываются друг на друга.

Каждое испытание даёт одну кривую прозрачного чёрного цвета. Чем больше линий складывается, тем темнее становятся пересечения. Пунктирная синяя линия — это наша функция 3sin(x)+x.

Деревья решений слева в среднем довольно хорошо подходят к данным. Люди также называют это свойство деревьев решений низкой систематической погрешностью (смещением). Модель линейной регрессии, справа, явно не отражает сложную картину в основе структуры меток. Мы говорим, что линейная регрессия имеет высокую систематическую погрешность, в данном случае она не справляется с задачей.

Тем не менее если рассматривать вертикальную ширину чёрных трубок, то трубки деревьев решений шире, чем в случае линейной регрессии. Это означает, что прогнозы дерева решений колеблются сильнее прогнозов линейной регрессии при повторной выборке обучающего набора, это свойство деревьев решений называется высокой дисперсией; получается, что у линейной регрессии низкая дисперсия.

Свойства алгоритмов

Мы нуждаемся в алгоритмах с низким смещением, которые попадают в истину в среднем, и низкой дисперсией, которые не слишком колеблются вокруг истины. К счастью, есть множество способов уменьшить смещение, один из них называется бустинг, также есть способы снижения дисперсии, например бэггинг. Хорошая черта бэггинга — он не увеличивает смещение; причину этого я объясню ниже.

Вот почему эффект от совместного применения бэггинга и линейной регрессии небольшой: смещение уменьшается бустингом, а не бэггингом. Забавно, но оказалось полезным совместить деревья решений и бустингом. В таком случае применяются обрезанные деревья решений, имеющие низкую погрешность.

Бэггинг

Далее о том, что делает бэггинг, почему он работает и как увидеть уменьшение дисперсии.

Простое объяснение

Представьте, что у нас есть доступ к стандартному нормальному распределению, в частности, среднее значение наблюдаемой величины равно 0, а её дисперсия равна 1. Предположим, что нам нравится наблюдать значения около 0 (так же, как функции предсказания около 3sin(x)+x). Но дисперсия 1 слишком велика, на наш взгляд (как и ширина чёрных трубок), и мы ищем способ уменьшить её. Можно просто выбрать больше значений из стандартного нормального распределения и взять их среднее значение. Следующий результат хорошо известен и легко проверяется:

Среднее значение стандартных нормальных случайных величин также нормально распределено. Новое среднее — это просто сумма средних, а новую дисперсию возможно вычислить через формулу суммы некоррелированных переменных, которая отражает зависимости между случайными величинами. Если все величины независимы, то ρ=0. Если все ковариации между случайными величинами меньше границ K, то ρ также меньше K.

Таким образом, усредняя, мы имитируем выборку из другого нормального распределения с таким же средним значением, но с меньшей дисперсией, если значение ρ не слишком велико. Это здорово, потому что мы получаем значения, близкие к нулю с большей вероятностью, чем раньше! В частном случае независимых случайных величин, когда ρ=0 и b=100, дисперсия падает, например, с 1 до 0,01. И вот результат:

Нормальное распределение с дисперсией 0,01 намного уже стандартного нормального распределения с дисперсией 1. В затенённых областях видно, где лежат 99% вероятности каждого распределения.

Внимание: если все случайные величины X коррелируют со значением 1, то из этого следует, что ρ=(b-1)/b, т. е. дисперсия среднего снова равна 1. Это соответствует случаю, когда каждый образец данных в сущности является одним и тем же числом. Усреднение по множеству одинаковых чисел не даёт нам никакой новой информации, оно не лучше, чем вывод единственного значения.

В лучшем случае возможно усреднить независимые выборки. Чем больше их корреляция, тем они бесполезнее в усреднении.

Основная идея бэггинга

Полезным окажется сделать то же самое с моделями предсказания. Запуск алгоритма Decision Tree на случайном наборе обучающих данных даёт нам модель, которая по сути является выборкой функции из распределения. Усреднение этих моделей даёт нам другую модель (например, случайный лес) с тем же смещением, но меньшей дисперсией. Эта ансамблевая модель в среднем ближе к истине, чем одно дерево.

Но вопрос в другом: насколько коррелируют эти функции? Пример: если попадётся набор данных, мы можем установить на него одно дерево решений. Но если мы сделаем это снова, результат будет (почти) таким же в случае с деревьями решений, то есть выбранные таким образом функции сильно коррелированы (ρ≈1) и не улучшают ни одно дерево.

Именно единица не обязательна, поскольку алгоритмы дерева решений иногда должны разрушать связи, например случайным образом, но, поскольку в этом состоит единственный источник случайности, разрушение связей не приводит к созданию принципиально различных деревьев, которые каким-то образом нужно декоррелировать; об этом — в следующем разделе.

Приближаемся к случайным лесам

Случайные леса изобретены Лео Брейманом^[3]. Идея здесь — особым образом подогнать множество деревьев решений к обучающему набору, что даёт одинаково большое количество моделей деревьев, то есть функций. Затем эти деревья объединяются в единую модель, например усреднением их выходов для любого заданного входа x, а такой подход превращает метод в частный случай бэггинга. В результате модель обладает меньшей дисперсией, подобно тому, что мы наблюдали в случае с нормально распределёнными случайными величинами. Идея получения многих максимально некоррелированных деревьев заключается в следующем:

1. Задействовать случайное подмножество обучающих выборок для каждого дерева.

2. Использовать случайное подмножество признаков на каждом этапе выращивания каждого дерева.

Два источника рандомизации способствуют снижению корреляции между деревьями даже больше, чем только один. Не стесняйтесь добавлять другие, если вам доведётся разработать новый алгоритм бэггинга! Есть и другие методы объединения отдельных деревьев решений, например, экстремально случайные деревья^[4].

Сравнение дисперсии между деревьями решений и случайными лесами в одном измерении

Возьмём 10 образцов из нашего распределения и обучим дерево решений и случайный лес из 100 деревьев. Повторим эту процедуру 1000 раз:

Мы видим, что вертикальная ширина красной образованной случайным лесом трубки меньше ширины трубки дерева решений. Более того, кажется, что средние значения (середина) трубок одинакова, то есть усреднение не повлияло на смещение. Функцию 3sin(x)+x достаточно хорошо видно.

Обратите внимание: случайный лес не показал весь свой потенциал: мы использовали набор данных с единственным признаком, то есть с ним работало каждое дерево решений. Таким образом, 100 деревьев внутри леса различаются только обучающими выборками. В таком случае алгоритм сворачивается в более простой алгоритм бэггинга.

Если хочется увеличить разрыв в вариациях и иметь возможность визуально интерпретировать результаты, мы должны перейти к двумерному пространству признаков. Это позволит алгоритму случайным образом на каждом шаге выбирать единственный из двух имеющихся признаков.

Сравнение дисперсии деревьев решений и случайного леса в двумерном пространстве

Определим распределение обучающих данных, аналогичное распределению для одномерного случая. Выберем X=[0, 10]² и Y=ℝ, где D равномерно выполняет выборку (x, x’) из квадрата с вершинами в (0, 0), (0, 10), (10, 0) и (10, 10) и

Подобно тому, что мы видели ранее, y вычисляется детерминированно через 3sin(x+x’)+x-x’, а затем добавляется стандартный нормально распределённый шум. Случайный набор данных из 50 точек может выглядеть так:

50 случайных точек из распределения. Мы видим, что в правом нижнем углу находятся более высокие значения, а в левом верхнем — низкие. Разделяющая эти углы область заполнена значениями около нуля. Теперь давайте посмотрим, как ведёт себя дисперсия деревьев решений и случайного леса в этой ситуации. Начнём с деревьев решений и используем 9 разных обучающих наборов данных, чтобы получить 9 разных деревьев.

Картинки сильно различаются. Справа внизу — светлее, что указывает на высокие значения, а слева вверху — темнее, что указывает на низкие значения, но размер и форма всех прямоугольников сильно различаются. Выглядит знакомо? Проделаем то же самое со случайными лесами, обучим 100 деревьев на другом подмножестве данных и только на одном из двух заданных признаков, случайно.

Мы не только снова видим высокие значения в правом нижнем углу и низкие значения в левом; изображения очень похожи. На каждом рисунке есть красивый и плавный градиент, подобный другим градиентам.

Заключение

Очевидно, что алгоритмы с высокой дисперсией быстро меняют результат (модель) при изменении обучающего набора. Это плохо: нельзя узнать, насколько конкретная модель далека от истины, даже когда её смещение равно нулю. Но мы узнали, как увеличить шансы на хорошую модель с помощью бэггинга, и получили интуитивное представление о том, почему бэггинг снижает дисперсию, оставляя смещение неизменным; также мы увидели результаты на множестве иллюстраций.

Ссылки

[1] G. Louppe, Understanding Random Forests — From Theory to Practice (2014), Dissertation

[2] S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithm (2014), Cambridge University Press

[3] L. Breiman, Random Forests (2001), Machine learning 45.1 (2001): 5–32

[4] P. Geurts, D. Ernst and L. Wehenkel, Extremely Randomized Trees (2005), Machine learning 63.1 (2006): 3–42

Все формулы я написал в LaTeX. Для другой графики я воспользовался библиотекой Python matplotlib вместе с numpy, а для обучения модели применял scikit-learn. И последнее — код лесной мозаики:

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import numpy as np
# Sample from the distribution with a true function f.
def generate_data_2d(f, n_samples):
    x1 = np.random.uniform(0, 10, n_samples)
    x2 = np.random.uniform(0, 10, n_samples)
    y = f(x1, x2) + np.random.randn(n_samples)
    return np.vstack([x1, x2]).transpose(), y
# Parameters to play round with.
f = lambda x1, x2: 3 * np.sin(x1 + x2) + x1 - x2
n_samples = 50
n_rows = 3
n_cols = 3
# Increase numbers to remove white spaces in the pictures.
n_points = 100
size_points = 6
# Prepare the plotting.
fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=(12, 12))
all_points = np.array([(x1, x2) for x1 in np.linspace(0, 10, n_points) for x2 in np.linspace(0, 10, n_points)])
# Start plotting.
for i in range(1, n_rows * n_cols + 1):
    # Get a random training set.
    x, y = generate_data_2d(f, n_samples)
# Train a Decision Tree.
    dt = DecisionTreeRegressor()
    dt.fit(x, y)
    predictions = dt.predict(all_points)
# Create one mosaic picture.
    ax = fig.add_subplot(n_rows, n_cols, i)
    ax.axis('off')
    ax.scatter(all_points[:, 0], all_points[:, 1], c=predictions, s=size_points)
 
 
 

Эта статья примечательна тем, что через простые визуализации снимает страх перед математикой, которая иногда может казаться сложной и даже переусложнённой. Но в основе самых сложных идей всегда лежат простые составляющие, поэтому приходите на наши курсы по Data Science, машинному и глубокому обучению или на курс по аналитике данных, чотбы изменить карьеру и стать востребованным специалистом. Добавим, что наши курсы не ограничиваются темами данных и искусственного интеллекта:

Data Science и Machine Learning

Python, веб-разработка

Мобильная разработка

Java и C#

От основ — в глубину

А также:

5 акварельных техник для изображения деревьев

Способов нарисовать деревья почти столько же, сколько художников в мире. Рассмотрим 5 различных техник, которые можно попробовать:

1. Базовое рисование дерева

Нарисуйте дерево карандашом, затем сделайте заливку листвы и травы легким смешением зеленых и желтых оттенков (хинакридон золотой (quinacridone gold) и травяная зеленая (sap green)).

Смочите каждую область еще раз и добавьте немного более темных/холодных зеленых и синих оттенков (хинакридон жженый оранжевый (quinacridone burnt orange) / травяная зеленая (sap green) и травяная зеленая (sap green) / кобальт синий (cobalt blue)), чтобы показать объем.

Оставьте первую легкую /теплую заливку видимой в верхней части кроны.

Когда заливка подсохнет, прорисуйте ствол, ветви и простую тень (используя хинакридон жженый оранжевый (quinacridone burnt orange), перилин каштановый (perylene maroon) и французский ультармарин (French Ultramarine)).

Добавьте немного темных пятен для акцентов на листях.

2. Подмалевок/соль/негативная живопись. Осеннее дерево

Сделайте заливку (мокрым по мокрому) теплыми оттенками. Когда заливка будет только поблескивать, посыпьте немного солью и дайте полностью высохнуть.

После того, как лист высохнет, смахните соль и нарисуйте простое дерево и линию травы на переднем плане. Нарисуйте негативные очертания смешением оттенков (золотых, оранжевых, красных и добавьте немного зеленых).

3. Разбрызгивание/затуманивание. Цветущее дерево весной

Нарисуйте дерево карандашом, очень легкими штрихами. Сделайте заливку ствола и ветвей.

Закройте области, на которые вы не будете разбрызгивать воду, и распылите чистую воду на открытую часть.

Пока капли влажные, добавьте в брызги немного розовых, красных, пурпурных и зеленых оттенков. Для этого используйте кисть, постукивая по ней пальцем, чтобы разбрызгать краску.

Затем разбрызгайте немного чистой воды, а затем коснитесь некоторых капель кистью с цветом (розовым, красным или пурпурным). Позвольте кисти «танцевать» по бумаге, оставляя пигмент «кружевом».

4. Маскирование и смешение. Пальмы

Нарисуйте карандашом одну или две пальмы. Затем сделайте подмалевок сырым по сырому с использованием хинакридона золотого (quinacridone gold), кобальта синего (cobalt blue), хинакридона розового (quinacridone rose).

Используя маскирующую жидкость и перьевую ручку, нанесите маску на негативные формы — все, кроме пальм (для больших областей используйте ватную палочку).

Когда все полностью высохнет, пройдите по бумаге чистой водой, сделайте заливки и разбрызгайте теплые цвета (хинакридон золотой (quinacridone gold), оранжевый жжёный (burnt orange), травяную зеленую (sap green) — для заливки; кадмий красный (cadmium red ) и небесный синий (cerulean blue) — для разбрызгиания).

Пусть все полностью высохнет. Затем удалите маску (ластиком или пальцами).

5. Радуга на заднем плане. Стилизованные деревья

Нарисуйте карандашом стилизованные деревья, переплетая стволы и ветви, без листьев. Оставьте их на переднем плане. Затем нарисуйте несколько волнистых горизонтальных линий за деревьями.

Оставьте деревья белыми, фон залейте цветами радуги. Когда фон высохнет, сотрите карандашные линии.

Автор: Pat Howard

 

Поделиться статьей:

 

Siniy crab

SiniY Crab – современное арт-пространство, объединяющее арт-коворкинг, студии прикладного творчества и предметного дизайна, гастробар, концертный и конференц-залы в концептуальном, эргономичном здании, спроектированном специально для арт-платформы. Открытый в марте 2019 года, SiniY Crab зарекомендовал себя уникальным арт-хабом, где проходят культурно-образовательные события от мастер-классов по прикладному искусству до полижанровых арт-проектов с участием именитых художников, от камерных выступлений до масштабных фестивалей и танцевальных вечеринок.

ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В АРТ-ЦЕНТР SINIY CRAB

Творческий хаб, арт-коворкинг, арт-платформа.

SiniY Crab – уникальная платформа для создания и воплощения культурных проектов и творческих инициатив, объединяющая профессионалов в сфере современного искусства и прикладного дизайна.
Это объединение различных ремесленных мастерских, авторских студий, командных проектов.
Три этажа, особая архитектура здания, множество удобных локаций, современное оборудование и оснащение – мы создали качественную и комфортную инфраструктуру, доступную для каждого, кто стремится творить и создавать.
Мы открыты для мастеров и художников, работающих с живописью и графикой, скульптурой и керамикой, музыкой и видео, театром и хореографией, хендмэйдом и цифровыми технологиями.

Творческий хаб, арт-коворкинг, арт-платформа.

СТУДИЯ КЕРАМИКИ

Гончарство, скульптурная лепка, создание керамической посуды и предметов интерьера.

ХУДОЖЕСТВЕННАЯ СТУДИЯ

Графический рисунок, акварель, пастель, уголь, живопись маслом и акрилом, живопись шерстью, скульптурная живопись, акварельная живопись, живопись для детей. Флюид арт, Resin Art, Petri Art, спиртовые чернила, работа с текстурными пастами и поталью. Fashion-, ботаническая-, Food- иллюстрация, интерьерный скетчинг, коммерческая иллюстрация на iPad. Холодный БАТИК, ЭБРУ. Подготовка к поступлению в ВУЗы.

Инженерная студия

Работа с деревом, металлом, пластиком и смолами, столярное и слесарное дело. Проектирование изделий различного назначения. Судомоделирование. 3D моделирование из фанеры, механические 3D конструкторы и пазлы. Робототехника. STEAM — практики. Проектное моделирование.

СТУДИЯ ХУДОЖЕСТВЕННОЙ ПЕЧАТИ

Обучаем эстампным техникам, коллажам и альтернативной фотопечати. Печать на бумаге и текстиле. Линогравюра, монотипия, оттиски и штампы, коллаж, цианотипия, гуммиарабиковая печать. Шелкография и трафареты. Зины, алкогольные чернила. Липорелло и художественная печать. Гумм печать. Курс «Аналоговая фотография и альтернативная фото-печать»

СТУДИЯ ПРИКЛАДНОГО ТВОРЧЕСТВА

Вышивка по сетке, по дереву, пластику и бумаге, классические виды вышивки. Вязание аксессуаров для дома, предметов интерьера, вязание из рафии. Изготовление украшений и аксессуаров из кожи. Эко-свечи, резные венецианские свечи. Фелтинг, валяние, макраме.

СТУДИЯ СТЕКЛА

Витражи Тиффани, фьюзинг, лэмпворк, витражная роспись. Изготовление украшений и предметов интерьера из цветного стекла.

СТУДИЯ КУКОЛЬНОЙ МИНИАТЮРЫ И ПОЛИМЕРНОЙ ЛЕПКИ

Создание кукольной миниатюры в масштабе 1: 12 и 1: 6. Проектирование и создание кукольных домиков и румбоксов. Керамическая флористика. Создание украшений из пластичного серебра, бронзы и меди. Лепка украшений из полимерной глины, декор посуды, создание предметов интерьера.

21/03 — 08/0417:00 и 19:00

Вт — Ср — Чт

Студия керамики: занятие в группе

Основные навыки работы с глиной.Освоение способов лепки, создание авторских работ.

200 ГРН/Ч

подробнее

Экстерьер и интерьер

МЕРОПРИЯТИЯ

В SINIY CRAB

Зельфира Трегулова рассказала о рынках искусства и новых выставках

Пока пандемия учит нас искусству жить в ситуации неопределенности, музеи держат удар. Открывают выставки, обсуждают возможности выхода на рынок цифрового искусства в формате NFT, делают выставки от Калининграда до Владивостока и от Москвы до Дрездена… Директор Третьяковской галереи Зельфира Трегулова рассказывает, почему музей не вводит вход по QR-коду для вакцинированных, какие проекты ждут нас осенью и почему подготовка кадров так важна для филиалов музея.

Этот дивный NFT-мир

Эрмитаж создал цифровые копии пяти произведений из своей коллекций в формате NFT. Их невозможно тиражировать. Одна из копий остается в музее. Другая выставлена на аукцион. Вы не планируете аналогичные проекты?

Зельфира Трегулова: Мы пока над этим не работали. Мне очень интересно посмотреть на опыт Эрмитажа и, кстати, галереи Уффици, которая продала NFT-копию картины Микеланджело «Мадонна Дони» за 140 тысяч евро. Конечно, на фоне продажи работы современного художника Beeple в формате NFT за 69 миллионов долларов на Christie»s это выглядит скромно. Но в любом случае перед нами новый феномен рынка искусства. Я согласна с Михаилом Борисовичем Пиотровским, что пока это в большей степени феномен рынка, чем истории искусства.

Но очевидно, «роман» искусства с новейшими технологиями развивается бурно. За этим явно интересное будущее. Главное, чтобы в произведении, которое рождается в этом союзе, оставалась сильная художественная составляющая. Как, например, в проектах, которые показывает Art&Science Laboratory, наш партнер. Сейчас их интереснейший проект «Да живет иное во мне» можно увидеть в Западном крыле Новой Третьяковки. Художники — участники выставки — ожидают сотворчества зрителя.

Без QR-кода

Пандемия накладывает ограничения на степень вовлеченности зрителей. К примеру, сегодня нет шансов использовать приборы, основанные на дыхании человека, сразу после другого зрителя.

Зельфира Трегулова: Да, но ситуация ограничений создает дополнительный интерес к искусству, к музею. Хотя после второго локдауна, с 22 января, мы имели право принимать в залах лишь 50 процентов от той публики, которую могли принять раньше, за полгода к нам пришли 786 тысяч человек. На выставки и постоянную экспозицию. С учетом образовательных программ — порядка 800 тысяч человек. Но, конечно, когда в июне началась третья волна пандемии, люди стали сильно задумываться, прежде чем отправиться в музей.

Не было соблазна продавать билеты лишь обладателям QR-кода вакцинации?

Зельфира Трегулова: Самый распространенный вопрос, который получал наш кол-центр, когда в Москве ввели QR-коды в ресторанах: а к вам в музей тоже можно только по QR-кодам? Нет, мы не планировали эту меру.

Я прочитала, что Ленком планирует с ноября пускать в зал зрителей по QR-кодам. Не очень понимаю, как будут объясняться с людьми, у которых есть медицинский отвод от прививки. Они теперь не имеют права в театр ходить?

Во время пандемии аудитория музея изменилась?

Зельфира Трегулова: Она начала меняться еще до нее. Если лет шесть назад у нас преобладали в основном посетители третьего возраста, то сейчас очень много молодых людей. Вчера полдня провела на Крымском Валу. Приятно видеть много родителей с детьми. С маленькими детьми — на проекте «Мечты о свободе». Люди ходят семьями, что, конечно, радует. На выставке «История России глазами художников» — много школьников.

В прошлом году музей пять месяцев был закрыт, мы стали невероятно активны в онлайне. Думаю, именно качество наших онлайн-программ привлекло молодежь, постоянных обитателей Сети. Убедило, что музей способен подарить сильные впечатления и эмоции.

А насколько востребованы молодежной аудиторией образовательные программы? Мне кажется, селфи побеждает…

Зельфира Трегулова: Я бы сказала, что ситуация не столь печальна. Скажем, на образовательные программы к выставке «Мечты о свободе», которые мы делали совместно с Гёте-Институтом и коллегами из Государственных художественных собраний Дрездена обязательная регистрация заканчивалась за несколько дней до начала мероприятия. На лекции о концепции гениальности, о драме творца, о моде во времена романтизма, танце в эпоху романтизма, мне кажется, почти нереально было попасть. Конечно, мы могли принять не 700 человек в зале, как раньше, а 350, но все же это показатель. Мы решили записывать и лекции, и дискуссии, выкладываем их на YouTube Третьяковской галереи.

У нас были интереснейшие встречи с архитектором Даниэлем Либескиндом, с режиссерами Дмитрием Крымовым, Кириллом Серебренниковым… К сожалению, из-за третьей волны пандемии не смог приехать на заявленную дискуссию Вольфганг Тильманс, один из интереснейших немецких фотографов и художников. Его «Море», оказавшись соседстве с «Плотом» Билла Виолы и с морским пейзажем Айвазовского, стало участником размышлений о природе, который начали романтики и продолжают художники разных эпох, поколений, стран.

Проекты такого масштаба, ставшие событием европейского уровня, конечно, уникальны. Возможностей, в том числе финансовых, для создания такого класса выставок, все меньше. В связи с пандемией этот проект переносился три (!) раза. И ни один музей не отказался от участия в выставке. Тот факт, что ради этого проекта объединили усилия МИД России и Германии, СберБанк и Фонд Алишера Усманова «Искусство, наука и спорт», Гёте-Институт, десять музеев Германии, крупнейшие российские музеи — свидетельство понимания всеми огромной ценности культуры и нашего общего наследия конца XVIII — первой половины XIX века.

Самый распространенный вопрос, который получал наш кол-центр, когда ввели QR-коды в ресторанах: а к вам в музей тоже можно только по QR-кодам?

Выставка «Мечты о свободе» отправляется в Альбертинум, в Дрезден, в полном составе?

Зельфира Трегулова: Да, но это не значит, что экспозиция будет точно такая же. Очень легко было пойти по пути буквального повторения московской экспозиции. Но, во-первых, выставочное пространство Альбертинума совсем другое по конфигурации — вытянутое, длинное, в отличие от «квадрата» нашего зала номер 60. Во-вторых, Даниэль Либескинд, отталкиваясь от архитектурной концепции выставки как двух пересекающихся лабиринтов, предложил новое, свежее, острое решение. Мы работали вместе с дрезденскими коллегами над экспозицией в Москве. Вместе работаем и над экспозицией в Дрездене. Поэтому проект Либескинда для Дрездена тоже обсуждали совместно. Интересно посмотреть на дрезденского «двойника» нашего проекта. Он появится перед публикой в начале октября.

Наверное, это возможность еще и рассказать в Германии о русской живописи XIX века?

Зельфира Трегулова: Дрезденская картинная галерея — одна из ключевых точек на культурной карте русского человека XIX века на рандеву с Европой. Хотя бы благодаря «Сикстинской мадонне». В этом смысле показ русского искусства в контексте богатейших музейных собраний Дрездена символичен. Мы хотели бы, чтобы после этой выставки Третьяковская галерея стала одной из точек диалога европейцев с русской культурой XIX века. Чтобы посетители узнавали портрет Василия Андреевича Жуковского, долгие годы поддерживавшего дружеские отношения со знаменитым романтиком Каспаром Давидом Фридрихом, чтобы искали этюды Александра Иванова, знатока Рима и Италии, припоминали картину «Анкор, еще анкор!» Павла Федотова… На мой взгляд, очень важно, чтобы диалог культур, начатый когда-то музыкой, поэзией, живописью немецких и русских романтиков, был продолжен художниками — нашими современниками.

Для панно «Принцесса Греза» был построен специальный зал Врубеля в Третьяковской галерее. Фото: РИА Новости

В ожидании «Демона»

В доковидную эпоху музей делал ставку на выставки-блокбастеры. Очереди, масса зрителей в залах стали нежелательными в новое время. Означает ли это, что наметился музейный поворот к камерным проектам?

Зельфира Трегулова: Я бы так не формулировала. Задача не в том, чтобы, образно говоря, «свернуться», спрятаться в укрытие запасников и камерных проектов. Да, ситуация пандемии диктует ограничения. И — к сожалению, ослабляет возможность контролировать ситуацию. С другой стороны, очень важно сохранить те проекты, над которыми мы работали. И реализовать их не в сокращенном, сжатом виде, а именно так, как они были задуманы.

В новом осеннем сезоне таким вызовом для музея станет выставка Михаила Врубеля, которая откроется в Новой Третьяковке 3 ноября благодаря поддержке ВТБ. Впервые за 65 лет в Москве будет представлен основной корпус работ Врубеля из собрания Третьяковской галереи, Русского музея, региональных музеев, частных коллекций и зарубежных собраний.

Врубель вроде бы у всех на устах. Все помнят его полотна «Демон», «Царевна-Лебедь», знают его потрясающие рисунки. О нем очень много информации в интернете. Тем не менее большой выставки Врубеля не было с 1956 года.

С той выставкой сложно соревноваться, учитывая, что сегодня невозможно привезти многие работы, которые были в музеях союзных республик.

Зельфира Трегулова: Трудно, но можно. Из Национального музея Беларуси произведения приедут. Также мы покажем невероятные рисунки Врубеля, которые поступили в наш музей около лет 20 назад. Художник их сделал во время лечения в клинике для душевнобольных. Это не art brut. Это уникальная, невероятная графика, которая займет нижний зал в Новой Третьяковке, где мы когда-то показывали графику Валентина Серова на памятной осенней выставке 2015 года. А вся выставка Врубеля займет три этажа.

Выставка Татьяны Мавриной в Инженерном корпусе и правда «Ода к радости». Фото: Александр Корольков/РГ

Около ста рисунков Врубеля Третьяковка показывала на выставке «Пророк и мечтатель» в залах графики в 2005 году — вместе с графическими работами Борисова-Мусатова.

Зельфира Трегулова: Тема пророка в разговоре о творчестве Врубеля и сегодня остается актуальной. Мы хотели бы показать Врубеля как художника-визионера, который предвосхитил творческие идеи, которые станут актуальны в ХХ веке. В своих воспоминаниях Сергей Судейкин, который был нанят Дягилевым для монтажа на выставке русского искусства в Париже 1906 года больших панно Врубеля «Времена дня» из особняка Морозова на Спиридоновке, писал, что перед этими панно Врубеля часами стоял Пабло Пикассо. Эти воспоминания цитировал и художник Сергей Глаголь. Может быть, это лишь легенда, но очень показательная.

Долгое время Врубеля воспринимали как художника модерна. Почти как «господина оформителя», участвовавшего в создании особняков крупных московских промышленников, театральных спектаклей, увлеченно занимавшегося керамикой. Но Врубель — это художник, который, как и Блок, слышал гул времени. Музыка, опера стали для него мощнейшим творческим импульсом.

Более того, для него искусство не было частью жизни, оно было — жизнью. Если вы вспомните историю встречи Михаила Александровича с Надеждой Ивановной Забелой, его будущей женой, то вначале он услышал ее голос, а потом увидел. Он услышал ее голос в опере Хумпердинка «Гензель и Гретель», которую ставил Савва Иванович Мамонтов в частном театре. Врубель пишет «Принцессу Грезу», которая становится для нас более реальной, чем героиня пьесы Ростана. Он не только непревзойденный иллюстратор Лермонтова, но художник, во многом родственный Лермонтову. Ощущение жизни как таинственной, почти сказочной мистерии, которая разворачивается, увлекает, несет человека в своем потоке, чувствуется во всех произведениях Врубеля.

Точно так же, работая с архитектором Федором Шехтелем над особняками московских промышленников, он создавал не отдельное произведение, а мир, в чем-то аналогичный миру на театральной сцене. Граница между реальностью и сценическим миром, художественным воображением и пластическим его воплощением оказывалась подвижной, текучей, изменчивой.

Конечно, эта выставка задумывалась до пандемии. Мы делаем ее без скидок на трудности локдауна, третьей волны пандемии…

С открытой датой

Еще зимой вы анонсировали на сентябрь выставку индийского современного искусства. Какова судьба этого, тоже «допандемийного» проекта?

Зельфира Трегулова: Экспонаты должны были упаковываться в мае-июне. Выставка должна была транспортироваться морским путем. Весной цифры заболеваемости в Индии поднялись до 400 тысяч заболевших в день. Мы все знаем, что происходило в те страшные дни. О том, чтобы собирать работы со всей страны, не могло быть и речи. Мы посоветовались с нашими индийскими партнерами, также с послом России в Индии и послом Индии в России. И приняли решение переносить выставку еще раз. Сейчас предварительная дата открытия выставки — 17 мая 2022 года.

Поэтому в начале сезона вы открываете выставку Юрия Пименова?

Зельфира Трегулова: Да. Он замечательный художник, точный, меткий наблюдатель с характерным кинематографичным видением.

Не раскрывая всех секретов проекта, скажу, что впервые мы представим «реконструкцию» уничтоженных работ Пименова периода «ОСТа». Художник уничтожил двенадцать своих картин, не удовлетворяясь больше приемами, найденными в конце 1920-х годов и почувствовав, что время требует иного. Восемь из них мы смогли реконструировать, поскольку в 1920-е годы фотографии и репродукции работ публиковались в каталогах выставок и в журналах по искусству. Эти реконструкции выполнены на металлических листах с эффектом мерцания — работы как бы есть, и их как бы нет.

Выставка «Мечты о свободе. Романтизм в России и Германии» в последний день работы 8 августа открыта до 21:00. Фото: Александр Корольков/РГ

Выставки переносятся из-за пандемии. А были отказы выдать работы на выставку из-за сложной эпидемиологической обстановки?

Зельфира Трегулова: Нет. У нас за это время не было ни одного отказа ни одного музея из-за пандемии.

Упомяну лишь один сложный международный проект, для которого привезли 27 вещей из коллекции Георгия Костаки в Музее современного искусства в Салониках, 118 (!) работ из Государственного музея искусств имени И.В. Савицкого в Нукусе, 4 произведения из Центра Жоржа Помпиду. Я говорю о выставке Ивана Кудряшова, первой крупной ретроспективе большого художника, ученика Малевича, космиста. Ее результатом стало открытие мощного художника русского авангарда.

В этом проявляется мужество и солидарность музейного сообщества. Единственное, что в наших силах, — выполнять все обязательства и тем самым противостоять непредсказуемости ситуации.

Проблемы у всех общие?

Зельфира Трегулова: Да. И их нужно обсуждать, искать решения. Поэтому директора крупнейших музеев мира сейчас онлайн встречаются гораздо чаще, чем раньше офлайн. Мы стараемся сохранить все контакты, все межмузейные обмены, если это не несет опасности для здоровья наших сотрудников.

Вас расстраивает, что на выставку Ивана Кудряшова нет очередей?

Зельфира Трегулова: Мы продаем билеты по сеансам, в том числе онлайн, чтобы как раз не было очередей. Но если речь о зрительском успехе, то очевидно, что новое имя привлекает меньше внимания, чем, скажем, имена Роберта Фалька или Архипа Куинджи.

Тем временем

Шедевры с видом на Россию

В сентябре вы открываете филиал Третьяковской галереи в Самаре…

Зельфира Трегулова: Точнее заканчиваем основные работы по реконструкции здания Фабрики-кухни, шедевра конструктивизма, где разместится филиал. Это событие будет отмечено перформансами в новом пространстве.

Нет желания посвятить один из выставочных проектов в Самаре автору этого здания Екатерине Максимовой, которая была первой женщиной-архитектором в России?

Зельфира Трегулова: Обязательно будем делать такой проект.

Если говорить о филиале в Калининграде, то там здание музея на острове Октябрьский планируют открыть не скоро, в 2024 году. Какие приоритетные задачи для вас в работе филиалов Третьяковской галереи в Калининграде и Владивостоке?

Зельфира Трегулова: Подготовка кадров. Мы должны понимать, кто встретит наши выставки здесь, как их будут хранить, показывать, рассказывать о них зрителям. Поэтому в прошлом году вместе с Балтийским университетом имени И. Канта мы запустили магистерскую программу по подготовке кураторов и музейных менеджеров. Сейчас университет сам обеспечивает финансирование этой магистерской программы. Точно такая же магистерская программа с этого года открывается в Дальневосточном федеральном университете.

Разумеется, это не отменяет выставочных проектов — с участием региональных партнеров. В Кафедральном соборе Калининграда можно сейчас увидеть потрясающую «Импровизацию №7» Василия Кандинского. В Калининграде же, в Областном художественном музее изобразительных искусств, показываем графику «Сцены частной жизни. Интерьер в графике ХХ века». Во Владивосток, в Приморскую картинную галерею, осенью отправляется «Петроградская мадонна» Петрова-Водкина. А на верхней площадке амфитеатра Спортивной набережной Владивостока уже в конце августа мы открываем мультимедийный проект «Третьяковка в движении» — о Павле Михайловиче Третьякове и его коллекции.

Free Tree Graphics, Скачать бесплатно Tree Graphics png, Free ClipArts on Clipart Library

дерево клипарт прозрачный фон

рисунок цветочной линии

сосна зимой клипарт черно-белый

вихревое дерево

дерево черное и белое

бесплатно абстрактное дерево вектор

фон генеалогического древа

символ дерева

дерево графическое черно-белое

яблоня клипарт

plain christmas tree клипарт

деревья клипарт

картинки

дерево векторной графики

раскраски Зимние деревья

собака средневековый силуэт

дерево с цветочным вектором

значок плодового дерева

силуэт сосны клипарт png

дерево не имеет дерева

маленькая рождественская елка клипарт

силуэт клена клипарт

картинки

елка с подарками клипарт

простой рисунок деревьев

герб деревьев

рождественских подписей для Outlook

клип с деревом

симпатичное дерево клипарт

символ дерева

дизайнов рождественских открыток векторов

tree spring клипарт

милые ветки дерева картинки

современная графическая новогодняя елка

сосна белая

древовидная графика

пальма картинки пляж

черно-белый прозрачный фон дерево клипарт

елочный орнамент клипарт черный и белый

древо жизни

дерево с ветвями птиц

бизнес поздравление с рождеством

древовидная графика

дерево вырезать вектор

новогодняя елка

силуэт

рождественская сосна png вектор

PNG

дрэг-рейсинг

картинки

елка с подарками клипарт

14 ??????? ??? ??? ??????

kids tree house клипарт

рождественская елка с подарками вектор

домик на дереве черно-белый клипарт

клипарт природа дерево png

дизайн логотипа рождественской елки

love birds cage клипарт

голое дерево картинки

дерево клипарт черно-белое

рождественские символы картинки

новогодняя елка

клипарт новогодняя елка прозрачный фон

Рисование деревьев с черепахами — ZeroBrane

Я работал над простой графической библиотекой Turtle для моего семилетнего сына и показал ему некоторые промежуточные результаты.Одно из них было простым фрактальным деревом, которое выглядело так:

Сын сразу пришел в восторг и захотел придумать, как можно изменить рисунок. Его первой идеей было покрасить дерево и сделать ствол коричневым, а листья зелеными. Потом захотелось сделать багажник шире. После этого он захотел меньшее дерево и траву. Затем он захотел добавить цветы; на этом я решил остановиться, так как дерево уже выглядело хорошо, а для цветов требовался другой фрактал.Вот сгенерированное нами дерево:

Рисунок травы генерируется с использованием той же логики, что и дерево, только с меньшим пределом уровня, повторяющимся несколько раз с некоторым случайным сдвигом. Код оказался довольно простым:

  требуется "черепаха"

local f = 0.5 - насколько должно быть короче следующее дерево
local a = 60 - какой угол использовать для поворота веток

дерево функций (d, n) - расстояние для роста, уровень для рекурсии
  если n == 0, то верните конец
  
  local width = pnsz (n) - установить размер пера; сохранить текущее значение
  local color = pncr (colr (127, (8-n) * 32,0)) - установить цвет пера

  переместить (2/3 * d)
  поворот (а)
  дерево (d * f, n-1)
  повернуть (-a)

  переместить (1/3 * d)
  повернуть (-a)
  дерево (d * f, n-1)
  поворот (а)

  поворот (7)
  дерево (d * f, n-1)
  поворот (-7)
  move (-1 / 3 * d) - обратите внимание, что 1/3 + 2/3 не всегда равно 1
  move (-2 / 3 * d) - так что двигайтесь назад так же, как и вперед

  pncr (color) - восстановить цвет пера, чтобы оно работало рекурсивно
  pnsz (width) - восстановить размер пера, чтобы оно работало рекурсивно

  ждать (0.001) - замедлить рисунок
конец

Turn (-90) - точечная черепаха поднимается вверх по мере роста деревьев

- вырасти большое дерево
перейти (0, 120)
дерево (160, 7)

- вырасти небольшой куст
goto (-80, 120)
дерево (80, 6)

- выращивать траву
для травы = -180,180 сделать
  goto (трава + ранд (5), 120 + ранд (25))
  дерево (8,3)
конец

сохранить ("дерево")

подождите ()  

Тот же метод tree () используется для создания деревьев и травы; единственное различие заключается в размере и «глубине» дерева: дерево (160, 7) , дерево (80, 6) и дерево (8,3) .

Библиотека turtle зависит только от библиотеки wxWidgets для Lua. Вы можете использовать ZeroBrane Studio для запуска этих скриптов, среду разработки для Lua, которую я разработал специально для студентов, чтобы изучать программирование и работать над простым скриптом, подобным этому. Эта среда разработки уже включает библиотеку wxWidgets , а также позволяет пользователям отлаживать приложения, что упрощает изучение того, как все работает.

Фиговое дерево

Фиговое дерево

FigTree разработан как графический просмотрщик филогенетических деревьев и как программа для создания готовых к публикации рисунков.Как и большинство моих программ, она была написана для моих собственных нужд, поэтому может быть не такой совершенной и функциональной, как коммерческая программа. В частности, он предназначен для отображения обобщенных и аннотированных деревьев, созданных BEAST.

Скомпилированные двоичные файлы (для Mac, Windows и Linux) доступны в репозитории FigTree GitHub.

Исходный код доступен на GitHub.

Подпишитесь на список рассылки объявлений Figtree:

Посетите эту группу

Этот список рассылки предназначен только для объявлений о новых версиях FigTree.

История версий

25.11.2018 — v1.4.4

---

04.10.2016 — v1.4.3

---

Исправления ошибок

Новые возможности:

• Параметр формы узла теперь может отображать формы для внутренних или внешних узлов или обоих.
• Копирование меток выбранных таксонов, когда они выбраны, поддерева, когда выбраны ветви.
• Выбор «обратной оси» должен автоматически перевернуть масштабный коэффициент шкалы времени.Раньше пользователю требовалось установить значение -1.0.
• При поиске текста прокручивается, чтобы показать выделенную подсказку.

Исправлено:

• Проблема 102: Большие файлы SVG из figtree не работают
• Проблема 95: Изменение исходного значения для оси масштабирования не работает
• Выпуск 94: Легенда признака перекрывает дерево.
• Проблема 93: Параметры экспорта PDF / SVG из командной строки не работают
• Проблема 92: Чтение файла со смесью целочисленных и вещественных меток узлов вызывает исключение.
• Проблема 90: Экспорт изображения обрезает верхнюю часть этикетки с самым высоким наконечником
• Проблема 79: Экспорт .SVG приводит к повреждению файлов

09.07.2014 — v1.4.2

---

Исправления ошибок

Новые возможности:

• Новая опция командной строки -url позволяет читать деревья из URL-адресов в конвейерах.

Исправлено:

• Проблема 76: По оси шкалы должно отображаться столько десятичных знаков, сколько необходимо.
• Проблема 75: При экспорте PNG и JPEG получаются пустые изображения.
• Проблема 64: Установка полос узлов переводит дерево вправо (я думаю, теперь действительно исправлено).

14.06.2014 — v1.4.1

---

Исправления ошибок и новые функции

Новые возможности:

• Копировать выбранные поддеревья в буфер обмена в формате NEXUS.
• Новые параметры экспорта графики (PDF, SVG, PNG и JPEG).
• Панель управления теперь прокручивается, и ее размер можно изменять.

Исправлено:

• Проблема 23: Панель поиска медленно открывается с большими деревьями.
• Проблема 28: Фильтрация должна работать для текущих отображаемых меток.
• Проблема 53: Ярлыки подсказок параметров: «Цвет по» не отображает имена в цвете.
• Проблема 57: Средней точки рутирования не работает должным образом.
• Проблема 59: Очистить выделение / мультфильм и т. Д., Похоже, не работает в отдельных ветках.
• Выпуск 62: Когда все клады «свернуты», верхний треугольник обрезается.
• Проблема 64: При установке стержней узлов дерево перемещается вправо.
• Проблема 69: Импорт аннотации вызывает сбой.

05.12.2012 — v1.4

---

Первая новая версия за 3 года!

Новые возможности:

• Добавлена ​​опция «Форма узла», с помощью которой можно рисовать круги, квадраты или ромбы на каждом узле. Их можно раскрашивать и изменять размер по атрибутам.
• Добавлена ​​опция «Легенда», которая может создавать цветовую легенду для любого используемого атрибута / цветовой схемы.
• Новая цветовая схема для дискретных атрибутов на основе цветового круга HSB. Это заменяет старую фиксированную последовательность цветов и становится более настраиваемой. Значения атрибутов можно переупорядочить.
• Новая цветовая схема для непрерывных атрибутов, также основанная на HSB. Старая цветовая схема интерполяции все еще доступна.
• Цветовые схемы теперь можно выбирать для определенных атрибутов, которые сохраняются и загружаются в файлы FigTree.
• Множество настроек управления, чтобы сделать работу более удобной.К ним относятся повторное введение счетчиков размера шрифта (в дополнение к диалоговым окнам выбора шрифта) и прокрутка всей панели управления, если она больше, чем окно.
• Новое масштабирование / расширение. Максимальный масштаб масштабирования теперь пропорционален количеству подсказок в дереве. То есть, чем больше дерево, тем больше можно увеличивать. Также добавлена ​​нелинейность масштабирования (запускается медленнее).

Исправлено:

• Проблема 52: Прядильщики значительных фигур в настоящее время не действуют.
• Проблема 51: Предпочтительные шрифты изначально установлены на первый шрифт в списке.
• Проблема 50: Проблема с укоренением дерева в MidPoint.
• Проблема 48: Метки таксона не отображают черты узлов.
• Проблема 45: средство импорта Nexus не игнорирует нераспознанные команды.
• Проблема 42: Свернутые клады обрезаны вверху страницы.
• Проблема 39: Изменение рутирования не всегда работает.

21 декабря 2009 г. — v1.3.1

---

Исправлены некоторые ошибки, появившиеся в последней версии

Новые возможности:

Функции, добавленные в v1.3

• Добавлен параметр окраски «Фон» на панель «Внешний вид», поэтому цвет под каждой кладой можно контролировать с помощью атрибута.
• Добавлен параметр «Цвет по» для меток наконечников, узлов и ответвлений, поэтому цветом меток можно управлять с помощью атрибута.
• Восстановлен параметр «Экспорт в PDF» в меню «Файл». Это использует другую библиотеку для создания PDF-файлов из экспорта графики и не требует каких-либо настроек (он должен создавать PDF-файл, соответствующий изображению на экране).
• Реализован плагин QuickLook для Mac OS X. Это позволяет просматривать дерево, просто нажимая клавишу пробела в Finder (также автоматически создаются эскизы). См. Файл readme в папке для получения инструкций по установке.

Исправлено:

• Вновь представлены форматы экспорта графики, которые были случайно пропущены в предыдущей версии.
На панели панели узла
• теперь отображаются доступные атрибуты для отображения (ошибка, появившаяся в предыдущей версии).

Ошибки, исправленные в версии 1.3

• Исправлена ​​ошибка, из-за которой атрибуты «ветви» не загружались из файла NEXUS.
• Панель дерева теперь имеет фокус при открытии окна, которое позволяет напрямую копировать / вставлять файлы дерева.
• Новые атрибуты доступны на панели «Найти».
• Типы аннотаций, определенные в диалоговом окне, не создавались.

14 декабря 2009 г. — версия 1.3

---

Новые функции раскраски, параметры экспорта и новый плагин QuickLook для Mac

Новые возможности:

• Добавлен параметр окраски «Фон» на панель «Внешний вид», поэтому цвет под каждой кладой можно контролировать с помощью атрибута.
• Добавлен параметр «Цвет по» для меток наконечников, узлов и ответвлений, поэтому цветом меток можно управлять с помощью атрибута.
• Восстановлен параметр «Экспорт в PDF» в меню «Файл». Это использует другую библиотеку для создания PDF-файлов из экспорта графики и не требует каких-либо настроек (он должен создавать PDF-файл, соответствующий изображению на экране).
• Реализован плагин QuickLook для Mac OS X. Это позволяет просматривать дерево, просто нажимая клавишу пробела в Finder (также автоматически создаются эскизы).См. Файл readme в папке для получения инструкций по установке.

Исправлено:

• Исправлена ​​ошибка, из-за которой атрибуты «ветви» не загружались из файла NEXUS.
• Панель дерева теперь имеет фокус при открытии окна, которое позволяет напрямую копировать / вставлять файлы дерева.
• Новые атрибуты доступны на панели «Найти».
• Типы аннотаций, определенные в диалоговом окне, не создавались.

10.08.2009 — v1.2,3

---

Несколько новых функций и несколько исправлений ошибок

Новые возможности:

• Добавлен параметр «Обратить ось» в настройки оси масштабирования — это меняет направление оси масштабирования на противоположное.
• Добавлена ​​возможность включать и выключать линии сетки в настройках оси масштабирования.

Исправлено:

• Линии масштабной сетки могут не совпадать с осью.
• Типы аннотаций, определенные в диалоговом окне, не создавались.

24 февраля 2009 г. — версия 1.2.2

---

Несколько исправлений ошибок

Исправлено:

• Экспортированные деревья NEWICK теперь имеют конечную точку с запятой.
• Текстовые поля на панелях управления теперь снова доступны для редактирования.
• Полярные деревья с «Выровнять метки кончиков» могут привести к тому, что дерево исчезнет со страницы.

09.01.2009 — v1.2.1

---

Несколько новых функций и несколько исправлений ошибок

Новые возможности:

• Метки таксонов, ветвей и узлов теперь имеют кнопку «Шрифт», которую можно использовать для установки шрифта для этих меток.
• Добавлен флажок «Градиент» на панель «Внешний вид». Это будет способствовать постепенному изменению цвета ветвей.

Исправлено:

• Исправлена ​​проблема с перезагрузкой деревьев с целочисленными аннотациями.
• «Настройки» были недоступны в Windows и Linux (теперь они находятся в меню «Правка»).
• : Теперь деревья правильно экспортируются как отображаемые (т. Е. С корнями или преобразованными).

30.11.2008 — v1.2

---

Несколько новых функций и много исправлений ошибок

Новые возможности:

• Добавлена ​​кнопка «выделить», которая обеспечивает раскраску блока для клады.
• Добавьте параметр непрерывного цветового градиента к элементу управления «Цвет по» на панели «Оформление». Используйте настройку для активации (в настоящее время отключена опция «Ширина по».
• Добавлена ​​аннотация «Имя», которую можно использовать для редактирования названий таксонов. Его также можно использовать для обозначения кладов (и они отображаются для свернутых кладов).
• Добавлена ​​новая раскрывающаяся панель поиска, которая активируется с помощью функции «Найти» в меню «Правка» или значка поиска на панели инструментов.
• Размеры шрифта и некоторые другие параметры теперь можно установить в поле «Настройки». Они действуют как значения по умолчанию для новых окон.

Исправлено:

• Исправлена ​​проблема с применением аннотаций ветвей к неправильным ветвям при повторном укоренении дерева.
Цвета
• «Цвет по» были инвертированы по сравнению с цветами, предложенными в диалоговом окне «Настройка».
• Настройка «Цвет по» не работала должным образом, если автоматический диапазон был отключен.
• Строки заголовков контрольной палитры стали немного тоньше.

06.02.2008 — v1.1.2

---

Дополнительные форматы экспорта графики

Новые возможности:

• Добавлены новые форматы экспорта графики с использованием библиотеки FreeHEP. Это включает SVG, EPS, PDF и EMF, а также растровые форматы, такие как GIF, PNG и т. Д.
• Если дерево содержит «метки» (числа, такие как значения начальной загрузки перед длина ветки), то пользователю предоставляется возможность задать им информативное имя.

Исправлено:

22.01.2008 — версия 1.1.1

---

Незначительное обновление исправляет несколько ошибок

Новые возможности:

• Добавлена ​​возможность форматировать числовые метки узлов / ветвей в процентах (и Римские цифры).
• Добавлена ​​кнопка настройки для элементов управления «Цвет по» и «Ширина по» в Палитра «Внешний вид». Это позволяет настраивать цвета и линии. ширины.
• Добавлены горячие клавиши для опций меню.
• Добавлены опции прямого меню для укоренения средней точки и упорядочения узлов (с горячие клавиши).

Исправлено:

• Фильтр (поле поиска на панели инструментов) не соблюдал выбор сделано во всплывающем меню.
• Параметры поиска и фильтрации практически не работали. Эти сейчас работать по назначению.
• FigTree аварийно завершает работу с исключением при запуске на некоторых вариантах Linux.
• FigTree аварийно завершает работу при отображении меток узлов / веток после того, как дерево было вручную перезагружен.
• Выбор метки ответвления / узла терялся при раскрашивании или инструментах аннотации были использованы.
• Удалены уродливые значки из пунктов меню, соответствующих панели инструментов. кнопки.

13.01.2008 — версия 1.1

---

Основное обновление

Новые возможности:

• Добавлены сворачивание и мультипликационная кнопка — при сворачивании создается один таксон, который представляет всю свернутую кладу, тогда как карикатура создает треугольник, который покрывает то же пространство, что и клад.
• Перенастроить дерево — выберите узел и нажмите кнопку “Перенастроить” на панели инструментов. Также выберите «Средняя точка корня» на панели управления «Деревья».
• Повернуть узлы — выберите узел и нажмите кнопку поворота на панели инструментов.
• Изменить масштаб деревьев — используйте палитру управления «Масштаб времени» (коэффициент масштабирования может быть отрицательным, что приводит к переворачиванию оси времени).
• Масштабировать ось с линиями сетки — используйте палитру управления «Масштабировать ось».
• «Рыбий глаз» (1-мерное) масштабирование — в палитре управления «Макет». Удерживайте нажатой клавишу «Control» (клавиша «Command / Apple» на Mac), чтобы изменить центр обзора.
• Улучшенный диалог поиска — можно найти неравенства для числовых значений.

Исправлено:

• Отрицательные длины ответвлений теперь отображаются правильно, а не преобразуются в единичные ответвления.
• Множество других исправлений ошибок и улучшений.

01.11.2006 — версия 1.0

---

Первая выпущенная версия.

Latex draw graph tree

Язык разметки ориентированных графов (DGML) описывает информацию, используемую для визуализации и анализа сложности, и является форматом, используемым для сохранения карт кода в Visual Studio. Он использует простой XML для описания как циклических, так и ациклических ориентированных графов. Ориентированный граф — это набор узлов, соединенных ссылками или ребрами.Вы можете использовать меньше памяти, вставив строки. * *% java Graph

Рисование графиков Кокстера со стрелками. В своей статье «Централизаторы отражений в группах Кокстера» я хотел бы нарисовать график на картинке. Может ли кто-нибудь помочь мне нарисовать следующий график через латекс? Я пытаюсь воспроизвести дерево (альфа-бета-обрезка), в котором каждый узел состоит из двух компонентов: а…Графика в Qt 5 в основном выполняется либо через императивный QPainter API, либо через декларативный язык пользовательского интерфейса Qt, Qt Quick, и его внутреннюю часть графа сцены. Графические возможности Qt 5 также включают поддержку печати, а также загрузку и сохранение различных форматов изображений.

Он предоставляет абстракцию для манипулирования графиком и для расчета макета, и не более того. Детали рисования и взаимодействия в основном зависят от вас. Это означает, что вы можете использовать холст, SVG, WebGL или даже просто старые позиционированные элементы HTML.3} \). Обратите внимание, что мы представили этот график в двух разных стилях. Слева мы видим традиционную систему осей, которую мы привыкли видеть, а справа мы поместили график в рамку.

В таких ситуациях функция древовидной диаграммы в LaTeX может удовлетворить потребность. В этом посте будет представлен пример построения древовидной диаграммы. Теперь мы готовы нарисовать наше дерево. Первый шаг — нарисовать корневую ветвь ниже — это код. Этот код идет после параметров tikzpicture, но до \ end… 22 июня 2020 г. · Он использует граф двоичного дерева (каждый узел имеет двух дочерних узлов), чтобы назначить для каждой выборки данных целевое значение. Целевые значения представлены в листьях дерева. Чтобы добраться до листа, образец распространяется через узлы, начиная с корневого узла. В каждом узле принимается решение, к какому узлу-потомку он должен перейти.

Пакет предоставляет библиотеку, которая объединяет существующие возможности TikZ, чтобы создать удобную среду для рисования графиков зависимостей. Базовые возможности пакета включают множество средств стилизации, позволяющих вам персонализировать внешний вид графиков.Граф старшинства. Граф приоритета, также известный как граф сериализации или граф конфликтов, используется для проверки возможности сериализации конфликтов в расписании в условиях, которые формируют настройку управления параллелизмом в базах данных.

Салли Манн | Американский фотограф

Салли Манн , урожденная Салли Мангер (родилась 1 мая 1951 года, Лексингтон, Вирджиния, США), американский фотограф, чьи яркие образы детства, сексуальности и смерти часто считались противоречивыми.

Манн познакомил с фотографией ее отец, Роберт Мангер, врач, который сфотографировал ее обнаженную в детстве. В 1969 году, будучи подростком, она занялась фотографией в Вермонте в школе Путни, а затем провела два года в Беннингтон-колледже, где училась у фотографа Нормана Сиффа, встретила и сделала предложение мужчине, который стал ее мужем, Ларри Манном. Проведя год в Европе, она окончила (1974) с отличием Колледж Холлинза (ныне Университет Холлинза) в Роаноке, Вирджиния, а через год получила степень магистра письма.

Британника исследует

100 женщин-первопроходцев

Познакомьтесь с выдающимися женщинами, которые посмели выдвинуть на первый план вопросы гендерного равенства и других вопросов. Этим историческим женщинам есть что рассказать, от преодоления угнетения до нарушения правил, переосмысления мира или восстания.

В 1983 году Манн начала фотографировать 12-летних девочек с помощью своей вековой камеры с обзором 8 × 10 дюймов.Эта серия была продемонстрирована в ее книге 1988 года « в двенадцать, ». Другая серия, «Последовательность снов», посвящена психологии отношений.

Впервые Манн погрязла в спорах после того, как ее серия черно-белых портретов под названием «Ближайшие родственники» была представлена ​​весной 1992 года в галерее Houk Friedman в Нью-Йорке. Эти фотографии вызвали ажиотаж, потому что они были сосредоточены на ее трех детях, которые часто появлялись обнаженными и в позах, ситуациях и обстановке, которые некоторые зрители находили тревожными.Некоторые сомневались, эксплуатировала ли Манн своих детей, в то время как другие обсуждали, являются ли изображения разновидностью детской порнографии. Третьи щедро хвалили коллекцию как честное исследование сложностей детства. В Damaged Child , одном из самых ранних портретов Манна в серии (начатой ​​в 1984 году), ее старшая дочь Джесси появляется с опухшими глазами и выражением лица, кипящим от упреков, — взгляд, который некоторые интерпретируют как принадлежащий жертве жестокого обращения с детьми. .На самом деле Джесси укусил комар. На другом портрете Манна изображен ее старший ребенок, Эммет, с расплавленным эскимо, размазывающим его гениталии. Еще один снимок: ее младшая дочь Вирджиния спит обнаженной на заляпанном мочой матрасе с раздвинутыми ногами.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

В предисловии к своей книге Immediate Family (1992) Манн написала, что «многие из этих картинок интимные… но большинство из них — обычные вещи, которые видела каждая мать.Я фотографирую, когда они окровавлены, больны, голые или злые ». С помощью этих постановочных визуальных исследований Манн запечатлел некоторые из мрачных образов детства и поднял некоторые вопросы, заставляющие задуматься. Ее приветствовали за ее кропотливую технику, которая включала в себя мысленный набросок каждой фотографии и отбрасывание десятков снимков, прежде чем активно работать в темной комнате для достижения желаемого эффекта. Осенью 1993 года в Музее современной фотографии в Чикаго открылась ретроспектива из 60 фотографий, посвященная 20-летнему творчеству Манна, «Салли Манн: все еще время».

В конце 1990-х Манн обратила внимание на пейзажную фотографию, и в ее работах использовались фотографии из Джорджии и Вирджинии. Она также начала фотографировать прогрессирование мышечной дистрофии своего мужа, диагностированной у него в 1997 году.