Картинки черно белые для раскраски: D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b5 d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d0 b8 картинки, стоковые фото D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b5 d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d0 b8

Содержание

черно-белые Раскраски распечатать бесплатно.

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, сани, подарки, дед мороз, мальчик

Просмотров: 31507

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима

Просмотров: 35730

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, снегурочка, дети, косы

Просмотров: 31910

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, колокольчики, ель

Просмотров: 30917

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, сани, дед мороз, подарки, эльф

Просмотров: 30242

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима

Просмотров: 31333

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, дед мороз, подарки

Просмотров: 23464

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, дед мороз, мешок подарков

Просмотров: 29152

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, котенок, елочный шар

Просмотров: 26027

черепашки ниндзя, раскраски, детские раскраски, черно-белые картинки

Просмотров: 23336

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, медвежонок

Просмотров: 31205

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, елка

Просмотров: 27566

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, дети

Просмотров: 24191

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, свеча

Просмотров: 27254

раскраски детям, черно-белые картинки, новый год, праздник, зима, заяц и волк, веселье

Просмотров: 26123

Бесплатные раскраски черно-белые. Распечатать раскраски бесплатно и скачать раскраски онлайн.

Вы находитесь в категории раскраски черно-белые. Раскраска которую вы рассматриваете описана нашими посетителями следующим образом «» Тут вы найдете множество раскрасок онлайн. Вы можете скачать раскраски черно-белые и так же распечатать их бесплатно. Как известно творческие занятия играют огромную роль в развитии ребенка. Они активизируют умственную деятельность, формируют эстетический вкус и прививают любовь к искусству. Процесс раскрашивания картинок на тему черно-белые развивает мелкую моторику, усидчивость и аккуратность, помогает узнать больше об окружающем мире, знакомит со всем разнообразием цветов и оттенков. Мы ежедневно добавляем на наш сайт новые бесплатные раскраски для мальчиков и девочек, которые можно раскрашивать онлайн или скачать и распечатать. Удобный каталог, составленный по категориям, облегчит поиск нужной картинки, а большой выбор раскрасок позволит каждый день находить новую интересную тему для раскрашивания.

Классные черно белые рисунки (68 фото) » Рисунки для срисовки и не только

Раскраски девушки


Рисунки девочек для срисовки черно белые


Рисунки чёрно белые девушки


Раскраски модные девочки крутые


Раскраски для девочек крутые


Модные девочки. Раскраска


Полина Ридель


Мелкие рисунки


Графика (девушка)


Рисунки девушек карандашом


Рисунки чёрно-белые для срисовк и


Раскраски девушки красивые


Девочка черно белая


Девушки для срисовки


Рисунки для срисовки девушки


Черно белые рисунки девушек для срисовки


Чёрно-белые рисунки


Рисунки девушек в стиле тумблер


Рисунки в стиле дудл арт


Девочка черно белая


Черно белые рисунки девушек


Крутые рисунки карандашом


Срисовка девушки с айфоном


Рисунки для срисовки девочка с косичками


Крутые раскраски


Рисунки в черно белом стиле


Девочка черно белая


Раскраски девушки в стиле арт


Раскраски крутые девчонки


Раскраски девушки


Картинки для срисовки черно белые девушки


Тату Панда эскизы


Раскраска фон


Картинки для срисовки девушки


Срисовки для девочек


Самая трудная раскраска в мире


Стикеры черно белые


Девочка черно белая


Прикольные узоры


Крутые рисунки карандашом для девочек


Рисунки для срисовки без лица


Рисунки для срисовки черно белые


Рисунки карандашом девушки в стиле


Рисунки для срисовки девочки в шапках


Раскраски для девочек крутые


Раскраски для девочек крутые


Девочка черно белая


Граффити раскраска


Полина Стегура


Рисунки для срисовки девушки в стиле


Раскраскаантистрес волк


Рисунки для срисовки девочка в очках


Много рисунков в одном


Рисунки для срисовки девушки


Девочка черно белая


Рисунки для срисовки подруги


Крутые модные рисунки


Черно белые рисунки девушек


Граффити черно белое


Мелкие рисунки


Рисунки девушек карандашом в стиле арт


Крутые девушки карандашом


Мия Бойко карандашом


Черно белая Графика Nanami Cowdroy


Рисунки для ЛД девушки черно белые


Черно белые рисунки девушек


Раскраски очень красивые и модные

Черно-белые картинки в стиле стимпанка

1

Стимпанк Графика черно-белая


2

Стимпанк картинки


3

Стимпанк черно белый


4

Стимпанк чертежи


5

Узоры в стиле стимпанк


6

Орнамент в стиле стимпанк


7

Графика в стиле стимпанк


8

Картины в стиле стимпанк


9

Стимпанк эскизы


10

Стимпанк карандашом


11

Стимпанк Наброски


12

Раскраски в стиле стимпанк


13

Стимпанк Графика


14

Узоры в стиле стимпанк


15

Графика в стиле стимпанк


16

Стимпанк стиль рисования


17

Стимпанк карандашом


18

Стимпанк рисунки карандашом


19

Рисунки в стиле стимпанк черно белые


20

Раскраски в стиле стимпанк


21

Узоры в стиле стимпанк


22

Стимпанк Графика


23

Стимпанк Графика черно-белая


24

Картины в стиле стимпанк Графика


25

Мрачная Графика


26

Стимпанк Графика


27

Стиль Техно Графика


28

Стимпанк гравюра


29

Раскраски стимпанк


30

Раскраски в стиле стимпанк


31

Раскраски в стиле фэнтези


32

Раскраски для взрослых стимпанк


33

Раскраски в стиле стимпанк


34

Стимпанк карандашом


35

Раскраски в стиле фэнтези


36

Раскраски девушки в стиле стимпанк


37

Стимпанк Графика


38

Рыба стимпанк Графика


39

Стиль стимпанк в графике


40

Стимпанк механизмы Графика


41

Стимпанк


42

Стимпанк коты


43

Стимпанк рисунки


44

Чёрно белые в стиле стимпанк


45

Шохей Отомо


46

Отомо Есисигэ

Покемоны, страница 1.4166666666667 — Раскраски и прописи для девочек и мальчиков l Загадки l Стенгазеты, детские песни и стихи к праздникам l Сказки l Анекдоты и истории l

Коллекция авторских раскрасок для детей всех возрастов. На данный момент насчитывает 14.365 картинок.
-Азбуки (Русская, Украинская, English)
-Для малышей
-Зарубежные мультфильмы
-Отечественные мультфильмы
-Мандалы
Флеш-раскраски для ваших малышей. Огромный выбор интересных картинок.
Интересные и необычные факты обо всем на свете.
Новый раздел ТРАФАРЕТЫ поможет в оформлении праздников. К новому году добавлены тафареты Ёлочки, Игрушки, Олени, Снеговички, Снежинки. Раздел регулярно пополняется, Следите за новинками.
Игры различных жанров для девочек и мальчиков всех возрастов.
Большая коллекция картинок для развития детей. Ребусы, азбуки, цифры, животные, растения.
Фотографии интересных мест, детей, животных. Все самое интересное в фотографиях.
Стенгазеты ко всевозможным праздникам создадут необходимую атмосферу.
-Стенгазеты «С днем рождения»
-Стенгазеты «С новым годом»
-Стенгазеты «Времена года»
-Стенгазеты «С юбилеем»
-Стенгазеты «C 8 марта»
и много других.
Самые разнообразные лабиринты различной степени сложности.
Интересное и смешное видео с участием детей и животных. Мастер классы.
Детские песни для детей к Новому году и другим праздникам.
Аудио-сказки для детей.
Открытки к праздникам. С Новым годом, 14 февраля — День влюбленных, День Святого Валентина, Деньзащитника отечества-23 февраля, 8 марта, День Победы, 1 мая, Ретро открытки, советские открытки, авторские.
Огромная коллекция смайликов, на данный момент содержит 7371 смайликов.
Всевозможные анимированнные картинки и аватарки для соцсетей.
Детские анекдоты на различные темы: Из жизни животных, Объявления, Отцы и дети, Про Вовочку, Про рыбалку, Школа. Коллекция анекдотов регулярно пополняется, следите за обновлениями.
Веселые истории из жизни с детьми и о них.
Загадки для детей на разные темы
Статьи для родителей о воспитании детей, здоровье детей и их досуге.
Поделки с детьми и для детей. Поделки из бумаги, природных материалов, соленое тесто, лепка из глины и пластилина.

Как раскрасить черно-белое фото. |

Наверное, у каждого в детстве были книжки-раскраски. И  сделать черно-белую картинку цветной не составляло труда. Просто брали карандаши или краски и раскрашивали картинки в книжке. И какое было удовольствие смотреть, как постепенно черно-белая картинка становилась цветной.  Теперь  подобное можно проделать в фотошопе, взять и раскрасить черно-белое фото. В процессе раскрашивания будет интересно наблюдать, как меняется фотография. Есть много способов раскрасить черно-белое фото. Я предлагаю один из них. Найдем старую черно-белую фотографию и откроем ее в фотошопе.

 

1-Файл-открыть.

Прежде,чем приступить к раскраске,нужно посмотреть цветовой режим фотографии. Заходим:

2-Изображение-режим. Перевести фотографию в режим RGB , если она в другом цветовом режиме.

3-Разблокировать фоновый слой,  в окне слоев кликнуть по слою «фон» два раза левой кнопкой мышки и, в появившемся окне кликнуть  «ok».

Теперь можно приступать к раскраске.

4-Слой-новый-слой. Залить его каким нибудь цветом для фона:

5-Редактирование-выполнить заливку. В окне «заполнить» кликнуть по галочке на первой  полосе   и выбрать слово «цвет».   Появившемся окно палитры цветов, здесь выбрать цвет-  51300d  и «ok».

6-Перейти в окно слоев и выбрать для этого слоя режим наложения «цветность».

А фотография станет вот такой:

7-Слой-новый-слой.  И сразу в окне слоев выбираем режим наложения «мягкий свет». На этом слое будем красить волосы.

8-На вертикальной панели инструментов кликнуть по кнопке цветов

 

и ,  окошке палитры цветов выбрать цвет-  442606. Кликнуть «ok».

 

9-На панели инструментов выбрать кисть , с мягким краем, размер 16-18 px. и закрасить  волосы.

Если где-то закрасили больше, чем надо, можно стереть ластиком, только потом не забыть вернуть кисть. Немного  смягчим волосы.

10-Фильтр-размытие-размытие по Гаусу, радиус 6.

Теперь вернемся в окно слоев, на слой с коричневой заливкой, кликнем по этому слою (он станет синим)  и добавим к нему маску слоя. Для этого нужно кликнуть по  кнопке создания маски.  На полосе слоя появиться белый прямоугольник.

Сейчас нужно стереть фон с тех областей, которые будем раскрашивать. Но прежде проверить, что выбрана кисть, а не ластик, в окне слоев слой с маской активен (окрашен в синий цвет),  на панели инструментов  основной цвет и цвет фона черно-белый. Если цвета другие, то на клавиатуре нажать D (на английской раскладке).

 

Кистью начинаем стирать коричневый фон на фотографии там, где будет раскрашено.Чтобы удобно было стирать, выбрать на панели инструментов  zoom  , а вверху такой   и, кликнув по фотографии,увеличить ее. Вернуть инструмент кисть, стираем фон кистью.

 

Стереть фон с лица, рук, с букета цветов, ботинка и цветов на шляпе. Если в каком -нибудь месте стерли больше, то пойти в  «редактирование-шаг назад».

 

 

Раскрашивать каждую область будем на новом слое.

11-Слой-новый-слой. В окне слоев выбрать режим наложения «мягкий свет».  Это слой для лица.

Кликнуть по кнопке цвета на панели инструментов , выбрать цвет  f3c28e  и кистью раскрасить лицо и руки.

12-Слой-новый-слой, режим наложения «мягкий свет». Здесь красим губы.

Опять кликнуть по кнопке цвета и выбрать цвет  b13a48. Кистью с мягким краем покрасить губы.

13-Слой-новый слой, режим наложения «мягкий цвет». Сделаем румянец на щеках. Взять кисть с мягким краем, размер  28 px , цвет , как на губах и кликнуть по каждой щеке.

14-Фильтр-размытие-по Гаусу, радиус  20-25.

16-Слой-новый-слой, режим наложения «мягкий свет». Красим глаза.

17-Клик по кнопке цветов, выбрать цвет для радужки  22406с и кистью с мягким краем,размером с радужку,  кликнуть по одному глазу, потом по другому.

18-Слой-новый-слой, режим наложения «цветность». На этом слое покрасим ботинок, цветы в букете и на шляпе. Кликнуть по кнопке цвета, выбрать цвет  f48693 .

19-Слой-новый-слой. Режим наложения «цветность» .Этот слой для листьев букета. Цвет 263621.

 Ну и осталось файл сохранить. Файл-сохранить для Web и устройств.

 

Colorize.cc, или как раскрасить черно-белое фото с помощью искусственного интеллекта

У многих из нас хранятся старые черно-белые фотографии еще с тех времен, когда о цифровой технике еще слыхом не слыхивали. Рассматривая их сегодня, порой испытываешь ностальгию, а иногда сожалеешь от том, что они не цветные. Зная толк в современных цифровых технологиях, можно устранить этот недостаток, раскрасив черно-белое фото в Adobe Photoshop или другом профессиональном графическом редакторе.

Однако же пользоваться такими инструментами нужно еще уметь, чем похвастать могут далеко не все пользователи. Впрочем, не стоит делать из этого проблему, если вы не знаете, как вернуть черно-белой фотографии краски, доверьте это дело сервису Colorize.cc. Используя алгоритмы машинного обучения, удаленная программа раскрасит ваши фото, причем сделано это будет быстро и по возможности максимально качественно. Сервисом поддерживается сравнительный просмотр, просмотр изображения в отдельной вкладке и получение API.

Разумеется, искусственный интеллект не будет знать, какие именно цвета присутствовали на фото, возможно, вы и сами этого не знаете, раскрашивание будет выполнено на основе собственного опыта приложения. Лучше всего Colorize.cc справляется с раскрашиванием портретного и пейзажного фото с изображенными на них объектами, цвета которых являются очевидными. Так, программа хорошо знает, чистое небо днем должно быть голубым, облака — белыми, лес и листва — зелеными, а море — синим.

А вот обработка фотографий, пестрящих самыми разными красками и оттенками Colorize.cc удается не так хорошо, видно слишком мало у программы опыта. Как можно видеть из этого скриншота, фото попугаев с ярким цветным оперением получилось блеклым и невыразительным, а ассорти из цветов оказалось словно залитым прозрачной зеленой краской. Не самым лучшим образом искусственный интеллект справился и с раскрашиванием фото воздушных шариков, отличающиеся на деле куда большей яркостью и разнообразием цветов.

Хуже всего дела обстоят с абстракциями, программа попросту не понимает, что изображено на таких картинках. Впрочем, не стоит предъявлять к Colorize.cc столь высокие требования, ведь в конце концов, создавался сервис вовсе не для того, чтобы удовлетворять чьи-то неуемные художественные фантазии. А так, почему бы и не поэкспериментировать? Услуги сервис предоставляет на условно-бесплатной основе с определенными ограничениями. На все выходные фото Colorize.cc накладывает водяной знак, в рамках одного аккаунта бесплатно загрузить на сервер можно не более 50 файлов.

Официальный сайт проекта: colorize.cc

Google фото раскрашивает ч/б и многое другое

Компания Google показала на конференции разработчиков Google I/O свои новые продукты и технологии. Новый ИИ в приложении Google Фото будет предлагать множество новых интеллектуальных функций, в том числе возможность раскрасить черно-белые фотографии.

Инструмент «Colorize» использует искусственный интеллект, чтобы сделать «лучшее предположение» о том, какие цвета должны быть на старой черно-белой фотографии.

В то время как нейронная сеть хорошо определяет объекты, такие как трава, животные и люди, все они получат естественные цвета. Тем не менее, определение тона кожи человека – это сложная задача, поэтому Google работает над улучшением функции и не будет выпускать её до тех пор, пока она не будет работать правильно.

Пример раскрашивания чёрно-белой фотографии

Google также готовит множество других функций, работающих на базе искусственного интеллекта. Google Фото получит дополнительные возможности в автоматическом создании контента (коллажей, анимации, видео). Будет переработано автоматическое улучшение фото, например, яркость темных фотографий, поворот и обесцвечивание фона портретов. Улучшено распознавание лиц, например, распознавание людей на фотографиях и предложение поделиться с ними их снимками.

Одним прикосновением вы можете отправить снимки людям, которые идентифицированы в фотографияхОбесцвечивание фона

It’s easier than ever to take action on your pictures in @googlephotos. Rolling out today, you may start to see suggestions to brighten, archive, share, or rotate your photos, right on the image. #io18 pic.twitter.com/NPT0l0GuBy

— Google (@Google) May 8, 2018

Уже сейчас можно начать использовать некоторые из этих новых функций, загрузив последнюю версию Google Фото для iOS и Android.

Следите за новостями: FacebookВконтакте и Telegram

comments powered by HyperComments

Wall Art — Готовый декор для стен и картины в рамах

Украсьте свой дом настенной росписью

Превратить любой кусок стены в холст легко с помощью доступного настенного искусства в рамах. Продемонстрируйте свое чувство стиля, сопоставив различные типы рамок разного цвета с произведениями искусства, фотографиями или текстилем, которые вы хотите продемонстрировать.

Искусство вдохнуть новую жизнь в ваши стены

От современного искусства до потрясающих сцен с природой и ваших личных коллажей — есть множество вариантов того, что вы можете поместить в стильную рамку, чтобы преобразить любую комнату.Выберите внешний вид вашего изображения, сделав видимой раму или сложив холст вокруг рамы. Вы можете сочетать деревенское ощущение лесных пейзажей или тропинки через сельское пшеничное поле с современным дизайном черных или серых алюминиевых рам. Или напомните себе о времени, проведенном на берегу, разместив вид с песчаного пляжа в своей гостиной. Добавьте потрясающие промышленные фотографии города, который вы называете своим домом, или продемонстрируйте несколько городов, в которых вы жили или посещали, с помощью черно-белых аэрофотоснимков в рамке.Действительно хотите продемонстрировать свою любовь к архитектуре, животным или природным ландшафтам? Создайте коллаж из изображений, дополняющих друг друга, с помощью наборов картинок или плакатов в рамке. Создайте минималистский стиль с настенными рисунками в рамах, подчеркивающими покадровый сдвиг сияющей белой луны на черном фоне. Или проследите линии настенного искусства, которые увеличивают листья на бежевом фоне, чтобы вы могли созерцать каждый изгиб, потягивая вино и слушая джаз. Повесьте список трав, выполненный в классическом иллюстративном стиле, в гладкую черную рамку из ДВП на кухне.Или используйте стиль бохо для рисования принтов с множеством цветов и текстур, таких как олень, идеально сливающийся с окружающей средой, когда цветы покрывают его тело и танцуют на его рогах. И есть простота традиционных принтов с успокаивающими темными теплыми тонами и определенной цветовой палитрой, например крупным планом цветов от белого до темно-розового на черном фоне.

Советы по выбору картин, которые вам понравятся

Для витринных предметов настенное искусство должно быть достаточно большим — от 2 до 4 футов — чтобы доминировать в пространстве и изменять настроение комнаты.Некоторые советуют, чтобы настенная живопись составляла примерно 70% ширины дивана или кровати, на которую она кладется. Хотя никаких советов по искусству не высечено в камне, тот же эффект от более крупных предметов, однако, может быть достигнут с помощью серии из нескольких меньших произведений искусства на стенах, которые объединяются для создания эффекта коллажа. Центр одного большого фрагмента или нескольких оправ должен располагаться на уровне глаз.

Хотя ваш выбор в искусстве или фотографии может во многом отразить цветовую схему комнаты, это не обязательно для визуальной гармонии.Незначительные проблески цвета или даже вариации определенного оттенка на ваших настенных рисунках могут привлечь внимание и создать тональную непрерывность. Или используйте силу потрясающего контраста, не заботясь о подборе цветов.

Это потому, что, как дядя Чарли произносит речь на свадьбе, ничто так не привлекает внимание, как отход от нормы. Таким образом, сочетайте яркое абстрактное искусство или другие потрясающие современные предметы с деревенским фоном из деревянных панелей и кожаных диванов в гостиной, чтобы привлечь внимание к вашим настенным произведениям искусства.

В конце концов, важно, чтобы какое бы искусство вы ни выбрали, обращалось к вам и отражало ваше чувство стиля и вкуса. Точно так же, как произведения искусства в вашем доме будут влиять на ваше настроение, ваше настроение будет влиять на то, как вы видите каждый предмет в зависимости от времени года и естественного освещения.

бесплатных распечатать раскраски лошадей

Лошади — потрясающие животные, которые на протяжении многих лет вдохновляли художников. Когда вы будете работать над этими раскрасками с лошадьми, вы тоже получите вдохновение!

Есть миллионы причин любить лошадей.Вам даже не нужно быть фанатом гонок, чтобы оценить их красоту и неповторимость.

Этот пост содержит ссылки на продукты, которые вы можете приобрести. Если вы перейдете по ссылке и сделаете покупку, мы начисляем комиссию.

Эти страницы для печати лошадей предназначены не только для молодежи, но и для детей в душе! Взрослый может быть сложным умственно и физически. Будет лучше, если вы сможете наладить приятный распорядок дня в нерабочее время. Если вы занятой взрослый человек, который ищет новый способ расслабиться после долгого дня, эти раскраски идеально подойдут и вам.

Раскраски для взрослых известны своим сложным дизайном. Однако эти простые страницы для печати с лошадьми намного проще. Это означает, что вы можете легко добавить свои собственные творческие повороты и уникальный индивидуальный подход к каждой странице.

БЕСПЛАТНАЯ РАСКРАСКА ЛОШАДЕЙ

Этот набор из 5 штук имеет разные стили. Распечатайте одну раскраску лошади или распечатайте их все! Фоны пустые для упрощения печати, поэтому вы можете добавить свой индивидуальный дизайн фермы или ранчо.

НЕМНОГО О ЛОШАДЯХ

Может ли человек не любить лошадей? Лошади олицетворяют свободу, приключения, грацию, красоту и дружбу.Они означают новое, значимое путешествие — движение в новом направлении и открытие мощной силы внутри вас. Если у вас тяжелый день, просто представьте себя на грандиозных каникулах на живописной ферме с красивой, дружелюбной лошадью (и другими милыми животными, как в сказках!).

Вероятно, одна из самых популярных лошадей — Черная Красавица, герой одноименной детской книги Анны Сьюэлл 1877 года. Она сказала, что написала роман «для того, чтобы вызвать сочувствие, доброту и дать людям понять, как обращаться с лошадьми.Черная красавица — породистая лошадь, проданная жестоким хозяевам. Его тело разрушается от переутомления и жестокого обращения, но, в конце концов, он выздоравливает с новыми любящими хозяевами. Black Beauty — жемчужина детской литературы!

Не все из нас могут ухаживать за лошадью или ездить на ней уверенно и безопасно, но мы все равно можем наслаждаться их компанией, работая над забавными раскрасками лошадей. Уход за большим животным требует огромных затрат на техническое обслуживание.

С этими раскрасками лошадей ничего не остается, как выбирать яркие цвета, наслаждаться процессом раскраски и любоваться красотой лошадей даже на бумаге.Я предлагаю поработать над этим с детьми. Это может помочь развить их концентрацию, моторику, творческие способности и распознавание цвета.

КАК НАИЛУЧШИЙ СПОСОБ ОКРАСИТЬ ЭТИ РАСКРАСКИ ДЛЯ ПЕЧАТИ ЛОШАДЕЙ?

КАК РАСПЕЧАТАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЛОШАДЕЙ ДЛЯ ОКРАСКИ?

Когда вы загружаете файл Horse Coloring, он сохраняется на вашем компьютере в формате PDF. Затем вы можете распечатать столько, сколько захотите.

Для печати этих раскраски используйте обычную белую бумагу для принтера.Вы можете распечатать по одному из 5 вариантов или распечатать несколько своих любимых страниц!

На всех 5 картинках этих милых лошадей черные линии, ничего цветного. Но вы все равно хотите быть уверенным и печатать в черно-белом режиме, чтобы не расходовать цветные чернила.

ДЕТСКИЕ РАСКРАСКИ ДЛЯ ДЕТЕЙ

Веселье не должно заканчиваться! Скачайте и распечатайте еще больше милых раскрасок для детей:

лучших Android-приложений для раскрашивания ваших черно-белых фотографий

В прошлом технология камеры не была так развита, как сейчас.Если вы посмотрите фильмы и фотографии начала 16-17-х годов, то заметите, что все они были черно-белыми. Но теперь, в 21, и годах, у вас есть специальные камеры в ваших мобильных телефонах, чтобы быстро делать фотографии с цветами и эффектами. Даже мобильные телефоны Android также позволяют изменять цвета ваших изображений в соответствии с вашими желаниями. Вы можете удалить и добавить свои любимые цвета на черно-белые изображения, чтобы сделать их новыми и красивыми.

Ниже вы найдете лучшие приложения для изменения цвета фотографий, которые очень популярны среди пользователей Android.Начнем с верхнего.

Photo Art лучше всего подходит для всех тех, кто хочет раскрасить свои черно-белые фотографии. Ваши старые фотографии станут новыми и оригинальными. Вы можете использовать более 30 специальных эффектов, таких как сепия, оттенок, раскрашивание, пикселизация, мозаика, размытие и многое другое. Это приложение также позволяет превратить ваши фотографии в настоящие картины и художественные зарисовки.

Color Splash FX — следующее отличное приложение, которое позволяет добавлять цвета в ваши черно-белые изображения.Вы можете получить множество стандартных цветов, таких как зеленый, желтый, синий, красный и другие. Ваши старые фотографии будут красивыми и цветными, как если бы вы их сделали сейчас. Это приложение также позволяет вам раскрашивать некоторые особые части ваших изображений, применять эффекты серого, использовать кисти и жесты для создания стиля.

Это приложение для смены цвета фотографий предоставляет вам черный, белый, сепия и многие другие цветовые эффекты. Вы можете изменить размер и фон выбранных изображений. Это приложение также позволяет перемещать изображения пальцами, добавлять текст, раскрашивать и разбрызгивать их по своему желанию.

Это приложение для смены цвета фотографий дает вам множество интересных функций, таких как вы можете перекрашивать свои черно-белые фотографии, добавлять к ним всплески, размытие, серый цвет и многие другие милые эффекты. Если вам не нравятся изменения, вы также можете вернуть исходное изображение. Это приложение также позволяет вам улучшить качество изображения, увеличить и обрезать его по вашему выбору.

С помощью этого приложения для смены цвета фотографий вы можете выбрать разные цвета, чтобы сделать ваши фотографии уникальными. Вы можете выборочно раскрасить некоторые части ваших фотографий, в то время как другое изображение останется черно-белым.Это приложение также поможет вам использовать цветовые эффекты, фильтры и множество инструментов для редактирования фотографий , таких как масштабирование, повтор и отмена и т. Д.

Newzoogle Special

А теперь пора рассказать вам об очень продуктивном и интересном приложении.

Обратитесь ко мне

Refer.Me — это удивительное творение Utmost Technologies , которое дает вам лучшую платформу для получения неограниченных вознаграждений , ссылаясь на различные продукты и услуги.Вы можете легко найти нужные продукты и услуги и заработать наличные, подарочные карты, скидки, бонусы и многое другое. Для вашего удовольствия вы можете знать, что другие думают об интересующих вас продуктах и ​​услугах.

Refer.Me также позволяет делиться своими реферальными кодами и ссылками с миллионами людей по всему миру. Вы можете размещать свои продукты и услуги вместе с фотографиями и конкретной информацией в зависимости от категории, титула, наград и т. Д.

Все, кто использует «Рефер.Я »чувствует себя удачливым, потому что здесь все победители. Если вы хотите получить несколько наград, не заплатив ни копейки, попробуйте « Refer.Me » и не забудьте поделиться ею со своими друзьями.

Также сообщите нам, достаточно ли вышеперечисленных приложений для раскрашивания ваших черно-белых фотографий? Или вам нравится использовать другое приложение для смены цвета? Не забудьте поделиться с Newzoogle.

Как раскрасить черно-белые фотографии с помощью всего 100 строк кода нейронной сети | Эмиль Валлнер

Примечание: я переместил все свои записи в Substack, , пожалуйста, следуйте за мной там .

Ранее в этом году Амир Авни использовал нейронные сети для троллинга subreddit / r / Colorization — сообщества, в котором люди вручную раскрашивают исторические черно-белые изображения с помощью Photoshop.

Они были поражены ботом Амира для глубокого обучения. То, что могло занять до месяца ручного труда, теперь можно было сделать всего за несколько секунд.

Я был очарован нейронной сетью Амира, поэтому воспроизвел ее и задокументировал процесс. Прежде всего, давайте посмотрим на некоторые результаты / неудачи моих экспериментов (прокрутите вниз, чтобы увидеть окончательный результат).

Исходные черно-белые изображения взяты из Unsplash

Сегодня раскрашивание обычно выполняется вручную в Photoshop. Чтобы оценить всю тяжелую работу, стоящую за этим процессом, взгляните на это великолепное видео с памятью о раскрашивании:

Короче говоря, раскрашивание изображения может занять до одного месяца. Это требует обширных исследований. Одно только лицо должно иметь до 20 слоев розового, зеленого и синего оттенков, чтобы получилось правильно.

Эта статья предназначена для начинающих. Тем не менее, если вы новичок в терминологии глубокого обучения, вы можете прочитать две мои предыдущие статьи здесь и здесь, а также посмотреть лекцию Андрея Карпати, чтобы узнать больше.

Я покажу вам, как создать собственную нейронную сеть для раскрашивания в три этапа.

В первом разделе раскрывается основная логика. Мы создадим простую нейронную сеть из 40 строк в качестве «альфа-бота» для раскрашивания. В этом фрагменте кода не так уж много волшебства. Это хорошо помогает нам познакомиться с синтаксисом.

Следующим шагом будет создание нейронной сети, которая может обобщать нашу «бета-версию». Мы сможем раскрашивать изображения, которых бот еще не видел.

Для нашей «окончательной» версии мы объединим нашу нейронную сеть с классификатором.Мы будем использовать Inception Resnet V2, который был обучен на 1,2 миллиона изображений. Чтобы раскрашивание получилось ярким, мы обучим нашу нейронную сеть на портретах из Unsplash.

Если вы хотите заглянуть в будущее, то вот блокнот Jupyter с альфа-версией нашего бота. Вы также можете ознакомиться с тремя версиями на FloydHub и GitHub, а также с кодом для всех экспериментов, которые я проводил на облачных графических процессорах FloydHub.

В этом разделе я расскажу, как визуализировать изображение, основы цифровых цветов и основную логику нашей нейронной сети.

Черно-белые изображения могут быть представлены в виде сеток пикселей. Каждый пиксель имеет значение, соответствующее его яркости. Значения варьируются от 0 до 255, от черного до белого.

Цветные изображения состоят из трех слоев: красного, зеленого и синего. Это может показаться вам нелогичным. Представьте себе разделение зеленого листа на белом фоне на три канала. Интуитивно может показаться, что растение присутствует только в зеленом слое.

Но, как вы видите ниже, лист присутствует во всех трех каналах.Слои определяют не только цвет, но и яркость.

Например, чтобы добиться белого цвета, необходимо равномерное распределение всех цветов. Добавив равное количество красного и синего, он сделает зеленый светлее. Таким образом, цветное изображение кодирует цвет и контраст с использованием трех слоев:

Как и черно-белые изображения, каждый слой в цветном изображении имеет значение от 0 до 255. Значение 0 означает, что в этом слое нет цвета. Если значение 0 для всех цветовых каналов, то пиксель изображения черный.

Как вы, возможно, знаете, нейронная сеть создает связь между входным значением и выходным значением. Чтобы быть более точным с нашей задачей окраски, сеть должна найти черты, которые связывают изображения в градациях серого с цветными.

Итак, мы ищем функции, которые связывают сетку значений оттенков серого с тремя цветовыми сетками.

f () — нейронная сеть, [B&W] — наш вход, а [R], [G], [B] — наш выход.

Мы начнем с создания простой версии нашей нейронной сети для раскрашивания изображения женского лица.Таким образом, вы можете познакомиться с основным синтаксисом нашей модели по мере того, как мы добавляем в нее функции.

Имея всего 40 строк кода, мы можем сделать следующий переход. Среднее изображение сделано с помощью нашей нейронной сети, а изображение справа — это исходная цветная фотография. Сеть обучается и тестируется на одном образе — мы вернемся к этому во время бета-версии.

Фото Камилы Кордейро

Цветовое пространство

Сначала мы воспользуемся алгоритмом для изменения цветовых каналов с RGB на Lab. L обозначает светлоту, а a и b цветовые спектры зелено-красный и сине-желтый.

Как вы можете видеть ниже, изображение в кодировке Lab имеет один слой для оттенков серого и упаковано три цветовых слоя в два. Это означает, что мы можем использовать исходное изображение в градациях серого в нашем окончательном прогнозе. Кроме того, у нас есть только два канала для прогнозирования.

Научный факт — 94% клеток нашего глаза определяют яркость.Остается только 6% наших рецепторов, которые действуют как сенсоры цвета. Как вы можете видеть на изображении выше, изображение в оттенках серого намного резче, чем цветные слои. Это еще одна причина сохранить изображение в градациях серого в нашем окончательном прогнозе.

От черно-белого к цветному

Наш окончательный прогноз выглядит следующим образом. У нас есть слой оттенков серого для ввода, и мы хотим спрогнозировать два цветовых слоя: ab в Lab . Чтобы создать окончательное цветное изображение, мы включим изображение L в градациях серого, которое мы использовали для ввода.В результате будет создано изображение Lab .

Чтобы превратить один слой в два, мы используем сверточные фильтры. Думайте о них как о синих / красных фильтрах в 3D-очках. Каждый фильтр определяет то, что мы видим на картинке. Они могут что-то выделить или удалить, чтобы извлечь информацию из изображения. Сеть может либо создать новое изображение из фильтра, либо объединить несколько фильтров в одно изображение.

Для сверточной нейронной сети каждый фильтр автоматически настраивается для достижения желаемого результата.Мы начнем с того, что сложим сотни фильтров и сузим их до двух слоев: a и b .

Прежде чем мы подробно рассмотрим, как это работает, давайте запустим код.

Запустите код на FloydHub

Щелкните здесь, чтобы открыть рабочую область на FloydHub, где вы найдете ту же среду и набор данных, что и для полной версии .

Вы также можете выполнить локальную установку FloydHub с их 2-минутной установкой, посмотреть мой 5-минутный видеоурок или ознакомиться с моим пошаговым руководством.Это лучший (и самый простой) способ обучения моделей глубокого обучения на облачных графических процессорах.

Альфа-версия

После установки FloydHub используйте следующие команды:

 git clone https://github.com/emilwallner/Coloring-greyscale-images-in-Keras 

Откройте папку и запустите FloydHub.

 cd Coloring-greyscale-images-in-Keras / floydhub 
floyd init colornet

Веб-панель управления FloydHub откроется в вашем браузере. Вам будет предложено создать новый проект FloydHub под названием colornet .Как только это будет сделано, вернитесь к своему терминалу и выполните ту же команду init .

 floyd init colornet 

Хорошо, давайте запустим нашу работу:

 floyd run --data emilwallner / datasets / colornet / 2: data --mode jupyter --tensorboard 

Небольшие заметки о нашей работе:

  • We смонтировал общедоступный набор данных на FloydHub (который я уже загрузил) в каталог data со следующей строкой:
 --dataemilwallner / datasets / colornet / 2: data 

Вы можете изучить и использовать этот набор данных (и многие другие общедоступные наборы данных), просмотрев его на FloydHub

  • Мы включили Tensorboard с --tensorboard
  • Мы выполнили задание в режиме Jupyter Notebook с --mode jupyter
  • Если у вас есть кредит на GPU, вы также можете добавьте в команду флаг GPU --gpu .Это сделает его примерно в 50 раз быстрее.

Перейдите к ноутбуку Jupyter. На вкладке «Работа» на веб-сайте FloydHub щелкните ссылку «Блокнот Jupyter» и перейдите к этому файлу:

 floydhub / Alpha version / working_floyd_pink_light_full.ipynb 

Откройте его и нажмите Shift + Enter во всех ячейках.

Постепенно увеличивайте значение эпохи, чтобы почувствовать, как обучается нейронная сеть.

 model.fit (x = X, y = Y, batch_size = 1, epochs = 1) 

Начните со значения эпохи 1 и увеличьте его до 10, 100, 500, 1000 и 3000.Значение эпохи указывает, сколько раз нейронная сеть учится на изображении. После обучения нейронной сети вы найдете изображение img_result.png в основной папке.

 # Получить изображения 
image = img_to_array (load_img ('woman.png'))
image = np.array (image, dtype = float) # Импортировать изображения карты в цветовое пространство лаборатории
X = rgb2lab (1.0 / 255 * image ) [:,:, 0]
Y = rgb2lab (1.0 / 255 * изображение) [:,:, 1:]
Y = Y / 128
X = X.reshape (1, 400, 400, 1)
Y = Y.reshape (1, 400, 400, 2) # Построение нейронной сети
model = Sequential ()
model.add (InputLayer (input_shape = (None, None, 1)))
model.add (Conv2D (8, (3 , 3), Activation = 'relu', padding = 'same', strides = 2))
model.add (Conv2D (8, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (16, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (16, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same', strides = 2))
model.add (Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same', strides = 2))
model.add (UpSampling2D ((2, 2)))
model.add (Conv2D ( 32, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (UpSampling2D ((2, 2)))
model.add (Conv2D (16, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (UpSampling2D ((2, 2)))
model.add (Conv2D (2, (3, 3), Activation = 'tanh', padding = 'same')) # Завершить модель
model.compile (optimizer = 'rmsprop', loss = 'mse') # Обучить нейронную сеть
model.fit (x = X, y = Y, batch_size = 1, epochs = 3000 )
принт (модель.оценить (X, Y, batch_size = 1)) # Выводить раскраски
output = model.predict (X)
output = output * 128
canvas = np.zeros ((400, 400, 3))
canvas [:,: , 0] = X [0] [:,:, 0]
canvas [:,:, 1:] = output [0]
imsave ("img_result.png", lab2rgb (canvas))
imsave ("img_gray_scale. png ", rgb2gray (lab2rgb (canvas)))

Команда FloydHub для запуска этой сети:

 floyd run --data emilwallner / datasets / colornet / 2: data --mode jupyter --tensorboard 

Техническое объяснение

To Напомним, входные данные — это сетка, представляющая черно-белое изображение.Он выводит две сетки со значениями цвета. Между входными и выходными значениями мы создаем фильтры, чтобы связать их вместе. Это сверточная нейронная сеть.

При обучении сети мы используем цветные изображения. Мы конвертируем цвета RGB в цветовое пространство Lab. Черно-белый слой — это наш вход, а два цветных слоя — выход.

Слева у нас есть черно-белый ввод, наши фильтры и прогноз от нашей нейронной сети.

Мы сопоставляем прогнозируемые значения и реальные значения в пределах одного интервала.Таким образом, мы можем сравнить значения. Интервал варьируется от -1 до 1. Чтобы отобразить предсказанные значения, мы используем функцию активации tanh. Для любого значения, которое вы дадите функции tanh, она вернет от -1 до 1.

Диапазон истинных значений цвета составляет от -128 до 128. Это интервал по умолчанию в цветовом пространстве Lab. Разделив их на 128, они тоже попадают в интервал от -1 до 1. Эта «нормализация» позволяет нам сравнить ошибку с нашим прогнозом.

После вычисления окончательной ошибки сеть обновляет фильтры, чтобы уменьшить общую ошибку.Сеть продолжает этот цикл до тех пор, пока ошибка не станет настолько низкой, насколько это возможно.

Давайте проясним синтаксис во фрагменте кода.

 X = rgb2lab (1.0 / 255 * image) [:,:, 0] 
Y = rgb2lab (1.0 / 255 * image) [:,:, 1:]

1.0 / 255 указывает, что мы используем 24-битное цветовое пространство RGB. Это означает, что мы используем числа от 0 до 255 для каждого цветового канала. В результате получается 16,7 миллиона цветовых комбинаций.

Поскольку люди могут воспринимать только 2–10 миллионов цветов, нет смысла использовать большее цветовое пространство.

 Y = Y / 128 

Цветовое пространство Lab имеет другой диапазон по сравнению с RGB. Цветовой спектр ab в Lab находится в диапазоне от -128 до 128. Разделив все значения в выходном слое на 128, мы ограничили диапазон от -1 до 1.

Мы сопоставляем его с нашей нейронной сетью, которая также возвращает значения от -1 до 1.

После преобразования цветового пространства с помощью функции rgb2lab () мы выбираем слой оттенков серого с помощью: [:,:, 0]. Это наш ввод для нейронной сети. [:,:, 1:] выбирает два цветовых слоя: зеленый – красный и сине – желтый.

После обучения нейронной сети мы делаем окончательный прогноз, который преобразуем в картинку.

 output = model.predict (X) 
output = output * 128

Здесь мы используем изображение в градациях серого в качестве входных данных и пропускаем его через нашу обученную нейронную сеть. Мы берем все выходные значения от -1 до 1 и умножаем их на 128. Это дает нам правильный цвет в цветовом спектре Lab.

 холст = np.zeros ((400, 400, 3)) 
холст [:,:, 0] = X [0] [:,:, 0]
холст [:,:, 1:] = output [ 0]

Наконец, мы создаем черный холст RGB, заполняя его тремя слоями нулей. Затем мы копируем слой в градациях серого с нашего тестового изображения. Затем мы добавляем наши два цветных слоя на холст RGB. Затем этот массив значений пикселей преобразуется в изображение.

Выводы из альфа-версии

  • Читать исследовательские работы — непросто . Как только я суммировал основные характеристики каждой статьи, стало легче просматривать статьи.Это также позволило мне поместить детали в контекст.
  • Простой запуск — ключ к успеху . Большинство реализаций, которые я смог найти в Интернете, состояли из 2–10 тыс. Строк. Это затрудняло понимание основной логики проблемы. Когда у меня была версия barebones, стало легче читать как реализацию кода, так и исследовательские статьи.
  • Изучите общественные проекты. Чтобы получить общее представление о том, что кодировать, я просмотрел 50–100 проектов по раскрашиванию на Github.
  • Вещи не всегда работают должным образом. Вначале он мог создавать только красный и желтый цвета. Сначала у меня была функция активации Relu для финальной активации. Поскольку он отображает только числа в положительные цифры, он не может создавать отрицательные значения, синий и зеленый спектры. Это исправлено добавлением функции активации tanh и отображением значений Y.
  • Понимание> Скорость. Многие реализации, которые я видел, были быстрыми, но с ними было сложно работать.Я решил оптимизировать скорость инноваций вместо скорости кода.

Чтобы понять слабость альфа-версии, попробуйте раскрасить изображение, на котором она не была обучена. Если вы попробуете, то увидите, что это неудачная попытка. Это потому, что сеть запомнила информацию. Он не научился раскрашивать изображение, которого раньше не видел. Но это то, что мы сделаем в бета-версии. Мы научим нашу сеть обобщать.

Ниже приведен результат раскраски проверочных изображений с помощью нашей бета-версии.

Вместо использования Imagenet я создал общедоступный набор данных на FloydHub с изображениями более высокого качества. Изображения взяты с Unsplash — общих снимков профессиональных фотографов. Он включает 9 500 обучающих изображений и 500 проверочных изображений.

Средство извлечения признаков

Наша нейронная сеть находит характеристики, которые связывают полутоновые изображения с их цветными версиями.

Представьте, что вам нужно раскрасить черно-белые изображения — но с ограничением, что вы можете видеть только девять пикселей за раз.Вы можете сканировать каждое изображение сверху слева направо и пытаться предсказать, какого цвета должен быть каждый пиксель.

Например, эти девять пикселей представляют собой край ноздри женщины чуть выше. Как вы понимаете, сделать хорошую раскраску практически невозможно, поэтому разбейте ее на шаги.

Сначала вы ищите простые шаблоны: диагональную линию, все черные пиксели и так далее. Вы ищете одинаковый точный узор в каждом квадрате и удаляете пиксели, которые не совпадают.Вы генерируете 64 новых изображения из своих 64 мини-фильтров.

Количество отфильтрованных изображений для каждого шага

Если вы отсканируете изображения еще раз, вы увидите те же небольшие узоры, которые вы уже обнаружили. Чтобы лучше понять изображение, вы уменьшите его размер вдвое.

Уменьшаем размер в три этапа.

У вас по-прежнему есть только фильтр 3×3 для сканирования каждого изображения. Но, комбинируя свои новые девять пикселей с фильтрами нижнего уровня, вы можете обнаруживать более сложные шаблоны. Комбинация из одного пикселя может образовывать полукруг, маленькую точку или линию.Опять же, вы многократно извлекаете один и тот же узор из изображения. На этот раз вы создаете 128 новых отфильтрованных изображений.

После нескольких шагов созданные вами отфильтрованные изображения могут выглядеть примерно так:

Из руководства по слою Keras

Как уже упоминалось, вы начинаете с низкоуровневых функций, таких как кромка. Слои, расположенные ближе к выходу, объединяются в узоры. Затем они объединяются в детали и в итоге превращаются в лица. В этом видеоуроке дается дальнейшее объяснение.

Процесс аналогичен большинству нейронных сетей, работающих со зрением. Тип сети здесь известен как сверточная нейронная сеть. В этих сетях вы объединяете несколько отфильтрованных изображений, чтобы понять контекст изображения.

От выделения признаков к цвету

Нейронная сеть работает методом проб и ошибок. Сначала он делает случайный прогноз для каждого пикселя. Основываясь на ошибке для каждого пикселя, он работает в обратном направлении по сети, чтобы улучшить извлечение признаков.

Начинает корректировку для ситуаций, которые вызывают самые большие ошибки. В этом случае настройки заключаются в следующем: раскрашивать или нет и как располагать различные объекты.

Сеть начинается с того, что все объекты окрашиваются в коричневый цвет. Это цвет, который больше всего похож на все другие цвета, что дает наименьшую ошибку.

Поскольку большая часть обучающих данных очень похожа, сеть изо всех сил пытается различать разные объекты. Он не сможет создать более тонкие цвета.Это то, что мы исследуем в полной версии.

Ниже приведен код бета-версии, за которым следует техническое объяснение кода.

 # Получить изображения 
X = []
для имени файла в os.listdir ('../ Train /'):
X.append (img_to_array (load_img ('../ Train /' + filename)))
X = np.array (X, dtype = float) # Настроить обучающие и тестовые данные
split = int (0.95 * len (X))
Xtrain = X [: split]
Xtrain = 1.0 / 255 * Xtrain # Спроектировать нейронную network
model = Последовательная () модель
.add (InputLayer (input_shape = (256, 256, 1)))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D ( 64, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same', strides = 2))
model.add (Conv2D (128, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same '))
model.add (Conv2D (128, (3, 3), Activation =' relu ', padding =' same ', strides = 2))
model.add (Conv2D (256, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (256, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same', strides = 2))
model.add (Conv2D (512, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (256, (3, 3), activate = 'relu', padding = 'same '))
model.add (Conv2D (128, (3, 3), Activation =' relu ', padding =' same '))
model.add (UpSampling2D ((2, 2)))
model.add ( Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (UpSampling2D ((2, 2)))
model.add (Conv2D (32, (3, 3) ), Activation = 'relu', padding = 'same'))
model.add (Conv2D (2, (3, 3), Activation = 'tanh', padding = 'same'))
model.add (UpSampling2D ((2, 2))) # Завершить модель
model.compile (optimizer = 'rmsprop', loss = 'mse') # Преобразователь изображений
datagen = ImageDataGenerator (
shear_range = 0.2,
zoom_range = 0.2,
Rotation_range = 20,
horizontal_flip = True) # Сгенерировать данные обучения
batch_size = 50
def image_a_b_gen (batch_size):
для партии в datagen.flow (Xtrain, batch_size = batch_size):
lab_batch = rgb2 = lab_batch (batch_batch) 902lab (batch_batch) [:,:,:, 0]
Y_batch = lab_batch [:,:,:, 1:] / 128
yield (X_batch.reshape (X_batch.shape + (1,)), Y_batch) # Модель поезда
TensorBoard (log_dir = '/ output')
model.fit_generator (image_a_b_gen (batch_size), steps_per_epoch = 10000, epochs = 1)
# Тестовые изображения = rgb2lab (1.0 / 255 * X [split:]) [:,:,:, 0]
Xtest = Xtest.reshape (Xtest.shape + (1,))
Ytest = rgb2lab (1.0 / 255 * X [split: ]) [:,:,:, 1:]
Ytest = Ytest / 128
print model.evaluate (Xtest, Ytest, batch_size = batch_size) # Загрузить черно-белые изображения
color_me = []
для имени файла в ОС.listdir ('../ Test /'):
color_me.append (img_to_array (load_img ('../ Test /' + filename)))
color_me = np.array (color_me, dtype = float)
color_me = rgb2lab ( 1.0 / 255 * color_me) [:,:,:, 0]
color_me = color_me.reshape (color_me.shape + (1,)) # Тестовая модель
output = model.predict (color_me)
output = output * 128 # Вывод раскраски
для i в диапазоне (len (вывод)):
cur = np.zeros ((256, 256, 3))
cur [:,:, 0] = color_me [i] [:,:, 0]
cur [:,:, 1:] = output [i]
imsave ("result / img _" + str (i) + ".png ", lab2rgb (cur))

Вот команда FloydHub для запуска нейронной сети Beta:

 floyd run --data emilwallner / datasets / colornet / 2: data --mode jupyter --tensorboard 

Техническое объяснение

Основное отличие от других визуальных нейронных сетей заключается в важности расположения пикселей. В раскрашивающих сетях размер или соотношение изображения остаются неизменными во всей сети. В других типах сетей изображение искажается по мере приближения к последнему слою.

Уровни максимального объединения в классификационных сетях увеличивают информационную плотность, но также искажают изображение. Он ценит только информацию, но не макет изображения. В раскрашивании сетей мы вместо этого используем шаг 2, чтобы уменьшить ширину и высоту вдвое. Это также увеличивает плотность информации, но не искажает изображение.

Еще два отличия: повышающая дискретизация слоев и сохранение соотношения сторон изображения. Классификационные сети заботятся только об окончательной классификации.Поэтому они продолжают уменьшать размер и качество изображения по мере его прохождения по сети.

Цветовые сети поддерживают постоянное соотношение сторон изображения. Это делается путем добавления белого отступа, как на визуализации выше. В противном случае каждый сверточный слой обрезает изображения. Это делается с помощью параметра * padding = 'same' * .

Чтобы удвоить размер изображения, сеть раскраски использует слой с повышающей дискретизацией.

 для имени файла в os.listdir ('/ Color_300 / Train /'): 
X.append (img_to_array (load_img ('/ Color_300 / Test' + filename)))

Этот цикл for сначала считает все имена файлов в каталоге.Затем он выполняет итерацию по каталогу изображений и преобразует изображения в массив пикселей. Наконец, он объединяет их в гигантский вектор.

 datagen = ImageDataGenerator (
shear_range = 0.2,
zoom_range = 0.2,
Rotation_range = 20,
horizontal_flip = True)

С помощью ImageDataGenerator мы настраиваем настройку для нашего генератора изображений. Таким образом, каждое изображение никогда не будет одинаковым, что повысит скорость обучения. shear_range наклоняет изображение влево или вправо, а другими настройками являются масштабирование, поворот и отражение по горизонтали.

 batch_size = 50 
def image_a_b_gen (batch_size):
для пакета в datagen.flow (Xtrain, batch_size = batch_size):
lab_batch = rgb2lab (batch)
X_batch = lab_batch, [:],:, lab_batch [:,:,:, 1:] / 128
yield (X_batch.reshape (X_batch.shape + (1,)), Y_batch)

Мы используем изображения из нашей папки Xtrain для создания изображений на основе настроек выше. Затем мы извлекаем черно-белый слой для X_batch и два цвета для двух цветных слоев.

 model.fit_generator (image_a_b_gen (batch_size), steps_per_epoch = 1, epochs = 1000) 

Чем мощнее ваш графический процессор, тем больше изображений вы можете в него поместить. При такой настройке вы можете использовать 50–100 изображений. steps_per_epoch вычисляется путем деления количества обучающих изображений на размер вашего пакета.

Например: 100 изображений с размером пакета 50 дают 2 шага на эпоху. Количество эпох определяет, сколько раз вы хотите тренировать все изображения. 10К изображений с 21 эпохой займут около 11 часов на графическом процессоре Tesla K80.

Takeaways

  • Проведите множество экспериментов небольшими партиями, прежде чем проводить большие серии. Даже после 20–30 экспериментов все равно находил ошибки. То, что он работает, не означает, что он работает. Ошибки в нейронной сети часто более сложны, чем традиционные ошибки программирования. Одной из самых странных была моя икота Адама.
  • Более разнообразный набор данных делает изображения коричневыми. Если у вас есть очень похожие изображения, вы можете получить достойный результат, не требуя более сложной архитектуры.Компромисс в том, что сеть становится хуже при обобщении.
  • Формы, формы и формы. Размер каждого изображения должен быть точным и оставаться пропорциональным во всей сети. Вначале я использовал размер изображения 300. Уменьшение его вдвое в три раза дает размеры 150, 75 и 35,5. Результат — потеря полпикселя! Это привело ко многим «хитростям», пока я не понял, что лучше использовать степень двойки: 2, 8, 16, 32, 64, 256 и так далее.
  • Создание наборов данных: a) Отключите.DS_Store, это сводило меня с ума. б) Будьте изобретательны. В итоге я получил скрипт консоли Chrome и расширение для загрузки файлов. c) Сделайте копию сырых файлов, которые вы очищаете, и структурируйте свои сценарии очистки.

Наша последняя версия нейронной сети раскраски состоит из четырех компонентов. Мы разделили ранее существовавшую сеть на кодировщик и декодер. Между ними мы будем использовать слой слияния. Если вы новичок в классификационных сетях, я бы порекомендовал взглянуть на это руководство.

Параллельно с кодировщиком входные изображения также проходят через один из самых мощных на сегодняшний день классификаторов — Inception ResNet v2.Это нейронная сеть, обученная на 1,2 млн изображений. Мы извлекаем слой классификации и объединяем его с выходными данными кодировщика.

Вот более подробное изображение из оригинальной статьи.

Перенося обучение из классификатора в раскрашивающую сеть, сеть может получить представление о том, что изображено на картинке. Таким образом, позволяя сети согласовывать представление объекта со схемой окраски.

Вот некоторые из проверочных изображений, использующих только 20 изображений для обучения сети.

Большинство изображений получилось некачественным. Но мне удалось найти несколько достойных из-за большого набора для валидации (2500 изображений). Тренировка на большем количестве изображений дала более стабильный результат, но большинство из них получилось коричневатым. Вот полный список экспериментов, которые я проводил, включая проверочные изображения.

Вот наиболее распространенные архитектуры из предыдущего исследования со ссылками:

  • Добавление небольших цветных точек на изображение вручную для направления нейронной сети (ссылка)
  • Найдите подходящее изображение и перенесите цвет (подробнее здесь и здесь)
  • Остаточный кодировщик и объединение уровней классификации (ссылка)
  • Объединение гиперстолбцов из классифицирующей сети (подробнее здесь и здесь)
  • Объединение окончательной классификации между кодером и декодером (подробности здесь и здесь)

Цветовые пространства : Lab, YUV, HSV и LUV (подробнее здесь и здесь)

Потеря: Среднеквадратичная ошибка, классификация, взвешенная классификация (ссылка)

Я выбрал архитектуру «слоя слияния» (пятая в список выше).

Причина в том, что он дает одни из лучших результатов. Кроме того, в Керасе его легче понять и воспроизвести. Хотя это не самая сильная схема сети раскраски, это хорошее место для начала. Это отличная архитектура для понимания динамики проблемы окраски.

Я использовал дизайн нейронной сети из этой статьи Федерико Бальдассарре и соавторов. Я продолжил свою интерпретацию в Керасе.

Примечание. В приведенном ниже коде я переключаюсь с последовательной модели Keras на их функциональный API.[Документация]

 # Получить изображения 
X = []
для имени файла в os.listdir ('/ data / images / Train /'):
X.append (img_to_array (load_img ('/ data / images / Train /') + filename)))
X = np.array (X, dtype = float)
Xtrain = 1.0 / 255 * X # Веса нагрузки
inception = InceptionResNetV2 (weights = None, include_top = True)
inception.load_weights ('/ data /inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 ')
inception.graph = tf.get_default_graph () embed_input = Input (shape = (1000,)) # Encoder
encoder_input = Input (shape = (256, 256, 1,)) 902 64, (3,3), Activation = 'relu', padding = 'same', strides = 2) (encoder_input)
encoder_output = Conv2D (128, (3,3), activate = 'relu', padding = 'same ') (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (128, (3,3), Activation =' relu ', padding =' same ', strides = 2) (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (256, (3,3), Activation = 'relu', padding = 'same') (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (256, (3,3), активировать ion = 'relu', padding = 'same', strides = 2) (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (512, (3,3), Activation = 'relu', padding = 'same') (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (512, (3,3), Activation = 'relu', padding = 'same') (encoder_output)
encoder_output = Conv2D (256, (3,3), Activation = 'relu', padding = 'same') (encoder_output) #Fusion
fusion_output = RepeatVector (32 * 32) (embed_input)
fusion_output = Reshape (([32, 32, 1000])) (fusion_output)
fusion_output = concatenate ([encoder_output, fusion_output], ось = 3)
fusion_output = Conv2D (256, (1, 1), Activation = 'relu', padding = 'same') (fusion_output) #Decoder
decoder_output = Conv2D (128, (3,3), activate = 'relu', заполнение = 'same') (fusion_output)
decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output)
decoder_output = Conv2D (64, (3,3), активация = 'relu', padding = 'same') (decoder_output)
decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output)
decoder_output = Conv2D (32, (3,3), активация = 'relu' , padding = 'same') (decoder_output)
decoder_output = Conv2D (16, (3,3), activate = 'relu', padding = 'same') (decoder_output)
decoder_output = Conv2D (2, (3, 3) , Activation = 'tanh', padding = 'same') (decoder_output)
decoder_output = UpSampling2D ((2, 2)) (decoder_output) model = Model (inputs = [encoder_input, embed_input], output = decoder_output) # Создать встраивание
def create_inception_embedding (grayscaled_rgb):
grayscaled_rgb_resized = []
для i в grayscaled_rgb:
i = resize (i, (299, 299, 3), mode = 'constant')
grayscaled_rgb_resized.append (i)
grayscaled_rgb_resized = np.array (grayscaled_rgb_resized)
grayscaled_rgb_resized = preprocess_input (grayscaled_rgb_resized)
с inception.graph.as_default ():
embed_data_default ():
embed_default ():
embed_default ()
shear_range = 0.4,
zoom_range = 0.4,
Rotation_range = 40,
horizontal_flip = True) # Создать обучающие данные
batch_size = 20def image_a_b_gen (batch_size):
для пакета в датагене.поток (Xtrain, batch_size = batch_size):
grayscaled_rgb = gray2rgb (rgb2gray (batch))
embed = create_inception_embedding (grayscaled_rgb)
lab_batch = rgb2lab (batch_size)
, X_batch_batch =
, X_batch_batch: X_batch =
, X_batch_batch =
, X_batch_batch =
, X_batch_batch .reshape (X_batch.shape + (1,))
Y_batch = lab_batch [:,:,:, 1:] / 128
yield ([X_batch, create_inception_embedding (grayscaled_rgb)], Y_batch) # Модель поезда
tensorboard (log_dBoard = "/ output")
model.compile (optimizer = 'adam', loss = 'mse')
model.fit_generator (image_a_b_gen (batch_size), callbacks = [tensorboard], epochs = 1000, steps_per_epoch = 20) # Сделайте прогноз для невидимых изображений
color_me = []
для имени файла в os.listdir ('../ Test /') :
color_me.append (img_to_array (load_img ('../ Test /' + filename)))
color_me = np.array (color_me, dtype = float)
color_me = 1.0 / 255 * color_me
color_me = gray2rgb (rgb2gray ( color_me))
color_me_embed = create_inception_embedding (color_me)
color_me = rgb2lab (color_me) [:,:,:, 0]
color_me = color_me.reshape (color_me.shape + (1,)) # Тестовая модель
output = model.predict ([color_me, color_me_embed])
output = output * 128 # Раскраски вывода
для i в диапазоне (len (output)):
cur = np.zeros ((256, 256, 3))
cur [:,:, 0] = color_me [i] [:,:, 0]
cur [:,:, 1:] = output [i]
imsave ("result / img _" + str (i) + ". png", lab2rgb (cur))

Вот команда FloydHub для запуска полной нейронной сети:

 floyd run --data emilwallner / datasets / colornet / 2: data --mode jupyter --tensorboard 

Техническое объяснение

Функциональный API Keras идеален, когда мы объединяем или объединяем несколько моделей.

Сначала мы загружаем нейронную сеть Inception ResNet v2 и загружаем веса. Поскольку мы будем использовать две модели параллельно, нам нужно указать, какую модель мы используем. Это делается в Tensorflow, бэкэнде для Keras.

 inception = InceptionResNetV2 (weights = None, include_top = True) 
inception.load_weights ('/ data / inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
inception.graph = tf.get_default_graph () создать
weaked_graph () .Мы конвертируем их в черно-белые и пропускаем через модель Inception ResNet.

 grayscaled_rgb = gray2rgb (rgb2gray (batch)) 
embed = create_inception_embedding (grayscaled_rgb)

Во-первых, мы должны изменить размер изображения, чтобы оно соответствовало модели Inception. Затем мы используем препроцессор для форматирования значений пикселей и цвета в соответствии с моделью. На последнем этапе мы пропускаем его через сеть Inception и извлекаем последний слой модели.

 def create_inception_embedding (grayscaled_rgb): 
grayscaled_rgb_resized = []
for i in grayscaled_rgb:
i = resize (i, (299, 299, 3), mode = 'constant')
grayscaled_rgb_resized_.append (i)
grayscaled_rgb_resized = np.array (grayscaled_rgb_resized)
grayscaled_rgb_resized = preprocess_input (grayscaled_rgb_resized)
с начальным. . Для каждого пакета мы генерируем 20 изображений в формате ниже. На графическом процессоре Tesla K80 это занимает около часа. С этой моделью он может делать до 50 изображений одновременно без проблем с памятью.

 yield ([X_batch, create_inception_embedding (grayscaled_rgb)], Y_batch) 

Это соответствует нашему формату модели colornet.

 model = Model (inputs = [encoder_input, embed_input], output = decoder_output) 

encoder_input загружается в нашу модель Encoder, выходные данные модели Encoder затем объединяются с embed_input в слое слияния; результат слияния затем используется в качестве входных данных в нашей модели декодера, которая затем возвращает окончательный результат, decoder_output .

 fusion_output = RepeatVector (32 * 32) (embed_input) 
fusion_output = Reshape (([32, 32, 1000])) (fusion_output)
fusion_output = concatenate ([fusion_output, encoder_output], axis = 3)
fusion_output (256, (1, 1), activate = 'relu') (fusion_output)

В слое слияния мы сначала умножаем уровень категории 1000 на 1024 (32 * 32).Таким образом, мы получаем 1024 строки с последним слоем из модели Inception.

Затем его форма преобразуется из 2D в 3D, сетка 32 x 32 с столбцами 1000 категорий. Затем они связываются вместе с выходными данными модели кодировщика. Мы применяем сверточную сеть с фильтром 254 с ядром 1X1, конечным результатом слоя слияния.

Takeaways

  • Терминология исследования была сложной. Я потратил три дня на поиски способов реализации «модели слияния» в Керасе.Поскольку это звучало сложно, я не хотел сталкиваться с проблемой. Вместо этого я обманом заставил себя искать короткие пути.
  • Я задавал вопросы онлайн. У меня не было ни одного комментария в Slack-канале Keras, и Stack Overflow удалил мои вопросы. Но, публично разобрав проблему, чтобы упростить ответ, он заставил меня изолировать ошибку, приблизив меня к решению.
  • Написать людям. Хотя форумы могут быть холодными, людей волнует, если вы связываетесь с ними напрямую.Обсуждение цветовых пространств по Skype с исследователем вдохновляет!
  • Отложив решение проблемы слияния, я решил собрать все компоненты, прежде чем сшивать их вместе. Вот несколько экспериментов, которые я использовал для разрушения слоя слияния.
  • Когда у меня появилось что-то, что, как я думал, будет работать, я не решался запустить это. Хотя я знал, что основная логика в порядке, я не верил, что она сработает. После чашки чая с лимоном и долгой прогулки - запустил. После первой строчки в моей модели возникла ошибка.Но через четыре дня, несколько сотен ошибок и несколько тысяч поисковых запросов в Google появилась «Эпоха 1/22» по моей модели.

Раскрашивание изображений - очень интересная проблема. Это проблема не только научная, но и художественная. Я написал эту статью, чтобы вы быстро научились раскрашивать и продолжить с того места, где я остановился. Вот несколько советов для начала:

  • Реализуйте это с другой предварительно обученной моделью
  • Попробуйте другой набор данных
  • Повысьте точность сети, используя больше изображений
  • Создайте усилитель в цветовом пространстве RGB.Создайте модель, аналогичную раскрашивающей сети, которая принимает насыщенное цветное изображение на входе и правильное цветное изображение на выходе.
  • Реализовать взвешенную классификацию
  • Применить ее к видео. Не беспокойтесь о раскраске, но переключайтесь между изображениями последовательно. Вы также можете сделать что-то подобное для больших изображений, разместив меньшие по размеру.

Вы также можете легко раскрасить свои собственные черно-белые изображения с помощью трех моих версий нейронной сети раскрашивания с использованием FloydHub.

  • Для альфа-версии просто замените файл woman.jpg своим файлом с тем же именем (размер изображения 400x400 пикселей).
  • Для бета-версии и полной версии добавьте изображения в папку Test перед запуском команды FloydHub. Вы также можете загрузить их прямо из записной книжки в папку «Тест» во время работы записной книжки. Обратите внимание, что эти изображения должны быть ровно 256x256 пикселей. Кроме того, вы можете загружать все тестовые изображения в цвете, потому что это автоматически преобразует их в черно-белые.

Если вы что-то построите или застрянете, напишите мне в твиттер: emilwallner. Я хотел бы увидеть, что вы создаете.

Огромное спасибо Федерико Бальдассарре за ответы на мои вопросы и их предыдущую работу по раскрашиванию. Также спасибо Мутху Чидамбараму, который повлиял на реализацию ядра в Keras, и сообществу Unsplash за предоставленные изображения. Также благодарим Марин Хазиза, Вальдемараса Репсиса, Цинпин Хоу, Чарли Харрингтона, Сая Саундарараджа, Яннеса Клааса, Клаудио Кабрала, Алена Демене и Игнасио Тоноли за то, что они прочитали черновики этого документа.

Об Эмиле Валлнер

Это третья часть серии блогов, состоящих из нескольких частей, от Эмиля, который изучает глубокое обучение. Эмиль провел десять лет, исследуя человеческое обучение. Он работал в бизнес-школе Оксфорда, инвестировал в образовательные стартапы и основал бизнес в сфере образовательных технологий. В прошлом году он поступил в Ecole 42, чтобы применить свои знания о человеческом обучении к машинному обучению.

Вы можете следить за Эмилем в Twitter и на Medium.

Это было впервые опубликовано как сообщение сообщества в блоге Floydhub.

6 приложений, которые превращают ваши картинки в раскраски

Хотя в мире существуют тысячи разнообразных книжек-раскрасок, не все они вам подойдут. Фактически, глядя на книжки-мандалы или книжки-раскраски с портретами животных, может показаться, что вы всего лишь ребенок в большом теле, у которого нет реального выбора, какого цвета. К счастью, технологии вас поддержат. С приложениями для преобразования изображений в раскраски пользователи и художники могут свободно создавать полностью индивидуализированные раскраски.

Шесть приложений, которые превращают ваши изображения в раскраски: Colorscape , Photo To Coloring Book , Crayola Color Camera , Color My Own Photo Booth , ColorMe: Превратите фотографии в раскраски , Книжка-раскраска для меня ,

Приложения для раскрашивания страниц становятся все популярнее, поскольку цифровая раскраска становится все более популярной. Многие приложения имеют как возможность раскрашивать в цифровом виде в приложении, так и распечатывать фотографии, сделанные вживую или с фотопленки, для раскрашивания на бумаге.Ниже приведен список из шести приложений, которые превращают ваши картинки в раскраски.

Разработанное Herc Ltd. в 2018 году приложение Colorscape - это приложение для преобразования фотографий в раскраски, доступное в Apple App Store. Colorscape - это бесплатное приложение, доступное для телефонов и планшетов с покупками внутри приложения, в частности, опция Colorscape Premium за 6,99 доллара США, которая предлагает больше функций для создания высококачественных раскрасок. Приложение очень удобное и популярно среди самых разных возрастных групп.Детям младшего школьного возраста, перенапряженным родителям и причудливым бабушкам и дедушкам рекомендуется использовать Colorcape, чтобы легко создавать свои книжки-раскраски или страницы. Многие пользователи приложения хвалят его высококачественную линейную функцию, благодаря которой приложение также отлично подходит для создания трафаретов для трассировки. К сожалению, если вы не заплатите 6,99 доллара за премиум-версию приложения, у вас не будет доступа к инструменту Line Editor, поэтому приложение стоит загружать в 84,2 мегабайта. Фактически, более горстки пользователей жалуются на то, что приложение функционально бесполезно без Line Editor, что делает его бесплатным для загрузки, но требует, чтобы пользователи заплатили за приложение, прежде чем оно станет полезным.Чтобы использовать приложение, просто откройте его на своем телефоне или планшете и выберите «Создать» внизу. Затем либо сделайте снимок, либо загрузите фотографию через свою фотопленку. Изображение будет преобразовано в черно-белую раскраску и предоставит варианты цвета под пользовательским изображением.

Это 7,2-мегабайтное приложение появилось в Apple App Store и Google Play Store в 2018 году от разработчика Биты Собхани. Photo to Coloring Book - бесплатное приложение с возможностью обновления до премиум-версии Photo to Coloring Book за 1 доллар.99. Это приложение похоже на Colorscape в том, что оно позволяет пользователям загружать изображения из своей фотопленки, а также делать живые фотографии через приложение. В «Фото в Книгу-раскраску» здорово то, что вы можете настроить толщину линий и уровень детализации на сделанной вами фотографии, что делает ее отличной для детей, которым могут потребоваться большие линии с меньшим количеством деталей, а также отлично подходит для взрослых колористов, которые могут получить прочь с более тонкими линиями и более детализированными областями окраски. Приложение даже поставляется с целым рядом предустановленных цветов, помимо того, что предлагает большинство других приложений ... Я говорю конкретно с вами, Colorscape.Тем не менее, приложение любит сбои. Многие пользователи, в том числе я, сталкивались с частыми и внезапными сбоями приложения при использовании Photo to Coloring Book. Если вы пользователь Android, ожидайте еще большего количества сбоев, так как многие пользователи Android считают приложение некачественным во время работы.

Семейное имя Crayola создает собственное приложение для преобразования фотографий в раскраски, которое дебютировало в 2020 году. Это приложение полностью бесплатное; Премиум-версия не предлагается. Функционально приложение Crayola Color Camera делает то же самое, что и два предыдущих упомянутых приложения.Обводя линии фотоизображения черными чернилами и отбеливая пустые области изображения, Crayola Color Camera создает готовые к печати раскраски с определенными линиями. Однако, хотя большинство приложений для преобразования изображения в раскраску страдают от некоторых проблем с обрезкой, Crayola Color Camera постоянно срезает углы изображений на этапе печати. В остальном это приложение надежно для отслеживания фотоизображений с четкими линиями. Цветная камера Crayola, доступная как в Apple App Store, так и в Google Play Store, незаменима, если у вас есть дети младшего возраста или вам нужно что-то быстрое и простое в использовании.

Приложение Coloring My Own Photos Booth, вероятно, с самым высоким рейтингом, включает в себя большинство встроенных функций. Доступ к неограниченному количеству текстур кистей, широкий выбор цветов и фильтров в приложении, сохранение фотографий в высоком разрешении и отсутствие рекламы или водяных знаков предоставляются с подпиской в ​​приложении. Приложение предлагает пользователям бесплатные расширенные инструменты раскраски и редактирования линий, а также некоторые фильтры и предварительно загруженные раскраски, так что когда ваше изображение преобразовано из изображения в раскраску, вы можете настроить линии и добавить цвет перед печатью.Однако, хотя это приложение имеет высокие оценки и обладает множеством функций, прискорбно видеть, что качество раскраски оставляет желать лучшего. Многие страницы имеют лишние линии и точки там, где должна быть чистая область окраски. Никто не хочет, чтобы их страницы выглядели так, как будто принтер закатил истерику во время процесса. В любом случае, это приложение от 2021 Reserve Technologies отлично подходит для пользователей, которым нужны различные функции, а также возможность раскрашивать в приложении abi

.Coloring My Own Photo Booth доступен только в Apple App Store.

Разработанный Currysoft LLC, ColorMe: Превратите фотографии в страницы книжки-раскраски - это полный мусор. Он делает то, что должен делать на базовом уровне, превращая фотографии в раскраски на вашем телефоне или планшете, но это все. Приложение не привыкать к частым и внезапным сбоям и может даже потерять все ваши сохраненные работы в процессе работы. Однако больше всего беспокоит то, что многие пользователи не могут получить доступ к ключевым функциям приложения и его раскраске из-за рекламы, блокирующей элементы управления.Более того, пользователи были заблокированы для доступа к своим учетным записям без возможности вернуться к ним. Разработчики приложений редко контактируют со своей пользовательской базой, и последний раз их обновляли разработчики в 2016 году. Тем не менее, качество изображения неплохое. . Так что, если вы ищете ограниченный и ужасный опыт с прилично нормальным качеством изображения ... ColorMe: Превратите фотографии в страницы раскраски - это настоящая катастрофа для вас!

Доступная в Apple App Store, «Книжка-раскраска для меня» от Apalon Apps - это первоклассная книжка-раскраска в приложении.Версия приложения для Google Play Store носит название Coloring Book For Me & Mandala. Независимо от того, в каком магазине было приобретено приложение, пользователи могут рассчитывать на щедрую бесплатную пробную версию, которая включает в себя широкий спектр настраиваемых мандал, сплошных и градиентных цветовых палитр, настраиваемых цветовых и текстурных палитр, функцию преобразования фотографий в раскраски страниц и ветка с произведениями искусства сообщества и даже некоторыми предварительно загруженными расслабляющими звуками! Это приложение - одно из самых удобных доступных приложений для раскрашивания.Тем не менее, когда действует бесплатная подписка, имейте в виду, что приложение автоматически подписывает вас на премиум-подписку по цене от 7,99 долларов в неделю, а стоимость одного пакета составляет 39,99 долларов в год. Кроме того, в приложении есть мини-игра, которая, к сожалению, вызывает частые сбои во время игры.

Несмотря на сбой мини-игры и дорогостоящую подписку, это приложение отлично подходит для взрослых и любителей, которым нужен доступ к функциям преобразования фотографий в раскраски страниц, но при этом они пользуются преимуществами первоклассного приложения-книжки-раскраски с множеством инструменты редактирования.

Дополнительные рекомендации ЗДЕСЬ.

Каковы некоторые преимущества использования приложений «Картинки-раскраски»?

Прежде всего, самое очевидное и непосредственное преимущество приложения для преобразования фотографий в раскраски - это свобода выбора. Хотите сделать книжку-раскраску из семейных портретов и смущающих фотографий, чтобы раздать их во время следующего курортного сезона? Что ж, теперь это возможно! Любители домашних животных тоже могут принять участие в действиях, создавая книжки-раскраски своих любимых четвероногих друзей.Книжки-раскраски бывают самых разных тем, татуировки, мандалы, животные и природные пейзажи - вполне нормальное явление, однако, если вы хотите что-то более уникальное и уникальное для вас, можно использовать приложение для раскрашивания фотографий. один из лучших вариантов для раскрашивания пользовательских раскрасок.

Каковы недостатки использования приложения «Картинки в раскраски»?

К сожалению, у использования приложения для раскраски фотографий есть много недостатков. Печать не идеальна, даже с лучшими из лучших приложений для преобразования фотографий в раскраски в какой-то момент произойдет вырезание, в конце концов, разве никто никогда не говорил вам, что технологии несовершенны? Кроме того, поскольку большинство качественных книжек-раскрасков поставляются с бумагой более высокого качества для раскрашивания, вам нужно будет предоставить бумагу для раскрашивания изображений.Использование копировальной бумаги дешево и достаточно тонко, однако, чтобы получить ощущение книжки-раскраски, вам, скорее всего, потребуется купить более толстое матовое или более толстое глянцевое покрытие в зависимости от того, какими средами вы планируете раскрашивать. Тем не менее, цена на бумагу для вас вырастет, особенно на качественные раскраски. И, наконец, еще один серьезный недостаток использования приложения для преобразования фотографий в раскраски заключается в том, что все они используют одну и ту же технологию. Удивительно, но большинство приложений для преобразования фотографий в раскраски не изобретают велосипед.Большинство этих приложений используют ту же технологию, которую многие телефоны уже запрограммировали в них, как фильтр sketch , который не является ни надежным, ни передовым.

Получите максимальную отдачу от раскрашивания с моей бесплатной электронной книгой-раскраской для взрослых и подписавшись на мою электронную рассылку новостей ЗДЕСЬ !

Обратите внимание: это сообщение в блоге предназначено только для образовательных целей и не является юридической или медицинской консультацией.Пожалуйста, проконсультируйтесь с юристом или врачом, чтобы уточнить ваши конкретные потребности.

Эта программа создает яркие цветные изображения из черно-белых фотографий

В спешке хотите придать цвет вашим фотографиям? Что ж, новое программное обеспечение может очень хорошо угадать, как может выглядеть цветная версия ваших черно-белых фотографий.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали новую систему компьютерного зрения, которая принимает изображение в градациях серого, а затем добавляет к нему цвет, что выглядит убедительно для людей.Это тщательное описание важно: не обязательно выбирать правильных цветов , а просто те, которые выглядят правдоподобно.

Но это не мешает ему быть чертовски умным. Он использует так называемую сверточную нейронную сеть для выполнения своего трюка с вечеринкой, будучи обученным на наборе из более чем миллиона цветных изображений. Изучив этот набор данных, он узнал, как элементы на разных цветных изображениях имеют тенденцию к раскрашиванию. Когда он смотрит на новый, он определяет эти особенности и пытается выяснить, какого цвета они могут быть, на основе того, что он видел в прошлом.

Программное обеспечение полностью автоматизировано, поэтому все, что нужно сделать пользователю, - это предоставить изображение в градациях серого, которое затем будет сделано обоснованным предположением о цвете. Результаты впечатляют. Вот он, примененный к некоторым изначально черно-белым изображениям Анселя Адамса:

G / O Media может получить комиссию

20% скидка

Select Nuraphone Styles

Получите отмеченный наградами персонализированный звук
Grab наушники Nuratrue, наушники Nuraphone или наушники NuraLoop по щедрой скидке.

И применительно к некоторым другим Анри Картье-Брессон:

Ясно, что это работает - но насколько хорошо? Чтобы проверить это, команда сделала цветные фотографии, преобразовала их в оттенки серого, а затем прогнала их через свое программное обеспечение. Затем они показали добровольцам исходные изображения и изображения процесса без каких-либо этикеток и попросили их определить, что есть что. Программному обеспечению удавалось обманывать участников в 20% случаев, что, по-видимому, является гораздо более высоким «показателем глупостей», чем было достигнуто в предыдущих исследованиях.

Но не все время работает. Вот, например, довольно эффектно портится военная форма и вода в бутылках.

Но было бы несправедливо критиковать систему слишком сильно на таких примерах. С такими широкими возможностями для цветовых возможностей в изображениях лучшее, на что мы можем надеяться, - это то, что программное обеспечение обеспечит в целом убедительные результаты - и в целом, похоже, оно движется в правильном направлении.

Вы можете сами попробовать программу, если хотите.Мы просто с нетерпением ждем, когда это будет добавлено в Photoshop.

[Цветная раскраска изображений с помощью PetaPixel]

Добавление цвета к черно-белым фотографиям с помощью Picture Colorizer для Windows 10

Если у вас много черно-белых фотографий на жестком диске вашего компьютера, вы планируете добавить в один день немного цвета, тогда вам повезло, потому что мы нашли достойный инструмент для этой самой работы. Рассматриваемое бесплатное программное обеспечение называется Picture Colorizer , и по результатам нескольких дней использования мы можем с уверенностью сказать, что оно работает.

Теперь, хотя программа действительно работает, она не идеальна, потому что бывают случаи, когда она не может правильно добавить цвет к черно-белому фото. Это может быть проблема с самой фотографией или программным обеспечением, но мы не можем сказать наверняка.

Кроме того, мы должны отметить, что Picture Colonizer не преобразует ваши фотографии локально. Инструмент загружает фотографию на сервер и оттуда использует технологию искусственного интеллекта для завершения работы.

Picture Colorizer позволяет добавлять цвет к черно-белым фотографиям

Разработчики программы заявили, что каждая фотография удаляется через 24 часа, но мы не уверены в этом.Имея это в виду, мы хотели бы призвать пользователей воздерживаться от раскрашивания личных изображений до тех пор, пока не будет опубликовано заявление о конфиденциальности вместе с информацией о том, где размещены серверы.

Давайте поговорим об этом приложении более подробно.

Добавьте свою фотографию и раскрасьте

Хорошо, поэтому первое, что вам нужно сделать здесь, это добавить необходимое изображение в область редактирования. Сделайте это, открыв Picture Colorizer , затем нажмите кнопку с надписью Добавить изображения.

На скриншоте выше вы можете видеть, что мы добавили черно-белую фотографию кавказского мужчины, что же нам делать дальше? Ну все просто. Просто нажмите кнопку « Colourize » и дождитесь загрузки и преобразования фотографии.

Весь процесс зависит от размера и сложности изображения, а также скорости вашего интернет-соединения. Имейте в виду, что здесь требуется постоянное подключение к Интернету, иначе программа не будет работать должным образом.

Готовый продукт

По завершении обработки изображения вы должны увидеть свое изображение в цвете, но это еще не конец.Как видите, в правой части инструмента вы увидите набор параметров, которые позволят пользователям редактировать фотографию. Для тех, кто не хочет вмешиваться вручную, прокрутите вниз, чтобы увидеть различные фильтры недавно преобразованного изображения.

Выберите тот, который подходит вашему повествованию, затем, наконец, нажмите кнопку «Сохранить», чтобы поместить изображение на жесткий диск.

Изменить формат сохранения

По умолчанию все изображения будут сохранены в формате PNG, но его можно изменить на JPG.

Картинки черно белые для раскраски: D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b5 d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d0 b8 картинки, стоковые фото D1 87 d0 b5 d1 80 d0 bd d0 be d0 b1 d0 b5 d0 bb d1 8b d0 b5 d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d1 80 d0 b0 d1 81 d0 ba d0 b8

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх