Фото объемных цифр: ШИКАРНАЯ ОБЪЕМНАЯ ЦИФРА из гофрированной бумаги и картона.

От: Из: Разное

Содержание

Как сделать цифру своими руками мастер классы

Реклама

С каждым годом становится все более актуальным различный декор для фотосессии. Это могут быть готовые фотозоны или тематические элементы. Одними из таких являются большие цифры, которые часто используются на детских праздниках или же для фото в честь годовщины для пары. Зачастую стоимость их довольно высока. Поэтому предлагаем несколько простых мастер-классов с помощью которых вы сможете сделать цифры своими руками.

Простая цифра из роз

Тем, кто не занимается рукоделием лучше для начала попробовать сделать что-то простое. К примеру, цифру из роз сможет выполнить любой новичок. Ведь главное – соблюдать инструкцию и не бояться экспериментировать.

Подготовим такие материалы:

  • картон большого размера;
  • гофрированная бумага;
  • клей в пистолете;
  • ножницы и нож;
  • степлер;
  • ручка.

На картоне рисуем цифру необходимого размера и формы. При желании можно сделать большой и маленький вариант для декора. Аккуратно вырезаем цифру канцелярским ножом, чтобы на ней не оставалось заломов.
Приступаем к подготовке розочек. Для этого отрезаем гофрированную бумагу и разрезаем ее на полосы.

Немного растягиваем бумагу, чтобы было удобно формировать цветок. За счет этого длина полосы значительно увеличивается.Загибаем верхний край полосы во внутреннюю сторону.

Поворачиваем полосу обратной стороной, как показано на фото.Загибаем край бумаги, формируя не полный треугольник.Подворачиваем остаток бумаги к началу треугольника, формируя сердцевину. Чтобы цветок был более ровным, лучше для его создания использовать ручку, как показано на фото. Постепенно накручиваем гофрированную бумагу, фиксируя по нижнему краю. Чем больше будет слоев бумаги, тем более открытой будет розочка.

Когда цветок будет необходимой формы, вынимаем ручку и закрепляем основание степлером. Формируем остальные цветочки. При желании можно сделать их разноцветными, тогда цифра будет очень яркой и необычной. Раскладываем розочки на заготовке, при необходимости делаем еще несколько штук.

Когда все готово, берем цветок и отрезаем его у основания. На заготовку наносим немного горячего клея и приклеиваем розу. Оставшийся хвостик не выбрасываем, а оставляем для работы. Заполняем всю заготовку розочками.

Когда основная часть работы сделана, приступаем к оставшимся хвостикам. Поочередно расправляем их и приклеиваем на пустые места. При желании можно их распушить немного больше, чтобы цифра смотрелась еще более объемной.

 

Прекрасная цифра для праздника готова!

Цифра в зимнем стиле

Для работы подготовим:

  • картон;
  • гофрированная бумага в нескольких оттенках;
  • канцелярский нож;
  • карандаш;
  • ножницы;
  • скотч;
  • простая бумага для печати;
  • клей в пистолете;
  • лента из страз;
  • акварельные краски и кисть;
  • декоративные снежинки.

Рисуем на картоне цифру необходимого размера и вырезаем ее канцелярским ножом. Делаем две одинаковых заготовки.Вырезаем полосы из картона необходимой ширины, чтобы сделать цифру объемной. Аккуратно приклеиваем их скотчем к одной из сторон.

Прикладываем сверху вторую заготовку в виде цифры и приклеиваем ее скотчем.

Отрезаем полосы гофрированной бумаги разных оттенков.

Разрезаем их на маленькие кусочки, как показано на фото. Белую бумагу для печати нарезаем на полосы и обклеиваем цифру. Приклеиваем кусочки белой гофрированной бумаги по краям.
Плотно заполняем средину двумя цветами. Чтобы придать зимний стиль цифре, наносим немного белого и голубого оттенка акварельной краски. Приклеиваем декоративные снежинки поверх гофрированной бумаги.

При желании можно сбоку приклеить ленту из страз. Цифра из салфеток

Если тратиться на специальную бумагу вы не хотите, то отличной альтернативой для создания цифры к празднику могут быть салфетки.

Кроме них нам понадобится:

  • картон;
  • ножницы;
  • степлер;
  • клей;
  • карандаш.

На картоне рисуем цифру и аккуратно вырезаем ее.

Берем простую салфетку и формируем из нее гармошку, как показано на фото.

Складываем заготовку пополам и закрепляем степлером.

Край салфетки обрезаем, придавая ему волнистую форму.

Раскрываем заготовку и придаем ей более пышный вид.

Наносим клей на картонную заготовку и прикрепляем первый цветок.

Повторяем то же самое с остальными цветочками.

Стильный элемент для праздника и фотосессии готов!

Объемная цифра

Сделать красивую, большую цифру для торжественного мероприятия – задача не из легких. Ведь такая работа очень трудоемкая и затратная по времени. Но если вы полны решимости, то приступаем к процессу создания.

Подготовим такие материалы:

  • картон или пенопласт большого размера;
  • гофрированная бумага в нескольких оттенках;
  • маленькие воздушные шарики;
  • ножницы;
  • нитки;
  • клей в пистолете;
  • проволока;
  • линейка.

Вначале подготовим основу. Из картона или пенопласта вырезаем цифру необходимого размера.

При желании ее можно окрасить специальной аэрозольной краской.

Тем временем приступаем к созданию цветочков. Для этого берем один лист бумаги и складываем ее гармошкой.

Разрезаем на две части таким образом, чтобы один был больше другого.

Берем отрезок меньшего размера, расправляем и складываем его пополам.

Разрезаем его на две части.

Берем часть, которую отложили вначале. Складываем ее гармошкой и разрезаем ее пополам. Подготавливаем все отрезки для создания цветов разного размера.

Все последующие шаги повторяем поочередно для каждого отрезка, которые мы подготовили ранее.

Ставим проволоку посредине отрезка гофрированной бумаги и закручиваем ее.

Закругляем края бумаги ножницами.

Аккуратно расправляем и растягиваем края, формируя пышный цветок.

Повторяем то же самое с остальными отрезками, формируя красивые цветы разного размера.

Прикрепляем цветочки к заготовке из пенопласта или картона при помощи клея.

Надуваем небольшие шарики и декорируем ими цифру для праздника.

Объемная цифра: интересные идеи

Если вы решились повторить один из мастер-классов, то обязательно попробуйте дополнить цифру своими деталями. К примеру, необычным декором или сочетанием цветов. Мы специально подготовили несколько идей для вдохновения.

Поделка цифра — фото и картинки: 67 штук

494 Поделки 10-12-2022

Украсить букву м


Игрушка с цифрами и буквами


Украшение цифрами на новый год


Цифры из пенопласта


Квиллинг буквы


Поделка цифра


Алфавит в стиле квиллинг


Поделка цифра


Цифры из фетра для детей


Дизайнерские буквы


Цифры для фетра


Цифры из фетра


Цифра обклеенная бумагой


Поделка Оживи цифру


Цветы на 8 марта


Буквы из разных материалов


Поделка занимательные числа


Аппликация на тему цифры


Украсить букву


Цифры Квиллингом


Квиллинг буквы русского алфавита


Поделка буквы из разных материалов


Буквы из пуговиц


Цифра 1 из фетра на день рождения


Буквы в технике квиллинг


Буква р украсить


Торт цифра 2


Буквы и цифры из фетра


Цифры из салфеток


Цифры Квиллингом


Цифры фон


Поделка буква


Аппликация буквы


Объемные цифры


Буквы из картона


Цифры из мастики


Поделки на 8 марта своими руками


Аппликация буквы


Фетровые цифры


Поделка Живая цифра


Поделка буква


Забавные буквы поделки


Объемные цифры


Объёмные буквы сваими руками


Аппликация буквы


Цифры, обмотанные нитками


Украшение объемной цифры


Пластилиновые буквы


Поделки из бумаги буквы


Объемные цифры


Квиллинг буквы


Цифра на день рождения


Буквы из пластилина


Объемные цифры


Поделка буква своими руками


Объемная пятерка из картона


Объемные цифры


Цифра 42 картинки


Книжка из фетра цифры


Объёмные буквы своими руками


Буквы в стиле квиллинг


Цифры из фетра



Поделка цифра




Оцени фото:


Комментарии (0)

Оставить комментарий

Жалоба!


Другие фото по теме::

  • Аниме
  • Спрайты
  • Обои
  • Поделки
  • Арт
  • Картинки
  • Фоны
  • Острова
  • Небо
  • Деревья
  • Природа
  • Водопады
  • Горы
  • Озера
  • Реки
  • Лес
  • Море
  • Цветы
  • Растения
  • Времена года
  • Дизайн
  • Вкусняшки
  • Стиль

Визуализация

Содержание этой страницы не проверялось с момента ухода из MediaWiki. Если вы хотите помочь, ознакомьтесь с руководством по оказанию помощи!

Научная визуализация — это набор методов графической иллюстрации научных данных, позволяющих ученым лучше понимать, иллюстрировать и извлекать из своих данных ценную информацию.

Начало работы с простыми параметрами визуализации в ImageJ

Таблицы поиска псевдоцветных изображений (LUT)

Псевдоцветное изображение — это одноканальное серое изображение (8-, 16- или 32-битное), цвет которого назначен через справочную таблицу, т. е. LUT. LUT — это предопределенная таблица значений серого с соответствующими значениями красного, зеленого и синего, так что тени серого отображаются как раскрашенные пиксели. Таким образом, различия в цвете на псевдоцветном изображении отражают различия в интенсивности объекта, а не различия в цвете образца, который был изображен.

Меню LUT ImageJ содержит большую коллекцию таблиц поиска, которые можно применить к псевдоцветному изображению.

В пользовательском интерфейсе ImageJ LUT всегда 8-битные. При работе с изображением с более высокой битовой глубиной значения его интенсивности группируются в 256 уровней между минимальным и максимальным (см. раздел Яркость/Контрастность), и LUT применяется к этим уровням группировки.

Дополнительную информацию по этой теме можно найти на странице «Обработка цветных изображений».

Флуоресцентные изображения обычно получают без информации о цвете (т. е. с помощью монохромных камер или фотоумножителей): каждый канал содержит только значения интенсивности. Для отображения многоканального флуоресцентного изображения в комбинированном режиме (т. е. наложения всех каналов) каждому каналу можно назначить монохромная LUT с искусственным цветом , напр. «Красный», «Зеленый», «Синий», «Голубой», «Пурпурный», «Желтый» и т. д.

цветовая карта ) может улучшить видимость низкоконтрастных элементов изображения и помочь человеческому глазу сравнивать разные изображения.

Вот список рекомендуемых вариантов выбора LUT:

Название LUT Свойства Обычное использование Гистограмма
мл-виридис
  • Перцептивно однородный 1
  • Преобразование темного в светлое
 Количественное отображение положительных значений на непрерывной шкале Гистограмма образца изображения M51 Galaxy с применением LUT mpl-viridis
Хайло
  • Минимальный диапазон отображения синий
  • Максимальный диапазон отображения красный
  • Обычный LUT в оттенках серого для всех остальных значений
 Оценка передержки/недодержки изображения Гистограмма образца изображения M51 Galaxy с настроенным отображаемым диапазоном и применением LUT HiLo
фаза
  • Расхождение Цветная карта
  • Яркий центр, темный мин. и макс.
 Гистограмма рандомизированного откалиброванного 8-битного изображения с применением LUT фазы
  1. https://bids.github.io/colormap/↩︎

Для получения дополнительной информации о картах цветов см. [1] и [2]

Настройка изображения в ImageJ

Подменю «Настройка» содержит команды для настройки яркости/контрастности, пороговых уровней и размера изображения.

Визуализация данных объемного изображения

Здесь мы суммируем некоторые плагины 3D-визуализации в ImageJ.

Имя плагина Краткое описание Основные моменты Снимок плагина
3D-просмотрщик Инструмент для возможностей визуализации с аппаратным ускорением для стеков изображений с использованием библиотеки Java 3D.
  • Стеки могут отображаться как объемные визуализации на основе текстур, поверхности или ортосрезы
  • Функции записи макросов
  • Настройка передаточных функций, редактирование объемов, списки точек, регистрация на основе ориентиров, преобразования, 3D-контент в PDF-файлах
 3D_Viewer_overview.png
ClearVolume Инструмент для рендеринга объемных многоканальных данных в реальном времени.
  • Создание мгновенных многооконных и многоцветных визуализаций
  • Мгновенная перемотка назад и повторное воспроизведение цейтраферных записей
  • Предоставляет возможности обработки изображений в режиме реального времени на основе графического процессора, такие как оценка резкости изображения и отслеживание дрейфа образца
  • Обеспечивает потоковую передачу 3D-данных в режиме реального времени через Интернет
Средство просмотра томов Инструмент для повторного нарезки 3D-объектов и 3D-визуализации с пороговым значением.
  • Объемный рендеринг без аппаратного ускорения в различных модальностях.
  • Документация
наука Инструмент для возможностей 3D-визуализации изображений и сеток.
  • Использует декорации и инфраструктуру ClearVolume
  • Интегрирует функции ImageJ2, включая ImageJ Ops
  • Предназначен для современной замены средства 3D-просмотра.

Создание графиков в ImageJ

Основы: ImageJ v1.x Plot Tools

  1. Plot Profile
  2. Построить профиль по оси Z
  3. Поверхностный участок

Доступные плагины для построения графиков в ImageJ

  1. Quiver Plot

Инструменты построения графиков доступны через сценарии…

  1. JFreeChart (используется Directionality)
  2. Матплотлиб

Создание фигурок в ImageJ

Доступные плагины для создания фигурок в ImageJ

  1. Волшебный монтаж
  2. Рисунок J
  3. Научный рис
  4. Изготовитель фигурок

Здесь мы суммируем некоторые плагины визуализации «больших данных» в ImageJ.

Имя плагина Краткое описание Основные моменты Снимок плагина
BigDataViewer Инструмент для интерактивного просмотра произвольно больших наборов данных изображений.
  • Произвольная нарезка, масштабирование и т. д.
  • Для многоракурсных, многоканальных, временных рядов и т. д.
  • Добавление наложений, аннотаций и т. д.
  • Повторно используемые программные компоненты
  • Используется в качестве серверной части данных и/или интерфейса визуализации в MultiView Reconstruction, MaMuT, BigWarp и т. д.
Многоэкранная реконструкция Инструмент для регистрации, слияния, деконволюции и визуализации многоракурсных микроскопических изображений.
  • Предназначен для световой флуоресцентной микроскопии
  • Применимо к любой форме трехмерных или более высокомерных методов визуализации
  • Интерактивный просмотр и аннотация данных

Плагины интерактивного анализа на основе инструментов визуализации «больших данных»

Здесь мы суммируем более продвинутые плагины анализа в ImageJ, использующие вышеупомянутые инструменты визуализации «больших данных».

Имя плагина Краткое описание Подробнее… Снимок плагина
MaMuT ( Ma ssive Mu lti-view T рэкер) Инструмент для ручного и полуавтоматического отслеживания в нескольких представлениях.
  • Позволяет просматривать, комментировать и редактировать аннотации для больших данных изображения
  • Сочетает в себе BigDataViewer и TrackMate
  • Ships TrackScheme, браузер родословных, взятый из TrackMate.
Бигварп Инструмент для ручного интерактивного выравнивания деформируемого изображения на основе ориентиров.
  • Использует BigDataViewer для визуализации и навигации
  • Использует сплайн тонкой пластины, реализованный на Java, для построения деформации на основе соответствий точек
  • Включает размещение пары ориентиров и отображает эффекты деформации на лету

[1] http://peterkovesi. com/projects/colourmaps/

[2] http://www.kennethmoreland.com/color-maps/

Оптимизация крупномасштабных разреженных объемных данных с помощью NVIDIA NeuralVDB Ранний доступ

Основываясь на разработке OpenVDB за последнее десятилетие, внедрение NVIDIA NeuralVDB меняет правила игры для разработчиков и исследователей, работающих с чрезвычайно большими и сложными наборами данных.

Предварительная версия NVIDIA NeuralVDB обеспечивает оптимизацию искусственного интеллекта и графического процессора для OpenVDB, обеспечивая до 100-кратного сокращения объема памяти для дыма, облаков и других разреженных объемных данных.

Значительно снижая требования к памяти, ускоряя обучение и обеспечивая временную согласованность, NeuralVDB открывает новые возможности для научных и промышленных применений. Это включает в себя массивные, сложные объемные наборы данных для медицинских изображений с поддержкой ИИ, крупномасштабное моделирование цифровых близнецов и многое другое.

Знакомство с NeuralVDB

Разрозненные объемные данные можно найти во все более широком спектре вариантов использования. Медицина, промышленность, робототехника, графика и другие области требуют моделирования в реальном времени с высоким разрешением в беспрецедентных масштабах. Однако соответствующие требования к памяти могут конфликтовать с аппаратными ограничениями.

NeuralVDB решает эту проблему, предлагая невероятно эффективное представление памяти за счет потери качества от незначительной до незначительной, позволяя выполнять объемные приложения с экстремальными разрешениями.

NeuralVDB — это набор инструментов и API для компактного представления пространственных объемных данных с высоким разрешением. Он совершенствует OpenVDB, который является открытым отраслевым стандартом для эффективного хранения и обработки томов с высоким разрешением. Он также основан на ускорении графического процессора NVIDIA NanoVDB, представленном в прошлом году, добавляя машинное обучение для создания компактных нейронных представлений, которые значительно сокращают объем памяти.

На самом деле, NeuralVDB уменьшает объем используемой памяти OpenVDB на 1–2 порядка за счет управляемой пользователем и обычно незаметной потери деталей. Это позволяет более эффективно передавать и совместно использовать большие сложные объемные наборы данных.

Рисунок 1. NeuralVDB уменьшает объем памяти OpenVDB на 1–2 порядка

Для этого NeuralVDB использует иерархические нейронные представления в виде классификаторов без потерь для топологии дерева и регрессоров с потерями для разреженных значений. Этот подход сочетает в себе лучшее из двух миров. Он использует нейронные сети, чтобы максимизировать степень сжатия 3D-данных, сохраняя при этом пространственную адаптивность, обеспечиваемую структурой данных VDB более высокого уровня.

Рисунок 2. Сравнение иерархической структуры сетки стандарта (OpenVDB) и NeuralVDB

Эта комбинация позволяет дереву VDB фокусироваться на грубой информации о топологии на уровне верхнего узла, в то время как несколько нейронных сетей компактно кодируют точную информацию о топологии и значениях на уровне вокселей и нижних уровнях дерева. Это также относится к анимированным объемам, даже сохраняя временную согласованность и повышая производительность с помощью новой функции временного кодирования.

Узнайте больше, посмотрев презентацию NeuralVDB с GTC 2022 на NVIDIA On-Demand.

Что входит в NeuralVDB Early Access

NVIDIA ищет разработчиков, которые заинтересованы в тестировании этой ранней версии NeuralVDB и готовы предоставить отзывы, чтобы помочь улучшить функции перед выпуском с открытым исходным кодом в конце этого года. Программа раннего доступа предоставляет вам доступ к предварительной версии NeuralVDB SDK, а также к примерам файлов конфигурации и документации.

Этот SDK включает следующие ключевые функции:

NeuralVDB Converter

  • Приложение кодека для преобразования файлов OpenVDB или NanoVDB в файлы NeuralVDB или наоборот
  • Пакетное кодирование/декодирование VDB временных рядов с временным кодированием

Библиотека NeuralVDB

  • Библиотека, содержащая набор C++ API для кодирования/декодирования объектов VDB
  • API для выполнения случайных запросов из NeuralVDB в памяти объект

С чего начать

NeuralVDB — это следующий этап эволюции библиотеки VDB, предлагающий значительные улучшения эффективности моделирования и рендеринга разреженных объемных данных. Предварительная версия уже доступна в рамках программы раннего доступа NVIDIA NeuralVDB. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы загрузить SDK и испытать мощь, которую NeuralVDB с ускорением ИИ может предложить вашим рабочим процессам с небольшим объемом.

Об авторах

О Кене Мусете
Кен Мусет — старший директор отдела технологий моделирования. Он присоединился к NVIDIA в начале 2020 года, когда он инициировал разработку NanoVDB. Ранее он был руководителем отдела исследований и разработок в области моделирования в Weta Digital, сосредоточившись на разработке современных визуальных эффектов для сиквелов «Аватара». Он является создателем VDB и ведущим архитектором OpenVDB, а также председателем его технического руководящего комитета. Кроме того, Кен шесть лет проработал в SpaceX над крупномасштабным гидродинамическим моделированием нового ракетного двигателя Raptor. До прихода в Weta в 2017 году он десять лет работал в DreamWorks Animation и Digital Domain, а до этого десять лет работал исследователем и профессором в Калифорнийском технологическом институте и Университете Линчепинга. Он имеет докторскую степень в области квантовой динамики Копенгагенского университета и был награжден премией за технические достижения Академии кинематографических искусств и наук. Кен входит в состав Комитета по техническим документам SIGGRAPH 2020.

Просмотреть все сообщения Кена Мусета