По заданному изображению найти оригинал: Найти оригинал функции по ее изображению

2+1). Во всех случаях результат будет один и тот же:

По умолчанию Wolfram|Alpha использует для обозначения аргумента оригинала букву t, а для аргумента изображения – s. Это можно изменить следующим образом.

Если ввести запрос LT без указания функции-оригинала, подлежащей преобразованию, то Wolfram|Alpha выведет калькулятор интегрального преобразования Лапласа. Здесь нужно указать оригинал, аргумент оригинала и изображения, после чего следует отправить запрос на исполнение:

LT

Аналогично работает калькулятор обратного преобразования Лапласа. Для его быстрого вызова можно использовать следующий запрос:

ILT

Если что-то еще осталось непонятным, пишите в комментариях, пожалуйста.

Функции-оригиналы и их изображения – Энциклопедия по машиностроению XXL

Остается совершить обратный переход и найти оригинал изображения (6.119). Как известно [34], функция /о х) имеет простые чисто мнимые корни, связь которых с действительными корнями функции Бесселя первого рода Уо ) легко установить, используя соотношение 134]   [c.222]

Преобразованием Лапласа (изображением по Лапласу) некоторой функции (оригинала) /(/) называется функция f(p), зависящая от комплексной переменной р, определяемая с помощью равенства  [c.292]

Формулой обращения преобразования Лапласа называется следующее соотношение, позволяющее найти функцию-оригинал /(/) по известному изображению f(p)  [c.292]

О п е р а д и о н н ы й метод. Существо операционного метода заключается в том, что изучению подвергается не сама функция (оригинал),, а ее видоизменение (изображение). Изображение получается при помощи умножения оригинала на экспоненциальную функцию с последующим интегрированием в интервале от нуля до бесконечности. Например, если дан оригинал функции f(t), то изображение ее будет  

[c.112]

В некоторых случаях необходимо знать начальное или конечное значение функции-оригинала, а известно только изображение указанной функции. В этом случае необходимо использовать теоремы о начальном или  [c.95]

Метод преобразования Лапласа состоит в том, что изучается не сама функция (оригинал), а ее видоизменение (изображение). Это видоизменение— преобразование осушествляется при помощи умножения на некоторую экспоненциальную функцию и интегрирования ее в определенных пределах. Поэтому преобразование Лапласа является интегральным преобразованием и определяется соотношением  

[c.79]

Нахождение оригинала функции по ее изображению может быть выполнено особенно быстро, если изображение функции совпадает с одним из изображений, содержащихся в таблице (Л. 15, 17, 19]. В данном случае необходимо знать соотношение, которое позволяло бы находить оригинал функции, если изображение ее имеет вид D(s)/4 (s), где F(s) — полином л-й степени относительно s. Этот вопрос решают теоремы разложения. В частности, если F(s) имеет простые корни s , то теорема разложения имеет вид  [c.80]

Изображением или преобразованием Лапласа функции-оригинала f t) называется функция  

[c.111]

Z-преобразование переводит эту функцию-оригинал в изображение F z) по следующему правилу  [c.349]

Используя теоремы об определении оригинала функции по изображению, представленному отношениями полиномов, с учетом кратности корней, из (1.109) находим  [c.83]

В классе непрерывных функций оригинал определяется по заданному изображению единственным образом всюду, за исключением, быть может, точки / = 0.  [c.330]

Данное соотношение переводит функцию-оригинал / f) в функцию-изображение F (s). Совокупность всех f t) называется пространством оригиналов, а совокупность всех F (s) — пространством изображений.  

[c.34]

Один из способов вычисления оригинала по изображению (10.120) состоит в разложении его на простые дроби с последующим обратным преобразованием каждого члена полученного ряда. В некоторых случаях можно применить более простой метод перехода в пространство оригиналов, если гиперболические функции в изображении (10.120) заменить экспоненциальными. После такой замены изображение (10.120) принимает вид [86]  [c.242]

Для отыскания оригинала изображения (5.277) исследуем функцию  [c.211]

При численных решениях необходимо осуществлять переход от функции оригинала f t) к изображениям F(р) и обратно. Для неразрывных функций, описываемых кривыми сравнительно простой формы (особенно монотонно меняющихся), вычисление изображения по Лапласу—Карсону может быть найдено с помощью механической квадратуры по формуле [1]  

[c.349]

Отыскание функций оригинала /( ) на основании численных значений ее операторных изображений F(p) по Лапласу—Карсону, заданных при нескольких значениях р, можно произвести на основе численных методов обращения интегральных преобразований.  [c.350]

Функцию Y (р), определяемую равенством (6.28), называют изображением (по Лапласу) оригинала у (t). В дальнейшем будем обозначать оригиналы строчными буквами у (t), / (t) и т. д., а соответствующие им изображения теми же, но прописными буквами  

[c.199]

Таким образом, установлены следующие фундаментальные особенности интеграла Лапласа (изображения по Лапласу). Интеграл сходится в полуплоскости Re /7 > Sq, где Sq — показатель роста оригинала, и равномерно сходится в полуплоскости s Si > > So, где Sj — произвольное сколь угодно близкое к о число (но не равное ему). Равномерная сходимость интеграла Лапласа и непрерывность по параметру р подынтегрального выражения / (/) обеспечивают непрерывность интеграла (изображения) в полуплоскости Re /7 > о и делают возможным при интегрировании изображения F (р) изменять порядок интегрирования в получаемом двукратном интеграле. Наконец, интеграл Лапласа (изображение F (р)) есть функция аналитическая при Re р > Sq, допустимо дифференцирование под знаком интеграла при Re р > о и при Re /7 -> + оо интеграл Лапласа исчезает (см. (6.37) ).  

[c.202]

Такой вид наиболее удобен при теоретическом исследовании. Функция g i) является ядром интегрального оператора. Однако для определения результата действия оператора А на произвольную входную функцию u t) соотношение (2.2.77а) мало пригодно поскольку интеграл в правой части при сложном виде (0 и u t) вычислить не удается. Чаще всего для определения выходной функции v t) используется передаточная функция W p). Метод определения у (О состоит в следующем. По таблицам преобразований Лапласа ищется изображение й(р), затем строится функция u. p)W(p) и по тем же таблицам находится оригинал этой функции, который и дает выходную функцию v t). Хотя часто отыскание прямого и обратного преобразования Лапласа представляет собой трудную задачу, указанный метод наиболее эффективен для определения выходной функции объектов по известной входной функции.  

[c.72]

Функция Fni p) связана с функцией F p) из (4.3.39) по формуле Fn(p) = Fni (р +а 1 + 0 2) Сдвиг аргумента на ai + 2 у изображения соответствует умножению оригинала на Поэтому оригинал fn t) функции F p) найдем с помощью (4.3.50)  

[c.189]

Дирака дельта-функция 262 см. также б-Функция Дисперсия 281, 285, 289, 290 см. также Второй центральный момент Дифференциальная функция распределения 283 Дифференцирование изображения 293 оригинала 292, 293  [c.298]

Зная изображение f(p), можно восстановить оригинал или функцию f t) по формуле Меллина  [c.582]

Заметим, что уравнение (120) получено при наложении определенных условий на оригинал /(г”), а не на изображение sf. Так как точный вид функции f t) не известен, будем предполагать, что уравнение (120) справедливо в том случае, когда изображение sf удовлетворяет условию малости кривизны. Что значит малость , показано на рис. 6 для графика зависимости некоторой переходной проводимости от gt или lg .  

[c.148]

Функция / (t) действительного переменного называется оригиналом, а функция F (р) согласно (6.58) — односторонним изображением по Лапласу оригинала / t) или просто изображением.  [c.179]

Оригинал / (О единственным образом определяет изображение F (р). Для всякого оригинала, удовлетворяющего условиям 1—3, изображение определено в полуплоскости Re р > сТо- Если функция / (О удовлетворяет условиям 1—3 и при этом изображение F (р)  [c.179]

К исходному дифференциальному уравнению применяется преобразование Лапласа и вместо уравнения для оригинала функции получаем уравнение для изображения. Поскольку преобразование Лапласа является интегральным, то вместо обычного дифференциального  

[c.112]

Используя связь между изображением и оригиналом функции, применяя обратное преобразование Лапласа, по изображению находят решение для оригинала функции.  [c.113]

При переходе от уравнения в частных производных (3-17) для оригинала W r, х) к уравнению (3-26) для изображения w r, s) использовано начальное условие W r, 0)=0. Иными словами, при применении преобразования Лапласа к производной функции И7(г, т) по времени мы удовлетворили начальному условию (3-27).  [c.117]

Переход от изображения (3-39) к оригиналу с помощью теоремы разложения приводит к решению для оригинала в виде бесконечного ряда. Вычисление функции W r, т) для малых времен процесса затруднительно ввиду необходимости брать несколько членов ряда. Поэтому найдем решение, пригодное для малых времен процесса теплопередачи. С этой целью преобразуем равенство (3-38) и представим его в виде  [c.120]

Умножение оригинала f x—a) на функцию единичного скачка и(т —а) в области изображений соответст вует умножению на При этом график функции /(т) смещается вправо на отрезок а.  [c.87]

Для получения оригинала решения можно воспользоваться обобщенной теоремой разложения. Теорема разложения справедлива для изображений, которые можно представить в виде отношения двух обобщенных полиномов Ф (5) ф (5), а также для отношения необобщенных полиномов, когда последние путем умножения или деления на х —( / [c.120]

В силу свойств функции-оригинала изображение F(p) есть аналитическая функция в полуплоскости Re р>аа. По своему изображению функция-оригинал восстанавяивается по формуле  [c.111]

В силу свойств функции-оригинала изображение F p) есть аналитическая функция в полуплоскости Rep > Oq. По ее изображению функция-ори-гинал восстанавливается формулой  [c.111]

Обратное преобразование Лапласа. Процедура нахождения функции-оригинала /(t) по заданному ее изображению / (р) назьгоается обратным преобразованием Лапласа  [c.346]

Теперь нужно суметь осуществить обратный переход, т. е. по изместному изображению Y (р) найти соответствующий ему оригинал д t), дающий решение задачи Коши (6.1), (6.10). Иными словами, нужно решить задачу обращения преобразования (6.12). Выбор функции а (р), которая пока была произвольной аналитической функцией, как раз и определяется условиями обращения преобразования (6.12), которое при использовании обозначений (6.14) можно переписать так  [c.197]

Для разыскания решения уравнения нам необходимо найти 0ри1инал или начальную функцию X t), которой соответствует изображение (р). Для этого предварительно найдем оригинал Z t) для изображения, представляемого функцией  [c.158]

Умножить дифференциальные уравнения и граничные условия на выбранное ядро 1преобразова1Ния и проинтегрировать полученные выражения в соответствующих пределах по неременной, (подлежащей исключению в результате вместо системы дифференциальных уравнений в частных производных относительно оригинала функций (мы получим систему обыкновенных дифференциальных уравнений для изображения функций, которые учитывают начальные (при иапользовании преобразования Лапласа) или граничные (при нспользовапии преобразО Ваний Фурье) условия.2t, найти оригинал функции, найти оригинал по изображению вольфрам, преобразование лапласа онлайн пошагово, теорема об интегрировании оригинала, лапласа, преобразование, оригинала, найти, оригинал, функции, обратное, преобразование лапласа примеры, дифференцирование оригинала, теорема об интегрировании оригинала, обратное преобразование лапласа, изображению, вольфрам, примеры, дифференцирование, теорема, интегрировании, изображение, sint, онлайн, пошагово, найти оригинал функции, Функция – оригинал, найти изображение функции sin2t, преобразование лапласа онлайн пошагово, sin2t, найти оригинал по изображению вольфрам, найти изображение функции sint, функция-оригинал, операционное исчисление. функция-оригинал,

…

Нахождение оригинала по заданному изображению (когда оно рационально)

Предыдущие выкладки показывают, что если – какая-нибудь правильная рациональная дробь, разложение которой на простейшие дроби есть

то

(21.20)

будет оригиналом, имеющим изображение .

В частности, если все полюсы – простые, то

; ,

и для оригинала, имеющего изображение , получим формулу

(21.21)

Заметимеще, что если

(21.22)

то соответствующим оригиналом будет

(21.23)

Таким образом, нахождение оригинала по заданному рациональному изображению сводится к разложению правильной рациональной дроби на простейшие дроби.

Пример 21.1.Найти оригинал , имеющий изображение

.

Разложим это изображение на простейшие дроби:

.

Первое слагаемое в полученном изображении можно умножить и разделить на 2: , т.к. при и . Учитывая формулу (1.8), запишем оригинал этого изображения:

≒.

Второе слагаемое представим в виде: , которое соответствует виду изображения (21.22) – , при , , и . Учитывая формулу (21.23), запишем оригинал этого изображения: ≒.

Таким образом, окончательный вид оригинала, соответствующий исходному изображению, будет:

≒.

Пример 21.2.Найти оригинал , имеющий изображение .

Рассмотрим два метода.

1. Разложение изображения на сумму изображений.

Представим исходное изображение в виде суммы простых дробей

С учетом того, что

≒t^m, то при m = 1, будем иметь ≒t и ≒1;

≒, то при α = -1, будем иметь ≒e^–t.

Следовательно, изображение имеет оригинал вида t-1+e^–t, т.е.

≒ t-1+e^–t.

2. Разложение изображения на произведение изображений.

Обозначим

≒e^–t = f₁(t) и ≒t = f₂(t).

Применив формулу Дюамеля ≒, получим

≒

Следовательно, изображение имеет оригинал вида t-1+e^–t, т.е.

≒ t-1+e^–t.

Пример 21.3.Найти оригинал , имеющий изображение .

Обозначим

≒= f₁(t) и ≒ e^t = f₂(t).

Применив формулу Дюамеля ≒, получим

≒

Следовательно, изображение имеет оригинал вида , т.е.

≒.

ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЛАПЛАСА — презентация на Slide-Share.ru 🎓

1

Первый слайд презентации: ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЛАПЛАСА

Изображение слайда

2

Слайд 2: Определение оригинала по изображению. Теоремы разложения

Если известно изображение, то оригинал может быть найден тремя путями: с помощью таблицы оригинал – изображение; с помощью теоремы свёртки в области оригинала; путём осуществления обратного преобразования Лапласа по формуле обращения с применением теории вычетов. Продемонстрируем первый путь на конкретном примере

Изображение слайда

3

Слайд 3

Пример 10. Пусть дано изображение и требуется найти оригинал f ( t ), соответствующий этому изображению Разложим изображение на элементарные дроби:

Изображение слайда

4

Слайд 4

Таким образом, Из таблицы оригинал – изображение тогда сам оригинал

Изображение слайда

5

Слайд 5

График функции (оригинала) f ( t )

Изображение слайда

Изображение для работы со слайдом

6

Слайд 6

Пример получения оригинала по заданному изображению с помощью свёртки был приведён ранее (см. пример 10). Вычисление интеграла ( 4 ) удобно производить с помощью вычетов. Пусть функция F(p) является изображением, то есть она аналитична в полyплоскости Re p > c 0, стремится к нулю при | p |→∞ в любой полуплоскости Re p ≥ c > c 0 равномерно относительно arg p, и интеграл (4) абсолютно сходится. Пусть, кроме того, функция F ( p ) при Re p < c 0 имеет конечное число особых точек – полюсов.

Изображение слайда

7

Слайд 7

Функция F ( p ) удовлетворяет условиям леммы Жордана, тогда интеграл вычисленный по прямой, параллельной мнимой оси, сходится к контурному интегралу, где контур интегрирования состоит из указанной прямой и дуги бесконечно большого радиуса. Применяя теорему о вычетах, получим где p = p k – полюсы функции.

Изображение слайда

Изображение для работы со слайдом

8

Слайд 8

Т.к. изображение F ( p ) аналитично при Re p > c 0, то полюсы лежат левее прямой Re p = c 0. Пусть изображение является рациональной функцией, то есть представляет собой отношение двух многочленов причем m < n и коэффициенты a и b – вещественные числа. Вычислив корни знаменателя, представим это выражение в виде: где k l – кратность корня, причем

Изображение слайда

9

Слайд 9

Принимая во внимание формулу о вычете относительно кратного полюса, получим: ( 27 ) Рассмотрим некоторые частные случаи. Пусть теперь все корни знаменателя A ( p ) изображения F ( p ) будут простыми (не кратными), то есть k l = 1. Тогда следовательно для простых полюсов изображения F ( p ) ( 28 )

Изображение слайда

10

Слайд 10

где A ‘ ( p i ) – производная многочлена A( p ), взятая в точке p = p i. Если в выражении A ( p ) присутствует один нулевой корень, т.е., где то формула ( 28 ) приобретает вид: ( 29 ) Формулы ( 27 ) – ( 29 ) позволяют получить оригинал по соответствующему ему изображению, причем это изображение должно иметь вид рациональной дроби. В этом случае получение оригинала сводится к определению полюсов функции F(p) и, в зависимости от характера этих полюсов, применить какую-либо из указанных формул. Эти формулы называются теоремами ( формулами ) разложения.

Изображение слайда

11

Слайд 11

Пример 1 1. Найти оригинал для изображения используя теоремы разложения. Изображение содержит простой нулевой полюс и два простых ненулевых полюса поэ – тому применим формулу ( 29 ). Здесь тогда

Изображение слайда

12

Слайд 12

Теоремы (формулы) разложения являются универсальным средством для определения оригинала по известному изображению, однако иногда их применение затруднительно и громоздко, особенно в тех случаях, когда полюсы функции F ( p ) представляют собой комплексные числа. В таких случаях оказывается более удобным использовать свойства прямого и обратного преобразований Лапласа совместно с таблицей «оригинал – изображение» по Лапласу.

Изображение слайда

13

Слайд 13

Формулы ( 27 ) – ( 29 ) целесообразно применять при работе с математическими пакетами на персональных компьютерах, где реализованы алгоритмы численного определения корней полиномов высокой степени (до n = 19).

Изображение слайда

14

Слайд 14: Решение линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами

С помощью преобразования Лапласа можно весьма просто производить решение линейных диф – ференциальных уравнений с постоянными коэффици – ентами (см. теорему 8 ) Заменяя производную на p n F ( p ) и учитывая начальные условия, можно получить функцию Φ ( p ), для которой с помощью таблицы преобразования Лапласа, свертки в области оригиналов или формул разложения может быть получен оригинал, то есть решение дифференциального уравнения.

Изображение слайда

15

Слайд 15

Пример 12. Решить дифференциальное уравнение: Ранее, в примере 8, при рассмотрении теоремы о дифференцировании оригиналов было получено изображение этого уравнения: Разложим изображение на элементарные дроби и найдём оригиналы для каждого из слагаемых: Числитель изображения

Изображение слайда

16

Слайд 16

т.е. отсюда Таким образом, Поскольку

Изображение слайда

17

Слайд 17

то оригинал Производные от оригинала: Проверка начальных условий: Начальные условия совпали с заданными. Проверка решения: Получено тождество!

Изображение слайда

18

Слайд 18: Применение формулы (интеграла) Дюамеля

Часто получение изображения функции f ( t ) в дифференциальном уравнении затруднительно. Рас-смотрим один из возможных вариантов решение этой задачи. Пусть дано уравнение ( 30 ) и заданы нулевые начальные условия Пусть также есть уравнение ( 31 ) и аналогично Операторная форма записи уравнений ( 30 ), ( 31 ) будет иметь вид

Изображение слайда

19

Слайд 19

( 32 ) где Решая систему уравнений ( 32 ), будем иметь: Но при, поэтому ( 33 ) или ( 34 )

Изображение слайда

20

Слайд 20

Формулы ( 33 ), ( 34 ) называются формулой или интегралом Дюамеля. Пример 13. Найти решение уравнения при Для уравнения при нулевых начальных условиях изображение X 1 ( p ) определится из операторного уравнения и будет иметь вид:

Изображение слайда

21

Слайд 21

Определим коэффициенты A, B и C : отсюда Тогда Решение заданного уравнения найдется по формуле ( 33 ) Дюамеля:

Изображение слайда

22

Слайд 22

П р о в е р к а н а ч а л ь н ы х у с л о в и й. Производная от полученного решения Решение удовлетворяет заданным начальным условиям.

Изображение слайда

23

Слайд 23: Понятие передаточной функции

Пусть задано устройство, описываемое системой линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами, на вход которого подано воздействие x ( t ). Пусть устройство не обладает начальным запасом энергии, т.е. начальные условия по внутренним переменным и их производным – нулевые. Система из n линейных дифференциальных уравнений может быть представлена линейным дифференциальным уравнением n – ой степени вида:

Изображение слайда

Изображение для работы со слайдом

24

Слайд 24

( 35 ) где – постоянные коэффициенты, причём Пусть тогда, с учётом нулевых начальных условий, операторная форма записи уравнения ( 35 ) будет иметь вид

Изображение слайда

25

Последний слайд презентации: ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЛАПЛАСА

Возьмём отношение Отношение изображения выходной величины к изображению входной величины при нулевых начальных условиях называется передаточной функцией W ( p ) устройства или системы. Понятие передаточной функции является основополагающим при исследовании линейных непрерывных или импульсных систем автоматического управления.

Изображение слайда

Обратное дискретное преобразование Лапласа | reshebniki-online.com

Предмет: Теория Автоматического Управления

Тема: Обратное дискретное преобразование Лапласа

1. Обратное дискретное преобразование Лапласа

Решетчатая функция – это результат временного квантования непрерывного сигнала – которая представляет значение непрерывного сигнала в дискретные моменты времени. Решетчатая функция получается перемножением непрерывной функции на сигма-функцию. Ее можно определить по ее изображению, используя различные способы:

1. С помощью формул обратного дискретного преобразования Лапласа.

2. С помощью разложения на простые дроби.

3. С помощью разложения в степенной ряд.

В данном реферате мы рассмотрим обратное дискретного преобразование Лапласа.

2. Определение оригинала с помощью формул обратного дискретного преобразования Лапласа

Для непрерывных оригиналов обратное преобразование Лапласа имеет вид:

(1)

Для нахождения формул обратного дискретного преобразования Лапласа установим связь между плоскостями p и z. Отображение плоскости P в плоскость Z осуществляется с помощью подстановки z = e^pT .

Так как p = c+jw, то z = e^pT = e^cT e ^jwT , где e^cT – модуль z, а wT- фаза z.

Если с = 0, то

.

Соответствие между плоскостями p и z отображено на рис. 3.

z = e ^pT

Рис. 1

Точки на мнимой оси дискретной плоскости будут повторяться, поэтому на плоскости можно выделить бесконечное множество полос с шириной w_п (0.. w_п , w_п ..2w_п и т. д.), которые дают одно и тоже изображение в плоскости Z_. Корни в плоскости P являются периодическими, повторяющимися и заключены в любую из полос. Если С > 0, что соответствует правой полуплоскости, то амплитуда z > 1.

Интегрировать можно по частотам расположенным в любой из полос, считая ее как основную, а значения интеграла в других полосах просуммировать. Для удобства интегрирования в качестве основной полосы принимаем полосу частот от -w_п /2 до w_п /

При переходе в плоскость Z интегрирование осуществляется по замкнутому контуру.

Пример 7. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение определяется соотношением

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = 1, их количество n = 1 и

кратность m = 1. Используя формулу обратного дискретного преобразования, определяем оригинал

Т. е. заданному изображению соответствует единичная функция.

Пример 8. Определить непрерывную функцию, если дискретное изображение имеет вид

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = 1, их количество n = 1 и

кратность m =

Определяем оригинал, используя формулу обратного дискретного преобразования

Пример 9. Определить непрерывную функцию, если дискретное изображение имеет вид

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = 1, их количество n = 1 и кратность m = Используя формулу обратного дискретного преобразования, определяем оригинал

Пример 10. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение равно

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = d, их количество n = 1 и

кратность m = 1. Используя формулу обратного дискретного преобразования, определяем оригинал

Пример 11. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение равно

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = 1, z₂ = d, их количество

n = 2 и кратность m = 1. Используя формулу обратного дискретного преобразования, определяем оригинал

Пример 1 Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение равно

Решение: Определяем значения полюсов z₁ = d их количество n = 1 и кратность m = 1. Используя формулу обратного дискретного преобразования, определяем оригинал

3. Определение оригинала с помощью разложения на простые дроби

Дискретное изображение можно разложить на простые дроби и, используя табличные значения изображений для каждой составляющей, входящей в разложение, найти оригиналы.

Пример 13. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение определяется соотношением

Решение: Представим x(z) в виде простых дробей

Значения параметров A и B находим методом неопределенных коэффициентов

Определение оригинала с помощью разложения дискретного изображения в степенной ряд

Для выхода импульсного элемента можно записать соотношение

Таким образом, формула прямого дискретного преобразования может быть использована для получения оригинала по изображению, так как x[nT] в формуле прямого дискретного преобразования представляет значения непрерывного сигнала в дискретные моменты времени.

Любая x(z) представляет отношение степенных полиномов.

(5)

Если это отношение разложить в ряд по степеням z, то коэффициенты при z представляют собой значения оригинала. Дробно – рациональную функцию можно разложить в ряд путем деления числителя на знаменатель или представить в виде суммы простых дробей.

Пример 14. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение определяется соотношением

Решение: Выполняем почленное деление полиномов

z z-d

-z+d 1+dz^-1 +d² z^-2 +…+dⁿ z^-n

d

-d+d² z^-1

d² z^-1

-d² z^-1 +d³ z^-2

d³ z^-2

По полученным значениям x[nT] строим график функции приведенный на рис. 2.

Пример 15. Определить непрерывную функцию, если ее дискретное изображение равно

Решение:

Выполняем почленное деление полиномов

z+1 z² +z+1

-z-1-z^-1 z^-1 -z^-3 +z^-4 -z^-6 +z^-7

-z^-1

-z^-1 -z^-2 -z^-3

z^-2 + z^-3

-z^-2 -z^-3 -z^-4

-z^-4

-z^-4 -z^-5 -z^-6

z^-5 +z^-6

Рис. 3

По полученным значениям x[nT] строим график функции приведенный на рис. 3.

Для определения решетчатой функции по ее дискретному изображению можно использовать любой из рассмотренных методов. Выбор метода зависит от формы представления изображения.

4. Основные теоремы дискретного преобразования Лапласа

1. Теорема линейности. Изображение линейной комбинации решетчатых функций соответствует линейной комбинации их изображений

(6)

т.е. изображение суммы равно сумме изображений

.

Теорема запаздывания и упреждения (смещения аргументов). Смещение оригинала на ±k соответствует умножению изображения на z^±k

(7)

3. Теорема свертывания в вещественной области (умножения изображений)

Для непрерывных систем

(8)

Для дискретных систем

(9)

4. Дуальная теорема. Теорема свертывания в комплексной области (умножения оригиналов)

(10)

5. Теорема о начальном значении функции

(11)

6. Теорема о конечном значении функции

(12)

7. Преобразование смешанного изображения в дискретное

(13)

8. Теорема разложения

Если где , то

(14)

Список литературы

1. Кожевников Н.И., Краснощекова Т.И., Шишкин Н.Е. Ряды и интегралы Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции. Преобразования Лапласа.-М., Наука, 1964

2. Краснов М.Л., Макаренко Г.И. Операционное исчисление. Устойчивость движения.- М., Наука, 1964.-103 с.

3. Микусинский Я. Операторное исчисление.-М., ИЛ, 1956

4. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. — 2-е. — Спб: Питер, 2006. — С. 751.

5. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие для вузов. – М.: Радио и связь, 1990.- 256 с.

Как найти оригинал картинки без надписи

Добро пожаловать, дорогой читатель блога budovskiy.com.ua, на очередную страничку, которая будет посвящена обзору веб-сервисов поиска картинок по заданному файлу изображения. С такой необходимостью часто сталкиваются дизайнеры, веб-мастера и рекламные агентства. Служб поиска похожих изображений сейчас достаточно много, однако по опыту работы я выделил для себя три основных инструмента — Tineye, Google Images и Яндекс Картинки , про которые и пойдет речь ниже. &#128578;

Что же можно сделать с такими вот сервисами и какая их область применения?

1. Для проверки уникальности картинки (фотографии). Это в том случае, если у вас уже есть картинка и вы хотите удостовериться, что она оригинальная.
2. Для поиска автора изображения . С помощью поиска похожих картинок вы можете найти не только сам оригинал файла, но и автора который его создал. Возможно, что он занимается дизайном, и вы захотите заказать логотип или фирменный дизайн у него.
3. Часто девушки грешат тем, что выкладывают чужие фотографии и выдают их за свои. Благодаря веб-сервисам вы легко придете к истине и найдете кому принадлежит фото той знойной красотки на фото. &#128578;
4. Для дизайнеров это помогает в поиске готовых идей или фотобанков (фотостоков) с похожими картинками.
5. Поиск изображения лучшего качества (с другим разрешением, в другом формате).
6. Для поиска сайтов, которые незаконно используют ваши изображения .

Помимо всего перечисленного вы также можете увидеть всю историю изменений оригинального файла. Особенно забавно это видно на примере популярных сейчас картинок-демотиваторов, где исходник один, а размноженных изображений очень много. Оригинал и авторство картинки определяется по дате его размещению в сети Интернет.

Поиск картинок по файлу изображения в Tineye (Тинай)

Tineye можно назвать настоящим первопроходцем в области поиска по изображениям. В этом он опередил своего главного конкурента — Гугл. Основан сервис в Канаде в 2008 году. Особенностью службы является то, что поисковой механизм ищет не по названию картинки или тегам ALT и Title, а по содержимому самого изображения.

На сегодняшний день в индексе этого поисковичка уже более 2 миллиардов изображений. Благодаря этому веб-сервису удалось по фото восстановить личность неизвестного солдата. Для поиска достаточно лишь миниатюрного клочка изображения любого качества. Сервис анализирует цветовую гамму, оттенки, распознает изображения и выдает похожие картинки.

Пользоваться эти инструментом очень легко. Для этого перейдите на сайт Tineye и загрузите в систему файл изображения (картинки) по которому хотите произвести поиск.

Для загрузки файла есть несколько вариантов. Если файл хранится локально у вас на компьютере, тогда просто в поле Upload Your Image (1) нажмите на кнопку Обзор и выберите нужный файл.

Альтернативный способ загрузки — указать Web ссылку в виде URL адреса в поле Enter Image Address (2).

Для гурманов есть еще и третий способ (3) — перетащить файл картинки с локальной директории и кинуть в браузер на страничку сайта сервиса (Drag & Drop).

После загрузки картинки жмакните по кнопки Search (Поиск) и наслаждайтесь результатом. Для удобства пользователей в Тинай также имеется набор плагинов к различным браузерам (4).

Результаты поиска можно отфильтровать по лучшему совпадению, самому большому изменению оригинала и по размеру картинки.

Google Images (Гугл Картинки) — монстр поиска по изображениям

Если говорить про поиск картинок вообще, то Google был здесь первым, так как начал индексацию фото еще с 2001 года. Однако поиск по заданному файлу изображения был введен в 2008 году, проект был назван Google Images. Естественно, что аудитория такого монстра как Гугл существенно больше, чем Тинай. Соответственно в базе Google проиндексировано свыше 10 млрд. изображений.

Сервис дислоцируется по адресу images.google.com. Заходим по этому URL. Для осуществления поиска по фото разработчик предлагает воспользоваться одним из четырех вариантов поиска.

1. Просто перетащите картинку (1) с вашего локального компьютера или сети Интернет в область поиска. Реализуется технологией Drag&Drop, однако может не работать с некоторыми версиями браузера.
2. С помощью Web-адреса (url ссылки) картинки или фотографии. Cкопируйте ссылку изображения в буфер обмена (3). Далее перейдите в строку поиска и нажмите на иконку фотоаппарат (4). В поле указать ссылку вставьте адрес картинки.
3. «Загрузить файл» (2) с локального компьютера. Как и в предыдущем способе нажимаем на пиктограмму фотоаппарата и с помощью пункта Загрузить файл выбираем файл с нужным изображением.
4. Последний способ использует плагин для Chrome или Firefox. После установки плагина вы сможете производить поиск по любой картинке, просто нажав правой кнопкой на изображение.

Чем больше похожих изображений находится в сети, тем точнее будет результат. Самые большие совпадения будут по произведениям искусства, маленькие по детским рисункам. Поиск фотографий в Гугл осуществляется и по содержимому самого изображения и по данным в описании (тегах).

В результате поиска выводится выдача, которая отличается от стандартной. В ней также все картинки упорядочены по наиболее точному совпадению. Отображается информация о том, сколько найдено результатов и выводится предположение о том, что изображено на картинке.

На рисунке видны результаты поиска по фотографии прекрасной актрисы Анджелины Джоли. &#128512; В результатах отражены:

1. Копия исходного изображения и его размер.

2. Фильтр выбора других размеров изображения. Под фильтром поисковая система дает предположение, «Скорее всего, на картинке … «. Эти данные берутся на основе анализа большого количества описаний с похожими изображениями.

3. Инструменты поиска — для вызова дополнительных параметров поиска.

4. Похожие изображения, которые больше всего соответствуют содержимому графического файла — гамме, оттенкам и т.п.

5. Страницы с подходящими фотографиями на основе заданного изображения.

Если вы ищете картинку лучшего качества, то для вас будет полезен пункт Все размеры (2). По умолчанию отображаются все результаты, отсортированные начиная от самого большого размера (разрешения) картинки.

Дальше в выдаче располагается блок Похожие изображения (4) в нем в порядке убывания располагаются самые идентичные исходному изображению и описанию картинки. Это удобно, если вы ищите идею или хотите подобрать что-то из ассортимента.

Следующий блок (4) — непосредственно выдача результатов поиска по исходному изображению. Тут вы найдете ссылки на странички в Интернет, где размещается такая же картинка. По этим ссылкам можно определить, кто является родоначальником картинки и посмотреть как она размножалось во времени. Таким же образом можно получит список тех, кто незаконно использует ваши труды.

В сервисе также есть ряд дополнительных инструментов (3), которые реализованы в виде фильтров. Приведем некоторые из них.

Размер изображения — можно указать большой, средний, маленький, указать точный или задать размер от определенного разрешения.

По времени размещения — можно указать за всё время, за неделю, за сутки или задать временной интервал.

Тип фотографии — здесь доступны такие типы как Лица, Фотографии, Клип-арт, Черно-белые рисунки.

Для защиты от выгрузки изображений adult (взрослой) тематики стоит по умолчанию умеренный фильтр, который также можно настроить. При необходимости можно также задать тона, в каких искать похожие фотографии.

Яндекс Картинки — отечественный поиск фотографий и картинок в Интернет

На сегодняшний день Yandex проиндексировал более 5 млрд. картинок по всему Интернету. Это вдове меньше, чем Google, однако выводит его на второе место среди обозреваемых сервисов. Старт поиска картинок в Яндекс пришелся на 2002 год, именно тогда в выдаче появились картинки, а не просто ссылки на странички, где они находились.

Позже уже в 2007 году Yandex обзавелся специальным поисковым роботом, который анализировал только изображения. В процессе развития он обрастал различными фильтрами ( по цвету, типу размеру изображения ), что улучшало ранжирование выдачи. Однако до 2010 года отечественный сервис продолжал искать только по описаниям и тегам к изображению. Первая бета версия поиска фотографий и картинок по заданному изображению появилась в 2010 года.

Официальный запуск сервиса похожих изображений пришелся на конец 2011 года. Чтобы воспользоваться сервисом перейдите по адресу http:\images.yandex.ru либо просто на официальной стартовой странице Яндекс над строкой поиска выберите пункт «Картинки«.

В отличие от двух предыдущих ресурсов, Яндекс пока что не позволяет задать исходную картинку с произвольного места положения (Интернет, локальный компьютер). Поиск подобных изображений будет доступен лишь для тех файлов, рядом с которыми в поиске сервиса будет стоять отметка «Похожие«.

Итак, вернемся к выдаче результатов поиска. Как и у Гугла, здесь также есть ряд фильтров, таких как Размер изображения, Цвет, Тип и Дата изображения .

В Яндексе фильтр Тип картинки, помимо стандартных Фото, Клипарт, Лица, Рисунки и чертежи, также включает тип Демотиватор. Эти картинки с черной рамкой и забавным комментарием, довольно популярные в Рунете.

В правой части доступна сортировка по размеру. А также настройка семейного фильтра — для того чтобы ограничить доступ к картинкам взрослой тематики.

Просмотр результатов поиска возможен либо в виде бесконечной ленты с помощью прокрутки либо в режиме слайд-шоу.

Ну и напоследок пару слов про трафик, который дают изображения. На сегодняшний день трафик с Google Images превышает таковой с Яндекс.Картинок в 2-3 раза. Это в целом соизмеримо с объёмами проиндексированных изображений (10 vs 5 миллиардов изображений). К тому же много картинок с базы Yandex имеет именно забугорное происхождение.

Несмотря на столь эволюционные подвижки в поиске картинок и фотографий, поисковики по-прежнему отдают приоритет в ранжировании описаниям в тегах ALT и Title. Посему, не забывайте заполнять теги и следите, чтобы директория с изображениями не была закрыта от поисковиков!

На этом, пожалуй, все. Спасибо за Ваше внимание! Надеюсь, что статья оказалась Вам полезна. Подписывайтесь на RSS ленту и следите за новыми анонсами в Twitter .

На десерт в этот раз видео в тему про поиск похожих картинок в Гугл.

Случаются иногда такие ситуации, когда необходимо найти или же указать первоисточник какой либо фотографии или изображения. Такой целью могут задаваться в разных случаях, например для указания источника на своем сайте, или же проверить достоверность описания к этой картинке, вообщем случаев более чем предостаточно.

Поиск первоисточника изображения в интернете

По другому этот метод называют как “Обратный поиск картинки”, но сути это не меняет. Лично мне известно на момент написания статьи 2 сервиса которые наиболее подходят для поиска первоисточника.

Начнем с первого и пожалуй самого известного сервиса, такого как ” Google картинки “

Пользоваться довольно таки просто, а также рекомендую использовать в первую очередь именно его, так как он мощный поисковик, и знает практически каждый уголок интернета. В сервисе можно указать ссылку на изображение или же загрузить его с компьютера, но чтобы найти действительно первоисточник фото необходимо знать несколько нюансов:

1. Поиск этим сервисом ограничивается тем, что Google это в первую очередь поисковая машина, и она использует индексацию сайтов и изображений. Поэтому как правило, на сайте котором будет обнаружено это изображение первым ( Имеется ввиду изображение которое вы будете искать), тот сайт и будет по мнению гугла считаться первоисточником картинки. Хотя это скорее относится ко всем сервисам которые я опишу.
2. Это совет, когда вы начали поиск, и вам предоставлено много источников картинок, лучше сразу отсеять и оставить только большого разрешения, так как обычно оригинальное изображение в начале имеет достаточно высокое разрешение.
3. Очень полезно пользоваться сортировкой по времени. Там же есть такая функция как “Время” где можно указать за какой период искать источник.

И последнее на что стоит обратить внимание, это дата публикации материала на том сайте на котором была найдена копия фото, то есть чем раньше тем ближе в первоисточнику, но бывают случаи что материал добавлен давно, а картинку вставили недавно, так что на 100% доверять дате публикации не стоит.
Следующий в списке полезный сайт для поиска обратных картинок имеет название Tineye .

Довольно старый сервис, который пользуется популярностью за рубежом, хотя у нас его тоже много кто использует.

Можно загрузить изображение с Пк, указать ссылку, или перенести его прямо на сайт, функция Drag & Drop определит картинку и начнет поиск. Также стоит отметить, что можно добавить расширение Tineye в свой браузер.

Еще действительно полезной функцией поиска обратного источника изображений является метод сортировки изображений.

Сортировка возможна по следующим параметрам:

• Best Match — честно говоря не понял метод, переводится как “Лучший Матч”
• Most Changed — ищет изображения которые подверглись наибольшему редактированию по отношению оригинала.
• Biggest Image — сортирует картинки по разрешению от наибольшего к наименьшему.
• Newest — в начале будут показаны самые новые фото которые появились в сети.
• Oldest — последний и на мой взгляд самый полезный метод сортировки, который показывает самые старшие ссылки на которых было найдено изображение.

Каким сайтом пользоваться для поиска первоисточника картинки решать только вам. Хотя эти два сервиса как бы дополняют друг друга. Один имеет мощный всемирный сканер, от которого ни один сайт не уйдет ( исключение только если сайт полное г*вн*цо, так как Google такие сайты может исключить из индексации), другой же Tineye имеет очень полезную функцию “Поиск самого старшего источника”. Удачного вам поиска оригинала изображения.

Вчера мы говорили о том, почему не стоит копипастить фотографии. Появляется логичный вопрос, как же установить автора фотографии? Достаточно просто, использовать поисковик, во многих случаях это помогает. Кстати, помогает это и в том случае, если вы нашли фотографию с копирайтом какого-то сайта, который к этой фотографии отношения не имеет, но с большим азартом лепит свои водяные знаки. По сути, мы ищем оригинал нужной фотографий, ее первоисточник.

Этот способ могут также использовать те, кто организовывает у себя в журнале фотоконкурсы. Когда я был в жюри нескольких конкурсов, я с завидной скоростью обнаруживал, что фотография совсем не авторская, но она спокойно участвует в конкурсе. Еще небольшой плюс этого метода, вы победите в любом конкурсе “угадай что на фотографии”, за 10 секунд определив откуда эта фотография, конечно кроме авторских фотографий, которые впервые опубликованы в блоге 🙂

Способ достаточно прост, но о нем мало кто знает.

Для примера я выбрал вот эту фотографию из моего блога:

Нажимаем на фотографию правой кнопкой мышки, и выбираем пункт “Копировать URL изображения”.

Затем заходим в Google Images, выбрав на главной странице Гугла вкладку “Картинки”

Нажимаем на маленькую иконку фотоаппарата, которая находится в строке поиска, всплывает такое окошко:

В окошке все понятно написано. Можно, кстати, искать не только по ссылке на фотографию, но и загружать фотографию для поиска со своего компьютера. Вставляем скопированную ссылку фотографии и получаем результаты:

В отличии от поиска картинок по текстовому описанию, этот поиск, гугл совершает с помощью технологии визуального сравнения проиндексированных картинок, в том числе используя описание картинки. В поиске также показывают другие результаты, похожие на эту картинку, в отдельном блоке.

Больше способов поиска в видео:

Конечно, этот поиск не дает 100% гарантию найти необходимый оригинал или источник, но во многих случаях бывает полезным.

Еще один вариант поиска от skepsisgeist :

, как найти первоисточник для каждого изображения – A Subtle Revelry

Когда я преподаю на курсах ведения блогов, я в первую очередь упоминаю возможность найти оригинальные источники изображений в Интернете. Если вы собираетесь публиковать изображения, на которые кто-то имеет право, обязательно убедитесь, что вы правильно выбрали источник изображения. Во-первых, потому что это просто хороший блог, и это правильно. Во-вторых, потому что публикация чужой работы без должного упоминания в СМИ может иметь юридические последствия.

Даже при закреплении важно убедиться, что вы выполняете закрепление из исходного источника для работы. Как художник, нет ничего хуже, чем открыть Pinterest и увидеть проект, который я разработал, со ссылкой на чужой сайт.

Я предполагаю, что все знают этот процесс, но каждый раз, когда я преподаю, я получаю раунд ох, ах и благодарностей, когда делюсь своим шестиэтапным процессом поиска исходного источника для каждого изображения.

Вот как я это делаю:

1. Открыв изображение, которое вы хотите найти, откройте второе окно браузера и перейдите к поиску изображений в Google.
2. Щелкните и перетащите открытое изображение в окно поиска изображений Google.
3. Откроется страница со ссылками на то, где находится это изображение. Если вам повезет, будет ссылка на фото, которая, очевидно, является первоисточником. Нажмите на нее и кредитуйте должным образом.
4. Часто бывает не так просто. Если я не могу найти исходный источник таким образом, я нажимаю ссылку «просмотреть другие размеры».
5. Откроется новая страница со ссылками на фотографии, где находится изображение.Обычно самое большое изображение – это то место, где хранится исходная фотография. Прокрутите изображение поверх изображений, чтобы увидеть информацию о сайте. Возможно, вам придется просмотреть пару сайтов, прежде чем найти первоисточник.
6. Как только вы найдете ссылку правильно.

* Мне очень нравится полезный совет по ведению блога: на четвертом шаге есть ссылка «просмотреть похожие изображения». Если вы смотрите на фотографию, которая вам нравится, просмотр похожих изображений может открыть вам глаза на новые блоги и ресурсы, которые соответствуют эстетике вашего сайта или доски Pinterest.

Мы работаем над запуском нового и действительно интересного * БЕСПЛАТНОГО * курса, который состоится в начале мая. Убедитесь, что вы в нашем списке рассылки, чтобы получить к нему доступ, и в ближайшие месяцы я буду делиться другими интересными советами по ведению бизнеса / ведению блога по электронной почте. Зарегистрируйтесь прямо здесь…

PS. Что я узнал из блогов в 2016 году.

(Фото ногтей салона Spaco).

Как перевернуть поиск изображений

Когда в социальных сетях широко распространены фотошопы и дипфейки, сейчас самое время научиться проверять, какие изображения настоящие, а какие – подделки.

➡ Присоединяйтесь к

Pop Mech Pro и получите эксклюзивные ответы на самые важные технические вопросы .

В большинстве случаев все, что вам нужно сделать, это выполнить быстрый обратный поиск изображения, который займет всего несколько секунд и пару нажатий клавиш.

В Google есть возможность обратного поиска изображений с 2011 года, но ориентироваться в нем не всегда легко, особенно если вы открываете инструмент со своего телефона. К счастью, есть несколько других простых методов, которые вы можете использовать для выполнения обратного поиска изображений, от Bing до ImgOps.Мы рассмотрим каждый шаг за шагом.

➡️ Почему вы должны использовать обратный поиск изображений

Прежде чем мы углубимся в подробности, давайте поговорим о трех основных случаях использования обратного поиска изображений. Это не исчерпывающий список, но, к сожалению, следующие три ситуации являются одними из самых распространенных.

1️⃣ Для обнаружения манипулируемых СМИ: Не делитесь фотографиями в социальных сетях, если вы не знаете, откуда они взялись, особенно если вы работаете в публичной сфере, где подобные вещи могут доставить вам неприятности.Давайте используем этот дипфейк Илона Маска в качестве примера:

Giphy

Кажется маловероятным, что генеральный директор Tesla сделал такой резкий поворот в карьере, поэтому вы можете захотеть увидеть, откуда взялось это изображение. Просто скачайте гифку и выполните быстрый поиск в обратном направлении в Google, и вы увидите, что изначально это был клип Брока Леснара, пятикратного чемпиона WWE.

Скриншот / Кортни Линдер

2️⃣ Чтобы узнать, действительно ли люди такие, о которых они говорят: Если вы были на Facebook или LinkedIn в течение многих лет, скорее всего, вы получили какое-то спамерское сообщение.Но что, если вы получили потрясающее предложение о работе от человека, о котором никогда раньше не слышали, или получили предложение дружбы от кого-то, кто выглядит знакомым, но вы не совсем уверены, почему? Быстрый поиск изображения профиля человека в обратном направлении предупредит вас о любых других альтернативных учетных записях – возможно, с другими именами, если изображение было украдено, – которые могут использовать ту же фотографию.

3️⃣ Чтобы найти несанкционированное использование ваших фотографий: Что касается изображений, то авторские права ограничиваются ограничениями – многие веб-сайты будут использовать работы фотографа без разрешения, даже если это незаконно.Выполнив поиск обратного изображения, вы можете вернуться на место водителя и найти, где оказались изображения. Таким образом, вы можете принять решение о том, стоит ли отправлять на эти веб-сайты письмо о прекращении противоправных действий и нужно ли вам привлечь юриста.

Этот контент импортирован из {embed-name}. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.

➡️ Метод 1. Изображения Google с настольного компьютера

Если вы используете Google Chrome в качестве основного браузера, самый простой способ выполнить обратный поиск изображений – через Google Images.Просто щелкните изображение правой кнопкой мыши и выберите «Искать изображение в Google». Если вы используете Firefox, вы можете добавить расширение, которое даст вам эту суперсилу.

В противном случае перейдите на images.google.com. Щелкните значок камеры. В открывшемся меню вы можете либо загрузить изображение со своего компьютера, либо вставить URL-адрес изображения, которое вы хотите найти.

Кевин Дупзик

(Если вы хотите найти изображение, которое вы нашли в Интернете, щелкните изображение правой кнопкой мыши и выберите либо «Сохранить изображение как…», чтобы использовать первый вариант, либо «Копировать адрес изображения» для второго варианта.)

Кевин

➡️ Метод 2: Google Картинки с мобильного телефона

Как и на компьютере, это проще, если вы уже используете Google Chrome в качестве веб-браузера. Просто нажмите и удерживайте изображение и нажмите «Искать это изображение в Google».

Кевин Дупзик

Но если вы не используете Chrome, перейдите на images.google.com. Значок камеры не отображается в окне поиска, поэтому вам понадобится другой способ поиска изображения.Вот один обходной путь, если вы ищете изображение, которое нашли в Интернете (вместо изображения, которое вы сделали сами): перейдите к изображению, затем нажмите и удерживайте. В появившемся меню выберите «Копировать».

Кевин Дупзик

Теперь вернитесь на images.google.com и вставьте то, что вы скопировали, в строку поиска. Появится URL-адрес изображения плюс некоторый мусор форматирования в конце. Удалите все, кроме базового URL, затем выполните поиск.В результатах поиска нажмите «поиск по изображению».

Кевин Дупзик

В качестве альтернативы, веб-сайт reverse.photos имеет простой интерфейс для загрузки фотографий, который автоматически пропускает ваш поиск через обратный поиск изображений Google.

---

Фотокомплект для начинающих

Основы фотографии: полное руководство по отличной фотографии для новичков

Белый фон

Canon PowerShot SX540

Канон лучшая покупка.ком

279,99 долл. США

Переносное освещение для фотосъемки (2 шт. В упаковке)

---

➡️ Метод 3: изображения Bing

Мобильный поиск обратных изображений – это одно место (возможно, или ), где Bing превосходит Google. Перейдите на bing.com/images и щелкните значок камеры в строке поиска, чтобы загрузить или сделать снимок (после согласия продолжить после предупреждения о том, что Microsoft просматривает изображения, которые вы ищете).

Кевин Дупзик

➡️ Метод 4: ImgOps

ImgOps – это инструмент для обратного поиска изображений – и практически всего остального, что вы хотите сделать с фотографией. На настольном компьютере или мобильном устройстве перейдите на imgops.com и либо вставьте URL-адрес, либо загрузите изображение. После отправки вы попадаете на страницу, которая предлагает обратный поиск изображений в Google и Bing, а также другие, более специализированные инструменты. Кроме того, он позволяет изменять размер, редактировать, проверять метаданные и многое другое.

Кевин Дупзик

---

🎥 А теперь смотрите это:

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

3 способа найти оригинальные изображения, проверить фотографии и фальшивые новости

Как найти исходное изображение в Интернете? Мы живем в новом мире, где информация забрасывается нами отовсюду, от Facebook до Twitter, от WhatsApp до YouTube.Когда так много информации или неверная информация наводняется в Интернете, цель не в том, чтобы быть правильным, это – быть первым, кто распространил острые интернет-слухи. Поэтому многие безответственные люди будут писать статьи «Click Bait» с вводящей в заблуждение информацией только для глаз.

Статья по теме ➤ 6 фальшивых цитат для противодействия фальшивым новостям в Facebook и Twitter Социальные сети

Слишком много информации так же плохо, как и мало, и правые экстремисты, и левые психи виноваты в продвижении своей односторонней точки зрения. Посмотреть.Чаще всего, когда существует вакуум информации из-за характера дела, даже авторитетные новостные агентства идут полностью и спекулируют нелепыми теориями только для того, чтобы привлечь внимание зрителей к рейтингам. Как видно на примере пропавшего самолета Mh470 из Малайзии.

И большая часть спекуляций «относительно безобидны», как выразился Хейс, но затем он начал следовать «параноидальным» теориям, распространяемым по телеграфным новостям, о том, что самолет превращается в террористическое устройство и, возможно, нацелен на Израиль.Хейс послал сообщение CNN и Fox News, что им нужно перестать пугать зрителей необходимостью заполнять эфирное время.

↓ 01 – Найти исходное изображение

Google – самая большая поисковая система, и у них есть огромная база данных в Интернете. Это делает их лучшим Image Detective для проверки исходного изображения при выполнении обратного поиска. Как показано на видео выше, просто перетащите изображение, и вы получите список сайтов, на которых размещено такое же изображение. Функция обратного поиска Google – не единственная поисковая система обратного изображения на рынке, существует несколько альтернативных поисковиков.Это:

↓ 02 – Цифровая экспертиза изображений

Если все поисковые системы обратного поиска не дали результатов, это означает, что изображение новое или не очень популярное. Существуют бесплатные инструменты, которые позволяют в цифровом виде исследовать, подвергается ли изображение цифровой обработке в Photoshop. ELA – это один из методов, используемых при анализе изображения путем выделения различий в степени сжатия JPEG. Криминалистика изображений – это определение того, было ли изображение подвергнуто манипуляции или подделке.

В основном он проверяет метаданные, уровень шума и многое другое.Уровень шума увеличивается по мере того, как изображение снова и снова подвергается фотошопу. Как показано на изображении выше, рисунок кошки имеет более высокий контраст по сравнению с окружающим миром. Вот 5 бесплатных инструментов, используемых ФБР и CSI для анализа фотографий, обработанных цифровым способом.

↓ 03 – Проверка альтернативного источника

Одна голова лучше двух, как говорится. Всегда полезно на мгновение поискать ту же тему в Новостях Google, если вы увидели в Facebook веб-сайты с заголовком – «Исламский террористический бомба в Нью-Йорке с помощью грязной бомбы» или «Дональд Трамп убит исламским террористом-снайпером». », Что вы делаете после прочтения этих статей? Вы сразу же делитесь им, потому что адрес веб-сайта www.CNN.CC или вы проводите быстрое исследование? Эмпирическое правило заключается в том, что прежде чем вы нажмете кнопку повторного публикации в социальных сетях, всегда важно проверить источник новостей и фотографий, если вы не уверены, не делитесь ими.

Всегда дважды проверяйте наличие альтернативного источника в Новостях Google [Лучшие сайты для проверки фактов]. Все сайты, включенные в Новости Google, следуют строгим правилам качества Новостей Google. Их цель – организовать все мировые новости и сделать их доступными для пользователей, обеспечивая при этом наилучшие возможности для тех, кто ищет полезную и своевременную новостную информацию.

Становится все труднее обнаружить глубокую фальшивку видео

Фальшивые видео и аудио становятся все лучше, быстрее и проще в изготовлении, увеличивая потенциал невероятной технологии в нанесении вреда, если она попадет в чужие руки. Bloomberg QuickTake объясняет, насколько хороши глубокие подделки за последние несколько месяцев и что делается для борьбы с ними.

Зачем они нужны и где их взять • Yoast

Марике ван де Ракт

Мариеке ван де Ракт – генеральный директор Yoast.Ее основное внимание уделяется развитию компании. Она действительно любит поддерживать открытую и дружелюбную корпоративную культуру. Марике также активно участвует в маркетинге Yoast и Yoast SEO Academy: платформы онлайн-курсов.

Когда вы думаете о сообщении в блоге, вы, вероятно, представляете страницу с большим количеством написанного на ней текста. Что не так. В первые дни ведения блогов большинство сообщений в блогах были именно такими. Много письменного текста. Без особого дизайна или изображений, чтобы разбить текст.В настоящее время большинство из нас не может представить публикацию нового сообщения без каких-либо изображений в нем. Конечно, с точки зрения SEO, текст в вашем блоге всегда будет играть важную роль. Но использование изображений поможет вашей публикации привлечь больше внимания в Facebook, Twitter и даже Google. Здесь мы объясним, почему вам следует использовать изображения в своих сообщениях в блоге и где их можно получить!

Прежде чем мы углубимся, если вы хотите узнать больше о SEO изображений и других важных навыках SEO, вам следует ознакомиться с нашим комплексным тренингом по SEO! Он не просто рассказывает вам о SEO: он гарантирует, что вы знаете, как применить эти навыки на практике!

Почему вы должны использовать изображения в своих сообщениях в блоге

Начнем с того, что использование изображений не означает, что мы хотим, чтобы вы «украсили» свой пост симпатичными картинками, которые отвлекают от сообщения, которое вы пытаетесь донести.При правильном использовании изображения могут помочь читателям лучше понять ваш контент. Как уже было сказано несколько раз, картинка стоит тысячи слов. И хотя это, вероятно, не относится к Google, это может относиться к вашим читателям. Если посетитель должен выбрать, какой сайт посетить в Pinterest или Facebook, он выберет сайт с привлекательным для него изображением. Конечно, ваш призыв к действию или социальный текст тоже должны убедить их, но если вы не используете высококачественные изображения, они вполне могут пропустить ваше сообщение в блоге.

Есть еще одна причина, по которой вы должны использовать правильные изображения в своих сообщениях в блоге. Визуальный поиск Google становится все более важным, и его больше нельзя игнорировать, если вы хотите оставаться видимым в результатах поиска. Когда у вас есть высококачественные и оптимизированные изображения, они могут занимать первое место, когда люди выполняют поиск в Google (изображения). Это поможет вам привлечь больше посетителей на свой сайт, и вам не обязательно иметь сайт с фотографиями, чтобы появляться в этих результатах!

Советы по поиску изображений для блогов

Если вы выбираете изображение для своего сообщения, убедитесь, что оно действительно соответствует теме вашего сообщения в блоге.Ваш блог посвящен кулинарии, и вы любите фотографировать приготовленные блюда? Большой! Если эти картинки подходят для вашего сайта, обязательно используйте их. Или, если это подходит вашему бренду, вы также можете подумать о найме иллюстратора. Оригинальные изображения всегда являются отличным вариантом, когда дело доходит до добавления изображений в сообщение в блоге. Но если снимать собственные фотографии или нанять иллюстратора сейчас невозможно, не волнуйтесь. Вы также можете использовать стоковые фотографии. Вам не придется вкладывать средства в курсы фотографии, нанимать профессионального фотографа или беспокоиться о том, чтобы самому создавать нужные изображения.

Вариант 1. Делайте собственные фотографии

Если вы действительно хотите использовать оригинальные изображения, подумайте о создании собственных фотографий. Собственные фотографии гарантируют, что вы покажете оригинальное изображение, которое невозможно найти в другом блоге. Кроме того, это позволяет вам снимать фото, которое действительно соответствует содержанию вашего сообщения. Если вы ведете блог о своей повседневной жизни, вам определенно нужно делать собственные снимки. То же самое и с блогами о еде. Для блога компании или технического блога, или для Yoast.com, может быть намного сложнее сделать фотографии, которые действительно соответствуют содержанию сообщений, которые вы пишете.

Вариант 2. Нанять иллюстратора

Если у вас есть конкретные идеи о том, как должны выглядеть иллюстрации для вашего блога, но вы не можете создавать или покупать их самостоятельно, вы также можете поработать с профессиональным иллюстратором или командой иллюстраторов (как мы в Yoast). Мы хотели бы подчеркнуть, что для этого вам действительно нужен бюджет, но он может окупиться.Работая с профессиональным иллюстратором, вы получите оригинальные и актуальные изображения. Кроме того, если вы работаете с одним и тем же иллюстратором для нескольких блогов, вы также получите некоторую преемственность между сообщениями и внутри вашего блога. Люди узнают ваши сообщения, просто взглянув на иллюстрацию. Что отлично подходит для брендинга.

Пример: иллюстрация Yoast к теме «Исследование ключевых слов»

. Если вы видите иллюстрации, которые вам нравятся (например, в социальных сетях), обязательно проверьте, кто их художник.Поиск в Google имени, вероятно, приведет вас к их портфолио (если они хорошо справились с поисковой оптимизацией!). Многие иллюстраторы и художники работают фрилансерами. Вы также можете найти коллективы художников, предлагающие свои услуги на Facebook.

Вариант 3. Используйте стоковые фотографии

Если вы не можете создать свою фотографию по какой-либо причине, существует множество веб-сайтов с фотографиями, с которых вы можете взять изображения. Однако вы не можете просто использовать любую фотографию, которую найдете в Интернете. Они принадлежат кому-то другому, и вам нужно разрешение фотографа.То же самое и с иллюстрациями. Эти изображения защищены авторскими правами и не должны использоваться без согласия создателя. Вы не хотите видеть сообщение из своего блога в чужом блоге. Фотографу не нравится, когда его фотография публикуется на вашем сайте без разрешения, и это может привести к предъявлению претензии.

Но если вы не можете просто искать изображения в Google, где их искать? К счастью, существует довольно много веб-сайтов с фотографиями, на которых размещены фотографии, которые вы можете купить или использовать бесплатно.Всегда проверяйте лицензии, описанные на веб-сайте, чтобы убедиться, что вам разрешено их использовать и следует ли указывать использованные изображения. Кроме того, убедитесь, что выбранная вами стандартная фотография не используется всеми, так как это плохо отражается на вашем бренде. Сейчас существует множество вариантов, поэтому давайте рассмотрим несколько, чтобы дать вам отправную точку.

Unsplash.com

Отличным источником изображений для сообщений в блогах является Unsplash. Изображения здесь великолепны, на веб-сайте легко ориентироваться, а лицензирование очень четкое.Все фотографии, опубликованные на Unsplash, можно использовать в коммерческих и некоммерческих целях. Вы даже можете изменять изображения, не отдавая должное фотографу. Это отличный сайт для поиска изображения, которое вы можете использовать в своем сообщении в блоге, поскольку на сайте много изображений по разным темам.

Результаты поиска на Unsplash по запросу “Пляж”

Pixabay.com

Другой вариант – Pixabay, где есть как платные, так и бесплатные изображения. Многие изображения там не требуют упоминания фотографа.Если вам не нужно указывать кредит и вы можете изменить изображение, вы обнаружите, что оно выпущено под лицензией Creative Commons CC0. Помимо фотографий, вы также можете найти на Pixabay иллюстрации, векторы, видео и даже музыку.

Foter.com

Третий веб-сайт – это Foter, который утверждает, что на его сайте более 335 миллионов бесплатных стоковых фотографий. Вы можете изучить по категориям или просто провести поиск. На каждой фотографии будет указана лицензия, под которой она указана. Некоторые фотографии требуют кредита на имя фотографа, некоторые фотографии не могут быть изменены, а некоторые не могут быть изменены.Это может немного затруднить поиск подходящего изображения здесь, особенно потому, что вы должны убедиться, что вы соответствуете правильной лицензии.

Эти три веб-сайта предоставят вам широкий выбор изображений. Но если вы все еще не можете найти нужное изображение, вы также можете проверить Yayimages, shutterstock, librestock или другие сайты стоковых фотографий, о которых вы знаете. Просто убедитесь, что веб-сайт надежен и что вы делаете кредит так, как должны.

Что делать, если мой блог посвящен теме, для которой я не могу найти изображение?

В том уникальном случае, когда ваш блог посвящен кошкам, у вас, вероятно, не возникнет особых проблем с поиском изображений для ваших сообщений в блоге.Но что, если вы напишете о блогах или программировании? Или более абстрактная тема, которую не так легко перевести в изображение? Будь креативным! Вы блогер, писатель, вы можете творчески подходить к изображениям, которые используете. Для этой статьи в блоге используйте (стоковую) фотографию ноутбука. Для более абстрактной темы подумайте об изображениях, которые относятся к этой теме, или используйте иллюстрации. Помните: изображение не должно заменять вашу статью, оно нужно для того, чтобы улучшить ее и привлечь внимание читателя.

Если вы действительно не можете придумать подходящее изображение для своего сообщения в блоге, есть еще один вариант: слышали ли вы когда-нибудь о Canva?

Canva великолепна

С Canva вы можете создавать дизайны для любых нужд в своем браузере.Он содержит множество бесплатных дизайнов, и вы можете добавлять текст, стоковые фотографии (или свои собственные фотографии) и другие элементы. Есть шаблоны для Pinterest, Facebook, Instagram, постеров и прочего. С помощью этих дизайнов, варьирующихся от рисунков до цитат и фотографий, вы сможете создать свое собственное и уникальное изображение для своего сообщения в блоге. Это определенно стоит проверить.

На все фото

Поверьте мне, когда я говорю, что фото есть на все. Вы когда-нибудь проверяли стоковые фотографии на предмет LEGO? Их очень много, вроде того, что мы здесь показали.Даже самые смешные, странные или уродливые стоковые фотографии могут вдохновить вас на написание.

Фото Дэниела Чунга на Unsplash

Скажи спасибо

В настоящее время мы живем в мире, где очень легко создать свой собственный веб-сайт. Если вы используете такие платформы, как WordPress, используйте множество бесплатных плагинов и станьте популярными, не тратя слишком много на свой сайт. Если вы один из немногих блоггеров, которые зарабатывают на жизнь ведением блога, это прекрасно! В этом случае у нас есть просьба: если вы используете стоковые фотографии, подумайте о том, чтобы поблагодарить фотографа, пожертвовав (небольшую) сумму, чтобы поблагодарить их за их работу по улучшению вашего веб-сайта.Вам решать, хотите ли вы это сделать и есть ли у вас для этого средства, но подумайте об этом. Мы, как блоггеры, многим обязаны замечательным людям, которые бесплатно делятся своими знаниями и ресурсами.

Несколько заключительных слов

В этом посте мы обсудили, почему вам следует использовать изображения в своем блоге и где их можно найти. Фотографии и иллюстрации сделают вашу запись в блоге более привлекательной и помогут донести мысль до него. Особенно, когда вы делитесь своим постом в социальных сетях, хорошее изображение может значительно увеличить вашу экспозицию.Обязательно выбирайте или создавайте оригинальные изображения для сообщений в блогах, которые выделят вас среди всех остальных!

Если у вас есть другие предложения для веб-сайтов со стоковыми фотографиями, о которых мы еще не упоминали, сообщите нам об этом в комментариях.

Подробнее: Image SEO: Оптимизация для поисковых систем »

25 веб-сайтов для поиска оригинальных бесплатных стоковых фотографий

Цифровые фотографии. Их там триллионы. Тем не менее, найти качественные бесплатные изображения, которые мы можем использовать на наших веб-сайтах, в социальных сетях и в печатных публикациях, по-прежнему сложно.

Все мы знаем о крупных стоковых фото-сайтах. Но мы также знаем, что права на хорошие фотографии обходятся недешево. И если вам посчастливится наткнуться на приличное изображение, вы, скорее всего, увидите, что оно появляется повсюду.

Итак, мы составили список из 25 наших любимых веб-сайтов, полный бесплатных стоковых фотографий, которые помогут вам выделиться с помощью оригинальных изображений в высоком разрешении, не требующих ни цента.

Еще больше любите фотографии, когда они двигаются? Вот где найти лучшие GIF-файлы.

Родился в команде.Co, Unsplash – это коллекция красивых фотографий в стиле «делай, что хочешь». Что это обозначает? Именно то, что написано на коробке. Загрузите их, отредактируйте, используйте в коммерческих целях… черт, вы можете обоять ими свою кухню, сколько бы они ни были. Благодаря более чем 250 тысячам фотографий на выбор и процветающему сообществу, поддерживающему жизнь сайта, Unsplash – отличная первая остановка при поиске бесплатных стоковых фотографий.

Щедрость фотографов распространяется как лесной пожар.Даниэль Нанеску в значительной степени подпитывает этот огонь. Мужчина с не только крутым именем, но и большой коллекцией высококачественных цифровых фотографий – и все это бесплатно. Нанеску не хотел, чтобы его фотографии исчезли «в забвении», поэтому он создал SplitShire.

Визуальный и UX-дизайнер Дарья собрала коллекцию фотографий, которые каждый может скачать и использовать в своих проектах. Изображения довольно абстрактны, поэтому сделайте отличный фон для контента. Все качественно и бесплатно.

В жизни каждого блогера наступает момент, когда все, что ему действительно нужно, – это фотография мужчины, держащего телефон, или симпатичного щенка на кровати.Для таких неизбежных моментов есть такие сайты, как Picjumbo. Picjumbo немного менее вычурен, чем некоторые из его собратьев по сайту с бесплатными картинками, но он полон стоковых изображений, не требующих лицензионных отчислений, не требующих указания авторства.

От создателей IM Creator, элегантного инструмента для создания веб-сайтов, IM Free представляет собой тщательно подобранную коллекцию высококачественных изображений, разбитых на различные категории, такие как бизнес, еда и напитки, здоровье и технологии. Они даже предлагают бесплатные наборы иконок. Хотя они и просят указать авторство, это небольшая плата за первоклассные и совершенно бесплатные цифровые фотографии.

Большая, доступная для поиска и очень симпатичная библиотека бесплатных картинок – это Morguefile для вас. В нем есть всего понемногу, и он станет отличным компаньоном для любого блогера. Вы можете использовать изображения по своему усмотрению, но при их использовании в исходной форме необходимо указать фотографа.

FreeImages оправдывает свои обещания – он полон бесплатных изображений. Иногда требуется указание авторства, в зависимости от изображения, которое вы хотите использовать. Однако этот сайт огромен – всего в категории «Армия и оружие» почти 25 тысяч фотографий.Изображения немного более «коренастые», чем на других сайтах в этом списке, но в зависимости от того, что вы ищете, их определенно стоит поставить в закладки.

Вы когда-нибудь рылись в одной из тех коробок со старыми фотографиями, которые люди выставляют на дворовых распродажах? Это немного похоже на возвращение во времени без использования конденсатора магнитного потока. New Old Stock содержит множество старых винтажных фотографий, на которые не распространяются известные ограничения авторских прав. Даже если вам не нужны картинки для вашего проекта, просто просматривать этот сайт одно удовольствие.

«Бесплатные фото в высоком разрешении. Используйте их, как хотите ». Так читает текст, который находится в заголовке веб-сайта Picography. Вы не можете сказать более справедливого, не так ли? Это простая коллекция, казалось бы, случайных фотографий, сделанных профессионально. Если вы ищете что-то очень конкретное, возможно, этот сайт не для вас. Однако, если вам нужно немного вдохновения, его определенно стоит посетить.

На этом сайте нет функции поиска, но есть довольно солидная коллекция красивых бесплатных стоковых фотографий, которые можно использовать практически для чего угодно.Хотя в фотоколлекцию есть несколько стандартных фотографий, например людей с мобильными телефонами, это, вероятно, самый сильный соперник для пейзажных снимков и снимков из путешествий.

Это коллекция прекрасно снятых фотографий, в основном пейзажей и абстрактных объектов. Все это работа одного дизайнера, Джея Мантри. Предложение, которое он предлагает на своем сайте? «Бесплатные фото. Делать что-нибудь. Творите волшебство ». Спасибо, Джей, звучит хорошо.

Вы бы доверили художнику изображения для своего сайта? Если да, попробуйте сайт голландского художника Фолькерта Гортера.Он собрал потрясающую коллекцию фотографий, которые больше похожи на картины, чтобы вы могли использовать их в своем блоге, на веб-сайте, в социальных сетях или во всем, что вы можете придумать. Что он просит взамен? Просто атрибуция. Звучит честно.

На этом веб-сайте изображения разбиты на три категории: современные изображения, старинные изображения и еженедельные изображения. Функция поиска отсутствует, но изображения высокого качества и художественного стиля. Как следует из названия, все изображения находятся в общественном достоянии. Это означает, что вы можете использовать их по своему усмотрению.

Гратисография, или Freeography для людей, не говорящих по-испански, – это потрясающая коллекция бесплатных фотографий, сделанных одним человеком – Райаном Макгуайром. По его собственным словам, Макгуайр не ниндзя. Он – художник, он щедро добавляет новые изображения в свою коллекцию каждую неделю и позволяет остальным использовать их, как нам заблагорассудится.

Это прямо там, гордо отображаемое в верхней части их веб-сайта: «Без ограничений авторского права». Музыка для ушей любого маркетолога, блоггера или обычного производителя вещей, желающих добавлять красивые изображения в свои проекты, не беспокоясь о таких скучных вещах, как авторское право.

Это отличный веб-сайт для вашего инструментария. Предлагаемые фотографии красочные и отличного качества. У них есть удобный список категорий и уникальный фильтр «пространство для копирования». Это что? По сути, вы используете фильтр, чтобы указать, в каком месте вы хотите добавить текст к фотографии (например, заголовок статьи), и он вернет результаты, соответствующие вашему запросу. Довольно удобно, правда?

Pixabay – это большая коллекция бесплатных картинок, иллюстраций и даже видео. Изображения высокого качества легко найти.При использовании изображений с Pixabay вам не нужно беспокоиться о какой-либо атрибуции, вы можете нарезать их и использовать по своему усмотрению. Однако мы рекомендуем не использовать какие-либо изображения в злых целях, например, для захвата мира.

Этот веб-сайт предлагает хорошее сочетание категорий, наполненных красивыми фотографиями. Нет никакого подвоха. Просто найдите, скачайте и используйте по своему усмотрению. Простой.

Добрые люди из Snapwire, платформы для запроса пользовательских фотографий, предлагают 7 бесплатных фотографий каждые 7 дней.Изображения всегда высокого качества, красивы и бесплатны для использования по своему усмотрению.

На этом сайте есть хорошее сочетание стандартных высококачественных стоковых фотографий и более абстрактных картинок. Некоторые из их фотографий подпадают под их Премиум-план, но есть также щедрая коллекция бесплатных изображений.

Время для еще одного из тех щедрых фотографов. На этот раз это Джеффри Беттс, талантливый фотограф, предлагающий свои работы для использования без ограничений авторского права.Что за парень.

Описание простое, но Life of Pix – это коллекция профессионально сделанных фотографий с высоким разрешением. Все изображения скачиваются в один клик, и нет абсолютно никаких ограничений авторских прав. Если списка статичных фотографий недостаточно, посетите их дочерний сайт Life of Vids – коллекцию бесплатных видео.

Здесь есть несколько действительно красивых фотографий из множества различных категорий (например, Абстракция, Город и архитектура, Мода и т. Д.Опять же, вы можете использовать все бесплатно, как хотите (не для перепродажи – хотя это должно быть дано).

Если вы не слышали о Shopify и поэтому последние 10 лет находились в каком-то одиночном заключении, это сайт для создания собственного интернет-магазина. Пользуясь добротой сторонних проектов, они создали Burst, микросайт с множеством качественных изображений продуктов и образа жизни – и все это бесплатно.

Новинка на сцене, но ею нельзя пренебрегать. У Pikwizard есть огромная коллекция бесплатных стоковых фотографий, тысячи из которых являются эксклюзивными для их сайта.Все виды высококачественных снимков, которые можно загружать, публиковать и даже редактировать с помощью Мастера дизайна. Простой поиск по трендам, недавним, избранным и т. Д.

Руководство по классификации изображений: модели обучения – Машинное обучение Azure

• 28.09.2020
• 13 минут на чтение

В этой статье

В этом руководстве вы обучаете модель машинного обучения на удаленных вычислительных ресурсах.Вы будете использовать рабочий процесс обучения и развертывания для машинного обучения Azure в записной книжке Python Jupyter. Затем вы можете использовать записную книжку в качестве шаблона для обучения собственной модели машинного обучения с использованием собственных данных. Этот учебник является первой частью серии руководств , состоящей из двух частей.

В этом руководстве обучается простая логистическая регрессия с использованием набора данных MNIST и scikit-learn с машинным обучением Azure. MNIST – популярный набор данных, состоящий из 70 000 изображений в оттенках серого. Каждое изображение представляет собой рукописную цифру размером 28 x 28 пикселей, представляющую число от нуля до девяти.Цель состоит в том, чтобы создать мульти-классификатор, чтобы идентифицировать цифру, которую представляет данное изображение.

Узнайте, как выполнять следующие действия:

• Настройте среду разработки.
• Получите доступ к данным и изучите их.
• Обучите простую модель логистической регрессии на удаленном кластере.
• Просмотрите результаты обучения и зарегистрируйте лучшую модель.

Вы узнаете, как выбрать модель и развернуть ее во второй части этого руководства.

Если у вас нет подписки Azure, прежде чем начать, создайте бесплатную учетную запись.Попробуйте бесплатную или платную версию Машинного обучения Azure уже сегодня.

Предварительные требования

• Пройдите учебное пособие: приступите к созданию своего первого эксперимента по Azure ML, чтобы:

  • Создать рабочее пространство
  • Клонируйте записную книжку с обучающими материалами в свою папку в рабочей области.
  • Создайте экземпляр облачных вычислений.

• В клонированной папке tutorials / image-Classification-mnist-data откройте файл img-classification-part1-training.ноутбук ipynb .

Учебное пособие и сопровождающий его файл utils.py также доступны на GitHub, если вы хотите использовать его в своей локальной среде. Запустите pip install azureml-sdk [notebooks] azureml-opendatasets matplotlib , чтобы установить зависимости для этого руководства.

Важно

Остальная часть этой статьи содержит то же содержание, что и в записной книжке.

Переключитесь на Jupyter Notebook прямо сейчас, если хотите читать во время выполнения кода.Чтобы запустить одну ячейку кода в записной книжке, щелкните ячейку кода и нажмите Shift + Enter . Или запустите всю записную книжку, выбрав Запустить все на верхней панели инструментов.

Настройте среду разработки

Все настройки для вашей разработки могут быть выполнены в записной книжке Python. Настройка включает в себя следующие действия:

• Импортировать пакеты Python.
• Подключитесь к рабочей области, чтобы ваш локальный компьютер мог связываться с удаленными ресурсами.
• Создайте эксперимент для отслеживания всех ваших пробежек.
• Создайте цель удаленных вычислений для использования в обучении.

Импортные пакеты

Импортируйте пакеты Python, которые вам нужны в этом сеансе. Также отобразите версию пакета SDK для машинного обучения Azure:

 % встроенная библиотека matplotlib
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt

импортировать azureml.core
из azureml.core import Workspace

# проверить номер версии основного SDK
print ("Версия пакета SDK для Azure ML:", azureml.core.ВЕРСИЯ)
  

Подключиться к рабочему пространству

Создайте объект рабочего пространства из существующего рабочего пространства. Workspace.from_config () читает файл config.json и загружает детали в объект с именем ws :

  # загрузить конфигурацию рабочего пространства из файла config.json в текущую папку.
ws = Workspace.from_config ()
print (ws.name, ws.location, ws.resource_group, sep = '\ t')
  

Примечание

Вас могут попросить пройти аутентификацию в вашем рабочем пространстве при первом запуске следующего кода.Следуйте инструкциям на экране.

Создать эксперимент

Создайте эксперимент для отслеживания пробежек в вашем рабочем пространстве. В рабочем пространстве может быть несколько экспериментов:

  из эксперимента по импорту azureml.core
эксперимент_name = 'Учебник-sklearn-mnist'

exp = эксперимент (рабочая область = ws, name = имя_эксперимента)
  

Создать или присоединить существующую цель вычислений

Используя управляемую службу Azure Machine Learning Compute, специалисты по обработке данных могут обучать модели машинного обучения на кластерах виртуальных машин Azure.Примеры включают виртуальные машины с поддержкой графического процессора. В этом руководстве вы создадите вычислительную среду машинного обучения Azure в качестве учебной среды. Вы отправите код Python для запуска на этой виртуальной машине позже в руководстве.

Приведенный ниже код создает для вас вычислительные кластеры, если они еще не существуют в вашей рабочей области. Он устанавливает кластер, который будет масштабироваться до 0, когда он не используется, и может масштабироваться максимум до 4 узлов.

Создание целевого объекта вычислений занимает около пяти минут. Если вычислительный ресурс уже находится в рабочей области, код использует его и пропускает процесс создания.

  из azureml.core.compute import AmlCompute
из azureml.core.compute import ComputeTarget
импорт ОС

# выберите имя для вашего кластера
compute_name = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_NAME", "cpu-cluster")
compute_min_nodes = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_MIN_NODES", 0)
compute_max_nodes = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_MAX_NODES", 4)

# В этом примере используется ЦП ВМ. Для использования виртуальной машины с графическим процессором установите для SKU значение STANDARD_NC6.
vm_size = os.environ.get ("AML_COMPUTE_CLUSTER_SKU", "STANDARD_D2_V2")


если compute_name в ws.compute_targets:
    compute_target = ws.compute_targets [compute_name]
    если compute_target и тип (compute_target) - AmlCompute:
        print ('найден целевой объект вычислений. Просто используйте его.' + compute_name)
еще:
    print ('создание новой цели вычислений ...')
    provisioning_config = AmlCompute.provisioning_configuration (vm_size = vm_size,
                                                                min_nodes = compute_min_nodes,
                                                                max_nodes = compute_max_nodes)

    # создать кластер
    compute_target = ComputeTarget.Создайте(
        ws, compute_name, provisioning_config)

    # может опрашивать минимальное количество узлов и определенный тайм-аут.
    # если минимальное количество узлов не указано, будут использоваться настройки масштаба для кластера
    compute_target.wait_for_completion (
        show_output = True, min_node_count = None, timeout_in_minutes = 20)

    # Для более подробного просмотра текущего статуса AmlCompute используйте get_status ()
    печать (compute_target.get_status (). serialize ())
  

Теперь у вас есть необходимые пакеты и вычислительные ресурсы для обучения модели в облаке.

Посмотреть данные

Перед обучением модели вам необходимо понять, какие данные вы используете для ее обучения. В этом разделе вы узнаете, как:

• Загрузите набор данных MNIST.
• Показать несколько примеров изображений.

Загрузить набор данных MNIST

Используйте открытые наборы данных Azure, чтобы получить файлы необработанных данных MNIST. Открытые наборы данных Azure – это тщательно отобранные общедоступные наборы данных, которые можно использовать для добавления функций для конкретных сценариев в решения машинного обучения для получения более точных моделей.Каждый набор данных имеет соответствующий класс, в данном случае MNIST , для получения данных различными способами.

Этот код извлекает данные как объект FileDataset , который является подклассом Dataset . FileDataset ссылается на один или несколько файлов любого формата в ваших хранилищах данных или общедоступных URL-адресах. Класс предоставляет вам возможность загружать или подключать файлы к вашему вычислению, создавая ссылку на расположение источника данных. Кроме того, вы регистрируете набор данных в своей рабочей области для легкого извлечения во время обучения.

Следуйте инструкциям, чтобы узнать больше о наборах данных и их использовании в SDK.

  из набора данных импорта azureml.core
из azureml.opendatasets импортировать MNIST

data_folder = os.path.join (os.getcwd (), 'данные')
os.makedirs (data_folder, exist_ok = True)

mnist_file_dataset = MNIST.get_file_dataset ()
mnist_file_dataset.download (папка_данных, перезапись = True)

mnist_file_dataset = mnist_file_dataset.register (рабочая область = ws,
                                                 name = 'mnist_opendataset',
                                                 description = 'обучающий и тестовый набор данных',
                                                 create_new_version = True)
  

Показать несколько примеров изображений

Загрузите сжатые файлы в массивы numpy .Затем используйте matplotlib для построения 30 случайных изображений из набора данных с их метками над ними. Для этого шага требуется функция load_data , которая включена в файл utils.py . Этот файл находится в папке с образцами. Убедитесь, что он находится в той же папке, что и этот блокнот. Функция load_data просто разбирает сжатые файлы в массивы numpy.

  # убедитесь, что utils.py находится в том же каталоге, что и этот код
из утилит import load_data
импортный глобус


# обратите внимание, что мы также уменьшаем значения интенсивности (X) с 0-255 до 0-1.Это помогает модели быстрее сходиться.
X_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / train-images-idx3-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], False) / 255,0
X_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / t10k-images-idx3-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], False) / 255.0
y_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / train-labels-idx1-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], True) .reshape (-1)
y_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, "** / t10k-labels-idx1-ubyte.gz"), рекурсивный = True) [0], True).изменить форму (-1)


# теперь давайте покажем несколько случайно выбранных изображений из обучающего набора.
count = 0
sample_size = 30
plt.figure (figsize = (16, 6))
для i в np.random.permutation (X_train.shape [0]) [: sample_size]:
    count = count + 1
    plt.subplot (1, размер_элемента, количество)
    plt.axhline ('')
    plt.axvline ('')
    plt.text (x = 10, y = -10, s = y_train [i], fontsize = 18)
    plt.imshow (X_train [i] .reshape (28, 28), cmap = plt.cm.Greys)
plt.show ()
  

Отображается случайная выборка изображений:

Теперь у вас есть представление о том, как выглядят эти изображения и ожидаемый результат прогноза.

Обучить на удаленном кластере

Для этой задачи вы отправляете задание на выполнение в кластере удаленного обучения, который вы настроили ранее. Чтобы отправить вакансию вам:

• Создать каталог
• Создать сценарий обучения
• Создать конфигурацию запуска сценария
• Отправить работу

Создать каталог

Создайте каталог для доставки необходимого кода с вашего компьютера на удаленный ресурс.

  импорт ОС
script_folder = os.path.join (os.getcwd (), "sklearn-mnist")
os.makedirs (script_folder, exist_ok = True)
  

Создать сценарий обучения

Чтобы отправить задание в кластер, сначала создайте сценарий обучения. Выполните следующий код, чтобы создать обучающий сценарий с именем train.py в только что созданном каталоге.

  %% writefile $ script_folder / train.py

import argparse
импорт ОС
импортировать numpy как np
импортный глобус

из sklearn.linear_model import LogisticRegression
импорт joblib

из azureml.основной импорт Выполнить
из утилит import load_data

# разрешить пользователю вводить 2 параметра: набор данных для монтирования или загрузки и скорость регуляризации модели логистической регрессии
parser = argparse.ArgumentParser ()
parser.add_argument ('- папка данных', type = str, dest = 'папка_данных', help = 'точка подключения папки данных')
parser.add_argument ('- регуляризация', type = float, dest = 'reg', по умолчанию = 0,01, help = 'скорость регуляризации')
args = parser.parse_args ()

data_folder = args.data_folder
print ('Папка данных:', папка_данных)

# загружаем поезд и набор тестов в массивы numpy
# обратите внимание, что мы масштабируем значения яркости пикселей до 0-1 (разделив его на 255.0), чтобы модель могла сойтись быстрее.
X_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / train-images-idx3-ubyte.gz'), recursive = True) [0], False) / 255,0
X_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / t10k-images-idx3-ubyte.gz'), recursive = True) [0], False) / 255.0
y_train = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / train-labels-idx1-ubyte.gz'), recursive = True) [0], True) .reshape (-1)
y_test = load_data (glob.glob (os.path.join (data_folder, '** / t10k-labels-idx1-ubyte.gz'), рекурсивный = True) [0], True).изменить форму (-1)

print (X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape, sep = '\ n')

# получить текущий запуск
run = Run.get_context ()

print ('Обучите модель логистической регрессии со скоростью регуляризации', args.reg)
clf = LogisticRegression (C = 1.0 / args.reg, solver = "liblinear", multi_class = "auto", random_state = 42)
clf.fit (X_train, y_train)

print ('Предсказать набор тестов')
y_hat = clf.predict (X_test)

# вычисляем точность прогноза
acc = np.average (y_hat == y_test)
print ('Точность', соотв.)

запустить.log ('уровень регуляризации', np.float (args.reg))
run.log ('точность', np.float (согласно))

os.makedirs ('выходы', exist_ok = True)
# файл заметки, сохраненный в папке выходов, автоматически загружается в запись эксперимента
joblib.dump (значение = clf, filename = 'output / sklearn_mnist_model.pkl')
  

Обратите внимание, как скрипт получает данные и сохраняет модели:

• Сценарий обучения считывает аргумент, чтобы найти каталог, содержащий данные. Когда вы отправляете задание позже, вы указываете на хранилище данных для этого аргумента: парсер.add_argument ('- папка данных', type = str, dest = 'папка_данных', help = 'точка подключения каталога данных')

• Сценарий обучения сохраняет вашу модель в каталоге с именем , выводит . Все, что написано в этом каталоге, автоматически загружается в ваше рабочее пространство. Вы получите доступ к своей модели из этого каталога позже в руководстве. joblib.dump (значение = clf, filename = 'output / sklearn_mnist_model.pkl')

• Для обучающего скрипта требуется файл utils.py , чтобы правильно загрузить набор данных. Следующий код копирует utils.py в script_folder , чтобы к файлу можно было получить доступ вместе со сценарием обучения на удаленном ресурсе.

    импортный шутил
  shutil.copy ('utils.py', папка_скрипта)
    

Настройка задания на обучение

Создайте объект ScriptRunConfig, чтобы указать детали конфигурации вашего учебного задания, включая ваш обучающий сценарий, среду, которую нужно использовать, и цель вычислений, в которой нужно запускать.Настройте ScriptRunConfig, указав:

• Каталог, содержащий ваши сценарии. Все файлы в этом каталоге загружаются в узлы кластера для выполнения.
• Целевой объект вычислений. В этом случае вы используете созданный вами вычислительный кластер Машинного обучения Azure.
• Имя обучающего скрипта, train.py .
• Среда, содержащая библиотеки, необходимые для запуска сценария.
• Аргументы, необходимые для обучающего сценария.

В этом руководстве целью является AmlCompute. Все файлы в папке сценария загружаются в узлы кластера для запуска. –data_folder настроен на использование набора данных.

Сначала создайте среду, которая содержит: библиотеку scikit-learn, azureml-dataset-runtime, необходимую для доступа к набору данных, и azureml-defaults, которая содержит зависимости для метрик ведения журнала. Azureml-defaults также содержит зависимости, необходимые для развертывания модели как веб-службы позже, во второй части руководства.

После того, как среда определена, зарегистрируйте ее в рабочей области, чтобы повторно использовать ее в части 2 руководства.

  из среды импорта azureml.core.environment
из azureml.core.conda_dependencies импорт CondaDependencies

# для установки необходимых пакетов
env = Окружающая среда ('учебник-env')
cd = CondaDependencies.create (pip_packages = ['azureml-dataset-runtime [pandas, fuse]', 'azureml-defaults'], conda_packages = ['scikit-learn == 0.22.1'])

env.python.conda_dependencies = cd

# Зарегистрируйте среду для повторного использования позже
окр.зарегистрироваться (рабочая область = WS)
  

Затем создайте ScriptRunConfig, указав обучающий сценарий, цель вычисления и среду.

  из azureml.core импорт ScriptRunConfig

args = ['--data-folder', mnist_file_dataset.as_mount (), '--regularization', 0,5]

src = ScriptRunConfig (source_directory = script_folder,
                      script = 'train.py',
                      аргументы = аргументы,
                      compute_target = compute_target,
                      среда = env)
  

Отправить задание в кластер

Запустите эксперимент, отправив объект ScriptRunConfig:

  пробег = эксп.отправить (config = src)
запустить
  

Поскольку вызов является асинхронным, он возвращает состояние Подготовка или Выполняется сразу после запуска задания.

Мониторинг удаленного запуска

Всего первый прогон занимает около 10 минут . Но для последующих запусков, пока зависимости сценария не изменяются, то же изображение используется повторно. Таким образом, время запуска контейнера намного быстрее.

Что происходит, пока вы ждете:

• Создание образа : создается образ Docker, соответствующий среде Python, заданной средой Azure ML.Изображение загружено в рабочую область. Создание и загрузка изображения занимает около пяти минут .

  Этот этап выполняется один раз для каждой среды Python, поскольку контейнер кэшируется для последующих запусков. Во время создания образа журналы передаются в журнал запусков. Вы можете отслеживать процесс создания образа с помощью этих журналов.

• Масштабирование : если удаленному кластеру требуется больше узлов для выполнения, чем доступно в настоящее время, дополнительные узлы добавляются автоматически.Масштабирование обычно занимает около пяти минут.

• Запуск : на этом этапе необходимые сценарии и файлы отправляются в целевой объект вычислений. Затем хранилища данных монтируются или копируются. Затем запускается entry_script . Во время выполнения задания stdout и каталог ./logs передаются в журнал выполнения. Вы можете отслеживать ход выполнения с помощью этих журналов.

• Постобработка : .Каталог / output выполнения копируется в историю запусков в вашей рабочей области, поэтому вы можете получить доступ к этим результатам.

Проверить ход выполнения задания можно несколькими способами. В этом руководстве используется виджет Jupyter и метод wait_for_completion .

Виджет Jupyter

Наблюдайте за ходом выполнения с помощью виджета Jupyter. Как и отправка запуска, виджет является асинхронным и предоставляет обновления в реальном времени каждые 10–15 секунд до завершения задания:

  от azureml.виджеты импортируют RunDetails
RunDetails (запустить) .show ()
  

В конце обучения виджет будет выглядеть следующим образом:

Если вам нужно отменить запуск, вы можете следовать этим инструкциям.

Получить результаты журнала по завершении

Обучение и мониторинг модели происходят в фоновом режиме. Подождите, пока модель завершит обучение, прежде чем запускать новый код. Используйте wait_for_completion , чтобы показать, когда обучение модели закончено:

  пробег.wait_for_completion (show_output = False) # укажите True для подробного журнала
  

Показать результаты выполнения

Теперь у вас есть модель, обученная на удаленном кластере. Получить точность модели:

  печать (run.get_metrics ())
  

Выходные данные показывают, что удаленная модель имеет точность 0,9204:

.

{'уровень регуляризации': 0,8, 'точность': 0,9204}

В следующем руководстве вы исследуете эту модель более подробно.

Регистровая модель

На последнем этапе обучающего скрипта записан файл output / sklearn_mnist_model.pkl в каталоге с именем выводит в виртуальной машине кластера, где выполняется задание. выводит – это специальный каталог, в котором все содержимое этого каталога автоматически загружается в вашу рабочую область. Это содержимое отображается в записи запуска эксперимента в вашей рабочей области. Таким образом, файл модели теперь также доступен в вашем рабочем пространстве.

Вы можете увидеть файлы, связанные с этим запуском:

  печать (run.get_file_names ())
  

Зарегистрируйте модель в рабочей области, чтобы вы или другие соавторы могли позже запросить, изучить и развернуть эту модель:

  # модель регистра
модель = запустить.register_model (model_name = 'sklearn_mnist',
                           model_path = 'выходы / sklearn_mnist_model.pkl')
print (имя модели, идентификатор модели, версия модели, sep = '\ t')
  

Очистить ресурсы

Важно

Созданные ресурсы можно использовать в качестве предварительных условий для других руководств по машинному обучению Azure и статей с практическими рекомендациями.

Если вы не планируете использовать созданные вами ресурсы, удалите их, чтобы не платить за вас:

1. На портале Azure выберите Группы ресурсов в крайнем левом углу.

2. Из списка выберите созданную вами группу ресурсов.

3. Выберите Удалить группу ресурсов .

4. Введите имя группы ресурсов. Затем выберите Удалить .

Вы также можете удалить только вычислительный кластер машинного обучения Azure. Однако автомасштабирование включено, и минимум кластера равен нулю. Таким образом, этот конкретный ресурс не требует дополнительных затрат на вычисления, когда он не используется:

  # При необходимости удалите вычислительный кластер машинного обучения Azure
compute_target.Удалить()
  

Следующие шаги

В этом руководстве по машинному обучению Azure вы использовали Python для следующих задач:

• Настройте среду разработки.
• Получите доступ к данным и изучите их.
• Обучите несколько моделей в удаленном кластере с помощью популярной библиотеки машинного обучения scikit-learn
• Просмотрите подробности обучения и зарегистрируйте лучшую модель.

Вы готовы развернуть эту зарегистрированную модель, следуя инструкциям в следующей части серии руководств:

Просмотр метаданных EXIF ​​фотографий на iPhone, Android, Mac и Windows

Значительное количество скрытых данных записывается всякий раз, когда вы делаете снимок цифровой камерой или смартфоном.Почти каждое цифровое изображение хранит секреты о фотографии, в которой подробно указано, где и когда она была сделана, на каком устройстве она была сделана, и многое другое. Эта информация даже включает в себя конкретные детали фотографии, такие как размер объектива и настройки экспозиции.

Эти данные называются метаданными EXIF, и доступ к ним зависит от устройства. Хотя есть встроенные возможности для просмотра на устройствах MacOS и Windows, вам необходимо установить приложение, чтобы просматривать его на Android или iOS. Если вы хотите просмотреть метаданные EXIF ​​на любой из этих платформ, вам нужно сделать следующее.

Что такое метаданные EXIF?

Говорят, фотография стоит тысячи слов – утверждение, в котором определенно есть доля правды, если рассматривать цифровые фотографии. Метаданные EXIF ​​- это скрытые технические данные, сохраненные с фотографиями, снятыми на камеры, смартфоны и другие устройства обработки изображений.

EXIF ​​расшифровывается как Exchangeable Image File Format и выступает в качестве общего стандарта для технических данных изображений. Когда вы делаете снимок на камеру или смартфон, информация сохраняется как часть самого файла изображения, включая местоположение GPS, показывающее, где была сделана фотография (если ваше устройство имеет возможность записать это).

Он также включает в себя марку и модель камеры, разрешение изображения, а также различные фотографические данные, включая экспозицию и выдержку. Инструменты для редактирования фотографий, такие как Photoshop, могут немедленно получить доступ к этим данным, чтобы вы могли, например, быстро изменить определенные настройки изображения.

Данные

EXIF ​​обычно доступны только для файлов изображений JPEG или TIFF, хотя аналогичные метаданные также доступны для других типов файлов изображений, включая файлы изображений RAW.

Как получить доступ к метаданным EXIF ​​на iPhone

Существуют сторонние приложения, позволяющие просматривать метаданные EXIF ​​для изображений на устройствах iOS, таких как iPhone.Мы рекомендуем метаданные Exif с оригинальным названием, хотя также доступны альтернативы, такие как EXIF ​​Viewer от Fluntro.

Приложение Exif Metadata можно использовать бесплатно, с платными внутриигровыми покупками, доступными для удаления рекламы и редактирования метаданных. Вы можете установить его из iOS App Store.

1. Загрузите и установите Exif Metadata на свое устройство iOS. После установки откройте приложение и дайте ему разрешение на просмотр ваших фотографий, нажав OK .

2. Нажмите значок + (плюс) , чтобы начать выбор фотографии для просмотра в приложении.В появившемся меню Фотоальбомы найдите фотографию, затем нажмите на нее, чтобы открыть в приложении.

3. Как только вы открываете фотографию, информация становится доступной сразу с данными геолокации, размером изображения и другими подробными метаданными EXIF. Прокрутите, чтобы просмотреть нужные данные, а затем нажмите Назад , когда закончите.

Как получить доступ к метаданным EXIF ​​на Android

Из-за фрагментированной природы Android не существует приложения по умолчанию для просмотра фотографий или файлов, доступного для каждого устройства, поэтому вам необходимо установить подходящее приложение для просмотра метаданных EXIF ​​на устройствах Android.

С более чем 500 тысячами загрузок одним из самых популярных приложений на Android для этой цели является Photo Exif Editor.

1. Для начала загрузите и установите Photo Exif Editor на свое устройство Android из магазина Google Play. После установки откройте приложение и нажмите Фото или Просмотрите , чтобы найти и выбрать подходящее изображение на вашем устройстве.

2. Когда вы выбираете файл для просмотра в приложении Photo Exif Editor, появятся метаданные EXIF ​​для этого файла.Прокрутите список, чтобы просмотреть полный набор данных, включая модель камеры, настройки экспозиции и цветового баланса, разрешение изображения и многое другое.

Как получить доступ к метаданным EXIF ​​в macOS

Приложение MacOS Finder позволяет быстро просматривать метаданные любых файлов, показывая вам

, когда файл был создан или открыт, а также любые другие доступные технические данные.

1. Некоторые из основных метаданных EXIF ​​доступны, если щелкнуть изображение правой кнопкой мыши и нажать Получить информацию , чтобы начать работу.

2. Это вызывает окно Info для файла, где вы можете просмотреть основную информацию о нем. Вы можете просмотреть некоторые данные EXIF ​​на вкладке Дополнительная информация – нажмите на эту категорию, если она не отображается.

3. Чтобы просмотреть полные метаданные EXIF ​​для файла изображения, вам необходимо использовать приложение Preview . Щелкните изображение правой кнопкой мыши и нажмите Открыть с помощью> Предварительный просмотр , чтобы начать его использовать.

4. После открытия предварительного просмотра нажмите Инструменты> Показать инспектор в меню панели инструментов.

5. В окне Inspector нажмите значок info (в форме буквы i ), затем щелкните вкладку EXIF ​​, чтобы просмотреть полные метаданные EXIF ​​для файла изображения.

Дополнительная информация об изображении также может быть доступна на вкладках с обеих сторон вкладки EXIF, в зависимости от модели вашей камеры или типа файла изображения.

Как получить доступ к метаданным EXIF ​​в Windows

Используя проводник Windows, можно просмотреть технические данные о файле из окна Properties .В этой области также отображаются метаданные EXIF ​​для изображений, предлагая быстрый обзор без установки для этого стороннего программного обеспечения.

1. Чтобы получить доступ к этим данным, щелкните правой кнопкой мыши файл изображения в проводнике Windows и нажмите Свойства . В окне Properties щелкните вкладку Details . Здесь вы сможете просмотреть некоторую информацию об изображении, включая разрешение и размер изображения, а также некоторые дополнительные сведения, включая модель камеры и настройки.

Хотя проводник Windows должен предоставить вам хороший обзор метаданных EXIF, вы также можете использовать сторонние инструменты для более глубокого просмотра. Многие из этих инструментов уже устарели для использования в Windows, но один инструмент, который все еще хорошо работает, – это ExifDataView.

2. Загрузите ExifDataView для Windows, чтобы начать, и распакуйте файл с помощью встроенного инструмента распаковки Windows. После распаковки дважды щелкните, чтобы запустить исполняемый файл ExifDataView.

3. Чтобы просмотреть данные EXIF ​​с помощью ExifDataView, нажмите Файл> Открыть файл , чтобы открыть подходящий файл изображения.Ваши данные EXIF ​​появятся в виде различных строк в окне ExifDataView.

Использование или удаление метаданных EXIF ​​ Метаданные

EXIF ​​могут помочь вам найти место, где была сделана фотография, или помочь вам отточить свои навыки фотографии, изменив настройки камеры.