Минимальное разрешение: 250 х 250 px
Максимальный размер: 5 mb

Увеличение рейтинга

Если вы поделитесь ссылкой в двух разных сетях, то получите +10 к рейтингу!

Распознавание рисованного эскиза с помощью двухканальной сверточной нейронной сети | Журнал EURASIP о достижениях в обработке сигналов

В этом разделе, во-первых, мы познакомимся с CNN. Во-вторых, мы представляем метод выделения контура нарисованного от руки эскиза. Предлагаемый алгоритм будет представлен наконец.

Сверточная нейронная сеть

CNN — это алгоритм с меньшим вмешательством человека. Традиционная нейронная сеть БП используется для справки в процессе обновления веса. Для автоматического обновления параметров используется обратное распространение ошибок. Из-за отсутствия вмешательства человека CNN может напрямую принимать изображение в качестве входных данных и автоматически извлекать элементы изображения для распознавания. Характеристики распределения веса и локального восприятия CNN не только сокращают количество параметров в сети, но и работают аналогично зрительным нервным клеткам животных. Точность распознавания и эффективность сети значительно улучшены.

CNN имеет две типичные характеристики.Первый — это локальная связь между двумя слоями нейронов через ядро ​​свертки, а не полная связь. Следовательно, сверточный слой, связанный с входным изображением, представляет собой локальную ссылку, созданную для блоков пикселей, а не традиционное полное соединение на основе пикселей. Во-вторых, весовые параметры ядра свертки используются в одном слое. Эти две функции значительно сокращают количество параметров глубокой сети, упрощают модель и ускоряют скорость обучения. Это дает CNN большое преимущество в значении пикселя процессора. Основные компоненты CNN включают сверточный уровень, уровень пула, функцию активации, уровень полного соединения и классификатор, как показано на рисунке 1.

Слой свертки

Сверточный слой — самый важный сетевой уровень в извлечении признаков CNN. Операция свертки — это процесс получения новой карты признаков с помощью ядра свертки и входного образца изображения или верхней выходной карты признаков под действием функции активации.{ij} \) представляет ядро ​​свертки в слое l , а свертка выражается как *. После операции свертки нам нужно добавить смещение b после результата, тогда новый график признаков формируется функцией активации.

Для обновления веса CNN используется алгоритм обратного распространения ошибки. И первым шагом в процессе обновления является вычисление градиента на каждом уровне.

Уровень даунсэмплинга и объединения

Нижний слой выборки — это процесс извлечения признаков. Уменьшение размера графа характеристик изображения обычно называется объединением. В процессе понижающей дискретизации размер верхнего уровня графа признаков уменьшается, чтобы получить граф признаков, удовлетворяющий взаимно-однозначному соответствию. Следовательно, n выходных характеристических карт верхнего сверточного слоя используются в качестве входных данных нижнего слоя выборки.

После уменьшения размерности получается n графиков выходных признаков. Следующая формула представляет процесс понижающей дискретизации и слияния.л \ вправо) $$

(2)

, где вниз (⋅) представляет операцию понижающей дискретизации. Значение пикселя в области n × n графа входных характеристик выбирается для получения значения в графе выходных характеристик. Размеры входного графа признаков уменьшены в n раз как по горизонтали, так и по вертикали. Конечное значение пикселей в выходном графике характеристик также связано со смещением β множителя и дополнительным смещением b . После активации функции получается окончательное значение пикселя.

Уровень полного соединения и классификатор softmax

Весь уровень соединения обычно подключается к уровню пула и последнему слою классификатора для объединения различных функций, представленных множественными графами функций.

Каждый нейрон на уровне полной связности связан со всеми нейронами нижнего уровня и имеет выходные характеристики.

Слой полного соединения объединяет все функции предыдущих функций и затем вводит их в классификатор softmax.

Образец входного изображения свертывается и субдискретизируется слой за слоем, чтобы получить относительно полный набор функций. Эти функции должны быть классифицированы классификатором, чтобы получить прогнозную ценность категории образца изображения. Затем получается разница между прогнозируемым значением и фактическим значением. Образец входного изображения отправляется обратно с помощью градиентного алгоритма для обучения всей нейронной сети. Как правило, последний уровень понижающей дискретизации не может быть напрямую связан с классификатором, а преобразование измерения может использоваться в качестве входных данных классификатора только после того, как один или два слоя будут полностью соединены.Классификатор Softmax обычно используется в CNN.

Классификатор Softmax подходит для множественной классификации, и его прототипом является модель логистической регрессии для двоичной классификации. В логистической регрессии предполагается, что метка категории выборки — y ( y = 0 или y = 1). Есть $ m $ выборок данных {( x ₁ , y ₁ ), ( x ₁ , y ₁ ),…, ( x _{m )} , y _m )} и входная характеристика x ^{( i )} ∈ R ^{n + 1} из этих образцов.Tx \ right)} $$

(3)

, где θ является важным параметром, а θ может составлять функцию стоимости. Регулируя параметр θ , чтобы минимизировать функцию стоимости, можно получить прогнозируемую категорию входной выборки.

Процесс обучения

Существует три основных способа обучения CNN, а именно: полный надзор, полное отсутствие надзора и сочетание надзора и отсутствия надзора.В этой статье используется метод обучения с учителем. Обучение с учителем обучается в нейронных сетях в виде контролируемых сигналов. Контролируемый сигнал — это истинное значение классификации в каждой выборке. В процессе обучения CNN изучает и извлекает особенности входного изображения и дает прогнозируемое значение классификации выборки на выходе. CNN выполняет обратное распространение разницы между прогнозируемым значением и фактическим значением для непрерывной корректировки параметров сети.Наконец, он позволяет всем входным классам в сети создавать правильные образцы изображений.

Предлагаемый алгоритм

В этой части мы сначала познакомимся с методом рисования контуров эскиза. Затем предлагается двухканальная CNN.

Процесс извлечения контуров эскиза показан на рис. 2. Сначала входной эскиз предварительно обрабатывается для получения гладкого эскиза. Затем извлекается контур эскиза.

Процесс выделения контура нарисованного от руки эскиза

Из-за особенностей рисования от руки неизбежно будут две перекрывающиеся области, в которых есть повторяющиеся незамкнутые сегменты кривой.Чтобы получить плавный контур эскиза, необходимо предварительно обработать исходный эскиз.

Алгоритм исключения незамкнутого участка кривой можно описать следующим образом :.

(a) Отсканируйте изображение в соответствии с направлением линии. Если обнаруживается, что точка принадлежит конечной точке кривой, перейдите к пункту (b). Если на всем изображении по-прежнему нет конечной точки кривой, выйдите. Конечная точка кривой может быть определена по одной точке в области 3 × 3. Если в этой точке нет другой точки в восьми направлениях, которая является изолированной точкой, то она принадлежит конечной точке кривой. Если есть только одно направление, имеющее точку в восьми направлениях, то есть немного, то это конечная точка кривой. Если есть три направления и более трех направлений имеют точки в восьми направлениях, то это конечная точка кривой. Если есть два направления, которые имеют точки в восьми направлениях, и эти два направления смежны, то это конечная точка кривой; в противном случае это не так.

(b) Найдите конечную точку кривой и удалите эту конечную точку. Затем определите, является ли точка, смежная с этой конечной точкой, конечной точкой кривой.Если это конечная точка кривой, продолжайте устранять эту точку и определять следующую соседнюю точку. Если это не так, перейдите к пункту (а).

Для рисованного эскиза адаптивный алгоритм отслеживания, основанный на направлении восьмисвязной области, используется для извлечения контура эскиза. Исходное изображение представлено как I ( x , y ), C ( x , y ) представляет собой двухзначное изображение контура. Текущее направление — D _i , начиная с правой стороны и начиная с направления 0,1, против часовой стрелки… 7. Выберите точку _c слева от верхней строки изображения в качестве первой точки. В области 3 × 3 в этой точке нет других точек в верхнем, левом и правом направлениях. Затем выбирается d _i = 2 и ищется контур эскиза против часовой стрелки. Конкретный алгоритм описывается следующим образом:

Шаг 1. Инициализация. Установите C на ноль и d _i = 2, тогда массив направлений DI устанавливается на DI = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7}.

Шаг 2. Отсканируйте исходное изображение I построчно сверху вниз, слева направо, затем можно получить начальную точку контура, то есть точку _c . Текущая точка _теперь инициализируется точкой _c .

Шаг 3. Добавьте текущую точку _теперь к двоичному изображению C ( x , y ) контура. Точка поиска _сейчас в порядке DI [ d _i ], DI [ d _{i + 1} ],…, DI [ d _{i + 7} ], чтобы найти следующую соседнюю граничную точку _{следующая} .Если обнаруживается, что точка в одном направлении принадлежит исходному изображению I и не равна начальной точке _c , то эта точка является точкой _{, следующей за} . Если направление DI [ i ] следующей точки найдено, то новое направление поиска d _i является следующим направлением в направлении, противоположном DI [ i ], что равно d _i = (DI [i] + 4 + 1) mod8.Затем присвойте значение точки _{, следующей за} , точке _{, теперь} .

Шаг 4. Если точка _теперь совпадает с начальной точкой _c , то выйдите. В противном случае его следует вернуться к шагу 3.

Эффект алгоритма показан на рис. 2, который имеет хорошую устойчивость. Плавный контур входного эскиза может быть получен путем предварительной обработки эскиза.

Многоканальный механизм CNN используется для доступа к различным представлениям данных, таким как красный, зеленый, синий каналы и стереофонические звуковые дорожки цветных изображений [26].Добавляя входную информацию, CNN может изучить больше функций и улучшить эффект классификации модели. Поэтому, чтобы оптимизировать процесс обучения распознаванию нарисованных от руки костей, в этой статье предлагается двухканальная CNN. На рисунке 3 показана структура сети. Сеть состоит из двух относительно независимых сверточных сетей. Первый вход сети — это нарисованное от руки изображение, а второй вход — это контур нарисованного от руки эскиза [27,28,29,30,31,32,33,34,35].

Структура двухканальной CNN

В двухканальной CNN каждый канал содержит одинаковое количество слоев свертки и параметров, но имеет независимые веса. После уровня пула два канала подключаются к уровню полного соединения и выполняют полное сопоставление соединения. Два канала подключены к полностью связанному скрытому слою, который генерирует выходные данные классификатора логистической регрессии. Вес каждого канала обновляется отдельно.Но окончательная ошибка получается через два выходных слоя. Итак, два выходных слоя подобны слою, который отличается друг от друга.

нарисованных от руки перспектив и эскизов, подготовленных Сарбджитом Бахга.

Недавно была выпущена новая книга под названием «Архитектурная визуализация: нарисованные от руки перспективы и эскизы» , подготовленная Сарбджитом Бахга и опубликованная издательством White Falcon Publishing. Это уникальная книга в виде сборника из 412 нарисованных от руки рисунков перспектив, эскизов, изометрии, аксонометрии, картин и плакатов, собранных лично 27 известными архитекторами и художниками. Эти рисунки были выбраны так, чтобы представить как можно больше стилей, типов, периодов и регионов.

Доктор Панкадж Чхабра, академик и автор книги «Индийская архитектура ХХ века: генезис и метаморфозы модернизма» рассматривает книгу следующим образом.

Архитекторы и художники, чьи работы включены в этот трактат, принадлежат к таким странам, как Индия, Италия, Кения, Перу и Соединенные Штаты Америки. Они представляют около четырех поколений иллюстраторов — старшее из них родилось в 1910 году, а младшее — в 1995 году.Этот ассортимент охватывает период почти столетие и, таким образом, является свидетелем множества стилей и меняющихся тенденций в архитектурном оформлении. Рисунков, представленных в этой книге, достаточно, чтобы вдохновить молодые умы принять, адаптировать и продолжить тенденцию рисованных перспектив, эскизов и картин. Эти рисунки сгруппированы в следующие четыре раздела:

Графический раздел-1: Перспективы (224 рисунка).

Графический раздел-2: Эскизы (108 рисунков).

Графический раздел-3: Изометрия и аксонометрия (34 рисунка).

Графическая секция-4: Живопись и постеры (46 рисунков).

Первая глава книги, озаглавленная «Актуальность теории перспективы», представляет собой эссе Г. А. Стори (1834-1919) — известного английского художника, иллюстратора и преподавателя перспективы в Королевской академии. Он написал книгу «Теория и практика перспективы», которая была опубликована в Оксфорде в 1910 году и сейчас находится в общественном достоянии. Вступительное эссе — это отрывок из этой книги, воспроизведенный для читателей.Это объясняет, почему все архитекторы, художники и скульпторы должны изучать искусство перспективы с самого начала.

Последний раздел книги под названием «Профиль автора» включает резюме и фотографии 27 архитекторов и художников, чьи работы были представлены в этой книге.

Идея создания книги с нарисованными от руки перспективами и набросками, особенно в нашу компьютерную эпоху, может сначала показаться многим читателям безумной / устаревшей. Когда Сарбджит Бахга начал работать над этим самостоятельным заданием в середине 2020 года, многие из его друзей задавали ему такие вопросы, как: «Как появилась эта идея? Какова актуальность такой книги в современном цифровом мире?». Бахга объяснил: «Однажды я просматривал свои старые рисунки, подготовленные более трех десятилетий назад. В процессе работы я наткнулся на некоторые из нарисованных от руки перспектив в виде рисунков, которые привлекли мое воображение, и поэтому я щелкнул фотографии некоторых из них. Я поделился ими с друзьями в социальных сетях, и, к моему удивлению, эти сообщения вызвали эмоции у многих архитекторов и друзей художников.Некоторые из них предлагали сохранить такое сокровище в виде книги для потомков ».

Бахга добавил: «Вдохновленный их предложением, я обратился к нескольким архитекторам / художникам, которые, как мне казалось, хороши в этом искусстве создания перспектив / эскизов. Многие из них положительно откликнулись, просмотрели свои архивные записи и предоставили много ценных рисунков. Таким образом, моя обязанность заключалась в том, чтобы подготовить и собрать эти рисунки в форме подходящего трактата.”

Книга была задумана и представлена ​​как справочник для архитекторов, художников, художников, рисовальщиков, скульпторов и студентов, изучающих эти смежные дисциплины. Надеемся, что эта книга позволит им получить обзор различных стилей архитектурной визуализации 20-го века и вдохновить их на продолжение этого искусства в современном цифровом мире.

Куратор Сарбджит Бахга (р. 1957) — архитектор, урбанист, писатель и фотохудожник.Он является главным архитектором Bahga Design Studio LLP, расположенной в Чандигархе фирмы «Архитектура + городской дизайн». У него 41 год практического опыта в проектировании зданий, комплексов и кампусов разного типа. Его выполненные работы включают эклектичный и впечатляющий спектр административных, развлекательных, образовательных, медицинских, жилых, коммерческих и сельскохозяйственных зданий. Опубликована монография по избранным им произведениям под названием «Современный регионализм: архитектура Сарбджита Бахги».

Бахга также является увлеченным исследователем и плодовитым писателем-архитектором. В его активе девять книг, в том числе «Современная архитектура в Индии», «Новые индийские дома», «Ле Корбюзье и Пьер Жаннере: Следы на песках индийской архитектуры», «Ле Корбюзье и Пьер Жаннере: индийская архитектура», «Деревья в городской среде обитания», «Современная индийская». Дома, озеленение среды обитания человека и доктор С.С. Бхатти: биографические беседы.

Подробная информация о книге

Издатель: White Falcon Publishing (14 мая 2021 г.)

Язык: английский

Твердая обложка: 284 страницы

ISBN-10: 1636402127

ISBN-13: 978-1636402122 Вес изделия300030003 9000 9000 : 2.65 фунтов

Размеры: 8,5 x 0,88 x 11,02 дюйма

Все изображения © Sarbjit Bahga

Рисование вручную в дизайне

19 июня Но сначала зарисовка.

Просто взмахните своей волшебной палочкой и сделайте так, чтобы она выглядела красиво!

Я не могу сказать, сколько раз мне это говорили. Часто люди не понимают, что дизайн не происходит просто с помощью мыши (я полагаю, это моя волшебная палочка) — несколько щелчков мышью и вуаля! На самом деле, прежде чем работать на компьютере, нужно много подумать.Все дело в том, чтобы вернуться к основам.

Создание эскизов простое и не имеет функций. В наши дни технологии взяли верх, и поверьте мне, я сторонник своего Macbook, iPhone и iPad, но переход от ручки к бумаге дает преимущества, которые просто невозможно заменить.

Нет артбордов.

Sketching не ограничивает меня тщательно подобранными размерами монтажной области в Illustrator. Я могу использовать столько листов бумаги и делать наброски сколь угодно большими или маленькими, не ограничиваясь предустановками.Если я начинаю рисовать экран и обнаруживаю, что изначально нарисованный прямоугольник не работает, я просто рисую новый прямоугольник. Мысленный процесс того, что вводить в поля ширины и высоты, может появиться позже. Перемещение ручки по бумаге (или маркера на доске) позволяет вашему разуму работать, не отвлекаясь от других шагов, которые могут задержать вас больше, чем вы думаете.

Ключ состоит в том, чтобы просто позволить идеям течь — нет причин постоянно переключать инструменты в иллюстраторе — выбрать форму, растянуть прямоугольник, изменить размер прямоугольника, выбрать курсор, выбрать инструмент текста, разместить курсор — даже не заставляйте меня начинать отвлечение шрифтов и цветов.Все эти действия могут показаться незначительными, но они требуют времени и не позволяют уму блуждать так же свободно.

У меня есть один инструмент и одна поверхность.

Нет нареканий.

Наброски настолько просты, насколько это возможно, нет никаких свистков и колокольчиков, чтобы они выглядели красиво (может быть, несколько цветных маркеров, если они у меня есть под рукой?) Его грубость не кажется решающей. Когда я вижу идею на экране, я начинаю критиковать. Он автоматически выглядит отполированным. Рисование большого прямоугольника с небольшими квадратами внутри, может быть, круг или несколько линий? Не так уж и отполировано.Но он передает идею, и это все, что нужно на шаге 1.

Наброски могут стать отличной головкой для всего, что приходит в голову — не делайте это идеальным, оставьте место для интерпретации. Несовершенство и неправильное толкование могут привести к новым идеям, а иногда нестандартные идеи — лучший путь к правильным решениям. Свобода перемещения ручки по бумаге работает рука об руку с тренировкой ума и рождением новых идей.

Фильтрация может появиться позже.

Нет кнопки удаления.

Нет быстрого и простого способа удалить эскиз. Да, мусорные баки существуют, и карандаши можно стирать, но зарисовки можно заархивировать, если вы позволите. Полезно оглянуться назад и отследить ход моих мыслей. Возможность просматривать мои наброски с самого начала процесса, видеть заметки, сделанные на полях, а также задавать вопросы по ходу, полезна.

Я могу быть на полпути к реализации проекта, выполняя эскиз на компьютере, когда понимаю, что он работает не так, как я планировал.Я могу оглянуться на свои наброски и, возможно, решить отработать ту первую схему, которую я изначально исключил. Если бы я его удалил, это было бы невозможно.

Старые идеи могут вызвать новые; идея одного проекта может сыграть роль в другом.

Наконец…

Не ограничивайте создание эскизов от проекта к проекту. Любые наброски помогают поддерживать ум в движении и поток идей — рисуете ли вы портрет человека, едущего на работу в поезде, или создаете каркас приборной панели.

Процесс рисования задействует несколько частей нашего мозга, вызывая взаимодействия, которые переходят в ту область, где мы создаем, планируем и принимаем решения. Люди твердо верят, что рисунок улучшает визуальное восприятие. Милтон Глейзер (известный дизайнер, подсказка: логотип I ♥ NY) заявил:

«Только через рисование я на самом деле внимательно смотрю на вещи, и процесс рисования заставляет меня осознавать то, на что я смотрю».

Мы часами смотрим на компьютер с утра до вечера.Часто смена среды может помочь дать толчок творчеству.

---

Некоторые ссылки:

Нарисуй себя счастливым: рисование, творчество + мозг | Робин Ланда

Милтон Глейзер Рисунки и лекции | Видео C. Coy

Глубокое обучение нарисованных от руки частично цветных эскизов с помощью увеличения данных для визуального поиска

1. Датта Р., Ли Дж., Ван Дж. З., редакторы. Контентный поиск изображений: подходы и тенденции нового века. Материалы 7-го международного семинара ACM SIGMM по поиску мультимедийной информации; 2005: ACM.

2. Цао И, Ван Ц., Чжан Л., Чжан Л., редакторы. Индекс Эдгеля для крупномасштабного поиска изображений на основе эскизов. Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), Конференция IEEE 2011 г .; 2011: IEEE.

3. Ван С., Чжан Дж., Хан ТХ, Мяо З. Поиск изображения на основе эскиза посредством выбора границы объекта на основе гипотез с дескриптором hlr. Транзакции IEEE в мультимедиа. 2015; 17 (7): 1045–57. [Google Scholar] 4. Цао Б, Кан И, Линь С., Ло Х, Сюй С., Львов З. и др. Новая система поиска 3D-моделей на основе трех-ракурсных эскизов.Журнал интеллектуальных и нечетких систем. 2016; 31 (5): 2675–83. [Google Scholar]

5. Hu R, Barnard M, Collomosse J, редакторы. Дескриптор поля градиента для поиска и локализации на основе эскиза. 2010 Международная конференция IEEE по обработке изображений; 2010: IEEE.

6. Сяо Ц., Ван Ц., Чжан Л., Чжан Л., редакторы. Поиск изображения на основе эскиза с помощью слов-фигур. Материалы 5-й Международной конференции ACM по поиску мультимедиа; 2015: ACM.

7. Эйтц М., Хильдебранд К., Бубекёр Т., Алекса М.Получение изображений на основе эскизов: дескрипторы тестов и наборов функций. IEEE Transactions по визуализации и компьютерной графике. 2011. 17 (11): 1624–36. DOI: 10.1109 / TVCG.2010.266 [PubMed] [Google Scholar] 8. Цянь X, Тан X, Чжан И, Хун Р., Ван М. Улучшение поиска изображений на основе эскизов путем повторного ранжирования и обратной связи по релевантности. IEEE Transactions по обработке изображений. 2016; 25 (1): 195–208. DOI: 10.1109 / TIP.2015.2497145 [PubMed] [Google Scholar]

9. Ци Й, Сун И-З, Чжан Х, Лю Дж, редакторы. Получение изображений на основе эскизов с помощью сиамской сверточной нейронной сети. Обработка изображений (ICIP), Международная конференция IEEE 2016 г. 2016: IEEE.

10. Chalechale A, Naghdy G, Mertins A. Сопоставление изображений на основе эскиза с использованием углового разбиения. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. 2005. 35 (1): 28–41. [Google Scholar] 11. Шао Т., Сюй В., Инь К., Ван Дж., Чжоу К., Го Б. — редакторы. Дискриминационный поиск 3D-модели на основе эскизов с помощью надежного сопоставления форм. Форум компьютерной графики; 2011: Интернет-библиотека Wiley. [Google Scholar]

12.Цао X, Чжан Х, Лю С., Го Х, Линь Л., редакторы. Сим-рыба: инвариантный симметричный дескриптор формы гистограммы эскиза. Материалы Международной конференции IEEE по компьютерному зрению; 2013.

14. Zheng Y, Yao H, Zhao S, Wang Y. Обнаружение отличительных пятен для анализа эскизов от руки. Мультимедийные системы. 2016: 1–11. [Google Scholar]

15. Бабенко А., Слесарев А., Чигорин А., Лемпицкий В. Нейронные коды для поиска изображений. Компьютерное зрение – ECCV 2014: Springer; 2014. с. 584–99.

16.Cao B, Kang Y, Lin S, Luo X, Xu S, Lv Z. Поиск 3D-модели с учетом стиля с помощью запросов на основе эскизов. Журнал интеллектуальных и нечетких систем. 2016; 31 (5): 2637–44. [Google Scholar] 17. Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Е., ред. Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями. Достижения в области нейронных систем обработки информации; 2012: Curran Associates, Inc. [Google Scholar] 19. Перона П., Малик Дж. Обнаружение масштабного пространства и краев с использованием анизотропной диффузии. IEEE Transactions по анализу образов и машинному интеллекту.1990. 12 (7): 629–39. [Google Scholar] 20. ЛеКун Й, Бенжио Й, Хинтон Дж. Глубокое обучение. Природа. 2015; 521 (7553): 436–44. [PubMed] [Google Scholar] 21. Ахмад Дж., Мехмуд И., Байк С.В. Эффективный объектный поиск изображений наблюдения с использованием пространственного объединения сверточных функций. Журнал визуальной коммуникации и изображения. 2017; 45: 62–76. [Google Scholar]

22. Коллоберт Р., Уэстон Дж., Редакторы. Унифицированная архитектура для обработки естественного языка: глубокие нейронные сети с многозадачным обучением.Материалы 25-й международной конференции по машинному обучению; 2008: ACM.

23. Дэн Л., Ли Дж., Хуанг Дж. Т., Яо К., Ю Д., Сайд Ф. и др., Редакторы. Последние достижения в области глубокого обучения для исследования речи в Microsoft. Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов, 2013 г .; 2013: IEEE.

24. Джираючароенсак С., Пан-Нгум С., Исрасена П. Распознавание эмоций на основе ЭЭГ с использованием сети глубокого обучения с адаптацией ковариатного сдвига на основе главных компонентов. Научный мировой журнал.2014; 2014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

26. Симонян К., Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. Препринт arXiv arXiv: 14091556. 2014.

27. Бенжио Ю. Глубокое обучение представлений для неконтролируемого и трансфертного обучения. Неконтролируемое и трансферное обучение ICML. 2012; 27: 17–36.

28. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л. Дж., Ли К., Фей-Фей Л., редакторы. Imagenet: крупномасштабная база данных иерархических изображений. Компьютерное зрение и распознавание образов, 2009 CVPR 2009 IEEE Conference on; 2009: IEEE.

29. Джиа Й., Шелхамер Э., Донахью Дж., Караев С., Лонг Дж., Гиршик Р. и др., Редакторы. Caffe: сверточная архитектура для быстрого встраивания функций. Материалы 22-й международной конференции ACM по мультимедиа; 2014: ACM.

30. Эйтц М., Хейс Дж., Алекса М. Как люди рисуют предметы? ACM Trans Graph. 2012; 31 (4): 44: 1-: 10. [Google Scholar] 32. Alışır F, Baştan M, Ulusoy Ö, Güdükbay U. Мобильный поиск изображений объектов с несколькими представлениями. Мультимедийные инструменты и приложения. 2015: 1–24. [Google Scholar] 35.Ахмад Дж., Саджад М., Ро С., Байк ЮЗ. Гистограмма многомасштабных шаблонов локальной структуры для описания визуального содержания в социальных системах поиска изображений. Мультимедийные инструменты и приложения. 2016; 75 (20): 12669–92. DOI: 10.1007 / s11042-016-3436-9 [Google Scholar] 36. Ахмад Дж., Саджад М., Мехмуд И., Ро С., Байк С.В. Графики, взвешенные по значимости, для эффективного описания визуального контента и их приложений в системах поиска изображений в реальном времени. Журнал обработки изображений в реальном времени. 2016: 1–17. DOI: 10.1007 / s11554-015-0536-0 [Google Scholar] 37.Казанова Д., Флориндо Дж., Фалво М., Бруно О. Анализ текстуры с использованием фрактальных дескрипторов, оцененных по взаимному влиянию цветовых каналов. Информационные науки. 2016; 346: 58–72. [Google Scholar] 38. Ахмад Дж., Мехмуд И., Ро С., Чиламкурти Н., Байк ЮЗ. Встроенная функция глубокого зрения в интеллектуальных камерах для представления и поиска объектов с несколькими проекциями. Компьютеры и электротехника. 2017 г. doi: 10.1016 / j.compeleceng.2017.05.033 [Google Scholar]

39. Ли Й, Сон Й-З, Гун С., редакторы. Распознавание эскиза путем ансамблевого сопоставления структурированных элементов. BMVC; 2013: Citeseer.

40. Li Y, Hospedales TM, Song Y-Z, Gong S. Распознавание эскизов от руки путем многоядерного изучения функций. Компьютерное зрение и понимание изображений. 2015; 137: 1–11. [Google Scholar] 41. Schneider RG, Tuytelaars T. Классификация эскизов и анализ на основе классификации с использованием векторов Фишера. Транзакции ACM на графике (TOG). 2014; 33 (6): 174. [Google Scholar]

42. Yu Q, Yang Y, Song Y-Z, Xiang T, Hospedales T. Набросок сети, которая побеждает людей. Препринт arXiv arXiv: 150107873.2015.

Рисованные от руки перспективы и эскизы: архитектурная визуализация

Рисованные от руки перспективы и эскизы: архитектурная визуализация

Титульный лист книги. Поделиться -drawn-перспектив-и-эскизы-архитектурный-рендеринг

АРХИТЕКТУРНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ: НАЧИСЛЕННЫЕ ОТ РУЧНОЙ ПЕРСПЕКТИВЫ И ЭСКИЗЫ — это уникальная книга в форме сборника из 412 нарисованных от руки перспектив, эскизов, изометрии, аксонометрии, картин и плакатов, собранных лично от 27 известных архитекторов и художников. Эти рисунки были выбраны так, чтобы представить как можно больше стилей, типов, периодов и регионов. Архитекторы и художники, работы которых включены в этот трактат, принадлежат к таким странам, как Индия, Италия, Кения, Перу и Соединенные Штаты Америки. Они представляют около четырех поколений иллюстраторов — старшее из них родилось в 1910 году, а младшее — в 1995 году. Этот ассортимент охватывает период почти столетие и, таким образом, является свидетелем множества стилей и меняющихся тенденций в архитектурной визуализации.Мы надеемся, что рисунков, представленных в этой книге, достаточно, чтобы вдохновить молодые умы принять, адаптировать и продолжить тенденцию рисованных перспектив, эскизов и картин. Рисунки, представленные в этой книге, сгруппированы в четыре раздела.

Сюда входят:

Графический раздел-1: ПЕРСПЕКТИВЫ (224 рисунка)

Графический раздел-2: Эскизы (108 рисунков)

Графический раздел-3: ИЗОМЕТРИКА и АКСОНОМЕТРИКА (34 рисунка)

Графический раздел-4: ЖИВОПИСИ и ПЛАКАТЫ (46 рисунков)

Книга была задумана и представлена ​​как справочник для архитекторов, художников, художников, рисовальщиков, скульпторов и студентов, изучающих эти смежные дисциплины. Надеемся, что эта книга позволит им получить обзор различных стилей архитектурной визуализации прошлого века и вдохновить их на продолжение этого искусства в современном цифровом мире.

перевод отсутствует: en-US.publications.pdf_paragraph_html

• ISBN

  9781636402123

• Название

  Перспективы и наброски, нарисованные вручную авторами: Architectural Rendering

  000

  000

  000

  0004 Bahnga

  Издательство «Белый сокол», Чандигарх.

• Год публикации

  2021

• Переплет

  Твердый переплет

• Язык

  Английский

Рисованные от руки перспективы и эскизы:

RESENTECENTRENCED

2 ТЕОРИИ ПЕРСПЕКТИВЫ

Графический раздел-1: ПЕРСПЕКТИВЫ
Графический раздел-2: Эскизы
Графический раздел-3: ИЗОМЕТРИКА И АКСОНОМЕТРИКА
Графический раздел-4: ЖИВОПИСИ И АППАРАТЫ
Профиль авторов
Указатель

Произвольный эскиз

Создание эскизов от руки в инженерной графике — очень важная часть любого инженерного проекта. Его можно использовать на любом этапе жизненного цикла проекта, будь то планирование, выполнение или даже конечная фаза проекта, это способ передачи важной информации, касающейся определенных аспектов проекта.

Что такое набросок от руки?

• Эскиз от руки — это нарисованный от руки набросок, который передает информацию о деталях конкретной части или раздела проекта или компонента
• Он помогает впоследствии устранить ошибки на чертежах, имея четкое представление о деталях, которые должны быть нарисованным
• Это «шаг» между фактической частью, которую необходимо нарисовать, и законченным чертежом

Скамейка

Это настоящие небольшие настольные тиски, которые необходимо нарисовать.Тиски нельзя было вынуть из мастерской, потому что они используются ежедневно. Необходимо изготовить больше подобных пороков.

Измерение и набросок

Это эскиз от руки, сделанный тисками в мастерской. Были произведены замеры тисков, так как не было возможности снять тиски и отнести их в редакцию.

3D Модель

3d модель была создана по эскизу от руки. Вся геометрия для 3D-модели была взята из эскиза.

Рисунок

Рисунок, сделанный от руки. На чертеж еще не добавлены размеры и детали.

Где и когда используются наброски от руки?

• Наброски от руки используются на начальных и ранних стадиях проектирования, когда дизайнер демонстрирует определенные конфигурации или подходит для рисования.
• Модификации или изменения могут быть обозначены эскизом от руки на этапе черчения или даже производства.Часто модификации вносятся, и модификация фиксируется с помощью эскиза от руки, который позже включается в чертеж
• Часто рисовальщик навещает клиента, чтобы измерить и сделать от руки эскизы оборудования или компонентов, которые необходимо нарисовать
• A эскиз сделан из того, что требуется на чертеже
• Компонент может быть доступен только в течение короткого времени, поэтому для создания чертежа необходимо создать эскиз от руки

Требования к эскизу от руки

• Наброски от руки должны быть пропорциональными. Как и в приведенном выше примере, я использовал каждый блок как 5-миллиметровое представление. Это помогло сохранить пропорции эскиза различных деталей.
• Детали должны быть указаны правильно, неточная информация приведет к ошибкам на окончательном чертеже. может повлиять на дизайн детали / раздела.
• Он должен быть доступен для чтения кем-то другим. Иногда может случиться так, что кто-то другой будет создавать чертежи, поэтому следует убедиться, что кто-то другой может работать с эскизом.
• Аккуратные и аккуратные эскизы упрощают создание чертежей
• В комплекте со всеми соответствующими размерами.Отсутствие размеров вызовет трудности при создании реальных чертежей.
• Правильно и полно. Помните, что эскиз — это основная информация, из которой создается рисунок, правильность и полнота жизненно важны.

Как нарисовать эскиз от руки

Используемая бумага

Если возможно, используйте страницу с блоками (как показано выше). Это упростит рисование прямых линий, прорисовку пропорций и просто общую аккуратность эскиза

Если у вас нет линованной или заблокированной бумаги, можно также использовать чистую бумагу.Используя чистый лист бумаги, сначала нарисуйте очень слабые линии, а затем нарисуйте темные поверх них. Это поможет сохранить аккуратность эскизов и избежать ошибок.

Круги, радиусы и эллипсы

Круги, радиусы и эллипсы часто рисовать сложно. Вместо того, чтобы просто прыгать и рисовать круг, сделайте небольшие отметки на бумаге, чтобы отметить контрольные точки круга. Затем просто «соедините точки», и круг или радиус будут выглядеть более аккуратно.

Произвольное рисование эскизов в инженерной графике

Как превратить нарисованный от руки эскиз в цифровую иллюстрацию в Affinity Designer

В этом уроке Мэтт показывает, как преобразовать нарисованный от руки эскиз в цифровую иллюстрацию для трафаретной печати в Affinity Designer.

Посмотрите творческую сессию Мэтта, а затем прочтите его письменное руководство ниже.

Пожалуйста, включите JavaScript для просмотра этого видео

Набросал идею макета футболки в Affinity Designer с Мэттом Сирстоном

Шаг 1: Первоначальный набросок

Вот первоначальный дизайн, который я создал для сеанса, сначала сделав карандашный набросок, а затем используя кальку, чтобы создать дублированную версию с тонкими линиями. Я хотел сохранить это отдельно от моего первоначального наброска, так как всегда здорово иметь исходный рисунок, к которому можно вернуться, а также избежать кошмарных ситуаций, когда ваша единственная копия будет повреждена, а вы вернетесь к исходной точке.

Я хотел, чтобы дизайн создавал ощущение ручной работы, поэтому решил пойти по пути кальки и фломастера. Другой вариант (который я часто выбираю) — это рисование непосредственно в Affinity Designer с помощью инструмента «Карандаш [N] » или инструмента «Кисть [B] ».

Шаг 2. Создайте новый документ в Designer

В этом уроке мы планируем создать что-то, что можно будет печатать на футболках и плакатах, поэтому я бы сказал, что создание документа A3 Portrait в CMYK и 300 DPI было бы лучшим способом начать.Таким образом, вы не дойдете до конца процесса проектирования только для того, чтобы понять, что ваш дизайн недостаточно велик для предполагаемой цели. Это также дает вам больше возможностей для адаптации дизайна в будущем.

Если вы решили нарисовать свой набросок в цифровом виде, вы можете перейти к Шаг 6: Добавление цвета к вашему дизайну .

Шаг 3. Поместите эскиз

Предполагая, что вы используете тот же метод, что и я, и хотите получить немного более ручной вид, теперь нам нужно поместить наш нарисованный чернилами рисунок в документ Designer, чтобы мы могли начать его оцифровку.

В идеале вы должны использовать сканер, чтобы получить хорошее сканирование вашего рисунка с высоким разрешением, но обычно я просто использую камеру своего телефона при хорошем дневном свете. Это действительно важно, так как следующий шаг сделать намного проще, если у нас есть четкое, яркое изображение для работы.

Когда у вас есть изображение вашего эскиза, перейдите в Файл> Поместить , затем найдите и откройте файл и щелкните свой документ, чтобы разместить его.

Шаг 4. Корректирующие слои

Теперь у нас есть нарисованное изображение, и нам нужно убедиться, что оно максимально контрастно.Лучший способ сделать это — добавить Brightness / Contrast Adjustment .

Мы можем сделать это, выбрав наш слой на панели слоев и выбрав Layer> New Adjustment> Brightness / Contrast или щелкнув значок Adjustments на панели слоев.

Теперь у нас открыто диалоговое окно, и мы можем настроить параметры, чтобы сделать изображение более контрастным. В итоге мы хотим получить очень четкое разделение между нарисованными чернилами линиями и пустыми частями бумаги.

Кончик: В качестве альтернативы для достижения этого эффекта можно использовать настройку порогового значения . Иногда это может привести к получению немного более резкого изображения, но если вам нужен именно такой вид, это может быть лучшим вариантом. Преимущество этого способа заключается в том, что он мгновенно превращает ваш дизайн в контрастное черно-белое изображение, которое можно использовать для получения отличного эффекта, особенно если вы пытаетесь избежать включения более светлых отметок или карандашных линий в ваш дизайн.

Теперь становится немного веселее.Во-первых, нам нужно перейти в верхний левый угол экрана и переключиться на Pixel Persona . Это позволяет нам использовать другой набор инструментов для оцифровки нашего изображения.

Теперь мы находимся в Pixel Persona, нам нужно создать новый пиксельный слой, выбрав Layer> New Pixel Layer или щелкнув маленький клетчатый значок внизу нашей панели слоев (убедившись, что новый слой размещен над слоем с чернильным рисунком), затем нам нужно взять инструмент Flood Fill Tool [G] с панели инструментов в левой части документа.

На контекстной панели инструментов в верхней части экрана нам нужно убедиться, что мы изменили Source на Layers Beneath . В противном случае, когда мы перейдем к заливке выбранной области, он автоматически заполнит весь пиксельный слой, тогда как при выбранных слоях под ним заливка будет применена только к данным пикселей в слоях под нашим текущим.

Нам также необходимо убедиться, что наш порог составляет где-то между 20-60%, но фактическая сумма зависит от вас.Более высокий процент позволит заполнить большую часть вашего изображения, а более низкий процент заполнит меньшее количество, поэтому я обычно нахожу около 40% оптимальным вариантом, но, возможно, стоит попробовать несколько разных настроек, чтобы убедиться, что вы получите лучшие результаты.

Наконец, необходимо отключить Непрерывный , так как в этом случае мы хотим заполнить весь чернильный рисунок одним щелчком мыши без необходимости индивидуального заполнения каждой строки, поэтому это действительно важный параметр, который нужно изменить.

Теперь все, что нам нужно сделать, это выбрать цвет заливки на панели цветов (в этом примере я использую черный, так как он пригодится ниже по строке), увеличьте масштаб нашего рисунка и просто нажмите на область с чернилами, чтобы мгновенно создайте дублированную версию нашего дизайна, на этот раз без какого-либо фона. Это даст нам полную свободу на следующих этапах разработки и (что более важно) большую гибкость для печати или других целей в будущем!

Шаг 6: Добавление цвета

А теперь давайте добавим цвета нашему дизайну.Я считаю, что на этом этапе очень важно создавать новый пиксельный слой каждый раз, когда мы хотим изменить цвет. Мы также могли бы разбить эти новые пиксельные слои на разные части нашего дизайна, чтобы придать себе еще больше гибкости.

Кончик: Разделение дизайна на разные цвета особенно полезно, если вы собираетесь распечатать изображение на экране. Часть процесса печати включает в себя создание отдельных экранов для печати сеток для каждого из цветных слоев, которые вы собираетесь распечатать, поэтому, учитывая, что на этом этапе процесса проектирования вы сэкономите много времени, а также избежите необходимости переделывать какие-либо из них. ваши готовые элементы.

Так как я хотел создать что-то действительно яркое и привлекающее внимание, на следующем этапе я решил использовать смелые цвета. Снова используя инструмент Flood Fill Tool [G] , вы можете просто пройтись по дизайну и заполнить его цветными блоками.

На этот раз мы хотим переключить опцию Contiguous на , поскольку теперь мы хотим быть более точными и потратить немного больше времени на рассмотрение того, куда эти заполненные области должны идти. Теперь мы заполняем заливку инструментом заливки, нам нужно убедиться, что мы нажимаем на пустые места, а не на ранее окрашенные области линии, которые мы делали раньше.

Шаг 7: Добавление других элементов

Я хотел создать ощущение ретро в своем изображении, поэтому решил поместить название бренда вокруг моего дизайна в окружающий круг. Этого легко достичь, во-первых, создав круговую траекторию с помощью инструмента Ellipse Tool (убедитесь, что вы находитесь в Designer Persona во время следующих шагов). Затем, как только это будет на месте, выберите инструмент Artistic Text Tool , щелкните контур эллипса и начните вводить текст.

Это отличный способ добавить динамику вашему дизайну и дает вам прекрасную возможность продемонстрировать название бренда, сочетая его с привлекательной иллюстрацией.Это отлично работает при создании дизайна, предназначенного для таких товаров, как футболка или большая сумка.

Шаг 8: Размещение нашего дизайна на месте

Этот последний шаг действительно прост и выполняется быстро. Для своего макета футболки я просто использовал базовое пустое изображение шаблона футболки. Их легко найти на многих стоковых веб-сайтах, но для этого примера я использовал изображение с Shutterstock, которое имело идеальный макет, который я искал.

Теперь мы хотим перетащить или поместить изображение нашей футболки в наш документ (в идеале на отдельную монтажную область, поскольку это упростит жизнь, когда мы приступим к экспорту наших изображений) и перенести наш иллюстрированный дизайн поверх макета. изображение вверх.

Один из быстрых и простых способов сделать это — сгруппировать вместе линейные области вашего дизайна вместе с отдельными цветными слоями, выбрав их на панели слоев и перейдя в меню Layer> Group , а затем сделав копию этого нового группу, которую вы можете использовать, чтобы разместить поверх макета футболки.

Кончик: Создание отдельных артбордов может оказаться полезным во многих типах дизайнерских работ. Для этого убедитесь, что вы находитесь в режиме Designer Persona по умолчанию, выберите инструмент Artboard Tool и нажмите Insert Artboard в верхней части контекстной панели инструментов.Артборды — отличный способ разделить ваши дизайны на разные части и помочь организовать вашу работу для дальнейшего использования.

Теперь дизайн готов, нам просто нужно перейти в режим наложения слоев и поэкспериментировать с некоторыми из имеющихся у нас опций. Я обнаружил, что Multiply — лучший вариант в этом случае, но посмотрите, какой из них лучше всего подходит для вас. Немного поэкспериментировав, вы сможете увидеть, как часть текстуры футболки проникает в ваш дизайн и в конечном итоге вы получите реалистичный макет футболки!

Шаг 9: Последние настройки и подготовка к печати

Все, что осталось сделать, это экспортировать наше изображение для печати и использования в Интернете.От того, какой метод печати вы выберете, во многом зависит, какой файл вам нужно будет создать.

Например, традиционный метод трафаретной печати, о котором я упоминал ранее, требует экспорта нескольких файлов для воспроизведения различных цветов в дизайне (индивидуальные требования часто довольно специфичны для принтера, с которым вы работаете, поэтому вам нужно будет подтвердить свой выбранная компания трафаретной печати, точно так, как они потребуют, чтобы ваш дизайн был отправлен).

Прямая печать на одежду (DTG) — это еще один вариант, который вы можете использовать, который требует меньше времени на подготовку файла к печати.Наиболее распространенный способ использования этого параметра — экспорт файла PNG или TIFF с высоким разрешением, с включенным прозрачным фоном в изображении.