Фото участок: D0 b7 d0 b5 d0 bc d0 b5 d0 bb d1 8c d0 bd d1 8b d0 b9 d1 83 d1 87 d0 b0 d1 81 d1 82 d0 be d0 ba картинки, стоковые фото D0 b7 d0 b5 d0 bc d0 b5 d0 bb d1 8c d0 bd d1 8b d0 b9 d1 83 d1 87 d0 b0 d1 81 d1 82 d0 be d0 ba

Содержание

обустройство дачного земельного приусадебного участка, ландшафтный дизайн территории

Идеальная дача – не рекламный миф строительных и кадастровых компаний. Это тщательно продуманная планировка и дизайн дачного участка и выбор качественных строительных материалов. При соблюдении этих условий даже небольшой участок станет отличным местом для отдыха в любое время года.

Особенности

Каждый владелец дачного участка знает, что это место для души, отдыха и практической пользы. Он необходим для выращивания урожая, оздоровительных процедур на природе и свежем воздухе, а иногда просто для поездки на барбекю.

И для извлечения максимальной пользы от поездок на дачу территория должна быть грамотно зонирована и оснащена функциональными постройками.

Планировка участка – самый ответственный момент разработки проекта. При размещении планируемых на участке объектов необходимо учитывать большое количество факторов:

Размеры участка

Чем меньше площадь земли, тем компактнее должны быть постройки. Так, грамотно распланировать приусадебный участок в 6 соток гораздо сложнее, чем в 16 или 20 соток.

Чтобы сооружения не занимали место, отведённое под разведение овощных и плодовых культур или цветников, имеет смысл остановить выбор на полутораэтажном или двухэтажном домике и грамотно распланировать внутреннее пространство хозяйственных и дополнительных построек.

Если же дача не предназначена для агрокультурных экспериментов, располагать постройки можно любым образом.

Главное, опираться на практичность. Например, гараж удобнее размещать при въезде на участок, а баня на первом этаже дома поможет сделать его теплее, поскольку весь дом будет прогреваться вместе с ней.

Особенности местности

К этому пункту относится рельеф участка (на возвышенности или в низине), тип почвы, уровень влажности почвы, наличие природных образований, грунтовых вод и подобные нюансы.

От рельефа почвы зависит размещение построек и ландшафтный дизайн. С их помощью можно визуально скорректировать наклоны и горки на земельном участке.

Тип почвы влияет на возможность высаживать овощи, ягоды, цветы на участке. Если это чернозём умеренной влажности, в нём приживётся практически любая культура, а если почва глинистая или песчаная, её рекомендуется взрыть и удобрить перед высаживанием семян и саженцев.

Также разные типы почвы по разному «проседают» под тяжестью построек, и это важно учитывать при выборе строительных материалов. Некоторые типы почвы нуждаются в дополнительном уплотнении перед возведением построек.

Также сказывается и наличие природных образований в почве. Большое количество камней, извести и других примесей сначала нужно нейтрализовать, иначе вместо спелых ягод и моркови к середине лета на грядках будут чахлые кустики без плодов.

Влажность почвы – один из самых важных элементов успешного разведения сада и огорода. Если земля сухая, необходимо позаботиться о подводе воды или системе полива. А наличие грунтовых вод сильно упрощает подобную задачу. Собственный колодец с насосом на территории обеспечит чистой питьевой водой и ресурсами для полива зелени.

Стороны света

Этот фактор влияет и на выбор оптимального расположения дома, и на размещение разных культур в разных зонах садово-огородной территории. Если разместить дом глухой стеной к южной стороне, он будет тёмным и сырым, поэтому лучше размещать домик на солнечной стороне.

Некоторым растениям для хорошего роста необходимо много солнечного света, их стоит высаживать на открытых участках. Другие, наоборот, предпочитают влажность и тень, им больше подойдёт северная сторона.

Уже имеющиеся на участке объекты

Проблема чаще всего встречается в том случае, если он был приобретён не в виде земельной площади, а от предыдущих владельцев. Если это зелень различного сорта, от газонной травы до деревьев, её проще использовать в целях красивого обустройства участка. Трава может гармонично вписаться в оформление ландшафта цветами, а рядом с деревьями идеальное место для размещения зоны отдыха.

Другой вопрос, если это жилое помещение или бытовые постройки. Их демонтаж – дело трудоёмкое и дорогостоящее. Стоит планировать обустройство дачного участка, обыграв имеющиеся объекты так, как вам будет удобно.

Цель планирования

Это самый простой вопрос для дачника-новичка. Чтобы определиться с типами необходимых построек, достаточно лишь выделить основные функции дачи: место труда, зона отдыха или совмещение первого и второго.

Возможности подвода коммуникаций

Обустройство всесезонного загородного дома – грамотные инвестиции в круглогодичный отдых. Но хороший дом требует оснащения всеми необходимыми для жизни коммуникациями: свет, вода, тепло.

Необходимо заранее рассчитать, как они будут подведены и в какую сумму будет обходиться обслуживание дома в разные сезоны.

Принципы зонирования

Разделение земли, прилегающей к загородному дому, подразумевает составление детального инженерностроительного проекта.

Он должен включать в себя все объекты во всех возможных взаимосвязях, ландшафтный дизайн каждого из них в отдельности и всей композиции в целом.

Важную роль играют личные предпочтения владельца участка, однако важно принимать во внимание и проверенные варианты. Специалисты рекомендуют следовать рабочим правилам, чтобы грамотно распланировать участок:

  • Определить рациональное соотношение частей земли для разных зон. Проверенная временем формула гласит, что на жилые постройки должно быть отведено не больше 10-15% участка, на хозяйственные постройки можно выделить от 15 до 20%, а для размещения садового хозяйства требуется не менее 65-70%.
  • Соблюдать дистанцию между объектами. Между постройками расстояние не обязательно делать большим, а вот зелень, цветы и разнообразные плодовые культуры желательно максимально удалить от них.

Особенно губительно сказывается на насаждениях близкое расположение к жилому помещению. Дистанция до него должна составлять от 200 до 600 сантиметров.

  • Учитывать географию региона. Здесь важно соблюдать и расположение земли относительно сторон света, и особенности климата в регионе. Так, при повышенном уровне сухости и температурного режима деревья высаживают на фронтальной стороне, а более низкие растения – позади дома.

Влажные и низкотемпературные условия менее губительны, если сад разбить в глубине участка, а грядки и клумбы – рядом с домом.

  • Учитывать ветреную сторону. Чаще всего она бывает одна, и важно размещать постройки и насаждения так, чтобы они были защищены от ветра. Например, хорошо размещать ягодные кусты вдоль заборов.
  • Соблюдать санитарные нормы. Они регламентируют размещение компостных, выгребных ям, туалетов на расстоянии не меньше 12 метров от жилых построек. Если на даче планируется держать животных (кроликов, кур, и других), их клетки и загоны должны размещаться не ближе 7 метров.
  • Соблюдать строительные нормы при возведении жилых построек. Проект дома должен быть утверждён и одобрен как пригодное и безопасное помещение.
  • Соблюдать требования безопасности при организации зон отдыха, игровых и детских зон.
  • Учитывать форму участка. Часто встречаются следующие виды:
    • Квадратный. Форма квадрата во многих отношениях является самой удобной. Особенно если размеры участка достаточно большие, оформить его не составит труда. Это удобная база для размещения всех зон и красивого оформления дизайна.
  • Прямоугольный. Оформление правильного прямоугольного участка также относится к универсальным и удобным вариантам. Дача на таком участке часто размещается сразу за парадной зоной, немного левее центра, напротив неё может быть благоустроенная зона отдыха или игр, а остальную площадь участка рекомендуется засадить фруктовыми деревьями, культурами и цветами, ориентируясь на убывание высоты зелени. Также можно расположить кусты вдоль заборов, а в центре организовать садик или огород.
  • «Пенальный». Это условное название для узкого и длинного по форме участка. С ним возникает значительно больше трудностей на этапе планировки, но всё же на нём можно удачно разместить все необходимые зоны. Оптимальный вариант – это размещение застроек на противоположных концах участка, а садово-огородной зоны – по центру.

Также ландшафтные дизайнеры рекомендуют воспользоваться одной хитростью: организовать зелёные насаждения так, чтобы участок не просматривался полностью. Помогут деревья, живые изгороди и кустарники.

  • Г-образный. На первый взгляд, участок Г-образной формы должен казаться проблематичным, однако у него есть свои преимущества. Сам ландшафт подсказывает, как правильно разместить зоны: прямоугольную часть делят на зоны как садовый участок стандартной формы, а выступающую часть оформляют как обособленную зону для отдыха и игр.
  • Треугольный. Схема треугольного участка на практике встречается достаточно редко. Его планировка считается одной из самых сложных. Традиционно жилое помещение размещается по центру, перед домом входная и въездная группа, а за ним – территория для отдыха. Все три объекта должны просматриваться. Хозяйственным постройкам отводятся угловые зоны, а на остальной территории размещается садово-огородная зона.

Функциональные зоны на участке:

Парадная (входная и въездная группа)

Несмотря на ограниченный перечень функций, это одна из самых важных зон. Её главная роль – представительская, поскольку парадный вход все видят в первую очередь. При этом её размеры достаточно невелики. Даже с учётом размещения гаража для автомобиля она не может занимать больше 5-6% от всей территории.

В связи с особенностями функционирования, эта зона должна включать в себя удобную дорогу к дому шириной от 1,5 до 2,5 метров, место для парковки автомобиля, а в идеале ещё и гараж.

При обустройстве дороги важно учитывать, что на ней не должна застаиваться вода. Необходимо организовать отводы и стоки. Также на транзитную зону оказывается большая нагрузка, поэтому рекомендуется выбирать для отделки износостойкие материалы. Дорожка может быть асфальтовая или из каменной плитки. Свободные от дорожки участки можно декорировать зеленью, но не плодовых сортов. Подойдут кустарники и цветущие клумбы.

Жилая

Это основа основ всего участка, хотя её площадь составляет меньше 1/5 земли. Именно с размещения на схеме жилого дома начинается зонирование всей территории. Дом рекомендуется располагать на достаточно большом расстоянии от хозяйственных объектов, и его тень не должна закрывать свет светолюбивым растениям.

Активная

Хотя название «зона отдыха» отсылает к спокойному времяпрепровождению, отдых на даче, как правило, активный. К ней дизайнеры не предъявляют особых требований. Она может состоять из любых элементов: зона для барбекю, площадка для детских игр, волейбольная площадка, место для размещения шезлонгов, беседки, террасы, патио. Их выбор зависит от увлечений и предпочтений владельцев.

Важно соблюдать лишь несколько правил: зона отдыха – это безопасная для всех зона, она размещается за домом и сочетается по стилю с оформлением участка и дома.

Садово-огородная

Это самая большая и самая освещённая территория участка. Помимо практической пользы (урожай, витамины, семена), она может нести ещё и декоративную функцию. Для этого грядки делают нестандартной формы, обрамляют бордюрами, сочетают с цветочными насаждениями.

Важно размещать светолюбивые растения под солнцем, а тенелюбивые – за деревьями или постройками.

На стыке садовой и хозяйственно-бытовой зон находятся теплицы и парники. Они могут размещаться в непосредственной близости от грядок.

Хозяйственно-бытовая

В основном, состоит из построек хозяйственного назначения. К ним могут относиться гаражи, бани, сарайчики, складские помещения, погреба. Главная черта этой зоны – практичность. Дорожки между постройками должны быть удобными, материалы для строительства – износостойкими, устойчивыми к негативным факторам окружающей среды.

Замаскировать хозяйственно-бытовые объекты на участке можно при помощи зелени, как кустовой, так и вьющейся. Актуально использовать цвета зелёного массива для отделки.

Зона отдыха

Поскольку дача преимущественно рассматривается как место для физического и душевного отдыха, обустройство конкретно зоны отдыха требует более детального рассмотрения.

Существует несколько разновидностей площадок:

  • Открытая. Это любая территория, не оборудованная крышей. На ней могут располагаться мангалы, костровище, решётки для барбекю, сидячие места (стулья, скамейки), столик.

Мебель желательно приобретать пластиковую, если она постоянно находится на улице. Другая мебель быстро придёт в негодность из-за погодных условий, если не убирать её в дом.

Большая открытая зона может включать в себя детскую площадку, стол для игры в теннис или волейбольную сетку, бассейн, тренажеры, шезлонги. Последние удобно размещать и на маленькой территории, ведь их легко сложить и убрать при необходимости освободить место.

  • Закрытая. Это всевозможные беседки, веранды, террасы (застеклённые и открытые), оборудованные зоны под крышами и козырьками.

Преимуществ у закрытой зоны больше: внезапный дождь не нарушит планов, погодные условия оказывают меньше негативного влияния на состояние мебели, можно использовать более интересную мебель: плетёные стулья, текстильные кресла, подушки и пледы, создающие атмосферу уюта.

  • Патио. Один из модных в настоящее время способов оформить зону отдыха на даче – это обустройство небольшого закрытого «дворика» внутри двора. Как правило, он имеет прозрачную крышу и не имеет стен, поэтому его нельзя причислить ни к открытым, ни к закрытым типам. Внутри патио удобно размещать горшечные растения и кадки с цветами, декоративные элементы в виде фонарей, мебельную группу. Идеально вписываются кресла с текстильными чехлами из натуральных материалов, деревянные и плетёные стулья, круглые столики.

Дворик патио – это уютное гнёздышко в итальянском стиле, скрытое от глаз.

  • Мобильная. К мобильным относятся все раскладные и переносные конструкции, которые можно расположить в любом удобном месте, а потом сложить и убрать до следующего раза. Этот вариант экономит пространство на участке, позволяет использовать зону отдыха при разных погодных условиях, но мобильные конструкции менее прочные.

Если в хорошей беседке или на застеклённой террасе можно попивать чай, когда на улице дождь и ветер, то мобильная конструкция уже не спасёт от плохой погоды.

При оформлении зоны отдыха необходимо учесть:

  • Какой процент территории она будет занимать;
  • Как она будет сообщаться с другими зонами;
  • Каким образом она изолирована от других зон и посторонних глаз;
  • Подойдёт ли она для отдыха всей семьи. Маленьким детям сложно просто сидеть на месте, пока взрослые колдуют над мангалом, им необходимо занятие. Лучше всего для этого подходит небольшая детская площадка, оборудованная по всем правилам безопасности;
  • Каким образом будет устраняться вода после дождя;
  • Какая в ней будет размещена мебель;
  • Какие будут использованы аксессуары. На этапе проектирования вопрос о приобретении подушек и фонариков кажется незначительным, однако именно такие детали делают экстерьер завершённым, уютным и подходящим для отдыха;
  • Какие понадобятся источники освещения.

Составление плана

Планирование садового участка и оформление проекта своими руками – ответственное мероприятие. Оно осуществляется с учётом всех правил зонирования дачного участка и размещения объектов относительно друг друга.

План необходим для наглядного представления будущего участка и для получения разрешения на строительство.

Конечно, самый простой и надёжный способ создать проект – обратиться к специалистам. Но если хочется подойти к делу с душой и выполнить эту работу самостоятельно или сэкономить на услугах дизайнера, нужно вооружиться готовыми примерами, чертёжными инструментами и терпением, и только потом приступить к делу.

Планировка осуществляется пошагово и начинается вовсе не с нанесения объектов на план участка. В первую очередь необходимо изучить особенности своего земельного участка (размеры и форму) и присмотреть возможные варианты оформления похожего участка.

Не обязательно копировать понравившийся вариант, но можно почерпнуть для себя полезные идеи и вдохновение.

Когда с желаемым видом, стилем и количеством объектов всё ясно, пора переносить чертежи из головы на бумагу.

Для этого необходимо нарисовать один-два эскиза на альбомном листе, взять план участка из БТИ и перенести его на миллиметровую бумагу формата А4 в двух экземплярах. Каждый экземпляр нужно расчертить на квадратики со стороной 1 см. Каждый квадратик будет равен одному квадратному метру.

Далее понадобятся простые и цветные карандаши, ластик, ножницы.

На один лист переносится эскиз, но уже с соблюдением уменьшенного масштаба, затем все объекты с листа вырезаются и прикладываются ко второму с целью выяснить наилучшее расположение объектов. Вырезанные детали можно перемещать по участку, увеличивать, уменьшать, разворачивать до тех пор, пока идеальное размещение не будет достигнуто.

Не стоит ограничиваться изображениями крупных объектов. Эффективнее планирование с применением самых мелких деталей, например, клумб, кадок с растениями, грядок, садовых фигурок. Также должны быть отражены все входы и выходы, коммуникации, план озеленения, все источники освещения и их размещение, дренажная система (если нужна).

Чертежи не всегда бывают достаточно показательными. Профессиональные дизайнеры рекомендуют воспользоваться специальными компьютерными программами для создания наглядной 3-D модели. По ходу разработки планировки и дизайна составляется смета и примерные сроки работ.

Для воплощения проекта в реальность нужны юридические основания. Быть владельцем земельного участка недостаточно для того, чтобы приступить к возведению построек на нем.

Несмотря на то, что земля считается собственностью, она взята в пожизненную аренду у государства, и многие возводимые на ней объекты должны быть узаконены (дом, баня, гараж, надстраиваемая мансарда, балкон, второй этаж).

Чтобы сам дачный участок перешёл в собственность, подаются документы в Росреестр:

  • Регистрационное заявление по готовому образцу.
  • Удостоверяющие личность документы.
  • Оригинал и копия квитанций на оплату госпошлины.
  • Выписка из кадастрового плана.
  • Документ, на основании которого земля переходит в собственность (дарение, купля-продажа).
  • Пакет документов со стороны, отчуждающей землю.

Зарегистрировать жилой дом можно только в том случае, если земля входит в состав населённого пункта или предназначена для сельскохозяйственных целей. При соблюдении этого главного условия узаконить надёжную, безопасную, пригодную для жилья постройку не составит труда, хотя и потребует времени и финансовых вложений.

Как разместить постройки?

Размещение построек на дачном участке регламентируют строительные и санитарные нормы, особенности формы и размеров участка и дизайнерская задумка.

Главным строением является дом, а уже на него ориентируются в выборе места для остальных объектов. Это важная и сложная задача, поскольку все постройки должны быть установлены с учетом санитарных и строительных норм не только внутри участка, но и относительно соседней земли.

Определяющими факторами для выбора места под дом являются:

  • Учёт рельефа и сторон света. Это необходимо для того, чтобы дом в низине не был сырым, а на возвышенности не отбрасывал тень на посадки и соседний участок. От размещения по сторонам света зависит, насколько солнечным будет дом и как сильно его будет обдувать ветрами.

Оптимальный вариант – расположение дома окнами к юго-западной, юго-восточной стороне;

  • Соблюдение норм противопожарной безопасности. Это зависимость расстояния между постройками внутри участка и за его пределами от используемых стройматериалов. Дом из камня и негорючих материалов – 5-6 м, из камня и дерева – 7-8 метров, только из дерева – не менее 10 м.
  • Соблюдение санитарных норм. Удалённость от хозяйственных построек – 12-15 метров. Расстояние между баней и домом может быть меньше 6-7 метров. Гараж также размещается на расстоянии 5-7 метров.
  • Учёт «красной линии». Красной линией называется расположение домов вдоль улицы. Как правило, оно требуется в дачных и коттеджных посёлках, а в обычных садовых хозяйствах его соблюдать не обязательно. Одинаковое расположение всех домов необходимо для того, чтобы строения не отбрасывали на соседние участки тень.

Стандартный отступ от линии дороги – 5 метров, что является достаточным для создания приватной зоны.

  • Правильное размещение подъездного пути. На небольших участках рекомендуется размещать дом ближе к дороге, чтобы максимально уменьшить размеры въездной группы.
  • Расстояние до построек на соседском участке. Если промежуток между домами определяется противопожарными нормами, то близкое соседство с животноводческими постройками или туалетной кабинкой на своем или соседском участке просто негигиенично и малопривлекательно.

Если участок небольшой и размещение разных объектов на положенном расстоянии невозможно, необходимо изолировать их друг от друга, используя правильное зонирование.

Способы зонирования

Дизайнеры используют много приёмов для визуального обозначения границ функциональных зон. Эти приёмы изолируют строения различного назначения друг от друга и украшают участок. Самые распространённые варианты:

  • Садовые дорожки. Они не только чётко разделяют участок на отдельные фрагменты, но и выполняют практическую функцию – по ним удобно ходить.
  • Живые изгороди. Это разноуровневые зелёные насаждения, от деревьев до низких кустарников, которые эстетично, но экономно разделяют пространство. Красиво смотрятся фигурные и стриженые деревца и кустарники, а также цветущие растения высотой от 1 метра (подсолнухи, георгины, золотые шары, терн и другие).
  • Перепады высоты. Это искусственное углубление или возвышение некоторых участков земли, на которых создаются каскадные зелёные и цветущие композиции. Таким же образом можно замаскировать естественный рельеф участка.
  • Арки и трельяжи. Они служат не только оригинальным украшением и помогают обозначить границы зон, но также создают тенистые участки и защищают от ветра. Для арок используются вьющиеся и ползучие растения – клематисы, декоративная фасоль, настурции, декоративный виноград, лимонник.

Используя растительность в качестве живой изгороди, тоже нужно соблюдать нормы:

  • Стволы высоких деревьев размещаются не менее чем в 4 метрах от границы с соседним участком;
  • Среднерослые – в двух метрах;
  • Кустарники – в одном.

Прочие требования и нормы:

  • У построек, расположенных близко к соседнему участку (100-150 см) направление ската крыши должно быть внутренним, на сторону собственного участка;
  • Недопустимо отводить слив водостока на соседний участок;
  • Точка замера расстояния – стена или цоколь строения. При наличии выдающихся на 50 и более сантиметров элементов – от самой выступающей точки.

Планирование «проблемных» территорий

«Проблемным» считается участок с нетривиальной формой или ярко выраженными особенностями рельефа (низина, земля с уклоном, участок, расположенный на склоне возвышающейся местности).

При планировании и дизайне важно учитывать все особенности неровного участка и постараться максимально замаскировать перепады высоты.

Не существует универсального решения для планировки и дизайна участков на склоне, возвышенности или в низине. Каждый из них индивидуален и требует особого подхода, поэтому проектом должен заниматься профессионал. Самостоятельно представить на бумаге и тем более воплотить его в жизнь будет сложно.

Однако у таких участков есть два значительных плюса: они стоят дешевле участков правильной формы на ровной земле и дают возможность оформить дом и сад оригинальным образом.

Опытные дизайнеры советуют решать проблему при помощи проверенных вариантов:

  • Не пытаться разместить дом на верхней площадке склона. Это непрактично. Площадку придётся выравнивать и укреплять, подъём до дома будет долгим и утомительным, особенно с учётом того, что никто не ездит на дачу с пустыми руками. От гаража до дома получится значительное расстояние. Во-вторых, попытки «правильного» размещения жилого дома на «неправильном» участке лишают его индивидуальности и возможности спроектировать действительно интересное архитектурное сооружение. С большой вероятностью «утопленный» в склоне дом будет опираться на колонны, а площадку под ним удобно использовать как зону отдыха или игр.
  • Укреплять участки склона под домом, чтобы не расползался грунт. Вероятность этого небольшая, но перестраховаться стоит. Способов «армировать» склон достаточно много: использование почвопокровных растений или полимерных материалов (геотекстиль, геоматы, геосетки и решётки, габионы и целлюлозные биоматы).
  • Продумывать уклон и направление дорожек на участке. Он не должен быть слишком большим, чтобы подъём не превращался в испытание, и слишком пологим, чтобы на него не уходило много времени. Форма дорожек, их размер, цвет и фактура помогут скорректировать и зонировать пространство участка.
  • Использовать террассирование и ступеньки прямо на склоне для разведения растений и овощных культур. Это и смотрится оригинально, и работает эффективно. Важно не забывать возводить подпорные стенки для наземных террас, чтобы их не размывало дождём и не разрушало ветром.
  • Использовать видовые преимущества. Например, склон – готовая основа для разведения альпинария. Не потребуется дополнительных усилий по его обустройству. Растения на наклонной поверхности на затеняют друг друга, а значит, проще создавать из них композиции и они лучше будут цвести и плодоносить.

Альтернатива альпинарию – искусственные ручей, который легко «пустить» по склону, отделав его камнем. Также на склоне удачно размещаются лестницы, скамейки нетривиальных форм.

Как визуально увеличить?

Распространённая проблема дачных участков – маленькие габариты. При этом даже на 6-8 сотках необходимо разместить как минимум 4 из 5 функциональных зон.

Расширить возможности небольшого участка помогают несколько вариантов.

Первый из них – правильная застройка. Для этого ещё на этапе планирования необходимо грамотно располагать строения на территории участка и осуществлять выбор в пользу более нужных, чтобы не нагромождать небольшую территорию.

Также на практике можно выиграть немного пространства за счёт увеличения высоты некоторых построек. Однако важно учитывать, что максимально допустимая высота – 2 этажа, и не все типы помещений удобно делать высокими и заметными.

Альтернативный вариант – использовать цокольные этажи и погреба. Но и они – не универсальное решение, поскольку они часто бывают сырыми и холодными и пригодны мало для каких целей.

Третий путь – это использование всех возможностей ландшафтного дизайна для визуального преображения участка. Полезной площади от этого не прибавится, зато со стороны его форма будет выглядеть более правильной, а композиция в целом более гармоничной.

Популярные у ландшафтных дизайнеров приёмы:

  • Уход от прямолинейной планировки. На небольшом участке (6-10 соток) рекомендуется избегать расположения всех строений в один ряд. Они не должны просматриваться друг за другом. Лучше размещать их на разных концах участка и стараться изолировать зоны, которые не должны быть взаимосвязаны, зелёными насаждениями.
  • Маскировка забора зелёным массивом. Он скроет чёткие границы участка и немного раздвинет его в стороны;
  • Использование ровного зелёного газона. Обширное цветовое пятно внесёт разнообразие в оформление участка и поспособствует его зрительному увеличению. Но газон должен быть ухоженным и свежим, иначе он испортит всю картину. В зонах, где обустроить хороший газон не позволяют климатические условия, отлично работают светлые «заплатки» из гравия и плит.
  • Лаконичность и минимальное количество цветов. Порой встречается невероятное буйство красок на одной клумбе, но такое удовольствие – не для маленьких участков. Но это не повод расстраиваться. Разнообразие неприхотливых дачных цветов сегодня так велико, что красивую композицию можно составить, играя на оттенках одной палитры.

Главное, выбрать приятный глазу цвет и стойкие растения. Например, пионы для этой цели не подойдут из-за короткого периода цветения.

  • Использование извилистых дорожек. Геометрия сильно «съедает» пространство и акцентирует внимание на несовершенстве форм участка. Немного петляющие дорожки – спасение для маленькой дачной территории.
  • Нестандартная планировка. Этот вариант подходит для участков неправильной формы – угловых, треугольных, квадратных с неравными сторонами.
  • Освещение. Действенный приём, помогающий сместить реальные границы пространства за счёт правильного размещения световых акцентов. Хорошо работают небольшие лампочки, газонные светильники, направленная подсветка снизу и немного вверх.

Один нюанс – днём такое освещение не играет роли. Это лишь вспомогательный элемент для других приёмов.

  • Зеркальные поверхности. Из основ дизайна помещения многим известно, что отражающие поверхности и зеркала отлично справляются со зрительным увеличением пространства. Разумеется, это не значит, что на даче нужно пользоваться приёмом в такой же форме. На участке роль отражающих поверхностей играют искусственные водоёмы. Чтобы приём действительно работал, не стоит выделять их яркими цветами. Водоёмы должны располагаться на участке как естественные элементы композиции.
  • Вертикальное озеленение. Это использование любых вьющихся растений, которые можно пустить по отвесной стене, беседке, ограде, фасаду дома и других построек. Они объединяют искусственно возведённые объекты с объектами живой природы и создают гармонию, работающую на увеличение пространства.
  • Использование разноуровневого декора. На маленьких участках декор сам по себе будет лишним, но этот приём удачно вписывается в зонирование участка.
  • Повторяющиеся формы. Фрактальные элементы всегда делают пространство чуть более изящным и цельным, а отсутствие раздробленности исключает лишние границы на участке, которые воспринимаются глазом как небольшие элементы.

Любая изогнутая форма с плавными очертаниями может повторяться в форме дорожки, скамейки, грядки, фонтана или искусственного пруда.

  • Предпочтение растениям и деревьям с высоким и стройным силуэтом.
  • Яркие акценты на разных сторонах участка. Это может быть скамейка, фонтанчик, необычное дерево или другой яркий элемент, который будет перетягивать внимание на себя, «ломая» прямую линию на границе участка.

Стили

Стиль загородного участка подразумевает не столько стиль дома, сколько оформление садовой территории. Садовых стилей насчитывается небольшое количество:

    Формальный, или регулярный

    Такой стиль – прерогатива любителей классики и симметричных форм, ведь в его основе лежит строгая геометрия, баланс линий и гармония. Дом является частью садового искусства и объединён с ним в цельную композицию. Отличительные черты формального стиля могут встречаться как одновременно, так и выборочно.

    Самые распространённые из них:

    • Наличие центральной осевой линии, которая делит участок строго пополам (широкая дорога, аллея). Дорожки он неё отходят строго правильные, прямые, поэтому не стоит пользоваться таким приёмом на маленьких участках. Они «съедят» пространство;
    • Симметрия и зеркальное расположение объектов;
    • Большая входная зона, часто в виде газона с симметричными насаждениями по периметру;
    • Часто встречаются в регулярном стиле итальянские патио;
    • Наличие партера;
    • Обилие малых архитектурных форм. К ним относятся все способы украшения сада при использовании статуй, фонтанов, лестниц;
    • Геометричные клумбы, цветники, рабатки, бордюры и арабески;
    • Стриженые деревья и кусты.

    Пейзажный, или ландшафтный

    В пейзажном стиле доминирует естественность. В нём задействованы все особенности рельефа, а недостатки легко превращаются в оригинальное украшение дачного участка. Сделать его самостоятельно гораздо проще, чем оформление в регулярном стиле, он требует меньше щепетильности и даёт простор для фантазии.

    Однако важно соблюдать цветовые сочетания и не переступать за черту естественности сада, которая граничит с неухоженностью.

    Характерная черта пейзажного стиля – естественность и «подражание» природе: отсутствие зеркальности, строгой геометрии, нарочитости в размещении объектов и декора. Вместо газона могут присутствовать открытые поляны естественного происхождения. Строго изолированные друг от друга сорта растений заменяют смешанные цветники. Вместо фонтанов – естественные водоемы, ручьи.

    В рамках этих двух стилей существует множество более специфичных направлений:

    • Традиционные восточные сады. В них царствует простота, красота и высшая гармония китайских и японских садов. Используется зелень, камень, водоемы, натуральное дерево.
    • Английский стиль. В нём сочетается геометрия и естественность, яркие краски, интересные растения, арки, пруды и затейливые калитки. Предпочтение отдается вьющимся и многолетним растениям.
    • Стиль прованс. Он объединяет в себе романтику французских садов, американский кантри, образ сада из итальянской глубинки и другие «провинциальные» мотивы. Приветствуются натуральные материалы, аксессуары из текстиля, садовые фигурки, обилие мелких цветов.
    • Модерн. Такой стиль подразумевает под собой абсолютно любую дизайнерскую задумку, будь то минимализм или буйство красок и фактур. Распространено сочетание зелёных насаждений с малыми архитектурными формами нетривиального вида: деревянные, гипсовые, металлические объекты.

    Декор

    Декорирование участка включает в себя многие уютные мелочи, придающие ему индивидуальность – от украшения земли при помощи фруктового сада и цветочных грядок до интересной мебели в зоне отдыха. Выбор декора – дело сугубо индивидуальное, но есть несколько универсальных решений, которые помогут придать характер дачному участку:

    • Использование натуральных материалов: дерево, текстиль, камень. Особенно актуально это для зоны отдыха.
    • Интересная мебель. Это могут быть как плетёные кресла, так и самодельные стулья из старых шин или пеньков, скамейки и столы из паллет. Даже гамак в зоне отдыха в этом случае можно отнести к необычной мебели;
    • Использование предметов не по прямому назначению. Например, можно высадить цветы в корзины или кастрюли или выкрасить старый велосипед в яркий цвет и разместить на нём цветочные поддоны.
    • Новая жизнь старым вещам и украшения, сделанные своими руками. Здесь можно перечислять варианты до бесконечности. Это могут быть клумбы из автомобильных шин, «ветерки» из стеклянных бутылок и бусин, плафоны на фонари из шпагатной нитки и многое другое.

    Красивые примеры

    Дачный участок может быть привлекательным при любой площади. Главное, подойти к планировке с умом и использовать интересные дизайнерские решения и приёмы визуального увеличения пространства.

    Облагородить большой участок ещё проще, ведь на нём можно разместить и красивые цветущие клумбы, и фруктовые деревья, и зону отдыха, и большой дом с беседками и террасой. Найдётся место даже для бассейна и гостевого домика.

    Какими бы ни были размеры участка, залог удачной планировки и красивого дизайна – наличие продуманного проекта и соблюдение гармонии с природой.

    О том, как осуществить планировку дачного участка, смотрите в следующем видео.

    фото, расположение, цены на новые земельные участки

    Почему люди выбирают микрорайон «Близкий» в Новосибирске?

    Мы предлагаем купить участок ставшим для Новосибирска одним из лучших вариантов для постоянного проживания за городом. Это уникальный коттеджный поселок, отвечающий всем современным требованиям комфорта и доступный по цене для среднего класса.

    По итогам 2015 года микрорайон получил официальную награду «Самый динамично развивающийся проект», а также удостоился хороших оценок экспертной комиссии и занял место в рейтинге 10 лучших новосибирских коттеджных поселков. Относительно низкая цена также располагает купить недвижимость в микрорайоне «Близкий». На официальном сайте застройщика вы найдете всю необходимую информацию.

    Компания «Гелеон» уделяет особое внимание тому, чтобы люди, приезжающие чувствовали себя, как дома: проводится большая работа по обустройству территории, подведению к каждому участку необходимых коммуникаций, повышению уровня транспортной доступности, а также созданию объектов социальной инфраструктуры. Именно поэтому недвижимость уже купили нескольких сотен семей из новосибирской и соседних областей.

    Район расположения имеет прекрасную транспортную доступность. Стоит отметить, что далеко не все коттеджные поселки могут этим похвастаться. Дорога до центра города занимает всего 15 минут на автомобиле. Кроме того, жители могут добираться на общественном транспорте, ведь у въезда на территорию расположена автобусная остановка.

    Как уже указано на сайте, земельные участки под строительство дома снабжены всеми необходимыми коммуникациями (газ, вода, электроэнергия), поэтому комфорт проживания здесь находится на действительно высоком уровне.

    К участкам ведет хорошая дорога, по которой можно проехать в любое время года. Кроме того, полезным будет наличие в шаговой доступности магазинов и аптеки. Новые объекты инфраструктуры довольно быстро появляются на территории. В поселке есть детский сад, в котором проводятся дополнительные занятия для всестороннего развития детей с одного года, кроме того, уже началось строительство торгово-развлекательного комплекса, в котором помимо магазинов будет современный фитнес-центр с тренажерным залом и помещением для групповых занятий. Других поселков, которые могут предложить такие условия по аналогичной цене продажи, практически нет!

    Жизнь в «Близком» — это полное ощущение свободы. Хотите построить у дома детскую площадку, бассейн, зону для барбекю? Легко! Вам не нужно думать о том, куда поставить свой автомобиль, в «Близком» парковка возле дома всегда свободна для вас. А о шумных или наоборот излишне беспокойных соседях можно забыть навсегда.

    Читать далее Скрыть текст

    варианты для обустройства, 75 фото

    Аккуратно вымощенные тропинки, ароматные цветники и оригинальные конструкции ландшафтного дизайна, собранные в единую композицию на приусадебном участке, являются поводом для гордости. Организовать гармоничную композицию на просторной территории – легко, а вот продумать и воплотить в жизнь ландшафтный дизайн дачного участка 4 соток гораздо сложнее.

    Многие мечтают проводить свое свободное время вдали от городской суеты в собственном загородном доме, вокруг которого разбит прекрасный сад.

    Сад — это место, где можно отдохнуть и телом, и душой.

    Но профессиональным дизайнерам даже эта задача под силу и каждому дачнику будут полезными советы специалистов, благодаря которым реально преобразовать небольшой клочок земли в шедевр садового искусства.

    Несмотря на небольшую площадь, у такого участка большие перспективы и возможности.

    Залог успеха облагораживания территории вокруг дома – выполнение работ по четко составленному плану. Малый участок нужно разделить на зоны.

    1. Входная.
    2. Сад-огород.
    3. Цветник.
    4. Область отдыха.

    Дизайн такого участка должен отвечать требованиям красоты и практичности.

    По желанию можно расположить на территории детскую площадку с качелями, песочницей. Важно распределить, на какой зоне будет акцентироваться внимание. Если владельцы дома – заядлые огородники, то на первый план выставить грядки. Или, например, когда в доме живут дети, их место для игр должно быть расположено поближе к жилому зданию – чтобы они всегда были на виду и не портили цветник, грядки по пути к своим качелям.

    Немаловажным фактором считается и форма вашего участка.

    Сад сегодня более актуален не как возможность выращивать полезные и вкусные овощи, а как вариант места для уютного отдыха.

    Что предусмотреть в маленьком саду?

    При обустройстве загородного мини-имения можно сделать все возможное, чтобы площадка казалось шире и светлее. Для этого надо выполнить три требования.

    Учитывая размеры участка, придётся во многом себе отказать.

    1. Не загромождать пространство массивными постройками – гаражом, сараем. Если они все-таки есть, необходимо закрыть их «зеленым занавесом» из кустарников.
    2. Если предстоит выбор – глухой или открытый забор, стоит выбрать второй вариант. Лучший вариант – сетка Рабица, по которой можно пустить вьющиеся однолетние лианы – ипомеи, ампельные настурции.
    3. Стоит забыть о высоких деревьях и пышных кустарниках.

    Отдельно стоящий гостевой домик не удастся вместить в ваш уютный сад.

    Выполнив эти простые условия, получиться интересный ландшафтный дизайн, которые будет радовать цветением не только владельцев дома, но и соседей, гостей и обычных прохожих.

    Смотрите такжеДизайн беседок в разной стилистике.

    Растения и клумбы на участке 4 соток. Идеи для декорирования участка на даче

    Продумывая ландшафтный дизайн, важно подобрать растения не только по красоте и личным предпочтениям, но и чтобы им было комфортно на участке. Для этого стоит учесть, насколько кусты и саженцы любят свет, чтобы понять, как они будут друг друга затенять и что из этого получится.

    Хозяйка даже на небольшой площади найдёт пару квадратных метров под «огородик».

    Забор или ограду в вашем саду можно сделать «живыми», пользуясь советами опытных дизайнеров.

    В ландшафтном дизайне существуют десятки идей для разных площадок, но для маленькой территории в 5 соток лучше всего подойдут варианты, перечисленные в таблице.

       Особенности

    Название

    композиции

    Подходящие растения Особенности ухода Недостатки
    Альпинарий Барбарис, кизильник, хеномелес, спирея, флокс шиловидный, иберис вечнозеленый, колокольчик карпатский, тимьян ползучий, чистец шерстистый, обриета, полынь Шмидта При подборе видов нужно учитывать их светостойкость, какие виды почвы предпочитают. За композицией легко ухаживать: нужно регулярно увлажнять и распушивать почву, удалять сорняки и отцветшие растения Альпинарий нуждается в регулярном укреплении конструкции
    Рабатка Низкорослые наименования: бархатцы, петуния, годеция, бальзамин, портулак махровый. Высокорослые виды: сальвия, хоста, календула, вербена, георгина однолетняя Для создания яркой картинки нужно высеять семена по четким линиям. Особого ухода рабатки не требуют: стандартный полив, прополка, окучивание и удобрение во время высева семян Нет
    Палисадник Роза, пион, сирень, гортензия, гладиолусы. Можно создать композицию  из весенних луковичных: нарциссов, тюльпанов, крокусов и гиацинтов Стандартный полив, удаление отцветших стеблей, удобрение Нужно раз в 2-3 месяца корректировать форму выступающих из палисадника стеблей

    Дизайн вашего сада может быть обустроен своими руками.

    Смотрите такжеИнтерьер бани

    Отделка фасадов домов современными материалами: фото, дизайн

    Лучше всего садовые композиции гармонируют с общей обстановкой дачного участка, если материалы фасадов зданий, ограждения территории похожи по стилю и цвету. Природные материалы – лучший вариант украшения сада, то имеет один недостаток – дороговизна. Но современные производители строительных и отделочных материалов сделали камень, дерево, металл более доступными для потребителей.

    В результате может получиться прекрасная зона отдыха.

    На таком участке можно будет не только отдохнуть с комфортом, но и провести время с толком.

    Сегодня владельцы частных домов выбирают для отделки наружных стен следующие материалы.

    1. Металлические панели с покрытием – надежный, долговечный и универсальный материал, который поможет создать уникальный дизайн.
    2. Фиброцементные фактурные панели – изготавливаются из цемента, имитируют кирпич и натуральный камень.
    3. Деревянные панели – бюджетный вариант, идеально подходит для декорирования стен в загородных домах.

    Начиная планировать обустройство вашего дачного участка, необходимо учесть все нюансы.

    Не теряют актуальность другие виды отделочных материалов: декоративная штукатурка, клинкерная плитка, керамогранит и сайдинг. Крышу покрывают металлочерепицей, асбестоцементным шифером, ондулином и профнастилом.

    В самом начале в планировании всего вашего жилища вам придется учесть и ландшафтный горизонт вокруг будущего дома.

    Смотрите такжеЛандшафтный дизайн садового участка своими руками

    Миксбордеры в ландшафтном дизайне: фото, схемы

    Современный ландшафтный дизайн – это гармоничное соотношение разных деталей. Украсить участок яркой и необычной композицией поможет миксбордер. На площади в 5 соток создать объемную структуру не получиться, а вот маленькую – легко. 

    На схеме показано, как создать экспрессивный желто-фиолетовый миксбордер.

    На фото цифрами указаны такие растения:

    1. Калина низкорослая.
    2. Восточный мак.
    3. Бонарская вербена.
    4. Таволгский тысячелетник.
    5. Кустовая роза.
    6. Живокост Аякса.
    7. Астильба Монтгомери.
    8. Львиный зев.
    9. Астра.
    10.  Табак душистый.
    11.  Шалфей.
    12.  Календула.
    13.  Тагетес.

    Если высадить эти наименования по схеме, указанной на картинке, можно создать в саду композицию, которая не перестанет радовать цветением с поздней весны до первых заморозков. 

    На территории в 5 соток миксбордер в тандеме с альпинарием, рабаткой или палисадником создаст уникальный пейзаж.

    Смотрите такжеКак оформить дизайн дачного участка 6 соток

    Современный ландшафтный дизайн на 4 сотках

    Чтобы дизайнерские садовые работы прошли успешно, нужно перед началом воплощения в реальность схем по высаживанию дачного участка кустами, деревьями и декоративными растениями, нужно закончить строительные работы в доме и вокруг него.

    Правильно разделить свой садовый участок на определенные зоны – гарантия того, что в будущем вы сможете вполне комфортно наслаждаться и ухоженными грядками огорода, и прекрасными клумбами.

    Если вам достался участок без построек, то вы можете планировать все «с чистого листа», а не заниматься переносом и перестройками на нём.

    Затем можно приступить к выполнению плана и учесть некоторые нюансы:

    1. Кустарники подбираются по форме и высоте куста, по оттенку листвы и периоду цветения, чтобы одни виды после засыхания отцветших соцветий замещались другими.
    2. Использование нескольких видов кустарников позволит расширить пространство.
    3. Небольшой декоративный водоем не «украдет» площадь, а наоборот – увеличит. Это связано с тем, что на первой линии от водоема можно высадить влаголюбивые виды.

    Главное в работе на маленьком участке – грамотно  использовать каждый миллиметр.

    Можно прислушаться к рекомендациям профессиональных дизайнеров, что позволит преобразовать территорию в стильный уголок.

    Смотрите такжеДачный декор из подручных материалов своими руками

    Геопластика и ландшафтный дизайн на малых площадях

    Риск – это один из составляющих успеха. Чтобы ландшафтный дизайн территории вокруг дома стал уникальным шедевром, можно прибегнуть к геопластике. Есть одно «но» в этом необычном решении – искусственные холмы на площадках до 10 соток выглядят неестественно, нарушают природный баланс. Поэтому вместо высокого холма можно создать небольшое возвышение для рокария или альпинария.

    Обдумайте, что именно вам необходимо иметь на загородном участке.

    При умелом зонировании даже на небольшом участке можно найти место для такого украшения дачной зоны.

    Смотрите такжеДизайн двора частного дома. Выбираем стилистическое направление

    Планировка участка 5-6 соток. Видовая точка в ландшафтном дизайне

    Видовая точка – это место, откуда владельцы и гости дачного участка чаще всего любуются садом. Существуют два типа видовых точек – статические и динамические. Первые касаются мест, где можно длительное время находиться в недвижимом состоянии (не ходить) – местонахождение скамейки, беседки. Статической также является окно, входная или балконная дверь, откуда открывается живописный вид на кусты, цветы и деревья.  

    Динамической точкой может стать место, откуда открывается прекрасный вид на ландшафтные красоты участка 5-6 соток при прогулке – изгиб дорожки, калитка, крыльцо.

    На маленьком участке в 5 или 6 соток видовая точка, открывающая пейзаж сада определяется не по желанию дизайнера (владельца дома), а по вынуждению: только с нее можно определить, как создавать ландшафтный дизайн на крохотной территории. Ландшафтные дизайнеры советую выбрать видовую точку, сфотографировать из нее участок, затем, глядя на фото, продумать схему расположения цветочных композиций, местонахождение отельных элементов – детской площадки, зоны отдыха, огорода. 

    На участке площадью 5-6 соток видовую точку лучше расположить на крыльце дома, если оттуда открывается вид на 70-80 % территории.

    Таким образом, вы станете обладателем спокойного и замечательного уголка отдыха.

    Здравствуйте, меня зовут Алина и я являюсь ландшафтным дизайнером, если у вас есть какие либо вопросы касающиеся ландшафтного дизайна, задавайте с удовольствием на них отвечу.

    Смотрите такжеКак использовать розы в ландшафтном дизайне

    ВИДЕО: Декоративный сад — идеи для ландшафтного дизайна.

    Смотрите такжеДизайн участка загородного дома площадью 10 соток

    50 красивых идей дизайна для садового участка:

    Верховный суд разъяснил правила раздела земельного участка — Российская газета

    Для абсолютного большинства дачников, садоводов и огородников могут оказаться очень полезными разъяснения Верховного суда о правильном разделе земельных участков. Речь идет о самых часто встречающихся ситуациях, когда дом и земля делятся между несколькими собственниками.

    Такое случается при получении наследства, при разводах и в прочих аналогичных случаях.

    Мало кто знает, что при подобных операциях размер будущих участков, которые получатся после деления, имеет исключительно важное значение.

    Дело в том, что по закону отдать человеку его долю можно только в том случае, если все образовавшиеся после раздела участки соответствуют минимально разрешенному размеру для целевого использования земли.

    То есть, если изначально участок предоставлялся для садоводства, то делить его надо так, чтобы на каждой части можно было продолжать и далее этим садоводством заниматься.

    Подобные разъяснения были даны, когда Судебная коллегия по гражданским делам ВС РФ пересматривала результаты разбирательства одного земельного спора в Волгоградской области. Там в суд пришел гражданин и попросил выделить ему часть дома и земельного участка, которыми владели несколько хозяев на правах общей долевой собственности.

    В суде истец объяснил, что ему принадлежат две трети доли дома и земельного участка. По паспорту БТИ общая площадь дома — 70,1 кв. м., а участка — 506 кв.м. Одной третью части владела женщина, а после ее смерти — наследник.

    Если участок предназначен для садоводства, то делить его надо так, чтобы садоводству не препятствовать

    Этот наследник с требованием соседа не согласился и принес в суд встречный иск — разделить дом и землю по тому варианту, который он предлагает.

    Местный суд встал на сторону истца и поделил дом и землю. Истцу досталось 337, 3 кв. м, а ответчику — 167, 7 кв. м.

    Апелляция с таким решением согласилась.

    Местный волгоградский суд, когда принимал это решение, пошел по самому простому пути — дом и землю он поделил так, как там исторически сложился порядок пользования — без отступления от размера долей в праве собственности сторон на дом и участок.

    С таким решением Верховный суд не согласился и объяснил, почему.

    В Земельном кодексе (статья 1) сказано, что участки, которыми владеют граждане, образуются разными способами. Участки перераспределяют из уже имеющихся наделов, выделяют из существующих, отдают или продают участки из земель государственной или муниципальной собственности. По тому же Земельному кодексу, выделение доли из участка земли — это такое же выделение участка. А тот, от которого «отрезали» часть, будет и дальше числиться участком, но — в новых границах. Человек, у которого была доля, после выделения становится настоящим собственником полученного участка, а остальные хозяева долей так и остаются собственниками частей в едином наделе.

    Еще важный момент — в Земельном кодексе говорится, что как бы ни меняли, разрезали или выделяли части из целого участка, все его доли должны отвечать первоначальному целевому назначению и разрешенному использованию. По закону у участков, в зависимости от их целевого назначения и разрешенного использования, установлены предельно минимальные и предельно максимальные размеры.

    В 1996 году состоялся общий пленум Верховного и Высшего Арбитражного судов(N6/8 от1 июля 1996 г.). На этом пленуме шла речь о Гражданском кодексе. В нем есть статья 252, в которой говорится, что суд имеет полное право отказать в иске участнику долевой собственности, попросившему выделить ему долю в натуре. Отказ возможен, если выделение доли повлечет «несоразмерный ущерб имуществу, находящемуся в общей собственности». То есть если после выделения куска земли оставшийся участок нельзя использовать по прямому назначению. В этом случае под понятием «ущерб» надо понимать серьезное ухудшение технического состояния, невозможность использования вещи по ее целевому назначению, неудобство в использовании, снижение культурной или художественной ценности вещи. В последнем случае речь уже не о земле, а о коллекциях картин, предметов или о библиотеках.

    Эти разъяснения, подчеркнул Верховный суд, соответствуют Закону «О государственном кадастре недвижимости». По нему кадастровый орган принимает решение об отказе поставить на учет участок, если новый участок или оставшийся старый не будут соответствовать прописанным в законе минимальным и максимальным размерам.

    Из всего сказанного Судебная коллегия по гражданским делам ВС делает вывод — выделение доли в натуре одному из собственников земельного участка возможно лишь в том случае, если этот участок и оставшиеся после дележа наделы имеют площадь не меньше минимально разрешенной и соответствующей целевому назначению.

    В Земельном кодексе сказано, что предельные максимальные и минимальные размеры устанавливаются градостроительными регламентами. В Градостроительном кодексе говорится, что правила землепользования и размеры пишет местная власть.

    В нашей ситуации есть постановление Волжской городской Думы Волгоградской области. По нему предельно минимальный участок — 0,02 гектара, а предельно максимальный — 0,2 гектара. Поэтому в нашем споре вновь образуемый участок, который суд выделил в собственность ответчику, — в 168,7 квадратного метра — не соответствует требованиям закона. Верховный суд РФ велел спор о земле пересмотреть.

    Ваш избирательный участок — замок Лаукен: как голосуют в посёлке под Полесском (фото)

    Фото: Александр Подгорчук / «Клопс»

    В посёлке Саранское до сегодняшнего дня сохранилась крепость XIII века, до войны она назвалась Лаукен, а после 1945-го стала использоваться, как общеобразовательная школа. На время выборов здесь разместился участок № 486 имени героя Советского Союза Василия Трушина (с 2015 года в регионе участкам присваивают имена бойцов, воевавших на территории Восточной Пруссии). 

    За тем, как проходит голосование в селе под Полесском, понаблюдал фотокорреспондент «Клопс» в воскресенье, 19 сентября. 

    Фото: Александр Подгорчук / «Клопс»

    В Саранском живёт около 1 000 человек, за избирательным участком №486 закреплено ещё шесть близлежащих сёл. Несмотря на утро воскресенья, тут довольно оживлённо. 

    Фото: Александр Подгорчук / «Клопс»

    Всего в Калининградской области работает 561 избирательный участок: 555 постоянных и 6 временных. Все три дня голосование проходит с 8:00 до 20:00. 

    Крепость Лаукен была основана в 1270 году.  В XIV веке  замок был отстроен в камне, использовался как охотничий дом. После XVI века, став рыцарским имением, несколько раз перестраивался. Во время Второй мировой войны строение не пострадало. В замке сохранились подвалы рыцарских времён. В 2003 году  зданию присвоили статус объекта культурного наследия местного (муниципального) значения.

    делаем ландшафтный дизайн правильно. 115 фото различных проектов и их реализация

    Сегодня дачный участок 10 соток легко превратить в территорию отдыха и душевного спокойствия. На приусадебной зоне такого размера можно сделать все что угодно для потребностей современного общества. Некоторые предпочитают сделать красивый цветник, разместить зону барбекю или альпийский рокарий.

    Краткое содержимое статьи:

    Особенности планировки для сада

    Перед тем как приступить к планировке дачного участка 10 соток необходимо ознакомиться с некоторым списком важных аспектов. К ним относятся:

    Форма и размер дачной территории. В некоторых случаях приусадебный участок может иметь неправильную форму. Чаще всего это Г-образная местность, которая требует грамотного подхода.


    Особенность рельефа. Помимо формы земляного владения, рекомендуется предварительно ознакомиться с его текстурной составляющей.

    Иногда при правильной форме и размере на плоскости отмечают наличие уклонов и углублений.Для благоустройства сада рекомендуется выровнять почвенный покров до однородного уровня.

    Состав почвосмеси. Главный недостаток современного грунта заключается в его структуре. Довольно часто, земля наполовину состоит из песчаных компонентов. Они, в свою очередь, замедляют рост и развитие цветочных и декоративных культур. Для этого потребуется дополнительный слой чернозема, который позволит урегулировать биологический баланс.

    Грунтовые воды. Низкий уровень залегания воды позволит поддерживать состояние растительности в ландшафтном дизайне дачного участка на протяжении всех сезонов. А здесь есть подробный обзор участка в 8 соток.

    Климат. В процессе выбора растительности, рекомендуется учитывать климатические условия на данной территории. Например, экзотические растения предпочитают повышенную влажность и чрезмерную солнечную инсоляцию. Это обеспечивает их нормальный рост и развитие на протяжении всего жизненного цикла.

    Что можно сделать на участке 10 соток?

    Далеко не каждый собственник может справиться с обустройством дачной территории. Для этого рекомендуется обратиться за помощью к ландшафтному дизайнеру. Специалист поможет подобрать подходящие проекты для участка. К ним относятся:

    • жилая зона. Площадь позволяет построить большой и уютный дом;
    • хозяйственная зона. Нередко большие территории используют для разведения домашних животных и птиц;
    • зона отдыха. Здесь поместиться бассейн, беседка и барбекю;
    • садовая зона. Данный проект подразумевает разведение красивых и необычных культур, которые смогут ежедневно радовать своих хозяев.

    Как создать проект по благоустройству садовой территории?

    Опытные дизайнеры советуют придерживаться основных критериев, которые помогут создать эксклюзивный ландшафтный проект. К ним относят:

    • вычисление площади под декоративное оформление;
    • раскладка коммуникационной сети;
    • состав почвогрунта;
    • зонирование участка.

    Соблюдая подобные рекомендации можно сделать приусадебный достаточно комфортным и уютным для постоянного пребывания.

    Зонирование садового пространства

    Подобный прием позволяет сделать несколько зон на дачной территории. Что представляет собой зонирование? Здесь можно расположить:

    • беседку;
    • теплицу для выращивания зелени и овощей;
    • баню для отдыха;
    • детскую или спортивную площадку;
    • декоративный фонтан;
    • бассейн.

    Детская зона должна располагаться на более возвышенной точке. Это позволит контролировать процесс игр и увлечений молодого поколения.

    Искусственный водоем должен располагаться в нижней точке участка. Это позволит беспрепятственно чистить емкость и сливать остатки жидкости. Помимо этого, важно позаботиться о системе очистки.

    Для создания декоративных цветников, рекомендуется выбирать ровные места и площадки. Это позволит контролировать полив растений. Вода равномерно будет впитываться в верхние слои почвы.

    С южной стороны рекомендуется высаживать вьющие породы растений. Они помогут спрятаться от изнуряющего солнечного света. Для этого подойдет дикий виноград. Этот тип зеленной лианы создает зеленную изгородь, которая держится до поздней осени.

    Тенистые места также можно задекорировать садовыми растениями. Для этого подойдет: хоста, барвинок или страусник. На фото участка 10 соток представлены лучшие дизайн – проекты.


    Фото участков 10 соток

    Также рекомендуем посетить:

    основные правила, разбиение участка на зоны, фото зонирования

    Зонирование участка предполагает деление территории дачного или приусадебного участка на несущие разную функциональную нагрузку зоны, а еще планирование связей между ними.

    Функциональное зонирование приусадебного участка, рассчитывает его деление на стандартные зоны. Как правило, это парадная зона, зона отдыха и зона хозяйственных построек.

    Зонирование участка также предполагает выделение зоны для сада и огорода. Однако, план участка напрямую зависит от конкретных предпочтений и фантазии каждого.

    Основные функциональные зоны приусадебного участка

    Парадная зона

    Каждый участок имеет парадную или въездную зону. Это первое, что видят ваши гости и вы, поэтому парадной зоне нужно уделить особое внимание. Обычно, парадная зона занимает мало места, даже если имеется стоянка для машины, это не больше 6% от общей площади садового участка.

    Основная функциональность парадной – вход на приусадебный участок и въезд для автомобиля. Здесь стоит уделить внимание удобной дорожке, ведущей в дом, а также площадке для автомобиля.

    При планировке следует учитывать рельеф своей местности, это позволит избежать застоя воды, нужно сразу обдумать места для стоков. Ведущая к дому дорожка, должна быть широкой и комфортной.

    Декоративные элементы размещают вдоль всего забора, отталкиваясь от дороги к дому и оставшейся после планировки въезда для машины. Исходя из возможностей приусадебного участка, за забором можно создать цветущую клумбу.

    Чтобы украсить участок со стороны улицы отлично подойдет живая изгородь из вечнозеленой туи и барбариса. Если планируется открытая площадка для своего автомобиля, тогда не высаживайте плодовые деревья рядом с этим местом.

    Парадная зона – отличное место для цветника и любой ландшафтной композиции. Если же размеры приусадебного участка не позволяют вам создать цветущую клумбу, для украшения прохода у забора можно посадить цветущий плющ или вьющиеся розы.

    Зона отдыха

    У зоны отдыха меньшая функциональная нагрузка, тут все зависит от пожеланий и возможностей. Обычно, это место, где строят патио, террасу, беседку, место для барбекю.

    Зона отдыха занимает около 10-14% территории. Даже для малого участка в 6 соток – этого будет достаточно для размещения всех объектов: обеденного стола, беседки, гриля, мангала.

    Разрабатывая зону отдыха, используйте несколько правил

    Первое – часть территории должна быть связана с домом, что обеспечит удобство. Так как тут будут проходить дружеские встречи, семейные обеды, и выход к дому обеспечит удобство для вас.

    Второе – зона отдыха по возможности должна размещаться за домом, подальше от входа. Это создат комфортную обстановку. Это очень актуально для участков, которые расположены в городе.

    Третье правило – оцените, лучший вид вашего участка. Спланируйте место отдыха так, чтобы там проглядывались вся красота сада.

    Зона для сада и огорода

    Прорабатывая зонирование приусадебного участка, под огородно-садовую зону, отводят самую большую часть территории, около 75%. Планировки этой зоны нужно уделить особенное внимание, если вы принялись за зонирование садового участка.

    Независимо от размеров территории, под огород и сад нужно отвести солнечную, открытую территорию. Нужно учесть, что для больших деревьев, лучше всего подходит северная сторона. Цветущие яблони, вишни, абрикосы могут быть прекрасным украшением для зоны отдыха.

    Обычно, огород и сад размещают далеко от места отдыха. Конечно же, на участке в 5-6 соток это проблемно. В данном случае не нужно забывать, что и огород и сад, могут выполнять и декоративную функцию. На садовом участке можно сделать модульный огород с грядками разной формы.

    Лучше всего иметь дорожки из твердого мощения. Такое решение и для небольшого участка, так и для значительной территории в 20 соток. Потому что такой огород и красив, и практичен в уходе.

    Плодовые деревья, а также кустарники можно вписать в такую композицию, можно использовать плодовые кустарники (крыжовник, смородина) в виде решеток, изгородей, пергол.

    Хозяйственная зона

    Особенное внимание при зонировании садового участка нужно уделить хозяйственной зоне. Эта зона включает в себя теплицу, баню, гараж и размещается рядом с огородом.

    Следует делать акцент на практичность, так как бы хорошо не смотрелся зеленый газон, следует отдать предпочтение мощеным площадкам и дорожкам.

    Спрятать хозяйственные постройки на маленькой территории в 6-8 соток сложно. Поэтому нужно продумать их декорирование, применяя вьющиеся растения. Для участка в 15 соток возможно огораживание территории решетками, увитыми розами, клематисами, виноградом.

    Игровая зона

    Игровая зона строится для детей, поэтому, эта зона должна быть безопасной и удобной для детей. При планировании игровой зоны помните главные правила.

    Первое – игровая площадка должна проглядываться из дома, чтобы ребята были на виду.

    Второе правило – покрытие игровой зоны должно быть мягким, это должен быть песок или же газон.

    Территория, отведенная под игровую зону, зависит от площади участка, вполне будет достаточно 7-10 кв. м для размещения песочницы, качелей, скамеек.

    Лучше всего располагать игровую площадку на солнечном местоположении, при этом позаботиться о тени, где дети будут прятаться от солнца.

    Организовывая план зонирования приусадебного участка, учитывайте, что надобность в игровой зоне в последующем может отпасть. Здесь следует предусмотреть ее следующее изменение. Подумайте сразу, станет ли игровая зона частью приусадебного участка, зоны отдыха.

    Зонирование территории неизменно применяется с учетом индивидуальных потребностей. К примеру, при большом желании можно отвести 7 м. кв. для спортивной площадки или отвести небольшой уголок для своих питомцев.

    При желании на участке порой создают защитно-санитарную зону в виде возвышенной живой изгороди. К таким мерам прибегают и при наличии в вашем окружении больных родственников, чтобы уменьшить негативное влияние окружающей среды.

    Помните об уличном освещении и дождевых коллекторах. Правильное зонирование садового участка позволит вам по максимуму использовать каждый сантиметр своей территории.

    Подробный план и серьезный подход освободят вас от некоторых проблем в будущем. Соединив творческий подход с планированием каждой детали, садовый участок будет приносить только радость.

    Фото сюжетов []

    Сообщить об ошибке, неработающей ссылке или некорректном содержании


    предоставлено Карен Колсон и Джейсоном Карлом

    Описание и использование

    Фотосюжеты — это фотографии крупным планом, сделанные для обеспечения качественной записи состояния из года в год на определенной небольшой территории (участке). Фотографии берутся каждый раз из одного и того же места и с одной и той же указанной высоты, обеспечивая как постоянную визуальную запись прошлого, так и средство для оценки изменений во времени.Фотосюжеты обычно включают размещение рамки стандартного размера на земле.

    Фотосюжеты регулярно используются в сочетании с другими методами мониторинга. Их можно использовать для документирования и оценки нарушений и изменений, таких как:

    • Изменения экзотических видов

    • Последовательные изменения

    • Почвенное нарушение

    • Вытаптывание

    Преимущества и ограничения

    Фотосюжеты — это универсальное средство фото-документирования нарушений и изменений с течением времени.Однако в экосистемах кустарников иногда бывает трудно увидеть небольшие изменения с течением времени. Во многих случаях этот метод может потребовать фотографирования в одно и то же время каждый год, чтобы избежать сезонных колебаний при сравнении фотографий. Кроме того, плохие повторные снимки в некоторые годы (например, плохое качество фотографии или невозможность переснять фотографию в правильном положении) могут привести к потере данных за этот год. В качестве качественного метода сравнение фотографий требует индивидуальной интерпретации, которая может привести к предвзятости наблюдателя или несоответствиям.

    Этот метод можно использовать и количественно:

    • Плотность (если можно выделить отдельные растения в пределах участка на фотографиях). Этот подход полезен, когда время в поле ограничено, поскольку растения можно подсчитывать в межсезонье, однако это все еще длительный процесс, когда вы вернетесь в офис и начнете подсчет растений на фотографиях. Кроме того, часто бывает труднее идентифицировать отдельные растения на фотографии, чем при отборе проб на земле.Также вероятно, что плотность будет недооценена из-за того, что люди не могут быть замечены под более высокими растениями. По этим причинам этот метод следует протестировать перед использованием.

    • Крышка. Есть два способа использовать фотосюжеты в качестве постоянных единиц выборки для укрытия: 1. наложить сетку на фотографию с указанным количеством пересечений и подсчитать количество «попаданий», которые у вас есть на целевом виде, 2. определить многоугольники полога. на фото и планиметр — площадь, ограниченная полигонами.

    Однако у каждого есть свои недостатки. При подсчете «попаданий» можно полностью пропустить виды с низким укрытием, и иногда бывает сложно идентифицировать небольшие отдельные растения. При определении многоугольников полога легко переоценить полог растения (например, для растений с кружевным пологом), а границы для некоторых видов растений трудно определить. Проведение этих границ может варьироваться в зависимости от конкретного наблюдателя, вызывая несоответствия из года в год.

    Руководства

    Технические и прикладные ссылки

    • Бут, Т.Д. Кокс, S.E., Файфилд, К., Филлипс, М., и Н. Уильямсон. 2005. Анализ изображений в сравнении с другими методами измерения напочвенного покрова. Исследования и управление засушливыми землями 19 (2): 91-100.

    • Бут, Т.Д. и С.Е. Кокс. 2008. Мониторинг на основе изображений для измерения экологических изменений пастбищных угодий. Границы экологии и окружающей среды 6 (4): 185-190.

    • Бут, Т. Д. Кокс, С. Э., Луаичи, М., и Д. Э. Джонсон. 2004. Техническое примечание: легкий штатив для дистанционного зондирования Земли.Журнал управления пастбищами 57: 675-678.

    • Зеефельдт, С.С. и Т.Д. Бут. 2006. Измерение растительного покрова на полынных степных пастбищах: сравнение методов. Экологический менеджмент 37 (5): 703-711.

    Подобные подходы

    Фото-точки: Фото-точки — это также фотографии, которые повторяются с одного и того же места и заполняют один и тот же кадр каждый раз, когда фотография повторяется, однако они являются пейзажными или характерными фотографиями, в отличие от фотосюжетов, которые сделаны в масштабе сюжета.

    Дополнительная информация

    Результаты веб-поиска

    У вас должна быть учетная запись и вы должны войти в систему, чтобы публиковать или отвечать в темах обсуждения ниже. Щелкните здесь, чтобы войти или зарегистрироваться на сайте.

    field_methods / photo_plots _-_ visual_record.txt · Последнее изменение: 08.03.2012, 15:14, автор: jgillan

    Fineline Imaging — прецизионные лазерные фотоплоты и пленочные фотошаблоны

    • ФОТОМАСКИ С ЛАЗЕРНОЙ ПЛЕНКИ
      • Размер деталей до 7 микрон
      • Размер пленки до 32 x 28 дюймов
      • От 10160 до 50800 точек на дюйм, разрешение
      • 0.007 «Полиэфирная основа, стабилизированная эмульсия
    • ПАНЕЛИЗАЦИЯ, CAD / CAM, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ
      • Для файлов Gerber 274X, 274D, Fire 9000 или DPF, готовых к работе с плоттером, плата за преобразование не взимается.
      • Для файлов DXF / DWG, GDS, CIF, EPS / PS / AI / PDF применяется плата за преобразование (за редкими исключениями).
      • Для растровых файлов в формате BMP, PNG или TIF ​​или для файлов, содержащих как векторные, так и растровые компоненты, взимается плата за преобразование.
      • Чтобы просмотреть список рекомендуемых программ для использования для выполнения ваших собственных преобразований DXF в Gerber, , пожалуйста, нажмите здесь , чтобы отправить нам запрос по электронной почте.
      • Для редактирования и проектирования CAD / CAM может применяться заводская ставка на оплату труда. Нажмите ссылку «Контакты» выше, чтобы запросить коммерческое предложение.
      • Обычно за простые панели не взимается дополнительная плата. Для поэтапных и повторяющихся панелей, которые приводят к 100 тысячам или более экземпляров, особенно для нескольких панелей для одного фильма, может взиматься небольшая плата.
      • Наше время обработки БЫСТРО! — обычно в течение нескольких часов после утверждения контрольного графика и получения разрешения на оплату (кредитная карта или заказ на покупку).
      • Более подробная информация о возможностях Fineline предоставляется по запросу. Нажмите здесь , чтобы отправить запрос по электронной почте.
      • СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ: Чтобы получить бесплатный фильм с разрешением 50K dpi, демонстрирующий возможности плоттера, , щелкните здесь .
    • ИНСТРУМЕНТ, ВЫБИВКА ОТВЕРСТИЙ
      • .1250 «Спартанский пуансон диаметром
      • »

    ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ

    Предоставляется помощь по инструментам, компоновке, оптимизации конструкции и возможности изготовления, составам травления и расчетам площади меди.

    Форма индивидуального заказа и прайс-лист Fineline Imaging:

    Загрузите индивидуальную форму заказа Fineline здесь: Adobe PDF
    Нажмите здесь , чтобы увидеть последний прайс-лист в формате PDF, действующий с 19 ноября 2018 г.

    Moodboard & Photo Collage Maker онлайн

    Plotboard — универсальный редактор сетки фотографий. Подходит для создания портфолио, альбомов для вырезок, фоторамок, альбомов, слайдов или открыток, рассказов, текстовых документов и многого другого.

    Искусство и творчество

    Moodboard

    Как дизайнеру, вам необходимо донести свои идеи до клиентов, прежде чем вы сделаете окончательный дизайн. Plotboard — это творческая доска для визуальных сообщений, которая поможет вам в этом идеально. Создавайте композиции из текста, фотографий и изображений и делитесь ими бесплатно.

    Альбом для вырезок и альбомов

    Запомните свои лучшие моменты в виде композиций. Plotboard предлагает способ сказать больше, чем простая фотография. Скомпилируйте несколько фотографий и добавьте текст, цвета и закругленные углы. Сделайте свою композицию произведением искусства. Поделитесь своей галереей с друзьями и семьей.

    Журнал путешествий

    Если вы хотите сделать одну яркую картинку, которая передаст дух всего вашего путешествия, Plotboard не имеет себе равных. Совместите потрясающие пейзажи и фотографии необычных мест с портретами членов вашей команды и напишите, что вы хотите сказать о своих воспоминаниях.Картон поместит вашу поездку в одну фоторамку, которую вы можете разместить на столе, чтобы эти воспоминания продолжали вас радовать.

    Малые предприятия

    Инструмент-витрина для татуировок, макияжа, стрижки, маникюра и прочего малого бизнеса

    Композиция может сказать гораздо больше, чем просто текст или фотография. Внимание клиентов очень непродолжительное, поэтому вам нужно это понять с первого взгляда. В этом вам, естественно, поможет Plotboard. Используйте мощь комбинированных визуальных материалов, чтобы одним выстрелом объяснить преимущества вашего продукта.Plotboard позволяет делать это быстро, интуитивно понятным способом, без необходимости обучения.

    Редактор презентаций и слайдов

    Когда вам нужно рассказать историю, вам не нужно использовать тяжелые и устаревшие инструменты, такие как Microsoft PowerPoint или Apple Keynote. Используйте легкую доску для фотографий и текста, чтобы кратко изложить свои идеи. Используйте простейшие слайды с небольшим количеством текста и изображений в качестве ориентира для своей истории. Plotboard — отличный помощник для создания эффективных презентаций в пути, на любом устройстве и даже на разных устройствах.

    Текстовый редактор

    Создание текстового документа — это все о макете. Когда вам не нужно тщательно проверять каждый отступ, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: на сообщении. Plotboard поддержит вас несколькими шрифтами, легким изменением размера текста, стилями текста и выравниванием к вашим услугам. Это намного проще и интуитивно понятнее, чем традиционные инструменты, такие как Microsoft Word.

    Конструктор веб-сайтов и целевых страниц (скоро)

    Действительно ли возможно создать и опубликовать веб-страницу за 5 минут или меньше с нуля? да.Когда вы создаете свою композицию в Plotboard, вы уже создаете веб-страницу. Нажмите одну кнопку, чтобы опубликовать его, и получите ссылку, которой вы можете поделиться.

    Персональный бренд

    Модельное портфолио, портфолио дизайнера или фотографа

    Портфолио — это способ быстро продемонстрировать вашу творческую индивидуальность, и Plotboard создан именно для этого. Квадратная сетка на одну страницу — это правильный размер для организации небольшого количества хорошо подобранной визуальной информации: фотографий, элементов дизайна и текстовых заметок.Это как Lego для фотографий и текста: каждый элемент просто умещается на своем месте.

    Индивидуальный внешний вид и варианты стиля

    Когда дело доходит до того, чтобы увидеть всю картину целиком, вы не можете полагаться на свое воображение, чтобы объединить все части вашего образа воедино. С помощью Plotboard вы можете комбинировать свое платье, обувь и аксессуары на визуальной доске и сравнивать их с другими вариантами. Картон — это не только то, что вы носите, это весь внешний вид и стиль.

    Социальные сети и развлечения

    Фотоколлаж

    Для создания фотоколлажа даже не требуется приложение.Plotboard работает в браузере и очень отзывчивый. Создавайте коллажи из фотографий, храните коллажи в облаке и бесплатно делитесь готовыми коллажами. Подходит для Facebook, Instagram, Pinterest и всех других социальных сетей с изображениями.

    Редактор историй

    Plotboard позволяет создавать истории для просмотра на мобильных устройствах. Эта гибкость позволяет вам создавать свои собственные макеты и импровизировать, что делает его таким хорошим инструментом для вашего творчества.

    Создатель мемов

    Ищете быстрый создатель мемов? Просто вставьте фотографии и напишите текст в Plotboard.Он поддерживает «текст поверх фото», размеры текста, шрифты и цвета. Превратите свою идею в мем всего за несколько нажатий.

    Производительность

    Планировщик интерьера и ремонта дома

    Домашний дизайн — это всегда особый случай. Начните с выбора предметов мебели, которые вам нравятся, а затем объедините их в композицию с помощью Plotboard. Постарайтесь понять настроение вашей комнаты как целостную картину. С легкостью попробуйте разные дизайны комнат, чтобы найти то, что вам действительно нравится. Картон поможет вам найти интерьер своей мечты.

    Составитель контрольного списка дел и планировщик мероприятий

    Когда вы путешествуете, посещаете свадьбу или какое-либо важное событие, у вас нет времени на планирование. Необходима предварительная подготовка. Когда действие начинается, лучше иметь под рукой удобные для чтения инструкции. Графическая доска — отличный инструмент для создания подобных визуальных инструкций на этапе планирования. Текст можно легко увеличить, а при необходимости добавить фотоиллюстрации. Используйте Plotboard, чтобы воплотить в жизнь свои планы.

    Создатель обоев для смартфонов

    Вы можете сделать монохромные обои для своего смартфона или составить их из нескольких фотографий. Графический картон может это сделать.

    Празднуй и помниR

    Фотоальбом и галерея

    С Plotboard выбранные вами фотографии не только сохраняются в вашем фотопотоке, где они могут потеряться. Они хранятся в Plotboard, где вы можете собирать их, добавлять визуальные элементы и смайлики, а также писать комментарии. Пусть ваши фотографии расскажут историю и храните их там, где они не потеряются.

    Фоторамка

    Не платите за предустановки фоторамки. Создавайте собственные рамки любой формы бесплатно. Это так просто.

    Открытка на день рождения, свадьбу, День святого Валентина и другие праздники. Открытка

    .

    Одна фотография не может отразить все событие. Чтобы увидеть молодоженов, их родителей и эту потрясающую вечеринку, вам понадобится либо несколько фотографий, либо видео, которое невозможно просмотреть сразу. Или вам нужен Plotboard, где несколько фотографий можно объединить, чтобы показать и рассказать больше одновременно.

    Изготовитель карт

    Plotboard — это очень простой инструмент для визуальных сообщений, таких как открытки. Создавайте и делитесь своими картами бесплатно.

    One Hour Photo (2002) — Краткое изложение сюжета

    Сеймур «Си» Пэрриш (Робин Уильямс), фототехник в небольшой фотолаборатории в одночасовой фото-клинике SavMart в пригороде Лос-Анджелеса, ведет унылую, уединенную жизнь за пределами » «небесная», гиперреальность атмосферы универмага. Каждый день он работает над тем, чтобы его клиенты получали фотографии самого высокого качества; его жизнь — это поистине его работа, так как ему не к кому и не к чему возвращаться домой в конце каждого дня.По мере того, как каждый рабочий день подходит к концу, Сай попадает в неизбежную рутину, проводя вечера в одиночестве в своей пустой гостиной и смотря телевизор. Единственное, что есть в безупречной квартире Сая для компании, — это хомяк, запертый в его спальне. Он чрезвычайно организованный, аккуратный и педантичный человек, который носит все бежевые одежды. Чувствуя себя не на своем месте в мире, где, кажется, никто не понимает драгоценный дар друзей и семьи, Сай склонен погружаться в свои собственные фантазии, чтобы избежать боли своего существования.

    Его любимые покупатели — семья Йоркин, состоящая из мужа Уилла (Майкл Вартан), жены Нины (Конни Нильсен) и их сына Джейка (Дилан Смит). Он делал их фотографии в течение многих лет и со временем у него возникла одержимость семьей; он боготворит их счастье и достаток, запоминает все личные подробности о них, которые он может узнать, и, наконец, начинает их преследовать. Сай тайно делает свои собственные копии фотографий Йоркинов с негативов пленки, а затем кладет их на стену в своей квартире, огромный коллаж, которого насчитывается более 600.Больше всего он мечтает о том, чтобы быть членом их семьи и разделить любовь, которую, как он полагает, они должны испытывать. Однако он болезненно застенчив, и его неловкие попытки сблизиться с семьей мягко отвергаются.

    Си в конце концов удается зажечь связь с Ниной, когда он притворяется, что интересуется романом, который, как он заметил, она читала в определенный день в магазине. Впервые Нина задает Сай личные вопросы о его жизни, понимая, что он действительно одинокий человек, на что раньше с сочувствием заметил только Джейк.Однако эта связь недолговечна, так как босс Сая, мистер Оуэнс, увольняет его на следующий день за кражу отпечатков. Просматривая свои фотографии в последний раз, Сай обнаруживает, что у Уилла роман, и его идиллическое представление о Йоркинах как «идеальной» семье разрушено. Он приходит к тому, чтобы ненавидеть и завидовать Уиллу, у которого есть все, чего хочет Сай, но, похоже, ему все равно.

    После потери работы Сай выслеживает и фотографирует маленькую дочь Оуэнса, что приводит к полицией против него.Пока детективы Ван дер Зи и Аутербридж (Эрик Ла Саль и Кларк Грегг) обнаруживают одержимость Сая, Сай противостоит Уиллу и его любовнице Майе (Эрин Дэниэлс) во время встречи в их гостиничном номере. С ножом и фотоаппаратом Сай заставляет влюбленных позировать обнаженными, пока он фотографирует. На протяжении всего испытания Майя паникует, и Сай агрессивно реагирует, но не причиняет вреда никому из них. После конфронтации, когда Сай просто сидит на кровати в своем гостиничном номере, он обнаруживает, что в отель прибыла полиция, и пытается сбежать.Звучит сигнал тревоги, и Ван дер Зи преследует его, в то время как Аутербридж обнаруживает Уилла Йоркина и его любовницу целыми и невредимыми, но травмированными. После погони полиция, наконец, задерживает Сая в гараже, когда он пытается прорваться к своей машине. После ареста. Сай утверждает: «Я только что сфотографировал».

    Последняя сцена разворачивается в комнате для допросов полиции, где Ван дер Зи спрашивает Сая, почему он терроризировал Йоркинов, на что Сай косвенно показывает, что его отец заставлял его делать «отвратительные, отвратительные вещи, которые ни один ребенок никогда не должен делать». .Смысл, подтвержденный Романеком, состоит в том, что отец Ся использовал его для создания детской порнографии. Романек также подтвердил, что Сай использовал камеру как средство как для наказания Уилла, так и для противостояния его прошлому, поскольку его отец говорил ему, что «это всего лишь притворство», оскорбляя его. Сай не может понять, почему Уилл, как идеальный отец, был полон решимости разрушить свою семью и, таким образом, навсегда покончил с фантазией, которую он держал в течение почти 10 лет.

    Когда детектив понимает его и готовится принять признание, Сай спрашивает фотографии, которые он сделал в отеле, которые детектив назвал «уликами».Похоже, это всего лишь снимки предметов домашнего обихода и внутренней обстановки, которые он сделал после инцидента в отеле. Это означает, что Сай никогда не фотографировал Уилла и Майю, а только делал вид. Однако в более ранней режиссерской версии мы видим дополнительные удаленные сцены, в которых полиция анализирует фактические фотографии Уилла и Майи с места преступления, сделанные Сай.

    Фильм завершается изображением семьи Йоркинов и Сая. Романек утверждает в комментарии к DVD, что изображение призвано символизировать открытый финал; зрителю остается решить, существует ли картина только в сознании Сая или он когда-нибудь снова увидит семью Йоркинов.

    исследуйте шаблоны в больших коллекциях изображений


    Что такое ImagePlot?

    ImagePlot — это бесплатный программный инструмент, который визуализирует коллекции изображений и видео любого размера. Он реализован в виде макроса, который работает с программой обработки изображений с открытым исходным кодом ImageJ.

    ImagePlot был разработан Инициативой исследований программного обеспечения при поддержке Национального фонда гуманитарных наук (NEH), Калифорнийского института телекоммуникаций и информационных технологий (Calit2) и Центра исследований в области вычислительной техники и искусства (CRCA).

    Просматривайте всю свою коллекцию изображений в одной визуализации.

    Существующие инструменты визуализации отображают данные в виде точек, линий и полос. Визуализации ImagePlot показывают реальные изображения в вашей коллекции. Изображения можно масштабировать до любого размера и организовывать в любом порядке — в соответствии с их датами, содержимым, визуальными характеристиками и т. Д. Поскольку цифровое видео — это всего лишь набор отдельных неподвижных изображений, вы также можете использовать ImagePlot для изучения закономерностей в фильмах, анимации. , видеоигры и любые другие данные движущихся изображений.

    Лучше разбираться в медиа-коллекциях и делать новые открытия.

    Визуализируйте коллекции изображений в виде временных шкал и точечных диаграмм, на которых отображаются все изображения в коллекции. Найдите изображения, которые являются выбросами. Обнаруживайте кластеры — наборы изображений, которые похожи по содержанию или визуальным свойствам. Визуализируйте несколько наборов изображений, чтобы лучше понять их сходства и различия. Изучите закономерности в существующих метаданных (например, даты, имена и т. Д.), Добавленных аннотациях и ключевых словах или визуальных функциях (т.например, яркость, насыщенность, оттенок, формы и т. д.)

    Визуализируйте изменения.

    Мы включаем макросы, которые автоматически измеряют различные визуальные свойства каждого изображения в коллекции (или каждого кадра в видео). Эти измерения могут быть визуализированы в виде линейных графиков, диаграмм рассеяния и графиков изображений. Это позволяет увидеть закономерности изменения визуальных характеристик изображений с течением времени. Вы также можете сравнить несколько наборов изображений с точки зрения их визуальных характеристик.

    Визуализируйте коллекции изображений любого размера.

    От нескольких десятков до миллионов изображений. Теоретических ограничений на количество изображений, которые можно включить в одну визуализацию, нет. Несколько десятков изображений можно визуализировать за секунду, несколько тысяч займут несколько минут. Наибольшее количество, которое мы пробовали до сих пор, составляло один миллион изображений (да, это заняло некоторое время — но это сработало!). Если ваша коллекция действительно большая, начните рендеринг и просто вернитесь, когда он закончится.

    Как это работает?

    От точек к изображениям.

    Начните с точечных и линейных графиков, которые позволяют быстро изучить набор изображений. Как только вы найдете интересный паттерн, заново просчитайте сюжет, чтобы показать изображения. Перемещайтесь между этими вариантами сколько угодно раз.

    Визуализируйте и сохраняйте визуализации в высоком разрешении.

    Вы можете визуализировать и сохранять шкалы серого и полноцветные визуализации любого размера (при условии, что они не превышают 2.5 ГБ.) Например, мы создали визуализацию в серой шкале 44 000 x 44 000, показывающую один миллион страниц манги, визуализацию 137 530 x 13 800, показывающую все кадры в часовом фильме, полноцветную визуализацию 16 000 x 12 000, показывающую 776 картин Ван Гога. (Все были визуализированы на Mac Book Pro с 4 ГБ ОЗУ).

    Превратите любую визуализацию в анимацию.

    Выберите вариант сохранения визуализации после добавления к ней каждого нового изображения. В результате получается последовательность файлов, которую можно легко превратить в видео (используйте QuickTime или любое приложение для редактирования видео).

    Настроить все.

    Настройте внешний вид точек и линий данных, фона, осевых линий, меток данных, меток изображений, размера изображений, прозрачности изображения и почти всего остального, о чем вы можете подумать. Мы написали ImagePlot для поддержки как быстрого исследования наборов изображений, так и создания визуализаций в высоком разрешении для публикаций и выставок. Поэтому мы добавили параметры для управления всеми возможными аспектами внешнего вида визуализации. Визуализации, созданные с помощью ImagePlot, демонстрировались в научных центрах, музеях искусства и дизайна и художественных галереях, включая Музей графического дизайна (Бреда), Биеннале дизайна в Кванджу (Корея) и Музей современного искусства Сан-Диего.

    Используется с инструментами анализа цифровых изображений.

    Измеряйте различные визуальные свойства изображений в коллекции (яркость, насыщенность, оттенки, формы) с помощью макросов, которые мы предоставляем, или вы можете использовать любые другие инструменты цифрового изображения. Изучите закономерности в этих свойствах во всей коллекции с помощью визуализаций ImagePlot.

    Будет ли работать с моими вещами?

    Работа с изображениями во всех популярных форматах.

    Цветные или полутоновые изображения? JPEG или TIFF? Нет проблем, ImagePlot справится со всеми.Если у вас изображения разных размеров, ImagePlot также может автоматически масштабировать их до одного и того же размера. Если ваши изображения находятся в нескольких каталогах на вашем компьютере, мы встроили опцию для решения этой проблемы.

    Кроссплатформенность.

    Запустите ImagePlot в Windows, Mac OS или Unix.

    Кодирование не требуется.

    ImagePlot имеет графический интерфейс пользователя, поэтому вам не нужно ничего программировать или создавать сценарии.

    Использовать данные, созданные в других приложениях.

    ImagePlot работает с наиболее распространенными форматами данных: набором файлов изображений и данными об этих изображениях, сохраненными в текстовом файле с разделителями табуляции (.txt). Это делает ImagePlot совместимым с множеством других приложений для каталогизации медиа, анализа данных и визуализации информации. Вы можете готовить и редактировать данные с помощью любой электронной таблицы или текстового редактора. Файл данных может содержать любое количество строк и столбцов. (Например, наш файл данных для миллиона страниц манги имел миллион строк и 60 столбцов.)

    Загрузите и запустите ImagePlot за считанные минуты.

    ImagePlot — это макрос, который работает в кроссплатформенном программном обеспечении для обработки изображений с открытым исходным кодом ImageJ. Вместе эти файлы занимают менее 5 МБ. Полная загрузка ~ 100 МБ включает несколько больших наборов данных, которые полезны для начала работы, но не требуются для работы программного обеспечения.

    Мужчина из Ла-Пуэнте крадет 620000 фотографий iCloud, чтобы найти изображения обнаженных женщин

    Мужчина из округа Лос-Анджелес взломал тысячи учетных записей Apple iCloud и собрал более 620 000 личных фотографий и видео, чтобы украсть и поделиться изображениями обнаженных людей молодые женщины, говорят федеральные власти.

    Хао Куо Чи, 40 лет, из Ла Пуэнте, согласился признать себя виновным в четырех уголовных преступлениях, включая сговор с целью получения несанкционированного доступа к компьютеру, как показывают протоколы суда.

    Чи, которого зовут Дэвид, признал, что выдавал себя за сотрудников службы поддержки Apple в электронных письмах, которые обманом заставляли ничего не подозревающих жертв предоставить ему свои Apple ID и пароли, согласно протоколам суда.

    Он получил несанкционированный доступ к фотографиям и видеозаписям не менее 306 жертв по всей стране, большинство из которых были молодыми женщинами, как он признал в своем соглашении о признании вины с федеральной прокуратурой в Тампе, штат Флорида.

    Чи сказал, что взломал аккаунты около 200 жертв по просьбе людей, которых он встретил в Интернете. Используя прозвище «icloudripper4you», Чи позиционировал себя как способный взламывать учетные записи iCloud для кражи фотографий и видео, как он признал в судебных документах.

    Чи признал в судебных документах, что он и его неназванные сообщники использовали иностранную зашифрованную электронную почту для анонимного общения друг с другом. Когда они сталкивались с фотографиями и видео в обнаженном виде, хранящимися в учетных записях жертв в iCloud, они называли их «победами», которые они собирали и делились друг с другом.

    «Я даже не знаю, кто был замешан», — сказал Чи в четверг в коротком телефонном разговоре.

    Он выразил опасение, что публичное разоблачение его преступлений «разрушит всю мою жизнь».

    «Я сожалею о том, что сделал, но у меня есть семья», — сказал он.

    Согласие Чи признать себя виновным произошло в связи с тем, что Apple столкнулась с критикой со стороны защитников конфиденциальности за свой план сканирования фотографий iPhone, которые клиенты хранят в iCloud, с целью пометить изображения сексуального насилия над детьми для потенциального сообщения в правоохранительные органы.Защитники говорят, что это может открыть новые возможности для государственного надзора за пользователями iPhone по всему миру.

    В случае Чи украденные изображения хранились в безопасности на серверах Apple, но ему удалось заставить жертв передать ему пароли iCloud, необходимые для загрузки их данных.

    В судебных документах ФБР идентифицировало два адреса Gmail, которые Чи использовал, чтобы побудить жертв изменить информацию для входа в iCloud: «applebackupicloud» и «backupagenticloud». ФБР заявило, что обнаружило более 500 000 писем в двух учетных записях, в том числе около 4700 с идентификаторами пользователей и паролями iCloud, которые были отправлены Чи.

    Заговорщики Чи попросили бы его взломать определенную учетную запись iCloud, и он ответил бы ссылкой Dropbox, согласно заявлению суда, сделанного агентом ФБР Энтони Боссоуном, который занимается делами о киберпреступлениях.

    Аккаунт Чи в Dropbox содержал около 620 000 фотографий и 9 000 видеороликов, частично сгруппированных в зависимости от того, содержит ли контент «выигрышные» изображения обнаженной натуры, пишет Боссон.

    Афера начала раскрываться в марте 2018 года.

    Калифорнийская компания, специализирующаяся на удалении фотографий знаменитостей из Интернета, уведомила неназванного общественного деятеля в Тампе о том, что обнаженные фотографии этого человека были размещены на порнографических сайтах, сказал Боссон.Жертва хранила обнаженные фотографии на iPhone и создавала их резервные копии в iCloud.

    Вскоре следователи обнаружили, что вход в учетную запись iCloud жертвы производился с интернет-адреса в доме Чи в Ла-Пуэнте, сказал Боссоне. ФБР получило ордер на обыск и провело обыск в доме 19 мая. К тому времени агенты уже собрали четкую картину онлайн-жизни Чи из огромного количества записей, полученных от Dropbox, Google, Apple, Facebook и Charter Communications.

    Авг.5 ноября Чи согласился признать себя виновным по одному пункту обвинения в сговоре и трем пунктам получения несанкционированного доступа к защищенному компьютеру. Ему грозит до пяти лет тюрьмы за каждое из четырех преступлений.

    Представители ФБР и прокуратуры США в Тампе от комментариев отказались.

    Как разработать Pix2Pix GAN для преобразования изображения в изображение

    Последнее обновление 18 января 2021 г.

    Генеративная состязательная сеть Pix2Pix, или GAN, представляет собой подход к обучению глубокой сверточной нейронной сети для задач преобразования изображения в изображение.

    Тщательная конфигурация архитектуры как типа GAN с условным изображением позволяет как создавать большие изображения по сравнению с предыдущими моделями GAN (например, 256 × 256 пикселей), так и способность хорошо работать с множеством различных изображений для -задачи по переводу изображений.

    В этом руководстве вы узнаете, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

    После прохождения этого руководства вы будете знать:

    • Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображения в изображение карт Google.
    • Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
    • Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

    Начните свой проект с моей новой книги «Генеративные состязательные сети с Python», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

    Приступим.

    • Обновлено январь / 2021 : Обновлено, поэтому замораживание слоев работает с нормой партии.

    Как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение
    Фотография сделана Европейской южной обсерваторией, некоторые права защищены.

    Обзор учебного пособия

    Это руководство разделено на пять частей; их:

    1. Что такое Pix2Pix GAN?
    2. Набор данных преобразования изображений со спутника на карту
    3. Как разработать и обучить модель Pix2Pix
    4. Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix
    5. Как перевести карты Google на спутниковые изображения

    Что такое Pix2Pix GAN?

    Pix2Pix — это модель генерирующей состязательной сети или GAN, разработанная для универсального преобразования изображения в изображение.

    Подход был представлен Филипом Изола и др. в своей статье 2016 года под названием «Преобразование изображения в изображение с помощью условно-состязательных сетей», представленной на CVPR в 2017 году.

    Архитектура GAN состоит из модели генератора для вывода новых вероятных синтетических изображений и модели дискриминатора, которая классифицирует изображения как реальные (из набора данных) или поддельные (сгенерированные). Модель дискриминатора обновляется напрямую, тогда как модель генератора обновляется через модель дискриминатора.Таким образом, две модели обучаются одновременно в состязательном процессе, в котором генератор стремится лучше обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается лучше идентифицировать поддельные изображения.

    Модель Pix2Pix — это тип условного GAN, или cGAN, где создание выходного изображения зависит от входного, в данном случае исходного изображения. Дискриминатору предоставляется как исходное изображение, так и целевое изображение, и он должен определять, является ли цель правдоподобным преобразованием исходного изображения.

    Генератор обучается через состязательную потерю, что побуждает генератор генерировать правдоподобные изображения в целевой области. Генератор также обновляется с помощью потерь L1, измеренных между сгенерированным изображением и ожидаемым выходным изображением. Эта дополнительная потеря побуждает модель генератора создавать правдоподобные переводы исходного изображения.

    Pix2Pix GAN был продемонстрирован на ряде задач преобразования изображения в изображение, таких как преобразование карт в спутниковые фотографии, черно-белые фотографии в цветные и эскизы продуктов в фотографии продуктов.

    Теперь, когда мы знакомы с Pix2Pix GAN, давайте подготовим набор данных, который мы можем использовать для преобразования изображения в изображение.

    Хотите разрабатывать сети GAN с нуля?

    Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

    Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

    Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

    Набор данных преобразования изображений со спутника на карту

    В этом уроке мы будем использовать так называемый набор данных « maps », который использовался в статье Pix2Pix.

    Это набор данных, состоящий из спутниковых снимков Нью-Йорка и соответствующих страниц с картами Google. Проблема перевода изображений связана с преобразованием спутниковых фотографий в формат карт Google или, наоборот, изображений карт Google в спутниковые фотографии.

    Набор данных представлен на веб-сайте pix2pix и может быть загружен в виде 255-мегабайтного zip-файла.

    Загрузите набор данных и распакуйте его в текущий рабочий каталог. Будет создан каталог под названием « карт » со следующей структурой:

    карты ├── поезд └── val

    карты

    ├── поезд

    └── val

    Папка поезда содержит 1097 изображений, тогда как набор данных проверки содержит 1099 изображений.

    Изображения имеют цифровое имя файла и находятся в формате JPEG. Каждое изображение имеет ширину 1200 пикселей и высоту 600 пикселей и содержит как спутниковое изображение слева, так и изображение Google Maps справа.

    Образец изображения из набора данных Maps, включая изображение со спутника и Google Maps.

    Мы можем подготовить этот набор данных для обучения модели Pix2Pix GAN в Keras. Мы просто будем работать с изображениями в наборе обучающих данных. Каждое изображение будет загружено, масштабировано и разделено на элементы спутниковой карты и карты Google.В результате получится 1097 пар цветных изображений с шириной и высотой 256 × 256 пикселей.

    Функция load_images () ниже реализует это. Он перечисляет список изображений в заданном каталоге, загружает каждое с целевым размером 256 × 512 пикселей, разбивает каждое изображение на элементы спутника и карты и возвращает массив каждого из них.

    # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

    # загрузить все изображения из каталога в память

    def load_images (path, size = (256,512)):

    src_list, tar_list = list (), list ()

    # перечислить имена файлов в каталоге, предположим, что все являются изображениями

    для имени файла в listdir (путь):

    # загрузить и изменить размер изображения

    пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = size)

    # преобразовать в массив numpy

    пикселей = img_to_array (пикселей)

    # разбить на спутник и карту

    sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:]

    src_list.append (sat_img)

    tar_list.append (map_img)

    return [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

    Мы можем вызвать эту функцию, указав путь к набору обучающих данных. После загрузки мы можем сохранить подготовленные массивы в новый файл в сжатом формате для дальнейшего использования.

    Полный пример приведен ниже.

    # загружать, разделять и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir из numpy import asarray из numpy import vstack из кераса.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import savez_compressed # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных путь = ‘карты / поезд /’ # загрузить набор данных [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez_compressed (имя файла, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    30

    # загрузить, разделить и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению

    из os import listdir

    from numpy import asarray

    from numpy import vstack

    from keras.preprocessing.image import img_to_array

    from keras.preprocessing.image import load_img

    from numpy import savez_compressed

    # загрузить все изображения из каталога в память

    def load_images (path, size = (

    2) 9000): src_list, tar_list = list (), list ()

    # перечислить имена файлов в каталоге, предположим, что все являются изображениями

    для имени файла в listdir (путь):

    # загрузить и изменить размер изображения

    пикселей = load_img (путь + имя файла , target_size = size)

    # преобразовать в массив numpy

    пикселей = img_to_array (пикселей)

    # разделить на спутник и карту

    sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:]

    src_list.append (sat_img)

    tar_list.append (map_img)

    return [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

    # путь к набору данных

    path = ‘maps / train /’

    #

    загружает набор данных2 [src_images, tar_images] = load_images (путь)

    print (‘Loaded:’, src_images.shape, tar_images.shape)

    # сохранить как сжатый массив numpy

    filename = ‘maps_256.npz’

    savez, src_images, tar_images)

    print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

    При выполнении примера загружаются все изображения в наборе обучающих данных, суммируются их формы, чтобы изображения были загружены правильно, а затем массивы сохраняются в новый файл с именем maps_256.npz в формате сжатого массива NumPy.

    Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz

    Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

    Сохраненный набор данных: maps_256.npz

    Этот файл можно загрузить позже с помощью функции load () NumPy и получения каждого массива по очереди.

    Затем мы можем построить несколько пар изображений, чтобы убедиться, что данные были обработаны правильно.

    # загружаем подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz’) src_images, tar_images = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сюжет исходных изображений n_samples = 3 для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’)) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    # загрузить подготовленный набор данных

    из numpy import load

    from matplotlib import pyplot

    # загрузить набор данных

    data = load (‘maps_256.npz ‘)

    src_images, tar_images = data [‘ arr_0 ‘], data [‘ arr_1 ‘]

    print (‘ Loaded: ‘, src_images.shape, tar_images.shape)

    # исходные изображения графика

    n_samples

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i)

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’) ))

    # построить целевое изображение

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + n_samples + i)

    pyplot.ось (‘off’)

    pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’))

    pyplot.show ()

    Выполнение этого примера загружает подготовленный набор данных и суммирует форму каждого массива, подтверждая наши ожидания немногим более тысячи пар изображений 256 × 256.

    Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

    Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

    Также создается график из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения вверху и изображения карты Google внизу.

    Мы видим, что спутниковые изображения довольно сложны и, хотя изображения карты Google намного проще, они имеют цветовую кодировку для таких вещей, как основные дороги, вода и парки.

    График из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения (вверху) и изображения Google Map (внизу).

    Теперь, когда мы подготовили набор данных для перевода изображений, мы можем разработать нашу модель Pix2Pix GAN.

    Как разработать и обучить модель Pix2Pix

    В этом разделе мы разработаем модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

    Та же архитектура и конфигурация модели, описанные в документе, использовались для решения ряда задач по переводу изображений. Эта архитектура описана как в основной части документа, с дополнительными деталями в приложении к документу, так и в полностью работающей реализации, представленной как открытый исходный код с фреймворком глубокого обучения Torch.

    Реализация в этом разделе будет использовать структуру глубокого обучения Keras, основанную непосредственно на модели, описанной в документе и реализованной в базе кода автора, предназначенной для получения и генерации цветных изображений размером 256 × 256 пикселей.

    Архитектура состоит из двух моделей: дискриминатора и генератора.

    Дискриминатор — это глубокая сверточная нейронная сеть, которая выполняет классификацию изображений. В частности, условная классификация изображений. Он принимает как исходное изображение (например, спутниковое фото), так и целевое изображение (например, изображение Google Maps) в качестве входных данных и прогнозирует вероятность того, является ли целевое изображение реальным или поддельным переводом исходного изображения.

    Дизайн дискриминатора основан на эффективном воспринимающем поле модели, которое определяет отношение между одним выходом модели и количеством пикселей во входном изображении.Это называется моделью PatchGAN и тщательно спроектировано таким образом, чтобы каждый выходной прогноз модели соответствовал квадрату или фрагменту входного изображения размером 70 × 70. Преимущество этого подхода заключается в том, что одна и та же модель может применяться к входным изображениям разных размеров, например. больше или меньше 256 × 256 пикселей.

    Выход модели зависит от размера входного изображения, но может быть одним значением или квадратной картой активации значений. Каждое значение представляет собой вероятность того, что фрагмент во входном изображении является реальным.Эти значения могут быть усреднены для получения общей вероятности или классификационной оценки, если это необходимо.

    Функция define_discriminator () ниже реализует модель дискриминатора 70 × 70 PatchGAN в соответствии с дизайном модели, описанной в статье. Модель берет два входных изображения, которые объединены вместе, и предсказывает исправление вывода предсказаний. Модель оптимизирована с использованием бинарной кросс-энтропии, и используется взвешивание, так что обновления модели дают половину (0,5) обычного эффекта.Авторы Pix2Pix рекомендуют это взвешивание обновлений модели, чтобы замедлить изменения дискриминатора по сравнению с моделью генератора во время обучения.

    # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) вернуть модель

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    000

    000 34

    35

    36

    37

    38

    # определение модели дискриминатора

    def define_discriminator (image_shape):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0.02)

    # исходное изображение input

    in_src_image = Input (shape = image_shape)

    # целевое изображение input

    in_target_image = Input (shape = image_shape)

    # объединять изображения по каналам

    merged (объединить) (объединить) [in_src_image, in_target_image])

    # C64

    d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено)

    d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d)

    # C128

    d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (d)

    # C256

    d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization ( ) (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # C512

    d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # второй последний выходной слой

    d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # вывод патча

    d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    patch_out = Activation (‘sigmoid’) (d)

    # определить модель

    model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out)

    # compile model

    opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0.5)

    model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5])

    модель возврата

    Модель генератора сложнее модели дискриминатора.

    Генератор представляет собой модель кодера-декодера, использующую архитектуру U-Net. Модель берет исходное изображение (например, спутниковое фото) и генерирует целевое изображение (например, изображение Google Maps). Для этого сначала используется понижающая дискретизация или кодирование входного изображения до уровня узкого места, а затем повышающая дискретизация или декодирование представления узкого места до размера выходного изображения. Архитектура U-Net означает, что между уровнями кодирования и соответствующими уровнями декодирования добавляются пропускные соединения, образуя U-образную форму.

    Изображение ниже проясняет пропускные соединения, показывая, как первый уровень кодера соединяется с последним уровнем декодера и так далее.

    Архитектура генератора U-Net модели
    , взятая из преобразования изображения в изображение с помощью условно состязательных сетей

    Кодер и декодер генератора состоят из стандартизованных блоков сверточного, пакетного нормализационного, выпадающего и активационного уровней. Эта стандартизация означает, что мы можем разрабатывать вспомогательные функции для создания каждого блока слоев и многократно вызывать его для создания частей модели, кодирующих и декодирующих.

    Функция define_generator () ниже реализует модель генератора кодировщика-декодера U-Net. Он использует вспомогательную функцию define_encoder_block () для создания блоков слоев для кодера и функцию decoder_block () для создания блоков слоев для декодера. В выходном слое используется функция активации tanh, что означает, что значения пикселей в сгенерированном изображении будут в диапазоне [-1,1].

    # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu г = LeakyReLU (альфа = 0,2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0.5) (g, обучение = True) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, без партии norm и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) вернуть модель

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    000

    000 34

    35

    36

    37

    38

    39

    40

    41

    42

    43

    44

    45

    46

    47

    0005

    51

    52

    53

    54

    55

    56

    57

    58

    59

    60

    61

    # определение блока кодировщика

    def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0.02)

    # добавить слой понижающей дискретизации

    g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in)

    # условно добавить пакетную нормализацию

    если batchnorm:

    g = BatchNormalization () (g, training = True)

    # активация утечки relu

    g = LeakyReLU (alpha = 0,2) (g)

    return g

    # определить декодер block

    def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0.02)

    # добавить слой с повышающей дискретизацией

    g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in)

    # добавить пакетную нормализацию

    g = BatchNormalization () (g, training = True)

    # условно добавить выпадение

    если выпадение:

    g = выпадение (0,5) (g, обучение = True)

    # слияние с пропуском соединения

    g = Concatenate () ([g, skip_in])

    # повторная активация

    g = Activation (‘relu’) (g)

    return g

    # определение модели автономного генератора

    def define_generator (image_shape = ( 256,256,3)):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0.02)

    # image input

    in_image = Input (shape = image_shape)

    # модель кодировщика

    e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False)

    e2 = define_encoder_block3 =

    define_encoder_block (e2, 256)

    e4 = define_encoder_block (e3, 512)

    e5 = define_encoder_block (e4, 512)

    e6 = define_encoder_block (e5, 512)

    e7 = define_encoder , без пакетной нормы и relu

    b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7)

    b = Activation (‘relu’ ) (b)

    # модель декодера

    d1 = decoder_block (b, e7, 512)

    d2 = decoder_block (d1, e6, 512)

    d3 = decoder_block (d2, e5, 512)

    d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False)

    d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False)

    d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False)

    d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False)

    # output

    g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same ‘, kernel_initializer = init) (d7)

    out_image = Activation (‘ tanh ‘) (g)

    # define model

    model = Model (in_image, out_image)

    return model

    Модель дискриминатора обучается непосредственно на реальных и сгенерированных изображениях, тогда как модель генератора — нет.

    Вместо этого модель генератора обучается с помощью модели дискриминатора. Он обновлен, чтобы минимизировать потери, прогнозируемые дискриминатором для сгенерированных изображений, помеченных как « реальные ». Таким образом, рекомендуется создавать более реальные изображения. Генератор также обновляется, чтобы минимизировать потерю L1 или среднюю абсолютную ошибку между сгенерированным изображением и целевым изображением.

    Генератор обновляется посредством взвешенной суммы как состязательных потерь, так и потерь L1, где авторы модели рекомендуют взвешивание 100 к 1 в пользу потерь L1.Это сделано для того, чтобы генератор сильно побуждал генерировать правдоподобные переводы входного изображения, а не просто правдоподобные изображения в целевой области.

    Это может быть достигнуто путем определения новой логической модели, состоящей из весов в существующей модели автономного генератора и дискриминатора. Эта логическая или составная модель включает установку генератора поверх дискриминатора. Исходное изображение предоставляется как вход для генератора и дискриминатора, хотя выход генератора подключен к дискриминатору как соответствующее изображение « target ».Затем дискриминатор предсказывает вероятность того, что генератор был реальным переводом исходного изображения.

    Дискриминатор обновляется автономно, поэтому веса повторно используются в этой составной модели, но помечены как не обучаемые. Составная модель обновляется двумя целевыми объектами, одна из которых указывает на то, что сгенерированные изображения были реальными (кросс-энтропийная потеря), вынуждая большие обновления веса в генераторе для создания более реалистичных изображений, и выполненный реальный перевод изображения, который сравнивается с выход модели генератора (потеря L1).

    Функция define_gan () ниже реализует это, принимая уже определенные модели генератора и дискриминатора в качестве аргументов и используя функциональный API Keras для их соединения в составную модель. Обе функции потерь указаны для двух выходных данных модели, а веса, используемые для каждого, указаны в аргументе loss_weights функции compile () .

    # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключаем вход источника и выход генератора ко входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) вернуть модель

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора

    def define_gan (g_model, d_model, image_shape):

    # сделать веса в дискриминаторе не обучаемыми

    для слоя в d_model.Layers:

    if not isinstance (layer, BatchNormalization):

    layer.trainable = False

    # определить исходное изображение

    in_src = Input (shape = image_shape)

    # подключить исходное изображение ко входу генератора

    gen_out = g_model (in_src)

    # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора

    dis_out = d_model ([in_src, gen_out])

    # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации

    model = Model (in_src, [dis_out, gen_out])

    # скомпилировать модель

    opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5)

    model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100])

    return model

    Затем мы можем загрузить наш набор данных парных изображений в сжатом формате массива NumPy.

    Это вернет список из двух массивов NumPy: первый для исходных изображений и второй для соответствующих целевых изображений.

    # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

    # загрузить и подготовить обучающие изображения

    def load_real_samples (filename):

    # загрузить сжатые массивы

    data = load (filename)

    # распаковать массивы

    X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’]

    # масштаб от [0,255] до [-1,1]

    X1 = (X1 — 127,5) / 127,5

    X2 = (X2 — 127,5) / 127.5

    возврат [X1, X2]

    Для обучения дискриминатора потребуются пакеты реальных и поддельных изображений.

    Функция generate_real_samples () ниже подготовит пакет случайных пар изображений из обучающего набора данных и соответствующую метку дискриминатора class = 1 , чтобы указать, что они реальны.

    # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y

    # выбрать пакет случайных выборок, вернуть изображения и цель

    def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape):

    # распаковать набор данных

    trainA, trainB = dataset

    # выбрать случайные экземпляры

    ix = 0, поезд А.shape [0], n_samples)

    # получать выбранные изображения

    X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix]

    # генерировать метки реальных классов (1)

    y = единицы ((n_samples, patch_shape , patch_shape, 1))

    return [X1, X2], y

    Функция generate_fake_samples () ниже использует модель генератора и пакет реальных исходных изображений для создания эквивалентного пакета целевых изображений для дискриминатора.

    Они возвращаются с меткой class-0, чтобы указать дискриминатору, что они поддельные.

    # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) возврат X, y

    # генерировать пакет изображений, возвращать изображения и цели

    def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape):

    # генерировать поддельный экземпляр

    X = g_model.предсказать (образцы)

    # создать ‘поддельные’ метки классов (0)

    y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1))

    return X, y

    Обычно модели GAN не сходятся; вместо этого находится равновесие между моделями генератора и дискриминатора. Таким образом, мы не можем легко судить, когда обучение должно быть остановлено. Следовательно, мы можем сохранить модель и использовать ее для периодического генерирования примеров преобразования изображения в изображение во время обучения, например, каждые 10 эпох обучения.

    Затем мы можем просмотреть сгенерированные изображения в конце обучения и использовать качество изображения для выбора окончательной модели.

    Функция summarize_performance () реализует это, беря модель генератора в момент обучения и используя ее для генерации числа, в данном случае трех, переводов случайно выбранных изображений в наборе данных. Затем исходное, сгенерированное изображение и ожидаемая цель наносятся на график в виде трех рядов изображений, а график сохраняется в файл. Кроме того, модель сохраняется в файл в формате H5, что упрощает загрузку в дальнейшем.

    Имена файлов изображений и моделей включают номер итерации обучения, что позволяет нам легко различать их в конце обучения.

    # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2))

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30 33

    000

    # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель

    def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3):

    # выбрать образец входных изображений

    [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1)

    # создать пакет поддельных образцов

    X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1)

    # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1]

    X_realA = (X_realA + 1) / 2.0

    X_realB = (X_realB + 1) / 2.0

    X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0

    # построить реальные исходные изображения

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i)

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.imshow (X_realA [i])

    # plot сгенерированное целевое изображение

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i)

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.imshow (X_fakeB [i])

    # построить реальное целевое изображение

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i)

    pyplot.axis (‘off ‘)

    pyplot.imshow (X_realB [i])

    # сохранить график в файл

    filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1)

    pyplot.savefig (filename1)

    pyplot.close ()

    # сохранить модель генератора

    filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1)

    g_model.save (filename2)

    print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2))

    Наконец, мы можем обучить модели генератора и дискриминатора.

    Функция train () ниже реализует это, принимая в качестве входных данных заданный генератор, дискриминатор, составную модель и загруженный набор данных. Количество эпох установлено на 100, чтобы сократить время обучения, хотя в статье использовалось 200. Размер партии 1 используется, как рекомендовано в статье.

    Обучение включает фиксированное количество итераций обучения. В наборе обучающих данных 1097 изображений. Одна эпоха — это одна итерация по этому количеству примеров, при этом размер пакета, равный единице, означает 1097 шагов обучения. Генератор сохраняется и оценивается каждые 10 эпох или каждые 10970 обучающих шагов, а модель будет работать в течение 100 эпох, или всего 109 700 обучающих шагов.

    Каждый шаг обучения включает в себя сначала выбор пакета реальных примеров, а затем использование генератора для создания пакета совпадающих поддельных образцов с использованием реальных исходных изображений.Затем дискриминатор обновляется пакетом реальных изображений, а затем — поддельными изображениями.

    Затем модель генератора обновляется, предоставляя реальные исходные изображения в качестве входных данных и предоставляя метки классов 1 (реальные) и реальные целевые изображения в качестве ожидаемых выходных данных модели, необходимой для расчета потерь. Генератор имеет две оценки потерь, а также оценку взвешенной суммы, полученную при вызове train_on_batch () . Нас интересует только взвешенная сумма баллов (первое возвращаемое значение), поскольку она используется для обновления весов модели.

    Наконец, потеря для каждого обновления сообщается на консоль на каждой итерации обучения, а производительность модели оценивается каждые 10 периодов обучения.

    # поезд pix2pix модель def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных)

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    # train pix2pix model

    def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1):

    # определение выходной квадратной формы дискриминатора

    n_patch = d_model.output_shape [1]

    # распаковать набор данных

    trainA, trainB = dataset

    # вычислить количество пакетов на тренировочную эпоху

    bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch)

    # вычислить количество итераций обучения

    n_steps = bat_per_epo * n_epochs

    # вручную перечислить эпохи

    для i в диапазоне (n_steps):

    # выбрать партию реальных сэмплов

    [X_realA, X_realB], y_real_patch_realBase), y_real_patch_real_sample = natch_real_s000

    # создать пакет поддельных образцов

    X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch)

    # обновить дискриминатор для реальных образцов

    d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real)

    # обновить дискриминатор для сгенерированных выборок

    d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake)

    # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB])

    # суммируем производительность

    print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss))

    # суммировать производительность модели

    if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0:

    summarize_performance (i, g_model, dataset)

    Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример кода для обучения Pix2Pix GAN преобразованию спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

    # пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load из numpy импортных нулей из множества импортных из numpy.random import randint от keras.optimizers импорт Адам из keras.initializers import RandomNormal из keras.models импорт модели from keras.models import Input из keras.layers импортировать Conv2D from keras.layers import Conv2DTranspose from keras.layers import LeakyReLU из кераса.активация импорта слоев из keras.layers import Concatenate из keras.layers import Dropout из keras.layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU из matplotlib import pyplot # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) модель возврата # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu g = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0,5) (g, обучение = верно) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, без партии norm и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) модель возврата # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключаем вход источника и выход генератора ко входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) модель возврата # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) вернуть X, y # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2)) # поезд модели pix2pix def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.нпз ‘) print (‘Загружено’, набор данных [0] .shape, набор данных [1] .shape) # определить форму ввода на основе загруженного набора данных image_shape = набор данных [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model, d_model, image_shape) # модель поезда поезд (d_model, g_model, gan_model, набор данных)

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    000

    000 34

    35

    36

    37

    38

    39

    40

    41

    42

    43

    44

    45

    46

    47

    0005

    51

    52

    53

    54

    55

    56

    57

    58

    59

    60

    61

    62

    63

    9 0002 64

    65

    66

    67

    68

    69

    70

    71

    72

    73

    74

    75

    76

    77 9000

    81

    82

    83

    84

    85

    86

    87

    88

    89

    90

    91

    92

    94

    000

    94

    000 97

    98

    99

    100

    101

    102

    103

    104

    105

    106

    107

    108

    109

    1102

    109

    1102

    114

    115

    116

    117

    118

    119

    120

    121

    122

    123

    124

    125

    126

    127

    128

    129

    130

    131

    132

    133

    134

    135

    136

    137

    0002 1382 138

    137

    1382 138

    137

    1382 138

    142

    143

    144

    145

    146

    147

    148

    149

    150

    151

    152

    153

    149

    152

    153

    153

    158

    159

    160

    161

    162

    163

    164

    165

    166

    167

    168

    169

    000

    170

    169

    000

    170

    169

    000

    175

    176

    177

    178

    179

    180

    181

    182

    183 9000 5

    184

    185

    186

    187

    188

    189

    190

    191

    192

    193

    194

    195

    0005

    194

    195

    19000

    1

    200

    201

    202

    203

    204

    205

    206

    207

    208

    209

    210

    211

    212

    0003

    217

    218

    219

    220

    221

    222

    223

    224

    225

    226

    227

    228

    000

    227

    228

    000

    000

    228

    000

    000

    234

    235

    236

    237

    238

    239

    240

    241

    242 9 0005

    243

    244

    # пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение

    из numpy import load

    from numpy import zeros

    from numpy import ones

    from numpy.random import randint

    from keras.optimizers import Adam

    from keras.initializers import RandomNormal

    from keras.models import Model

    from keras.models import Input

    from keras.layers import Conv2D

    import from keras.layers Conv2DTranspose

    из keras.layers import LeakyReLU

    from keras.layers import Activation

    from keras.layers import Concatenate

    from keras.layers import Dropout

    from keras.Layers import BatchNormalization

    from keras.layers import LeakyReLU

    from matplotlib import pyplot

    # определить модель дискриминатора

    def define_discriminator (image_shape):

    000 # инициализация веса

    # исходное изображение input

    in_src_image = Input (shape = image_shape)

    # целевое изображение input

    in_target_image = Input (shape = image_shape)

    # объединять изображения по каналам

    merged = Concatenate, () in_target_image])

    # C64

    d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # C128

    d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization ( ) (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # C256

    d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0,2) (d)

    # C512

    d = Conv2D (512, (4,4), шаги = ( 2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # второй последний выходной слой

    d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    d = BatchNormalization () (d)

    d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d)

    # вывод патча

    d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d)

    patch_out = Activation ( ‘sigmoid’) (d)

    # определить модель

    model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out)

    # скомпилировать модель

    opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5)

    model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5])

    return model

    # определить блок кодировщика

    def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0,02)

    # добавить слой понижающей дискретизации

    g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in)

    # условно добавить пакетную нормализацию

    , если batchnorm:

    g = BatchNormalization () (g, training = True)

    # утечка активация relu

    g = LeakyReLU (alpha = 0.2) (g)

    return g

    # определение блока декодера

    def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev5 = 0,02)

    # добавить слой с повышающей дискретизацией

    g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in)

    # добавить пакетную нормализацию

    g = BatchNormalization () (g, training = True)

    # условно добавить выпадение

    если выпадение:

    g = выпадение (0.5) (g, training = True)

    # слияние с пропуском соединения

    g = Concatenate () ([g, skip_in])

    # повторная активация

    g = Activation (‘relu’) (g)

    return g

    # определение модели автономного генератора

    def define_generator (image_shape = (256,256,3)):

    # инициализация веса

    init = RandomNormal (stddev = 0.02)

    # image input

    in_image Ввод (shape = image_shape)

    # модель кодировщика

    e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False)

    e2 = define_encoder_block (e1, 128)

    e3 = define_encoder_block2

    (e3, 512)

    e5 = define_encoder_block (e4, 512)

    e6 = define_encoder_block (e5, 512)

    e7 = define_encoder_block (e6, 512)

    # узкое место, no batch norm2D и relu

    (512, (4,4), шаги = (2,2), паддин g = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7)

    b = Активация (‘relu’) (b)

    # модель декодера

    d1 = decoder_block (b, e7, 512)

    d2 = decoder_block (d1 , e6, 512)

    d3 = decoder_block (d2, e5, 512)

    d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False)

    d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False)

    d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False)

    d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False)

    # output

    g = Conv2DTranspose (3, (4,4), шаги = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7)

    out_image = Activation (‘tanh’) (g)

    # определить модель

    model = Model (in_image, out_image)

    return model

    # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора

    def define_gan (g_model, d_model, image_shape):

    # сделать веса в дискриминаторе не обучать в состоянии

    для слоя в d_model.Layers:

    if not isinstance (layer, BatchNormalization):

    layer.trainable = False

    # определить исходное изображение

    in_src = Input (shape = image_shape)

    # подключить исходное изображение ко входу генератора

    gen_out = g_model (in_src)

    # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора

    dis_out = d_model ([in_src, gen_out])

    # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации

    model = Model (in_src, [dis_out, gen_out])

    # скомпилировать модель

    opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5)

    model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100])

    return model

    # загрузить и подготовить обучающие изображения

    def load_real_samples (filename):

    # загрузить сжатые массивы

    data = load (filename)

    # распаковать массивы

    X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’]

    # масштаб от [ 0,255] до [-1,1]

    X1 = (X1 — 127,5) / 127,5

    X2 = (X2 — 127.5) / 127,5

    return [X1, X2]

    # выбор пакета случайных выборок, возврат изображений и цель

    def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape):

    # unpack dataset

    trainA = набор данных

    # выбрать случайные экземпляры

    ix = randint (0, trainA.shape [0], n_samples)

    # получить выбранные изображения

    X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix]

    # сгенерировать ‘реальные’ метки класса (1)

    y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1))

    return [X1, X2], y

    # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели

    def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape):

    # генерировать поддельный экземпляр

    X = g_model.предсказать (образцы)

    # создать ‘поддельные’ метки классов (0)

    y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1))

    return X, y

    # создать образцы и сохранить как график и сохраните модель

    def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3):

    # выберите образец входных изображений

    [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1)

    # создать пакет поддельных образцов

    X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1)

    # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1]

    X_realA = (X_realA + 1 ) / 2.0

    X_realB = (X_realB + 1) / 2.0

    X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0

    # построить реальные исходные изображения

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i)

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.imshow (X_realA [i])

    # plot сгенерированное целевое изображение

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i)

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.imshow (X_fakeB [i])

    # построить реальное целевое изображение

    для i в диапазоне (n_samples):

    pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i)

    pyplot.axis (‘off ‘)

    pyplot.imshow (X_realB [i])

    # сохранить график в файл

    filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1)

    pyplot.savefig (filename1)

    pyplot.close ()

    # сохранить модель генератора

    filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1)

    g_model.save (filename2)

    print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2))

    # train pix2pix models

    def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1):

    # определить выходную квадратную форму дискриминатора

    n_patch = d_model.output_shape [1]

    # распаковать набор данных

    trainA, trainB = dataset

    # вычислить количество пакетов на обучающую эпоху

    bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch)

    # вычислить количество итераций обучения

    n_steps = bat_per_epo * n_epochs

    # вручную перечислить эпохи

    для i в диапазоне (n_steps

    ): # 9000 select5 реальных образцов

    [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (dataset, n_batch, n_patch)

    # создать пакет поддельных образцов

    X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model_ 9_real) 0002 # обновить дискриминатор для реальных отсчетов

    d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real)

    # обновить дискриминатор для сгенерированных сэмплов

    d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake)

    # обновить генератор 9_dellossan,

    train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB])

    # суммируем производительность

    print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss))

    # суммировать производительность модели

    if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0:

    summarize_performance (i, g_model, dataset)

    # загрузить данные изображения

    набор данных = load_real_samples (‘maps_256.npz ‘)

    print (‘ Loaded ‘, dataset [0] .shape, dataset [1] .shape)

    # определить входную форму на основе загруженного набора данных

    image_shape = dataset [0] .shape [1:]

    # определить модели

    d_model = define_discriminator (image_shape)

    g_model = define_generator (image_shape)

    # определить составную модель

    gan_model = define_gan (g_model 9000, train_model 9000, train_model 9000, train_model 9000, train_model) d_model, g_model, gan_model, набор данных)

    Пример можно запустить на аппаратном обеспечении ЦП, хотя рекомендуется аппаратное обеспечение ГП.

    Пример может занять около двух часов на современном оборудовании GPU.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

    Сообщается о потерях на каждой итерации обучения, включая потерю дискриминатора на реальных примерах (d1), потерю дискриминатора на сгенерированных или поддельных примерах (d2) и потерю генератора, которая представляет собой средневзвешенное значение состязательных и L1 потерь (g).

    Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример ошибки обучения.

    > 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72,452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] g [14.343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

    > 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266]

    > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813]

    > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520 ]

    > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143]

    > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72.452]

    > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792]

    > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] г [14,343]

    > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851]

    > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901]

    > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460]

    > Сохранено: plot_109600.png и модель_109600.h5

    Модели сохраняются каждые 10 эпох и сохраняются в файл с номером итерации обучения. Кроме того, изображения генерируются каждые 10 эпох и сравниваются с ожидаемыми целевыми изображениями.Эти графики можно оценить в конце прогона и использовать для выбора окончательной модели генератора на основе качества сгенерированного изображения.

    В конце прогона у вас будет 10 сохраненных файлов модели и 10 графиков сгенерированных изображений.

    После первых 10 эпох создаются изображения карты, которые выглядят правдоподобно, хотя линии улиц не совсем прямые, а изображения содержат некоторое размытие. Тем не менее, большие конструкции находятся в нужных местах и ​​в большинстве случаев окрашены в нужные цвета.

    График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

    Изображения, сгенерированные примерно после 50 периодов обучения, начинают выглядеть очень реалистично, по крайней мере, в смысле, а качество остается хорошим до конца тренировочного процесса.

    Обратите внимание на первый пример сгенерированного изображения ниже (правый столбец, средняя строка), который содержит больше полезных деталей, чем реальное изображение карты Google.

    График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 100 эпох обучения

    Теперь, когда мы разработали и обучили модель Pix2Pix, мы можем изучить, как их можно использовать автономно.

    Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix

    Обучение модели Pix2Pix приводит к созданию множества сохраненных моделей и образцов сгенерированных изображений для каждой из них.

    Больше эпох обучения не обязательно означает более качественную модель. Следовательно, мы можем выбрать модель на основе качества сгенерированных изображений и использовать ее для выполнения специального преобразования изображения в изображение.

    В этом случае мы будем использовать модель, сохраненную в конце прогона, например после 100 эпох или 109 600 итераций обучения.

    Хорошей отправной точкой является загрузка модели и использование ее для специальных переводов исходных изображений в обучающем наборе данных.

    Во-первых, мы можем загрузить обучающий набор данных. Мы можем использовать ту же функцию с именем load_real_samples () для загрузки набора данных, которая использовалась при обучении модели.

    # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загрузить сжатые файлы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

    # загрузить и подготовить обучающие изображения

    def load_real_samples (filename):

    # загрузить сжатые файлы

    data = load (filename)

    # распаковать массивы

    X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’]

    # масштаб от [0,255] до [-1,1]

    X1 = (X1 — 127,5) / 127,5

    X2 = (X2 — 127,5) / 127.5

    возврат [X1, X2]

    Эту функцию можно вызвать следующим образом:

    … # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape)

    # загрузить набор данных

    [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’)

    print (‘Loaded’, X1.shape, X2.shape)

    Затем мы можем загрузить сохраненную модель Keras.

    … # модель нагрузки model = load_model (‘модель_109600.h5’)

    # загрузить модель

    model = load_model (‘model_109600.h5’)

    Затем мы можем выбрать случайную пару изображений из набора обучающих данных для использования в качестве примера.

    … # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

    # выбрать случайный пример

    ix = randint (0, len (X1), 1)

    src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

    Мы можем предоставить исходное спутниковое изображение в качестве входных данных для модели и использовать его для прогнозирования изображения карты Google.

    … # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

    # генерировать изображение из источника

    gen_image = model.предсказать (src_image)

    Наконец, мы можем построить исходное, сгенерированное изображение и ожидаемое целевое изображение.

    Функция plot_images () ниже реализует это, обеспечивая красивый заголовок над каждым изображением.

    # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    # источник графика, сгенерированные и целевые изображения

    def plot_images (src_img, gen_img, tar_img):

    images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img))

    # масштаб от [-1,1] до [0 , 1]

    изображений = (images + 1) / 2.0

    title = [‘Source’, ‘Generated’, ‘Expected’]

    # построчно построить изображения

    для i в диапазоне (len (images)):

    # определить subplot

    pyplot.subplot ( 1, 3, 1 + i)

    # выключить ось

    pyplot.axis (‘off’)

    # построить необработанные данные пикселей

    pyplot.imshow (images [i])

    # показать заголовок

    pyplot .title (заголовки [i])

    pyplot.show ()

    Эту функцию можно вызывать с каждым из наших исходных, сгенерированных и целевых изображений.

    … # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

    # построить все три изображения

    plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

    Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример выполнения специального преобразования изображения в изображение с примером из набора обучающих данных.

    # пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из кераса.модели импортировать load_model из numpy import load из numpy import vstack из matplotlib import pyplot из numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape) # модель нагрузки model = load_model (‘модель_109600.h5 ‘) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    000

    000 34

    35

    36

    37

    38

    39

    40

    41

    42

    43

    44

    45

    46

    47

    # пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение

    из keras.models import load_model

    from numpy import load

    from numpy import vstack

    from matplotlib import pyplot

    from numpy.random import randint

    # загрузить и подготовить обучающие изображения

    def load_real_samples ( загрузить сжатые массивы

    data = load (filename)

    # распаковать массивы

    X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’]

    # масштабировать от [0,255] до [-1,1]

    X1 = (X1 — 127.5) / 127,5

    X2 = (X2 — 127,5) / 127,5

    return [X1, X2]

    # источник графика, сгенерированные и целевые изображения

    def plot_images (src_img, gen_img, tar_img):

    изображений = vstack ((src_img, gen_img, tar_img))

    # масштаб от [-1,1] до [0,1]

    изображений = (images + 1) / 2.0

    заголовков = [‘Источник’, ‘Создано ‘,’ Expected ‘]

    # построчно строить изображения

    для i in range (len (images)):

    # определять подзаголовок

    pyplot.subplot (1, 3, 1 + i)

    # выключить ось

    pyplot.axis (‘off’)

    # построить необработанные данные пикселей

    pyplot.imshow (images [i])

    # показать заголовок

    pyplot.title (title [i])

    pyplot.show ()

    # загрузить набор данных

    [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’)

    print (‘Loaded’, X1. shape, X2.shape)

    # загрузить модель

    model = load_model (‘model_109600.h5’)

    # выбрать случайный пример

    ix = randint (0, len (X1), 1)

    src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

    # генерировать изображение из источника

    gen_image = model.pred (src_image)

    # построить все три изображения

    plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

    При выполнении примера будет выбрано случайное изображение из набора обучающих данных, оно переведено на карту Google и построено сравнение результата с ожидаемым изображением.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

    В этом случае мы видим, что сгенерированное изображение захватывает большие дороги с оранжевым и желтым цветом, а также зеленые парковые зоны. Созданное изображение не идеально, но очень близко к ожидаемому.

    График спутника для преобразования изображения карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

    Мы также можем использовать модель для перевода данного автономного изображения.

    Мы можем выбрать изображение из набора данных проверки в разделе maps / val и обрезать спутниковый элемент изображения.Затем его можно сохранить и использовать в качестве входных данных для модели.

    В этом случае мы будем использовать « maps / val / 1.jpg ».

    Пример изображения из части проверки набора данных Maps

    Мы можем использовать программу обработки изображений, чтобы создать грубую обрезку спутникового элемента этого изображения для использования в качестве входных данных и сохранить файл как satellite.jpg в текущем рабочем каталоге.

    Пример обрезанного спутникового изображения для использования в качестве входных данных для модели Pix2Pix.

    Мы должны загрузить изображение как массив пикселей NumPy размером 256 × 256, изменить масштаб значений пикселей до диапазона [-1,1], а затем расширить размеры одного изображения, чтобы представить один входной образец.

    Функция load_image () ниже реализует это, возвращая пиксели изображения, которые могут быть предоставлены непосредственно загруженной модели Pix2Pix.

    # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127,5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) возврат пикселей

    # загрузить изображение

    def load_image (filename, size = (256,256)):

    # загрузить изображение с предпочтительным размером

    пикселей = load_img (filename, target_size = size)

    # преобразовать в массив numpy

    пикселей = img_to_array (пикселей)

    # масштаб от [0,255] до [-1,1]

    пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5

    # изменить форму до 1 образца

    пикселей = expand_dims (пикселей, 0)

    вернуть пиксели

    Затем мы можем загрузить наш обрезанный спутниковый снимок.

    … # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружено’, src_image.shape)

    # загрузить исходное изображение

    src_image = load_image (‘satellite.jpg ‘)

    print (‘ Загружено ‘, src_image.shape)

    Как и раньше, мы можем загрузить нашу сохраненную модель генератора Pix2Pix и сгенерировать перевод загруженного изображения.

    … # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

    # загрузить модель

    model = load_model (‘model_109600.h5 ‘)

    # генерировать изображение из источника

    gen_image = model.predict (src_image)

    Наконец, мы можем снова масштабировать значения пикселей до диапазона [0,1] и построить график результата.

    … # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.show ()

    # масштаб от [-1,1] до [0,1]

    gen_image = (gen_image + 1) / 2.0

    # построить изображение

    pyplot.imshow (gen_image [0])

    pyplot .axis (‘выкл.’)

    pyplot.show ()

    Если связать все это вместе, полный пример выполнения специального перевода изображения с одним файлом изображения приведен ниже.

    # пример загрузки модели pix2pix и использования ее для одноразового перевода изображений из кераса.модели импортировать load_model из keras.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import load из numpy import expand_dims из matplotlib import pyplot # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружен’, src_image.shape) # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) пиплот.показать ()

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30 33

    000

    # пример загрузки модели pix2pix и использования ее для одноразового преобразования изображения

    из keras.models import load_model

    from keras.preprocessing.image import img_to_array

    from keras.preprocessing.image import load_img

    from numpy import load

    from numpy import expand_dims

    000 from matplot

    000 pyplot

    0005

    def load_image (filename, size = (256,256)):

    # загрузить изображение с предпочтительным размером

    пикселей = load_img (filename, target_size = size)

    # преобразовать в массив numpy

    пикселей = img_to_array (пикселей)

    # масштаб от [0,255] до [-1,1]

    пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5

    # изменить форму до 1 образца

    пикселей = expand_dims (пикселей, 0)

    вернуть пиксели

    # загрузить исходное изображение

    src_image = load_image (‘satellite.jpg’)

    print (‘ Loaded ‘, src_image.shape)

    # загрузить модель

    model = load_model (‘ model_109600.h5 ‘)

    # создать изображение из источника

    gen_image = model.predict (src_image)

    # масштаб от [-1, 1] до [0,1]

    gen_image = (gen_image + 1) / 2.0

    # построить изображение

    pyplot.imshow (gen_image [0])

    pyplot.axis (‘off’)

    pyplot.show ()

    При выполнении примера загружается изображение из файла, создается его перевод и отображается результат.

    Созданное изображение является разумным переводом исходного изображения.

    Улицы не выглядят прямыми, а детали зданий немного нечеткие. Возможно, при дальнейшем обучении или выборе другой модели можно будет создавать изображения более высокого качества.

    Участок спутникового изображения, переведенный на карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

    Как перевести карты Google на спутниковые изображения

    Теперь, когда мы знакомы с тем, как разработать и использовать модель Pix2Pix для перевода спутниковых изображений на карты Google, мы можем также изучить обратное.

    То есть мы можем разработать модель Pix2Pix для преобразования изображений карты Google в правдоподобные спутниковые изображения. Для этого требуется, чтобы модель изобрела или представила себе правдоподобные здания, дороги, парки и т. Д.

    Мы можем использовать один и тот же код для обучения модели с одной небольшой разницей. Мы можем изменить порядок наборов данных, возвращаемых функцией load_real_samples () ; например:

    # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127.5) / 127,5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1]

    # загрузить и подготовить обучающие изображения

    def load_real_samples (filename):

    # загрузить сжатые массивы

    data = load (filename)

    # распаковать массивы

    X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’]

    # масштаб от [0,255] до [-1,1]

    X1 = (X1 — 127,5) / 127,5

    X2 = (X2 — 127,5) / 127.5

    # возврат в обратном порядке

    возврат [X2, X1]

    Примечание : порядок X1 и X2 обратный.

    Это означает, что модель будет принимать изображения карты Google в качестве входных данных и учиться генерировать спутниковые изображения.

    Запустите пример, как раньше.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

    Как и раньше, о потере модели сообщается на каждой итерации обучения. Если потери для дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность повторного запуска обучающего прогона, поскольку это пример неудачного обучения.

    > 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114] > 4, d1 [0,396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0.311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] г [9,941] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

    > 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790]

    > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476]

    > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114 ]

    > 4, d1 [0.396] d2 [0,406] г [62,903]

    > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650]

    > 109596, d1 [0,311] d2 [0,057] г [25,376]

    > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618]

    > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139]

    > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494]

    > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] g [9,941]

    > Сохранено: plot_109600.png и model_109600.h5

    Сложнее судить о качестве сгенерированных спутниковых изображений, тем не менее, правдоподобные изображения создаются уже через 10 эпох.

    График карты Google на спутниковые изображения, переведенные с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

    Как и раньше, качество изображения улучшится и будет изменяться в процессе обучения. Окончательная модель может быть выбрана на основе качества сгенерированного изображения, а не общего количества эпох обучения.

    Модель не представляет особых трудностей в создании разумных водных ресурсов, парков, дорог и т. Д.

    График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 90 эпох обучения

    Расширения

    В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

    • Автономный спутник . Разработайте пример перевода автономных изображений карт Google в спутниковые изображения, как мы сделали для спутниковых изображений в карты Google.
    • Новое изображение . Найдите спутниковый снимок совершенно нового места, переведите его на карту Google и сравните результат с фактическим изображением на картах Google.
    • Дополнительная подготовка . Продолжайте обучение модели еще на 100 эпох и оцените, приведет ли дополнительное обучение к дальнейшему улучшению качества изображения.
    • Увеличение изображения . Используйте небольшое увеличение изображения во время обучения, как описано в статье Pix2Pix, и оцените, приводит ли это к лучшему качеству сгенерированных изображений.

    Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.
    Разместите свои выводы в комментариях ниже.

    Дополнительная литература

    Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

    Официальный

    API

    Сводка

    В этом руководстве вы узнали, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

    В частности, вы выучили:

    • Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображения в изображение карт Google.
    • Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
    • Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

    Есть вопросы?
    Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

    Развивайте генерирующие состязательные сети уже сегодня!

    Разрабатывайте модели GAN за считанные минуты
    …с всего несколькими строками кода Python

    Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
    Генеративные состязательные сети с Python

    Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов на:
    DCGAN , условных GAN , перевод изображений , Pix2Pix , CycleGAN
    и многое другое …

    Наконец-то добавьте модели GAN в свои проекты Vision
    Пропустите академики. Только результаты.Посмотрите, что внутри .

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *