Image Processing изображений из космоса для CG / Хабр
Приветствую! Меня зовут Тим, я CG артист, режиссёр и автор научно-популярного проекта SGR A. В этой статье я хотел бы рассказать как создаю текстуры космических тел как для своих проектов, так и для кино, используя реальные снимки космических аппаратов.
Большое красное пятно сделано симуляцией дыма и частиц на основе оригинального изображения* (C4D+Octane+x-particles)
Сразу хочу предупредить что статья не является рекламой. Я лишь хочу поделиться результатами своей работы.
Некоторое время назад я увлёкся обработкой изображений с различных космических аппаратов. Довольно занятная штука. Всё началось с того что мне понадобились текстуры планет в очень высоком разрешении. Но их почти нигде не оказалось. И тогда я решил сделать свой собственный сборник текстур Солнечной Системы в 16к. Это оказалось совсем не так просто, как кажется…
Дело в том что нельзя просто скачать обработанные картинки с сайта НАСА и использовать их в своих целях, особенно если речь идёт о коммерческом использовании.
Потому что каждый обработанный исходник изображения из космоса имеет авторские права человека, который совершил эту обработку. Прошерстив кучу официальных и неофициальных форумов по этой теме, я понял что самым активным и уважаемым в этом деле считается некий Bjorn Jonsson.
Предположительно он работает в НАСА и ему принадлежит большинство обработанных изображений и составленных карт различных планет и спутников. Именно поэтому мной было принято волевое решение делать практически всё с нуля и использовать сырые исходники, на которые никакие авторские права не распространяются (т.к. изображения сделаны в космосе).
Планеты пришлось собирать буквально по кусочкам, используя изображения на подобии таких:
Кусок поверхности Европы
Изображения с разных космических аппаратов в основном очень низкого качества и чёрно-белые. В идеале должно быть три чб снимка одной области для красного, зелёного и синего каналов, но к сожалению их очень непросто найти и над цветом приходится работать отдельно.
Поиск изображений на сайте OPUS выглядит примерно так:
🙂
Проблему с низким качеством изображений мне помогают решать нейросети. В частности используется софт от Topaz Labs. Каждый исходник чистится от шума, апскейлится в несколько раз и приобретает резкость с помощью трёх разных нейросетей и фотошопа.
Ниже представлен процесс на примере одного изображения части поверхности Ио:
Поверхность Ио до обработки нейронными сетями (800х800)
Поверхность Ио после обработки нейронными сетями (4800х4800)
На основе обработанного изображения создаются каналы Color, Roughness, Normal и Displacement
Финальный результат (C4D+Octane)
Но это только часть космического тела. А нам нужны полноценные текстуры. Поэтому после обработки исходников нейронками, мы начинаем их склеивать в мозаику…
Тут возникает один болезненный момент — полюса планет. Так как для текстуры на шар нам требуется сферическая проекция, то создание полюсов приходится совершать в несколько этапов.
Первым этапом склеиваем полюса во фронтальной проекции с альфа-каналом:
Один из полюсов Юпитера
Далее переходим в 3д редактор и натягиваем их на сферу:
Создаём сферическую камеру и рендерим картинку 360 с пропорциями 2 к 1:
Теперь остаётся только совместить изображения центральной области и полюсов:
Финальный результат текстуры Юпитера
После завершения создания основной карты Color, приступаем к созданию каналов Normal, Roughness, Specular и Displacement.
В этом нам помогает Photoshop. На выходе получаем пять таких вот текстур:
По порядку: Color, Normal, Roughness, Specular и Displacement
Таким образом я сделал коллекцию семи планет Солнечной системы, одного Плутона и шести различных лун в 16к.
Теперь нам остаётся только создать шейдер нашей планеты в любом 3д редакторе и наслаждаться красотой космоса. Тут уже всё зависит от вашего воображения:
Юпитер (C4D+Octane)
Ио (C4D+Octane)
Так-же производились тесты в Unreal Engine 4, предварительно уменьшив размер текстур до 8к.
Результат очень порадовал:
Один из примеров использования текстур созданных таким способом можно увидеть в моём короткометражном фильме о космических путешествиях или в тестовом шоте с пролётом мимо Европы
P.S. На самом деле нюансов в разы больше. Например Displacement map, в идеале должна быть 32 битной EXR. Недавно я придумал способ создавать такие карты. Но об этом напишу если только эта тема в принципе кому-то зайдёт.
Спасибо за внимание! Надеюсь что было интересно.
Текстур пак Interstellar Space Skies 1.0/0.17.0/0.16.1/0.16.0
Скачать Часто ли Вы любуетесь на Луну мира Minecraft PE? Думаю, нет, потому что она не представляет из себя ничего особенного. И сегодня мы представляем Вам особый текстурпак «Interstellar Space Skies» для Minecraft Pocket Edition, который даст Вам возможность заменить Луну на что-то более красочное и удивительное. Каждая фаза Луны была заменена на нечто удивительное, и теперь каждую ночь Вы будете следить за переходом этих фаз.
Ведь признайте, интересно было бы увидеть огромный астероид, нависший над Землёй?Как это работает?
Луна мира МКПЕ, как всем известно, имеет 8 различных фаз, и с помощью установки данного текстурпака Вы можете заменить эти фазы на более удивительные явления. Понаблюдайте, как изменяется небо мира Майнкрафт Покет Эдишн ночью.У Вас есть два варианта, как понаблюдать это удивительное явление. Либо Вы терпеливо ждёте ночь в мире MCPE, либо используете новые консольные команды! Для этого введите в чат следующий текст: /time add (к примеру, используйте /time add 3000) Просим Вас не использовать команду /time set, так как она сбрасывает время.
Галактика Андромеда: является соседней галактикой с Млечным Путем.
Кольцевая туманность: остатки умирающей звезды.
Магнетар: тип звезды, которая имеет невероятно мощное магнитное поле.
Супернова: взрыв звезды, освещающий всё вокруг.
Звёздное скопление: большая группа звёзд.
Чёрная дыра: невероятно опасная чёрная дыра, которая засасывает в себя всё вокруг.
Крабовидная туманность: другой тип остатков от умирающей звезды.
Астероид: скала, летающая в космосе.
Солнце: ну и конечно же новая реалистичная замена Солнцу.
Установка Interstellar Space Skies (.mcpack)
- Скачайте текстурпак с пометкой — «.mcpack» ниже.
- Запустите скачанный файл, тем самым вы импортируете аддон/текстуру в MCPE.
- Откройте Minecraft Pocket Edition и перейдите в настройки мира.
- Установите для мира импортированные:
— Наборы ресурсов. - Выберите в каждом разделе импортированные пакеты ресурсов / аддон.
- Рекомендуем после этого перезапустить игровой клиент Minecraft PE.
- Запустите Minecraft Pocket Edition, зайдите в ранее настроенный мир MCPE и наслаждайтесь текстурпаком!
Установка Interstellar Space Skies (.
zip):- Скачайте текстуры.
- В директории «games/com.mojang/» создайте папку «resource_packs».
- Далее извлеките текстуры из архива, и переместите лишь папку из этого архива в папку «resource_packs».
- Перейдите в настройки MCPE, а затем в управление текстурами.
- Выберите ваши текстуры.
- Приятной игры!
Выбор текстуры фотообоев: какие лучше
Многие наши клиенты спрашивают: «А какая текстура лучше подойдет для конкретного изображения?». И действительно – разные изображения по-разному смотрятся на разных основах, поэтому мы решили описать все наши текстуры, чтобы Вам было проще подобрать самое лучшее решение именно для Вашего изображения.
Начнем с того, что панно из нашего каталога изначально печатаются на самой подходящей для конкретного изображения текстуре. Мы уже продумали наилучшее решение и если у Вас нет каких-то принципиальных пожеланий или Вы просто сомневаетесь в выборе, то лучший вариант – просто довериться нашему опыту и заказать панно на текстуре «по умолчанию».
В этом случае вы можете просто не выбирать текстуру при заказе через сайт или уточнить, что Вы полагаетесь на наш выбор при общении с менеджером.
Другой вариант: заказ по Вашему изображению. Здесь мы можем лишь посоветовать Вам подходящий вариант. А ниже постараемся описать чем же отличаются текстуры, и какая основа лучше всего может подойти для различных изображений.
Текстура «песок»
«Песок» представляет собой самую легкую, «воздушную» текстуру. Фактически она выглядит словно легкое напыление, а на ощупь действительно напоминает мягкий песок. Эта текстура в нашем каталоге очень часто используется для детских панно и цветочных принтов. Яркие, сочные, красочные изображения, с четкими краями деталей и контрастными элементами, как правило, очень выигрышно смотрятся именно на «песке». И если у Вас очень яркий, контрастный и четкий рисунок, то «песок» может оказаться лучшим вариантом.
Примеры панно на «песке»:
Текстура «камушек»
«Камушек» – это текстура, имитирующая мелкие острые каменные грани.
Эта очень графичная текстура с глубоким, ярко выраженным рельефом. Как правило, «камушек» добавляет изображению дополнительной контрастности и четкости. На нем печатаются морские пейзажи, изображения с водопадами и старинными улочками с каменными фасадами зданий.
Примеры панно на «камушке»:
Текстура «кожа»
Эта текстура максимально детально имитирует текстуру кожи. Если камушек имеет ярко выраженные заостренные грани, то кожа, напротив, состоит из множества округлых выпуклых элементов. Это одна из самых универсальных и беспроигрышных текстур. Большинство изображений будет выглядеть на ней отлично. На ней мы печатаем многие городские пейзажи, а также спокойные, нежные цветочные принты, которые на текстуре «песок» за счет меньшей контрастности могут выглядеть слишком плоско.
Примеры панно на «коже»:
Текстура «холст»
«Холст» — это идеальный выбор для панно, имитирующего живопись, городских пейзажей в сдержанных тонах и любых ретро-изображений.
Холст отлично подчеркивает достоинства изображений с множеством четких вертикальных или горизонтальных линий. Если Вы хотите добиться эффекта «нарисованного» изображения или добавить изображению большей графичности – холст идеальное решение.
Примеры панно на «холсте»:
Текстура «фреска»
Эта текстура напоминает настенную фреску и представляет собой имитацию мазка шпателя по штукатурке. Мы используем ее, собственно, для фресок, очень ярких садовых и парковых пейзажей. Кроме того, эта текстура способно добавить рисунку некоторой динамичности, поэтому используется и для некоторых автоизображений.
Примеры панно на «фреске»:
Текстура «паутинка»
Паутинка – это отличный вариант для изображений с крупными деталями. Ее рисунок состоит из довольно больших элементов, словно перетекающих друг в друга. Мы часто используем ее для городских панорам и когда необходимо подчеркнуть масштаб самого изображения, например, космического пейзажа.
Примеры панно на «паутинке»:
Текстура «Венеция»
«Венеция» — это текстура, наиболее близкая к имитации мазков кисти или текстуры шёлка. Хаотичные линии в сочетании с различными изображениями создают иллюзию живописи или росписи по ткани. Она отлично подойдет для фресок, а также изображений, стилизованных под живопись или рисунок.
Примеры панно на «Венеции»:
Марсоход Perseverance начал поиски признаков жизни на Красной планете
https://ria.ru/20210721/marsokhod-1742241027.html
Марсоход Perseverance начал поиски признаков жизни на Красной планете
Марсоход Perseverance начал поиски признаков жизни на Красной планете — РИА Новости, 21.07.2021
Марсоход Perseverance начал поиски признаков жизни на Красной планете
Марсоход НАСА Perseverance закончил тестирование инструментов, и приступил к выполнению своей основной задачи — поиску признаков жизни на Красной планете. Об.
.. РИА Новости, 21.07.2021
2021-07-21T16:54
2021-07-21T16:54
2021-07-21T16:54
наука
наса
европейское космическое агентство
космос — риа наука
марс
perseverance (марсоход)
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/02/13/1598120417_0:0:3640:2048_1920x0_80_0_0_111ffc749a924c7d8f14f87e17e3c75e.jpg
МОСКВА, 21 июл — РИА Новости. Марсоход НАСА Perseverance закончил тестирование инструментов, и приступил к выполнению своей основной задачи — поиску признаков жизни на Красной планете. Об этом сообщается на сайте американского космического агентства.Марсоход Perseverance был доставлен на Красную планету вместе с вертолетом Ingenuity в рамках исследовательской миссии Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства США 18 февраля этого года, после почти семи месяцев полета, и совершил посадку в кратере Езеро.
Основной рабочий элемент марсохода — двухметровая роботизированной руке, на которой размещено множество приборов, главный из которых — литохимический рентгеновский анализатор PIXL (Planetary Instrument for X-ray Lithochemistry). С помощью рентгеновских лучей и ультрафиолетового света он будет анализировать состав горных пород, а расположенная рядом камера позволит делать снимки образцов с увеличением, достаточным для обнаружения в них признаков прошлой микробной жизни.Ученые считают, что кратер Езеро раньше был озером.»Если в кратере Езеро была жизнь, там могут быть ее доказательства», — приводятся в сообщении слова руководителя команды PIXL в Лаборатории реактивного движения НАСА в Южной Калифорнии Эбигейл Олвуд.Прибор PIXL прекрасно зарекомендовал себя во время проверочных испытаний на Земле, и ученые надеются, что не менее точно он сможет определять состав марсианской пыли, прилипшей к анализатору.»Рентгеновский луч PIXL настолько узок, что может анализировать объекты размером с крупицу соли.
Это позволяет нам очень точно связать химические вещества, которые мы обнаруживаем, с определенными текстурами породы», — говорит Олвуд.Текстуры — важный признак пород, по которому можно судить о ее происхождении. Например, древние породы Земли, строматолиты, имеют слоистую текстуру из-за того, что были образованы наслоениями бактериальных матов. Это однозначный признак древней жизни.Наиболее важные образцы будут собраны буром на конце руки, а затем упакованы в металлические трубки, которые Perseverance отложит на поверхности планеты для возвращения на Землю в ходе будущей совместной миссии Европейского космического агентства (ЕКА) и НАСА. Ее планируют отправить к Марсу в 2026 году.Подробный профиль химического состава и текстур пород, полученный с помощью PIXL, будет дополнен минеральными картами, составленными с помощью приборов SHERLOC и WATSON. Первый использует комбинацию рассеяния света и люминесценции для поиска определенных органических и химических веществ — индикаторов потенциально пригодной для жизни среды, а второй делает снимки крупным планом, которые ученые используют для определения размеров зерен, их окатанности и текстуры — параметров, по которым можно определить, как образовалась порода.
«Из чего сделано дно кратера? Каковы были условия на дне кратера? — Задает вопросы Лютер Бигл (Luther Beegle), главный исследователь SHERLOC из Лаборатории реактивного движения. — Это многое расскажет нам о первых днях существования Марса и, возможно, о том, как Марс сформировался. Если у нас будет представление о том, на что похожа история Марса, мы сможем понять потенциал для обнаружения свидетельств жизни».Помимо ключевой цели — поиска признаков жизни на Марсе, Perseverance будет изучать геологию и палеоклимат Красной планеты и станет первой миссией по сбору и хранению марсианских образцов.
https://ria.ru/20210317/mars-1601641618.html
https://radiosputnik.ria.ru/20210223/mars-1598658697.html
марс
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2021
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.
xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/02/13/1598120417_455:0:3186:2048_1920x0_80_0_0_2e2736389d98c9f246485bb162e92571.jpgРИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
наса, европейское космическое агентство, космос — риа наука, марс, perseverance (марсоход)
МОСКВА, 21 июл — РИА Новости. Марсоход НАСА Perseverance закончил тестирование инструментов, и приступил к выполнению своей основной задачи — поиску признаков жизни на Красной планете.
Об этом сообщается на сайте американского космического агентства.Марсоход Perseverance был доставлен на Красную планету вместе с вертолетом Ingenuity в рамках исследовательской миссии Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства США 18 февраля этого года, после почти семи месяцев полета, и совершил посадку в кратере Езеро.Основной рабочий элемент марсохода — двухметровая роботизированной руке, на которой размещено множество приборов, главный из которых — литохимический рентгеновский анализатор PIXL (Planetary Instrument for X-ray Lithochemistry). С помощью рентгеновских лучей и ультрафиолетового света он будет анализировать состав горных пород, а расположенная рядом камера позволит делать снимки образцов с увеличением, достаточным для обнаружения в них признаков прошлой микробной жизни.
Ученые считают, что кратер Езеро раньше был озером.
«Если в кратере Езеро была жизнь, там могут быть ее доказательства», — приводятся в сообщении слова руководителя команды PIXL в Лаборатории реактивного движения НАСА в Южной Калифорнии Эбигейл Олвуд.
Прибор PIXL прекрасно зарекомендовал себя во время проверочных испытаний на Земле, и ученые надеются, что не менее точно он сможет определять состав марсианской пыли, прилипшей к анализатору.
17 марта, 14:09НаукаУченые выяснили, куда делась вода на Марсе«Рентгеновский луч PIXL настолько узок, что может анализировать объекты размером с крупицу соли. Это позволяет нам очень точно связать химические вещества, которые мы обнаруживаем, с определенными текстурами породы», — говорит Олвуд.
Текстуры — важный признак пород, по которому можно судить о ее происхождении. Например, древние породы Земли, строматолиты, имеют слоистую текстуру из-за того, что были образованы наслоениями бактериальных матов. Это однозначный признак древней жизни.
Наиболее важные образцы будут собраны буром на конце руки, а затем упакованы в металлические трубки, которые Perseverance отложит на поверхности планеты для возвращения на Землю в ходе будущей совместной миссии Европейского космического агентства (ЕКА) и НАСА. Ее планируют отправить к Марсу в 2026 году.Подробный профиль химического состава и текстур пород, полученный с помощью PIXL, будет дополнен минеральными картами, составленными с помощью приборов SHERLOC и WATSON. Первый использует комбинацию рассеяния света и люминесценции для поиска определенных органических и химических веществ — индикаторов потенциально пригодной для жизни среды, а второй делает снимки крупным планом, которые ученые используют для определения размеров зерен, их окатанности и текстуры — параметров, по которым можно определить, как образовалась порода.
«Из чего сделано дно кратера? Каковы были условия на дне кратера? — Задает вопросы Лютер Бигл (Luther Beegle), главный исследователь SHERLOC из Лаборатории реактивного движения. — Это многое расскажет нам о первых днях существования Марса и, возможно, о том, как Марс сформировался. Если у нас будет представление о том, на что похожа история Марса, мы сможем понять потенциал для обнаружения свидетельств жизни».
Помимо ключевой цели — поиска признаков жизни на Марсе, Perseverance будет изучать геологию и палеоклимат Красной планеты и станет первой миссией по сбору и хранению марсианских образцов.
23 февраля, 14:53
Будет ли человек жить на Марсе? Ученый дал ответыПример текстуры DDS — Win32 apps
- Чтение занимает 2 мин
В этой статье
Для несжатой текстуры используйте _ Флаги ддсд тон и ддпф _ RGB. для сжатой текстуры используйте _ Флаги ДДСД линеарсизе и ддпф _ FourCC. Для текстуры мипмаппед используйте _ также сложные флаги ддсд MIPMAPCOUNT, ддскапс mipmap и ддскапс, а также составной _ _ элемент Count mipmap. Если создаются MIP-карты, обычно записываются все уровни вниз до 1 – 1.
Для сжатой текстуры размер каждого изображения уровня mipmap обычно составляет один четвертый размер предыдущего, с минимальным размером в 8 (DXT1) или 16 (DXT2-5) байт (для квадратных текстур). Используйте следующую формулу, чтобы вычислить размер каждого уровня для текстуры, отличной от квадратной.
max(1, ( (width + 3) / 4 ) ) x max(1, ( (height + 3) / 4 ) ) x 8(DXT1) or 16(DXT2-5)
В этой таблице перечислены объемы пространства, занимаемого каждым слоем для текстуры R8G8B8 с 256 по 256, без использования сжатия.
| Компоненты DDS | # Байт |
|---|---|
| заголовок | 128 |
| основной образ 256-by-256 | 196608 |
| изображение mipmap с 128 по 128 | 49152 |
| изображение mipmap с 64 по 64 | 12288 |
| изображение mipmap с 32 по 32 | 3072 |
| изображение размером 16 на 16 mipmap | 768 |
| изображение с 8 по 8 mipmap | 192 |
| изображение с 4 по 4 mipmap | 48 |
| изображение с 2 по 2 mipmap | 12 |
| изображение с 1 по 1 mipmap | 3 |
В этой таблице перечислены объемы пространства, занимаемого каждым слоем для той же текстуры с помощью сжатия (DXT1).
| Компоненты DDS | # Байт |
|---|---|
| заголовок | 128 |
| основной образ 256-by-64 | 8192 |
| изображение mipmap с 128 по 32 | 2048 |
| изображение mipmap с 64 по 16 | 512 |
| образ mipmap с 32 по 8 | 128 |
| изображение с 16 по 4 mipmap | 32 |
| изображение с 8 по 2 mipmap | 16 |
| изображение с 4 по 1 mipmap | 8 |
| изображение с 2 по 1 mipmap | 8 |
| изображение с 1 по 1 mipmap | 8 |
В этой таблице перечислены объемы пространства, занимаемого каждым слоем для одной текстуры с помощью формата сжатия DXGI (в данном случае BC3 _ UNORM), поэтому требуется расширенный заголовок:
| Компоненты DDS | # Байт |
|---|---|
| заголовок (FourCC имеет значение «СОДЕРЖИМЫМ DX10») | 128 |
| расширенный заголовок (для формата DXGI задан _ Формат DXGI _ BC3 _ UNORM) | 20 |
| основной образ 256-by-64 | 16384 |
| изображение mipmap с 128 по 32 | 4096 |
| изображение mipmap с 64 по 16 | 1024 |
| образ mipmap с 32 по 8 | 256 |
| изображение с 16 по 4 mipmap | 64 |
| изображение с 8 по 2 mipmap | 32 |
| изображение с 4 по 1 mipmap | 16 |
| изображение с 2 по 1 mipmap | 16 |
| изображение с 1 по 1 mipmap | 16 |
Руководством по программированию для DDS
Скачать 40+ бесплатных космических текстур и элементов
Хотите создавать убедительные космические сцены с практически созданными элементами и эффектами? Загрузите эти 40+ бесплатных космических текстур и элементов и приступайте к работе.
Создавать космические сцены и графику стало намного проще. с этим пакетом из 40+ текстур и элементов свободного пространства, вы можете создать внешний вид космоса с элементами, которые мы создали органично и практически. В этом паке есть все необходимое для начала работы.
Этот БЕСПЛАТНЫЙ пакет космических текстур и элементов включает следующее:
- 13 органично созданных космических атмосфер.
- 13 органических туманностей и галактик.
- 21 реалистичное звездное поле.
Скачать SPACE KIT: 40+ бесплатных космических текстур и элементов
Нажмите кнопку ниже, чтобы загрузить SPACE KIT. В загрузке вы найдете все, что вам нужно, чтобы начать работу. Эти элементы можно использовать в любых личных или коммерческих проектах. Загружая, вы соглашаетесь не перепродавать и не распространять эти бесплатные ресурсы.
(Это относительно большая загрузка, так что соглашайтесь.)
СКАЧАТЬ SPACE KIT: 40+ БЕСПЛАТНЫХ космических текстур и элементов
Как использовать эти БЕСПЛАТНЫЕ космические текстуры и элементы
Вы получите максимальную гибкость и использование этих текстур в Adobe After Effects, хотя они будут работать с любой основной программой нелинейного редактирования.
В загрузке вы найдете папку Atmospheres, Nebulas и Star Fields .
С этими элементами наслоение и маскирование являются ключевыми. Мне нравится собирать небольшой кусок из нескольких элементов и смешивать их в один кадр, хотя обычно они довольно хорошо стоят сами по себе. Вы можете обнаружить, что добавление некоторого свечения или небольшой коррекции цвета (изменение оттенка или контраста) поможет вам создать желаемый вид. Экспериментируйте и получайте удовольствие!
Назначение атмосфер — создание планет и инопланетных небес. Используя плагин сферы CC в After Effects или даже совершенно новый плагин Orb от Video Copilot, вы можете легко и быстро создавать действительно интересные и убедительные космические сцены и планеты.
С помощью туманностей вы можете создать огромное пространство и добавить ощущение атмосферы. Вы можете установить для них режим наложения «Добавить» или «Линейное осветление» поверх других элементов, чтобы получить больше атмосферной текстуры, или позволить им стоять самостоятельно, чтобы создать сложные и замысловатые галактики.
Если вы когда-либо создавали звездное поле в After Effects, вы знаете, что требуется несколько щелчков мышью и приличные усилия, чтобы получить что-то, что выглядит естественно.Возможно, вы используете фрактальный шум или элемент 3D, чтобы получить убедительный вид звездного поля. Теперь вы можете просто перетащить в свой проект несколько действительно естественных и детализированных звездных полей.
Как мы создавали эти элементы
Мы создали эти элементы практически и органично здесь, в студии PremiumBeat, используя аквариум, оконное стекло и различные жидкости и красители. Возможно, вы видели некоторые из этих жидкостей / жидкостных динамик в таких фильмах, как Tree Of Life и The Fountain .
Позвольте мне сказать вам, что создание этих элементов было очень забавным. Следите за обновлениями, чтобы узнать, как мы это сделали.
БОНУС: Еще больше космических элементов
Если вы хотите использовать в своих проектах еще несколько элементов туманности, наши друзья из RocketStock создали этот пакет из 19 фонов свободного пространства под названием «Туманность», используя многие из тех же методов.
Между этими двумя наборами у вас должно быть все необходимое для создания следующей великой научно-фантастической эпопеи.
Turing Texture Space Shading | Блог разработчиков NVIDIA
Графические процессорыTuring представляют новую возможность затенения, называемую Затенение пространства текстуры (TSS), где значения затенения динамически вычисляются и сохраняются в текстуре как тексели в пространстве текстуры. Позже пиксели отображаются на текстуру, где пиксели в пространстве экрана отображаются в пространство текстуры, а соответствующие тексели выбираются и фильтруются с использованием стандартной операции поиска текстуры. С помощью этой технологии мы можем создавать образцы видимости и внешнего вида с полностью независимыми скоростями и в отдельных (разделенных) системах координат.Используя TSS, разработчик может одновременно улучшить качество и производительность за счет (повторного) использования вычислений затенения, выполняемых в изолированном пространстве затенения.
Разработчики могут использовать TSS для использования избыточности как пространственного, так и временного рендеринга. Разъединяя затенение от пиксельной сетки экранного пространства, TSS может достичь высокого уровня стабильности от кадра к кадру, поскольку точки затенения не перемещаются между одним кадром и другим. Эта временная стабильность важна для таких приложений, как VR, которые требуют значительно улучшенного качества изображения, без артефактов наложения спектров и временного мерцания.
TSS имеет внутреннюю гибкость с несколькими разрешениями, унаследованную от иерархии карт MIP-карт наложения текстуры или пирамиды изображений. При затенении пикселя разработчик может настроить отображение в пространстве текстуры, выбрав уровень MIP (уровень детализации), и, следовательно, осуществлять точный контроль над скоростью затенения. Поскольку тексели на низких уровнях детализации больше, они покрывают большие части объекта и, возможно, несколько пикселей.
TSS запоминает, какие тексели были закрашены, и закрашивает только те, которые были недавно запрошены.Заштрихованные и записанные тексели можно повторно использовать для обслуживания других запросов оттенков в том же кадре, в соседней сцене или в следующем кадре. Контролируя скорость затенения и повторно используя ранее закрашенные тексели, разработчик может управлять временем рендеринга кадров и оставаться в рамках фиксированного бюджета времени таких приложений, как VR и AR. Разработчики могут использовать те же механизмы для снижения скорости затенения для явлений, которые, как известно, имеют низкую частоту, таких как туман. Полезность запоминания результатов затенения распространяется на вершинные и вычислительные шейдеры, а также на общие вычисления.Инфраструктуру TSS можно использовать для запоминания и повторного использования результатов любых сложных вычислений.
Механика TSS
Рисунок 1 иллюстрирует традиционный процесс растеризации и закраски. 3D-сцена растрируется и преобразуется в пиксели в пространстве экрана. Пиксели проверяются на видимость, затемняются на внешний вид и проверяются на глубину. Все операции выполняются в одной и той же пиксельной сетке экранного пространства, в одном и том же пикселе.
3D-сцена растрируется и преобразуется в пиксели в пространстве экрана, а видимые пиксели определяются и закрашиваются.Две основные операции выборки видимости (растеризация и z-тестирование) и выборки внешнего вида (затенение) могут быть разделены с помощью TSS и выполняться с другой частотой, на другой сетке выборки или даже на другой временной шкале. Процесс затенения больше не привязан напрямую к пикселям экранного пространства, а происходит в пространстве текстуры. На рис. 2 , геометрия все еще растеризована для получения пикселей экранного пространства, и проверка видимости по-прежнему проводится в экранном пространстве.Однако вместо затенения в экранном пространстве обнаруживаются тексели, которые требуются для покрытия выходного пикселя.
Рис. 2. Процесс затенения текстурного пространстваДругими словами, отпечаток пикселя экранного пространства отображается в отдельное пространство текстуры и затеняет связанные тексели в пространстве текстуры. Сопоставление с пространством текстуры — это стандартная операция наложения текстуры с тем же контролем над уровнем детализации и такими вещами, как анизотропная фильтрация. Чтобы получить окончательные пиксели экранного пространства, мы делаем выборку из закрашенной текстуры.Текстура создается по запросу на основе образцов запросов, генерируя значения только для тех текселей, на которые есть ссылки.
Одним из примеров использования TSS является повышение эффективности визуализации виртуальной реальности. На рис. 3 показан пример использования TSS при визуализации VR. В VR визуализируется стереопара изображений, при этом почти все элементы, видимые левым глазом, также отображаются в виде правого глаза. С помощью TSS мы можем затенять весь вид для левого глаза, а затем визуализировать вид для правого глаза, выбирая из завершенного вида для левого глаза.Вид правого глаза должен затенять новые тексели только в том случае, если не был найден действительный образец (например, фоновый объект, который был скрыт от обзора с точки зрения левого глаза, но виден правым глазом).
Рис. 3. Затенение текстурного пространства сводит к минимуму необходимость дублирования затенения текстуры в двух почти идентичных кадрах, таких как те, которые обычно встречаются в стереоизображениях.Как уже упоминалось, с помощью TSS можно динамически и непрерывно управлять скоростью затенения на пиксель, регулируя уровень детализации текстуры.Варьируя LOD, мы можем выбирать различные уровни текстуры MIP по мере необходимости, чтобы уменьшить количество затененных текселей. Обратите внимание, что это означает, что подход TSS к сэмплированию также может использоваться для реализации многих из тех же методов уменьшения скорости затенения, которые поддерживаются функцией затенения с переменной скоростью (VRS) Тьюринга. (Подробнее о VRS мы расскажем позже). Какой метод лучше всего подходит для разработчика, зависит от его целей. VRS — это более легкое изменение конвейера рендеринга, в то время как TSS имеет большую гибкость и поддерживает дополнительные варианты использования.
Узнать больше
Графический процессор Turing представляет собой самый продвинутый графический процессор на планете и предлагает множество новых функций графики, вычислений и искусственного интеллекта. Вы можете узнать больше о новейшем графическом процессоре NVIDIA Turing в сообщении об архитектуре Turing . Сеточные шейдеры представляют собой еще один пример передовой технологии шейдеров Тьюринга, представленной здесь . Вы можете узнать больше о трассировке лучей RTX и DirectX 12 в , в этом посте . Это сообщение в блоге является выдержкой из Белой книги по архитектуре Тьюринга.Загрузите полную версию, если хотите получить более подробную информацию о графическом процессоре Turing и его наборе функций.
Вы также можете просмотреть подробное видео о затенении текстурного пространства, представленное на конференции SIGGRAPH 2018 Андре Татариновым и Рахулом Сате, ниже.
Norzeteus Space (FutureSpace) Пакет ресурсов 1.17 / 1.16
Как один из первых пакетов ресурсов на космическую тематику, Norzeteus ’Space по-прежнему актуален в последних версиях Minecraft. Экшн для игрока-исследователя, когда наступает скука.Вместо того, чтобы каждый день ухаживать за полями и тусоваться с сельскими жителями на земле, делайте то же самое в далеких мирах. Текстуры были изменены в соответствии с идеалами с новым вниманием к деталям. С этим футуристическим набором для космических путешествий исследуйте другое и захватывающее царство странных планет и пугающих новых монстров. Загрузите Norzeteus ’Space с разрешением 128x или 64x, и старые и новые компьютеры могут наслаждаться этой сценой. Текстуры завораживают сияющими деталями. Ресурсный пакет Norzeteus Space украшен изысканной полировкой из минералов и элегантной схемой освещения.При исследовании глубины бесконечных пещер лестницы подсвечиваются голубоватым светом.
Свечение жуткое, но манящее во время путешествия на дно. Инопланетные монстры выглядят так, как будто они из кошмаров, пытаясь остановить вас. Каждая обычная текстура имеет свою особую атмосферу, поскольку блоки — это что-то волшебное, но зловещее. Хотя вода по-прежнему свежая и прозрачная, кажется, что она из другой вселенной. Поскольку настенный декор Minecraft, кажется, ушел в прошлое, футуристический декор наполнен машинами, компьютерами и предметами высокоразвитых технологий.Проходя через каждое здание, вы можете найти идеальную планировку для вашего командного пункта. Строительство из блоков космической эры может дать вам идеальные и новые помещения, которые вы так долго искали. Хотя монстры очень разные и очень жуткие, растительность кажется такой же. Ресурсный пакет Norzeteus Space полностью переработал Minecraft в почти полностью новую игру.
Norzeteus Space (FutureSpace) должен быть совместим со всеми этими версиями Minecraft:
1.17.1 — 1.17 — 1.16.5 — 1.16.4 — 1.16.3 — 1.16.2 — 1.16.1 — 1.16 — 1.15.2 — 1.15.1 — 1.15 — 1.14.4 — 1.14.3 — 1.14.2 — 1.14 — 1.13.2 — 1.13.1 — 1.13 — 1.12.2 — 1.12 — 1.11.2 — 1.11 — 1.10.2 — 1.10 — 1.9.4 — 1.9 — 1.8.9 — 1.8.8 — 1.8.1 — 1.8.6 — 1,8должен быть предварительно установлен, поэтому обязательно установите его.
Рендеринг> Текстуры> Пространства текстур
Текстурные пространства используются для определения того, как текстура должна отображаться или проецироваться на определенную поверхность.Поддерживаются различные типы плоских, цилиндрических, сферических и ультрафиолетовых сопоставлений меток, которые назначаются с помощью шейдера текстурного пространства в диспетчере затенения.
В зависимости от типа применяемого текстурного пространства различные маркеры и параметры отображаются в видах моделирования и на панели инструментов моделирования, когда применяется инструмент «Позиционирование текстуры». Поверхность проецирования отображается зеленым цветом, а ручки отображаются как голубые горячие точки. Ручки можно выбирать и их можно перемещать для изменения положения, поворота и масштабирования пространства текстуры.
1. В видах моделирования выберите объект, к которому следует применить пространство текстуры. 2. Нажмите CTRL + 3, чтобы открыть диспетчер затенения, или выберите команду меню «Менеджеры»> «Затенение». 3. На вкладке «Поверхность» щелкните правой кнопкой мыши «Пространство текстуры» и выберите из списка тип пространства текстуры. 4. Настройте параметры по желанию. 5. Нажмите «Применить» и закройте «Диспетчер затенения». |
Примечание. Можно изменять шейдеры наложения текстуры более чем одного объекта одновременно.Редактируемые шейдеры наложения текстуры присутствуют в материале последнего выбранного объекта.
Опции
автоматическая ось
Плоское отображение с автоматическим выбором одной из трех глобальных осей координат. Пространство текстуры можно масштабировать во всех трех направлениях.
местная автоматическая ось
Плоское отображение с автоматическим выбором одной из трех локальных осей координат.Пространство текстуры можно масштабировать во всех трех направлениях.
x плоскость
Плоское отображение с постоянным x. Пространство текстуры можно масштабировать по оси y и z.
у самолет
Плоское отображение с постоянной y. Пространство текстуры можно масштабировать в направлениях x и z.
z плоскость
Плоское отображение с постоянной z. Пространство текстуры можно масштабировать по осям x и y.
произвольная плоскость
Планарное отображение, позволяющее задать ориентацию плоскости. Пространство текстуры можно перемещать, вращать и масштабировать в любом направлении.
Самолет
Планарное отображение, которое автоматически назначает координаты, чтобы обернутые шейдеры отображались по нормальным векторам поверхностей.
сферический
Аналогично планарному картированию, но поверхность проецирования, показанная зеленым цветом, представляет собой сферу, а не плоскость.Пространство текстуры можно перемещать, вращать и масштабировать в любом направлении.
цилиндрический
Аналогично планарному картированию, но поверхность проецирования, показанная зеленым цветом, представляет собой цилиндр, а не плоскость. Пространство текстуры можно перемещать, вращать и масштабировать в любом направлении.
УФ этикетка
Текстура выровнена по изопарам и может перемещаться, вращаться и масштабироваться в направлениях U и V. Если текущий объект состоит из более чем одной поверхности, текстура отображается на всех поверхностях в одной и той же позиции UV.Обратите внимание, что отображение UV не поддерживается для полигональных объектов.
макет
Позволяет масштабировать, вращать и переводить координаты текстуры.
См. Также:
● Текстуры
● Инструмент позиционирования текстуры
● Этикетки
элементов искусства и дизайна — линии, форма, пространство, значение, цвет и текстура — graf1x.com
Понимание элементов искусства или дизайна может дать вам хорошее представление о том, что нужно для создания работы, которая может повлиять на зритель или просто доставить сообщение.
ГОРИЗОНТАЛЬНЫЕ, ВЕРТИКАЛЬНЫЕ И ДИАГОНАЛЬНЫЕ ЛИНИИ
Линия может влиять на то, как взгляд зрителя перемещается по произведению искусства. Длинные, короткие, толстые, тонкие, прямые, изогнутые; Линия привлекает внимание и в конечном итоге указывает зрителю, куда смотреть. Линия обладает способностью создавать движение, побуждая зрителя выбирать определенный «маршрут», когда они просматривают дизайн. Линия также может вызывать чувство, например; сильные черные вертикальные линии могут дать ощущение стабильности и структуры, в то время как волнистые изогнутые линии могут казаться безмятежными и успокаивающими.
ОРГАНИЧЕСКИЕ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ФОРМЫ
В частности, есть два типа форм, которые описаны в визуальном дизайне. Это геометрические формы и органические формы. Органические формы обычно изображают природу, а формы, вдохновленные природной средой. Органические формы используются в искусстве и дизайне, чтобы вызвать недозволенные, свободные и энергичные чувства. Геометрические формы более фиксированные и жесткие и часто используются для представления созданной человеком окружающей среды, такой как небоскребы и дороги. Геометрические формы могут способствовать созданию ощущения устойчивости и структуры бетона.
ПРОСТРАНСТВО, ГЛУБИНА И ПЕРСПЕКТИВА
Пространство относится к тому, что происходит в дизайне вокруг ранее упомянутых форм и линий. Пространство можно использовать для создания размера, глубины и перспективы.
ЗНАЧЕНИЕ ЦВЕТА
Значение — это элемент цвета, который описывает оттенок и оттенок пигмента. Цвета, которые были осветлены белым, называются оттенками, тогда как цвета, которые были затемнены черным пигментом, называются оттенками.Дизайны, в которых используются только оттенки и оттенки одного цвета во всем произведении искусства, называются монохромными. Изменение ценности внутри произведения искусства также создаст контраст для зрителя.
ЦВЕТ
Определенные цвета обычно связаны с определенными настроениями и чувствами (пожалуйста, прочтите «Значение цветов»). То, как дизайнер или художник использует цвет, повлияет на темперамент дизайна и потенциально может повлиять на чувства зрителя. Теплый, холодный или нейтральный цвет может способствовать формированию различных настроений и повлиять на пространство, в котором он отображается.Цвет является важным компонентом, особенно когда он используется в маркетинге и дизайне продукции. Первичные, вторичные и третичные цвета, комбинируемые по-разному, создают визуальное впечатление и нацелены на то, чтобы увлечь целевую аудиторию. Вы можете узнать больше о теории цвета на странице Цветовое колесо.
ТЕКСТУРА
Текстура определяет физическое ощущение произведения искусства. Текстура может быть достигнута с помощью используемой среды (типы красок, таких как масло, акрил или пастель), а также поверхности, на которую она наносится, будь то холст, бумага, ткань или дерево.Важно помнить, что текстуру можно создавать в материальном, физическом смысле; то есть произведение искусства буквально кажется шершавым или неровным при прикосновении. Текстура также может быть иллюзией, создавая впечатление текстуры, когда на самом деле поверхность гладкая.
Поиск изображения на основе текстуры с использованием представления в латентном пространстве дискретных преобразованных карт Фурье
Saritha RR, Paul V, Kumar PG (2019) Поиск изображений на основе контента с использованием процесса глубокого обучения. Cluster Comput 22 (2): 4187–4200
Статья Google ученый
Tzelepi M, Tefas A (2018) Глубокое сверточное обучение для поиска изображений на основе контента. Neurocomputing 275: 2467–2478
Статья Google ученый
Ахмед К.Т., Уммесафи С., Икбал А. (2019) Поиск изображений на основе контента с использованием слияния информации о функциях изображения. Inf Fusion 51: 76–99
Статья Google ученый
Альзуби А., Абуаркуб А. (2020) Модель глубокого обучения с низкоразмерной случайной проекцией для поиска крупномасштабных изображений.Eng Sci Technol Int J 23: 911–920
Google ученый
Forcen JI, Pagola M, Barrenechea E, Bustince H (2020) Совместное появление глубоких сверточных функций для поиска изображений. Изображение Vis Comput 97: 103909
Статья Google ученый
Keisler R, Skillman SW, Gonnabathula S, Poehnelt J, Rudelis X, Warren MS (2019) Визуальный поиск по миллиардам аэрофотоснимков и спутниковых изображений.Comput Vis Image Underst 187: 1027790
Статья Google ученый
Сайкия С., Фидальго Е., Алегре Е., Фернандес-Роблес Л. (2017) Обнаружение объектов для анализа улик на месте преступления с использованием глубокого обучения. В: Международная конференция по анализу и обработке изображений, Springer, стр. 14–24
Карие Н.М., Кебанд В.Р., Вентер Х. (2019) Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистике.Forensic Sci Int Synergy 1: 61–67
Статья Google ученый
Mohammad RMA, Alqahtani M (2019) Сравнение методов машинного обучения для криминалистического анализа файловых систем. J Inf Secur Appl 46: 53–61
Google ученый
Liu W, Wu CY (2019) Поиск изображений на месте преступления с использованием иерархического подхода и слияния рангов. В: 14-я конференция IEEE по промышленной электронике и приложениям (ICIEA), 2019, IEEE, pp 1974–1978
Liu Y, Hu D, Fan J, Wang F, Zhang D (2017) Многофункциональное слияние для поиска изображений на месте преступления. В: Международная конференция по вычислениям цифровых изображений: методы и приложения (DICTA), 2017, IEEE, стр. 1–7
Рен С., Хе К., Гиршик Р., Сан Дж. (2015) Быстрее r-cnn: На пути к реальности -временное обнаружение объектов с региональными предложениями сетей. В: Достижения в системах обработки нейронной информации, стр. 91–99
He K, Gkioxari G, Dollár P, Girshick R (2017) Mask r-cnn.В: Материалы международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 2961–2969
Nanni L, Brahnam S, Lumini A (2010) Локальный подход, основанный на дескрипторе текстур вариантов локальных бинарных паттернов для классификации состояний боли. Expert Syst Appl 37 (12): 7888–7894
Статья Google ученый
Nanni L, Lumini A, Brahnam S (2010) Варианты локальных бинарных паттернов как дескрипторы текстуры для анализа медицинских изображений.Artif intell Med 49 (2): 117–125
MATH Статья Google ученый
Сринивасан Г., Шобха Г. (2008) Статистический анализ текстуры. Proc World Acad Sci Eng Technol 36: 1264–1269
Google ученый
Ван де Ваувер G, Scheunders P, Van Dyck D (1999) Статистическая характеристика текстуры на основе дискретных вейвлет-представлений. IEEE Trans Image Process 8 (4): 592–598
Статья Google ученый
Wu Q, Wang J, Yang C, Cui G, Yang W (2016) Распознавание цели с помощью алгоритма сегментации текстуры. Expert Syst Appl 46: 394–404
Статья Google ученый
Zheng L, Yang Y, Tian Q (2017) Sift встречает cnn: десятилетний обзор поиска экземпляров. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 40 (5): 1224–1244
Статья Google ученый
Сингх Б., Ли Х, Шарма А., Дэвис Л.С. (2018) R-fcn-3000 при 30 кадрах в секунду: обнаружение и классификация разделения.В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1081–1090
Tian Z, Shen C, Chen H, He T (2019) Fcos: Полностью сверточное одноэтапное обнаружение объектов. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp 9627–9636
Liu L, Ouyang W, Wang X, Fieguth P, Chen J, Liu X, Pietikäinen M (2020) Глубокое обучение для универсального объекта обнаружение: опрос. Int J Comput Vis 128 (2): 261–318
Статья Google ученый
Wu X, Sahoo D, Hoi SC (2020) Последние достижения в области глубокого обучения для обнаружения объектов. Neurocomputing 396: 39–64
Статья. Google ученый
Ma W, Wu Y, Cen F, Wang G (2020) Mdfn: многомасштабная сеть глубокого изучения функций для обнаружения объектов. Pattern Recognit 100: 107149
Статья Google ученый
Бабенко А., Слесарев А., Чигорин А., Лемпицкий В. (2014) Нейронные коды для поиска изображений.В: Европейская конференция по компьютерному зрению, Springer, стр. 584–599
Ng WW, Li J, Tian X, Wang H, Kwong S, Wallace J (2020) Многоуровневое контролируемое хеширование с глубокими функциями для эффективного поиск изображений. Neurocomputing 399: 171–182
Статья Google ученый
Wu Y, Wang S, Huang Q (2019) Мультимодальный семантический автоэнкодер для кросс-модального поиска. Neurocomputing 331: 165–175
Статья Google ученый
Daoud MI, Saleh A, Hababeh I, Alazrai R (2019) Поиск изображений на основе содержимого для ультразвуковых изображений молочных желез с использованием сверточных автоэнкодеров: технико-экономическое обоснование. В: 3-я Международная конференция по биоинженерии для интеллектуальных технологий (BioSMART), 2019 г., IEEE, стр. 1–4
Xu G, Fang W (2016) Поиск формы с использованием представления глубокого обучения автоэнкодеру. В: 2016 13-я международная компьютерная конференция по технологиям вейвлет-активных сред и обработке информации (ICCWAMTIP), IEEE, стр. 227–230
Ying G, Wei Q, Shen X, Han S (2008) Двухэтапный метод восстановления фазы при визуализации фантомных изображений с преобразованием Фурье. Opt Commun 281 (20): 5130–5132
Статья Google ученый
Sokic E, Konjicija S (2016) Сохраняющий фазу дескриптор Фурье для поиска изображения на основе формы. Изображение процесса сигнала Commun 40: 82–96
Статья Google ученый
Цай Д.М., Ценг К.Ф. (1999) Классификация шероховатости поверхности отливок.Pattern Recognit 32 (3): 389–405
Статья Google ученый
Deng J, Dong W, Socher R, Li LJ, Li K, Fei-Fei L (2009) Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: Конференция IEEE 2009 года по компьютерному зрению и распознаванию образов, IEEE, pp. 248–255
Dai J, Li Y, He K, Sun J (2016) R-fcn: Обнаружение объектов с помощью полностью сверточного метода на основе областей сети. В: Достижения в системах обработки нейронной информации, стр. 379–387
Альзуби А., Амира А., Рамзан Н. (2015) Поиск изображений на основе семантического контента: всестороннее исследование. J Vis Commun Image Rep 32: 20–54
Статья Google ученый
García-Olalla O, Alegre E, Fernández-Robles L, Fidalgo E, Saikia S (2018) Извлечение текстиля на основе содержимого изображений с компакт-дисков и веб-камер в помещениях. Датчики 18 (5): 1329
Артикул Google ученый
Kwitt R, Uhl A (2008) Измерение сходства изображений с помощью расхождений Кульбака-Лейблера между статистикой комплексных вейвлет-поддиапазонов для поиска текстуры. В: 2008 15-я международная конференция IEEE по обработке изображений, IEEE, стр. 933–936
Ouslimani F, Ouslimani A, Ameur Z (2019) Инвариантные к вращению функции на основе направленного кодирования для классификации текстур. Neural Comput Appl 31 (10): 6393–6400
Статья Google ученый
Pham MT (2018) Эффективное извлечение текстуры с использованием многомасштабных дескрипторов локальных экстремумов и внедрения ковариаций. В: Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)
Tuncer T, Dogan S, Ertam F (2019) Новый дескриптор изображения на основе нейронной сети для классификации текстур. Phys A Stat Mech Appl 526: 120955
MathSciNet Статья Google ученый
Tuncer T, Dogan S, Ataman V (2019) Новый и точный шахматный шаблон для автоматической классификации текстур.Phys A Stat Mech Appl 536: 122584
Статья Google ученый
King I, Lau TK (1996) Основанная на характеристиках база данных поиска изображений для индустрии моды, текстиля и одежды в Гонконге. In: Proceedings of international symposium multi-technology information processing, vol 96, pp 233–240
D’Amato JP, Mercado M, Heiling A, Cifuentes V (2016) Метод ближайшей оптимизации к проблеме вложенности нестандартные элементы с использованием параллельных архитектур.Rev Iberoam de Autom Inform Ind 13 (2): 220–227
Статья Google ученый
Wong C (2017) Применение компьютерного зрения в моде и текстиле. Вудхед Паблишинг, Кембридж
Google ученый
Gordo A, Almazan J, Revaud J, Larlus D (2017) Сквозное обучение глубоким визуальным представлениям для поиска изображений. Int J Comput Vis 124 (2): 237–254
MathSciNet Статья Google ученый
Dos Santos JM, De Moura ES, Da Silva AS, da Silva Torres R (2017) Цвет и текстура, примененные к основанному на подписи методу набора визуальных слов для поиска изображений. Multimed Tools Appl 76 (15): 16855–16872
Артикул Google ученый
Мезарис В., Компациарис И., Стринцис М.Г. (2003) Онтологический подход к объектно-ориентированному поиску изображений. В: Proceedings 2003 International Conference on Image Processing (Cat. No. 03Ch47429), IEEE, vol 2, pp II – 511
Ren J, Shen Y, Guo L (2003) Новый поиск изображений на основе репрезентативных цветов. В: Proceedings of the Image and Vision Computing, NZ, Citeseer
Song J, Gao L, Liu L, Zhu X, Sebe N (2018) Хеширование на основе квантования: общая структура для масштабируемого поиска изображений и видео . Pattern Recognit 75: 175–187
Статья Google ученый
Maillot N, Thonnat M, Boucher A (2004) К когнитивному видению, основанному на онтологии.Прибл. Видимости Маха 16 (1): 33–40
MATH Статья Google ученый
Lowe DG (2004) Отличительные особенности изображения от масштабно-инвариантных ключевых точек. Int J Comput Vis 60 (2): 91–110
Статья Google ученый
Bay H, Ess A, Tuytelaars T, Van Gool L (2008) Ускоренные надежные функции (прибой). Comput Vis Image Underst 110 (3): 346–359
Статья Google ученый
Далал Н., Триггс Б. (2005) Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека. В: Конференция компьютерного общества IEEE 2005 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR’05), IEEE, vol 1, pp 886–893
Ojala T, Pietikainen M, Maenpaa T (2002) Multiresolution Gray-scale and инвариантная к вращению классификация текстур с локальными двоичными шаблонами. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 24 (7): 971–987
MATH Статья Google ученый
Verma M, Raman B (2018) Шаблон разницы в локальном соседстве: новый дескриптор функции для поиска естественного изображения и изображения текстуры. Multimed Tools Appl 77 (10): 11843–11866
Артикул Google ученый
Nan B, Xu Y, Mu Z, Chen L (2015) Поиск изображения на основе содержимого с использованием локальной цветовой гистограммы на основе текстуры. В: 2015 IEEE 2nd International Conference on cybernetics (CYBCONF), IEEE, pp 399–405
Singh C, Walia E, Kaur KP (2018) Описание цветовой текстуры с новыми локальными двоичными шаблонами для эффективного поиска изображений.Pattern Recognit 76: 50–68
Статья Google ученый
Павитра Л., Шармила Т.С. (2018) Эффективная платформа для поиска изображений с использованием цвета, текстуры и краев. Comput Electrl Eng 70: 580–593
Статья Google ученый
Yang C, Yu Q (2019) Мультимасштабный дескриптор Фурье на основе треугольных элементов для поиска формы. Изображение процесса сигнала Commun 71: 110–119
Статья Google ученый
Лю В., Ван З., Лю Х, Цзэн Н., Лю И, Алсаади Ф. (2017) Обзор архитектур глубоких нейронных сетей и их приложений. Neurocomputing 234: 11–26
Статья. Google ученый
Popa CA, Cernăzanu-Glăvan C (2018) Классификация изображений на основе преобразования Фурье с использованием комплексных сверточных нейронных сетей. В: Международный симпозиум по нейронным сетям, Springer, стр. 300–309
Chitsaz K, Hajabdollahi M, Karimi N, Samavi S, Shirani S (2020) Ускорение сверточной нейронной сети с использованием разделенных сверток на основе fft.Препринт arXiv arXiv: 200312621
Saikia S, Fidalgo E, Alegre E, Fernández-Robles L (2017) Поиск объектов на основе запросов с использованием нейронных кодов. Международная совместная конференция SOCO’17-CISIS’17-ICEUTE’17 Леон, Испания, 6–8 сентября 2017 г. Springer, Proceeding, стр. 513–523
Salvador A, Giró-i Nieto X, Marqués F , Satoh S (2016) Более быстрые функции r-cnn для поиска экземпляров. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и семинарам по распознаванию образов, стр. 9–16
Cimpoi M, Maji S, Kokkinos I, Mohamed S, Vedaldi A (2014) Описание текстур в дикой природе. В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 3606–3613
Cimpoi M, Maji S, Vedaldi A (2015) Банки глубинных фильтров для распознавания текстур и сегментации. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 3828–3836
Cimpoi M, Maji S, Kokkinos I, Vedaldi A (2016) Банки глубинных фильтров для распознавания текстур, описания и сегментации.Int J Comput Vis 118 (1): 65–94
MathSciNet Статья Google ученый
Yikun Y, Shengjie J, Jinrong H, Bisheng X, Jiabo L, Ru X (2020) Получение изображений с помощью обучения модели глубокого качества на основе контента для больших данных. Future Gener Comput Syst 112: 243–249
Статья Google ученый
Redmon J, Farhadi A (2018) Yolov3: Постепенное улучшение.Препринт arXiv arXiv: 180402767
Abdelmounaime S, Dong-Chen H (2013) Новые базы данных изображений на основе Brodatz для анализа оттенков серого и многополосной текстуры. ISRN Machine Vision 2013
Казанова Д., Флориндо Дж. Б., Фалво М., Бруно О. М. (2016) Анализ текстуры с использованием фрактальных дескрипторов, оцененных по взаимному влиянию цветовых каналов. Inf Sci 346: 58–72
Статья Google ученый
Kwitt R, Meerwald P (2018) База данных текстурных изображений Зальцбурга (stex)
Guo JM, Prasetyo H, Wang NJ (2015) Эффективная система поиска изображений с использованием функций кодирования с усечением блоков с диффузным разбиением по точкам. IEEE Trans Multimed 17 (9): 1576–1590
Статья Google ученый
Napoletano P (2017) Дескрипторы ручной работы и изученные для классификации цветовой текстуры. В: Международный семинар по компьютерному формированию цветных изображений, Springer, стр. 259–271
Коллекция потрясающих космических текстур
Применение текстуры в сочетании с различными другими компонентами дизайна может показать ряд информации, а также внутренние мысли.В сегодняшней коллекции бесплатных подарков мы собрали потрясающие космические текстуры, которые предназначены для использования в качестве фоновых изображений для космических сцен. В эту подборку входят изображения туманностей, галактик, планет, звездного поля, неба и т. Д. Если вы хотите, чтобы глазам вашего зрителя было что посмотреть, попробуйте применить эти различные изображения текстуры космоса в своих проектах.
Вот коллекция потрясающих космических текстур, которую можно скачать бесплатно. Все эти текстуры имеют высокое разрешение, выглядят полностью реалистично и не выглядят полностью обработанными в фотошопе.Проверьте это и получайте удовольствие от просмотра!
Вы можете ознакомиться со следующими статьями по теме:
Классический мозаичный космический узор туманности 3
Можно загрузить с разрешением 1024 × 1024 пикселей.
Космическая пыль
Можно загрузить в разрешении 1920 × 1536 пикселей.
Туманность Голубое пространство
Можно загрузить с разрешением 2000 × 1209 пикселей.
Космическая текстура
Можно загрузить с разрешением 1280 × 1024 пикселей.
Космический фон оранжевый
Можно загрузить с разрешением 2502 × 2560 пикселей.
Глубокий космос
Можно скачать в разрешении 2045 × 1202 пикселей.
Космос 1
Можно загрузить с разрешением 1201 × 1024 пикселей.
Космическая текстура
Можно скачать в разрешении 3000 × 1933 пикселей.
Космический фондовый фон
Можно загрузить с разрешением 1920 × 1440 пикселей.
Буря туманностей
Можно загрузить с разрешением 1600 × 1200 пикселей.
Золотая туманность
Можно загрузить с разрешением 1400 × 1030 пикселей.
Туманность Голубое пространство
Можно скачать в разрешении 1370 × 1000 пикселей.
Помещение: 4-Т
Можно скачать в разрешении 2667 × 2000 пикселей.
Туманность Космический Фон
Можно скачать в размере 3864 × 3864 пикселей.
Туманность Голубое кольцо
Возможна загрузка в разрешении 2048 × 1198 пикселей.
Текстура звездного поля
Можно скачать в разрешении 2500 × 2500 пикселей.
Текстура ночного неба
Можно скачать в формате 4961 × 3508 пикселей.
Текстура 42
Можно скачать в размере 1052 × 796 пикселей.
Текстура свечения
Можно скачать в разрешении 1280 × 800 пикселей.
Голубая туманность 2
Можно загрузить с разрешением 1400 × 1030 пикселей.
Космическая текстура
Можно загрузить с разрешением 1024 × 768 пикселей.
Туманность Бесконечности
Можно загрузить с разрешением 2000 × 1400 пикселей.
Желтая текстура галактики
Можно загрузить в размере 3648 × 2736 пикселей.
Зеленое пространство текстуры фона
Можно скачать в формате 4335 × 3096 пикселей.
Красный космический фон текстуры
Можно загрузить в размере 3696 × 2919 пикселей.
Текстура 43
Можно загрузить с разрешением 1280 × 1280 пикселей.
Мы надеемся, что эта коллекция космических текстур может быть полезна для ваших проектов на космическую тематику.
