Dessin par points pour enfants de lignes, de formes et d'animaux. Dessinez par points pour développer vos compétences en écriture.

Une belle écriture et un apprentissage réussi de l'écriture dépendent de l'utilisation appropriée d'un crayon, d'une pression habile et de la capacité de tracer des lignes de toutes sortes de formes. Commencez par enseigner le dessin de lignes et de formes point à point, puis demandez à votre enfant de dessiner des animaux point à point et de les colorier.

Nous dessinons par points, développant progressivement les compétences

Tracer des lignes avec un crayon ou un stylo est une excellente pratique qui aide votre main à apprendre à écrire, à développer de petits muscles et à apprendre à votre bébé à tenir fermement quelque chose.

La ligne pointillée sert de guide et aide l'enfant, car à tout moment vous pouvez ralentir la vitesse de dessin, augmenter ou diminuer la pression sur le crayon, sans gâcher l'image, et donc sans perdre l'intérêt.

Dès que l'enfant apprend à tracer des lignes, des lignes droites et toutes sortes de vagues à l'aide de points, passez aux formes puis aux animaux. Les courbes des lignes pointillées développeront suffisamment les compétences en dessin pour commencer à apprendre à épeler les lettres et les chiffres.

Lorsque vous proposez à votre enfant un imprimé avec une image sur laquelle vous devez dessiner quelque chose point par point, demandez-lui d'abord de tracer les lignes avec l'index de sa main droite (ou gauche si l'enfant est gaucher). Demandez-lui ensuite de dessiner avec son doigt non pas sur la feuille, mais comme dans les airs au-dessus de l'image. Répétez l'exercice plusieurs fois, puis terminez la tâche avec un crayon.

Lorsque votre enfant apprend à dessiner des points avec un crayon, proposez-lui un stylo ou un marqueur.

Faites attention à dessiner les animaux point par point, sans lever la main du papier.

Sinon, comment développer la motricité fine, en plus de dessiner avec des points ?

Si, pour une raison quelconque, votre enfant n'est pas intéressé par le matériel point à point, vous pouvez vous amuser en développant sa motricité fine par d'autres moyens.

1. Enfilez de grosses perles ensemble sur des ficelles ou triez les perles ;
2. Collez une grande feuille de papier ou un vieux papier peint sur le mur et laissez votre enfant dessiner ses propres images sur la feuille. Dessiner sur une surface verticale demande plus d'efforts et les stylos s'entraînent plus rapidement ;
3. Dès que votre enfant est déjà capable de tenir suffisamment fermement les petites choses dans ses mains et ne les lâche pas s'il tire légèrement, commencez à lui apprendre à nouer des lacets ou à tresser des tresses à partir de rubans ou de cordes ;
4. Si vous lisez des journaux ou des magazines, donnez un marqueur à votre enfant et encouragez-le à encercler tous les titres avec ;
5. Une bonne prise entre le pouce et l'index s'obtient plus facilement en transférant des haricots ou même des pois d'un bol à un autre, en utilisant seulement deux doigts plutôt que la paume entière.
6. Les fenêtres givrées ou les miroirs de salle de bains embués sont de bons endroits pour apprendre à dessiner avec votre index.

Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser chacune des méthodes pour développer la motricité fine de votre enfant au quotidien, cela l’aidera à apprendre à écrire plus vite à l’avenir.

Adobe Photoshop est l'éditeur de photos le plus populaire au monde, où vous pouvez créer des choses vraiment intéressantes. Aujourd'hui, vous allez apprendre à obtenir uniquement le contour d'une image. Cela peut être utile, par exemple, pour créer un livre de coloriage pour un enfant.

Les dessins simples ne comportant pas de détails complexes sont plus faciles à tracer à l'aide de l'outil Plume. Cela le rendra plus rapide et plus facile. Avec des images comportant des détails plus complexes, la portée du travail est quelque peu différente.

Instruction étape par étape

1. Chargez votre image originale dans Photoshop.

2. Commençons maintenant à travailler avec les filtres. Allez dans le menu « Filtre » – « Style » – « Amélioration des bords ».


L'image ressemblera à ceci :


3. Maintenant, ouvrez également le menu « Filtre » et allez dans « Esquisse » - « Photocopie ». Une fenêtre s'ouvrira, sur le côté droit de laquelle vous devrez définir les paramètres suivants : « Détail » – 9 ; « Ténèbres » – 5. Cliquez sur OK. Remarque : à ce stade, il n'est pas nécessaire de suivre strictement les instructions. Expérimentez avec les paramètres de détail et d'obscurité pour trouver le look qui vous convient le mieux.


4. Allez dans le menu « Image » - « Correction » - « Luminosité / Contraste » et ajustez les paramètres à l'aide des curseurs jusqu'à obtenir le résultat le plus adapté.




Enregistrez l'image finale sur votre ordinateur au format JPEG. Si vous avez créé un livre de coloriage pour un enfant, imprimez simplement l'image sur une imprimante.

Dans cet article, vous apprendrez à peindre avec un pinceau en fonction des contours créés.

Créons d'abord un document, je n'ai pas utilisé de remplissage ou de dégradé car vous pouvez le faire vous-même (j'espère).

Utiliser un outil Stylo créer une ligne. Après cela, en cliquant avec le bouton droit, nous appelons un menu supplémentaire, où nous sélectionnons « Chemin de course ».

Pour une compréhension plus approfondie, l'outil plume n'est pas un dessin, mais si l'on trace un trait avec un pinceau, cela équivaut en fait à un trait tracé avec un pinceau. Il est assez difficile de tracer une belle ligne avec un pinceau, c’est pourquoi nous avons utilisé un stylo. Donc, le menu contextuel.

Maintenant nous choisissons Brosse, c'est à dire. avec quoi nous voulons tracer notre ligne.

Coche « Simuler la pression » est responsable de l’épaisseur de la ligne. Si vous sélectionnez cette option, avec mes paramètres de pinceau, la ligne commencera plus fine, puis s'épaissira vers le milieu et s'éclaircira à nouveau vers la fin. Si vous n'utilisez pas cette option, le trait aura la même épaisseur, égale au diamètre du pinceau précédemment spécifié.

Voici donc ce que j'ai obtenu. Puisque nous n'avons plus besoin de la courbe elle-même créée par le stylo, nous allons la supprimer - faites un clic droit, appelez un menu supplémentaire, où nous sélectionnons « Supprimer le laissez-passer ».

Enfin, nous pouvons créer un pinceau à partir du dessin obtenu. En maintenant la touche enfoncée Ctrl, cliquez sur le calque dans le panneau des calques, chargeant ainsi la sélection.

Rendez-vous au prochain cours !

Institut des systèmes électroniques et d'information, NovSU, [email protégé]

Des méthodes d'analyse des contours sont envisagées, qui sont utilisées de manière optimale dans les systèmes en temps réel pour mettre en évidence les contours des objets dans une séquence vidéo.

Mots clés : contour, traitement d'image, analyse de contour, système de vidéosurveillance

Introduction

La segmentation d'image basée sur le contour est considérée comme résolvant cette classe de problèmes car la modification des paramètres de position, de rotation et d'échelle de l'image a peu d'effet sur la quantité de calculs. De plus, les contours déterminent entièrement la forme de l'image, dépendent faiblement de la couleur et de la luminosité et contiennent les informations nécessaires à une classification ultérieure de l'objet. Cette approche permet de ne pas considérer les points internes de l'image et ainsi de réduire significativement la quantité d'informations traitées en passant de l'analyse d'une fonction à deux variables à une fonction d'une variable. La conséquence en est la capacité d'assurer le fonctionnement du système de traitement dans un délai plus proche du réel.

Concepts de base

Par contour d’image, nous entendons une discontinuité étendue dans l’espace, une baisse ou un changement brusque des valeurs de luminosité.

La goutte idéale a les propriétés du modèle présenté sur la figure 1a - il s'agit d'un ensemble de pixels connectés, dont chacun est situé à côté d'un saut rectangulaire de luminosité, comme le montre le profil horizontal de la figure. En réalité, limitations optiques, échantillonnage, etc. entraîner des changements de luminosité flous. En conséquence, ils sont modélisés avec plus de précision par un profil incliné similaire à celui représenté sur la figure 1b. Dans un tel modèle, le point de différence de luminosité est n'importe quel point situé sur une section inclinée du profil, et la différence elle-même est un ensemble connexe formé par tous ces points.

Figure 1 Modèle de différences de luminosité idéales (a) et obliques (b)

Une différence de luminosité est considérée comme un contour si sa hauteur et son angle d'inclinaison dépassent certaines valeurs seuils.

Notons un certain nombre de problèmes qui surviennent lors de la sélection du contour :

Le contour se brise aux endroits où la luminosité ne change pas assez rapidement ;

Faux contours dus au bruit dans l'image ;

Lignes de contour trop larges dues au flou, au bruit ou aux défauts de l'algorithme utilisé ;

Positionnement inexact en raison de contours de ligne ayant une largeur unitaire plutôt qu'une largeur nulle.

Méthodes différentielles

L’un des moyens les plus évidents et les plus simples de détecter les contours consiste à différencier la luminosité, considérée en fonction des coordonnées spatiales.

La détection des bords d'une image avec des valeurs de luminosité f(x1,x2) perpendiculaires à l'axe x1 fournit la dérivée partielle df/dx1, et celles perpendiculaires à l'axe x2 - la dérivée partielle df/dx2. Ces dérivées caractérisent le taux de changement de luminosité dans les directions x1 et x2, respectivement. Pour calculer la dérivée dans une direction arbitraire, vous pouvez utiliser un gradient de luminosité :

grade f (x1, x2) = f (x1, x2).

Le gradient est un vecteur dans l'espace bidimensionnel, orienté dans le sens de l'augmentation la plus rapide de la fonction f (x1, x2) et ayant une longueur proportionnelle à cette vitesse maximale. Le module de dégradé est calculé par la formule

Figure 2 Représentation graphique du dégradé

Pour mettre en évidence un contour de direction arbitraire, nous utiliserons le module gradients de champ de luminosité. Pour les images, au lieu de dérivées, nous prenons des différences discrètes.

Opérateur Roberts

Une option pour calculer un gradient discret est l'opérateur de Roberts. Étant donné que les différences dans deux directions mutuellement perpendiculaires peuvent être utilisées pour calculer le module de gradient, les différences diagonales sont prises en compte dans l'opérateur de Roberts :

La définition de la différence est générée par deux filtres à réponse impulsionnelle finie (filtres FIR) dont les réponses impulsionnelles correspondent à 2x2 masques

Les inconvénients de cet opérateur incluent une sensibilité élevée au bruit et à l'orientation des limites de zone, la possibilité de discontinuités dans le contour et l'absence d'élément central clairement défini. Mais il présente un avantage : une faible consommation de ressources.

Opérateurs Sobel et Prewitt

En pratique, il est plus pratique d'utiliser les opérateurs de Sobel et Prewitt pour calculer des gradients discrets. L'opérateur Sobel a une influence légèrement moindre sur le bruit des éléments de coin que l'opérateur Prewitt, ce qui est important lorsque l'on travaille avec des dérivées. Pour chacun des masques, la somme des coefficients est égale à zéro, soit ces opérateurs donneront une réponse nulle dans les régions de luminosité constante.

Les filtres FIR sont des masques 3x3.

Masques d'opérateur Sobel :

Masques d’opérateur Prewitt :

L'opérateur Sobel utilise un facteur de pondération de 2 pour les éléments du milieu. Cette valeur augmentée est utilisée pour réduire l’effet du lissage en donnant plus de poids aux points médians.

Pour résoudre le problème de l'invariance de rotation, des masques dits diagonaux sont utilisés pour détecter les discontinuités dans les directions diagonales.

Masques diagonaux de l'opérateur Sobel :

Masques d'opérateur Diagonal Prewitt :

En présence d'un élément central et d'une faible consommation de ressources, cet opérateur se caractérise par une grande sensibilité au bruit et à l'orientation des limites de zone, ainsi que par la possibilité de discontinuités dans le contour.

Figure 3. Identification des frontières à l'aide de l'opérateur Sobel : a) image originale ; b) le résultat de l'application de l'opérateur Sobel

Laplacien

Pour résoudre le problème de l'identification des différences de luminosité, vous pouvez utiliser des opérateurs différentiels d'ordre supérieur, par exemple l'opérateur de Laplace :

Dans le cas discret, l'opérateur de Laplace peut être implémenté comme une procédure de traitement d'image linéaire avec une fenêtre 3x3. Les dérivées secondes peuvent être approchées par des différences secondes :

Le Laplacien prend à la fois des valeurs positives et négatives, vous devez donc prendre sa valeur absolue dans l'opérateur de sélection d'arête. Ainsi, nous obtenons une procédure d'identification des frontières insensible à leur orientation.

Le rôle du Laplacien dans les problèmes de segmentation est d'utiliser sa propriété de passage par zéro pour localiser le contour et savoir si le pixel en question est du côté sombre ou clair du contour.

Le principal inconvénient du Laplacien est sa très grande sensibilité au bruit. De plus, des ruptures de circuit peuvent apparaître, ainsi que leur doublement. Ses avantages incluent le fait qu’il est insensible à l’orientation des limites des zones et qu’il consomme peu de ressources.

Traitement local

Idéalement, les méthodes de détection des contours devraient sélectionner uniquement les pixels de l'image qui se trouvent sur le contour. En pratique, cet ensemble de pixels affiche rarement le contour avec suffisamment de précision en raison du bruit, des ruptures de contour dues à l'inhomogénéité de l'éclairage, etc. Par conséquent, les algorithmes de détection de contours sont généralement complétés par des procédures de liaison pour générer des ensembles de points de contour contenant des contours.

Une façon d'associer des points de contour consiste à analyser les caractéristiques des pixels dans un petit voisinage de chaque point d'image qui a été marqué comme contour. Tous les points similaires selon certains critères sont associés et forment un contour constitué de pixels répondant à ces critères. Dans ce cas, deux paramètres principaux sont utilisés pour établir la similarité des pixels de contour : l'ampleur de la réponse de l'opérateur gradient, qui détermine la valeur des pixels de contour, et la direction du vecteur gradient.

Un pixel dans un quartier donné est fusionné avec le pixel central (x, y) si les critères de similarité en ampleur et en direction sont remplis. Ce processus est répété à chaque point de l'image tout en stockant simultanément les pixels connectés trouvés lorsque le centre du quartier se déplace. Un moyen simple de prendre en compte les données consiste à attribuer à chaque ensemble de pixels de contour liés sa propre valeur de luminosité.

Détecteur de limites Canny

Le détecteur de bord Canny se concentre sur trois critères principaux : une bonne détection (rapport signal/bruit accru) ; bonne localisation (détermination correcte de la position de la frontière) ; la seule réponse à une frontière.

A partir de ces critères, une fonction de coût d'erreur cible est construite, en minimisant laquelle l'opérateur linéaire optimal pour la convolution avec l'image est trouvé.

Pour réduire la sensibilité de l'algorithme au bruit, la dérivée première de la Gaussienne est appliquée. Après application du filtre, l'image devient légèrement floue. Voici à quoi ressemble un masque gaussien :

Après avoir calculé le dégradé de l'image lissée, seuls les points maximaux du dégradé de l'image sont laissés dans le contour limite. Les informations sur la direction de la limite sont utilisées afin de supprimer les points exactement proches de la limite et de ne pas briser la limite elle-même à proximité des maxima locaux du gradient.

L'opérateur Sobel est utilisé pour déterminer la direction du gradient. Les valeurs de direction résultantes sont arrondies à l'un des quatre angles suivants : 0, 45, 90 et 135 degrés.

Ensuite, les bords faibles sont supprimés à l’aide de deux seuils. Le fragment de bordure est traité dans son ensemble. Si la valeur du gradient quelque part sur le fragment tracé dépasse le seuil supérieur, alors ce fragment reste également une limite « acceptable » aux endroits où la valeur du gradient tombe en dessous de ce seuil, jusqu'à ce qu'elle tombe en dessous du seuil inférieur. S'il n'y a pas un seul point dans l'ensemble du fragment avec une valeur supérieure au seuil supérieur, il est alors supprimé. Cette hystérésis permet de réduire le nombre de discontinuités dans les frontières de sortie.

L'inclusion de la réduction du bruit dans l'algorithme améliore la robustesse des résultats, mais augmente le coût de calcul et entraîne une distorsion et une perte de détails des bords. L'algorithme arrondit les coins des objets et détruit les limites aux points de connexion.

Les inconvénients de cette méthode sont la complexité de mise en œuvre et la consommation très élevée de ressources, ainsi que le fait qu'un certain arrondi des coins de l'objet est possible, ce qui entraîne une modification des paramètres de contour.

Les avantages de la méthode incluent une faible sensibilité au bruit et à l'orientation des limites de zone, le fait qu'elle identifie clairement le contour et permet d'identifier les contours internes de l'objet. De plus, cela élimine la détection erronée d'un contour là où il n'y a aucun objet.

Graphique 4. Extraction des limites à l'aide de la méthode Canny : a) image originale ; b) après traitement par l'algorithme de Canny

Analyse utilisant la théorie des graphes

A partir d'une représentation sous forme de graphe et en recherchant sur ce graphe les chemins de moindre coût correspondant à des contours significatifs, il est possible de construire une méthode qui fonctionne bien en présence de bruit. Cette procédure s’avère assez complexe et nécessite plus de temps de traitement.

Figure 5. Élément de contour situé entre les pixels p et q

Un élément de contour est la limite entre deux pixels p et q, qui sont voisins. Les éléments de contour sont identifiés par les coordonnées des points p et q. L'élément de contour sur la figure 5 est déterminé par des paires (xp, ur)(xq, yq). Un contour est une séquence d'éléments de contour connectés les uns aux autres.

La tâche consistant à trouver le chemin de coût minimum sur un graphique n'est pas triviale en termes de complexité de calcul, et il faut sacrifier l'optimalité en faveur de la vitesse de calcul.

La complexité de mise en œuvre et la forte consommation de ressources sont les principaux inconvénients d'une telle analyse dont l'avantage est sa faible sensibilité au bruit.

Conclusion

Les méthodes présentées dans l'ouvrage décrivent des approches optimales pour identifier les contours dans les systèmes en temps réel. Les méthodes permettent de résoudre un large éventail de problèmes de contourage, qui sont utilisés dans de nombreux domaines où la segmentation d'images est nécessaire.

Littérature

1. Gonzalez R., Woods R. Traitement d'images numériques. M. : Tekhnosphère, 2005. P.812-850.

2. Jane B. Traitement d'images numériques. M. : Technosphère, 2007. P.331-356.

3. Méthodes de traitement d'images informatiques / Ed. V.A. Soifer. M. : Fizmatlit, 2003. P.192-203.

4. Pret U. Traitement d'images numériques. M. : Mir, 1982. P.499-512.

5. Voir : http://www.cs.berkeley.edu/~jfc/