Урок Цифры — всероссийский образовательный проект в сфере цифровой экономики

Вы: *

УченикУчительРодитель

Если под вашим аккаунтом уроки будут проходить ученики, вы сможете добавить их в личном кабинете, чтобы мы корректно считали статистику прохождений и упростили вам доступ к тренажерам.

E-mail *

Пароль *

Повторите пароль *

Я не из России

Страны: *Выбрать

Регион: *ВыбратьАдыгеяАлтайАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБашкортостанБелгородская областьБрянская областьБурятияВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьДагестанЕврейская АОЗабайкальский крайИвановская областьИнгушетияИркутская областьКабардино-БалкарияКалининградская областьКалмыкияКалужская областьКамчатский крайКарачаево-ЧеркессияКарелияКемеровская областьКировская областьКомиКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКрымКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМордовияМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий АОНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика Марий ЭлРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСаха (Якутия)Сахалинская областьСвердловская областьСевастопольСеверная Осетия — АланияСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТатарстанТверская областьТомская областьТульская областьТываТюменская областьУдмуртияУльяновская областьХабаровский крайХакасияХанты-Мансийский АО — ЮграЧелябинская областьЧеченская республикаЧувашская республикаЧукотский АОЯмало-Ненецкий АОЯрославская область

Город (если не нашли свой, выберите центр вашего региона): *Выбрать

Класс: *Выбрать1-й2-й3-й4-й5-й6-й7-й8-й9-й10-й11-й

Обычно я прохожу тренажер один

Снимите галочку, если предполагаете, что с вашего профиля уроки будут проходить множество учеников. Например, когда все ученики сидят за одним компьютером.

Авторизация в VK Connect

Авторизируйтесь, чтобы использовать VK Connect для дальнейших входов в личный кабинет

Тренажеры Peloton признали опасными для детей. Акции упали на 7% :: Новости :: РБК Инвестиции

Рекомендацию прекратить использование беговых дорожек Tread + американский регулятор опубликовал после расследования смерти ребенка из-за инцидента с тренажером

Фото: Shutterstock

Акции Peloton на премаркете 19 апреля упали на 7% после того, как Комиссия по безопасности потребительских товаров США рекомендовала гражданам с маленькими детьми и животными прекратить пользоваться беговыми дорожками компании.

Снижение котировок замедлилось до 6,2% по состоянию на 15:05 мск.

Власти назвали тренажеры Peloton опасными после проведения расследования смертельного случая с участием ребенка, в ходе которого были выявлены еще десятки инцидентов травмирования, пишет The Wall Street Journal.

Квартальная выручка Peloton выросла на 128% и впервые превысила $1 млрд

В Peloton, в свою очередь, назвали заявление «ошибочным и вводящим в заблуждение». В компании утверждают, что беговые дорожки безопасны, если соблюдать все необходимые рекомендации — держать детей и животных подальше от работающего тренажера, а также извлекать из него ключ безопасности, когда он не включен.

Peloton предлагает Комиссии выступить с совместным заявлением, в котором бы отмечалась важность соблюдения требований безопасности при использовании беговых дорожек, отмечает WSJ. Кроме того, в Peloton заявили, что разочарованы тем, что заявление комиссии опубликовано без обсуждения с компанией — несмотря на то, что, по версии Peloton, ее тренажеры полностью соответствуют требованиям безопасности.

В Комиссии по безопасности потребительских товаров США не уточняется, почему именно беговые дорожки опаснее, чем другие модели тренажеров. В данный момент проводится расследование, насколько опасными могут быть беговые дорожки других производителей. Сейчас известно о 39 инцидентах травмирования из-за тренажера, включая один смертельный случай, уточняет газета.

Peloton купил три компании. Одна из них создает интерактивные коврики

Власти сообщили, что в некоторых случаях использование ключа безопасности является недостаточной мерой защиты. По данным Комиссии по безопасности потребительских товаров, в 2019 году было зарегистрировано 22 500 обращений в отделения неотложной помощи, связанных с травмами на беговых дорожках. В период с 2018 по 2019 год произошло 17 смертельных случаев, связанных с этими тренажерами.

Несчастный случай, при котором погиб ребенок, произошел в марте 2021 года. Представители Peloton сообщили об инциденте в течение дня, отмечает газета.

Компания Peloton представила свою первую беговую дорожку в 2018 году. Сейчас она называется Tread +.

В пандемию резко вырос спрос на продукцию Peloton, так как спортзалы были закрыты. Интерес вырос настолько, что компания не справлялась с заказами — клиенты ждали доставки тренажеров неделями.

Peloton PTON

$36,46 (+6,08%)

Больше новостей об инвестициях вы найдете в нашем телеграм-канале «Сам ты инвестор!»

Автор

Карина Каримова

Camerasim.

com — фото-тренажер онлайн | Сетевые прогулки

Сайт Camerasim.com помогает фотографам-новичкам быстро освоить современную фотокамеру. Camerasim реализован в виде онлайн-симулятора и обучает классике фотографии — работе с диафрагмой, выдержкой, автофокусом и т.д.

Главная страница Camerasim.com, фрагмент

Сразу скажу, друзья, что Camerasim.com — это серьезный англоязычный сайт, посвященный обучению фотографии. Нас с вами интересует только виртуальный фото-тренажер на русском языке, попасть на который можно кликом по этой ссылке: Camerasim или же выбрав этот пункт меню:

Найдите пункт «Free Web-based Camera Sims» внизу главной страницы

А теперь за дело! Итак, друзья, если вы снимаете только в режиме «Auto», это значит, что бОльшая часть уплаченных за камеру денег на вас не работает. Фото-тренажеры помогут вам освоить фотокамеру в полном объеме!

Страница с нужными нам фото-тренажерами

На этой странице есть сразу три фото-тренажера, с которыми мы сейчас и познакомимся.

Одно замечание — не смущайтесь, если увидите на сайте буквы DSLR, означающие высококлассный зеркальный фотоаппарат. Те органы управления, работе с которыми обучает Camerasim, типичны для любой фотокамеры, от самой недорогой «мыльницы» до той самой «зеркалки».

Фото-тренажер 1

Фото-тренажер 1

Слева вы видите две настройки, которые относятся к условиям съемки — «Освещение» и «Расстояние». Третий параметр, «Фокусное расстояние», соответствует возможностям типичного «китового» объектива и меняется в диапазоне от 18 до 55 мм.

Остальные настройки и представляют те самые режимы, работе с которыми обучает Camerasim.com. Нажимая кнопку затвора, вы будете видеть, какое изображение получится при выставленных настройках. Достаточно быстро фото-тренажер научит вас подбирать значения, дающие наилучший  результат. Давайте посмотрим несколько примеров.

«Приоритет диафрагмы» означает, что диафрагму вы устанавливаете вручную, а выдержку рассчитывает автоматика. Диафрагма определяет количество света, которое проходит через объектив; от нее зависит глубина резкости изображения.

Пример 1  — величина диафрагмы недостаточна

Вы установили недостаточную диафрагму, в итоге выдержка получилась большой, и изображение оказалось смазанным.

Пример 1 — величина диафрагмы установлена верно

Увеличение диафрагмы позволило автоматике сократить выдержку, и изображение получилось хорошим.

«Приоритет выдержки» позволяет регулировать время, в течение которого открыта диафрагма в момент снимка. Соответственно величина диафрагмы рассчитывается автоматически.

Пример 2  — выдержка слишком велика

Если вы задали слишком большую выдержку, изображение получится смазанным, несмотря на величину диафрагмы.

Пример 2 — выдержка подобрана правильно

Уменьшение выдержки позволило получить четкое изображение; а автоматика, увеличив диафрагму, обеспечила достаточное количество света — в результате вышел удачный снимок.

В «Ручном режиме» оба эти параметра настраиваются фотографом. Поначалу трудно обойтись без автоматики, но «ручная работа» — это больше возможностей и лучшее качество.

Значение ISO — это чувствительность матрицы фотокамеры. При недостаточном освещении ISO следует увеличивать, чтобы фото не получилось смазанным из-за большой выдержки. Но учтите, что в общем случае чем ниже ISO, тем лучше будет итоговый результат.

Пример 3 — высокое значение ISO

Если в условиях недостаточного освещения вы понадеялись на высокое значение ISO, результат может вас разочаровать.

Пример 3 — невысокий ISO и правильно настроенная диафрагма

Лучший результат в данном случае можно получить увеличением значения диафрагмы.

Кроме этого, Camerasim позволяет посмотреть, каким будет результат, если установить виртуальный фотоаппарат на штатив (что позволит использовать бОльшую выдержку).

Фото-тренажер 2

Второй фото-тренажер обучает работе с автофокусом фотокамеры.

Фото-тренажер 2

В реальных условиях порядок действий следующий:

• навести объектив на объект съемки и нажать кнопку затвора «до половины» — фокус будет зафиксирован;
• скомпоновать кадр;
• нажав кнопку затвора до конца, сделать снимок.

Отработать этот прием и позволяет второй фото-тренажер, только роль кнопки затвора выполняет левая кнопка мыши:

• наведите центральный квадрат на объект съемки, нажмите и удерживайте левую кнопку;
• скомпонуйте кадр;
• отпустив кнопку мыши, получите снимок.

Если пренебречь данным приемом, автофокус может навестисть не на тот объект

Отработайте этот прием, и на ваших фото в фокусе всегда будет главное

Фото-тренажер 3

Третий фото-тренажер помогает освоить ручную компенсацию экспозиции, одну из самых востребованных функций фотокамеры.

Фото-тренажер 3

Экспозиция установлена автоматикой камеры

Если вы доверитесь автоматической настройке экспозиции, результат может быть неудачным. В данном примере небо пересвечено, а горы, наоборот, недоэкспонированы.

Ручная компенсация экспозиции обеспечивает лучшее качество

Ручная компенсация экспозиции (-1¹/³) позволила затемнить горы до силуэтов и показать все краски вечернего неба.

Итак, друзья, мы благополучно изучили все фото-тренажеры сайта Camerasim.com. Если, освоив их, вы захотите идти дальше, вам имеет смысл вступить в социальную сеть фотографов. Например, такую, как Fotokto.ru,  которая помогает развиваться новичкам. А на сайтах 2photo.ru и 35photo.ru вы сможете познакомиться с фотоработами настоящих мастеров.

Ну, и посмотрите один из самых любопытных фотопроектов в сети Dearphotograph.com, который обогатит вас идеями креативных фотографий.

А что касается Camerasim.com, то его авторы обещают в ближайшем будущем добавить на сайт новый фото-тренажер — «CameraSim 3D». Здесь мы сможем осваивать зеркальную камеру в процессе реалистичного путешествия, в котором изучим особенности съемки в самых разных условиях — от затемненной комнаты до солнечного пейзажа.

Так что, друзья, посещайте Camerasim, чтобы первыми увидеть новый 3D фото-тренажер! Удачного вам освоения, и пусть ваши снимки становятся все лучше и лучше! Ну, а этот ролик покажет, как примерно все это будет выглядеть:

Друзья, приглашаю к общению:

с вашего сайта.

Кубок мира по биатлону | Васильев – о желании Лессера предоставить Латыпову тренажер: Братьям Бё нужно поучиться!.

Двукратный олимпийский чемпион Дмитрий Васильев в разговоре с корреспондентом «Спорта День за Днем» прокомментировал ситуацию с россиянином Эдуардом Латыповым.

Лидер сборной России заразился коронавирусом и пробудет на карантине до 19 января.

– Сейчас Латыпов находится на карантине. Да, ему разрешили каждый день выходить на два часа из номера, но возможно ли в такой ситуации сохранить соревновательную форму?
– Я думаю, две недели он сможет хотя бы поддержать форму. Тем более сейчас проведена хорошая объемная работа на новогоднем сборе. Поэтому, я думаю, он не успеет растратить все приобретенные в новогодний период навыки. Надеюсь, они с Юрием Каминским скорректируют подготовку и грамотно распорядятся этими двумя часами. В принципе, две недели не такой серьезный срок, который мог бы повлиять на его форму. Он ведь и в номере может что-то делать. Думаю, справятся. Еще время есть, чтобы как-то свою форму откорректировать после Рупольдинга. Можно будет поучаствовать в Антерсельве – последнем этапе Кубка мира перед Олимпиадой и там хорошенько проработаться. На тоненького, конечно, но не критично. Из этой ситуации можно достойно выйти.

– Насколько сократится объем тренировочной работы?
– Когда он находится в номере, тоже какую-то работу делает. Возможно, ему какой-то тренажер предоставят. Либо велосипед, либо тредмил. Он не будет стоять на месте в номере, а на лыжах уже эти два часа будет использовать. В принципе, можно составить подготовку таким образом, чтобы форма сильно не пострадала.

– Вот как раз сборная Германии в лице Эрика Лессера выразила готовность предоставить Латыпову велотренажер, если он ему необходим. Как вы оцените такой альтруистический поступок Лессера?
– Это заслуживает всяческой похвалы и уважения. Норвежским братьям Бё и вообще всей этой норвежской публике нужно поучиться! У самих рыло в пушку, а нас обвиняют во всех тяжких грехах. В данном случае Лессер молодец, показывает пример благородства и человеческого достоинства. Если он действительно так сделает, я ему поаплодирую. Он в моих глазах просто высоко встал в качестве примера для всех остальных. Молодец!

Тренажер Су-35: fotografersha — LiveJournal

Недавно удалось побывать в КБ «Сухой» и посмотреть на новый процедурный тренажер, разработанный для обучения пилотов многоцелевого истребителя Су-35.

Су-35 является глубокой модернизацией Су-27 и относится к поколению 4++. Самолет предназначен для завоевания превосходства в воздухе, а также для уничтожения воздушных наземных и надводных целей.

2. В самолете использованы технологии пятого поколения, обеспечивающие превосходство над истребителями аналогичного класса. Отличительными особенностями Су-35 от Су-27 являются: новые двигатели повышенной тяги с УВТ, широкая номенклатура авиационных средств поражения, новый комплекс авионики на основе цифровой информационно-управляющей системы, новый комплекс бортового радио-электронного оборудования с фазированной антенной решеткой и двухстепенным гидроприводом. Данная антенна позволяет обнаруживать цель типа истребитель с эффективностью полетного рассеивания в три квадратных метра на расстоянии порядка 400 км.

3. Самолет обладает сверхвысокой маневренностью на малых и околонулевых скоростях. Данная возможность обеспечивается за счет применения специальной аэродинамической компоновки и новейших двигателей с управляемым вектором тяги.
Высокая информативность кабины снижает функциональную нагрузку на летчика.

4. ОКБ «Сухого» планирует выпускать Учебно-тренировочный комплекс. В его составе комплексный тренажер, процедурный и учебный компьютерный класс летного и инженерного технического состава, которые объединены в одну информационно-методическую структуру, которая позволит проводить подготовку летного и инженерного состава от простого к сложному.

5. В классе идет теоретическая подготовка с автоматизированным контролем знаний, элементы отрабатываются на процедурном тренажере и далее на комплексном, который максимально приближен к настоящей кабине (закрывающийся фонарь, привязная система, купол со сферической визуализацией 270х110 гр.) и на нем можно отрабатывать практически все задачи.

6. В единую сеть можно объединить до 16 тренажеров и при этом выполнять групповую подготовку пилотов. Со временем можно будет соединять разные типы тренажеров в одну информационную среду – тренажерно-моделирующий комплекс. В перспективе предполагается объединять тренажеры других российских разработчиков.
Комплексный тренажер намеренно не оборудован системой подвижности потому, что система сможет имитировать лишь незначительную их часть большого диапазона перегрузок высокоманевренных истребителей, что приведет к привитию ложных навыков.

7. На тренажере можно выполнять практически все те же задачи, что и на самолете, в том числе изображать дозаправку и, самое главное – отработку нештатных ситуаций. В этом тренажер даже превосходит самолет, потому что сымитировать некоторые отказные ситуации в реальности опасно, а иногда невозможно. И это одна из ключевых функция тренажера.

8. Как выглядит тренажер
Рабочее место летчика Су-35 в комплексном тренажере представляет собой закрытую кабину вентилируемого типа, где есть все необходимое для комфортного выполнения боевых заданий.
Здесь у нас процедурный тренажер, он без фонаря. Стол с мониторами на заднем плане — РМИ.

9. Основными органами управления являются: ручка управления самолетом, рычаги управления двигателем и педали.

10. Средствами информационного обеспечения летчика являются коллиматорный авиационный индикатор с пультом управления индикацией, на котором выводятся полетная информация, два МФИ-35 (многофункциональных индикатора) каждый по 15», пульт интегрированная система резервных приборов (ИСРП), многофункциональный пульт-индикатор с рабочим полем 4х5», нашлемная система индикации и система речевого оповещения.

11. Многофункциональный пульт-индикатор с рабочим полем 4х5» (прячется на боковой панели за ручкой управления самолетом) служит для настройки всех систем самолета, в том числе РЛС, прицельно-навигационного оборудования, вооружения, системы видеорегистрации.

Автомат управления тягой и система автоматического управления. Позволяет без участия пилота поддерживать заданную скорость движения при любых маневрах и в любых условиях или полностью автоматически вести самолет по маршруту в соответствии с полетным заданием. При этом задача пилота сводится лишь к выполнению взлета и посадки, а также принятию решения о применении оружия.

12. Монитор слева — многофункциональный дисплей МФИ-35 15″. С помощью кнопочного обрамления пилот может делить дисплей на несколько частей и выводить на них любую необходимую информацию о полетном задании, навигации, вооружении и техническом состоянии самолета. назначение многофункциональных кнопок меняется в зависимости от характера отображаемой информации, соответствующие подсказки выводятся на экран рядом с кнопками.

Нижняя часть с информацией на мониторе слева — строка управления режима КБО (комплекс бортового оборудования). существует всего пять режимов КБО — ближний и дальний бой по воздуху, ближний и дальний бой на земле плюс режим навигации. Каждый режим предусматривает определенный набор информации, выводимой на дисплеи и предустановленный выбор оружия.

13. Ручка управления самолетом.

1 – Кнопка отключения системы автоматического управления (САУ). Также под мизинцем пилота располагается рычаг временного отключения САУ: двигаясь на автопилоте, летчик нажимает на рычаг и вручную выполняет маневр, после чего САУ продолжает вести самолет по новому курсу.
2 – Четырехпозиционный переключатель режимов КБО для выбора боевых и навигационных режимов комплекса бортового оборудования.
3 – Кнопка приведения к горизонту. В случае потери ориентации в пространстве , в том числе при плохом самочувствии после перегрузок, пилот может нажать эту кнопку чтобы самолет автоматически вернулся к прямолинейному движению с нулевым креном и тангажом.
4 – Кнопка стрельбы для пушечного вооружения. Ракеты запускаются гашеткой.
5 – Переключатель «Маневр-траекторное управление» переводит самолет в режим сверхманевренности.
6 – Кнюппель (джойстик) управления маркером отвечает за положение курсора на экране.

14. Как происходит полет? Сначала инструктор составляет сценарий выполняемого упражнения, задается тактическая и метео- обстановка на реальной карте в заданном районе, расставляются свои-чужие на земле, «вешаются» самолеты в воздухе и т.д. Также инструктор может оперативно вводить в задание те или иные отказы и неисправности, контролируя действия летчика.

15. На РМИ (рабочее место инструктора) несколько мониторов. На трехмерной карте обозначены опорные точки, поворотные точки маршрута, какие-то цели. На другом мониторе он наблюдает действия летчика, органы и управления и параметры полета. На третьем общий вид тренажера и т.д..

16. В текстовом виде инструктору представлена экспресс-обработка действий летчика – какие режимы включал, какие ограничения нарушал (если нарушал) и какие задачи выполнял. Все приборы и панели можно виртуально приблизить.

17. Далее, собственно, происходит сам полет. Обучаемый находится в кабине, а инструктор на своем рабочем месте. После выполнения задания происходит разбор полетов.
На фото летчик-испытатель ОКБ «Сухой» Сергей Чернышев выполняет тестовый полет и делится впечатлениями с корреспондентами.

18. По словам Сергея, философия современной боевой миссии такова: пилот производит взлет и ожидает, пока самолет автоматически достигнет заданной точки; затем он принимает решение о применении оружия в соответствии с боевым заданием (жмет кнопку «победить противника»), ждет, пока самолет вернется на базу и сажает машину. Всё.

19. «Перечень задач, которые должен решать и уже решает этот самолет, огромен. Его характеризует колоссальный диапазон высот и скоростей, впечатляющая дальность и продолжительность полета, огромная номенклатура вооружения, которую можно применять в любое время суток и в любых погодных условиях. И всеми этими возможностями управляет всего один человек!»

20. Коррепонденты тоже смогли поучаствовать в выполнении простого, на первый взгляд, задания — посадки. Но из шести или семи современная это удалось сделать всего одному. Я тоже посадила, но мне поздно сказали, что на земле самолет управляется педалями, а не ручкой и в результате я выкатилась на грунт. Всё, теперь до конца жизни будем придётся на «Сухого» вкалывать.

21. Вот такая красота!

Узнать | Canon объясняет экспозицию

Немного об экспозиции : Экспозиция — это количество света, которое сенсор цифровой камеры улавливает при съемке фотографии. Слишком много света приводит к размытой фотографии (передержке). Слишком мало света, и фотография будет слишком темной (недоэкспонированной). Диафрагма камеры, скорость затвора и настройки ISO напрямую влияют на экспозицию, но, что более важно, они позволяют вам контролировать, как будет выглядеть каждая фотография.

Диафрагма. Контролируйте степень размытия или резкости вокруг объекта.

Что это такое и для чего оно предназначено: Параметр диафрагмы определяет размер отверстия объектива, через которое свет попадает в камеру. Вы можете размыть передний план и фон, ограничивающие объект (известный как малая глубина резкости), открыв диафрагма с низким числом диафрагмы; в качестве альтернативы вы можете сохранить четкость фотографии от переднего плана до фона (известная как широкая глубина резкости), закрыв диафрагму с высоким числом f-stop.

Размытие переднего плана и фона выделяет объект.Отлично подходит для портретов.

Объект, передний и задний планы резкие. Идеально подходит для пейзажной съемки.

Скорость затвора — покажите движение быстро движущегося объекта или зафиксируйте его в действии.

Что это такое и для чего он нужен: Единственное, что находится между светом, прошедшим через апертуру, и датчиком изображения — это шторка. Параметр «Выдержка затвора» определяет, как долго затвор открывается, чтобы датчик изображения подвергался воздействию этого света. Откройте его всего на миллисекунду, и вы сможете остановить быстро движущийся объект. Кроме того, вы можете показать движение быстро движущегося объекта, удерживая его открытым дольше с длинной выдержкой.

Движение пропеллера было захвачено с эффектом двоения. Отлично подходит для потрясающих изображений ручьев и водопадов.

Скорость затвора: 1/4000 с

Несмотря на то, что он движется, пропеллер выглядит замороженным. Идеально подходит для съемки спортивных событий.

ISO – определите правильное количество света для получения желаемого визуального эффекта.

Что это такое и что он делает: С помощью настройки ISO датчик изображения камеры можно настроить для обнаружения большего или меньшего количества света, необходимого для хорошей экспозиции. В яркий солнечный день слишком много света, попадающего на датчик, может привести к передержке, поэтому сделайте его менее чувствительным с низким числом ISO. Если условия съемки темные, датчику необходимо обнаруживать больше света, поэтому увеличьте его чувствительность, установив более высокое значение ISO. Высокое значение ISO приведет к зернистости, поэтому, как правило, используйте минимально возможное значение ISO. Фотоэффекты, которых вы хотите достичь с помощью диафрагмы и скорости затвора, будут влиять на количество света, попадающего на датчик, поэтому используйте ISO, чтобы настроить его чувствительность и получить хорошую экспозицию.

Съемка в помещении с низким значением ISO означает, что вам потребуется больше света, чтобы попасть на матрицу. Получите больше света на матрицу, открыв диафрагму и/или уменьшив скорость затвора. Низкое значение ISO идеально подходит для съемки при ярком солнечном свете.

Съемка в помещении с таким высоким значением ISO означает, что вам потребуется меньше света для попадания на матрицу. Уменьшите количество света, попадающего на сенсор, сузив диафрагму и/или используя короткую выдержку. Высокое значение ISO идеально подходит для ночной съемки.

Измеритель экспозиции — здравомыслие, проверьте настройки.

Что это такое и для чего оно предназначено: Экспонометр — это ваша последняя проверка перед тем, как сделать снимок. С первого взгляда он показывает, как будет выглядеть ваша экспозиция в зависимости от настроек диафрагмы, скорости затвора и ISO.Хорошо экспонированный снимок выстраивается прямо по центру в ноль. Недоэкспонированный снимок (слишком мало света) падает слева от центра, а переэкспонированный снимок (слишком много света) — справа от центра. Используйте измеритель экспозиции только в качестве ориентира, экспозиция зависит от личных предпочтений, поэтому не бойтесь сбиться с нуля.

Наверх

Не могу дождаться выхода видеоигры-симулятора фотографии

Фотографы и геймеры, не могли бы вы сыграть в симулятор фотографии дикой природы? На первый взгляд это кажется банальным, но когда я посмотрел трейлер к «Симулятору фотографии», он на самом деле выглядит забавным и увлекательным.Я изучил игру, чтобы узнать о ней больше и рассказать, почему она может понравиться и вам.

Photography Simulator был разработан Madnetic Games и публикуется совместно с PlayWay S. A. в Steam для ПК. В игре вы играете за профессионального фотографа дикой природы и природы. Это буквально моя настоящая работа в игре, поэтому мои уши сразу навострились. Карта открытого мира позволяет игроку бродить и телепортироваться в различные области, чтобы делать снимки пейзажей и дикой природы, с которыми они сталкиваются.В трейлере даже подчеркивается интересная возможность переключаться с традиционной камеры на фотоловушку или даже на беспилотник, чтобы запечатлеть пейзаж с высоты птичьего полета. В одной из сцен игрок переключается на дрон, чтобы снять стаю крякв, летящих над болотами.

Один из аспектов игры, который я нахожу интересным, заключается в том, что в настоящей симуляторной форме игра имеет реалистичные цели и задачи игрока. Несколько примечательных задач — это возможность отслеживать дикую природу, ища следы и экскременты, а затем публиковать полученные фотографии в социальных сетях или даже продавать их как стоковые.У игрока даже есть милая фотостудия в качестве домашней базы, полностью укомплектованная оборудованием и аксессуарами.

Хотя эта игра заинтересовала меня как настоящего профессионального фотографа дикой природы и природы, я думаю, что она понравится многим фотографам разных жанров или даже просто геймерам в целом. Популярность реалистичных игр в стиле исследования открытого мира, охоты и собирательства резко возросла, особенно во время пандемии. На своих форумах в Steam разработчики Madnetic Games сообщили, что в Photography Simulator «будет развиваться сюжетная линия и заказы на фотографии.Там вы будете развивать свою карьеру фотографа. Но, очевидно, всегда есть возможность просто побродить там». Это просто выглядит как хорошее и полезное развлечение, будь то игра в качестве профессионального фотографа, отработка цифровых настроек и обучение или просто изучение красивого цифрового ландшафта, полного дикой природы.

Как геймер на ПК, трейлер к «Симулятору фотографии» в значительной степени подкупил меня. Графика высокого качества, задачи реалистичны и интересны, помимо простого фотографирования, а игровой процесс более глубокий. Итак, все, что осталось, это задаться вопросом, когда же будет дата релиза, верно? Что ж, как и во многих играх, разработчики дразнят нас тем, что на странице Steam пока не указана дата выпуска. Я немного покопался в форумах Steam и нашел сообщение Madnetic Games «Спросите разработчиков» и увидел, что единомышленники все задаются вопросом, когда выйдет «Симулятор фотографии». Разработчики ответили 13 сентября 2021 года: «На данный момент мы не можем сказать, сколько времени может занять конечный продукт». Судя по всему, они работают над другой игрой, WW2 Rebuilder, во-первых, наглость.

На данный момент вы можете добавить симулятор фотографии в свой список желаний Steam, чтобы получать уведомления о его выпуске. Я знаю, что это одна из игр, которую я с нетерпением жду, чтобы добавить ее в свою игровую библиотеку.

Руководство

Farming Simulator 22 — Доступ к скрытому «фоторежиму» — Gaming Hybrid

Многие игры самых разных жанров в наши дни имеют правильный фоторежим — он быстро стал одним из основных продуктов в отрасли. Особенно те, которые любят изменять свою графическую точность, такие как Microsoft Flight Simulator и Forza Horizon 5 — вокруг обмена скриншотами из таких игр возникли целые сообщества.При этом Farming Simulator 22 также имеет много преимуществ в графическом отделе, и все же ему не хватает надлежащего фоторежима. Вернее, ему не хватает одного на поверхности .

Немного поэкспериментировав с некоторыми игровыми настройками, вы тоже сможете устроить бурю в этом детализированном мире. А еще лучше, как только вы измените настройку один раз, с этого момента все будет в порядке. Тем не менее, если вы заходите в гости с надеждой сделать это на консольной сборке игры, к сожалению, это не сработает, поскольку для этого нужно изменить строку в одном из файлов настроек сима, чтобы избавиться от HUD.

Включение консоли разработчика

1. Получить доступ к рассматриваемому файлу очень просто. После того, как сим установлен, он создает подпапку в папке «Документы» (также известную как «Мои документы»), которая заключена в другую папку под названием «Мои игры». Таким образом, путь к файлу должен выглядеть примерно так: C:Users[YOURUSERNAME]DocumentsMy GamesFarmingSimulator2022.
2. Там найдите файл game.xml. Вы можете использовать Блокнот (или WordPad), чтобы открыть и отредактировать этот файл.
   • (Правый клик -> Открыть с помощью -> Блокнот.Если вы его не видите, выберите «Выбрать другую программу», а затем прокрутите список вниз, пока не увидите «Блокнот»).
3. Открыв файл game.xml, найдите строку с надписью . Измените «false» на «true». Это будет выглядеть так:
4. Сохраните файл, нажав либо Ctrl + S, либо нажав «Файл», а затем «Сохранить» в левом верхнем углу.
5. С сохраненным файлом XML откройте Farming Simulator 22 и загрузите его в сохраненную игру.

Доступ к консоли разработчика в игре для устранения HUD

1. Войдя в игру, просто нажмите клавишу тильды (~) на клавиатуре. Это вызовет меню разработчика, которое мы включили ранее.
2. В меню разработчика несколько раз нажмите клавишу TAB, пока не дойдете до строки с надписью «gsHudVisibility».   Кроме того, вы можете просто ввести его в любое время, когда захотите активировать команду (что намного быстрее). После ввода команды просто нажмите Enter на клавиатуре.Вы увидите сообщение об активации, после чего HUD исчезнет:
3. Теперь, когда HUD удален, нажмите клавишу тильды, чтобы еще раз избавиться от консоли разработчика. После этого ваш экран будет полностью чистым и готовым к съемке!

Советы по съемке в

Farming Simulator 22 , эм, «фоторежим»

Так как все, что мы сделали до сих пор, это отключили HUD для этого импровизированного Farming Simulator 22 «фоторежим», есть еще вопрос манипулирования системой камеры, чтобы сделать несколько хороших снимков.Поскольку у нас нет свободной камеры для настоящего фоторежима, вам придется использовать только стандартную внутриигровую камеру. Удивительно, но для этих целей он не так уж и плох.

Конечно, есть два способа сделать i: камера от третьего лица при вождении автомобиля и камера от первого лица при ходьбе. Давайте разделим это на две точки зрения.

От третьего лица:

Этот режим отлично подходит для получения как общих, так и крупных планов под разными углами.Вы можете приблизить камеру и опуститься ниже, в результате чего получатся такие кадры:

На противоположном конце спектра вы можете использовать его, чтобы получить действительно хорошие широкие кадры, например:

Вид от третьего лица камера всегда будет оставаться на одном уровне с вашим транспортным средством, поэтому вы можете играть с углами и расстоянием увеличения столько, сколько хотите, чтобы получить хороший снимок. Чтобы получить еще больше свободы, активируйте AI Worker и разрешите ему управлять машиной, пока вы заняты фотографированием.Я считаю, что это намного лучше, так как пытаться управлять тракторами, одновременно отрываясь, немного громоздко.

Когда от первого лица:

Камера от первого лица не обязательно лучше или хуже камеры от третьего лица для съемки — она просто другая. То, что я сделал с ним, — это просто эксперименты с разными положениями и углами. Поскольку вы можете идти куда угодно, а камера больше не привязана к транспортному средству, это обеспечивает немного большую гибкость, в результате чего получаются такие снимки:

Еще один классный трюк, который можно попробовать при съемке от первого лица Камера заключается в том, чтобы взобраться на транспортные средства и объекты, чтобы поэкспериментировать с разными расстояниями и положениями.Поскольку вы не можете масштабировать в режиме от первого лица, единственный способ получить крупный план или уменьшенную панораму буквально — это перемещать своего персонажа. Для более художественного эксперимента вы также можете попробовать использовать фильтры с Nvidia Freestlye (при условии, что у вас есть карта GeForce). Кроме того, вы также можете редактировать свои скриншоты с помощью выбранного вами приложения, если вам нужен очень специфический, точно настроенный вид, такой как этот:

Из-за отсутствия реальных инструментов камеры, которые вы обычно найдете в традиционной фотографии. режим, как в Forza Horizon 5 , жаль, что вы не можете получить некоторые эффекты, которые обычно поставляются в таком пакете.

Гигантам действительно следует подумать о том, чтобы оснастить Farming Simulator 22 таким инструментом, поскольку его визуальная точность определенно заслуживает внимания в этом качестве. Тем не менее, благодаря этому удобному трюку, вы, по крайней мере, можете имитировать это, пока не добьетесь успеха, когда HUD больше не загораживает экран.

Photo Emission Tech Солнечный симулятор, источник света, свет полного спектра, очистка деталей, оборудование для очистки деталей, полимеризационная лампа, система УФ-отверждения, система измерения внутривенных вливаний

Технология фотоэмиссии., Inc. разрабатывает, производит и продает тестеры ячеек и симуляторы солнечной энергии с площадью освещения от 30 мм x 30 мм до 400 мм x 400 мм. Все имитаторы солнечной энергии соответствуют требованиям класса AAA стандартов ASTM E927-2010, IEC60904-9 Edition 2. 0: 2007-10 и JIS C 8912-1998: поправка 1-2005 и поправка 2-2011. Восемь (8) моделей солнечных имитаторов, продаваемых PET, обеспечивают области освещения от 30 мм x 30 мм до 400 мм x 400 мм. Эти продукты-имитаторы солнечного света имитируют естественный солнечный свет в различных условиях, например, в космосе или на уровне моря, предоставляя пользователю свет полного спектра.На симуляторы солнечной энергии PETs распространяется двухлетняя заводская гарантия. Доступны две версии каждой модели. Одна версия имеет контроллер на базе микропроцессора, который позволяет пользователю в цифровом виде управлять всеми операциями симулятора солнечной энергии через контроллер. Другая версия каждой модели имеет электромеханическую панель управления. Эти имитаторы солнечной энергии можно использовать для проверки светочувствительных устройств, таких как рабочие характеристики солнечных (фотоэлектрических) элементов. Эти солнечные симуляторы также можно использовать для тестирования и классификации солнечных элементов перед их сборкой в ​​солнечные панели. Другими областями применения этих солнечных имитаторов являются фотохимия для проверки воздействия солнечного света, фотобиологические исследования животных, растений, исследования клеток, исследования деградации материалов, испытания полупроводников, исследования фототоксичности и испытания воздействия солнечного света, а также стойкости окраски и стабильности материалов для текстиля. , пластмассы и краски.

Солнечная имитатор Модель SS50AAA-EM , Солнечная имитатор класса А, с зоной освещения 50 мм x 50 мм и воздушным массовым фильтром AM1.5 Глобальный.

Имитация фотосъемки в симуляторе iOS с помощью One Step. | by Jackson Sunny Rodrigues

Простой способ имитировать захват фотографий в симуляторе iOS без каких-либо хлопот.

1. Вы разработчик iOS (Swift),
2. Вам необходимо протестировать функцию захвата фотографий вашего приложения в симуляторе iOS.
3. Вы используете AVCapturePhotoOutput для захвата фотографии.
4. Вы не хотите загрязнять свою бизнес-логику кодом для имитации фотосъемки.
5. И вы не хотите тратить слишком много времени.

Что ж, если все вышеперечисленное верно, тогда вы можете читать дальше.

В приведенном ниже коде показана базовая логика примера контроллера представления Photo Capture.

Как видите, здесь нет специального кода. Это всего лишь часть вашей основной логики

Выше Viewcontroller использует AVCapturePhotoOutput для захвата вывода вашей камеры.

При нажатии кнопки вызывается CapturePhoto(wth: delegate:) из AVCapturePhotoOutput .Это вызывает внутренний вызов AVCapturePhotoCaptureDelegate .

Здесь мы реализовали только один метод photoOutput(_:,didFinishProcessingPhoto: ,error:) для наглядности.

Итак, как камера имитирует захват в симуляторе iOS?

Просто поместите приведенный ниже файл AVCapturePhotoOutput+Simulator. swift в свой проект и измените «dummy-image-name» в методе SIMAVCapturePhoto fileDataRepresentaion на имя актива в вашем проекте.

Теперь сборка + запуск. -> Нажмите кнопку «Фотосъемка» -> Вы вернули фиктивное изображение.

Для этого мы создали расширение AVCapturePhotoOutput и подкласс AVCapturePhoto (, поскольку его инициализация заблокирована).

Но прелесть этого кода в том, что он никогда не достигнет вашего устройства, поскольку он ограничен симулятором iOS с использованием #if targetEnvironment(simulator) — endif

Без беспорядка, без суеты…

Удачного взлома …

Sim4CV: Фотореалистичный симулятор для приложений компьютерного зрения

Андерссон, О., Взорек, М., и Доэрти, П. (2017). Глубокое обучение управлению квадрокоптером с помощью активного обучения с учетом рисков. В Тридцать первая конференция AAAI по искусственному интеллекту (AAAI), Сан-Франциско , 4–9 февраля, принято.

Бабенко Б., Ян М. Х. и Белонги С. (2010). Визуальное отслеживание с многократным онлайн-обучением. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 33 (8), 1619–1632. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2010.226.

Артикул Google Scholar

Батталья, П.В., Хамрик, Дж.Б., и Тененбаум, Дж.Б. (2013). Моделирование как двигатель понимания физической сцены. Proceedings of the National Academy of Sciences , 110 (45), 18 327–18 332. https://doi.org/10.1073/pnas.1306572110, http://www.pnas.org/content/110/45/18327.abstract, http://www.pnas.org/content/110/45/ 18327.полный.pdf.

Боярский М., Testa, D.D., Dworakowski, D., Firner, B., Flepp, B., Goyal, P., et al. (2016). Комплексное обучение беспилотным автомобилям . архив: 1604.07316.

Брокман Г., Чунг В., Петтерссон Л., Шнайдер Дж., Шульман Дж., Танг Дж. и др. (2016). Тренажерный зал Openai . архив: 1606.01540.

Чен, К., Сефф, А., Корнхаузер, А., и Сяо, Дж. (2015). Глубокое вождение: возможность обучения прямому восприятию при автономном вождении. В Материалах международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению (ICCV), IEEE Computer Society, Вашингтон, округ Колумбия, США, ICCV ’15 (стр.2722–2730). https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.312.

Коллинз, Р., Чжоу, X., и Тэх, С.К. (2005). Тестовый стенд для отслеживания с открытым исходным кодом и оценочный веб-сайт. На международном семинаре IEEE по оценке эффективности отслеживания и наблюдения (PETS 2005), январь 2005 г. .

Данельян М., Хагер Г., Шахбаз Хан Ф. и Фельсберг М. (2015). Изучение пространственно регуляризованных корреляционных фильтров для визуального отслеживания. In Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV)

Данельян М., Робинсон, А., Шахбаз Хан, Ф., и Фелсберг, М. (2016). Помимо фильтров корреляции: изучение операторов непрерывной свертки для визуального отслеживания (стр. 472–488). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46454-1_29.

Google Scholar

Де Соуза, К., Гайдон, А., Кэбон, Ю., и Лопес Пенья, А. (2017). Процедурная генерация видео для обучения сетей глубокого распознавания действий. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .

Досовицкий А., Рос Г., Кодевилла Ф., Лопес А. и Колтун В. (2017). CARLA: открытый городской симулятор вождения. В материалах 1-й ежегодной конференции по обучению роботов (стр. 1–16).

Фу, К., Каррио, А., Оливарес-Мендес, М., Суарес-Фернандес, Р., и Кампой, П. (2014). Надежное слежение за воздушными судами в режиме реального времени с беспилотных летательных аппаратов. В 2014 г. прошла международная конференция ieee по робототехнике и автоматизации (ICRA) (стр. 5441–5446). https://doi.org/10.1109/ICRA.2014.6907659.

Фуррер Ф., Бурри М., Ахтелик М. и Зигварт Р. (2016). RotorS — каркас симулятора модульной беседки MAV (том 625, стр. 595–625). Исследования в области вычислительного интеллекта Cham: Springer.

Google Scholar

Гайдон, А., Ван, К., Кэбон, Ю., и Виг, Э. (2016). Виртуальные миры как прокси для анализа отслеживания нескольких объектов. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (стр.4340–4349).

Гащак, А., Брекон, Т.П., и Хан, Дж. (2011). Обнаружение людей и транспортных средств в режиме реального времени с помощью изображений БПЛА. В J. Röning, DP Casasent и EL Hall (Eds.), Электронное изображение IST / SPIE, Международное общество оптики и фотоники (том 7878, стр. 78,780B-1-13). https://doi.org/10.1117/12.876663.

Ха, С., и Лю, С.К. (2014). Итеративное обучение динамическим навыкам, вдохновленное методами человеческого коучинга. ACM Transactions on Graphics , 34 (1), 1:1–1:11.https://doi.org/10.1145/2682626.

Артикул Google Scholar

Хамалайнен П., Эрикссон С., Тансканен Э., Кирки В. и Лехтинен Дж. (2014). Онлайн-синтез движения с использованием последовательного метода Монте-Карло. Транзакции ACM на графике , 33 (4), 51:1–52:12. https://doi.org/10.1145/2601097.2601218.

Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

Хамалайнен, П., Rajamaki, J., & Liu, CK (2015). Онлайн-управление смоделированными гуманоидами с использованием распространения убеждений частиц. ACM Transactions on Graphics , 34 (4), 81:1–81:13. https://doi.org/10.1145/2767002.

Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

Хеджрати, М., и Раманан, Д. (2014). Анализ путем синтеза: распознавание трехмерных объектов путем реконструкции объекта. На конференции IEEE 2014 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр.2449–2456). https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.314.

Джу, Э., Вон, Дж., Ли, Дж., Чой, Б., Нох, Дж., и Чой, М. Г. (2013). Управление машущим полетом на основе данных. ACM Transactions on Graphics , 32 (5), 151:1–151:12. https://doi.org/10.1145/2516971.2516976.

Артикул Google Scholar

Кендалл, А., Сальвапантула, Н., и Стол, К. (2014). Бортовое управление слежением за объектами квадрокоптера с монокулярным зрением.В 2014 г. международная конференция по беспилотным авиационным системам (ICUAS) (стр. 404–411). https://doi.org/10.1109/ICUAS.2014.6842280.

Ким Д.К. и Чен Т. (2015). Глубокая нейронная сеть для автономной навигации в помещении в режиме реального времени . архив: 1511.04668.

Кутник, Дж., Кукку, Г., Шмидхубер, Дж., и Гомес, Ф. (2013). Развитие крупномасштабных нейронных сетей для обучения с подкреплением на основе зрения. В Proceedings of the 15th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computing, ACM, New York, NY, USA, GECCO ’13 (стр.1061–1068). https://doi.org/10.1145/2463372.2463509.

Кутник, Дж., Шмидхубер, Дж., и Гомес, Ф. (2014). Онлайн-эволюция глубокой сверточной сети для обучения с подкреплением на основе зрения (стр. 260–269). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08864-8_25.

Google Scholar

Кристан М., Пфлюгфельдер Р., Леонардис А., Матас Дж., Чеховин Л., Небехай Г. и др. (2014).Результаты конкурса vot2014 по отслеживанию визуальных объектов. В Computer Vision — ECCV 2014 Workshops (стр. 191–217). Спрингер.

Лерер А., Гросс С. и Фергус Р. (2016). Обучение физической интуиции блочных башен на примере. Архив: 1603.01312v1.

Ли А., Линь М. , Ву Ю., Ян М. Х. и Ян С. (2016). NUS-PRO: новая задача визуального отслеживания. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту , 38 (2), 335–349.https://doi.org/10.1109/TPAMI.2015.2417577.

Артикул Google Scholar

Лян П., Блаш Э. и Линг Х. (2015). Кодирование информации о цвете для визуального отслеживания: алгоритмы и тест. IEEE Transactions on Image Processing , 24 (12), 5630–5644. https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2482905.

MathSciNet Статья Google Scholar

Лилликрап, Т.P., Hunt, J.J., Pritzel, A., Heess, N., Erez, T., Tassa, Y., et al. (2016). Непрерывный контроль с глубоким обучением с подкреплением . архив: 1509.02971.

Лим, Х., и Синха, С. Н. (2015). Монокулярная локализация движущегося человека на борту квадрокоптера. В 2015 г. международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) (стр. 2182–2189). https://doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139487.

Марин Х., Васкес Д., Херонимо Д.и Лопес, AM (2010). Изучение внешности в виртуальных сценариях обнаружения пешеходов. На конференции компьютерного общества IEEE 2010 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (стр. 137–144). https://doi.org/10.1109/CVPR.2010.5540218.

Мних, В., Бадия, А. П., Мирза, М., Грейвс, А., Лилликрап, Т., Харли, Т., и др. (2016). Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением. В Международная конференция по машинному обучению (стр. 1928–1937).

Мовшовиц-Аттиас Ю., Шейх Ю., Нареш Боддети В. и Вей З. (2014). Трехмерная поза путем обнаружения транспортных средств с помощью избирательно уменьшенных ансамблей корреляционных фильтров. В Материалы Британской конференции по машинному зрению . БМВА Пресс. https://doi.org/10.5244/C.28.53.

Мюллер М., Шарма Г., Смит Н. и Ганем Б. (2016a). Постоянная система слежения за БПЛА. В 2016 году международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) .

Мюллер, М., Смит, Н., и Ганем, Б. (2016b). Эталон и симулятор для отслеживания БПЛА (стр. 445–461). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46448-0_27.

Google Scholar

Мюллер, М., Смит, Н., и Ганем, Б. (2017). Отслеживание фильтра корреляции с учетом контекста. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .

Мюллер, У., Бен, Дж., Cosatto, E., Flepp, B., & Cun, YL (2006). Обход препятствий на бездорожье за ​​счет сквозного обучения. В Y. Weiss, PB Schölkopf, & JC Platt (Eds.), Достижения в системах обработки нейронной информации (Том 18, стр. 739–746). Массачусетский технологический институт Пресс. http://papers.nips.cc/paper/2847-off-road-obstacle-avoidance-through-end-to-end-learning.pdf. По состоянию на 1 июня 2017 г.

Насир, Т., Штурм, Дж., и Кремерс, Д. (2013). Followme: слежение за человеком и распознавание жестов с помощью квадрокоптера.На международной конференции IEEE/RSJ 2013 г. по интеллектуальным роботам и системам (IROS) (стр. 624–630). https://doi.org/10.1109/IROS.2013.6696416.

Нуссбергер, А., Грабнер, Х., и Ван Гул, Л. (2014). Отслеживание воздушных объектов с бортовой платформы. В 2014 г. международная конференция по беспилотным авиационным системам (ICUAS) (стр. 1284–1293). https://doi.org/10.1109/ICUAS.2014.6842386.

Папон, Дж., и Шолер, М. (2015). Семантическая поза с использованием глубоких сетей, обученных на синтетическом RGB-D .архив: 1508.00835.

Пепик Б., Старк М., Гелер П. и Шиле Б. (2012). Преподавание трехмерной геометрии деформируемым моделям деталей. На конференции IEEE 2012 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр. 3362–3369). https://doi. org/10.1109/CVPR.2012.6248075.

Пестана, Дж., Санчес-Лопес, Дж., Кампой, П., и Сарипалли, С. (2013). Отслеживание и отслеживание объектов без использования GPS для беспилотных летательных аппаратов на основе видения. На международном симпозиуме IEEE 2013 года по безопасности, защите и спасательной робототехнике (SSRR) (стр.1–6). https://doi.org/10.1109/SSRR.2013.6719359.

Поллард, Т., и Антоне, М. (2012). Обнаружение и отслеживание всех движущихся объектов в широкомасштабной аэровидеосъемке. На конференции компьютерного общества IEEE 2012 г., посвященной семинарам по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPRW) (стр. 15–22). https://doi.org/10.1109/CVPRW.2012.6239201.

Померло, Д. А. (1989). ЭЛВИНН: Автономный наземный транспорт в нейронной сети. В Д. С. Турецки (ред.), Достижения в системах обработки нейронной информации (Том.1, стр. 305–313). Морган-Кауфманн. http://papers.nips.cc/paper/95-alvinn-an-autonomous-land-vehicle-in-a-neural-network. pdf. По состоянию на 1 июня 2017 г.

Портманн Дж., Линен С., Чли М. и Зигварт Р. (2014). Обнаружение и отслеживание людей с аэрофотосъемки. В 2014 г. международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) (стр. 1794–1800). https://doi.org/10.1109/ICRA.2014.6

4.

Прабово, Ю. А., Трилаксоно, Б. Р., и Трипутра, Ф.Р. (2015). Аппаратное внутриконтурное моделирование для визуального слежения за беспилотным летательным аппаратом с неподвижным крылом. В 2015 г. международная конференция по электротехнике и информатике (ICEEI) (стр. 247–252). https://doi.org/10.1109/ICEEI.2015.7352505.

Прокай, Дж., и Медиони, Г. (2014). Постоянное отслеживание для наблюдения за большой территорией с воздуха. На конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр. 1186–1193). https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.155.

Кадир, А., Нойберт, Дж., Семке, В., и Шульц, Р. (2011). Бортовое визуальное слежение с помощью беспилотной авиационной системы (БАС), Американский институт аэронавтики и астронавтики, глава Бортовое визуальное слежение с помощью беспилотной авиационной системы (БАС). Infotech@Aerospace Conferences. https://doi.org/10.2514/6.2011-1503.

Цю В., Чжун Ф., Чжан Ю., Цяо С., Сяо З., Ким Т. С. и др. (2017). Unrealcv: Виртуальные миры для компьютерного зрения. В конкурсе мультимедийного программного обеспечения с открытым исходным кодом ACM .

Рихтер, С. Р., Винит, В., Рот, С., и Колтун, В. (2016). Игра ради данных: основная правда из компьютерных игр (стр. 102–118). Чам: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46475_7.

Google Scholar

Рос Г., Селларт Л., Матержинска Дж., Васкес Д. и Лопес А. (2016). Набор данных SYNTHIA: большая коллекция синтетических изображений для семантической сегментации городских сцен.В CVPR .

Садеги, Ф., и Левин, С. (2016). CAD2RL: Реальный полет с одним изображением без единого реального изображения. архив: 1611.04201.

Шах С., Дей Д., Ловетт К. и Капур А. (2017). Airsim: высококачественное визуальное и физическое моделирование для автономных транспортных средств. В Полевая и сервисная робототехника . архив: 1705.05065.

Шах, У., Хавад, Р., и Кришна, К.М. (2016). Deepfly: на пути к полной автономной навигации MAV с монокулярной камерой.В материалах Десятой индийской конференции по компьютерному зрению, графике и обработке изображений, , ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, ICVGIP ’16 (стр. 59:1–59:8). https://doi.org/10.1145/3009977.3010047.

Смёлдерс, А. В. М., Чу, Д. М., Куккиара, Р., Кальдерара, С., Деган, А., и Шах, М. (2014). Визуальное отслеживание: экспериментальный опрос. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту , 36 (7), 1442–1468. https://doi. org/10.1109/ТПАМИ.2013.230.

Артикул Google Scholar

Смолянский Н., Каменев А., Смит Дж. и Берчфилд С. (2017). К низколетящей автономной навигации по тропе MAV с использованием глубоких нейронных сетей для информирования об окружающей среде . архив: 1705.02550.

Тан, Дж., Гу, Ю., Лю, С.К., и Турк, Г. (2014). Обучение трюкам на велосипеде. Транзакции ACM на графике , 33 (4), 50:1–50:12.https://doi.org/10.1145/2601097.2601121.

Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

Трилаксоно Б.Р., Триадхитама Р., Адиправита В., Вибово А. и Шринатха А. (2011). Аппаратно-техническое моделирование визуального сопровождения цели октороторного БПЛА. Авиастроение и аэрокосмические технологии , 83 (6), 407–419. https://doi.org/10.1108/00022661111173289.

Артикул Google Scholar

Ву Ю. , Лим, Дж., и Ян, М. Х. (2013). Онлайн-отслеживание объектов: эталон. На конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (стр. 2411–2418). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2013.312.

Виманн, Б., Димитракакис, К., Самнер, А., Эспи, Э., Гионно, К., и Кулом, Р. (2014). TORCS, открытый симулятор гоночного автомобиля. http://www.torcs.org. По состоянию на 1 июня 2017 г.

Чжан, Дж., Ма, С., и Скларофф, С. (2014). MEEM: Надежное отслеживание с помощью нескольких экспертов с минимизацией энтропии.В Материалы Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV) .

Сочетание классики и современности: новый подход к моделированию камеры | от Canva Engineering | Ноябрь 2021 г.

Computer Vision

Применение классических принципов физики и оптики для создания наилучших эффектов камеры в Canva

By Bhautik Joshi

-Полевой вид, когда объект находится в фокусе, но фон размыт. Но некоторым камерам, особенно на смартфонах, не совсем удается сделать это убедительно. Также иногда вы хотели бы иметь возможность настроить размытие после того, как вы сделали снимок.

Мы в Canva создали Auto Focus, инструмент для имитации камеры, который позволяет вам повторно фотографировать ваши изображения с помощью высококачественного объектива виртуальной камеры, чтобы получить характерный портретный вид. Для этого мы использовали классические принципы оптики и физики ранних камер, чтобы создать максимально физически точный цифровой эффект.

Пример применения автофокуса к изображению (оригинал слева)

Небольшая глубина резкости обычно достигается за счет сочетания большой поверхности изображения и классической оптической схемы, позволяющей изолировать объекты и размывать фон. превращая отвлекающие факторы изображения в менее заметные всплески цвета.

Изображения с малой глубиной резкости, сделанные с помощью цифровой зеркальной фотокамеры

Такого эффекта не так просто добиться с помощью камер мобильных телефонов, потому что наследие оптики мобильных телефонов восходит к зарождению фотографии. Вскоре после того, как камеры были разработаны, стало очевидно, что большинство людей хотят делать фотографии без необходимости делать другие вещи, такие как регулировка колесиков фокусировки.

Kodak решил эту проблему в 1900 году, выпустив Brownie, который был похож на iPhone 20-го века — простой пользовательский интерфейс, никаких циферблатов. Благодаря продуманной конструкции объектива не было необходимости фокусироваться, потому что все, что было в , находится в фокусе, и этот принцип оптической конструкции сегодня перенесен в современные мобильные телефоны. Это, естественно, достигается за счет малой глубины резкости, для достижения которой теперь требуется более сложная оптика (дополнительные линзы!) или имитация камеры.

Моделирование камеры позволяет нам повторно захватывать изображения с помощью имитации камеры высокого класса. Классический подход к моделированию помещает заданный пиксель не в фокус, обрабатывая круг окружающих его пикселей, прежде чем найти средний цвет для нового размытого пикселя. Чем больше пиксель не в фокусе, тем больше должен быть круг или ядро ​​.

К сожалению, это часто приводит к проблемам с утечкой цвета между областями в фокусе и не в фокусе. Это приводит к искусственной гладкости, которая не выглядит естественной.Это происходит потому, что цилиндрический образец для каждого пикселя (ядро) включает пиксели как из областей в фокусе, так и из переднего плана, смягчая края симуляции.

В предыдущем примере, показывающем просачивание переднего плана на задний план (слева), см. ядро ​​выборки для конкретной точки (обведено кружком выше). Мы ожидали, что расфокусированная область за камерой будет темной, но в ядре выборки почти половина ее — это красный пластик объекта переднего плана. Когда это усредняется, мы получаем грязно-красный цвет вместо глубокого черного Сверху вниз, слева направо: исходное изображение, изображение, полученное в старой технике, изображение, полученное в новой технике, и, наконец, эталонное изображение, полученное с помощью a DSLR

Небольшое примечание о картах глубины

В основе методов моделирования камеры здесь лежат карты глубины , которые первоначально использовались в играх и визуальных эффектах. Наши карты глубины генерируются с использованием алгоритма машинного обучения для определения профиля глубины изображения. Глубина каждого пикселя вычисляется и сохраняется, чтобы создать 2,5D-диораму из изображения. Уровень размытия пикселя определяется его положением на карте глубины, то есть чем дальше от точки фокусировки, тем больше он не в фокусе.

Исходное изображение (слева) и сгенерированная карта глубины (справа). Чем ярче пиксель на карте глубины, тем ближе он к камере.Обратите внимание, что зеленая коробка и красная камера стали ярче, а гараж темнее.

Более точный световой транспорт

Чтобы получить более точную симуляцию, мы стремились воспроизвести движение света в реальном мире. Настоящие камеры не получают свет в цилиндре идеальной формы, а вместо этого получают свет, который проецируется в виде конического узора через линзу. Таким образом, мы стремились воспроизвести это с помощью симуляции камеры, при этом пиксель, находящийся не в фокусе, рассматривается как точка фокусировки между двумя световыми конусами, как показано на диаграммах ниже.

Изометрический вид сверху вниз на наш пример сцены с красной камерой и зеленым ящиком на переднем плане и сценой гаража на заднем плане. Здесь наша обновленная модель, основанная на оптике камеры, использует два конуса, вершина которых встречается на глубине фокуса, чтобы выяснить, какие пиксели должны внести свой вклад в наше ядро. Обратите внимание, что пиксель, который находится рядом с краем объекта в фокусе, но находится в области вне фокуса (вдоль оси конусов), правильно исключает пиксели из области в фокусе, но получает большую часть своего вклада от background Та же сцена, но с предыдущей цилиндрической моделью для выборки.Обратите внимание, что пиксель не в фокусе в нижней части диаграммы отбирает множество пикселей из области в фокусе, что приводит к характерной утечке цвета в область не в фокусе Сравнение новых результатов (слева) и Эталон DSLR (справа). Обратите внимание на отсутствие размытия цвета вокруг краев объектов на переднем плане.

Мы в Canva большие фанаты фото и фотосъемки, и мы хотели предложить вам максимально точную симуляцию камеры, какую только могли.

No related posts.